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第1章 总论 1

1.1 统计学概述 1

1.1.1 统计及统计学的含义 1

1.1.2 统计学研究的对象及特点 2

1.1.3 统计学的应用领域 2

1.2 统计学的分类 3

1.2.1 描述统计学和推断统计学 3

1.2.2 理论统计学和应用统计学 4

1.3 统计学的基本内容 4

1.3.1 统计数据的类型 4

1.3.2 统计学中的几个基本概念 6

1.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析 7

习题 8

第2章 统计数据的收集与处理 9

2.1 统计数据的来源 9

2.1.1 统计数据的间接来源与处理 10

2.1.2 统计数据的直接来源与处理 10

2.2 抽样调查数据的收集 11

2.2.1 调查方案的设计 11

2.2.2 问卷调查的设计 15

2.3 统计数据质量 19

2.3.1 统计数据的误差 19

2.3.2 统计数据的质量要求 19

2.3.3 降低统计数据误差的措施 19

2.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——数据的收集 20

2.4.1 调查问卷的设计 20

2.4.2 自动接收问卷结果的设置 24

2.4.3 “自动统计调查结果”工作表的隐藏和问卷邮件的发送 26

2.4.4 调查结果资料库的创建 27

习题 37

第3章 统计数据的整理与图形展示 39

3.1 定性数据的整理与图形展示 40

3.1.1 定性数据的整理 40

3.1.2 定性数据的图形展示 41

3.2 定量数据的整理与图形展示 43

3.2.1 未分组的定量数据的整理与图形展示 43

3.2.2 分组的定量数据的整理与图形展示 44

3.2.3 多维定量数据的整理与图形展示 48

3.3 统计表的使用 48

3.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——样本组成分析 49

3.4.1 性别结构的分析 49

3.4.2 年龄结构的分析 52

习题 54

第4章 统计数据的指标度量 57

4.1 集中趋势的指标 57

4.1.1 分类数据——众数 58

4.1.2 顺序数据：中位数和四分位数 59

4.1.3 数值数据——平均数 62

4.1.4 众数、中位数和平均数的关系 63

4.1.5 众数、中位数和平均数应用的注意事项 64

4.2 离散程度的绝对指标 64

4.2.1 分类数据——异众比率 64

4.2.2 顺序数据——四分位差 66

4.2.3 数值数据——方差和标准差 66

4.2.4 相对离散程度——离散系数 68

4.3 数据的相对位置测量——标准分数 68

4.4 偏态与峰态的指标度量 69

4.4.1 偏态及偏态系数 69

4.4.2 峰态及峰态系数 70

4.5 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——描述性统计指标 70

4.5.1 不同性别的啤酒印象分数分布情况 71

4.5.2 不同学历的啤酒的印象分数分布情况 76

习题 78

第5章 参数估计 82

5.1 几个重要的统计分布 82

5.1.1 正态分布 83

5.1.2 标准正态分布 83

5.1.3 X2（卡方）分布 83

5.1.4 t分布 83

5.1.5 F分布 84

5.2 样本抽样分布 84

5.2.1 样本均值的抽样分布 84

5.2.2 样本比例的抽样分布 86

5.2.3 样本方差的抽样分布 87

5.3 参数估计的基本理论 87

5.3.1 参数估计的含义 87

5.3.2 参数估计的几个基本概念 87

5.3.3 评价估计量的标准 89

5.3.4 参数估计的思路 91

5.4 一个总体的参数区间估计 91

5.4.1 总体均值的区间估计 91

5.4.2 总体比例的区间估计 96

5.4.3 总体方差的区间估计 98

5.5 样本容量的确定 99

5.5.1 估计总体均值时样本容量的确定 99

5.5.2 估计总体比例时样本容量的确定 100

习题 101

第6章 假设检验 105

6.1 假设检验的基本理论 106

6.1.1 假设检验的定义 106

6.1.2 假设检验的基本步骤 106

6.2 一个总体参数的假设检验 113

6.2.1 一个总体均值的假设检验 113

6.2.2 一个总体比例的假设检验 119

6.2.3 一个总体方差的假设检验 120

6.3 两个总体参数的假设检验 122

6.3.1 两个总体均值之差的假设检验 122

6.3.2 两个总体比例之差的假设检验 128

6.3.3 两个总体方差之比的假设检验 130

6.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——啤酒印象与性别的相关性分析 132

习题 135

第7章 方差分析 140

7.1 方差分析的基本理论 141

7.1.1 方差分析的定义 141

7.1.2 方差分析中的几个基本概念 142

7.1.3 方差分析的基本思路 142

7.1.4 方差分析的条件 143

7.2 单因素方差分析 144

7.2.1 数据结构 144

7.2.2 单因素方差分析的基本步骤 144

7.2.3 方差分析表 148

7.2.4 关系强度的测量 149

7.2.5 多重分析比较 149

7.3 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——啤酒印象与学历的相关性分析 151

习题 152

第8章 相关与一元回归分析 156

8.1 相关分析的基本理论 157

8.1.1 变量间的关系 157

8.1.2 相关分析 157

8.2 一元线性回归分析 162

8.2.1 回归分析的含义 162

8.2.2 一元线性回归模型 162

8.2.3 参数的最小二乘估计 163

8.2.4 样本回归方程的评价 165

8.2.5 一元线性回归方程的统计检验 168

8.3 一元线性回归模型的预测 174

8.3.1 点估计 174

8.3.2 区间估计 174

8.4 多元线性回归分析 176

8.4.1 多元线性回归模型的含义 176

8.4.2 最小二乘法 177

8.4.3 样本回归方程的评价 177

8.4.4 显著性检验 178

8.5 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——啤酒销售量预测 178

习题 185

附录 用Excel生成概率分布表 189

附表1 标准正态分布表 189

附表2 标准正态分布临界值表 191

附表3 t分布临界值表 192

附表4 X2分布表 194

附表5 F分布临界值表 197

习题答案 199

参考文献 208