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第1章 绪论 1

1.1统计数据与统计学 2

1.1.1统计数据 2

1.1.2统计学 3

1.2统计学的历史 3

1.3统计学的分类 4

1.4统计学基本概念 6

1.4.1随机变量及其分布 6

1.4.2总体和总体分布 7

1.4.3样本和样本分布 7

1.4.4统计量 8

1.5常用分布 9

1.5.1正态分布 9

1.5.2X2分布 11

1.5.3 t分布 12

1.5.4 F分布 13

1.5.5二项分布 14

1.5.6泊松分布 14

1.6正态总体的抽样分布 14

1.7统计软件SPSS简介 17

本章小结 17

思考题 18

练习题 18

案例 18

第2章 数据的描述 21

2.1数据的计量与分类 21

2.2数据的收集 23

2.2.1数据的间接来源 23

2.2.2数据的直接来源 23

2.3数据的整理 24

2.3.1分类数据和顺序数据的整理 24

2.3.2数值型数据的整理 27

2.4集中趋势的度量 39

2.4.1均值 39

2.4.2几何平均数 41

2.4.3调和平均数 42

2.4.4众数 44

2.4.5中位数 45

2.4.6四分位数 47

2.4.7众数、中位数和均值的比较 48

2.5离散程度的度量 48

2.5.1极差 48

2.5.2四分位差 49

2.5.3方差和标准差 49

2.5.4变异系数 52

2.6分布偏态与峰度 53

2.6.1偏态及其测定 53

2.6.2峰度及其测定 55

2.7统计表 57

本章小结 58

思考题 59

练习题 59

案例 62

第3章 参数估计 64

3.1点估计及点估计的求法 64

3.1.1矩估计法 65

3.1.2最大似然法 66

3.2点估计的评价标准 69

3.2.1无偏性 69

3.2.2有效性 71

3.2.3一致性（相合性） 72

3.3区间估计 73

3.3.1区间估计的概念 73

3.3.2单个正态总体参数的区间估计 73

3.3.3两个正态总体参数的区间估计 77

3.3.4非正态总体参数的区间估计 81

本章小结 82

思考题 83

练习题 83

案例 84

第4章 假设检验 86

4.1假设检验的一般问题 87

4.1.1假设检验的概念 87

4.1.2假设检验的原理 88

4.1.3假设检验的步骤 89

4.1.4假设检验中的两类错误 90

4.1.5双侧检验和单侧检验 91

4.1.6假设检验的p值 92

4.2一个正态总体的检验 93

4.2.1总体均值μ的检验：Z检验 93

4.2.2单个正态总体方差2σ的假设检验：X2检验 99

4.3两个正态总体的检验 100

4.3.1两个正态总体均值差的检验：t检验 100

4.3.2两个正态总体方差比的检验：F检验 103

4.3.3成对数据的检验：t检验 105

4.4非正态总体参数的检验 107

4.4.1非正态总体的大样本方法 107

4.4.2指数分布参数的检验 108

4.4.3总体比例p的检验 109

本章小结 111

思考题 112

练习题 112

案例 112

第5章 方差分析 114

5.1方差分析的思想及基本概念 114

5.2单因素方差分析（ANOVA） 115

5.2.1单因素方差分析的数据结构 115

5.2.2单因素方差分析的统计模型 115

5.2.3单因素方差分析检验过程和方差分析表 116

5.2.4多个总体的差异性检验 118

5.3双因素方差分析 120

5.3.1双因素方差分析的数据结构 120

5.3.2有可加效应的双因素方差分析 120

5.3.3有交互效应的双因素方差分析 123

本章小结 125

思考题 126

练习题 126

案例 128

第6章 回归分析 130

6.1相关分析 131

6.1.1相关的概念 131

6.1.2相关的种类 131

6.1.3相关关系的度量 133

6.2一元线性回归 136

6.2.1回归的含义 136

6.2.2一元线性回归 136

6.2.3最小二乘估计 137

6.2.4回归方程的检验 141

6.2.5估计与预测 144

6.3多元线性回归 146

6.3.1多元线性回归模型 146

6.3.2多元线性回归方程的检验 147

6.3.3估计与预测 151

6.4虚拟变量回归 151

6.5 Logistic回归 153

6.6回归分析的扩展 155

6.6.1异方差 155

6.6.2多重共线 158

6.7可化为线性情形的非线性回归 160

6.7.1幂函数 160

6.7.2对数函数 160

6.7.3指数函数 161

6.7.4双曲函数 161

本章小结 163

思考题 163

练习题 164

案例 168

第7章 时间序列分析 171

7.1时间序列的基本概念 172

7.1.1时间序列的定义 172

7.1.2时间序列的自相关系数 172

7.1.3时间序列的平稳性 173

7.1.4时间序列的差分 173

7.2时间序列的趋势分析法 175

7.2.1指数平滑法 175

7.2.2时间趋势的线性模型分析 177

7.3Box-Jenkins模型 178

7.3.1 ARMA模型 178

7.3.2 ARMA模型的参数估计及模型检验 179

7.3.3 ARMA模型的模型识别 180

7.3.4 ARIMA模型 183

7.4时间序列的季节分解 187

本章小结 190

思考题 190

练习题 190

案例 194

第8章 抽样调查理论与方法 195

8.1抽样调查概述 196

8.1.1抽样调查的概念 196

8.1.2抽样调查的作用 200

8.1.3抽样调查的应用领域 200

8.2抽样调查的基本概念 201

8.2.1总体与样本 201

8.2.2总体参数与统计量 202

8.2.3抽样单元与抽样框 203

8.2.4抽样方法与样本可能数目 204

8.2.5精度与费用 206

8.3抽样误差 206

8.3.1抽样调查中误差的来源 206

8.3.2抽样平均误差、方差与偏差 207

8.3.3抽样平均误差的计算 208

8.3.4抽样极限误差与置信水平 213

8.4抽样方案设计 215

8.4.1抽样方案设计的基本原则 215

8.4.2简单随机抽样 215

8.4.3分层抽样 216

8.4.4系统抽样 218

8.4.5整群抽样 220

8.5样本容量的确定 222

8.5.1影响样本容量确定的主要因素 222

8.5.2确定抽样单元数的方法 223

本章小结 225

思考题 226

练习题 226

案例 227

第9章 统计指数 230

9.1指数的概念与分类 231

9.1.1指数的概念与性质 231

9.1.2指数的分类 232

9.2总指数的编制方法 233

9.2.1总指数的编制原理 234

9.2.2加权综合指数 236

9.2.3加权平均指数 239

9.3指数体系与因素分析 243

9.3.1指数体系及其作用 243

9.3.2总量指标变动两因素分析 244

9.3.3平均指标变动两因素分析 245

9.4几种常用的指数 248

9.4.1工业生产指数 248

9.4.2居民消费价格指数和商品零售价格指数 248

9.4.3股票价格指数 251

本章小结 252

思考题 253

练习题 253

案例 255

第10章 统计决策 257

10.1统计决策的基本概念 258

10.1.1统计决策的概念及其基本特征 258

10.1.2统计决策中的重要概念——损益矩阵表 259

10.2完全不确定型决策 261

10.2.1完全不确定型决策准则 261

10.2.2各种决策准则比较 264

10.3一般风险型决策 265

10.3.1自然状态的概率分布估计 265

10.3.2风险型决策的准则 265

10.4贝叶斯决策 270

10.4.1决策树 270

10.4.2贝叶斯决策的概念 273

10.4.3先验分析、预后验分析和后验分析 273

10.4.4完全信息和样本信息的期望价值 275

10.4.5完整的贝叶斯决策过程 278

本章小结 280

思考题 281

练习题 281

案例 282

附录 284

附表1标准正态分布表 284

附表2 t分布表 286

附表3X2分布表 288

附表4 F分布表 292

附表5相关系数检验临界值表 301

参考文献 302