目錄
第一章 學好統計的第一步1
11統計是什麼？1
12統計學的用途3
13統計學是不是真的很難？(學習統計的步驟--課程、軟體)6
第二章 統計的兩大架構和觀念介紹11
21敘述統計和推論統計 11
22名目、順序、區間、比例衡量尺度--四種尺度的衡量？17
23量和質的資料？20
24表達數據的方法21
25資料之取得23
26取得資料之可能錯誤25
第三章 基礎數值資料的運用27
31位置量數--平均數(mean或average value) 27
32位置量數--中位數(median) 29
33位置量數--眾數(mode) 30
34位置量數--第P百分位數(population percentile) 30
35位置量數--四分位數31
36離散度的量數--全距(range) 33
37離散度的量數--四分位距(interquartile range；IQR) 33
38離散度的量數--變異數(variance) 33
39離散度的量數--標準差(standard deviation) 35
310離散度的量數--異係數(coefficient of variation) 36
311形狀的量數--偏態係數 ? 36
312形狀的量數--峰態係數 ? 37
313 Z-分數40
314柴比雪夫定理(Chebyshev's) 41
315經驗法則(empirical rule) 41
316偵測異常值42
317五量數彙總(five-number summary) 43
318在EXCEL上的實際運用應用43
第四章 統計圖表的利用53
41圖表在定性資料的表示方法--次數分配、相對次數分配、長條圖(bar chart)、圓形圖時53
42圖表在定量資料的表示方法--次數分配、相對次數分配時、點圖、直方圖61
43累積次數分配(cumulative frequency distribution)和累積相對次數分配(cumulative relative frequency distribution)的介紹66
44怎樣的表才清楚？68
45補充--EXCEL上的實際應用 68
第五章 機率導論77
51什麼是隨機vs什麼是機率77
52思考一下機率的意義 77
53藉由『實驗』(experiment)得到『樣本點』(sample point)、『樣本空間』(sample space) 78
54計數法則79
55重要的機率的規則80
56實驗結果之機率分配--古典法、相對次數法、主觀法80
57 重要的『事件與事件機率規則』 84
581基本的機率關係--事件的餘集(complement)、加法律86
582互斥事件(mutually exclusive events) --在加法律下87
591條件機率 88
592獨立事件--在條件機率下 88
593乘法律(multiplication law) ，補充獨立事件--在條件機率下89
510貝氏定理(Bayes' theorem)：觀念最重要91
511機率與杯筊93
第六章 隨機變數─離散機率配97
61隨機變(randomvariable) 97
62離散機率分配(discrete probability distribution) 98
63 利用EXCEL產生各項分配的亂數98
64 隨機變數的期望值(expected value)、隨機變數的變異數、隨機變數之和的期望值102
65 二項分配的介紹(binomial probability distribution)、二項分配在EXCEL的運用108
66 卜瓦松分配(Poisson probability function)、卜瓦松分配在EXCEL的應用119
67超幾何分配(hypergeometric probability distribution)、超幾何分配在EXCEL的運用126
68利用EXCEL以各個分佈做練習-二項分布、負二項分布、超幾何分布、波氏分布130
第七章 隨機變數─連續機率分配135
71 隨機變數(random variable)--連續(continuous)隨機變數135
72 連續機率分配的基本介紹136
73 隨機變數的期望值、隨機變數的變異數、隨機變數之和的期望值137
74 均勻分配的介紹(uniform probability distribution)、均勻分配在EXCEL的運用138
75常態分配的介紹(normal probability distribution)、常態分配在EXCEL的運用143
76 指數分配的介紹(exponential probability distribution)、指數分配在EXCEL的運用156
77 利用EXCEL以各個分佈做練習--常態分布、標準常態分布、指數分布160
78利用EXCEL介紹其他分布-伽瑪分布、卡方分布、貝他分布、F分布、T分布、韋伯分布164
第八章 抽樣173
81抽樣的基本觀念173
82從樣本瞭解母體175
83抽樣的目的176
84 機率抽樣與非機率抽樣176
85信賴敘述187
86 偏差及欠精確187
87抽樣誤差與非抽樣誤差187
88抽樣之前應該留意的問題(包括道德上的問題) 188
第九章 抽樣分配與點估計191
91母體與參數及樣本與統計量191
92 簡單隨機抽樣(simple random sampling) --有限母體的抽樣、無限母體的抽樣192
93點估計(point estimate) 196
94 的抽樣分配性質-- 的期望值、 的標準差、抽樣分配的圖形或形式：中央極限定理、 之抽樣分配的實用價值、樣本大小與 的抽樣分配之關係197
95中央極限定理(central limit theorem) 199
96抽樣誤差sampling error( 之抽樣分配的實用價值) 200
97 的抽樣分配-- 的期望值、 的標準差、 的抽樣分配形式、 之抽樣分配的實用價值201
98 點估計量的性質--不偏性(unbiased)、有效性(relative efficiency)、一致性(consistency)、充分性(sufficiency)202
99 T分配、F分配、卡方分配在Excel的計算(未詳細介紹理論)212
第十章 抽樣分配與區間估計219
101區間估計的介紹220
102母體平均數之區間估計(interval estimate)-大樣本的情況、有關抽樣誤差之機率陳述、計算區間估計值223
103母體平均數之區間估計-小樣本的情況230
104 樣本大小的決定(1)233
105 母體比率之區間估計、樣本大小的決定(2)234
第十一章 假設檢定239
111 建立虛無與對立假設240
112 型Ⅰ誤與型Ⅱ誤243
113假設檢定與決策制定246
114母體平均數的單尾假設檢定：大樣本的情況247
115 母體平均數的雙尾假設檢定：大樣本的情況249
116母體平均數的假設檢定：小樣本的情況252
117 母體比率的假設檢定260
118計算型Ⅱ誤的機率262
119決定母體平均數的假設檢定之樣本大小263
第十二章二母體平均數與二母體比率之統計推論267
121二母體平均數差之估計：獨立樣本267
122二母體平均數差之假設檢定：獨立樣本272
123二母體平均數差之推論：成對樣本282
124二母體比率差之推論289
第十三章 母體變異數之推論295
131單一母體變異數的推論295
132兩個母體變異數的推論304
第十四章 卡方檢定：適合度與獨立性檢定313
141適合度檢定：多項母體313
142 適合度檢定：卜瓦松與常態分配317
143 獨立性檢定：列聯表317
第十五章 簡單線性迴歸與相關325
151最小平方法326
152判定係數328
153迴歸模型與其前提假定331
154顯著性檢定333
155 估計與預測337
156 殘差分析：檢定模型假設340
157 殘差分析：異常值與具影響力的觀察值343
158 相關分析354
第十六章 多元迴歸371
161 多元迴歸模型與其前提假定371
162建立估計迴歸方程式373
163決定適合度374
164顯著關係的檢定375
165估計與預測378
166定性變數的使用379
167殘差分析379
第十七章 變異數分析與實驗設計391
171變異數分析簡介391
172 變異數分析：檢定k個母體平均數的相等性393
173 多重比較程式400
174 實驗設計簡介405
175 完全隨機化設計407
176隨機化區集設計416
177 析因實驗422
習題解答431
附錄附表 459 |
