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第1章 绪论 1

1.1 数学与统计学 1

1.2 统计之亚哲学 2

1.2.1 统计哲学思想的发展历程 2

1.2.2 现代五大统计学派 4

1.2.3 统计与统计学的含义 4

1.2.4 统计学的研究对象 4

1.2.5 统计学的性质 6

1.2.6 统计学的分科 6

1.2.7 统计学的研究方法 7

1.3 统计学的发展和应用 8

1.3.1 统计学的产生和发展 8

1.3.2 现代统计学的应用和发展趋势 10

1.4 统计学的基本概念 12

1.4.1 统计总体和总体单位 12

1.4.2 标志 13

1.4.3 统计指标和统计指标体系 14

1.4.4 变量 16

1.4.5 统计描述和统计推断 17

1.5 Excel软件简介 17

1.5.1 中文Excel概述 17

1.5.2 Excel基本操作 20

思考与练习 24

第2章 统计数据的搜集 25

2.1 统计数据的类型与来源 25

2.1.1 统计数据的类型 25

2.1.2 统计数据的来源 28

2.1.3 统计数据的搜集方法 31

2.2 调查方案设计 34

2.2.1 统计指标和指标体系的设计 34

2.2.2 统计数据采集方案设计 37

2.3 调查问卷设计 38

2.3.1 问卷的意义及内容 38

2.3.2 问卷回答的类型和方式 39

2.3.3 问卷调查方法的种类 43

2.3.4 问题的种类和设计原则 43

2.3.5 问题的表述 45

2.3.6 设计答案应该注意的原则 45

2.3.7 统计数据的误差 45

思考与练习 57

第3章 统计数据的整理与展示 58

3.1 统计数据的预处理 59

3.1.1 数据审核 59

3.1.2 数据筛选 59

3.1.3 数据排序 59

3.2 品质型数据的汇总 59

3.2.1 品质型数据的频数分布 59

3.2.2 品质型数据的图形展示 61

3.3 数值型数据的汇总 63

3.3.1 频数分布 63

3.3.2 数值型数据的图形展示 65

3.3.3 累积频数分布及其图形展示 67

3.3.4 探索性数据分析：茎叶图 68

3.4 多变量之间关系的描述 70

3.4.1 列联表 70

3.4.2 散点图 71

3.4.3 时间序列图 72

3.5 Excel在统计数据整理和展示中的应用 73

3.5.1 Excel在数据预处理中的应用 73

3.5.2 Excel在品质型数据汇总中的应用 77

3.5.3 Excel在数值型数据汇总中的应用 81

思考与练习 84

第4章 数据的概括性度量 88

4.1 总规模度量 89

4.1.1 总量指标的意义 89

4.1.2 总量指标的种类 89

4.1.3 应用总量指标应注意的问题 90

4.2 相对度量 90

4.2.1 相对指标的意义 90

4.2.2 相对指标的种类及其计算方法 90

4.2.3 应用相对指标应注意的问题 92

4.3 集中趋势的度量 92

4.3.1 统计平均数的含义与作用 92

4.3.2 数值平均数 93

4.3.3 位置平均数 100

4.4 离散趋势的度量 104

4.4.1 变异指标的含义与作用 104

4.4.2 极差、四分位差与异众比率 105

4.4.3 方差与标准差 106

4.4.4 相对位置的测量：标准分数 108

4.4.5 经验法则 108

4.4.6 变异系数 108

4.5 偏态和峰度的测度 109

4.5.1 统计动差 109

4.5.2 偏度 110

4.5.3 峰度 110

4.6 用Excel计算描述统计量 111

思考与练习 114

第5章 概率与概率分布 118

5.1 事件及其概率 118

5.1.1 随机事件和样本空间 118

5.1.2 概率和频率 119

5.1.3 古典概型 120

5.2 离散型概率分布 121

5.2.1 随机变量 121

5.2.2 一维离散型随机变量的概念 121

5.2.3 常见的离散型随机变量及其分布 122

5.2.4 多维随机变量 125

5.2.5 边际分布列 125

5.2.6 随机变量的相互独立性 126

5.2.7 随机变量函数及其分布 127

5.2.8 数学期望的定义及性质 128

5.2.9 方差的定义及性质 130

5.3 连续型概率分布 131

5.3.1 问题的提出 131

5.3.2 分布函数的定义与性质 132

5.3.3 一维连续型随机变量及其分布 134

5.3.4 一维连续型随机变量函数的分布 139

思考与练习 141

第6章 抽样推断及参数估计 143

6.1 统计推断的相关概念 143

6.2 抽样分布 144

6.2.1 统计量 144

6.2.2 样本统计量的分布（常见的抽样分布） 145

6.3 抽样估计 149

6.3.1 点估计 149

6.3.2 点估计中的矩估计法及最大似然估计法 150

6.4 Excel在抽样推断中的应用 153

思考与练习 155

第7章 假设检验 157

7.1 假设检验的基本原理 157

7.1.1 问题的提出 158

7.1.2 假设检验的基本思想 158

7.1.3 假设检验的基本步骤 159

7.2 一个总体参数的假设检验 159

7.2.1 总体均值的检验 159

7.2.2 总体比例的检验 161

7.2.3 总体方差的检验 162

7.3 两个总体参数的假设检验 163

7.3.1 两个总体均值之差的检验 163

7.3.2 两个总体比例之差的检验 166

7.3.3 两个总体方差之比的检验 166

7.4 假设检验的错误分析与控制 168

7.5 Excel在假设检验中的应用 169

7.5.1 两个总体均值差的检验 169

7.5.2 两个总体的方差比检验 170

思考与练习 171

第8章 方差分析 174

8.1 方差分析的基本原理 175

8.1.1 基本概念 175

8.1.2 方差分析的基本思想 176

8.1.3 方差分析的适用条件 177

8.2 单因素的方差分析 177

8.2.1 提出假设 177

8.2.2 构造检验统计量 177

8.2.3 做出判断 178

8.3 双因素的方差分析 178

8.3.1 无交互作用的双因素方差分析 179

8.3.2 有交互作用的双因素方差分析 181

8.4 Excel在方差分析中的应用 183

8.4.1 单因素方差分析的Excel操作 183

8.4.2 无交互作用的双因素方差分析的Excel操作 184

8.4.3 有交互作用的双因素方差分析的Excel操作 185

思考与练习 187

第9章 相关分析与回归分析 191

9.1 相关分析 192

9.1.1 基本概念 192

9.1.2 相关系数 193

9.1.3 相关系数的显著性检验 194

9.2 一元线性回归分析 195

9.2.1 回归分析 195

9.2.2 经典线性回归模型 195

9.2.3 一元线性回归模型的估计 198

9.2.4 一元线性回归模型的拟合优度 200

9.2.5 一元线性回归模型的假设检验 201

9.2.6 残差分析 202

9.2.7 回归结果的报告 203

9.2.8 一元线性回归模型的预测 203

9.3 多元线性回归分析 204

9.3.1 多元线性回归模型 204

9.3.2 多元线性回归模型的估计 205

9.3.3 多元线性回归模型的拟合优度 206

9.3.4 多元线性回归模型的假设检验 207

9.4 Excel在相关与回归分析中的应用 208

9.4.1 Excel在相关分析中的应用 208

9.4.2 Excel在一元线性回归分析中的应用 210

9.4.3 Excel在多元线性回归分析中的应用 211

思考与练习 213

第10章 时间序列分析 218

10.1 时间序列分析的基本问题 219

10.1.1 时间序列的概念及作用 219

10.1.2 时间序列的分类 219

10.1.3 时间序列的编制原则 221

10.2 时间序列的水平分析 221

10.2.1 发展水平和平均发展水平 221

10.2.2 增长量与平均增长量 226

10.3 时间序列的速度分析 227

10.3.1 发展速度和增长速度 227

10.3.2 平均发展速度和平均增长速度 229

10.4 时间序列的趋势分析 230

10.4.1 时间序列的4种成分 230

10.4.2 长期趋势测定与预测的意义 231

10.5 时间序列的季节变动分析 235

10.5.1 同期平均法 235

10.5.2 趋势剔除法 237

10.6 Excel在时间序列分解分析中的应用 238

思考与练习 246

第11章 统计指数 250

11.1 统计指数概述 250

11.1.1 指数的概念 250

11.1.2 指数的作用 251

11.1.3 指数的种类 251

11.2 综合指数法和平均指数法 253

11.2.1 综合指数法 253

11.2.2 平均指数法 257

11.3 指数体系与因素分析 259

11.3.1 指数体系的概念和作用 259

11.3.2 因素分析 260

11.3.3 综合指数因素分析 260

11.3.4 指数体系中的因素推算 263

11.4 常用的统计指数 263

11.4.1 工业生产指数 264

11.4.2 股票价格指数 264

11.4.3 居民消费价格指数（CPI） 264

11.5 Excel在统计指数中的应用 266

思考与练习 270

第12章 统计决策 273

12.1 统计决策概述 273

12.1.1 引言 273

12.1.2 统计决策的基本要素 274

12.1.3 收益矩阵 274

12.1.4 机会损失 275

12.2 决策标准 275

12.2.1 期望收益 275

12.2.2 期望机会损失 276

12.2.3 风险回报率 276

12.3 不确定性决策的策略 277

12.3.1 最大最大策略 277

12.3.2 最大最小策略 278

12.3.3 最小最大后悔值策略 278

12.3.4 等可能性策略 278

思考与练习 280

附录 常用统计表 282

附表1 正态分布概率表 282

附表2 t分布临界值表 284

附表3 x2分布临界值表 285

附表4 F分布临界值表（α=0.05） 286

参考文献 288