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应用统计学
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社会科学

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:贾俊平编著
  • 出 版 社:北京:高等教育出版社
  • 出版年份:2014
  • ISBN:9787040395112
  • 页数:213 页
图书介绍:本书共10章,内容包括统计、数据和计算机,用图表展示数据,用统计量描述数据,概率分布,参数估计,假设检验,类别变量分析,相关与回归分析,时间序列预测,指数。章首以“开篇案例”引入,章末以“主要术语”总结,便于学生对各章知识点的理解与掌握。全书结合统计软件SPSS和Excel,培养学生对统计方法的实际操作能力。本书选材立足统计应用,写法通俗易懂,可作为高等学校经济管理类专业本科生统计学课程教材,也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医药专业的教材或参考书,对广大社会工作者也具参考价值。
《应用统计学》目录

第1章 统计、数据和计算机 1

1.1 统计及其应用领域 3

1.1.1 统计学研究什么 3

1.1.2 统计的应用 5

1.2 怎样获得统计数据 9

1.2.1 变量与数据 9

1.2.2 数据的来源 10

1.3 统计与计算机 11

主要术语 15

软件应用 15

思考与练习 15

第2章 用图表展示数据 17

2.1 用图表展示类别数据 19

2.1.1 生成频数分布表 19

2.1.2 类别数据的图示 23

2.2 用图表展示定量数据 27

2.2.1 生成频数分布表 27

2.2.2 定量数据的图示 29

2.3 合理使用图表 40

主要术语 41

软件应用 41

思考与练习 42

第3章 用统计量描述数据 45

3.1 位置的描述 47

3.1.1 平均数 47

3.1.2 中位数和分位数 49

3.1.3 用哪个值代表一组数据的位置 51

3.2 离散程度的描述 52

3.2.1 极差和四分位差 53

3.2.2 方差和标准差 53

3.2.3 比较几组数据的离散程度:变异系数 56

3.3 分布形状的描述 58

主要术语 59

软件应用 59

思考与练习 59

第4章 概率分布 61

4.1 度量事件发生的可能性 63

4.2 随机变量的概率分布 64

4.2.1 随机变量及其概括性度量 64

4.2.2 随机变量的概率分布 67

4.2.3 其他几个重要的统计分布 71

4.3 样本统计量的概率分布 74

4.3.1 统计量及其分布 74

4.3.2 样本均值的分布 75

4.3.3 样本比例的分布 79

4.3.4 统计量的标准误差 79

主要术语 81

软件应用 81

思考与练习 81

第5章 参数估计 83

5.1 参数估计的基本原理 85

5.1.1 点估计与区间估计 85

5.1.2 评价估计量的标准 90

5.2 总体均值的区间估计 92

5.2.1 大样本的估计 92

5.2.2 小样本的估计 94

5.3 总体比例的区间估计 96

5.4 总体方差的区间估计 97

5.5 样本量的确定 99

5.5.1 估计总体均值时样本量的确定 99

5.5.2 估计总体比例时样本量的确定 100

主要术语 102

软件应用 102

思考与练习 102

第6章 假设检验 105

6.1 假设检验的基本原理 107

6.1.1 怎样提出假设 107

6.1.2 怎样做出决策 109

6.1.3 怎样表述决策结果 115

6.2 总体均值的检验 118

6.2.1 大样本的检验 118

6.2.2 小样本的检验 121

6.3 总体比例的检验 123

6.4 总体方差的检验 124

主要术语 126

软件应用 126

思考与练习 126

第7章 类别变量分析 129

7.1 一个类别变量的拟合优度检验 131

7.1.1 期望频数相等 131

7.1.2 期望频数不等 134

7.2 两个类别变量的独立性检验 136

7.2.1 列联表与χ2独立性检验 136

7.2.2 应用χ2检验应注意的问题 139

7.3 两个类别变量的相关性度量 140

7.3.1 ?系数和Cramer's V系数 140

7.3.2 列联系数 141

主要术语 143

软件应用 143

思考与练习 143

第8章 相关与回归分析 145

8.1 变量间关系的度量 147

8.1.1 变量间是什么样的关系 147

8.1.2 用散点图描述相关关系 148

8.1.3 用相关系数度量关系强度 151

8.2 一元线性回归 154

8.2.1 一元线性回归模型 154

8.2.2 参数的最小二乘估计 155

8.2.3 回归直线的拟合优度 158

8.2.4 显著性检验 161

8.3 利用回归方程进行预测 163

8.3.1 平均值的置信区间 163

8.3.2 个别值的预测区间 164

主要术语 168

软件应用 168

思考与练习 168

第9章 时间序列预测 171

9.1 时间序列的成分和预测方法 173

9.1.1 时间序列的成分 173

9.1.2 预测方法的选择与评估 176

9.2 平稳序列的预测 178

9.2.1 移动平均预测 178

9.2.2 简单指数平滑预测 178

9.3 趋势预测 181

9.3.1 线性趋势预测 181

9.3.2 非线性趋势预测 186

9.4 多成分序列的预测 190

9.4.1 分解预测 190

9.4.2 Winter指数平滑预测 194

主要术语 198

软件应用 198

思考与练习 199

第10章 指数 201

10.1 指数的含义与分类 203

10.2 加权指数的编制 203

10.2.1 加权综合指数 204

10.2.2 加权平均指数 205

10.3 几种常用的价格指数 207

10.3.1 居民消费价格指数 208

10.3.2 工业生产者出厂价格指数 208

10.3.3 股票价格指数 208

主要术语 210

思考与练习 210

参考书目 211

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