第1章 统计和统计数据 2
1.1 统计及其应用领域 2
1.1.1 什么是统计学 2
1.1.2 统计的应用领域 3
1.2 数据的类型 5
1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据 5
1.2.2 观测数据和实验数据 6
1.2.3 截面数据和时间序列数据 6
1.3 数据来源 7
1.3.1 数据的间接来源 7
1.3.2 数据的直接来源 8
1.3.3 调查方案设计 12
1.3.4 数据质量 13
1.4 统计中的几个基本概念 14
1.4.1 总体和样本 14
1.4.2 参数和统计量 16
1.4.3 变量 17
思考与练习 18
第2章 数据的图表展示 20
2.1 数据的预处理 20
2.1.1 数据审核 21
2.1.2 数据排序 21
2.1.3 数据筛选 22
2.1.4 数据透视表 25
2.2 品质数据的整理与展示 29
2.2.1 分类数据的整理与图示 29
2.2.2 顺序数据的整理与图示 35
2.3 数值型数据的整理与展示 37
2.3.1 数据分组 37
2.3.2 数值型数据的图示 41
2.4 合理使用图表 54
2.4.1 鉴别图形优劣的准则 54
2.4.2 统计表的设计 55
思考与练习 57
第3章 数据的概括性度量 65
3.1 集中趋势的度量 65
3.1.1 平均数 65
3.1.2 中位数和分位数 67
3.1.3 各度量值的比较 69
3.2 离散程度的度量 69
3.2.1 极差和四分位差 70
3.2.2 平均差 70
3.2.3 方差和标准差 72
3.2.4 离散系数：比较几组数据的离散程度 76
3.3 偏态与峰态的度量 78
3.3.1 偏态及其测度 78
3.3.2 峰态及其测度 79
思考与练习 83
第4章 抽样与参数估计 89
4.1 抽样与抽样分布 89
4.1.1 概率抽样方法 90
4.1.2 抽样分布 92
4.2 参数估计的基本原理 99
4.2.1 估计量与估计值 99
4.2.2 点估计与区间估计 99
4.3 总体均值的区间估计 103
4.3.1 正态总体、方差已知，或非正态总体、大样本 103
4.3.2 正态总体、方差未知、小样本 106
4.4 总体比例的区间估计 108
4.5 样本量的确定 110
4.5.1 估计总体均值时样本量的确定 110
4.5.2 估计总体比例时样本量的确定 111
思考与练习 112
第5章 假设检验 117
5.1 假设检验的基本原理 117
5.1.1 假设的陈述 117
5.1.2 两类错误与显著性水平 121
5.1.3 检验统计量与拒绝域 123
5.1.4 利用P值进行决策 125
5.2 总体均值的检验 130
5.2.1 大样本的检验方法 131
5.2.2 小样本的检验方法 137
5.3 总体比例的检验 139
思考与练习 142
第6章 相关与回归分析 147
6.1 变量间关系的度量 147
6.1.1 变量间的关系 147
6.1.2 相关关系的描述与测度 149
6.1.3 相关关系的显著性检验 154
6.2 一元线性回归 155
6.2.1 一元线性回归模型 155
6.2.2 参数的最小二乘估计 157
6.2.3 回归直线的拟合优度 162
6.2.4 显著性检验 165
6.2.5 利用回归方程进行估计和预测 169
思考与练习 173
第7章 时间序列分析和预测 179
7.1 时间序列及其分解 179
7.2 时间序列的描述性分析 181
7.2.1 图形描述 181
7.2.2 增长率分析 182
7.3 时间序列预测的程序 185
7.3.1 确定时间序列的成分 186
7.3.2 预测方法的选择与评估 189
7.4 平稳序列的预测 190
7.4.1 移动平均法 190
7.4.2 指数平滑法 192
7.5 趋势型序列的预测 195
7.5.1 线性趋势预测 195
7.5.2 非线性趋势预测 197
7.6 复合型序列的分解预测 201
7.6.1 确定并分离季节成分 201
7.6.2 建立预测模型并进行预测 205
7.6.3 计算最后的预测值 205
思考与练习 207
第8章 指数 212
8.1 引言 212
8.2 加权指数 213
8.2.1 加权综合指数 213
8.2.2 加权平均指数 215
8.2.3 价值指数与指数体系 216
8.3 几种常用的价格指数 218
8.3.1 零售价格指数 218
8.3.2 消费者价格指数 219
8.3.3 生产者价格指数 221
8.3.4 股票价格指数 221
思考与练习 222
附录 用Excel生成概率分布表 225
参考书目 233