第1章 概述 1
1.1统计学的任务 1
1.2统计学的性质 1
1.3统计学的历史 2
1.4关于本书的学习 3
参考文献 3
第2章 概率统计基础知识 4
2.1随机变量及其数字特征 4
2.2正态分布及其有关的分布 8
2.3联合分布 10
2.4数据的描述分析 12
2.5参数估计 14
2.6假设检验 19
2.7大样本分布理论 22
2.8方差分析 24
2.9小结 27
参考文献 27
习题 28
第3章 抽样方法 29
3.1概述 29
3.2简单随机抽样 32
3.3分层抽样 37
3.4不等概抽样 40
3.5整群抽样与多阶段抽样 42
3.6系统抽样 47
3.7刀切法和自助法 49
3.8小结 50
参考文献 51
习题 51
第4章 线性回归模型 53
4.1模型及其参数估计 53
4.2拟合优度 56
4.3假设检验 58
4.4自变量选择 61
4.5序列相关 65
4.6异方差 70
4.7随机自变量 74
4.8小结 77
参考文献 77
附录 78
习题 84
第5章 定性变量的统计分析 85
5.1多项分布与X2检验 85
5.2列联表分析 86
5.3属性自变量回归 87
5.4属性因变量回归 89
5.5小结 93
参考文献 93
附录 94
习题 95
第6章 聚类分析与判别分析 96
6.1聚类分析概述 96
6.2相似性度量 97
6.3系统聚类法 101
6.4判别的一般规则 105
6.5 Fisher判别 109
6.6小结 111
参考文献 112
附录 112
习题 113
第7章 主成分分析与因子分析 114
7.1主成分分析的基本思想 114
7.2总体主成分 115
7.3主成分的贡献率 117
7.4标准化主成分 119
7.5样本主成分 120
7.6主成分回归 121
7.7因子分析 122
7.8典型相关分析 126
7.9小结 131
参考文献 131
附录 131
习题 131
第8章 时间序列数据的分析 133
8.1基本概念 133
8.2自回归滑动平均模型 136
8.3 ARMA模型参数的极大似然估计及其推断 146
8.4线性时间序列模型的建模 150
8.5其他专题 153
8.6小结 160
参考文献 160
附录 160
习题 165
第9章 空间截面数据的分析 166
9.1若干概念 166
9.2空间回归模型 169
9.3空间差异性模型 176
9.4小结 180
参考文献 180
附录 181
第10章 面板数据的分析 183
10.1混合回归模型 183
10.2固定效应模型 186
10.3随机效应模型 191
10.4固定效应模型或随机效应模型设定检验 194
10.5变参数模型 196
10.6 小结 199
参考文献 199
第11章 应用实例 200
11.1水路运输量抽样方法的选择 200
11.2我国交通货物运输量的时间序列分析 201
11.3 CCFI与BDI时间序列特征的比较研究 208
11.4 BDI基于不同基础分布的GARCH模型 212
11.5 CCFI分航线运价指数的聚类分析 218
11.6居民收入与城市经济水平的空间自回归模型 221
11.7江浙沪居民收入与城市经济水平的GWR模型 225
11.8 基于空间自回归模型的缺失值插补方法 228
11.9 BDI与CCFI的因子分析 232