统计学 中国版 Chinese editionPDF电子书下载

第一章 绪论 1

第一节 什么是统计 2

一、关于统计的含义 2

二、统计研究的基本环节 3

第二节 统计学的种类及其性质 5

一、理论统计学和应用统计学 5

二、统计学与有关学科的联系与区别 7

第三节 统计学的基本概念 8

一、总体与总体单位 8

二、样本 9

三、标志 10

四、统计指标与指标体系 10

五、统计数据 12

本章小结 14

思考与练习 15

第二章 统计资料的搜集、整理与显示 17

第一节 统计资料的搜集 17

一、统计资料搜集概述 17

二、统计资料的搜集方法 20

三、统计调查方式 21

四、统计调查体系 25

五、第二手统计资料的主要来源 26

第二节 数据整理 27

一、数据整理的内容 27

二、统计分组 27

第三节 频数分布 32

一、频数分布的基本概念 32

二、频数和频率 33

三、累计频数与累计频率 34

四、频数分布的类型 38

第四节 数据显示 40

一、统计表 40

二、统计图 45

本章小结 48

思考与练习 49

第三章 统计数据分布特征的描述 52

第一节 分布的集中趋势 53

一、测定集中趋势的指标及其作用 53

二、算术平均数 54

三、调和平均数 60

四、几何平均数 62

五、幂平均数 63

六、众数 64

七、中位数 66

八、算术平均数与中位数和众数的关系 68

第二节 分布的离散程度 70

一、变异指标概述 70

二、极差与四分位差 71

三、标准差和方差 72

四、变异系数 78

第三节 分布的偏度和峰度 79

一、统计动差 79

二、偏度 79

三、峰度 80

本章小结 81

思考与练习 82

第四章 概率与概率分布 85

第一节 随机事件与概率 85

一、随机试验与事件 85

二、事件的概率 86

三、条件概率与事件独立 89

四、全概率公式与贝叶斯公式 90

第二节 随机变量及其概率分布 92

一、随机变量的含义 92

二、离散型随机变量的概率分布 93

三、连续型随机变量的概率分布 94

第三节 随机向量及其分布简介 99

一、随机向量及其分布 99

二、随机向量的数字特征 101

三、多元正态分布 102

本章小结 104

思考与练习 105

第五章 抽样与抽样分布 107

第一节 抽样的基本概念 108

一、总体参数与样本统计量 108

二、样本容量与样本个数 108

三、重复抽样与不重复抽样 109

第二节 抽样分布 109

一、重复抽样分布 110

二、不重复抽样分布 113

第三节 抽样设计 115

一、类型抽样 116

二、等距抽样 118

三、整群抽样 120

四、不同抽样组织设计的比较 122

第四节 大数定理与中心极限定理 123

一、大数定理 123

二、正态分布的再生定理 124

三、中心极限定理 125

本章小结 126

思考与练习 127

第六章 参数估计 129

第一节 点估计 130

一、点估计的定义 130

二、点估计的评价标准 130

第二节 区间估计 132

一、区间估计的含义 132

二、平均数的区间估计 133

三、成数指标的区间估计 136

四、其他抽样组织形式下的区间估计 137

五、两个总体均值差（μ2-μ1）的区间估计 139

第三节 样本容量的确定 141

一、问题的提出 141

二、估计总体均值时样本容量的确定 142

三、估计成数时样本容量的确定 142

四、使用样本容量公式应注意的问题 142

本章小结 143

思考与练习 144

第七章 假设检验 147

第一节 假设检验概述 148

一、假设检验的基本概念 148

二、两种类型的错误 150

三、检验功效 151

第二节 总体参数检验 152

一、单侧检验与双侧检验 152

二、单个总体的假设检验 153

三、两个正态总体的假设检验 156

四、p-值检验 159

第三节 非参数检验 161

一、自由分布检验概述 161

二、符号检验 162

三、秩和检验 164

四、游程检验 166

本章小结 168

思考与练习 169

第八章 方差分析 173

第一节 方差分析的基本问题 174

一、方差分析问题的提出 174

二、方差分析的基本概念 175

三、方差分析的原理 176

第二节 单因素方差分析 177

一、单因素条件下离差平方和的分解 177

二、因素作用的显著性检验 178

三、单因素方差分析中的几个问题 180

第三节 双因素方差分析 180

一、无交互作用下的方差分析 180

二、有交互作用的方差分析 182

本章小结 185

思考与练习 186

第九章 相关与回归分析 189

第一节 相关与回归分析的基本概念 190

一、函数关系与相关关系 190

二、相关关系的种类 190

三、相关分析与回归分析 191

四、相关图 192

第二节 简单线性相关与回归分析 193

一、相关系数及其检验 193

二、标准的一元线性回归模型 196

三、一元线性回归模型的估计 198

四、一元线性回归模型的检验 203

五、一元线性回归模型预测 207

第三节 多元线性相关与回归分析 210

一、标准的多元线性回归模型 210

二、多元线性回归模型的估计 211

三、多元线性回归模型的检验和预测 214

四、复相关系数和偏相关系数 217

第四节 非线性相关与回归分析 222

一、非线性回归分析的意义 222

二、非线性函数形式的确定 222

三、非线性回归模型估计 225

四、相关指数 227

本章小结 227

思考与练习 229

第十章 时间序列分析 233

第一节 时间序列分析概述 234

一、时间序列的概念 234

二、时间序列的种类 235

三、时间序列分析的主要内容 236

第二节 时间序列的水平与速度分析 236

一、时间序列的水平指标 236

二、时间序列的速度指标 243

第二节 长期趋势的测定 248

一、时间序列的构成与分析模型 248

二、长期趋势的测定 250

第三节 季节变动与循环波动的测定 255

一、季节变动的测定 255

二、循环波动的测定 258

第四节 时间序列预测 265

一、趋势外推预测 265

二、移动平均法 265

三、指数平滑法 266

四、自回归预测法 270

本章小结 271

思考与练习 272

第十一章 统计指数与综合评价 275

第一节 综合指数 276

一、统计指数概述 276

二、综合指数编制的基本方法 278

三、综合指数的各种编制形式 279

第二节 平均指数 283

一、平均指数编制的基本方法 283

二、算术平均指数 284

三、调和平均指数 285

第三节 指数体系与因素分析 286

一、指数体系的概念 286

二、连锁替代法 287

三、总体现象变动的两因素分析 288

四、平均指标变动的因素分析 289

第四节 常用的经济指数 293

一、居民消费价格指数 293

二、生产指数 296

三、空间价格指数 298

四、产品成本指数 299

五、股票价格指数 300

第五节 综合评价指数 301

一、综合评价的意义 301

二、综合评价指数的构建程序 302

三、综合评价指数的编制方法 303

本章小结 308

思考与练习 309

第十二章 统计决策 314

第一节 统计决策的基本概念 315

一、什么是统计决策 315

二、统计决策的基本步骤 316

三、收益矩阵表 317

第二节 完全不确定型决策 319

一、完全不确定型决策的准则 319

二、各种准则的特点和适用场合 322

第三节 一般风险型决策 324

一、自然状态概率分布的估计 324

二、风险型决策的准则 324

三、利用决策树进行风险型决策 327

第四节 贝叶斯决策 330

一、什么是贝叶斯决策 330

二、贝叶斯公式与后验概率的估计 330

二、先验分析与后验分析 332

四、后验预分析 332

本章小结 335

思考与练习 336

第十三章 聚类分析与判别分析 338

第一节 聚类分析概述 339

一、聚类分析的含义 339

二、样品相似性的度量 339

三、距离选择的原则 341

第二节 系统聚类法及其应用 341

一、系统聚类的基本思想 341

二、类间距离与系统聚类法 342

三、类间距离的统一性 345

四、聚类分析实例 345

第三节 判别分析 348

一、判别分析概述 348

二、距离判别法 349

三、贝叶斯（Bayes）判别法 350

四、Fisher判别法 351

五、判别分析实例 354

本章小结 357

思考与练习 358

第十四章 主成分分析与因子分析 361

第一节 主成分分析的基本原理 362

一、主成分分析概述 362

二、主成分的几何意义 362

三、主成分的数学推导 364

四、主成分的方差贡献率 365

五、通过相关系数矩阵进行主成分分析 367

第二节 主成分分析的具体步骤及其应用 367

一、利用样本计算主成分的步骤 367

二、主成分分析实例 368

第三节 因子分析的基本原理 371

一、什么是因子分析 371

二、因子分析的数学模型 372

三、因子载荷阵的统计意义 373

四、因子载荷矩阵的求解 373

五、共同因子的贡献 375

六、因子旋转与因子得分 375

第四节 因子分析的具体步骤与应用 377

一、因子分析的具体步骤 377

二、实例 377

本章小结 379

思考与练习 380

附录一 马克威分析系统在统计中的应用 383

第一节 马克威分析系统基础知识 383

一、马克威分析系统界面介绍 383

二、数据输入与变量定义 385

三、文件操作 387

四、从其他程序获取数据 388

五、数据处理简介 390

第二节 马克威在描述统计中的应用 393

一、编制分布数列 393

二、绘制统计图 395

三、计算描述统计指标 396

第三节 马克威在推断统计中的应用 398

一、区间估计 398

二、参数检验 399

三、非参数检验 401

四、方差分析 404

第四节 马克威在相关回归与时间序列分析中的应用 407

一、相关与偏相关分析 407

二、回归分析 407

三、时间序列分析 409

第五节 马克威在聚类与判别分析中的应用 412

一、聚类分析 412

二、判别分析 413

第六节 马克威在主成分与因子分析中的应用 414

一、主成分分析 414

二、因子分析 415

附录二 各章偶数习题解答 417

第一章 417

第二章 417

第三章 419

第四章 419

第五章 420

第六章 420

第七章 420

第八章 421

第九章 422

第十章 424

第十一章 425

第十二章 426

第十三章 427

第十四章 428

主要参考书目 430