21世纪统计学系列教材 统计学 基于SPSS 第2版PDF电子书下载

第1章 数据与统计学 1

问题与思考：怎样理解统计结论？ 1

1.1 统计学及其应用 2

1.1.1 什么是统计学 2

1.1.2 统计学的应用 3

1.2 数据及其来源 5

1.2.1 变量与数据 5

1.2.2 数据的来源 7

1.3 统计学与统计软件 11

本书图解：统计方法分类与本书框架 13

主要术语 14

思考与练习 15

第2章 数据的描述性分析：图表展示 17

问题与思考：怎样用图表看数据？ 17

2.1 类别数据的图表展示 17

2.1.1 用频数分布表观察类别数据 18

2.1.2 用图形展示类别数据 21

2.2 数值数据的图表展示 23

2.2.1 用频数分布表观察数据分布 23

2.2.2 用图形展示数值数据 26

2.3 使用图表的注意事项 39

本章图解：数据类型与图表展示方法 40

主要术语 40

思考与练习 41

第3章 数据的描述性分析：概括性度量 43

问题与思考：怎样分析学生的考试成绩？ 43

3.1 水平的描述 44

3.1.1 平均数 44

3.1.2 中位数和分位数 44

3.1.3 水平代表值的选择 46

3.2 差异的描述 47

3.2.1 极差和四分位差 47

3.2.2 方差和标准差 48

3.2.3 变异系数 49

3.2.4 标准得分 51

3.3 分布形状的描述 53

3.4 数据的综合描述 53

本章图解：数据分布特征与描述统计量 58

主要术语 58

思考与练习 59

第4章 随机变量的概率分布 61

问题与思考：彩票中奖的概率有多大？ 61

4.1 什么是概率 62

4.2 随机变量的概率分布 62

4.2.1 随机变量及其概括性度量 63

4.2.2 随机变量的概率分布的类型 64

4.2.3 其他几个重要的统计分布 69

4.3 样本统计量的概率分布 72

4.3.1 统计量及其分布 72

4.3.2 样本均值的分布 73

4.3.3 其他统计量的分布 77

4.3.4 统计量的标准误差 77

本章图解：随机变量的概率分布 78

主要术语 79

思考与练习 79

第5章 参数估计 81

问题与思考：科学家做出重大贡献的最佳年龄是多少？ 81

5.1 参数估计的基本原理 82

5.1.1 点估计与区间估计 82

5.1.2 评价估计量的标准 85

5.2 总体均值的区间估计 87

5.2.1 一个总体均值的估计 87

5.2.2 两个总体均值之差的估计 90

5.3 总体比例的区间估计 95

5.3.1 一个总体比例的估计 95

5.3.2 两个总体比例之差的估计 97

5.4 总体方差的区间估计 99

5.4.1 一个总体方差的估计 99

5.4.2 两个总体方差比的估计 100

5.5 样本量的确定 101

5.5.1 估计总体均值时样本量的确定 101

5.5.2 估计总体比例时样本量的确定 103

本章图解：参数估计使用的分布 104

主要术语 105

思考与练习 105

第6章 假设检验 109

问题与思考：你相信饮用水瓶子标签上的说法吗？ 109

6.1 假设检验的基本原理 109

6.1.1 怎样提出假设 110

6.1.2 怎样做出决策 111

6.1.3 怎样表述决策结果 116

6.2 总体均值的检验 117

6.2.1 一个总体均值的检验 118

6.2.2 两个总体均值之差的检验 121

6.3 总体比例的检验 126

6.3.1 一个总体比例的检验 126

6.3.2 两个总体比例之差的检验 126

6.4 总体方差的检验 128

6.4.1 一个总体方差的检验 129

6.4.2 两个总体方差比的检验 130

本章图解：假设检验使用的分布 131

主要术语 132

思考与练习 132

第7章 类别变量分析 136

问题与思考：网购满意度与地区有关系吗？ 136

7.1 一个类别变量的拟合优度检验 136

7.1.1 期望频数相等 137

7.1.2 期望频数不等 139

7.2 两个类别变量的独立性检验 141

7.2.1 列联表与x2独立性检验 141

7.2.2 应用x2检验的注意事项 144

7.3 两个类别变量的相关性度量 144

7.3.1 φ系数和Cramer's V系数 144

7.3.2 列联系数 145

本章图解：类别变量分析方法 146

主要术语 147

思考与练习 147

第8章 方差分析 150

问题与思考：超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗？ 150

8.1 方差分析的基本原理 151

8.1.1 什么是方差分析 151

8.1.2 误差分解 152

8.2 单因子方差分析 153

8.2.1 数学模型 153

8.2.2 效应检验 154

8.2.3 多重比较 158

8.3 双因子方差分析 162

8.3.1 数学模型 162

8.3.2 主效应分析 163

8.3.3 交互效应分析 170

8.4 方差分析的假定及其检验 173

8.4.1 正态性检验 173

8.4.2 方差齐性检验 174

本章图解：方差分析过程 177

主要术语 178

思考与练习 178

第9章 一元线性回归 182

问题与思考：GDP与消费水平有关系吗？ 182

9.1 变量间的关系 183

9.1.1 确定变量之间的关系 183

9.1.2 相关关系的描述 184

9.1.3 关系强度的度量 186

9.2 一元线性回归模型的估计和检验 188

9.2.1 一元线性回归模型 189

9.2.2 参数的最小二乘估计 190

9.2.3 模型的拟合优度 193

9.2.4 模型的显著性检验 196

9.3 利用回归方程进行预测 198

9.3.1 平均值的置信区间 198

9.3.2 个别值的预测区间 198

9.4 用残差检验模型的假定 201

9.4.1 检验方差齐性 201

9.4.2 检验正态性 202

本章图解：一元线性回归的建模过程 204

主要术语 205

思考与练习 205

第10章 多元线性回归 209

问题与思考：不良贷款受哪些因素影响？ 209

10.1 多元线性回归模型 210

10.1.1 回归模型与回归方程 210

10.1.2 参数的最小二乘估计 211

10.2 拟合优度和显著性检验 214

10.2.1 模型的拟合优度 214

10.2.2 模型的显著性检验 216

10.3 多重共线性及其处理 217

10.3.1 多重共线性及其识别 217

10.3.2 变量选择与逐步回归 219

10.4 利用回归方程进行预测 223

10.5 哑变量回归 224

10.5.1 在模型中引入哑变量 224

10.5.2 含有一个哑变量的回归 225

本章图解：多元线性回归的建模过程 231

主要术语 232

思考与练习 232

第11章 时间序列预测 236

问题与思考：如何预测社会消费品零售总额？ 236

11.1 时间序列的成分和预测方法 237

11.1.1 时间序列的成分 237

11.1.2 预测方法的选择与评估 240

11.2 平稳序列的预测 241

11.3 趋势序列的预测 244

11.3.1 线性趋势预测 244

11.3.2 非线性趋势预测 247

11.4 多成分序列的预测 251

11.4.1 Winter指数平滑预测 252

11.4.2 分解预测 254

本章图解：时间序列预测的程序和方法 258

主要术语 259

思考与练习 259

附录SPSS操作提示 262

参考文献 267