第1章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計
　1.1 統(tǒng)計學(xué)在商務(wù)和經(jīng)濟中的應(yīng)用
　1.2 數(shù)據(jù)
　1.3 數(shù)據(jù)來源
　1.4 描述統(tǒng)計
　1.5 統(tǒng)計推斷
　1.6 利用Microsoft Excel進行統(tǒng)計分析
第2章 描述統(tǒng)計學(xué):表格法和圖形法
　2.1 分類型數(shù)據(jù)匯總
　2.2 數(shù)量型數(shù)據(jù)匯總
　2.3 探索性數(shù)據(jù)分析:莖葉顯示
　2.4 交叉分組表和散點圖
第3章 描述統(tǒng)計學(xué):數(shù)值方法
　3.1 位置的度量
　3.2 變異程度的度量 第1章 數(shù)據(jù)與統(tǒng)計 
　1.1 統(tǒng)計學(xué)在商務(wù)和經(jīng)濟中的應(yīng)用 
　1.2 數(shù)據(jù) 
　1.3 數(shù)據(jù)來源 
　1.4 描述統(tǒng)計 
　1.5 統(tǒng)計推斷 
　1.6 利用Microsoft Excel進行統(tǒng)計分析 
第2章 描述統(tǒng)計學(xué):表格法和圖形法 
　2.1 分類型數(shù)據(jù)匯總 
　2.2 數(shù)量型數(shù)據(jù)匯總 
　2.3 探索性數(shù)據(jù)分析:莖葉顯示 
　2.4 交叉分組表和散點圖 
第3章 描述統(tǒng)計學(xué):數(shù)值方法 
　3.1 位置的度量 
　3.2 變異程度的度量 
　3.3 分布形態(tài)、相對位置的度量以及異常值的檢測 
　3.4 探索性數(shù)據(jù)分析 
　3.5 兩變量間關(guān)系的度量 
　3.6 加權(quán)平均數(shù)和使用分組數(shù)據(jù) 
第4章 離散型概率分布 
　4.1 隨機變量 
　4.2 離散型概率分布 
　4.3 數(shù)學(xué)期望與方差 
　4.4 二項概率分布 
　4.5 泊松概率分布 
　4.6 超幾何概率分布 
第5章 連續(xù)型概率分布 
　5.1 均勻概率分布 
　5.2 正態(tài)概率分布 
第6章 抽樣和抽樣分布 
　6.1 EAI公司的抽樣問題 
　6.2 抽樣 
　6.3 點估計 
　6.4 抽樣分布簡介 
　6.5 的抽樣分布 
　6.6 的抽樣分布 
第7章 區(qū)間估計 
　7.1 總體均值:σ已知 
　7.2 總體均值:σ未知 
　7.3 樣本容量的確定 
　7.4 總體比率 
第8章 假設(shè)檢驗 
　8.1 原假設(shè)和備擇假設(shè)的建立 
　8.2 第一類錯誤和第二類錯誤 
　8.3 總體均值:σ已知 
　8.4 總體均值:σ未知 
　8.5 總體比率 
第9章 均值比較、實驗設(shè)計和方差分析 
　9.1 兩總體均值之差的推斷:σ1和σ2 已知 
　9.2 兩總體均值之差的推斷:σ1 和σ2 未知 
　9.3 兩個總體均值之差的推斷:匹配樣本 
　9.4 實驗設(shè)計和方差分析簡介 
　9.5 方差分析和完全隨機化設(shè)計 
第10章 比率的比較和獨立性檢驗 
　10.1 兩個總體比率之差的推斷 
　10.2 多項總體比率的假設(shè)檢驗 
　10.3 獨立性檢驗 
第11章 簡單線性回歸 
　11.1 簡單線性回歸模型 
　11.2 最小二乘法 
　11.3 判定系數(shù) 
　11.4 模型的假定 
　11.5 顯著性檢驗 
　11.6 應(yīng)用估計的回歸方程進行估計和預(yù)測 
　11.7 Excel回歸工具 
　11.8 殘差分析:證實模型假定 
第12章 多元回歸 
　12.1 多元回歸模型 
　12.2 最小二乘法 
　12.3 多元判定系數(shù) 
　12.4 模型的假定 
　12.5 顯著性檢驗 
　12.6 利用估計的回歸方程進行估計和預(yù)測 
　12.7 定性自變量 
　12.8 模擬曲線關(guān)系 
附錄A 統(tǒng)計表格 
附錄B 習(xí)題答案 
附錄C Microsoft Excel2010和統(tǒng)計分析工具