统计学图鉴

趣味图解统计分析方法！ 1.系统梳理362个基础概念，网罗统计学基础知识，内容丰富 2.配有507张插图帮助理解，直观易懂，趣味性强 3.使用R语言实现电子表格软件中无法实现的分析方法，帮助读者轻松上手 如果把科学比作语言，那么统计学就是对语言来说不可或缺的语法。--现代统计学奠基人 卡尔·皮尔逊

本书通过大量统计图表和手绘插图，系统地介绍了统计学的基础知识和相应公式，讲解了各种统计方法及其应用场景，并使用R语言进行了简单实现。内容涉及概率分布、假设检验、置信区间估计、非参数方法和回归分析等。全书图文清晰直观，基础概念、统计方法和分析结果皆一目了然，是一本统计学入门佳作，旨在帮助读者学习并应用统计学基础知识，为今后的深入学习打下基础。同时，本书还设有“统计学的历史”“伟人传”等专栏，趣味性十足。
本书适合所有对统计学感兴趣的读者阅读。初学者可以通过本书掌握基础知识，建立对统计学的整体印象；中级水平者可将本书用作参考手册，随时翻阅以便查漏补缺。本书还可作为统计学相关专业师生的辅助读物使用。

栗原伸一（作者） 1966年出生于日本茨城县水户市，1996年获得日本东京农工大学研究生院农学博士学位。2015年至今担任日本千叶大学研究生院园艺学研究科教授。除统计学之外，还教授计量经济学、消费者行为理论等课程。 丸山敦史（作者） 1972年出生于日本长野县长野市，1996年日本千叶大学研究生院园艺学研究科硕士毕业，2001年获得日本千叶大学博士学位。2007年至今担任日本千叶大学研究生院园艺学研究科副教授。除统计学之外，还教授经济数学、消费者行为理论等课程。 侯振龙（译者） 硕士毕业，具有十年以上软件行业从业经验，热衷于研究软件相关领域的数理内容。

序章何谓统计学1
0．1何谓统计学2
0．2统计学可以做什么4
第1章描述统计学7
1．1各种平均数8
1．2数据的离散程度①分位数和方差10
1．3数据的离散程度②变异系数12
1．4变量的关联性①相关系数14
1．5变量的关联性②等级相关16
第2章概率分布19
2．1概率和概率分布20
2．2概率相等的分布均匀分布22
2．3投硬币的分布二项分布23
2．4钟形分布正态分布24
2．5无单位的分布标准正态分布26
2．6掌握数据的位置σ区间29
2．7分布的形态偏度和峰度30
2．8随机事件的分布泊松分布32
2．9同时处理多个数据卡方分布34
2．10卡方值的比F分布36
2．11代替正态分布t分布37
第3章推断统计学41
3．1通过样本获取总体的特征推断统计学42
3．2巧妙估计总体参数无偏估计44
3．3不受限制的数据个数自由度46
3．4样本统计量的分布①平均数的分布48
3．5样本统计量的分布②比例的分布50
3．6样本统计量的分布③方差的分布51
3．7样本统计量的分布④相关系数的分布52
3．8与真值的差异系统误差和随机误差54
3．9关于样本均值的两大定理大数定律和中心极限定理56
第4章置信区间估计59
4．1有范围的估计①总体均值的置信区间60
4．2有范围的估计②总体比例的置信区间64
4．3有范围的估计③总体方差的置信区间65
4．4有范围的估计④总体相关系数的置信区间66
4．5通过模拟来估计总体参数自助法68
第5章假设检验71
5．1判断是否存在差异假设检验72
5．2两种假设零假设和备择假设74
5．3假设检验的步骤76
5．4指定的值（总体均值）和样本均值的检验78
5．5假设检验中的两类错误第一类错误和第二类错误84
5．6指定的值（总体比例）和样本比例的检验86
5．7指定的值（总体方差）和样本方差的检验87
5．8真的有相关关系吗？不相关检验88
5．9平均数差异的检验①两独立样本的情形90
5．10平均数差异的检验②两配对样本的情形96
5．11比例之差的检验两独立样本的情形98
5．12检验非劣效非劣效性试验100
第6章方差分析和多重比较103
6．1用实验确认效应单因素方差分析104
6．2多个样本的等方差检验Bartlett检验110
6．3考虑个体差异配对的单因素方差分析112
6．4找出交互作用双因素方差分析114
6．5不可以重复检验多重性120
6．6可重复的检验（多重比较法）①Bonferroni校正法和Scheffe法122
6．7可重复的检验（多重比较法）②Tukey法和Tukey-Kramer法124
6．8可重复的检验（多重比较法）③Dunnett法128
第7章非参数方法．131
7．1不依赖于分布的检验非参数方法132
7．2品质数据的检验独立性检验（皮尔逊卡方检验）136
7．32×2交叉表的检验Fisher确切概率法142
7．4独立的两组定序数据的检验曼-惠特尼U检验144
7．5配对的两组定序数据的检验符号检验148
7．6配对的两组数值型数据的非参数检验威尔科克森符号秩检验150
7．7独立的多组定序数据的检验Kruskal-Wallis检验152
7．8配对的多组定序数据的检验Friedman检验154
第8章实验设计法．157
8．1费歇尔三原则①重复158
8．2费歇尔三原则②随机化160
8．3费歇尔三原则③局部控制162
8．4各种实验配置164
8．5减少实验次数正交实验法166
8．6正交实验法的应用①质量工程学（参数设计）172
8．7正交实验法的应用②联合分析174
8．8样本容量的确定方法功效分析176
第9章回归分析185
9．1探究因果关系回归分析186
9．2将数据套用到公式中最小二乘法188
9．3评估回归线的精确度决定系数191
9．4检验回归线的斜率t检验192
9．5判断分析的准确度残差分析195
9．6原因有多个时的回归分析多元回归分析196
9．7自变量之间的问题多重共线性198
9．8选择有效的自变量变量选择方法200
9．9解释实质区别的变量①截距虚拟变量201
9．10解释实质区别的变量②斜率虚拟变量202
9．11二值变量的回归分析Probit分析204
9．12分析事件发生之前的时间①存活曲线208
9．13分析事件发生之前的时间②比较存活曲线210
9．14分析事件发生之前的时间③Cox回归模型211
第10章多变量分析215
10．1收集信息主成分分析216
10．2发现潜在因素因素分析220
10．3记述因果结构结构方程模型226
10．4对个体进行分类聚类分析234
10．5分析品质数据的关联性对应分析242
第11章贝叶斯统计学和大数据．247
11．1活用知识和经验的统计学贝叶斯统计学248
11．2万能公式贝叶斯定理250
11．3根据结果找原因事后概率252
11．4使用新数据提高准确性贝叶斯更新256
11．5大数据分析①大数据258
11．6大数据分析②关联分析260
11．7大数据分析③趋势预测和SNS分析262
附录AR的安装和使用方法265
附录B统计数值表（分布表）、正交表、希腊字母271
索引287