为企业精益转型提供精益生产和六西格玛系统改善咨询服务。企业问题纷繁复杂，如何为企业管理

者解决实际问题，如何从源头解决企业问题，如何解决企业重点和难点问题，如何系统的解决企业

管理问题，我们提供解决方案。点石成金，授人以漁。

预备课程：MTP卓越绩效管理心智模式修炼

1.自我超越

2.系统思考

3.卓越绩效管理模式对标管理

4.卓越绩效改善系统动力学

5.贝思德MTP管理能力提升练习

一、 什么是统计学

1.1 商务与经济统计问题BB解决方案

1.2 为什么学习统计学

1.3 什么是统计学

1.4 统计学的类型

1.5 变量的类型

1.6 测量尺度

1.7 伦理与统计

1.8 计算机应用

二、 描述数据频数表、频数分布和图形表示

2.1 引言

2.2 构造频数表

2.3 构造频数分布：定量数据

2.4 一个软件例子

2.5 相对频数分布

2.6 频数分布的图形表示

三、描述数据

数值度量

3.1 引言

3.2 总体均值

3.3 样本均值

3.4 算术平均数的性质

3.5 加权平均数

3.6 中位数

3.7 众数

3.8 软件解法

3.9 均值、中位数和众数的相对位置

3.10 几何平均数

3.11 为什么要研究离散程度

3.12 离散程度的度量

3.13 软件解法

3.14 标准差的解释与应用

3.15 分组数据的均值和标准差

3.16 伦理和结果报告

四、描述数据

数据展示和数据开发

4.1 引言

4.2 点状图

4.3 茎叶图

4.4 离散程度的其他度量

4.5 偏度

4.6 描述两个变量之间的关系

五、概率论概述

5.1 引言

5.2 何谓概率

5.3 分配概率的方法

5.4 计算概率的几个法则

5.5 列联表

5.6 树形图

5.7 贝叶斯定理

5.8 计数原理

六、离散型概率分布

6.1 引言

6.2 何谓概率分布

6.3 随机变量

6.4 概率分布的均值、方差和标准差

6.5 二项概率分布

6.6 超几何分布

6.7 泊松概率分布

6.8 协方差

七、 连续型概率分布

7.1 引言

7.2 均勻概率分布族

7.3 正态概率分布族

7.4 标准正态概率分布

7.5 确定正态曲线下的面积

7.6 二项分布的正态近似

八、 抽样方法和中心极限定理

8.1 引言

8.2 抽样方法

8.3 抽样误差

8.4 样本均值的抽样分布

8.5 中心极限定理

8.6 样本均值抽样分布的应用

小结

九、 估计和置信区间

9.1 引言

9.2 均值的点估计和置信区间

9.3 比例的置信区间

9.4 有限总体修正因子

9.5 选择适当的样本容量

十、 单样本假设检验

10.1 引言

10.2 什么是假设

10.3 什么是假设检验

10.4 假设检验五步法

10.5 单侧与双侧显著性检验

10.6 总体均值的检验：已知总体标准差

10.7 假设检验中的p-值

10.8 总体均值的检验：总体标准差未知

10.9 关于比例的检验

10.10 第Ⅱ类错误

十一、两样本假设检验

11.1 引言

11.2 两样本假设检验：独立样本

11.3 比例的两样本检验

11.4 总体均值的比较：总体标准差未知(合并检验)

11.5 总体均值的比较：总体标准差不等

11.6 两样本的假设检验：相依样本

11.7 相依样本与独立样本的比较

十二、方差分析

12.1 引言

12.2 F分布

12.3 比较两总体的方差

12.4 ANOVA的假定

12.5 ANOVA检验

12.6 关于成对处理均值的推断

12.7 双因素方差分析

12.8 具有交互作用的双因素

方差分析

小结

十三、线性回归与相关

13.1 引言

13.2 何谓相关分析

13.3 相关系数

13.4 判定系数

13.5 相关系数的显著性检验

13.6 回归分析

13.7 估计的标准误差

13.8 线性回归的假定

13.9 置信区间和预测区间

13.10 有关判定系数的更多内容

13.11 相关系数、判定系数与估计的标准误差之间的关系

13.12 变换数据

13.13 协方差

十四、多元回归与相关分析

14.1 引言

14.2 多元回归分析

14.3 回归方程对数据的拟合好吗

14.4 多元线性回归的推断

14.5 评价多元回归的假定

14.6 逐步回归

14.7 具有交互作用的回归模型

十五、 指数

15.1 引言

15.2 简单指数

15.3 为什么要把数据转换成指数

15.4 指数的构成

15.5 未加权指数

15.6 加权指数

15.7 价值指数

15.8 特殊用途指数

15.9 消费者物价指数

15.10 调整基期

十六、时间序列与预测

16.1 引言

16.2 时间序列的构成

16.3 移动平均

16.4 加权移动平均

16.5 线性趋势

16.6 *小二乘法

16.7 非线性趋势

16.8 季节波动

16.9 消除数据的季节影响

16.10 杜宾-瓦特森统计量

十七、 非参数方法：检验

11.1 引言

17.2 拟合优度检验：期望频数相等

17.3 拟合优

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