第1章 概率論基礎知識 1.1 隨機實驗、樣本空間、概率與條件概率 1.2 隨機變量與概率分布的基本概念 1.3 幾個典型的概率分布第2章 數據與數據的獲得 2.1 總體、個體、特徵與數據 2.2 數據類型 2.3 獲得數據的調查方法與問捲設計 2.4 獲得數據的實驗方法第3章 樣本數據特徵的初步分析 3.1 樣本數據結構的基本特徵：頻次與頻率 3.2 觀察刻度級樣本數據結構的莖葉圖與直方圖方法 3.3 樣本數據的位置特徵：對數據中心的描述 3.4 樣本數據的離散特徵 3.5 樣本數據特徵的綜閤錶達：箱形圖第4章 SPSS的簡單應用 4.1 使用SPSS的基礎知識 4.2 SPSS的簡單應用第5章 總體分布、樣本分布與參數估計 5.1 總體分布與樣本分布 5.2 統計量與統計量的分布 5.3 點估計 5.4 判斷點估計的優劣標準 5.5* 區間估計 5.6 SPSS在參數估計中的應用第6章 參數假設檢驗 6.1 假設檢驗的基本概念 6.2 一個正態總體下的參數假設檢驗 6.3 一個0—1總體分布下的參數假設檢驗 6.4 兩個正態總體下的參數假設檢驗 6.5* 大樣本下兩個任意總體的均值檢驗 6.6 用SPSS作假設檢驗第7章* 非參數假設檢驗 7.1* 兩個總體分布的非參數假設檢驗 7.2* 一個總體分布的非參數假設檢驗 7.3* 用SPSS作非參數檢驗第8章 方差分析 8.1 單因素方差分析 8.2 用SPSS作單因素方差分析 8.3* 無重復實驗的雙因素方差分析 8.4* 重復實驗的雙因素方差分析 8.5* 用SPSS作雙因素方差分析第9章 普通相關分析 9.1 兩個隨機變量的總體相關與樣本相關 9.2 Spearman等級相關 9.3* 偏相關 9.4 相關係數異於零的顯著性檢驗 9.5 SPSS對普通相關分析的處理 9.6** 品質相關與SPSS的處理第10章 綫性迴歸分析 10.1 一元綫性迴歸 10.2* 多元綫性迴歸 10.3* 逐步迴歸 10.4 用SPSS處理經典迴歸問題 10.5** 多元綫性迴歸的三大基本問題 10.6** 用SPSS處理綫性迴歸的三大基本問題第11章 ** 主成分分析與因子分析 11.1** 主成分分析 11.2** 因子分析 11.3** 用SPSS進行因子分析第12章* 聚類分析與判彆分析 12.1* 聚類分析的作法 12.2* 用SPSS做聚類分析 12.3** 判彆分析的作法 12.4** Fisher判彆法 12.5** Bayes判彆法 12.6** 用SPSS作判彆分析附錄1 常用數理統計錶附錄2 各章思考題主要參考文獻
· · · · · · (收起)