第1章  概率论基础	7
1.1  事件与概率	7
1.1.1  随机试验与随机事件	8
1.1.2  事件的关系及运算	9
1.1.3  事件的概率	12
1.2  概率的基本性质	16
1.3  条件概率与事件独立性	19
1.3.1  条件概率与乘法公式	19
1.3.2  事件独立性	21
1.3.3  全概率公式	22
1.3.4  贝叶斯公式	23
1.4  随机变量及其分布	24
1.4.1  随机变量及其分布函数	25
1.4.2  随机变量的数字特征	29
1.4.3  常用的离散型分布	32
1.4.4  常用的连续型分布	35
1.5  案例	40
案例1.1  概率论在可靠性检验中的应用	40
案例1.2  概率论在民事纠纷中的应用	41
习题1	42
第2章  数据的搜集与整理	45
2.1  统计数据的搜集	46
2.1.1  统计数据的来源	46
2.1.2  统计调查与统计调查体系	47
2.1.3  抽样调查	52
2.2  调查设计	56
2.2.1  统计调查方案的设计	56
2.2.2  调查问卷的设计	57
2.3  统计数据的整理	62
2.3.1  统计分组	62
2.3.2  频数分布	64
2.3.3  统计表和统计图	68
2.3.4  统计数据的分布特征	76
2.4  SPSS基础及其在统计数据整理中的应用	82
2.4.1  SPSS软件的基本操作环境	83
2.4.2  SPSS数据文件	86
2.4.3  SPSS数据的统计整理	92
2.5  案例	103
附录 调查问卷实例	106
习题2	108
第3章 参数估计	110
3.1  参数估计的基本原理	110
3.2  点估计	112
3.2.1  点估计的概念	112
3.2.2  点估计的优良性标准	113
3.2.3  点估计的方法	114
3.3.4  点估计的SPSS应用	120
3.3  区间估计	124
3.3.1  总体方差σ2已知时，总体均值＆micro;的估计	126
3.3.2  总体方差σ2未知时，总体均值＆micro;的估计	127
3.3.3  总体方差的区间估计	128
3.3.4  总体比率的区间估计	129
3.3.5  区间估计的SPSS应用	129
案例分析	132
案例3-1	132
案例3-2	132
案例3-3	133
习题3	134
第4章 假设检验	136
4.1  假设检验的基本原理	137
4.2  参数假设检验	143
4.2.1  一个正态总体下的参数假设检验	144
4.2.2  一个正态总体下的参数假设检验的SPSS应用	147
4.2.3  两个正态总体下的参数假设检验	150
4.2.4  两个正态总体下的参数假设检验的SPSS应用	152
4.3  非参数假设检验	158
4.3.1  符号检验法	158
4.3.2  秩和检验法	160
4.3.3  非参数假设检验中的SPSS应用	163
案例分析	172
案例4-1	172
案例4-2	172
习题4	173
第5章 方差分析	175
5.1  方差分析基本原理	176
5.1.1  基本概念	176
5.1.2  方差分析中的基本假定	179
5.2  单因素方差分析	180
5.2.1  多个总体均值是否相同的检验	180
5.2.2  多个总体均值的多重比较检验	185
5.3  单因素方差分析的SPSS应用	186
5.4  双因素方差分析	193
5.4.1  无交互作用的双因素方差分析	194
5.4.2  无交互作用的双因素方差分析SPSS应用	196
5.4.3  有交互作用的双因素方差分析	202
5.4.4  有交互作用的双因素方差分析SPSS应用	204
案例分析	205
案例5-1	205
案例5-2	205
案例5-3	206
习题5	207
第6章  正交试验	209
6.1 正交试验设计的基本概念	210
6.2  正交表	211
6.2.1  各列水平数均相同的正交表	213
6.2.2  混合水平正交表	213
6.2.3  选择正交表的基本原则	213
6.3  正交试验的操作方法	214
6.4  极差分析法	215
6.4.1  单指标正交试验	216
6.4.2  多指标正交试验	219
6.4.2  水平数不等的正交试验	221
案例分析	222
案例6-1	222
案例6-2	223
案例6-3	224
习题6	225
第7章  相关分析	227
7.1  相关分析	228
7.2  简单相关分析	232
7.3  偏相关分析	245
7.4  距离相关分析	248
案例	252
习题	254
第8章  线性回归	256
8.1 回归分析概述	257
8.2  一元线性回归	259
8.3  多元线性回归	286
8.4  二维Logistic回归	299
案例	312
习题	316
第9章  聚类分析与判别分析	319
9.1  聚类分析	320
9.1.1  基本原理和方法	320
9.1.2  系统聚类法	326
9.1.3  系统聚类的SPSS应用	327
9.1.4  K均值聚类法	338
9.1.5  K均值聚类法的SPSS应用	339
9.2  判别分析	345
9.2.1  基本原理	345
9.2.2  常用判别法	346
9.2.3  判别效果的检验	355
9.2.4  判别分析的SPSS应用	356
案例分析	372
案例9-1	372
案例9-2	372
案例9-3	373
案例9-4	374
习题7	375
10.1  生存分析的基本概念	379
10.1.1  基本术语	379
10.2.2  基本函数	380
10.2.3  常见的参数模型	381
10.2.4  生存分析的方法分类	382
10.2  寿命表分析	382
10.2.1  寿命表分析简介	382
10.2.2  寿命表分析的SPSS操作	383
10.3  Kaplan-Meier分析	389
10.3.1  Kaplan-Meier分析简介	390
10.3.2  Kaplan-Meier分析的SPSS操作	390
10.4  Cox回归分析	400
10.4.1  Cox回归分析简介	401
10.4.2  Cox回归分析的SPSS操作	402
案例	412
习题	414
参考文献	447