1 緒論 1.1 概述 1.1.1 環境統計的概念 1.1.2 環境統計的研究范圍與工作任務 1.2 環境統計資料的收集與整理公布 1.2.1 環境統計資料的類型 1.2.2 環境統計資料的收集與整理 1.2.3 頻數表與頻數圖 1.2.4 統計表與統計圖 1.3 數據集中趨勢的度量 1.3.1 平均數 1.3.2 眾數 1.3.3 百分位數和中位數 1.4 數據離散趨勢的度量 1.4.1 極差 1.4.2 方差與標準差 1.4.3 變異系數 2 概率論基礎 2.1 概率基礎概述 2.1.1 隨機變量的概念 2.1.2 隨機變量的概率分布 2.1.3 隨機變量的數字特征 2.2 幾種常見的概率分布 2.2.1 幾種常見的離散型概率分布 2.2.2 幾種常見的連續型概率分布 2.2.3 大數定律與中心極限定律 2.3 抽樣推斷介紹 2.3.1 抽樣推斷的概念 2.3.2 抽樣推斷的特點 2.4 抽樣推斷的組織形式 2.4.1 簡單隨機抽樣 2.4.2 分層抽樣 2.4.3 等距抽樣 2.5 抽樣分布 2.5.1 抽樣分布的概念 2.5.2 單正態總體的抽樣分布 2.5.3 雙正態總體的抽樣分布 2.5.4 概率（成數）的抽樣分布 2.6 參數估計 2.6.1 評價估計量的標準 2.6.2 點估計 2.6.3 區間估計 3 環境統計檢驗 3.1 假設檢驗概述 3.1.1 假設檢驗的基本概念與意義 3.1.2 假設檢驗的兩類錯誤 3.1.3 假設檢驗的步驟 3.1.4 假設檢驗應注意的問題 3.2 單個正態總體的假設檢驗 3.2.1 總體均值的假設檢驗 3.2.2 總體方差的假設檢驗 3.3 兩個正態總體的假設檢驗 3.3.1 兩個正態總體均值差的假設檢驗 3.3.2 兩個正態總體方差比的假設檢驗 3.4 秩和檢驗 3.4.1 小樣本的秩和檢驗 3.4.2 大樣本的秩和檢驗 4 方差分析 4.1 單因素方差分析 4.2 雙因素方差分析 4.2.1 不可重復雙因素方差分析 4.2.2 可重復雙因素方差分析 5 相關與回歸分析 5.1 相關與回歸概述 5.2 線性相關分析 5.2.1 相關系數和決定系數 5.2.2 相關系數的假設檢驗 5.3 一元線性回歸分析 5.3.1 一元線性回歸方程的建立 5.3.2 *小二乘法估計 5.3.3 一元線性回歸的假設檢驗 5.3.4 預測問題 6 數據整理與修約 6.1 數據整理 6.1.1 有效數字 6.1.2 數值修約原則 6.1.3 近似計算規則 6.2 異常值篩選與處理 6.2.1 Grubbs檢驗法 6.2.2 Dixon檢驗法 6.2.3 偏度一峰度檢驗法 7 污染物核算 7.1 污染物核算概述 7.1.1 污染物核算的應用 7.1.2 污染物核算類型及其內容 7.2 實測 法 7.3 物料衡算法 7.3.1 物料衡算公式推導 7.3.2 經驗公式 7.4 產排污系數法 7.4.1 產排污系數概述 7.4.2 產排污系數應用實例 8 Excel統計分析的計算機處理 8.1 Excel統計分析功能介紹 8.1.1 Excel統計函數 8.1.2 Excel統計分析工具庫 8.2 統計數據整理與公布 8.2.1 統計表制作 8.2.2 統計圖制作方法與應用 8.2.3 頻數圖制作 8.2.4 描述統計 8.3 抽樣 8.3.1 Excel隨機抽樣發生器 8.3.2 Excel抽樣 8.4 顯著性檢驗 8.4.1 F檢驗雙樣本方差分析 8.4.2 t檢驗 8.4.3 z檢驗 8.4.4 卡方檢驗 8.5 方差分析 8.5.1 單因素方差分析 8.5.2 雙因素方差分析 8.6 相關性分析與回歸分析 8.6.1 相關性分析 8.6.2 回歸分析 8.7 趨勢預測 8.7.1 移動平均法 8.7.2 指數平滑法 9 Python語言的數據分析（選講） 附錄 附錄1 標準正態分布表 附錄2 Y2分布表 附錄3 t分布表 附錄4 F分布表 附錄5 秩和檢驗表 附錄6 Excel常用數學函數 附錄7 相關系數r界值表 附錄8 全國主要原煤（統配煤礦）成分表 參考文獻