统计学：从概念到数据分析

本书主要介绍了概率基础、统计的基本概念、描述性统计、估计、假设检验、回归与分类等内容，同时介绍了决策树、神经网络和随机森林等组合方法以及如何用R、SPSS、SAS等软件来实现相应的计算目标。

本书着重直观讨论，尽量少用公式，避免数学推导，强调统计学的基本内容及应用，使读者能够完整、准确地理解统计学的概念，学会利用统计软件进行数据分析。

本书主要是为非统计学专业的学生和读者编写，读者不需要任何概率统计基础知识。

目录
- 第一章引言
  - §1.1 什么是科学方法？
  - §1.2 统计是什么？
  - §1.3 学习统计需要的基础知识和技能
  - §1.4 习题
- 第二章变量和数据
  - §2.1 数据和变量概述
  - §2.2 概率和随机变量
  - §2.3 数据的收集
  - §2.4 个体、总体、样本和抽样
  - §2.5 附录
  - §2.6 习题
- 第三章描述统计学方法
  - §3.1 制表方法
  - §3.2 图描述方法
  - §3.3 用少量汇总数字的描述方法
  - §3.4 软件的使用
  - §3.5 习题
- 第四章变量的分布
  - §4.1 和定量变量有关的事件
  - §4.2 变量的分布
  - §4.3 离散型变量的分布
    - 4.3.1 二项分布
    - 4.3.2 多项分布
    - 4.3.3 超几何分布
    - 4.3.4 Poisson分布
  - §4.4 连续型变量的分布
    - 4.4.1 正态分布
    - 4.4.2 总体分位数和尾概率
    - 4.4.3 X2分布
    - 4.4.4 t分布
    - 4.4.5 F分布
    - 4.4.6 均匀分布
  - §4.5 用小概率事件进行判断
  - §4.6 抽样分布和中心极限定理
    - 4.6.1 样本函数的分布
    - 4.6.2 样本均值的性质和中心极限定理
  - §4.7 变换非正态数据,使其更加接近于正态假定
  - §4.8 统计量的一些常用函数
  - §4.9 软件的使用
  - §4.10 习题
- 第五章简单统计推断：对总体参数的估计
  - §5.1 点估计
  - §5.2 区间估计
    - 5.2.1 正态分布总体均值μ的区间估计
    - 5.2.2 两个独立正态分布总体均值差μ1－μ2的区间估计
    - 5.2.3 配对正态分布总体均值差μD＝μ1－μ2的区间估计
    - 5.2.4 总体比例（Bernoulli试验成功概率）p的区间估计
    - 5.2.5 总体比例（Bernoulli试验成功概率）之差p1－p2的区间估计
  - §5.3 软件的使用
  - §5.4 习题
- 第六章简单统计推断：总体参数的假设检验
  - §6.1 假设检验的过程和逻辑
  - §6.2 正态总体均值的检验
    - 6.2.1 对一个正态总体均值μ的t检验
    - 6.2.2 对两个正态总体均值之差μ1－μ2的t检验
    - 6.2.3 配对正态分布总体均值差μD＝μ1－μ2的t检验
  - §6.3 总体比例（Bernoulli试验成功概率）的检验
    - 6.3.1 一个总体比例p的检验
    - 6.3.2 两个总体比例之差p1－p2的检验
  - §6.4 关于中位数的非参数检验
    - 6.4.1 非参数检验简介
    - 6.4.2 单样本的关于总体中位数（或总体α分位数）的符号检验
    - 6.4.3 单样本的关于对称总体中位数（总体均值）的Wilcoxon符号秩检验
    - 6.4.4 两独立样本的比较总体中位数的Wilcoxon秩和检验
  - §6.5 软件的使用
  - §6.6 习题
- 第七章变量之间的关系
  - §7.1 定性变量之间的相关
    - 7.1.1 列联表
    - 7.1.2 两个定性变量相关性的χ2检验
  - §7.2 定量变量之间的相关
    - 7.2.1 定量变量之间关系的描述
    - 7.2.2 定量变量之间相关的概念
    - 7.2.3 Pearson线性相关系数及相关的检验
    - 7.2.4 Kendallτ相关系数
    - 7.2.5 Spearman秩相关系数
  - §7.3 软件的使用
  - §7.4 习题
- 第八章经典回归和分类
  - §8.1 回归和分类概述
    - 8.1.1 “黑匣子”说法
    - 8.1.2 试图破解“黑匣子”的实践
    - 8.1.3 回归和分类的区别
  - §8.2 线性回归模型
    - 8.2.1 因变量和自变量均为数量型变量的线性回归模型
    - 8.2.2 因变量是数量变量,而自变量包含分类变量的线性回归模型
  - §8.3 Logistic回归
  - §8.4 判别分析
  - §8.5 软件的使用
  - §8.6 习题
- 第九章现代回归和分类：数据挖掘所用的方法
  - §9.1 决策树：分类树和回归树
    - 9.1.1 分类树
    - 9.1.2 回归树
  - §9.2 组合方法：adaboost、bagging和随机森林
    - 9.2.1 为什么组合？
    - 9.2.2 Adaboost
    - 9.2.3 Bagging
    - 9.2.4 随机森林
  - §9.3 最近邻方法
  - §9.4 人工神经网络
  - §9.5 习题

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