第一章 绪论 1
第一节 统计与统计学 1
一、统计的含义 1
二、学习统计学的意义 2
三、统计学研究对象的特点 2
四、客观现象内在数量规律性 3
第二节 统计数据的计量与类型 4
一、统计数据的计量尺度 4
二、统计数据的类型 6
第三节 统计分析的基本概念 7
一、总体与样本 7
二、总体参数与样本统计量 8
三、变量 8
第四节 统计学分科 9
一、描述统计学与推断统计学 9
二、理论统计学与应用统计学 10
第五节 统计学的产生和发展 11
一、古典统计学时期 11
二、近代统计学时期 12
三、现代统计学时期 12
第六节 统计学在经济管理中的应用举例 13
本章小结 14
思考题 14
第二章 统计数据的收集、整理与展示 16
第一节 统计资料的收集 16
一、统计数据的来源 16
二、统计资料的收集方法 17
三、统计资料收集的技术工具 18
四、统计调查的组织方式 21
五、统计资料收集方案设计 23
第二节 统计数据的整理 24
一、统计数据的审核 24
二、统计分组 25
三、频数分布 27
第三节 统计表与统计图 32
一、统计表 32
二、统计图 33
第四节 品质数据的图形展示 34
一、条形图 34
二、饼图 35
三、累积频数（频率）分布图 35
第五节 数量数据的图形展示 36
一、直方图 36
二、折线图 37
三、累积折线图 38
四、茎叶图 39
五、频数（频率）分布曲线 40
第六节 统计软件的应用 42
一、品质数据的图形展示 42
二、数量数据的图形展示 46
本章小结 56
思考与练习题 56
第三章 统计数据分布特征的描述 59
第一节 数据分布的集中趋势 59
一、集中趋势与平均指标 59
二、数值平均数 60
三、位置平均数 63
四、众数、中位数和平均数的比较 67
五、相对位置：百分位数 68
第二节 数据分布的离散程度 70
一、测定离散程度的意义 70
二、品质数据离散程度的度量 70
三、数量数据离散程度的度量 70
第三节 集中趋势与离散程度的综合运用 74
一、z分数 74
二、经验规则与切比雪夫定理 75
三、异常值检测 77
第四节 数据分布形状的测度 77
一、测定分布形状的意义 77
二、数据分布的偏态 77
三、数据分布的峰度 78
第五节 统计软件应用 80
本章小结 81
思考与练习题 82
案例分析 84
第四章 正态总体的抽样分布 86
第一节 抽样分布的概念 86
一、样本均值的抽样分布 86
二、样本比例的抽样分布 88
第二节 正态分布及其三大抽样统计量分布 88
一、正态分布 88
二、x2分布 91
三、t分布 92
四、F分布 94
本章小结 96
思考与练习题 96
案例分析 99
第五章 参数估计 101
第一节 参数估计概述 101
一、参数估计的基本概念 101
二、点估计的基本概念 101
三、区间估计的基本概念 102
四、置信区间的性质 102
第二节 点估计 103
一、矩估计法 103
二、极大似然估计法 105
三、点估计的优良性准则 106
第三节 一个总体参数的区间估计 109
一、总体均值的区间估计 109
二、总体比例的区间估计 113
三、正态总体方差的区间估计 114
第四节 两个总体参数的区间估计 115
一、两个总体均值之差的区间估计：独立样本 115
二、两个总体均值之差的区间估计：配对样本 118
三、两个总体比例之差的区间估计：独立样本 119
四、两个总体方差之比的区间估计：独立样本 120
第五节 样本容量的确定 122
一、估计总体均值时样本容量的确定 122
二、估计总体比例时样本容量的确定 123
三、估计两个总体均值之差时样本容量的确定 124
四、估计两个总体比例之差时样本容量的确定 124
第六节 统计软件应用 125
一、一个正态总体均值的区间估计（大样本） 125
二、一个正态总体均值的区间估计（小样本） 125
三、一个总体比例的区间估计 126
四、一个正态总体方差的区间估计 126
五、两个正态总体均值之差的区间估计（独立样本、大样本） 127
六、两个正态总体均值之差的区间估计（独立样本、小样本、等方差） 127
七、两个正态总体均值之差的区间估计（独立样本，小样本，异方差） 128
八、两个正态总体均值之差的区间估计（配对样本、大样本） 129
九、两个正态总体均值之差的区间估计（配对样本、小样本） 129
十、两个总体比例之差的区间估计 130
十一、两个正态总体方差之比的区间估计 130
本章小结 131
思考与练习题 132
案例分析 134
第六章 抽样调查基础 135
第一节 基本概念 135
一、抽样单元和抽样框 135
二、误差 136
三、精度、信度与效度 136
第二节 简单随机抽样 137
一、样本容量的确定 137
二、估计方法 138
三、方差与区间估计 141
第三节 分层随机抽样 142
一、层数确定与样本量分配 143
二、估计量及其性质 145
第四节 多阶段抽样 147
一、多阶段抽样概述 147
二、估计量及其性质 148
第五节 整群随机抽样 151
一、整群随机抽样概述 151
二、群划分的原则 152
三、群规模大小相等时的估计量及其性质 152
第六节 系统抽样 154
一、系统抽样的实施方法 155
二、估计量及其性质 156
第七节 统计软件应用与案例研究 159
一、统计软件应用 159
二、案例研究 161
本章小结 165
思考与练习题 166
案例分析 169
第七章 假设检验 170
第一节 假设检验基本原理 170
一、假设的陈述 170
二、假设检验中的两类错误 171
三、检验统计量与拒绝域 173
四、假设检验的基本思想 175
五、假设检验的基本步骤 176
第二节 一个总体参数的假设检验 177
一、总体均值的检验 177
二、总体比例的检验 179
三、总体方差的检验 180
第三节 两个总体参数的假设检验 181
一、两个总体均值之差的检验：独立样本 181
二、两个总体均值之差的检验：配对样本 184
三、两个总体比例之差的检验：独立样本 186
四、两个总体方差之比的检验：独立样本 188
第四节 假设检验中的其他问题 189
一、P值（P-value） 189
二、检验功效曲线 190
第五节 统计软件应用 194
一、一个正态总体均值的检验（大样本） 194
二、一个正态总体均值的检验（小样本） 195
三、一个总体比例的检验 195
四、一个正态总体方差的检验 196
五、两个正态总体均值比较的检验（独立样本，大样本） 197
六、两个正态总体均值比较的检验（独立样本，小样本，等方差） 197
七、两个正态总体均值比较的检验（独立样本，小样本，异方差） 198
八、两个正态总体均值比较的检验（配对样本，大样本） 199
九、两个正态总体均值比较的检验（配对样本，小样本） 199
十、两个总体比例比较的检验 200
十一、两个正态总体方差比较的检验 201
本章小结 201
思考与练习题 202
案例分析 205
第八章 试验设计与方差分析初步 208
第一节 试验设计与方差分析概述 208
一、基本术语 208
二、方差分析的基本思想 209
第二节 单因素试验设计与方差分析 210
一、单因素设计的方差分析 211
二、多重比较 212
三、影响最大的处理 212
第三节 配对比较试验设计与方差分析 213
一、配对比较试验设计 213
二、配对比较的方差分析 214
第四节 随机化区组设计与方差分析 214
一、随机化区组试验设计 214
二、随机化区组设计的方差分析 215
三、随机化区组设计的多重比较 216
第五节 二因素无交互作用试验设计与方差分析 217
一、二因素无交互试验设计 217
二、二因素无交互试验方差分析 217
第六节 二因素且有交互作用的试验设计与方差分析 218
一、二因素且有交互试验设计 218
二、二因素有交互试验的方差分析 220
第七节 统计软件应用 221
一、单因素方差分析 222
二、无交互作用的双因素方差分析 223
三、有交互作用的双因素方差分析 225
本章小结 227
思考与练习题 227
案例分析 233
第九章 非参数统计初步 236
第一节 卡方检验 236
一、多项总体拟合优度检验 237
二、泊松分布拟合优度检验 239
三、正态分布拟合优度检验 239
四、列联表独立性检验 241
第二节 单个总体的位置检验：符号检验 244
第三节 两个总体的比较 246
一、两个总体的比较：独立随机样本 246
二、两个总体的比较：配对样本 248
第四节 多个总体的比较 251
一、多个总体的比较：独立样本 251
二、多个总体的比较：配对样本 252
第五节 其他非参数统计方法 253
一、Spearman秩相关检验 253
二、Kendall一致性检验 255
三、随机性游程检验 257
本章小结 258
思考与练习题 258
案例分析 265
第十章 线性回归分析 267
第一节 相关系数的概念 267
一、函数关系与随机关系 267
二、Pearson相关系数 269
三、相关关系与因果关系之间的联系 270
第二节 线性回归模型 270
一、回归分析所研究的问题 270
二、线性回归的总体模型 272
第三节 最小二乘估计方法 274
一、最小二乘估计方法的推导 274
二、总体参数估计量的性质 276
第四节 模型效果分析 276
一、为什么要进行模型效果分析 276
二、残差的样本标准差 277
三、测定系数 278
第五节 显著性检验 281
一、回归模型的线性关系检验：F检验 281
二、回归参数的检验：t检验 282
第六节 变量筛选方法 283
一、向后删除变量法 283
二、向前选择变量法 284
三、逐步回归法 284
第七节 残差分析 285
一、残差分析的基本原理 285
二、残差分析的几个主要内容 285
第八节 案例分析与统计软件应用 286
一、一元线性回归建模与Excel软件应用 286
二、多元线性回归建模与SPSS软件应用 289
第九节 虚拟自变量的回归 292
第十节 拟线性回归模型 293
一、非线性回归问题 293
二、拟线性回归模型的一般形式 294
第十一节 异常值的问题 295
一、离群点 295
二、高杠杆率点 296
第十二节 多重相关性问题 297
一、多重相关性的含义 297
二、多重相关性的危害 299
三、多重相关性的经验诊断与处理方法 302
四、多重相关性的补救方法简介 302
本章小结 304
思考与练习题 305
案例分析 309
第十一章 主成分分析 311
第一节 工作目标和基本思路 311
一、主成分分析的工作目的 311
二、主成分分析的基本原理 312
第二节 主成分分析的计算方法 313
一、算法推导 313
二、主成分分析的计算步骤 315
三、主成分的基本性质 315
第三节 辅助分析技术 316
一、精度分析 316
二、解释主成分 317
三、特异点的发现 318
四、样本点在主超平面上的表现质量 319
五、数据重构 320
第四节 因子分析方法 321
一、因子分析模型 321
二、因子分析的基本原理 322
第五节 统计软件应用与案例研究 322
一、SPSS软件应用 322
二、案例研究 327
本章小结 333
思考与练习题 334
案例分析 336
第十二章 聚类分析和判别分析 338
第一节 聚类分析 338
一、聚类分析概述 338
二、距离和相似系数 339
三、系统聚类法 342
四、动态聚类法 350
第二节 判别分析 353
一、判别分析概述 353
二、距离判别法 353
三、Bayes判别法 357
四、Fisher判别法 360
第三节 统计软件应用 362
一、聚类分析 362
二、判别分析 369
本章小结 373
思考与练习题 373
案例分析 374
第十三章 时间序列分析和预测 375
第一节 时间序列的概念和种类 375
一、时间序列的概念 375
二、时间序列的种类 376
第二节 时间序列的水平与速度分析 377
一、时间序列的水平分析 378
二、时间序列的速度分析 381
第三节 时间序列的构成和预测模型 383
一、时间序列的构成 383
二、时间序列预测模型 385
第四节 长期趋势的测定 386
一、移动平均法 386
二、指数平滑法 390
三、模型拟合法 393
第五节 季节变动的测定 396
一、季节指数 396
二、测定季节变动 396
三、季节调整 399
第六节 循环波动的测定 400
第七节 统计软件应用 403
一、时间序列数据格式的产生 403
二、时间序列序列图的绘制 403
三、时间序列的分解 404
本章小结 411
思考与练习题 412
案例分析 414
第十四章 指数 416
第一节 指数概述 416
一、指数的概念 416
二、指数的作用 417
三、指数的分类 417
第二节 总指数的编制方法 419
一、综合指数 419
二、平均指数 423
第三节 指数体系和因素分析 427
一、指数体系 428
二、因素分析 429
三、总量指标因素分析 429
第四节 几种常用的价格指数 431
一、商品零售价格指数 431
二、居民消费价格指数 435
三、工业品出厂价格指数 442
四、股票价格指数 443
本章小结 445
思考与练习题 446
案例分析 448
附录 常用统计表 450
中英文专业术语对照 464
参考文献 469