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第1章 绪论 1

1.1 统计与统计学 1

1.1.1 统计实践的出现 1

1.1.2 统计学的产生和发展 1

1.1.3 统计学的定义 3

1.1.4 “统计”一词的含义 3

1.1.5 描述统计和推断统计 4

1.2 统计的几个基本概念 4

1.2.1 总体和样本 4

1.2.2 参数和统计量 5

1.2.3 数据计量尺度 5

1.2.4 变量 6

1.2.5 统计指标和标志 7

Excel应用 8

本章小结 9

思考与练习 10

人物小传 10

第2章 统计数据收集 11

2.1 统计数据的来源 11

2.1.1 统计调查 11

2.1.2 数据的搜集方法 13

2.2 统计调查设计 14

2.2.1 统计调查方案设计 14

2.2.2 问卷设计 15

2.2.3 敏感问题的随机化处理 18

2.3 统计数据质量 19

2.3.1 统计数据的误差种类 19

2.3.2 统计数据的质量标准 20

Excel应用 20

本章小结 22

思考与练习 23

人物小传 23

第3章 数据整理和频数分布 24

3.1 数据的审核和筛选 24

3.1.1 数据的审核 24

3.1.2 数据的筛选 25

3.1.3 数据的排序 25

3.2 数据的分组 26

3.2.1 数据分组的意义 26

3.2.2 非数值型数据的分组 26

3.2.3 数值型数据的分组 27

3.2.4 组中值 30

3.3 数据的频数分布 31

3.3.1 频数与频数分布 31

3.3.2 累积频数 32

3.3.3 异距分组与标准组距频数 32

3.4 绝对数 33

3.4.1 绝对数的概念 33

3.4.2 绝对数的种类 34

3.4.3 绝对数的计量单位 34

3.5 数据的展示 35

3.5.1 统计表 35

3.5.2 统计图 36

Excel应用 38

本章小结 44

思考与练习 44

人物小传 45

第4章 数据分布特征的度量 46

4.1 集中趋势的度量 46

4.1.1 众数 46

4.1.2 中位数 48

4.1.3 均值 50

4.1.4 调和平均数 53

4.1.5 几何平均数 55

4.1.6 均值、调和平均数和几何平均数的比较 56

4.1.7 均值、众数和中位数的比较 57

4.2 离散程度的度量 58

4.2.1 异众比率 58

4.2.2 四分位差 59

4.2.3 取值范围 60

4.2.4 平均差 60

4.2.5 方差和标准差 62

4.2.6 离散系数 64

4.2.7 标准化值 65

4.3 偏态和峰度的度量 67

4.3.1 偏态系数 67

4.3.2 峰度系数 68

Excel应用 70

本章小结 75

思考与练习 76

人物小传 77

第5章 指数 78

5.1 相对数 78

5.1.1 相对数的量纲 79

5.1.2 计划完成相对数 79

5.1.3 结构相对数 80

5.1.4 比例相对数 81

5.1.5 比较相对数 81

5.1.6 强度相对数 82

5.1.7 动态相对数 82

5.1.8 相对数小结 83

5.2 综合指数 84

5.2.1 指数的分类 84

5.2.2 综合指数原理 85

5.2.3 拉氏指数和帕氏指数 87

5.2.4 著名的指数公式 88

5.2.5 拉氏公式和帕氏公式的变形 89

5.3 平均指数 90

5.3.1 平均指数数量指数和质量指数 90

5.3.2 固定权数的平均指数 91

5.4 指数体系 92

5.4.1 指数体系与因素分析 92

5.4.2 指数体系的动态分析 93

5.4.3 指数体系的静态分析 95

5.5 我国的物价指数 96

5.5.1 居民消费价格指数 97

5.5.2 商品零售价格指数 98

5.5.3 工业品出厂价格指数 99

5.5.4 股票价格指数 100

Excel应用 101

本章小结 102

思考与练习 103

人物小传 104

第6章 抽样分布与参数估计 105

6.1 抽样分布 105

6.1.1 总体、个体和样本 105

6.1.2 大数定律和中心极限定理 105

6.1.3 三种分布 107

6.1.4 样本均值的抽样分布 108

6.1.5 样本比例的抽样分布 110

6.1.6 样本方差的抽样分布 111

6.1.7 两个总体样本统计量的抽样分布 112

6.2 参数估计的一般问题 113

6.2.1 估计量和估计值 113

6.2.2 点估计 113

6.2.3 点估计量的评价准则 115

6.2.4 区间估计 117

6.3 单一总体参数的区间估计 118

6.3.1 总体均值的区间估计 118

6.3.2 总体比例的区间估计 122

6.3.3 总体方差的区间估计 123

6.4 两个总体参数的区间估计 123

6.4.1 两个总体均值之差的区间估计 124

6.4.2 两个总体比例之差的区间估计 127

6.4.3 两个总体方差比值的区间估计 127

Excel应用 129

本章小结 130

思考与练习 131

人物小传 133

第7章 假设检验 134

7.1 假设检验的一般问题 134

7.1.1 小概率原理 134

7.1.2 假设检验的一般步骤 134

7.1.3 假设检验的两类错误 136

7.1.4 双侧检验和单侧检验 137

7.1.5 p值 139

7.2 单一总体参数的假设检验 139

7.2.1 总体均值的假设检验 140

7.2.2 总体比例的假设检验 144

7.2.3 总体方差的假设检验 144

7.3 两个总体参数的假设检验 146

7.3.1 两个总体均值之差的假设检验 146

7.3.2 两个总体比值之差的假设检验 149

7.3.3 两个总体方差之比的假设检验 149

Excel应用 151

本章小结 153

思考与练习 155

人物小传 156

第8章 方差分析 157

8.1 方差分析的一般问题 157

8.1.1 方差分析的基本原理 157

8.1.2 方差分析的基本假定 158

8.2 单因素方差分析 159

8.2.1 单因素方差分析的步骤 159

8.2.2 方差分析表 162

8.2.3 方差分析中的多重比较 163

8.3 双因素方差分析 165

8.3.1 无交互作用的双因素方差分析 165

8.3.2 有交互作用的双因素方差分析 168

Excel应用 170

本章小结 175

思考与练习 176

人物小传 178

第9章 相关与回归分析 179

9.1 相关关系 179

9.1.1 相关关系的概念 179

9.1.2 相关关系的度量 180

9.2 一元线性回归 183

9.2.1 一元线性回归模型 183

9.2.2 一元线性回归方程的最小二乘估计 184

9.2.3 一元线性回归方程的拟合优度 185

9.2.4 一元线性回归方程的显著性检验 188

9.2.5 运用回归方程进行估计 189

9.3 多元线性回归 193

9.3.1 多元线性回归模型 193

9.3.2 多元线性回归的最小二乘估计 194

9.3.3 多元线性回归方程的拟合优度 195

9.3.4 多元线性回归方程的显著性检验 196

9.3.5 运用多元线性回归方程进行估计 199

9.4 非线性回归的线性化 201

Excel应用 203

本章小结 209

思考与练习 209

人物小传 211

第10章 时间序列分析 212

10.1 描述性分析 212

10.1.1 时间序列的种类 212

10.1.2 发展水平和平均发展水平 213

10.1.3 增长量与平均增长量 215

10.1.4 发展速度和增长速度 216

10.1.5 平均发展速度与平均增长速度 217

10.2 长期趋势分析 219

10.2.1 长期趋势的因素分析 219

10.2.2 移动平均法 220

10.2.3 指数平滑 222

10.2.4 模型拟合法 225

10.3 季节变动分析 237

10.3.1 长期趋势的剔除 238

10.3.2 季节指数的计算 239

10.4 循环变动分析 241

Excel应用 243

本章小结 246

思考与练习 247

人物小传 248

第11章 抽样技术与试验设计 249

11.1 抽样技术 249

11.1.1 抽样技术的几个基本概念 249

11.1.2 简单随机抽样 250

11.1.3 系统抽样 252

11.1.4 分层抽样 253

11.1.5 整群抽样 257

11.1.6 必要样本容量 258

11.1.7 根据费用函数确定样本容量 260

11.2 试验设计 262

11.2.1 一种简单的试验设计 262

11.2.2 随机化区组设计 263

11.2.3 拉丁方设计 265

本章小结 267

思考与练习 268

人物小传 270

附录A 常用统计表 271

习题参考答案 278

参考文献 285