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第1章 数据与统计学 1

1.1 统计数据与统计学 2

1.2 统计学的产生与发展 4

1.3 统计学的分科 5

1.3.1 描述统计和推断统计 6

1.3.2 理论统计和应用统计 7

1.4 数据的种类与来源 8

1.4.1 数据的种类 8

1.4.2 数据的来源 9

1.5 统计数据的质量 10

1.6 统计学的基本概念 11

1.6.1 总体 11

1.6.2 变量 11

1.6.3 样本 11

本章小结 12

思考与练习 12

案例分析 13

即测即评 14

第2章 统计数据的描述 15

2.1 统计数据的整理 16

2.1.1 统计数据的分组 16

2.1.2 次数分配 17

2.1.3 次数分配直方图与茎叶图 19

2.1.4 洛伦茨曲线与基尼系数 22

2.2 分布集中趋势的测度 24

2.2.1 众数 24

2.2.2 中位数 25

2.2.3 分位数 26

2.2.4 均值 26

2.2.5 几何平均数 29

2.2.6 切尾均值 30

2.2.7 众数、中位数和均值的关系 31

2.3 分布离散程度的测度 33

2.3.1 极差 34

2.3.2 内距 34

2.3.3 方差和标准差 34

2.3.4 离散系数 36

2.4 分布偏态与峰度的测度 38

2.4.1 偏态及其测度 39

2.4.2 峰度及其测度 40

2.5 统计表、统计图与辛普森悖论 41

2.5.1 统计表 41

2.5.2 箱线图、统计图的误用与妙用 42

2.5.3 辛普森悖论 51

本章小结 52

思考与练习 52

案例分析 58

附录 60

即测即评 62

第3章 概率、概率分布与抽样分布 63

3.1 事件及其概率 64

3.1.1 试验、事件和样本空间 64

3.1.2 事件的概率 66

3.1.3 概率的性质和运算法则 68

3.1.4 条件概率与事件的独立性 71

3.1.5 全概率公式与逆概率公式 74

3.2 随机变量及其概率分布 76

3.2.1 随机变量 76

3.2.2 离散型随机变量的概率分布 78

3.2.3 离散型随机变量的数学期望和方差 79

3.2.4 几种常用的离散型概率分布 79

3.2.5 概率密度函数与连续型随机变量 86

3.2.6 常见的连续型随机变量的概率分布 87

3.3 常用的抽样方法 96

3.3.1 简单随机抽样 96

3.3.2 分层抽样 97

3.3.3 系统抽样 97

3.3.4 整群抽样 98

3.4 抽样分布 98

3.4.1 抽样分布的概念 98

3.4.2 ￣x抽样分布的形式 101

3.4.3 ￣x抽样分布的特征 102

3.4.4 样本比率的抽样分布 106

3.4.5 样本方差的抽样分布 107

3.4.6 两个样本统计量的抽样分布 108

3.5 中心极限定理的应用 110

本章小结 112

思考与练习 113

案例分析 118

即测即评 119

第4章 参数估计 120

4.1 参数估计的基本原理 121

4.1.1 估计量与估计值 121

4.1.2 点估计与区间估计 121

4.1.3 评价估计量的标准 124

4.2 一个总体参数的区间估计 125

4.2.1 总体均值的区间估计 125

4.2.2 总体比率的区间估计 128

4.3 两个总体参数的区间估计 129

4.3.1 两个总体均值之差的区间估计 129

4.3.2 两个总体比率之差的区间估计 134

4.4 样本量的确定 135

4.4.1 估计总体均值时样本量的确定 136

4.4.2 估计总体比率时样本量的确定 137

本章小结 137

思考与练习 138

案例分析 140

即测即评 141

第5章 假设检验 142

5.1 假设检验的基本原理 143

5.1.1 假设的陈述 143

5.1.2 两类错误与显著性水平 146

5.1.3 检验统计量与拒绝域 146

5.1.4 利用P值进行决策 148

5.2 一个总体参数的检验 150

5.2.1 总体均值的检验 150

5.2.2 总体比率的检验 156

5.3 两个总体参数的检验 158

5.3.1 两个总体均值之差的检验 158

5.3.2 两个总体比率之差的检验 165

本章小结 166

思考与练习 167

案例分析 169

即测即评 170

第6章 方差分析 171

6.1 方差分析引论 172

6.1.1 方差分析及其有关术语 172

6.1.2 方差分析的基本思想和原理 173

6.1.3 方差分析中的基本假定 174

6.1.4 问题的一般提法 175

6.2 单因素方差分析 175

6.2.1 数据结构 176

6.2.2 分析步骤 176

6.2.3 用Excel进行方差分析 181

6.2.4 方差分析中的多重比较 182

6.3 双因素方差分析 183

6.3.1 双因素方差分析及其类型 183

6.3.2 无交互作用的双因素方差分析 184

6.3.3 有交互作用的双因素方差分析 187

本章小结 190

思考与练习 190

案例分析 193

即测即评 194

第7章 相关与回归分析 195

7.1 相关分析 196

7.1.1 相关关系的概念 196

7.1.2 相关系数 200

7.1.3 相关分析与回归分析 201

7.2 一元线性回归分析 202

7.2.1 一元线性回归模型 202

7.2.2 回归系数的普通最小二乘估计 203

7.2.3 拟合优度的度量 206

7.3 线性回归的显著性检验与回归预测 208

7.3.1 回归系数显著性的t检验 208

7.3.2 一元线性回归模型的预测 210

7.4 多元线性回归分析 211

7.4.1 多元线性回归模型及假定 212

7.4.2 多元线性回归模型的估计 213

7.4.3 多元线性回归模型的检验 216

本章小结 219

思考与练习 220

案例分析 226

即测即评 228

第8章 时间序列分析与预测 229

8.1 时间序列的描述 230

8.1.1 时间序列及其描述 230

8.1.2 时间序列的图形描述 232

8.1.3 时间序列的速度分析 233

8.2 时间序列的构成因素及其组合模型 236

8.2.1 时间序列的构成因素 236

8.2.2 时间序列构成因素的组合模型 238

8.3 时间序列趋势变动分析 239

8.3.1 测定长期趋势的移动平均法 239

8.3.2 测定长期趋势的指数平滑法 242

8.3.3 测定长期趋势的模型法 244

8.4 季节变动分析 251

8.4.1 季节变动分析的原始资料平均法 251

8.4.2 季节变动分析的趋势一循环剔除法 252

8.4.3 季节变动的调整 254

本章小结 255

思考与练习 256

案例分析 259

即测即评 260

第9章 统计指数 261

9.1 指数的概念与分类 263

9.1.1 指数的概念 263

9.1.2 指数的分类 264

9.2 总指数的编制方法 265

9.2.1 总指数编制的基本问题 265

9.2.2 加权总指数的编制原理 268

9.2.3 加权综合指数的主要形式 271

9.3 指数体系与因素分析 273

9.3.1 指数体系及其作用 273

9.3.2 总量变动的因素分析 274

9.4 几种常用的经济指数 275

9.4.1 消费者价格指数和商品零售价格指数 275

9.4.2 生产指数和生产者价格指数 276

9.4.3 股票价格指数 277

本章小结 278

思考与练习 279

案例分析 281

即测即评 282

附录 常用统计表 283

附表1 标准正态分布表 283

附表2 t分布表 284

附表3 x2分布表 285

附表4 F分布表 287

参考书目 293

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