Excel 2003在统计学中的应用PDF电子书下载

第1章 绪论 1

目录 1

1.1 什么是统计学 2

1.2 统计学的种类 2

1.2.1 描述统计学（Descriptive Statistics） 2

1.2.2 归纳统计学（Inductive Statistics） 2

1.3.1 变量与变量值 3

1.3.3 总体与样本 3

1.3.2 普查与抽查 3

1.3 统计学的基本概念 3

1.2.3 实验设计（Design of Experiment） 3

1.3.4 参数、观测值与统计量 4

1.3.5 变量的分类 4

1.4 Excel的统计分析功能 4

1.4.1 安装分析工具库 4

1.4.2 Excel的统计分析功能 6

1.5 统计数据的搜集与整理 8

1.5.1 数据的分类 8

1.6 频率分布 9

1.5.2 数据的整理 9

1.6.1 非连续序列（离散型变量）的频率分布表 10

1.6.2 连续序列的频率分布表 14

1.7 认识直方图 18

本章使用的函数 20

本章重点 21

本章习题 22

第2章 描述统计 23

2.1.1 平均值 24

2.1 集度 24

2.1.2 中值 28

2.1.3 众数（Mode） 30

2.1.4 修剪平均值（Trimmed Mean） 31

2.1.5 结论 33

2.2 离差（Dispersion） 33

2.2.1 极差（Range） 33

2.2.2 四分位差 33

2.2.3 方差与标准差 35

2.2.4 变差系数 38

2.3 偏度 40

2.3.1 动差法 41

2.3.2 Pearson法 41

2.4 峰度（KURT） 43

2.5 Excel的数据分析 45

2.5.1 描述统计 45

2.5.2 排位与百分比排位 48

本章使用的函数 50

本章习题 51

本章重点 51

第3章 概率理论与概率分布 53

3.1 概率理论 54

3.1.1 概率的运算 55

3.1.2 独立事件 55

3.1.3 条件概率 55

3.2 离散型随机变量概率分布 56

3.2.1 二项式分布 60

3.2.2 超几何分布 61

3.2.4 Poisson（泊松）分布 62

3.2.3 几何分布 62

3.3 连续型随机变量概率分布 63

3.4 Excel的数据分析——随机数发生器 63

3.4.1 参数的使用 64

3.4.2 均匀分布 65

3.4.3 正态分布 69

3.4.4 柏努利（Bernoulli）分布 70

3.4.5 二项式分布 72

3.4.6 泊松（Poisson）分布 73

3.4.7 模式分布 75

3.4.8 离散分布 76

本章使用的函数 78

本章重点 78

本章习题 78

第4章 常用概率分布 79

4.1 独立均匀分布 80

4.2 柏努利分布 83

4.3 超几何分布 86

4.4 二项式分布 92

4.5 泊松分布 95

4.6 正态分布 97

4.7 指数分布 100

本章使用的函数 105

本章重点 105

本章习题 106

第5章 抽样分布 109

5.1.2 抽样的方法 110

5.1.1 抽样的优点 110

5.1 抽样 110

5.1.3 抽样的原理 111

5.1.4 抽样的样本 111

5.2 Excel的抽样分析 113

5.3 抽样分布 118

5.3.1 正态分布 118

5.3.2 卡方分布 124

5.3.3 F分布 130

5.3.4 t分布 134

本章使用的函数 139

本章重点 139

本章习题 140

第6章 估计 141

6.1 理论基础 142

6.2 点估计 142

6.2.1 定义 142

6.2.3 实例演练 143

6.2.2 点估计的四准则 143

6.3 区间估计 147

6.3.1 定义 147

6.3.2 影响置信区间大小的四个因素 147

6.3.3 各种区间估计 148

6.4 总体平均数μ的估计 148

6.4.1 大样本（n≥30） 148

6.4.2 小样本（n＜30） 152

6.5.2 置信区间 155

6.5.3 CHIINV（）函数 155

6.5.1 卡方统计量 155

6.5 总体方差σ2的估计 155

6.5.4 实例演练 156

6.6 点二项式比例p的估计 158

6.6.1 区间估计 158

6.6.2 置信区间NORMSINV（）函数 159

6.6.3 实例演练 159

本章使用的函数 161

本章重点 161

本章习题 162

第7章 检验 165

7.1 理论基础 166

7.1.1 假设检验 166

7.1.2 虚无／对立假设 166

7.1.3 假设检验的形式 166

7.1.4 误差（Error） 167

7.2 样本平均数μ的检验 167

7.2.1 大样本的Z检验 167

7.2.2 小样本的t检验 171

7.3 样本方差σ2的检验 175

7.4 双样本平均差的检验 177

7.4.1 方差已知 177

7.4.2 方差未知且为大样本 178

7.4.3 方差未知且为小样本 178

7.5 单样本比例p的检验 180

7.6 双样本方差的检验 183

7.6.1 理论基础 183

7.6.2 F检验相关函数 183

7.6.3 Excel的统计分析工具——F检验：双样本方差的检验 186

本章使用的函数 189

本章重点 190

本章习题 190

第8章 方差分析 193

8.1 方差分析 194

8.1.1 理论基础 194

8.1.2 AVOVA的假设 194

8.1.3 分析步骤 195

8.2 单因素方差分析 195

8.2.1 理论基础 195

8.2.2 检验方法 196

8.2.3 单因素方差分析的操作 197

8.2.4 F检验的相关函数 198

8.3 Excel的数据分析——单因素方差分析 204

8.3.1 参数说明 204

8.3.2 双样本方差 205

8.3.3 多样本方差检验 207

8.4 双因素方差分析 209

8.4.1 无重复双因素的方差分析 209

8.4.2 可重复双因素的方差分析 213

本章使用的函数 219

本章重点 219

本章习题 220

第9章 相关分析 223

9.1 协方差 224

9.2 Excel的数据分析——协方差 226

9.3 相关系数 229

9.3.1 总体与样本 229

9.3.2 相关系数的特性 229

9.3.3 CORREL（）函数 230

9.3.4 XY散点图 232

9.4 Excel的数据分析——“相关系数”分析工具 235

本章使用的函数 237

本章重点 237

第10章 回归分析 239

10.1 简单回归分析 240

10.1.1 线性拟合的统计模型 240

10.1.2 线性拟合线 240

10.1.3 计算a与b——最小二乘原理 241

10.1.4 在XY散点图上添加趋势线 242

10.1.5 残差和判定系数 247

10.2 Excel的数据分析工具——回归 251

10.3 Excel的回归函数 257

10.3.1 计算a、b的函数 257

10.3.2 线性拟合分析 260

10.3.3 趋势与预测函数 262

10.3.4 指数拟合与曲线趋势 268

本章使用的函数 272

本章习题 273

本章重点 273

第11章 时间序列 275

11.1 理论基础 276

11.1.1 影响因素 276

11.1.2 常用的时间序列模型 277

11.2 长期趋势分析 277

11.2.1 最小二乘 277

11.2.2 移动平均 278

11.2.3 指数平滑 278

11.3.1 最小二乘（回归） 279

11.3 Excel的分析工具 279

11.3.2 移动平均 280

11.3.3 指数平滑 281

本章重点 295

本章习题 296

第12章 卡方检验 297

12.1 无参数统计 298

12.2 适合度检验（Goodness of Fit Test） 298

12.3 独立性检验（Test of Independence） 303

12.4 一致性x2检验 305

12.5 x2中值检验 308

本章使用的函数 311

本章重点 311

本章习题 312

附录A Excel的统计函数 315

A.1 数学函数 316

A.1.1 FACT（）函数 316

A.1.2 COMBIN（）函数 316

A.1.3 PERMUT（）函数 317

A.1.4 RAND（）函数 318

A.1.5 RANK（）函数 319

A.2 计数函数 320

A.2.1 COUNT（）函数 320

A.2.2 COUNTA（）函数 321

A.2.3 COUNTBLANK（）函数 322

A.2.4 COUNTIF（）函数 323

A.2.5 FREQUENCY（）函数 323

A.3.2 AVERAGEA（）函数 325

A.3 平均数 325

A.3.1 AVERAGE（）函数 325

A.3.3 AVEDEV（）函数 326

A.3.4 GEOMEAN（）函数 327

A.3.5 HARMEAN（）函数 327

A.4 第k位数 328

A.4.1 SMALL（）函数 328

A.4.2 PERCENTILE（）函数 329

A.4.3 PERCENTRANK（）函数 329

A.4.5 MAXA（）函数 330

A.4.4 MAX（）函数 330

A.4.6 MEDIAN（）函数 331

A.4.7 MIN（）函数 332

A.4.8 MINA（）函数 332

A.4.9 MODE（）函数 333

A.5 偏差统计量 333

A.5.1 SKEW（）函数 333

A.5.2 KURT（）函数 334

A.5.3 STDEV（）函数 335

A.5.4 STDEVA（）函数 336

A.5.6 STDEVPA（）函数 337

A.5.5 STDEVP（）函数 337

A.5.7 VAR（）函数 338

A.5.8 VARA（）函数 339

A.5.9 VARP（）函数 340

A.5.10 VARPA（）函数 340

A.6 概率分布 341

A.6.1 PROB（）函数 341

A.6.3 BETAINV（）函数 342

A.6.2 BETADIST（）函数 342

A.6.4 BINOMDIST（）函数 343

A.6.5 CRITBINOM（）函数 344

A.6.6 HYPGEOMDIST（）函数 345

A.6.7 NEGBINOMDIST（）函数 346

A.6.8 NORMDIST（）函数 347

A.6.9 NORMINV（）函数 347

A.6.10 NORMSDIST（）函数 348

A.6.11 NORMSINV（）函数 348

A.6.12 EXPONDIST（）函数 349

A.6.13 LOGNORMDIST（）函数 350

A.6.14 POISSON（）函数 350

A.6.15 LOGINV（）函数 351

A.7 抽样分布 352

A.7.1 CHIDIST（）函数 352

A.7.2 CHIINV（）函数 352

A.7.3 FDIST（）函数 353

A.7.4 FINV（）函数 354

A.7.5 GAMMADIST（）函数 354

A.7.6 GAMMAINV（）函数 355

A.7.7 GAMMALN（）函数 356

A.8 估计相关 357

A.8.1 CONFIDENCE（）函数 357

A.8.2 FTEST（）函数 358

A.9 检验相关 358

A.10 相关分析 359

A.10.1 CORREL（）函数 359

A.10.2 COVAR（）函数 360

A.10.4 FISHER（）函数 361

A.10.3 DEVSQ（）函数 361

A.10.5 FISHERINV（）函数 362

A.11 回归分析 362

A.11.1 FORECAST（）函数 362

A.11.2 GROWTH（）函数 363

A.11.3 INTERCEPT（）函数 364

A.11.4 LINEST（）函数 365

A.11.5 LOGEST（）函数 368

A.11.7 SLOPE（）函数 370

A.11.6 PEARSON（）函数 370

A.11.8 STANDARDIZE（）函数 371

A.11.9 TDIST（）函数 371

A.11.10 TINV（）函数 372

A.11.11 TREND（）函数 373

A.11.12 TTEST（）函数 374

A.11.13 WEIBULL（）函数 375

A.11.14 ZTEST（）函数 376

A.11.15 RSQ（）函数 376