統計學是當前所有熱門技術與理念的重要基礎。無論是數據分析、金融科技，還是人工智能、深度學習，甚至企業決策、用戶體驗等，其背後都需要進行大量的統計學相關工作。如果你是學生，《大話統計學》絕對是你突擊通過考試的利器；如果你是人工智能/大數據/金融/管理等行業中需要處理數據的相關從業人員，《大話統計學》真心需要惡補一下；如果您是老師，《大話統計學》絕對可以讓您的課堂輕松活潑，翹課率降至新低……

●第1章總論 1
1.1 統計是什麼 2
1.2 統計學的基本概念 4
1.3 統計學的分類 6
1.4 抽樣誤差 7
1.5 統計數據的收集 9
1.6 變量與數據的衡量尺度 10
1.7 數據的類型 11
1.8 因果關繫 13
1.9 統計的應用步驟 15
1.10 統計學與大數據比較 18
1.11 本書流程圖 20
1.12 本章思維導圖 21
1.13 習題 22
第2章描述統計 23
2.1 描述統計 24
2.2 統計表 24
2.3 統計圖 26
2.4 總量指標與相對指標 32
2.5 平均指標、集中趨勢量數 33
2.6 相對位置量數 39
2.7 離差量數 42
2.8 形態量數 46
2.9 《中文統計》應用 51
2.10 R 語言應用 55
2.11 本章流程圖 60
2.12 本章思維導圖 61
2.13 習題 62
第3章概率理論 63
3.1 試驗與樣本空間 64
3.2 事件概率 66
3.3 排列組合的公式 68
3.4 事件概率的計算 71
3.5 條件概率 73
3.6 獨立事件與互斥事件 76
3.7 貝葉斯公式 78
3.8 《中文統計》應用 81
3.9 R 語言應用 83
3.10 本章流程圖 84
3.11 本章思維導圖 85
3.12 習題 86
第4章隨機變量概述 87
4.1 隨機變量概述 88
4.2 概率分布函數與概率密度函數 89
4.3 期望與方差 91
4.4 雙隨機變量 95
4.5 《中文統計》應用 101
4.6 R 語言應用 102
4.7 本章流程圖 103
4.8 本章思維導圖 104
4.9 習題 105
第5章概率分布 106
5.1 離散型隨機變量的概率分布 107
5.2 連續型隨機變量的概率分布 114
5.3 正態分布概率的計算 120
5.4 《中文統計》應用 121
5.5 R 語言應用 124
5.6 本章流程圖 127
5.7 本章思維導圖 128
5.8 習題 129
第6章抽樣理論 130
6.1 隨機抽樣 131
6.2 統計量 132
6.3 抽樣平均與抽樣方差的概率分布 132
6.4 中心極限定理 136
6.5 分層抽樣 138
6.6 整群抽樣 139
6.7 繫統抽樣 140
6.8 《中文統計》應用 141
6.9 R語言應用 142
6.10 本章流程圖 143
6.11 本章思維導圖 144
6.12 習題 145
第7章統計估計 146
7.1 估計量 147
7.2 正態分布平均數與方差的點估計 148
7.3 總體平均數的區間估計 149
7.4 總體比例的區間估計 152
7.5 總體方差的區間估計 152
7.6 抽樣的樣本量 153
7.7 標準誤差 155
7.8 《中文統計》應用 156
7.9 R 語言應用 158
7.10 本章流程圖 161
7.11 本章思維導圖 162
7.12 習題 163
第8章統計檢驗 164
8.1 假設檢驗 165
8.2 計算第一類錯誤與第二類錯誤 167
8.3 假設檢驗的步驟與方法 171
8.4 假設檢驗的樣本量 173
8.5 總體平均數檢驗(方差已知) 174
8.6 總體平均數檢驗(方差未知) 175
8.7 總體比例檢驗 176
8.8 總體方差檢驗 177
8.9 《中文統計》應用 178
8.10 R 語言應用 180
8.11 本章流程圖 182
8.12 本章思維導圖 183
8.13 習題 184
第9章兩個總體估計檢驗 185
9.1 因果與相關 186
9.2 兩個總體參數的區間估計 187
9.3 兩個總體平均數檢驗，方差已知 190
9.4 兩個總體平均數檢驗，方差未知但相等 191
9.5 兩個總體平均數檢驗，方差未知且不等 192
9.6 兩個總體平均數檢驗，樣本是配對樣本 193
9.7 兩個總體方差檢驗 194
9.8 兩個總體比例檢驗 195
9.9 《中文統計》應用 196
9.10 R 語言應用 198
9.11 本章流程圖 201
9.12 本章思維導圖 202
9.13 習題 203
第10章方差分析 204
10.1 方差分析介紹 205
10.2 單因素方差分析，樣本量相等 206
10.3 單因素方差分析，樣本量不等 210
10.4 多重比較法 211
10.5 檢驗方差是否相等 212
10.6 參數估計 213
10.7 雙因素方差分析，無交互作用 214
10.8 《中文統計》應用 217
10.9 R 語言應用 219
10.10 本章流程圖 223
10.11 本章思維導圖 224
10.12 習題 225
第11章回歸與相關分析 226
11.1 回歸與相關分析的區別 227
11.2 數學符號與關繫式 228
11.線性回歸分析參數的點估計 230
11.4 相關分析 232
11.5 檢驗自變量與因變量是否線性相關 235
11.6 回歸與相關分析參數的區間估計與檢驗 236
11.7 《中文統計》應用 242
11.8 R 語言應用 243
11.9 本章流程圖 245
11.10 本章思維導圖 246
11.11 習題 247
第12章分類數據分析 248
12.1 卡方檢驗 249
12.2 多項分布卡方檢驗 249
12.3 擬合優度檢驗，分布的參數已知 251
12.4 擬合優度檢驗，分布的參數未知 252
12.5 卡方檢驗獨立性與同構性 254
12.6 中位數卡方檢驗 258
12.7 兩總體獨立樣本比例檢驗 259
12.8 McNemar檢驗-兩總體配對樣本比例檢驗 259
12.9 《中文統計》應用 260
12.10 R語言應用 262
12.11 本章流程圖 265
12.12 本章思維導圖 266
12.13 習題 267
第13章非參數統計分析 268
13.1 非參數統計分析 269
13.2 符號檢驗 272
13.3 符號秩檢驗 274
13.4 遊程檢驗，檢驗隨機性 276
13.5 Mann-Whitney檢驗 277
13.6 Kruskal-Wallis檢驗279
13.7 Friedman檢驗 280
13.8 Spearman秩相關繫數 281
13.9 《中文統計》應用 283
13.10 R語言應用 287
13.11 本章流程圖 292
13.12 本章思維導圖 296
13.13 習題 297
第14章時間序列 298
14.1 時間序列的分類 299
14.2 水平分析與速度分析 300
14.3 時間序列構成因素 302
14.4 平穩型序列預測 304
14.5 趨勢型序列預測 306
14.6 季節指數分析 310
14.7 時間序列預測方法：趨勢加季節 313
14.8 時間序列預測方法：趨勢乘季節 314
14.9 預測誤差 315
14.10 指數平滑模型 Holt Winter models 317
14.11 自回歸模型Box-Jenkins (ARIMA) models 320
14.12 《中文統計》應用 326
14.13 R語言應用 329
14.14 本章流程圖 335
14.15 本章思維導圖 336
14.16 習題 337
第15章統計指數 338
15.1 指數的意義與分類 339
15.2 總指數的編制 342
15.3 指數的性質 348
15.4 指數體繫與因素分析 351
15.5 指數應用 355
15.6 《中文統計》應用 355
15.7 R 語言應用 356
15.8 本章流程圖 358
15.9 本章思維導圖 359
15.10 習題 360
第16章總復習 361
16.1 統計問題分類 363
16.2 誤差名詞說明 364
16.3 參數與統計量 365
16.4 統計概念復習 366
附圖A.1概率分布關聯圖368
附表A.1正態分布概率表369
參考文獻 370

“統計學”是兼具數學計算與圖形可視化的課程，也是大數據、運籌學、數據挖掘、數據科學、統計計算、統計學習、機器學習、深度學習和人工智能等技術的基礎學科。目前學習統計學的難點在於先學理論還是先學統計工具。統計學的理論體繫龐雜而精密，學習起來枯燥艱辛；而如果從統計工具應用上手，則會有其他問題出現，所有的統計軟件(如SPSS)，並非計算機輔助教學(CAI)，它們並非“教你學會統計”，而是應該在“學會了統計”以後，再來用它。針對這個矛盾，《大話統計學溢彩實訓版:基於R語言+中文統計工具》將從零開始接觸統計學，利用自行開發的統計小工具配合理論學習，將其真正應用到工作中，穩步跟進大數據時代。《大話統計學溢彩實訓版:基於R語言+中文統計工具》內容前後連貫—從概率到抽樣，從描述到推斷，從檢驗到因果。全書思路清晰，用大量圖表將內容貫穿到一起。形式上有引言、觀念圖、流程圖、思維導圖、階層圖、分類圖、關聯圖、等

陳文賢 著

     3 概率理論 第 章 孔明嘆曰：“謀事在人，成事在天。不可強也！” — 羅貫中《三國演義》 上帝不擲骰子。 God does not play dice! — Albert Einstein 愛因斯坦 如來說某某(驗前概率)，即非某某(似然概率)，是名某某(驗後概率)。 —《金剛經》 我們何其幸運，無法確知自己生活在什麼樣的世界。 We’re extremely fortunate not to know precisely the kind of world we live in. — W. Szymborska 辛波絲卡 64 大話統計學（溢彩實訓版）—基於R語言+中文統計工具 3.1 試驗與樣本空間 我等