管理类经典书系 管理统计学 第4版PDF电子书下载

第1章 管理统计学概述 1

1.1 统计和统计学 1

1.1.1 统计 1

1.1.2 统计学的研究对象 2

1.1.3 描述统计和推断统计 2

1.2 管理统计学的基本知识 3

1.2.1 管理统计学的起源与发展 3

1.2.2 管理统计学的应用 3

1.2.3 管理统计学与其他统计学学科的区别 4

1.3 统计学的基本知识 5

1.3.1 总体和个体 5

1.3.2 统计数据的类型 5

1.3.3 变量 5

1.3.4 统计指标及其形式 6

1.3.5 统计数列 7

第2章 数据的收集和整理 9

2.1 数据的收集 9

2.1.1 数据的来源 9

2.1.2 普查和抽样调查 10

2.1.3 调查方案 10

2.1.4 收集数据的方法 11

2.2 数据汇总方法 12

2.2.1 数量数据汇总方法 12

2.2.2 品质数据汇总方法 14

2.2.3 双变量相关关系和散点图 16

第3章 数据特征的描述 19

3.1 描述统计 19

3.1.1 描述统计的分类 19

3.1.2 集中趋势和离中趋势 20

3.2 正态分布特征的描述 20

3.2.1 众数、中位数、四分位数和均值 20

3.2.2 极差、四分位差、标准差和变异系数 21

3.3 偏态分布特征的描述 23

3.3.1 偏态分布：正偏态和负偏态 23

3.3.2 分组下的众数和中位数 24

3.3.3 分组下的均值及其与众数和中位数的关系 24

3.3.4 标准差、变异系数和偏度系数 25

3.4 双变量交叉分布特征的描述 25

3.4.1 相关关系与协方差 25

3.4.2 相关系数 27

第4章 时间序列分析 29

4.1 发展水平和发展速度分析 29

4.1.1 时间序列 29

4.1.2 发展水平和增长量 30

4.1.3 发展速度和增长率 30

4.2 序时平均数和平均发展速度 32

4.2.1 绝对数数列的序时平均数 32

4.2.2 相对数的序时平均数和平均数的序时平均数 32

4.2.3 几何法平均发展速度 33

4.2.4 累计法平均发展速度 33

4.3 长期趋势分析 34

4.3.1 移动平均长期趋势 34

4.3.2 最小平方直线趋势 36

4.3.3 非线性趋势 37

4.4 季节变动分析 38

4.4.1 月平均法 39

4.4.2 趋势剔除法 39

第5章 统计指数 45

5.1 统计指数及其编制方法 45

5.1.1 个体指数和总体指数 45

5.1.2 物价指数和物量指数 47

5.1.3 综合物价指数和加权平均物价指数 47

5.1.4 拉氏指数和派氏指数 48

5.2 一些很重要的价格指数 50

5.2.1 消费价格指数 50

5.2.2 生产价格指数 51

5.2.3 股票价格指数 52

5.3 综合评价指数 52

5.3.1 综合评价概述 52

5.3.2 标准比值综合评价指数 53

5.3.3 功效系数综合评价指数 54

第6章 概率及其分布 58

6.1 事件与概率 59

6.1.1 什么是概率 59

6.1.2 概率的统计定义 59

6.2 概率分布 60

6.2.1 数据波动与统计规律 60

6.2.2 概率分布 61

6.3 正态分布 62

6.3.1 正态分布的特点 62

6.3.2 标准正态分布 63

6.3.3 概率的计算方法 64

6.4 二项分布与泊松分布 66

6.4.1 二项分布 66

6.4.2 泊松分布 67

第7章 抽样与参数估计 70

7.1 简单随机抽样 70

7.1.1 从有限总体中抽样 71

7.1.2 从无限总体中抽样 72

7.2 点估计和区间估计 73

7.2.1 点估计的方法 73

7.2.2 点估计的性质 73

7.2.3 区间估计 74

7.3 抽样误差与概率保证 75

7.3.1 样本容量与抽样平均误差的关系 75

7.3.2 抽样误差与概率保证程度的关系 78

7.4 一个总体参数的区间估计 79

7.4.1 总体均值的区间估计 79

7.4.2 总体比率（成数）的区间估计 81

7.4.3 正态总体方差的区间估计 81

7.5 两个总体参数的区间估计 82

7.5.1 两个总体均值差的区间估计 82

7.5.2 两个总体比率差的区间估计 83

7.5.3 两个正态总体方差比的区间估计 83

7.6 用已知参数估计样本容量 84

7.6.1 样本容量的确定 84

7.6.2 影响样本必要抽样数目（样本容量）的因素 85

7.7 抽样方式及其参数估计 86

7.7.1 分层抽样 86

7.7.2 等距抽样 87

7.7.3 整群抽样 87

7.7.4 多种抽样方式灵活运用 88

第8章 参数检验 91

8.1 参数检验的思想 91

8.1.1 参数检验解决的问题 91

8.1.2 参数检验的主要思想 92

8.2 参数检验的步骤与两类错误 93

8.2.1 参数检验的步骤 93

8.2.2 参数检验中的两类错误 95

8.2.3 两类错误的概率α和β的关系 95

8.3 一个总体参数的假设检验 96

8.3.1 总体均值的假设检验 96

8.3.2 总体比率（成数）的假设检验 97

8.3.3 总体方差的假设检验 98

8.4 两个总体参数的假设检验 98

8.4.1 关于两个正态总体均值的检验 98

8.4.2 关于两个正态总体比率差的检验 100

8.4.3 关于两个正态总体方差比的检验 102

8.5 区间估计与参数检验的关系 103

8.5.1 区间估计与假设检验的关系 103

8.5.2 参数检验中的P值 104

第9章 非参数检验 107

9.1 非参数检验的概述 107

9.2 单个总体的非参数检验 108

9.2.1 单个总体的位置检验 108

9.2.2 单个总体的分布函数检验 110

9.3 两个总体的非参数检验 111

9.3.1 两个配对样本的检验 111

9.3.2 两个独立样本的检验 113

第10章 方差分析 117

10.1 方差分析的内容和思想 117

10.1.1 方差分析的内容 117

10.1.2 方差分析的原理 119

10.2 单因素方差分析 120

10.2.1 单因素方差分析的步骤 120

10.2.2 F分布与F值的计算 121

10.2.3 样本容量不等下方差分析 123

10.3 双因素方差分析 124

第11章 回归分析 129

11.1 回归分析方法 129

11.1.1 回归分析的定义 129

11.1.2 相关关系、函数关系与回归分析 130

11.1.3 回归模型的建立 131

11.2 总体回归、样本回归和误差项的标准假定 132

11.2.1 总体回归函数 132

11.2.2 样本回归函数 133

11.2.3 误差项的标准假定 134

11.3 总体方差的估计和最小平方估计的性质 134

11.3.1 总体方差的估计 134

11.3.2 最小平方估计量的性质 135

11.4 一元线性回归模型的估计、检验和预测 136

11.4.1 一元线性回归模型的估计 136

11.4.2 一元线性回归模型的检验 136

11.4.3 一元线性回归模型的预测 139

11.5 多元线性回归分析 142

11.5.1 标准的多元线性回归模型 142

11.5.2 多元回归模型的估计 142

11.5.3 多元回归模型的检验 144

11.5.4 多元回归模型的预测 146

11.5.5 非线性回归的直线化 147

11.5.6 多元回归统计案例：中国民航客运量影响因素分析与预测 148

11.5.7 多元回归统计案例：香港股市变动的原因分析 150

第12章 统计决策 155

12.1 统计决策概述 155

12.2 风险型决策方法 156

12.2.1 以期望值为准则的决策方法 156

12.2.2 以最大可能性为准则的决策方法 157

12.2.3 决策树 158

12.2.4 贝叶斯决策方法 159

第13章 大数据中的管理统计学 165

13.1 大数据概述 165

13.1.1 大数据的定义 165

13.1.2 大数据的特征 166

13.2 大数据时代对管理统计学的影响 167

13.2.1 推断统计、回归分析法的淘汰 167

13.2.2 大数据挖掘方法的兴起 167

13.2.3 从注重因果分析到注重相关分析 168

13.2.4 从结构化数据决策到非结构化数据决策 169

附录1 Excel统计函数一览表 171

附录2 常用统计表 176

参考文献 201