统计手册

✍ Scribed by 茆诗松

• Publisher: 科学出版社
• Year: 2003
• Tongue: Chinese
• Leaves: 1144
• Category: Library

✦ Synopsis

《统计手册》是实用统计方法库，也是数据处理的工具箱，能适应多方应用统计方法的需求。《统计手册》言简意赅，并辅以大量实例和图表帮助读者正确理解和使用。《统计手册》读者对象：程技术人员，农业技术人员，管理工作者，经济金融人员，医生与药剂师，生物、信息等专业的有关科研人员，高校师生。

✦ Table of Contents

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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 T2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
1.4.3χ2分布
1.4.4非中心χ2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σ2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s2是方差σ2的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估十
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σ2的区间估计
3.3.1在σ2已知情况下，正态均值μ的区间估计
3.3.2在σ2未知情况下，正态均值μ的区间估计
3.3.3正态方差σ2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μ1-μ2的区间估计
3.4.2两个正态方差比σ1？/σ2？的置信系数为1-α的置信区间
§3.5正态分布p分位数xp的区间估计
3.5.1正态分布的p分位数xp
3.5.2 xp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RL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TU
3.8.4正态分布的（β,γ）容许下限TL
§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σ2已知，μ的检验
3.10.2 σ2未知，μ的检验
§3.11正态方差σ2的检验
§3.12两个正态均值的检验
3.12.1σ1,σ2已知时，均值μ1,μ2的检验
3.12.2 σ1,σ2未知，但σ1=σ2时，均值μ1,μ2的检验
3.12.3σ1,σ2未知时，均值μ1,μ2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cv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R1-α(n)
附表3.5格拉布斯检验法的临界值表G1-α(n)
附表3.6狄克逊检验法的临界值表D1-α(n)
附表3.7双侧狄克逊检验法的临界值表？1-α(n)
附表3.8偏度检验法的临界值表b1-α(n)
附表3.9峰度检验法的临界值表b′1-α(n)
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p1-p2的估计
4.1.5两比率p1、p2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（γ1=γ2）检验临界值C1-α
附表4.3 Tn(n)的临界值T1-α(n)
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 χ2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ak
附表5.2 Shapiro-Wilk检验：检验统计量W的α分位数
附表5.3Epps-Pulley检验：检验统计量TEP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，bs的1-α分位数（1-α=0.95和0.
附表5.6峰度检验，bk的分位数（α=0.01和0.05及1-α=0.
和0.99）
附表5.7柯尔莫哥洛夫检验临界值P(Dn≥da)=α
附表5.8柯尔莫哥洛夫统计量Dn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≤c1)≤α,P(R≥c2)≤α
附表6.3 Wilcoxon符号秩检验Wn？
附表6.4 Mann-Whitney检验临界值P(WXY≤Wa)=α
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P(Dn≤dp)=p
附表6.7 m≠n时Smirnov检验临界值P(Dn≤dp)=p
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P(rs≥ca)=α
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χ2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χ2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χ2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10.1k个自由度为v的t变量的极差分布的1-α分位数
q1-α(k,v)
附表10.2 Fmax的1-α分位数表
附表10.3 Gmax的1-α分位数表
附表10.4检验相关系数ρ=0的临界值r1-a/2(n-2)
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
11.1.1p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
1 1.2.5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11.1θmax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 M（p,v0,k）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（m0=1）
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对数正态分布场合下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
14.6.5Gompertz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 M0
15.5.8 M1
15.5.9 M2
15.5.10 M3
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 1:M配对条件逻辑斯谛模型
17.7.7 1: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 χ2（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P（X≤x）=？（k？）pk（1-p）n-k的数值表
表2泊松分布P（X≤x）=？？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 χ2分布的上侧分位数表
表6 F分布的上侧分位数表
索引