《Excel在统计分析中的应用》PDF下载

  • 购买积分:11 如何计算积分?
  • 作  者:陈斌,高彦梅编著
  • 出 版 社:北京:清华大学出版社
  • 出版年份:2013
  • ISBN:9787302317937
  • 页数:275 页
图书介绍:本书为用户系统的介绍了Excel在统计分析中的应用,共18章内容,内容包括Excel 2010相关操作技术,描述性统计分析,数据分组与频数统计,抽样与随机数发生器,二项分布,泊松分布和正态分布,参数估计,假设检验,方差分析,相关分析,回归分析,时间序列分析,数据透视表和数据透视图,聚类分析和判别分析,以及Excel在实际统计分析项目中的应用。

第1章 Excel2010概述 1

1.1 Excel2010简介 1

1.1.1启动和退出Excel 1

1.1.2 Excel2010的用户界面 2

1.1.3 Excel2010的新增功能 6

1.2工作簿的创建与数据的输入 10

1.2.1工作簿的创建和保存 10

1.2.2数据的输入与导入 12

1.3数据的编辑 14

1.4公式、函数和图表 16

1.4.1公式 16

1.4.2函数 18

1.4.3图表 19

1.5本章小结 21

第2章 常用统计指数 23

2.1综合指数 23

2.1.1综合指数概述 23

2.1.2实例应用:各类消费综合指数的计算 26

2.2平均指数 29

2.2.1平均指数概述 29

2.2.2实例应用:消费算术平均指数和消费调和平均指数的计算 30

2.2.3实例应用:价格总指数的计算 32

2.3本章小结 33

2.4上机题 34

第3章 常用统计分布绘图 35

3.1一般概率函数图形绘制 35

3.1.1离散型随机变量的概率质量函数 36

3.1.2实例应用:随机变量X的概率质量函数图的绘制 36

3.1.3连续型随机变量的概率密度函数 39

3.1.4实例应用:随机变量X的概率密度函数图的绘制 39

3.2累积分布图形绘制 41

3.2.1累积分布函数 41

3.2.2实例应用:随机变量X的累积分布函数图的绘制 42

3.3正态分布图形绘制 43

3.3.1正态分布函数 44

3.3.2实例应用:某地区18岁女青年血压的正态分布函数图的绘制 44

3.4泊松分布图形绘制 47

3.4.1泊松分布函数 48

3.4.2实例应用:放射性颗粒击中目标粒子数的泊松分布函数图的绘制 48

3.5指数分布图形绘制 50

3.5.1指数分布函数 51

3.5.2实例应用:某电子元件寿命的指数分布函数图的绘制 51

3.6卡方分布图形绘制 54

3.6.1卡方分布函数 54

3.6.2实例应用:随机变量X的卡方分布函数图的绘制 55

3.7 t分布和F分布图形绘制 57

3.7.1 t分布函数 58

3.7.2 F分布函数 58

3.8本章小结 59

3.9上机题 60

第4章 描述性统计分析 61

4.1集中趋势分析 61

4.1.1集中趋势的描述指标 61

4.1.2实例应用:某超市4月份销售额的集中趋势分析(未分组数据) 64

4.1.3实例应用:某公司员工年终奖的集中趋势分析(分组数据) 66

4.2离中趋势分析 69

4.2.1离中趋势的描述指标 69

4.2.2实例应用:两班学生语文成绩的离中趋势分析 71

4.3分布形态的分析 72

4.3.1分布形态的描述指标 72

4.3.2实例应用:两班学生语文成绩的分布形态分析 74

4.4 Excel中“描述统计”工具的说明与应用 75

4.4.1数据分析工具的加载 75

4.4.2“描述统计”工具的操作 76

4.4.3实例应用:2011年水泥产量的描述统计分析 77

4.5本章小结 78

4.6上机题 79

第5章 抽样与参数估计 81

5.1简单随机抽样 81

5.1.1使用随机数函数 81

5.1.2实例应用:对员工工号的简单随机抽样 82

5.1.3使用随机数发生器 84

5.1.4实例应用:某活动中幸运观众的随机抽样 85

5.1.5使用抽样分析工具 86

5.1.6实例应用:31个地区资本形成总额的随机抽样 87

5.2周期抽样 88

5.2.1使用抽样分析工具 88

5.2.2实例应用:社会消费品零售总额的周期抽样 88

5.3参数估计的基本概念 90

5.3.1估计量与估计值 90

5.3.2点估计与区间估计 91

5.3.3估计量的优良标准 91

5.4总体均值的区间估计 92

5.4.1总体方差已知下的估计 92

5.4.2实例应用:所购入原材料平均重量的区间估计 93

5.4.3总体方差未知且为小样本下的估计 94

5.4.4实例应用:所生产产品平均重量的区间估计 95

5.4.5总体方差未知且为大样本下的估计 96

5.4.6实例应用:销售人员日均销量的区间估计 97

5.5总体方差的区间估计 99

5.5.1总体方差的区间估计 99

5.5.2实例应用:食品重量方差的区间估计 99

5.6两个总体参数的区间估计 102

5.6.1两个总体均值之差的区间估计 102

5.6.2实例应用:两所中学学生中考数学分数的均值之差区间估计 104

5.6.3总体方差比的区间估计 106

5.6.4实例应用:两台机器生产的冲剂重量的方差比区间估计 107

5.7本章小结 109

5.8上机题 109

第6章 假设检验 115

6.1假设检验简介 115

6.2单个样本的假设检验 116

6.2.1总体方差已知下的均值检验 116

6.2.2实例应用:某小区居民月通讯费的均值检验 117

6.2.3总体方差未知下的均值检验 119

6.2.4实例应用:某地区家庭年消费支出的均值检验 120

6.2.5总体均值已知下的方差检验 122

6.2.6实例应用:某学校学生体重的方差检验 123

6.2.7总体均值未知下的方差检验 125

6.2.8实例应用:产品重量的方差检验 126

6.3双样本的假设检验 128

6.3.1双样本均值差的检验(方差已知) 128

6.3.2实例应用:新旧工艺生产率的均值之差检验(方差已知) 128

6.3.3双样本均值差的检验(方差未知且相等) 130

6.3.4实例应用:新旧工艺生产率的均值之差检验(方差未知且相等) 131

6.3.5双样本均值差的检验(方差未知且相异) 132

6.3.6实例应用:新旧工艺生产率的均值之差检验(方差未知且相异) 133

6.3.7成对样本均值检验 134

6.3.8实例应用:治疗前后血压值的成对样本均值检验 135

6.3.9双样本方差检验 136

6.3.10实例应用:甲乙设备零件产量的双样本方差检验 137

6.4本章小结 138

6.5上机题 139

第7章 非参数检验 141

7.1 X2检验 141

7.1.1 X2检验的基本原理 141

7.1.2实例应用:不同类型的员工对自我管理工作小组态度的X2检验 142

7.2简单符号检验 145

7.2.1简单符号检验的基本原理 145

7.2.2实例应用:学生身高的简单符号检验 146

7.3 Wilcoxon带符号的等级检验 148

7.3.1 Wilcoxon带符号等级检验的基本原理 148

7.3.2实例应用:员工技能测试得分的Wilcoxon带符号等级检验 149

7.4 Mann-Whitney U检验 151

7.4.1 Mann-Whitney U检验的基本原理 151

7.4.2实例应用:男女职工技能测试得分的Mann-Whitney U检验 152

7.5本章小结 154

7.6上机题 154

第8章 方差分析 157

8.1单因素方差分析 157

8.1.1单因素方差分析的基本原理 157

8.1.2利用“单因素方差分析”工具进行分析 160

8.1.3实例应用:不同型号设备与产品产量的单因素方差分析 161

8.2双因素方差分析 162

8.2.1无重复的双因素方差分析的基本原理 163

8.2.2实例应用:不同品种及饲料对幼猪生长影响的无重复双因素方差分析 165

8.2.3可重复的双因素分析的基本原理 167

8.2.4实例应用:肥料及土壤对树苗生长影响的可重复双因素方差分析 170

8.3本章小结 173

8.4上机题 173

第9章 相关分析 175

9.1简单相关分析 175

9.1.1简单相关关系的测定方法 176

9.1.2利用散点图和趋势线判断相关关系 178

9.1.3利用函数确定相关关系 178

9.1.4利用数据分析工具确定相关关系 179

9.1.5实例应用:学生语文成绩与英语成绩的简单相关分析 180

9.2多元相关分析 183

9.2.1多元相关关系的测定方法 184

9.2.2利用数据分析工具和函数确定相关关系 185

9.2.3实例应用:10家企业年销售额与广告支出、研发支出的多元相关分析 185

9.3等级相关分析 188

9.3.1等级相关关系的测定方法 188

9.3.2实例应用:学校名气与其毕业生表现的等级相关分析 188

9.4本章小结 190

9.5上机题 190

第10章 回归分析 193

10.1一元线性回归分析 193

10.1.1一元线性回归分析简介 193

10.1.2一元线性回归的分析方法 195

10.1.3实例应用:我国农村居民家庭人均纯收入和支出的一元线性回归分析 198

10.2多元线性回归分析 204

10.2.1多元线性回归分析简介 204

10.2.2多元线性回归分析函数和工具 205

10.2.3实例应用:1991—2010年我国GDP与“三驾马车”的多元线性回归分析 205

10.3非线性回归分析 210

10.3.1多项式模型回归分析 210

10.3.2实例应用:12家商业企业流通费用率与销售额的多项式回归分析 211

10.3.3其他非线性回归 216

10.4本章小结 217

10.5上机题 217

第11章 时间序列分析 221

11.1时间序列简介 221

11.1.1时间序列的基本概念和特点 221

11.1.2时间序列变动的影响因素 221

11.2时间序列的统计对比分析 222

11.2.1时间序列的图形分析 222

11.2.2时间序列的水平分析 222

11.2.3时间序列的速度分析 223

11.2.4实例应用:1992—2009年我国第二产业产值的统计对比分析 224

11.3时间序列的移动平均分析 228

11.3.1移动平均分析的基本原理 228

11.3.2添加趋势线 229

11.3.3使用移动平均分析工具 229

11.3.4实例应用:某公司2007—2010年各月份销售额的移动平均分析 229

11.4时间序列的指数平滑分析 235

11.4.1指数平滑分析的基本原理 235

11.4.2利用“规划求解”工具和“指数平滑”工具 235

11.4.3实例应用:山东省1999—2009年固定资产投资总额的指数平滑分析 237

11.5时间序列的趋势外推分析 241

11.5.1趋势外推分析的基本原理 241

11.5.2线性趋势外推分析和非线性趋势外推分析 241

11.5.3实例应用:我国1990—2008年进出口总额的趋势外推分析 242

11.6时间序列的季节调整分析 244

11.6.1季节调整分析的基本原理 244

11.6.2实例应用:某超市连续六年各个季度啤酒销售量的季度调整分析 244

11.7本章小结 246

11.8上机题 246

第12章 数据透视表和数据透视图 249

12.1数据透视表 249

12.1.1数据透视表简介 249

12.1.2创建数据透视表 251

12.1.3实例应用:某公司上半年各销售部门人员销售业绩的数据透视表创建 252

12.1.4设计和更改数据透视表版式 255

12.1.5编辑数据透视表 257

12.2数据透视图 263

12.2.1创建数据透视图 264

12.2.2实例应用:某公司上半年各销售部门人员销售业绩的数据透视图创建 265

12.2.3编辑数据透视图 267

12.2.4实现交互数据管理 269

12.3本章小结 273

12.4上机题 273