第1章 探索性数据分析之图示法 1
1.1 定量数据的图示分析 2
1.2 定性数据的图示分析 6
案例1.1 年轻人暑期工作情况分析 7
案例1.2 我国健身人群画像 13
案例1.3 福布斯全美400富豪榜 18
附录1.1 用Excel绘制折线图 24
附录1.2 用R语言绘制统计图表 26
第2章 探索性数据分析之数值法 36
2.1 中心位置的测定 37
2.2 离散程度的测定 37
案例 全美护士工作满意度调查研究 38
附录2.1 用Excel描述性统计分析 45
附录2.2 用R语言描述性统计分析 47
附录2.3 关键公式与注解 54
第3章 区间估计 56
案例 伯克投资服务公司周刊简讯的改进研究 57
附录3.1 Excel区间估计 62
附录3.2 R语言区间估计 64
附录3.3 关键公式与注解 65
第4章 假设检验 66
案例4.1 下降的信用卡利率 68
案例4.2 佛罗里达的小时工资差异 70
附录4.1 用Excel进行假设检验 75
附录4.2 用R语言假设检验 77
附录4.3 关键公式与注解 79
第5章 假设检验：成对样本情形 81
案例 培训是否有效 82
附录5.1 成对数据检验 92
附录5.2 关键公式与注解 94
第6章 方差分析 95
案例 医疗中心患者流量分析 96
附录6.1 用Excel进行方差分析 102
附录6.2 用R语言代码进行方差分析 104
附录6.3 关键公式与注解 105
第7章 一元线性回归 107
案例 校友捐赠额影响因素分析 108
附录7.1 R语言一元线性回归 119
附录7.2 关键公式与注解 123
第8章 多元回归 125
案例8.1 棉织物销量影响因素分析 126
案例8.2 黄金价格主要影响因素分析 131
附录8.1 R语言多元线性回归 142
附录8.2 关键公式与注解 151
第9章 非参数方法 152
案例 购买产品时的选择偏好 153
附录9.1 R语言非参数方法 165
附录9.2 关键公式与注解 168
第10章 时间序列预测 170
案例 预测食品和饮料的销售额 171
附录10.1 用Excel进行预测 188
附录10.2 时间序列预测 193
附录10.3 关键公式与注解 197
参考文献 198
附录A 200
A.1 数据集年轻人暑期工作情况分析 200
A.2 数据集我国健身人群画像 202
A.3 数据集福布斯全美400富豪榜 203
A.4 数据集全美护士工作满意度调查研究 214
A.5 数据集伯克投资服务公司周刊简讯的改进研究 216
A.6 数据集下降的信用卡利率 217
A.7 数据集佛罗里达的小时工资差异 217
A.8 数据集培训是否有效 218
A.9 数据集医疗中心患者流量分析 218
A.10 数据集校友捐赠额影响因素分析 219
A.11 数据集棉织物销量影响因素分析 220
A.12 数据集黄金价格主要影响因素分析 221
A.13 数据集购买产品时的选择偏好 231
A.14 数据集预测食品和饮料的销售额 232
A.15 标准正态分布表 232
A.16 T分布临界值表 233
A.17 F分布临界值表 236
A.18 Wilcoxon临界值下界表 241
英 文 目 录
Chapter 1 Displaying and Exploring Data： Graphical Presentations 1
1.1 Graphs to Describe Quantitative Data 2
1.2 Graphs to Describe Qualitative Data 6
Case 1.1 Schools Out 7
Case 1.2 The User Portrait of the Fitness Crowds 13
Case 1.3 Forbes 400 Richest Americans 18
Appendix 1.1 Drawing Line Chart Using Excel 24
Appendix 1.2 Graphical Presentations Using R 26
Chapter 2 Displaying and Exploring Data： Numerical Measures 36
2.1 Numerical Measures of Central Location 37
2.2 Numerical Measures of Dispersion 37
Case National Health Care Association 38
Appendix 2.1 Descriptive Statistics Using Excel 45
Appendix 2.2 Descriptive Statistics Using R 47
Appendix 2.3 Formulas and Notes 54
Chapter 3 Interval Estimation 56
Case Bock Investment Services 57
Appendix 3.1 Interval Estimation Using Excel 62
Appendix 3.2 Interval Estimation Using R 64
Appendix 3.3 Formulas and Notes 65
Chapter 4 Hypothesis Tests 66
Case 4.1 Declining Rates of Credit Card 68
Case 4.2 Hourly Wage Rate in Florida 70
Appendix 4.1 Hypothesis Testing Using Excel 75
Appendix 4.2 Hypothesis Testing Using R 77
Appendix 4.3 Formulas and Notes 79
Chapter 5 Hypothesis Test： Matched Samples 81
Case Is the training effective 82
Appendix 5.1 Paired-wise Data Test Using R 92
Appendix 5.2 Formulas and Notes 94
Chapter 6 Analysis of Variance 95
Case Bell Grove Medical Center 96
Appendix 6.1 Analysis of Variance with Excel 102
Appendix 6.2 Analysis of Variance with R 104
Appendix 6.3 Formulas and Notes 105
Chapter 7 Simple Linear Regression 107
Case Alumni Donation 108
Appendix 7.1 Linear Regression Using R 119
Appendix 7.2 Formulas and Notes 123
Chapter 8 Multiple Regression 125
Case 8.1 Sales of Cotton Fabric 126
Case 8.2 Main Influential Factors of Gold Price 131
Appendix 8.1 Multiple Linear Regression with R 142
Appendix 8.2 Formulas and Notes 151
Chapter 9 Nonparametric Methods 152
Case Product Preference 153
Appendix 9.1 Nonparametric Methods Using R 165
Appendix 9.2 Formulas and Notes 168
Chapter 10 Time Series Forecasting 170
CaseForecasting Food and Beverage Sales 171
Appendix 10.1 Forecasting Using Excel 188
Appendix 10.2 Forecasting Using R 193
Appendix 10.3 Formulas and Notes 197
References 198
Appendix A 200
A.1 Data Set －Schools Out 200
A.2 Data Set －Fitness 202
A.3 Data Set －Forbes 400 Richest Americans 203
A.4 Data Set －National Health Care Association 214
A.5 Data Set －Bock Investment Services 216
A.6 Data Set －Declining Rates of Credit Card 217
A.7 Data Set －Hourly Wage Rate in Florida 217
A.8 Data Set －Is the Training Effective 218
A.9 Data Set －Bell Grove Medical Center 218
A.10 Data Set －Alumni Donation 219
A.11 Data Set －Sales of Cotton Fabric 220
A.12 Data Set －Gold Price 221
A.13 Data Set －Product Preference 231
A.14 Data Set －Forecasting Food and Beverage Sales 232
A.15 Standard Normal Distribution 232
A.16 T Distribution Critical Value 233
A.17 F Distribution Critical Value 236
A.18 Wilcoxon Critical Value 241
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