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第一章 绪论 1

第一节 管理中的统计问题 4

一、生产运作管理与统计 4

二、市场营销与统计 5

三、产品质量管理与统计 7

四、人力资源管理与统计 8

五、投资风险管理与统计 9

第二节 统计学概述 10

一、统计的含义 10

二、统计学分类 10

三、基本术语 11

第三节 统计数据 12

一、统计数据的计量 13

二、统计数据的质量 13

三、影响统计数据质量的因素 14

第四节 计算机与统计分析 15

第二章 管理问题的统计建模 19

第一节 问题定义 22

一、案例背景 22

二、问题转换 22

第二节 问卷设计 24

一、问卷结构 25

二、问卷问题的设计 25

三、问卷的预测试和修订 26

第三节 统计误差及其控制 26

一、统计误差的分类 27

二、非抽样误差的来源及分类 28

三、非抽样误差的控制 30

第四节 统计数据预处理 31

一、缺失值处理 32

二、异常值处理 32

三、数据标准化处理 34

第三章 描述性统计分析 41

第一节 统计数据整理与显示 44

一、统计表 44

二、统计分组 44

三、频数分布 45

四、统计图及类型 47

第二节 集中程度的度量 49

一、众数 50

二、中位数 50

三、分位数 52

四、算术平均数 52

五、众数、中位数和算术平均数的比较 54

第三节 离散程度的度量 55

一、异众比率 55

二、极差 55

三、四分位差 56

四、方差和标准差 56

五、离散系数 59

第四节 利用SPSS进行数据整理和描述性统计分析 59

一、频数分布分析及统计图绘制 59

二、描述性统计分析 61

第四章 抽样和抽样分布 69

第一节 ABC公司的抽样问题 71

第二节 简单随机抽样 71

一、有限总体的抽样 71

二、无限总体的抽样 72

第三节 点估计 73

一、点估计过程 73

二、点估计的优良性标准 74

第四节 抽样分布 75

一、几个重要的分布 75

二、抽样分布简介 77

三、样本均值？的抽样分布 78

第五节 p的抽样分布 81

一、p的数字特征 81

二、p抽样分布的形式 82

第六节 其他抽样方法 82

一、分层抽样 82

二、整群抽样 83

三、系统抽样 84

第五章 区间估计 89

第一节 总体均值的区间估计 91

一、区间估计的概念 91

二、置信区间 91

三、总体均值μ的区间估计 92

第二节 两个总体均值之差的区间估计 94

一、独立样本 95

二、配对样本 97

第三节 总体比例的区间估计 98

一、单一总体比例的区间估计 98

二、两个总体比例之差的区间估计 99

第四节 总体方差的区间估计 100

第五节 样本容量的确定 101

一、总体均值区间估计时样本容量的确定 101

二、总体比例区间估计时样本容量的确定 101

第六章 假设检验 109

第一节 假设检验的原理 112

一、假设检验的基本原理 112

二、假设检验的步骤 113

三、假设检验中的两类错误 116

四、假设检验中的P值 117

第二节 单一总体均值的假设检验 118

一、总体方差已知时大样本单一总体均值的检验 118

二、总体方差未知时大样本单一总体均值的假设检验 119

三、总体方差未知时小样本单一总体均值的假设检验 120

第三节 两个总体均值差的假设检验 121

一、σ？，σ？已知，或大样本情况（独立样本） 121

二、σ？，σ？未知，且小样本情况（独立样本） 122

三、配对样本 123

第四节 总体比例的假设检验 123

一、单一总体比例的假设检验 123

二、两个总体比例之差的假设检验 124

第五节 总体方差的假设检验 125

一、单一总体方差的假设检验 125

二、两个总体方差比的假设检验 126

第六节 利用SPSS进行假设检验 127

一、单一样本t检验 127

二、两个独立样本的t检验 129

三、配对样本的t检验 132

第七章 方差分析 141

第一节 方差分析的原理 144

第二节 单因素试验的方差分析 144

一、数学模型与数据结构 144

二、参数点估计 146

三、显著性检验 147

四、多重比较与区间估计 149

第三节 双因素试验的方差分析 151

一、数据结构 151

二、离差平方和的分解与双因素方差分析表 152

第四节 利用SPSS进行单因素方差分析 153

一、主要步骤 153

二、结果和讨论 155

第八章 相关与回归分析 163

第一节 相关分析 166

一、相关系数概念 166

二、相关系数的计算 167

三、相关系数显著性检验 168

第二节 一元线性回归分析 169

一、一元线性回归模型 169

二、参数估计——最小二乘法 170

三、回归模型有效性检验 171

四、利用回归方程进行预测 174

第三节 多元线性回归分析 176

一、多元线性回归模型 176

二、回归方程显著性检验 176

三、回归系数显著性检验 177

四、回归模型的拟合优度 177

第四节 曲线回归分析 178

第五节 利用SPSS进行相关与回归分析 178

第九章 时间序列分析与预测 185

第一节 时间序列的概念及分类 187

一、时间序列的概念 187

二、时间序列的分类 187

第二节 时间序列的描述性分析 188

一、水平指标 189

二、速度指标 191

第三节 时间序列的长期趋势和季节变动分析 193

一、时间序列的构成因素 193

二、时间序列的分解模型 195

三、时间序列的长期趋势分析 195

四、季节变动的测定 200

五、利用长期趋势和季节变动进行预测 203

第四节 循环变动和不规则变动的测定 204

一、循环变动的测定 204

二、不规则变动的测定 205

第五节 利用SPSS进行时间序列分析 205

附表 217

附表1 标准正态分布表 217

附表2 t分布表 219

附表3 x2分布表 220

附表4 F分布 222

附表5 多重比较中的q表 226

附表6 关键名词英汉对照 227

参考文献 229