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单元1 绪论 1

1.1 学习应用统计学的三种境界 2

1.2 什么是统计学 3

1.2.1 统计学的定义 3

1.2.2 统计学的发展简史 3

1.2.3 统计学的应用领域 4

1.3 统计学的基本概念 5

1.3.1 总体和样本 5

1.3.2 统计指标和指标体系 5

1.3.3 变量和数据 6

1.4 统计学的研究方法 7

1.4.1 大量观察 7

1.4.2 统计描述 8

1.4.3 统计推断 8

1.5 大数据时代统计学的发展 9

1.6 统计分析软件 10

思考与练习 12

单元2 统计数据搜集 13

2.1 数据的来源 14

2.1.1 数据的直接来源 14

2.1.2 统计数据的间接来源 17

2.1.3 国内外主要统计数据查询网站 17

2.2 获取数据的方法 18

2.2.1 询问法 19

2.2.2 报告法 20

2.2.3 观察法 20

2.3 问卷设计 20

2.3.1 问卷的特点 21

2.3.2 问卷的内容 21

2.3.3 问卷调查的一般程序 21

2.3.4 问卷的设计 22

2.4 大数据时代统计调查 25

2.4.1 大数据对数据收集的影响 25

2.4.2 大数据的获取方法 26

2.4.3 大数据的分析与整合 26

思考与练习 27

单元3 统计数据整理 28

3.1 数据的预处理 29

3.1.1 数据审核 29

3.1.2 数据筛选 29

3.1.3 数据排序 30

3.1.4 数据填补 30

3.2 品质数据的整理 31

3.2.1 定类数据的整理与图示 31

3.2.2 定序数据的整理与图示 33

3.3 数值型数据的整理 34

3.3.1 单变量值分组 35

3.3.2 组距式分组 36

3.4 大数据的整理 41

3.5 频数分布 42

3.5.1 频数分布的概念与种类 42

3.5.2 频数分布的表示与特征 42

3.5.3 频数分布的实际应用 44

3.6 数据整理的计算机实现 47

3.6.1 Excel品质数据整理 47

3.6.2 Excel数值型数据整理 49

思考与练习 52

单元4 数据特征描述 55

4.1 数据的总量特征 56

4.1.1 总量指标的概念 56

4.1.2 总量指标的种类 56

4.1.3 总量指标的单位 57

4.2 数据的相对特征 58

4.2.1 相对指标的概念 58

4.2.2 计划完成程度相对指标 58

4.2.3 结构相对指标 61

4.2.4 比例相对指标 61

4.2.5 比较相对指标 61

4.2.6 动态相对指标 62

4.2.7 强度相对指标 62

4.3 数据的集中趋势 63

4.3.1 众数 63

4.3.2 中位数 64

4.3.3 分位数 66

4.3.4 平均数 68

4.4 数据的离散程度 72

4.4.1 极差 72

4.4.2 四分位差 73

4.4.3 方差和标准差 73

4.4.4 标准化值 75

4.4.5 离散系数 76

4.5 数据的分布形态 76

4.5.1 偏度及其测度 76

4.5.2 峰度及其测度 78

4.6 统计表 78

4.6.1 统计表的构成 78

4.6.2 统计表的分类 79

4.6.3 统计表的设计要点 80

4.7 统计图 80

4.7.1 线形图 80

4.7.2 雷达图 81

4.7.3 散点图 82

4.7.4 其他图形 83

思考与练习 83

单元5 参数估计 85

5.1 统计推断基础 86

5.1.1 抽样的种类 86

5.1.2 统计量抽样分布 88

5.1.3 样本均值的抽样分布 90

5.1.4 样本比例的抽样分布 91

5.1.5 样本方差的抽样分布 92

5.1.6 抽样平均误差 92

5.2 点估计和区间估计 95

5.2.1 点估计 95

5.2.2 区间估计 98

5.3 单个总体参数区间估计 99

5.3.1 总体均值区间估计 99

5.3.2 总体比例区间估计 103

5.3.3 总体方差区间估计 104

5.4 两总体参数区间估计 106

5.4.1 两总体均值差区间估计 106

5.4.2 两总体比例差区间估计 108

5.4.3 两总体方差比区间估计 109

5.5 样本容量的确定 110

5.5.1 总体均值估计的必要样本容量 111

5.5.2 总体比例估计的必要样本容量 112

5.5.3 影响必要样本容量的因素 112

5.6 参数估计Excel的实现 112

5.6.1 σ2未知时，总体均值的区间估计 113

5.6.2 σ2已知时，总体均值的区间估计 113

思考与练习 113

单元6 假设检验 115

6.1 假设检验的基本概念 116

6.1.1 假设的提出 116

6.1.2 两类错误和假设检验的规则 117

6.1.3 假设检验的步骤 118

6.2 单个总体参数的检验 119

6.2.1 总体均值μ的检验 119

6.2.2 总体比例π的检验 121

6.2.3 总体方差σ2的检验 122

6.3 两个总体参数的检验 124

6.3.1 两个总体均值之差的检验 124

6.3.2 两个总体比例之差的检验 125

6.3.3 两总体方差相等的检验：F检验法 126

6.4 单侧检验假设 127

6.5 Excel中假设检验的处理 130

6.5.1 单总体均值检验 130

6.5.2 双总体等均值假设检验 131

思考与练习 132

单元7 方差分析 134

7.1 方差分析概述 135

7.1.1 方差分析的相关概念 135

7.1.2 方差分析的基本思想 135

7.1.3 方差分析的基本假定 136

7.2 单因素方差分析 136

7.2.1 各水平实验次数相同时的方差分析 137

7.2.2 各水平实验次数不同时的方差分析 140

7.2.3 方差分析中的多重比较问题 144

7.3 双因素方差分析 145

7.3.1 无交互作用的方差分析 145

7.3.2 有交互作用的方差分析 150

7.4 方差分析的计算机实现 156

7.4.1 用Excel进行单因素方差分析 156

7.4.2 用Excel进行无交互作用双因素方差分析 158

7.4.3 用Excel进行有交互作用双因素方差分析 159

思考与练习 160

单元8 相关与回归分析 163

8.1 相关关系概述 164

8.1.1 相关关系的概念 164

8.1.2 相关关系的种类 164

8.1.3 相关关系的研究方法 165

8.1.4 相关关系分析的步骤 166

8.2 相关分析 166

8.2.1 相关表与相关图 166

8.2.2 相关系数及其检验 166

8.2.3 计算相关系数应注意的问题 170

8.3 一元线性回归分析与预测 171

8.3.1 一元线性回归函数与模型 171

8.3.2 一元线性回归模型的参数估计 173

8.3.3 一元线性回归模型的检验 175

8.3.4 一元线性回归模型的应用 177

8.4 多元线性回归分析与预测 179

8.4.1 多元线性总体回归函数与模型 180

8.4.2 多元线性样本回归函数与模型 180

8.4.3 多元线性模型的参数估计 182

8.4.4 多元线性回归模型的检验 182

8.5 非线性回归分析与预测 183

8.5.1 非线性回归分析的意义 183

8.5.2 非线性回归函数形式的确定 184

8.5.3 非线性回归模型的估计 185

8.6 相关与回归分析的计算机实现 186

8.6.1 用Excel绘制散点图 186

8.6.2 用Excel计算相关系数 187

8.6.3 用Excel建立回归方程 188

思考与练习 191

单元9 时间序列分析 194

9.1 时间序列分析的一般性问题 195

9.1.1 时间序列的概念 195

9.1.2 时间序列的种类 196

9.1.3 时间序列分析的常用方法 198

9.1.4 时间序列的编制原则 198

9.2 时间序列的动态指标分析 199

9.2.1 时间序列的水平分析 199

9.2.2 时间序列的速度分析 203

9.2.3 应用速度指标应注意的问题 205

9.3 确定性时间序列构成因素分析 206

9.3.1 确定性时间序列分解 206

9.3.2 长期趋势的分解 208

9.3.3 季节变动的分解 213

9.4 随机性时间序列分析的方法 219

9.4.1 随机性时间序列的含义 219

9.4.2 AR模型 219

9.4.3 MA模型 220

9.4.4 ARMA模型 221

9.5 Excel在时间序列分析中的应用 221

9.5.1 测定平均发展水平 221

9.5.2 测定增长量和平均增长量 223

9.5.3 测定发展速度、增长速度和平均发展速度 224

9.5.4 计算长期趋势 225

9.5.5 计算季节变动 225

思考与练习 227

单元10 统计指数分析 229

10.1 指数概述 230

10.1.1 指数的概念及性质 230

10.1.2 指数的分类 230

10.1.3 指数的作用 231

10.2 总指数的编制 232

10.2.1 综合指数的编制 232

10.2.2 平均指数的编制 236

10.3 指数体系 240

10.3.1 指数体系的概念 240

10.3.2 指数体系的分类 241

10.4 指数因素分析 242

10.4.1 总量指数因素分析 242

10.4.2 平均指标指数因素分析 244

10.5 经济类指数 246

10.5.1 消费者价格指数 246

10.5.2 生产者价格指数 249

10.5.3 股票价格指数 250

10.5.4 采购经理人指数 252

10.5.5 消费者信心指数 253

10.6 大数据时代的新指数 254

10.6.1 百度指数 254

10.6.2 阿里指数 256

106.3 微信指数 257

思考与练习 257

单元11 统计综合评价 261

11.1 综合评价概述 262

11.1.1 综合评价的概念 262

11.1.2 综合评价的一般步骤 262

11.2 综合评价指标的选择 263

11.2.1 评价指标体系的构建原则 263

11.2.2 评价指标体系的构建方法 264

11.3 评价指标同度量化处理 266

11.3.1 相对化处理法 266

11.3.2 功效系数法 266

11.3.3 标准化法 267

11.4 综合评价指标权重的设定 267

11.4.1 权重的分类 268

11.4.2 定性指标权重的确定方法 268

11.4.3 定量指标权重的确定方法 269

11.5 综合评价指标加总方法 272

11.5.1 加权算术平均综合评价模型 272

11.5.2 加权几何平均综合评价模型 272

思考与练习 273

参考文献 274