Statistics Handbook

目录
第一章 统计中的常用分布
1.1 常用离散型分布
1.1.1 单点分布
1.1.2 两点分布
1.1.3 均匀分布
1.1.4 二项分布
1.1.5 超几何分布
1.1.6 几何分布
1.1.7 负二项分布
1.1.8 泊松分布
1.1.9 对数分布
1.2 常用连续型分布
1.2.1 均匀分布
1.2.2 指数分布
1.2.3 正态分布
1.2.4 对数正态分布
1.2.5 柯西分布
1.2.6 伽玛分布
1.2.7 贝塔分布
1.2.8 韦布尔分布
1.2.9 帕雷托分布
1.2.10 拉普拉斯分布
1.3 常用多维分布
1.3.1 多项分布
1.3.2 二维指数分布
1.3.3 二维正态分布
1.3.4 多维均匀分布
1.3.5 狄利克雷分布
1.3.6 多维正态分布
1.3.7 矩阵正态分布
1.3.8 威沙特分布
1.3.9 〓分布
1.4 常用统计量分布
1.4.1 总体与样本
1.4.2 统计量和抽样分布
1.4.3 〓分布
1.4.4 非中心〓分布
1.4.5 t分布
1.4.6 非中心t分布
1.4.7 F分布
1.4.8 非中心F分布
1.4.9 次序统计量的分布
1.4.10 统计量的渐近分布
1.5 常用参数分布族
1.5.1 指数型参数分布族
1.5.2 极值参数分布族
1.5.3 皮尔逊参数分布族
1.5.4 位置-尺度参数分布族
参考文献
第二章 探索性数据分析
2.1 引言
2.2 频数频率分布表和直方图
2.2.1 频数频率分布表
2.2.2 直方图
2.3 茎叶图
2.3.1 茎叶图
2.3.2 茎叶图的扩展
2.3.3 茎叶图的行数选择
2.4 五数概括
2.4.1 数组与深度
2.4.2 五数概括
2.4.3 三均值
2.4.4 数据散布
2.5 箱线图
2.5.1 箱线图
2.5.2 箱线图用于多批数据的比较
2.5.3 散布对水平的图示
2.6 数据变换
2.6.1 幂变换
2.6.2 为对称性而变换
2.6.3 匹配变换
2.7 直线拟合的耐抗方法
2.7.1 三组耐抗线法
2.7.2 迭代法的改进
2.8 残差分析
2.8.1 残差的表达
2.8.2 残差分析
参考文献
第三章 正态分布的统计方法
3.1 基本概念
3.1.1 估计的优良性
3.1.2 克拉默-拉奥不等式
3.1.3 矩法与极大似然法
3.1.4 区间估计
3.2 正态均值μ和正态方差〓的点估计
3.2.1 样本均值〓是μ的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估计
3.2.2 样本方差〓是方差〓的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估计
3.2.3 标准差σ的无偏估计
3.2.4 样本极差与σ的无偏估计
3.3 正态均值μ和正态方差〓的区间估计
3.3.1 在〓已知情况下，正态均值μ的区间估计
3.3.2 在〓未知情况下，正态均值μ的区间估计
3.3.3 正态方差〓和正态标准差σ的区间估计
3.3.4 样本容量n的决定
3.4 涉及两个正态总体中参数的区间估计
3.4.1 两个正态均值差〓的区间估计
3.4.2 两个正态方差比〓的置信系数为1-α的置信区间
3.5 正态分布P分位数〓的区间估计
3.5.1 正态分布的p分位数〓
3.5.2 〓的区间估计
3.6 正态分布变差系数c的区间估计
3.6.1 正态分布的变差系数c
3.6.2 c的置信上限
3.6.3 c的近似置信上限
3.7 正态分布可靠度的区间估计
3.7.1 基本概念
3.7.2 可靠度R的置信下限〓的确定
3.8 正态分布的容许区间与容许限
3.8.1 容许区间与容许限概念
3.8.2 正态分布的（β，γ）容许区间
3.8.3 正态分布的（β，γ）容许上限〓
3.8.4 正态分布的（β，γ）容许下限〓
3.9 假设检验的基本概念
3.9.1 假设和假设检验
3.9.2 拒绝域与检验统计量
3.9.3 两类错误及其概率
3.9.4 检验水平
3.9.5 检验功效
3.9.6 检验的一般步骤
3.10 正态均值μ的检验
3.10.1 方差〓已知，μ的检验
3.10.2 〓未知，μ的检验
3.11 正态方差〓的检验
3.12 两个正态均值的检验
3.12.1 〓已知时，均值〓的检验
3.12.2 〓未知，但〓时，均值〓的检验
3.12.3 〓未知时，均值〓的检验
3.13 两个正态方差的检验
3.14 正态样本异常值的检验
3.14.1 基本概念
3.14.2 正态样本异常值的统计检验方法
参考文献
附表3.1 单侧K系数表（正态分布）
附表3.2 正态变差系数置信上限〓表
附表3.3 双侧容许区间的K系数表（正态分布）
附表3.4 奈尔检验法的临界值表〓
附表3.5 格拉布斯检验法的临界值表〓
附表3.6 狄克逊检验法的临界值表〓
附表3.7 双侧狄克逊检验法的临界值表〓
附表3.8 偏度检验法的临界值表〓
附表3.9 峰度检验法的临界值表〓
第四章 其他分布的统计分析
4.1 二项分布的统计分析
4.1.1 比率p的估计
4.1.2 可靠度的区间估计
4.1.3 比率p的假设检验
4.1.4 两比率之差〓的估计
4.1.5 两比率〓的比较
4.1.6 样本容量的确定
4.2 泊松分布的统计分析
4.2.1 λ的估计
4.2.2 λ的假设检验
4.2.3 两泊松均值的比较
4.3 指数分布的统计分析
4.3.1 参数的点估计
4.3.2 参数的区间估计
4.3.3 参数的假设检验
4.3.4 两指数分布参数的比较
4.3.5 异常数据的检验
4.4 韦布尔分布的统计分析
4.4.1 参数的点估计
4.4.2 参数的区间估计
4.4.3 参数的假设检验
4.5 伽玛分布的统计分析
4.5.1 参数的点估计
4.5.2 参数的区间估计
4.5.3 参数的假设检验
参考文献
附表4.1 泊松分布均值的置信区间
附表4.2 两个指数分布位置参数〓检验临界值〓
附表4.3 〓的临界值〓
第五章 分布检验
5.1 正态分布检验
5.1.1 正态概率纸
5.1.2 Shapiro-Wilk检验
5.1.3 Epps-Pulley检验
5.1.4 使用几个独立样本的联合检验
5.1.5 有方向检验
5.2 韦布尔分布检验
5.2.1 韦布尔概率纸
5.2.2 Van Montfort检验
5.3 指数分布检验
5.3.1 格涅坚科检验
5.3.2 Finklestein-Schafer检验
5.3.3 Anderson-Darling检验
5.4 分布拟合优度检验
5.4.1 〓拟合优度检验
5.4.2 柯尔莫哥洛夫检验
参考文献
附表5.1 Shapiro-Wilk检验：为计算检验统计量W而用的系数〓
附表5.2 Shapiro-Wilk检验：检验统计量W的α分位数
附表5.3 Epps-Pulley检验：检验统计量〓的1-α分位数
附表5.4 利用几个独立样本的联合检验：把W交换到一个标准正态变量的三个系数（n=8（1）50）
附表5.5 偏度检验，〓的1-α分位数（1-α=0.95和0.99）
附表5.6 峰度检验，〓的分位数（α=0.01和0.05及1-α=0.95和0.99）
附表5.7 柯尔莫哥洛夫检验临界值〓
附表5.8 柯尔莫哥洛夫统计量〓的极限分布K（λ）
第六章 非参数统计
6.1 什么是非参数统计方法
6.2 单样本问题
6.2.1 符号检验
6.2.2 趋势检验
6.2.3 游程检验
6.2.4 对称中心检验
6.2.5 对称中心估计
6.3 两样本问题
6.3.1 位置参数的检验
6.3.2 刻度参数的检验
6.3.3 配对样本的检验
6.3.4 分布检验
6.4 多样本问题
6.4.1 位置参数的双侧检验
6.4.2 位置参数的单侧检验
6.4.3 多重比较
6.5 秩相关分析
6.5.1 秩相关系数及检验
6.5.2 协和系数及检验
6.6 概率密度估计
6.6.1 直方图法
6.6.2 Rosenblatt法
6.6.3 核估计法
6.6.4 近邻估计
6.7 U统计量方法
6.8 Jackknife方法
6.9 Bootstrap方法
参考文献
附表6.1 符号检验表
附表6.2 游程检验P（R≤〓）≤α，P（R≥〓）≤α
附表6.3 Wilcoxon符号秩检验〓
附表6.4 Mann-Whitney检验临界值〓
附表6.5 Ansari-Bradley检验P（T≥x）=p
附表6.6 m=n时Smirnov检验临界值〓
附表6.7 m≠n时Smirnov检验临界值〓
附表6.8 Kruskal-Wallis检验临界值P（H≥c）=α
附表6.9 Jonkheere-Terpstra检验临界值P（J≥c）=α
附表6.10 Spearman秩相关系数检验临界值〓
附表6.11 Kendall协和系数检验临界值P（W≥c）=p（上侧分位数）
第七章 抽样调查
7.1 抽样调查概述
7.1.1 抽样调查的含义
7.1.2 抽样调查中的待估参数
7.1.3 抽样调查中的误差和估计量精度的表示
7.1.4 抽样方法
7.1.5 抽样调查的一般步骤
7.2 简单随机抽样
7.2.1 定义
7.2.2 实施方法
7.2.3 总体均值和总体总和的估计
7.2.4 比例的估计
7.2.5 样本量的确定
7.2.6 放回的简单随机抽样
7.3 分层抽样
7.3.1 定义
7.3.2 符号
7.3.3 估计量
7.3.4 比例配置和最优配置
7.3.5 总样本量的确定
7.3.6 分层随机抽样在精度上的得益
7.4 比估计与回归估计
7.4.1 比率的估计
7.4.2 比估计
7.4.3 分层随机抽样中的比估计
7.4.4 回归估计
7.4.5 分层随机抽样中的回归估计
7.5 二重抽样
7.5.1 二重抽样
7.5.2 二重抽样中估计量均值与方差的一般公式
7.5.3 二重分层抽样
7.5.4 二重抽样的比估计与回归估计
7.6 整群抽样
7.6.1 定义
7.6.2 符号
7.6.3 估计量
7.6.4 群内相关系数
7.7 多阶抽样
7.7.1 定义
7.7.2 初级单元大小相等时的二阶抽样
7.7.3 初级单元大小不等时的二阶抽样
7.7.4 两个重要的定理
7.8 不等概率抽样
7.8.1 放回的不等概率抽样
7.8.2 不放回的不等概率抽样
7.9 系统抽样
7.9.1 定义
7.9.2 等距抽样的估计量及其方差
7.9.3 等距抽样估计量的方差与总体单元排列次序的关系
7.9.4 等距抽样的方差估计量
7.10 敏感性问题的抽样调查
7.10.1 沃纳随机化回答模型
7.10.2 西蒙斯随机化回答模型
参考文献
第八章 定性数据的统计分析
8.1 分类数据的检验问题
8.1.1 数据的类型
8.1.2 分类数据检验问题
8.1.3 分类数据的〓检验
8.1.4 分类数据的似然比检验
8.1.5 带参数时的分类数据的检验问题
8.1.6 带参数时的分类数据的〓检验
8.1.7 带参数时的分类数据的似然比检验
8.2 四格表
8.2.1 四格表的检验问题
8.2.2 四格表的检验问题的解
8.2.3 四格表的费希尔精确检验
8.2.4 四格表的优比检验法
8.3 列联表
8.3.1 二维列联表的检验问题
8.3.2 二维列联表的〓检验
8.3.3 三维列联表的检验问题
8.3.4 A，B和C相互独立的检验
8.3.5 A和（B，C）相互独立的检验
8.3.6 条件独立性的检验
8.3.7 三维列联表检验问题小结
8.4 逻辑斯谛回归模型
8.4.1 逻辑斯谛回归模型
8.4.2 名义数据的逻辑斯谛回归模型
8.4.3 有序数据的逻辑斯谛回归模型
参考文献
第九章 贝叶斯统计
9.1 先验分布与后验分布
9.1.1 三种信息
9.1.2 主观概率
9.1.3 先验分布
9.1.4 贝叶斯公式
9.1.5 共轭先验分布
9.1.6 超参数的确定
9.1.7 充分统计量
9.2 贝叶斯推断
9.2.1 贝叶斯（点）估计
9.2.2 估计量的评价
9.2.3 区间估计
9.2.4 假设检验
9.2.5 预测
9.3 先验分布的确定
9.3.1 直方图法
9.3.2 变分度法与定分度法
9.3.3 选定先验密度形式再估计其超参数
9.3.4 先验选择的ML-Ⅱ方法
9.3.5 先验选择的矩方法
9.3.6 无信息先验
9.3.7 最大熵先验
9.3.8 多层先验
9.4 贝叶斯决策
9.4.1 决策问题与决策准则
9.4.2 决策准则的进一步发展
9.4.3 先验期望准则和二阶矩准则
9.4.4 损失函数
9.4.5 后验风险准则
9.4.6 常用损失函数下的贝叶斯决策
9.4.7 最佳样本量的确定
参考文献
第十章 方差分析与回归分析
10.1 单因子方差分析
10.1.1 方差分析所研究的问题
10.1.2 模型
10.1.3 检验假设的方法
10.1.4 参数估计
10.1.5 多重比较
10.1.6 方差齐性检验
10.2 两因子方差分析
10.2.1 模型
10.2.2 效应可加模型的方差分析方法
10.2.3 有交互作用模型的方差分析方法
10.3 一元线性回归
10.3.1 回归分析所研究的问题
10.3.2 一元线性回归模型
10.3.3 参数估计
10.3.4 方程的显著性检验
10.3.5 失拟检验
10.3.6 预测与控制
10.3.7 可以化为一元线性回归的曲线回归问题
10.4 多元线性回归
10.4.1 模型
10.4.2 参数估计
10.4.3 回归方程的显著性检验
10.4.4 回归系数的显著性检验
10.4.5 预测
10.4.6 选择回归模型的若干准则
10.4.7 逐步回归
10.4.8 数量化方法
10.4.9 多项式回归与正交多项式回归
10.4.10 加权最小二乘估计
10.5 回归诊断
10.5.1 残差与投影矩阵
10.5.2 对线性回归模型中假定的诊断与处理
10.5.3 对数据的影响分析：异常点与强影响点
10.6 最小二乘估计的改进
10.6.1 多重共线性
10.6.2 岭估计
10.6.3 主成分估计
10.6.4 R估计
10.6.5 M估计
10.7 协方差分析
10.7.1 模型
10.7.2 参数估计
10.7.3 假设检验
参考文献
附表10.1 k个自由度为v的t变量的极差分布的1-α分位数〓
附表10.2 〓的1-α分位数表
附表10.3 〓的1-α分位数表
附表10.4 检验相关系数ρ=0的临界值〓
附表10.5 正交多项式表
附表10.6 D-W检验临界值表
第十一章 多元分析
11.1 多元正态分布
11.1.1 p元正态分布的定义与性质
11.1.2 三个重要的抽样分布
11.1.3 来自多元正态分布常用的描述性统计量及有关的抽样分布
11.1.4 参数估计
11.1.5 假设检验
11.2 判别分析
11.2.1 概述
11.2.2 距离判别
11.2.3 费希尔线性判别
11.2.4 贝叶斯判别
11.2.5 逐步判别
11.3 聚类分析
11.3.1 距离与相似系数
11.3.2 系统聚类法
11.3.3 动态聚类法
11.3.4 有序样本的聚类
11.4 主成分分析
11.4.1 主成分的定义
11.4.2 样本主成分的求法及其性质
11.4.3 主成分个数的选取
11.5 因子分析
11.5.1 因子分析的模型
11.5.2 参数的估计方法
11.5.3 因子的旋转
11.5.4 因子得分
11.6 典型相关分析
11.6.1 典型变量与典型相关系数的定义与求法
11.6.2 广义相关系数的定义与几种常用的广义相关系数
参考文献
附表11.1 〓的1-α分位数表
附表11.2 L（p，v）的1-α分位数表
附表11.3 W（p，n）的α分位数表
附表11.4 〓的1-α分位数表
第十二章 时间序列分析
12.1 平稳时间序列
12.1.1 时间序列
12.1.2 平稳时间序列
12.1.3 白噪声序列与平稳线性序列
12.1.4 一类有限参数模型——ARMA模型
12.2 ARMA模型的时域表示
12.2.1 线性差分方程
12.2.2 自回归模型
12.2.3 滑动平均模型
12.2.4 自回归滑动平均模型
12.2.5 小结
12.3 ARMA模型的参数估计
12.3.1 时间序列矩的估计
12.3.2 ARMA模型参数的矩估计
12.3.3 ARMA模型参数的极大似然估计
12.4 模型的选择与检验
12.4.1 相关分析方法定阶
12.4.2 模型拟合检验
12.4.3 最小最终预报误差(FPE)准则
12.4.4 模型的改进
12.5 非平稳时间序列模型
12.5.1 具有趋势性的求和模型
12.5.2 季节模型
12.5.3 其他时间序列模型
12.6 时间序列的预报
12.6.1 ARMA序列的LMMSE预报
12.6.2 求和序列和季节序列的LMMSE预报
12.6.3 预报的更新
参考文献
第十三章 试验设计
13.1 设计试验的一般考虑
13.1.1 试验
13.1.2 指标
13.1.3 因子
13.1.4 试验误差
13.1.5 试验设计
13.1.6 基本原理
13.1.7 交互作用
13.1.8 注意事项
13.2 区组设计
13.2.1 完全随机设计
13.2.2 随机区组设计
13.2.3 平衡不完全区组设计(BIB设计)
13.2.4 链式区组设计
13.3 正交设计
13.3.1 正交表
13.3.2 正交设计的一般考虑
13.3.3 数据分析
13.3.4 水平数不同的正交设计
13.3.5 水平数不同的全因子试验
13.4 参数设计
13.4.1 参数设计的基本思想
13.4.2 稳健设计与分析
13.4.3 灵敏度分析
13.4.4 综合噪声因子
13.4.5 动态特性参数设计
13.5 回归设计
13.5.1 回归模型
13.5.2 一次回归设计
13.5.3 中心组合设计
13.5.4 二次回归正交设计
13.5.5 二次回归旋转设计
13.5.6 时间飘移与正交区组
13.5.7 三次回归旋转设计
13.6 均匀设计
13.6.1 均匀设计表
13.6.2 均匀设计的统计分析
参考文献
附表13.1 平衡不完全区组设计（4<v<10，r<10）
附表13.2 常用正交表
附表13.3 二次回归正交设计表〓
附表13.4 二次回归通用旋转设计及其正交区组表
附表13.5 均匀设计表及其使用表
第十四章 可靠性统计
14.1 常用可靠性指标
14.1.1 寿命与寿命分布
14.1.2 产品的可靠性指标
14.1.3 可修产品的可靠性指标
14.1.4 结构可靠性指标
14.1.5 系统可靠度
14.2 寿命试验
14.2.1 寿命试验的分类
14.2.2 寿命试验中的常用点估计
14.2.3 指数寿命数据的统计分析
14.2.4 韦布尔寿命数据的统计分析
14.2.5 对数正态寿命数据的统计分析
14.2.6 可靠性中的抽样检验
14.3 加速寿命试验和恒加试验
14.3.1 加速寿命试验的类型
14.3.2 加速模型、加速方程与加速系数
14.3.3 指数分布场合下恒加试验数据的统计分析
14.3.4 韦布尔分布场合下恒加试验数据的统计分析
14.3.5 对数正态分布场合焉恒加试验数据的统计分析
14.4 步进应力加速寿命试验
14.4.1 指数分布场合下步加试验数据的统计分析
14.4.2 韦布尔分布场合下步加试验数据的统计分析
14.4.3 对数正态分布场合下步加试验数据的统计分析
14.5 序进应力加速寿命试验
14.5.1 韦布尔分布场合下线性应力序加试验的统计分析
14.5.2 对数正态分布场合下线性应力序加试验的统计分析
14.6 可靠性增长
14.6.1 可靠性增长的趋势检验
14.6.2 可靠性增长的Duane模型
14.6.3 单台系统的AMSAA模型
14.6.4 多台系统的AMSAA模型
14.6.5 Gompertz模型
14.6.6 Lloyd-Lipow模型
参考文献
第十五章 社会经济统计
15.1 标志、指标和指数
15.1.1 标志
15.1.2 变异
15.1.3 综合指标
15.1.4 总量指标
15.1.5 数量指标
15.1.6 质量指标
15.1.7 实物量指标
15.1.8 价值量指标
15.1.9 时点指标
15.1.10 时期指标
15.1.11 相对指标
15.1.12 结构相对指标
15.1.13 比例相对指标
15.1.14 比较相对指标
15.1.15 强度相对指标
15.1.16 计划完成情况相对指标
15.1.17 动态相对指标
15.1.18 平均指标
15.1.19 算术平均数
15.1.20 简单算术平均数
15.1.21 加权算术平均数
15.1.22 调和平均数
15.1.23 几何平均数
15.1.24 中位数
15.1.25 众数
15.1.26 标志变异指标
15.1.27 全距
15.1.28 平均差
15.1.29 标准差
15.1.30 离散系数
15.1.31 平均差系数
15.1.32 标准差系数
15.1.33 偏度
15.1.34 峰度
15.1.35 指数
15.1.36 个体指数和总指数
15.1.37 数量指标指数和质量指标指数
15.1.38 动态指数和静态指数
15.1.39 定基指数和环比指数
15.1.40 同度量因素
15.1.41 综合指数
15.1.42 平均数指数
15.1.43 平均指标指数
15.1.44 固定构成指数
15.1.45 结构影响指数
15.1.46 指数体系
15.1.47 价格指数
15.1.48 可比价格和不变价格
15.1.49 商品零售价格指数
15.1.50 居民消费价格指数
15.2 人口统计
15.2.1 人口统计
15.2.2 人口普查
15.2.3 总人口
15.2.4 人口密度
15.2.5 出生率
15.2.6 死亡率
15.2.7 人口自然增长率
15.2.8 人口增长率
15.2.9 人口平均增长率
15.2.10 生育率
15.2.11 计划生育统计
15.2.12 人口迁移率
15.2.13 常住人口与现有人口
15.2.14 农业人口和非农业人口
15.2.15 市镇人口
15.2.16 年龄结构类型
15.2.17 人口金字塔
15.2.18 生命表
15.2.19 平均寿命
15.2.20 从业人员
15.2.21 职工
15.2.22 在岗职工
15.2.23 登记失业率
15.3 农业统计
15.3.1 农业统计
15.3.2 农业总产值
15.3.3 农业增加值
15.3.4 农业商品产量与农业商品产值
15.3.5 农业劳动生产率
15.3.6 农业用地
15.3.7 耕地面积
15.3.8 复种指数
15.3.9 农作物总产量
15.3.10 农作物产量调查
15.3.11 粮食产量
15.3.12 油料产量
15.3.13 森林覆盖率
15.3.14 畜牧产品产量
15.3.15 养殖面积
15.3.16 水产品产量
15.3.17 农用机械总动力
15.4 工业统计
15.4.1 工业统计
15.4.2 轻工业和重工业
15.4.3 大、中、小型工业
15.4.4 工业总产值
15.4.5 工业增加值
15.4.6 工业产品品种
15.4.7 新产品
15.4.8 工业技术经济指标
15.4.9 工业产品质量指标
15.4.10 工业产品合格率
15.4.11 工业产品生产能力
15.4.12 设备时间利用指标
15.4.13 设备生产效率指标
15.4.14 工业经济效益综合指数
15.5 金融统计
15.5.1 金融统计
15.5.2 利率与利率体系
15.5.3 储蓄率
15.5.4 通货
15.5.5 货币需求量
15.5.6 货币供应量
15.5.7 〓
15.5.8 〓
15.5.9 〓
15.5.10 〓
15.5.11 货币供给乘数
15.5.12 原始存款与派生存款
15.5.13 年金
15.5.14 贴现率
15.5.15 上海证券交易所综合股价指数
15.5.16 上海证券交易所30家上市公司股价指数
15.5.17 深圳证券交易所综合指数
15.5.18 深圳证券交易所成分股指数
15.5.19 道·琼斯股价指数
15.5.20 标准普尔综合指数
15.5.21 纽约证券交易所综合指数
15.5.22 伦敦金融时报股价指数
15.5.23 日本经济新闻道式股价指数
15.5.24 香港恒生股价指数
15.5.25 市盈率
15.5.26 技术分析指标
15.6 涉外经济统计
15.6.1 涉外经济与涉外经济统计
15.6.2 国际投资与国际投资统计
15.6.3 利用外资统计
15.6.4 利用外资项目个数
15.6.5 利用外资额
15.6.6 结汇率
15.6.7 对外贸易统计
15.6.8 海关统计
15.6.9 外贸业务统计
15.6.10 对外承包工程和劳务合作及其统计
15.6.11 涉外税收及其统计
15.6.12 涉外保险及其统计指标体系
15.6.13 国际旅游及其统计
15.7 经济计量学
15.7.1 经济计量学
15.7.2 经济计量学应用步骤
15.7.3 虚拟变量
15.7.4 虚拟变量模型
15.7.5 随机解释变量
15.7.6 随机解释变量模型
15.7.7 滞后效应
15.7.8 滞后变量
15.7.9 滞后变量模型
15.7.10 科伊克变换模型
15.7.11 帕斯卡变换模型
15.7.12 期望模型
15.7.13 自适应预期模型
15.7.14 局部调整模型
15.7.15 内生变量
15.7.16 外生变量
15.7.17 前定变量
15.7.18 方程式
15.7.19 联立方程模型
15.7.20 结构式模型
15.7.21 简化式模型
15.7.22 联立性偏误
15.7.23 递归模型
15.7.24 模型识别
15.7.25 经济结构分析
15.7.26 宏观经济计量模型
15.7.27 克莱因战争间模型
15.8 国民经济核算
15.8.1 国民经济核算
15.8.2 国民经济账户体系
15.8.3 国民经济核算对象
15.8.4 三次产业分类
15.8.5 交易
15.8.6 经济流量和存量
15.8.7 国民经济核算原则
15.8.8 国内生产总值及其核算
15.8.9 投入产出核算与投入产出表
15.8.10 资金流量表
15.8.11 资产负债核算
15.8.12 资产负债表
15.8.13 国际收支平衡表
15.8.14 经济循环账户
15.8.15 机构部门账户
15.8.16 产业部门账户
15.8.17 经济总体账户
15.8.18 经济循环矩阵
参考文献
第十六章 统计质量管理
16.1 抽样检验
16.1.1 抽样检验概述及分类
16.1.2 接收概率与OC曲线
16.1.3 计数标准型一次抽样检验
16.1.4 计数调整型抽样检验
16.1.5 计数序贯抽样检验
16.1.6 计量标准型抽样检验
16.2 过程能力分析
16.2.1 过程能力指数
16.2.2 过程能力指数的计算
16.2.3 过程能力分析
16.3 统计过程控制
16.3.1 控制图简介
16.3.2 控制图的判断准则
16.3.3 计量值控制图
16.3.4 计数值控制图
16.4 测量系统误差评定
16.4.1 测量系统概述
16.4.2 测量系统的波动
16.4.3 测量系统的评定方法
参考文献
附表16.1 计数标准型一次抽样检验方案表
附表16.2 计数调整型一次抽样方案表
附表16.3 计数调整型二次抽样方案表
附表16.4 计量抽样检验方案表
附表16.5 控制图中计算控制限的系数表
第十七章 生物统计
17.1 生物统计试验设计
17.1.1 概述
17.1.2 临床试验设计
17.1.3 调查设计
17.1.4 序贯试验设计
17.2 序贯检验
17.2.1 序贯概率比检验
17.2.2 与0-1分布对应的质反应序贯试验参数p的假设检验
17.2.3 服从正态分布的量反应开放型序贯试验的参数检验
17.2.4 闭锁型序贯试验的参数检验
17.2.5 分组序贯检验
17.2.6 序贯t检验
17.2.7 时间序贯检验
17.2.8 正态分布中参数的置信序列检验
17.3 序贯估计
17.3.1 0-1分布中参数p的序贯估计
17.3.2 正态均值μ的序贯估计
17.4 生物统计资料的描述与分析
17.4.1 概述
17.4.2 人口统计指标
17.4.3 疾病统计指标
17.4.4 疾病资料的分析
17.5 疗效考核
17.5.1 疗效考核指标
17.5.2 疗效分析
17.6 生存分析
17.6.1 生存率的乘积限估计
17.6.2 生存率的寿命表估计
17.6.3 生存率的比较
17.6.4 Cox模型
17.7 逻辑斯谛模型
17.7.1 逻辑斯谛模型的定义
17.7.2 逻辑斯谛模型的性质
17.7.3 参数估计
17.7.4 逻辑斯谛模型的参数检验
17.7.5 模型的适定性（Goodness of fitting）检验
17.7.6 I：M配对条件逻辑斯谛模型
17.7.7 I：M配对条件逻辑斯谛模型的参数估计
17.7.8 条件逻辑斯谛模型的参数检验
17.8 泊松回归模型
17.8.1 泊松回归模型的定义
17.8.2 参数估计
17.8.3 参数检验
17.8.4 模型适定性检验
参考文献
第十八章 统计计算方法
18.1 一般随机数的产生方法
18.1.1 逆变换法
18.1.2 变换方法
18.1.3 合成法
18.1.4 筛选抽样
18.1.5 近似抽样法
18.2 常见分布的抽样法
18.2.1 正态分布及对数正态分布的抽样法
18.2.2 指数分布及韦布尔分布的抽样法
18.2.3 伽玛分布的抽样方法
18.2.4 贝塔分布的抽样方法
18.2.5 〓（n），F（m，n），t（n）分布的抽样法
18.2.6 离散分布的抽样
18.2.7 二点分布及二项分布的抽样
18.2.8 泊松分布的抽样
18.2.9 其他离散型分布的抽样
18.3 多维分布的抽样方法
18.3.1 条件密度法
18.3.2 筛选抽样法
18.3.3 多维正态分布的抽样
18.3.4 多项分布的抽样
18.4 随机模拟计算
18.4.1 统计模拟
18.4.2 随机投点法
18.4.3 样本平均值法
18.4.4 重要抽样法
18.4.5 分层抽样法
18.4.6 关联抽样法
18.5 EM算法及其推广
18.5.1 基本EM算法
18.5.2 EM算法的精度
18.5.3 广义EM算法
18.5.4 蒙特卡罗EM算法
18.6 马尔可夫链蒙特卡罗方法
18.6.1 基本原理
18.6.2 吉布斯抽样
18.6.3 米特罗波利斯-郝斯汀抽样
18.6.4 应用例
参考文献
附表
表1 二项分布〓的数值表
表2 泊松分布〓的数值表
表3 标准正态分布函数的数值表
表4 t分布的上侧分位数表
表5 〓分布的上侧分位数表
表6 F分布的上侧分位数表
索引