第1章 绪论 1
1.1 统计学的性质 1
1.1.1 什么是统计学 1
1.1.2 统计学的研究对象 2
1.1.3 统计学的产生与发展 3
1.1.4 统计学的应用 5
1.2 统计学的几个基本概念 6
1.2.1 总体与样本 6
1.2.2 总体单位与标志 7
1.2.3 变异与变量 7
1.2.4 指标与指标体系 8
1.3 统计工作的性质与职能 9
1.3.1 统计工作的要求 9
1.3.2 统计工作的阶段划分 10
1.3.3 统计工作的职能 11
1.4 案例分析 12
1.5 延伸阅读——统计规律与经验法则 13
1.5.1 黄金分割法则 13
1.5.2 黑数法则 13
习题 13
第2章统计调查与资料整理 15
2.1 统计调查的概念、种类、方法 15
2.1.1 统计调查的概念 15
2.1.2 统计调查的种类 15
2.1.3 统计调查的方法 17
2.2 统计调查方案与统计误差 18
2.2.1 统计调查方案 18
2.2.2 调查项目的确定与问卷设计 19
2.2.3 统计调查的误差问题 21
2.3 统计数据的整理 22
2.3.1 统计资料的审核与调整 22
2.3.2 统计分组 23
2.3.3 分配数列 29
2.3.4 统计资料的表现形式 31
2.3.5 统计调查报告 32
2.4 案例分析 33
2.5 延伸阅读——统计规律与经验法则 33
2.5.1 二八法则 33
2.5.2 需求层次法则 34
习题 34
第3章 统计图 36
3.1 统计图的概念与种类 36
3.2 常用的统计图 36
3.2.1 柱状图（Bar Charts） 36
3.2.2 直方图（Histograms） 40
3.2.3 饼形图（Pie Charts） 45
3.2.4 折线图（Line Charts） 47
3.2.5 散点图（Scatter Diagram） 49
3.2.6 箱形图（Boxplot） 51
3.3 案例分析 53
3.4 延伸阅读——统计规律与经验法则 54
习题 54
第4章 综合指标 56
4.1 总量指标与相对指标 56
4.1.1 总量指标 56
4.1.2 相对指标 57
4.2 平均指标 61
4.2.1 算术平均数（Mean） 61
4.2.2 调和平均数（HarmonicMean） 63
4.2.3 几何平均数（Geometric Mean） 63
4.2.4 众数（Mocie） 63
4.2.5 中位数（Median） 64
4.2.6 X、H、G、Me、Mo之间的关系 65
4.2.7 如何利用计算机计算各类均值 65
4.2.8 正确应用平均数应遵循的原则 67
4.3 数据离散程度指标 69
4.3.1 数据离散程度指标的概念 69
4.3.2 数据离散程度指标的作用 69
4.3.3 离散程度指标 70
4.3.4 数据的偏斜度与峰度的度量——偏度与峰度 74
4.4 案例分析 76
4.5 延伸阅读——统计规律与经验法则 77
4.5.1 海恩法则 77
4.5.2 相对数应该在大数基础上计算的原则 77
习题 78
第5章 时间序列 81
5.1 时间序列指标 81
5.1.1 时间序列的概念 81
5.1.2 时间序列的分类 89
5.1.3 时间序列的编制原则 85
5.2 时间序列基础分析指标 85
5.2.1 发展水平 85
5.2.2 增长量 86
5.2.3 发展速度 86
5.2.4 增长速度 87
5.2.5 增长1％的绝对值 87
5.2.6 平均速度 88
5.3 序时平均数 90
5.3.1 总量指标数列的序时平均数 90
5.3.2 相对数列的序时平均数 92
5.3.3 平均数列的序时平均数 93
5.4 时间序列的影响因素分析 94
5.4.1 时间序列的影响因素 94
5.4.2 时间序列分析的特点 95
5.4.3 时间序列的一般模型 95
5.5 长期趋势的测定 96
5.5.1 时距扩大法 96
5.5.2 移动平均法 97
5.5.3 指数平滑法（Exponential Smoothing,ES） 99
5.5.4 最小平方法拟合直线方程 101
5.5.5 长期趋势的曲线模型 103
5.6 周期因素的测定 104
5.6.1 季节变动的分析 104
5.6.2 循环变动的测定 105
5.7 时间序列分析应注意的问题 106
5.7.1 遵循可比性原则 106
5.7.2 正确选择对比基期 106
5.7.3 几何法与方程法的选择 106
5.7.4 速度与水平相结合 107
5.7.5 用阶段平均速度补充总平均速度 107
5.8 案例分析 107
5.9 延伸阅读——统计规律与经验法则 108
5.9.1 网络传播速度的几何扩散效应 108
5.9.2 葛兰威尔法则 108
5.9.3 增长速度与增长1％的绝对值相结合原则 109
习题 109
第6章 统计指数 112
6.1 指数的性质 112
6.1.1 指数的概念 112
6.1.2 指数的种类 113
6.1.3 指数的特点 114
6.1.4 指数的作用 114
6.2 总指数的编制方法 115
6.2.1 数量指标指数 115
6.2.2 质量指标指数 117
6.3 加权指数的编制 118
6.3.1 加权算术指数 119
6.3.2 加权调和指数 120
6.3.3 固定权数指数 121
6.3.4 其他指数简介 123
6.4 均值指数的编制 124
6.4.1 可变构成指数 125
6.4.2 固定构成指数 125
6.4.3 结构影响指数 125
6.5 指数的因素分析法 127
6.5.1 指数体系的概念和特点 127
6.5.2 因素分析的理论模型 127
6.5.3 因素分析法的实际应用 128
6.6 案例分析 132
6.7 延伸阅读——统计规律与经验法则 133
6.7.1 国民幸福指数（GNH） 133
6.7.2 购买力平价比较法则 134
6.7.3 居民消费物价指数（CPI）的组成及权重调整 134
习题 135
第7章 概率与概率分布 138
7.1 概率的性质 138
7.1.1 随机事件及其概率 138
7.1.2 概率的性质与运算法则 140
7.2 随机变量及其分布 141
7.2.1 随机变量的概念及分类 141
7.2.2 离散型随机变量概率分布 141
7.2.3 连续型随机变量概率分布 145
7.3 案例分析 149
7.4 延伸阅读统计规律与经验法则 151
7.4.1 人口分布规律 151
7.4.2 新生婴儿得分的案例分析 151
习题 152
第8章 抽样调查与参数估计 153
8.1 抽样调查的基本概念 153
8.1.1 抽样调查的概念与作用 153
8.1.2 总体、样本、抽样方法 154
8.2 抽样调查的组织方式 155
8.2.1 简单随机抽样（Simple random sampling） 155
8.2.2 类型抽样（Stratified random sampling） 155
8.2.3 机械抽样（Systematic sampling） 155
8.2.4 整群抽样（Cluster sampling） 156
8.2.5 阶段抽样或分级抽样（Multistage sampling） 156
8.3 参数估计的准则与方法 156
8.3.1 评价估计量的标准 157
8.3.2 参数估计的方法 158
8.4 区间估计 159
8.4.1 区间估计的定义 159
8.4.2 置信区间与可靠程度的关系 159
8.4.3 a的选择 159
8.4.4 区间估计的方法 160
8.5 样本容量的确定 166
8.5.1 影响抽样单位数的因素 166
8.5.2 抽样单位的具体计算 166
8.6 案例分析 167
8.7 延伸阅读——统计规律与经验法则 168
8.7.1 拉普拉斯人口估计方法 168
8.7.2 SPC法则 169
习题 169
第9章 假设检验 171
9.1 假设检验的基本问题 171
9.1.1 假设检验的概念与种类 171
9.1.2 假设检验的步骤 172
9.1.3 假设检验中的小概率原理 173
9.1.4 假设检验中的两类错误 173
9.2 均值的假设检验 174
9.2.1 一个总体均值的假设检验 174
9.2.2 两个总体均值之差的假设检验 178
9.3 总体比率的假设检验 184
9.3.1 一个总体比率的假设检验 184
9.3.2 两个总体比例之差的假设检验 186
9.4 总体方差检验与总体分布检验 188
9.4.1 总体的方差检验 188
9.4.2 总体分布的假设检验 189
9.5 案例分析 195
9.6 延伸阅读——统计规律与经验法则 198
习题 199
第10章 统计预测与决策 200
10.1 统计预测的一般问题 200
10.1.1 统计预测的概念 200
10.1.2 统计预测的基本原则 201
10.1.3 统计预测的程序 201
10.2 常用的定性预测方法 201
10.2.1 什么是定性预测 201
10.2.2 定性预测特点 202
10.2.3 常用的定性预测方法 202
10.3 常用的定量预测方法 203
10.3.1 移动平均法 204
10.3.2 指数平滑预测法 204
10.3.3 回归预测法 206
10.4 统计决策的概念及分类 208
10.4.1 统计决策的概念 208
10.4.2 统计决策的分类 209
10.4.3 统计决策的步骤 209
10.5 确定型与非确定型决策方法 210
10.5.1 确定型决策 210
10.5.2 非确定型决策 210
10.6 风险型统计决策方法 213
10.6.1 损益矩阵分析法 213
10.6.2 决策树法（或称概率树决策法） 214
10.6.3 贝叶斯决策法 216
10.6.4 马尔柯夫决策法 217
10.7 案例分析 219
10.8 延伸阅读——统计规律与经验法则 222
10.8.1 测不准原理 222
10.8.2 Six Sigma法则 222
习题 223
第11章 描述性统计分析 224
11.1 要素与功能分析 224
11.1.1 要素分析 224
11.1.2 功能分析 225
11.2 总量分析与比率分析 227
11.2.1 总量分析 227
11.2.2 比率分析 230
11.3 结构分析与流程分析 232
11.3.1 结构分析 232
11.3.2 流程分析 235
11.4 均衡性分析 237
11.4.1 均衡性分析的概念与种类 237
11.4.2 均衡性分析的作用 237
11.4.3 均衡性指标的计算 238
11.4.4 均值的比较 245
11.5 波动性分析 246
11.5.1 极差R（The Range） 246
11.5.2 四分位差QD（The Quartile Deviation） 247
11.5.3 平均差AD（The Mean AbsoluteDeviation） 247
11.5.4 标准差σ（The Standard Deviation） 247
11.5.5 离散系数 248
11.6 平衡分析 249
11.6.1 平衡分析的概述 249
11.6.2 一般平衡表 251
11.6.3 投入产出平衡表 253
11.7 案例分析 255
11.8 延伸阅读－统计规律与经验法则 257
11.8.1 资源诅咒现象 257
11.8.2 标杆分析法 257
11.8.3 杜邦分析法 258
习题 258
第12章 相关分析与回归分析 260
12.1 相关分析 260
12.1.1 相关关系及其表现形态 260
12.1.2 相关关系的测度 262
12.1.3 相关程度的判断与显著性检验 269
12.1.4 相关分析应注意的问题 271
12.2 线性回归分析 271
12.2.1 一元线性回归的理论模型及计算 271
12.2.2 回归分析中的显著性检验 272
12.2.3 一元线性回归方程的应用（预测） 276
12.2.4 可化为线性情形的非线性回归拟合 276
12.3 案例分析 281
12.4 延伸阅读——统计规律与经验法则 282
12.4.1 奥肯定律 282
12.4.2 菲利普斯曲线 283
习题 283
第13章 方差分析 285
13.1 方差分析的基本思想 285
13.1.1 问题的提出 285
13.1.2 方差分析的概念 287
13.1.3 两类不同的误差 287
13.1.4 影响数值差异的因素分析 287
13.2 单因素方差分析 288
13.2.1 试验数据及其特征 288
13.2.2 方差分析的假设条件 289
13.2.3 方差分析的基本思路 289
13.2.4 单因素试验方差分析的步骤 289
13.2.5 单因素方差分析的具体计算 293
13.2.6 SPSS软件求解过程 294
13.3 两因素方差分析 297
13.3.1 两因素方差分析的概念与种类 297
13.3.2 两因素无交互作用的方差分析 297
13.3.3 两因素有交互作用的方差分析 301
13.4 案例分析 309
13.5 延伸阅读－统计规律与经验法则 311
习题 311
第14章 因子分析 313
14.1 因子分析的概念和特点 313
14.1.1 因子分析的概念 313
14.1.2 因子分析的作用及特点 313
14.1.3 因子分析的基本过程 314
14.2 因子分析的原理和数学模型 315
14.2.1 数学模型（正交因子模型） 315
14.2.2 因子分析中的几个重要指标 316
14.3 因子分析的步骤与方法 317
14.3.1 因子栽荷的求解 317
14.3.2 因子旋转 319
14.3.3 因子得分 319
14.4 S PSS操作过程 320
14.4.1 是否适合做因子分析的判断准则 320
14.4.2 操作过程及说明 321
14.4.3 因子分析SPSS操作过程及说明 322
14.5 案例分析 331
14.6 延伸阅读——统计规律与经验法则 335
习题 335
第15章 聚类分析 336
15.1 聚类分析的概述 336
15.1.1 聚类分析的概念 336
15.1.2 聚类的类型 336
15.1.3 聚类的基本步骤 337
15.2 距离或相似性度量 338
15.2.1 数据标准化方法 338
15.2.2 比率变量距离的计算 339
15.2.3 定序性变量距离的计算 339
15.2.4 二值变量个体距离的计算 340
15.3 聚类的原理与方法 340
15.3.1 系统聚类的原理 341
15.3.2 系统聚类的SPSS操作 341
15.3.3 系统聚类的应用案例 346
15.4 快速聚类 348
15.4.1 快速聚类基本原理 349
15.4.2 快速聚类的SPSS操作 349
15.4.3 快速聚类的应用案例 351
15.5 案例分析 356
15.6 延伸阅读——统计规律与经验法则 359
习题 359
第16章 综合评价方法 360
16.1 综合评价概述 360
16.1.1 综合评价的概念 360
16.1.2 评价指标的一般步骤 361
16.1.3 评价指标的选择原则 362
16.1.4 数据无量纲化处理方法 363
16.1.5 综合评价的局限性 364
16.2 综合评价的常用方法 364
16.2.1 总分评价法 364
16.2.2 指数评价法 365
16.2.3 功效系数法 366
16.2.4 层次分析法 367
16.3 综合评价的具体应用 372
16.3.1 企业绩效评价方法 372
16.3.2 可持续发展评价指标 375
16.3.3 国民经济核算综合指标 381
16.3.4 综合国力评价方法 385
16.3.5 人类发展指数（HDI） 387
16.4 案例分析 390
16.5 延伸阅读——统计规律与经验法则 392
习题 393
参考文献 394