导图社区 统计学第六版（贾俊平）
这是一篇关于统计学第六版贾俊平的思维导图。共十四章内容，包括数据的收集、数据的图表展示、数据的概括性度量、概率与概率分布、参数估计等。
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此书向大家传递了一整套理解人类行为时空模式的观念和理论，提出人类行为93%是可以预测的，在大数据时代我们可以预测未来。
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统计学
第一章 导论
统计及其应用领域
什么是统计学
统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学
描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法
推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法
统计的应用领域
企业发展战略
产品质量管理
市场研究
财务分析
经济预测
人力资源管理
统计数据的类型
按计量尺度
分类数据
顺序数据
数值型数据
按收集方法
观测数据
实验数据
按时间状况
截面数据
时间序列数据
基本概念
总体和样本
参数和统计量
变量
分类变量
顺序变量
数值型变量
第二章 数据的收集
数据来源
间接来源
直接来源
调查数据
概率抽样和非概率抽样
概率抽样
简单随机抽样
分层抽样
整群抽样
系统抽样
多阶段抽样
非概率抽样
方便抽样
判断抽样
自愿样本
滚雪球抽样
配额抽样
搜集数据的基本方法
自填式
面访式
电话式
观察式
方法选择
抽样框中的有关信息
目标总体的特征
调查问题的内容
有形辅助物的使用
实施调查的资源
管理与控制
质量要求
实验组和对照组
实验中的若干问题
人的意愿
心理问题
道德问题
实验中的统计
数据误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
理解误差
记忆误差
有意识误差
无回答误差
调查员误差
测量误差
误差的控制
第三章 数据的图表展示
数据的预处理
数据审核
数据筛选
数据排序
数据透视表
品质数据的整理与展示
分类数据的整理与图示
频数与频数分布
分类数据的图示
条形图
帕累托图
饼图
环形图
顺序数据的整理与图示
累积频数和累积频率
顺序数据的图示
数值型数据的整理与展示
数据分组
数值型数据的图示
分组数据：直方图
未分组数据：茎叶图和箱线图
茎叶图
箱线图
时间序列数据：线图
多变量数据的图示
散点图
气泡图
雷达图
合理使用图表
鉴别图形优劣的准则
统计表的设计
第四章 数据的概括性度量
集中趋势的度量
分类数据：众数
顺序数据：中位数和分位数
中位数
四分位数
数值型数据：平均数
简单平均数
加权平均数
几何平均数
众数、中位数和平均数的比较
三者关系
各自特点与应用场合
离散程度的度量
分类数据：异众比率
顺序数据：四分位差
数值型数据：方差和标准差
极差
平均差
方差
标准差
相对位置的度量
标准分数
经验法则
切比雪夫不等式
相对离散程度：离散系数
偏态与峰态的度量
偏态及其测度
峰态及其测度
第五章 概率与概率分布
随机事件及其概率
基础概念
随机事件
必然事件
不可能事件
基本事件（简单事件）
样本空间（基本空间）
事件的概率
古典定义
统计定义
主观概率定义
概率的性质与运算法则
概率的基本性质
概率的加法法则
条件概率与独立事件
条件概率
乘法公式
独立性
离散型随机变量及其分布
随机变量的概念
随机事件的数量化
随机变量的定义
随机变量
概率函数
随机变量的类型
离散型随机变量
连续型随机变量
离散型随机变量的概率分布
离散型随机变量的期望值和方差
期望值
离散系数
二项分布和泊松分布
二项分布
概率分布
泊松分布
连续型随机变量的概率分布
概率密度与分布函数
概率密度函数
分布函数
正态分布
子主题
标准正态分布
正态分布表
二项分布的正态近似
第六章 统计量及其抽样分布
统计量
统计量的概念
常用统计量
次序统计量
充分统计量
关于分布的概念
抽样分布
渐进分布
随机模拟获得的近似分布
重要分布
期望
可加性
重要公式
样本均值的分布与中心极限定理
样本比列的抽样分布
两个样本平均值之差的分布
关于样本方差的分布
样本方差的分布
两个样本方差比的分布
第七章 参数估计
参数估计的基本原理
估计量与估计值
参数估计
估计量
估计值
点估计与区间估计
点估计
区间估计
置信区间
置信水平
评价估计量的标准
无偏性
有效性
一致性
一个总体参数的区间估计
总体均值的区间估计
正态总体、方差已知或非正态总体、大样本
正态总体、方差未知、小样本
总结
总体比例的区间估计
总体方差的区间估计
两个总体参数的区间估计
两个总体均值之差的区间估计
两个总体均值之差的估计：独立样本
大样本的估计
方差已知
方差未知
小样本的估计
方差相等
方差不相等
两个总体均值之差的估计：匹配样本
大样本
小样本
两个总体比列之差的区间估计
两个总体方差比的区间估计
一个总体参数
两个总体参数
样本量的确定
估计总体均值时样本量的确定
估计总体比列时样本量的确定
第八章 假设检验
假设检验的基本问题
假设问题的提出
假设的表达式
两类错误
假设检验的流程
利用P值进行决策
单侧检验
左单侧检验
右单侧检验
一个总体参数的检验
检验统计量的确定
样本量
总体标准差是否已知
总体均值的检验
样本量大
样本量小，标准差已知
样本量小，标准差未知
总体比列的检验
总体方差的检验
两个总体参数的检验
两个总体均值之差的检验
方差未知，样本量小
两个总体比例之差的检验
检验两个总体比例相等的假设
检验两个总体比例之差不为零的假设
两个总体方差比的检验
检验中的匹配样本
检验问题的进一步说明
关于检验结果的解释
单侧检验中假设的建立
第九章 分类数据分析
拟合优度检验
列联分析：独立性检验
列联表
独立性检验
列联表中的相关测量
相关系数
列联相关系数
V相关系数
数值分析
列联分析中应注意的问题
条件百分表的方向
卡方分布的期望值准则
第十章 方差分析
方差分析引论
方差分析及其有关术语
方差分析
因素（因子）
水平（处理）
方差分析的基本思想和原理
图形描述
误差分解
误差分析
方差分析中的基本假定
每个总体都应服从正态分布
各个总体的方差必须相同
观测值是独立的
问题的一般提法
单因素方差分析
数据结构
分析步骤
提出假设
构造检验的统计量
计算各样本的均值
计算全部观测值的总均值
计算各误差平方和
总平方和
组间平方和
组内平方和
计算统计量
统计决策
方差分析表
关系强度的测量
方差分析中的多重比较
最小显著差异方法
双因素方差分析
双因素方差分析及其类型
无重复双因素（无交互作用）
可重复双因素（有交互作用）
无交互作用的双因素方差分析
行误差平方和
列误差平方和
随机误差平方和
关系
有交互作用的双因素方差分析
行变量平方和
列变量平方和
交互作用平方和
误差平方和
第十一章 一元线性回归
变量间关系的度量
变量间的关系
相关关系的描述与测度
相关关系的显著性检验
r的抽样分布
r的显著性检验
进行决策
一元线性回归
一元线性回归模型
回归模型
回归方程
估计的回归方程
参数的最小二乘估计
回归直线的拟合优度
判定系数
估计标准误差
显著性检验
线性关系的检验
回归系数的检验
回归分析结果的评价
利用回归方程进行预测
y的平均值的置信区间估计
y的个别值的预测区间估计
残差分析
残差与残差图
标准化残差
第十二章 多元线性回归
多元线性回归模型
多元回归模型与回归方程
多元回归模型
多元回归方程
估计的多元回归方程
回归方程的拟合优度
多重判定系数
调整的多重判定系数
线性关系检验
回归系数检验和推断
多重共线性
多重共线性及其所产生的问题
多重共线性的判断
多重共线性问题的处理
变量选择与逐步回归
变量选择过程
向前选择
向后剔除
逐步回归
第十三章 时间序列分析和预测
时间序列及其分解
平稳序列
非平稳序列
长期趋势
季节性
周期性
随机性
时间序列的描述性分析
增长率分析
增长率
环比增长率
定基增长率
平均增长率
增长率分析中应注意的问题
时间序列预测的程序
确定时间序列的成分
确定趋势成分
确定季节成分
选择预测方法
预测方法的评估
平均误差
平均绝对误差
均方误差
平均百分比误差
平均绝对百分比误差
平稳序列的预测
简单平均法
移动平均法
简单移动平均法
加权移动平均法
指数平滑法
一次指数平滑法
二次指数平滑法
三次指数平滑法
趋势型序列的预测
线性趋势预测
非线性趋势预测
指数曲线
多阶曲线
复合型序列的分解预测
确定并分离季节成分
计算季节指数
移动平均趋势剔除法
分离季节成分
建立预测模型并进行预测
第十四章 指数
基本问题
指数概念
指数分类
指数编制中的问题
选择项目
确定权数
计算方法
总指数编制方法
简单指数
简单综合指数
简单平均指数
加权指数
加权综合指数
拉氏指数
帕氏指数
加权平均指数
指数体系
总量指数体系分析
平均数变动因素分解
几种典型的指数
居民消费价格指数
股票价格指数
消费者满意度指数
综合评价指数
综合评价与综合评价指数
综合评价指数的构建方法
统计标准化
相对标准化
功效系数法
