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第一章 绪论1

第一节 统计与统计学1

一、统计的含义1

二、学习统计学的意义2

三、统计学研究对象的特点2

四、客观现象内在数量规律性3

第二节 统计数据的计量与类型4

一、统计数据的计量尺度4

二、统计数据的类型6

第三节 统计分析的基本概念7

一、总体与样本7

二、总体参数与样本统计量8

三、变量8

第四节 统计学分科9

一、描述统计学与推断统计学9

二、理论统计学与应用统计学10

第五节 统计学的产生和发展11

一、古典统计学时期11

二、近代统计学时期12

三、现代统计学时期12

第六节 统计学在经济管理中的应用举例13

本章小结14

思考题14

第二章 统计数据的收集、整理与展示16

第一节 统计资料的收集16

一、统计数据的来源16

二、统计资料的收集方法17

三、统计资料收集的技术工具18

四、统计调查的组织方式21

五、统计资料收集方案设计23

第二节 统计数据的整理24

一、统计数据的审核24

二、统计分组25

三、频数分布27

第三节 统计表与统计图32

一、统计表32

二、统计图33

第四节 品质数据的图形展示34

一、条形图34

二、饼图35

三、累积频数（频率）分布图35

第五节 数量数据的图形展示36

一、直方图36

二、折线图37

三、累积折线图38

四、茎叶图39

五、频数（频率）分布曲线40

第六节 统计软件的应用42

一、品质数据的图形展示42

二、数量数据的图形展示46

本章小结56

思考与练习题56

第三章 统计数据分布特征的描述59

第一节 数据分布的集中趋势59

一、集中趋势与平均指标59

二、数值平均数60

三、位置平均数63

四、众数、中位数和平均数的比较67

五、相对位置：百分位数68

第二节 数据分布的离散程度70

一、测定离散程度的意义70

二、品质数据离散程度的度量70

三、数量数据离散程度的度量70

第三节 集中趋势与离散程度的综合运用74

一、z分数74

二、经验规则与切比雪夫定理75

三、异常值检测77

第四节 数据分布形状的测度77

一、测定分布形状的意义77

二、数据分布的偏态77

三、数据分布的峰度78

第五节 统计软件应用80

本章小结81

思考与练习题82

案例分析84

第四章 正态总体的抽样分布86

第一节 抽样分布的概念86

一、样本均值的抽样分布86

二、样本比例的抽样分布88

第二节 正态分布及其三大抽样统计量分布88

一、正态分布88

二、x2分布91

三、t分布92

四、F分布94

本章小结96

思考与练习题96

案例分析99

第五章 参数估计101

第一节 参数估计概述101

一、参数估计的基本概念101

二、点估计的基本概念101

三、区间估计的基本概念102

四、置信区间的性质102

第二节 点估计103

一、矩估计法103

二、极大似然估计法105

三、点估计的优良性准则106

第三节 一个总体参数的区间估计109

一、总体均值的区间估计109

二、总体比例的区间估计113

三、正态总体方差的区间估计114

第四节 两个总体参数的区间估计115

一、两个总体均值之差的区间估计：独立样本115

二、两个总体均值之差的区间估计：配对样本118

三、两个总体比例之差的区间估计：独立样本119

四、两个总体方差之比的区间估计：独立样本120

第五节 样本容量的确定122

一、估计总体均值时样本容量的确定122

二、估计总体比例时样本容量的确定123

三、估计两个总体均值之差时样本容量的确定124

四、估计两个总体比例之差时样本容量的确定124

第六节 统计软件应用125

一、一个正态总体均值的区间估计（大样本）125

二、一个正态总体均值的区间估计（小样本）125

三、一个总体比例的区间估计126

四、一个正态总体方差的区间估计126

五、两个正态总体均值之差的区间估计（独立样本、大样本）127

六、两个正态总体均值之差的区间估计（独立样本、小样本、等方差）127

七、两个正态总体均值之差的区间估计（独立样本，小样本，异方差）128

八、两个正态总体均值之差的区间估计（配对样本、大样本）129

九、两个正态总体均值之差的区间估计（配对样本、小样本）129

十、两个总体比例之差的区间估计130

十一、两个正态总体方差之比的区间估计130

本章小结131

思考与练习题132

案例分析134

第六章 抽样调查基础135

第一节 基本概念135

一、抽样单元和抽样框135

二、误差136

三、精度、信度与效度136

第二节 简单随机抽样137

一、样本容量的确定137

二、估计方法138

三、方差与区间估计141

第三节 分层随机抽样142

一、层数确定与样本量分配143

二、估计量及其性质145

第四节 多阶段抽样147

一、多阶段抽样概述147

二、估计量及其性质148

第五节 整群随机抽样151

一、整群随机抽样概述151

二、群划分的原则152

三、群规模大小相等时的估计量及其性质152

第六节 系统抽样154

一、系统抽样的实施方法155

二、估计量及其性质156

第七节 统计软件应用与案例研究159

一、统计软件应用159

二、案例研究161

本章小结165

思考与练习题166

案例分析169

第七章 假设检验170

第一节 假设检验基本原理170

一、假设的陈述170

二、假设检验中的两类错误171

三、检验统计量与拒绝域173

四、假设检验的基本思想175

五、假设检验的基本步骤176

第二节 一个总体参数的假设检验177

一、总体均值的检验177

二、总体比例的检验179

三、总体方差的检验180

第三节 两个总体参数的假设检验181

一、两个总体均值之差的检验：独立样本181

二、两个总体均值之差的检验：配对样本184

三、两个总体比例之差的检验：独立样本186

四、两个总体方差之比的检验：独立样本188

第四节 假设检验中的其他问题189

一、P值（P-value）189

二、检验功效曲线190

第五节 统计软件应用194

一、一个正态总体均值的检验（大样本）194

二、一个正态总体均值的检验（小样本）195

三、一个总体比例的检验195

四、一个正态总体方差的检验196

五、两个正态总体均值比较的检验（独立样本，大样本）197

六、两个正态总体均值比较的检验（独立样本，小样本，等方差）197

七、两个正态总体均值比较的检验（独立样本，小样本，异方差）198

八、两个正态总体均值比较的检验（配对样本，大样本）199

九、两个正态总体均值比较的检验（配对样本，小样本）199

十、两个总体比例比较的检验200

十一、两个正态总体方差比较的检验201

本章小结201

思考与练习题202

案例分析205

第八章 试验设计与方差分析初步208

第一节 试验设计与方差分析概述208

一、基本术语208

二、方差分析的基本思想209

第二节 单因素试验设计与方差分析210

一、单因素设计的方差分析211

二、多重比较212

三、影响最大的处理212

第三节 配对比较试验设计与方差分析213

一、配对比较试验设计213

二、配对比较的方差分析214

第四节 随机化区组设计与方差分析214

一、随机化区组试验设计214

二、随机化区组设计的方差分析215

三、随机化区组设计的多重比较216

第五节 二因素无交互作用试验设计与方差分析217

一、二因素无交互试验设计217

二、二因素无交互试验方差分析217

第六节 二因素且有交互作用的试验设计与方差分析218

一、二因素且有交互试验设计218

二、二因素有交互试验的方差分析220

第七节 统计软件应用221

一、单因素方差分析222

二、无交互作用的双因素方差分析223

三、有交互作用的双因素方差分析225

本章小结227

思考与练习题227

案例分析233

第九章 非参数统计初步236

第一节 卡方检验236

一、多项总体拟合优度检验237

二、泊松分布拟合优度检验239

三、正态分布拟合优度检验239

四、列联表独立性检验241

第二节 单个总体的位置检验：符号检验244

第三节 两个总体的比较246

一、两个总体的比较：独立随机样本246

二、两个总体的比较：配对样本248

第四节 多个总体的比较251

一、多个总体的比较：独立样本251

二、多个总体的比较：配对样本252

第五节 其他非参数统计方法253

一、Spearman秩相关检验253

二、Kendall一致性检验255

三、随机性游程检验257

本章小结258

思考与练习题258

案例分析265

第十章 线性回归分析267

第一节 相关系数的概念267

一、函数关系与随机关系267

二、Pearson相关系数269

三、相关关系与因果关系之间的联系270

第二节 线性回归模型270

一、回归分析所研究的问题270

二、线性回归的总体模型272

第三节 最小二乘估计方法274

一、最小二乘估计方法的推导274

二、总体参数估计量的性质276

第四节 模型效果分析276

一、为什么要进行模型效果分析276

二、残差的样本标准差277

三、测定系数278

第五节 显著性检验281

一、回归模型的线性关系检验：F检验281

二、回归参数的检验：t检验282

第六节 变量筛选方法283

一、向后删除变量法283

二、向前选择变量法284

三、逐步回归法284

第七节 残差分析285

一、残差分析的基本原理285

二、残差分析的几个主要内容285

第八节 案例分析与统计软件应用286

一、一元线性回归建模与Excel软件应用286

二、多元线性回归建模与SPSS软件应用289

第九节 虚拟自变量的回归292

第十节 拟线性回归模型293

一、非线性回归问题293

二、拟线性回归模型的一般形式294

第十一节 异常值的问题295

一、离群点295

二、高杠杆率点296

第十二节 多重相关性问题297

一、多重相关性的含义297

二、多重相关性的危害299

三、多重相关性的经验诊断与处理方法302

四、多重相关性的补救方法简介302

本章小结304

思考与练习题305

案例分析309

第十一章 主成分分析311

第一节 工作目标和基本思路311

一、主成分分析的工作目的311

二、主成分分析的基本原理312

第二节 主成分分析的计算方法313

一、算法推导313

二、主成分分析的计算步骤315

三、主成分的基本性质315

第三节 辅助分析技术316

一、精度分析316

二、解释主成分317

三、特异点的发现318

四、样本点在主超平面上的表现质量319

五、数据重构320

第四节 因子分析方法321

一、因子分析模型321

二、因子分析的基本原理322

第五节 统计软件应用与案例研究322

一、SPSS软件应用322

二、案例研究327

本章小结333

思考与练习题334

案例分析336

第十二章 聚类分析和判别分析338

第一节 聚类分析338

一、聚类分析概述338

二、距离和相似系数339

三、系统聚类法342

四、动态聚类法350

第二节 判别分析353

一、判别分析概述353

二、距离判别法353

三、Bayes判别法357

四、Fisher判别法360

第三节 统计软件应用362

一、聚类分析362

二、判别分析369

本章小结373

思考与练习题373

案例分析374

第十三章 时间序列分析和预测375

第一节 时间序列的概念和种类375

一、时间序列的概念375

二、时间序列的种类376

第二节 时间序列的水平与速度分析377

一、时间序列的水平分析378

二、时间序列的速度分析381

第三节 时间序列的构成和预测模型383

一、时间序列的构成383

二、时间序列预测模型385

第四节 长期趋势的测定386

一、移动平均法386

二、指数平滑法390

三、模型拟合法393

第五节 季节变动的测定396

一、季节指数396

二、测定季节变动396

三、季节调整399

第六节 循环波动的测定400

第七节 统计软件应用403

一、时间序列数据格式的产生403

二、时间序列序列图的绘制403

三、时间序列的分解404

本章小结411

思考与练习题412

案例分析414

第十四章 指数416

第一节 指数概述416

一、指数的概念416

二、指数的作用417

三、指数的分类417

第二节 总指数的编制方法419

一、综合指数419

二、平均指数423

第三节 指数体系和因素分析427

一、指数体系428

二、因素分析429

三、总量指标因素分析429

第四节 几种常用的价格指数431

一、商品零售价格指数431

二、居民消费价格指数435

三、工业品出厂价格指数442

四、股票价格指数443

本章小结445

思考与练习题446

案例分析448

附录 常用统计表450

中英文专业术语对照464

参考文献469