管理统计学 第2版PDF电子书下载

第一章 绪论 1

案例与背景 1

第一节 管理现实中的统计应用 2

第二节 管理统计学的含义、特点和内容 3

第三节 管理统计学的产生和发展 5

第二章 统计数据的搜集与整理 8

案例与背景 8

第一节 数据的计量与类型 8

1.1 数据的计量尺度 8

1.2 统计数据的类型 9

1.3 绝对数与相对数 11

第二节 统计数据的搜集与可靠性分析 11

2.1 总体与样本 11

2.2 统计调查方式 13

2.3 数据的搜集方法 14

2.4 调查方案的设计 15

2.5 资料的质量分析和可靠性分析 17

第三节 抽样调查中的基本概念 18

3.1 概率抽样与非概率抽样 19

3.2 抽样误差和处理 20

第四节 抽样方法介绍 21

4.1 简单随机抽样（simple random sampling） 22

4.2 分层抽样（reduced sampling） 22

4.3 等距抽样（systematic sampling） 23

4.4 整群抽样（cluster sampling） 23

案例分析 24

第二章小结 24

第二章习题 25

第三章 统计数据的概括性描述 27

案例与背景 27

第一节 统计数据的整理与展示 27

1.1 数据的预处理 27

1.2 频数分布表的编制与图示 28

1.3 统计数据的其他图示法 35

第二节 数据集位置的测度 39

2.1 众数 39

2.2 中位数 42

2.3 均值 44

2.4 众数、中位数和均值的比较 48

第三节 数据集离散程度的测度 49

3.1 极差 49

3.2 总体方差和样本方差 50

3.3 变异系数 54

3.4 数据的标准化 55

第四节 数据集的峰度与偏度 55

4.1 偏度（skewness） 55

4.2 峰度（kurtosis） 56

第三章小结 59

第三章习题 59

第四章 抽样与参数估计 62

案例与背景 62

第一节 抽样与抽样分布 63

1.1 样本平均数的抽样分布 63

1.2 样本比例的抽样分布 66

1.3 x2分布和t分布 67

1.4 F分布 70

第二节 参数估计的一般问题 71

2.1 估计量与估计值 71

2.2 点估计与区间估计 71

2.3 估计量的优良性准则 74

第三节 总体参数的区间估计 75

3.1 一个总体参数的区间估计 75

3.2 两个总体参数的区间估计 83

第四节 样本容量的确定 91

4.1 一个总体情形的样本容量确定 91

4.2 两个总体情形的样本容量确定 93

案例分析 94

第四章小结 99

第四章习题 100

第五章 假设检验 103

案例与背景 103

第一节 假设检验的基本原理 104

1.1 假设检验的基本思想 104

1.2 假设检验的步骤 105

1.3 假设检验中的两类错误 108

1.4 双侧检验和单侧检验 111

第二节 假设检验的应用 112

2.1 一个总体情形的假设检验 112

2.2 两个总体情形的假设检验 119

2.3 两个总体均值之差的假设检验 120

第三节 假设检验中的其他问题 127

3.1 区间估计与假设检验的关系 127

3.2 假设检验中的P值 128

案例分析 135

第五章小结 137

第五章习题 138

第六章 分类资料的假设检验 143

案例与背景 143

第一节 x2检验 143

1.1 简单四格表检验 143

1.2 行×列表检验 145

1.3 交叉列联表检验 146

第二节 单因素法 153

第三节 精确概率法 153

3.1 四格表x2值的校正 153

3.2 四格表x2检验的应用条件 154

案例分析 155

第六章小结 156

第六章习题 156

第七章 方差分析 159

案例与背景 159

第一节 方差分析的基本问题 159

1.1 方差分析的内容 159

1.2 方差分析的原理 160

1.3 F分布 160

第二节 单因素方差分析 160

2.1 单因素方差分析的步骤 160

2.2 单因素方差分析中的其他问题 162

第三节 双因素方差分析 164

3.1 双因素方差分析的类型 164

3.2 双因素方差分析的数据结构 165

3.3 离差平方和的分解 165

3.4 软件实习 167

第七章小结 168

第七章习题 168

第八章 相关分析与回归分析 172

案例与背景 172

第一节 相关分析 172

1.1 函数关系 172

1.2 相关关系 172

1.3 相关系数 173

1.4 相关系数的检验 174

1.5 软件实习 174

第二节 简单回归分析 175

2.1 一元线性回归模型 176

2.2 回归方程的估计 176

2.3 回归模型的检验 177

2.4 用回归方程预测 179

2.5 可线性化的非线性回归分析 179

第三节 多重线性回归分析 180

3.1 多重线性回归模型 180

3.2 回归参数的估计 180

3.3 虚拟变量的概念和应用 181

3.4 回归模型的检验与预测 181

3.5 建模应注意事项 181

3.6 软件实习 181

第四节 时间序列分析 185

4.1 时间序列概念 185

4.2 时间序列的分类 186

4.3 趋势预测方法 186

4.4 季节影响因素的度量 188

4.5 循环波动 189

第八章小结 189

第八章习题 189