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第1章 统计学基础 1.1 统计学前三个基本概念 1.2 统计学第四及第五个基本概念 1.3 统计学的分支 1.4 数据的来源 1.5 抽样的概念 1.6 抽样方法 第2章 使用图表展示数据 2.1 类别变量的展示 2.2 数值变量的展示 2.3 “糟糕”的图表 第3章 描述统计 3.1 集中趋势的度量 3.2 位置的度量 3.3 变动的度量 3.4 分布的形状 第4章 概率 4.1 事件 4.2 其他概念的定义 4.3 概率的规则 4.4 分配概率 第5章 概率分布 5.1 离散变量的概率分布 5.2 二项分布与泊松分布 5.3 连续概率分布与正态分布 5.4 正态概率图 第6章 抽样分布与置信区间 6.1 基本概念 6.2 抽样误差与置信区间 6.3 使用t分布(σ未知)的均值置信区间估计 6.4 类别变量的置信区间估计 6.5 无法假定正态性时的置信区间估计 第7章 假设检验基础知识 7.1 原假设和备择假设 7.2 假设检验问题 7.3 决策风险 7.4 执行假设检验 7.5 假设检验的类型 第8章 假设检验：Z检验与t检验 8.1 两组总体比例差异的检验 8.2 两组独立总体均值差异的检验 8.3 配对t检验 第9章 假没睑验：卡方检验与单因素方差分析 9.1 双向表的卡方检验 9.2 单因素方差分析：检验两组以上数据均值之间的差异 第10章 简单线性回归 10.1 回归分析的基础知识 10.2 建立一个简单线性回归模型 10.3 变差的度量 10.4 斜率的推断 10.5 使用回归分析时常犯的错误 第11章 多元回归 11.1 多元回归模型 11.2 多元决定系数 11.3 整体F检验 11.4 多元回归模型的残差分析 11.5 总体回归系数的推断 第1 2章 分析学导论 12.1 基本概念 12.2 描述性分析 12.3 典型的描述性分析可视化方法 第13章 预测性分析 13.1 预测性分析方法 13.2 关于预测模型的更多讨论 13.3 树形归纳法 13.4 聚类 13.5 关联分析