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第一章 绪论 1

第一节 什么是统计 1

一、统计的涵义 1

二、统计研究的基本环节 2

第二节 统计学的产生与发展 4

一、统计学的主要流派 4

二、统计学发展的新动向 5

三、理论统计学和应用统计学 6

四、统计学与有关学科的联系与区别 7

第三节 统计学的基本概念 9

一、总体与总体单位 9

二、样本 10

三、标志 10

四、统计指标与指标体系 10

思考与练习 11

第二章 数据的收集、整理与显示 13

第一节 数据的收集 13

一、数据概述 13

二、数据收集的方法及形式 16

三、统计调查体系及方案设计 17

四、间接统计数据的主要来源 22

第二节 数据的整理 23

一、数据整理概述 23

二、统计分组 23

三、频数分布 28

第三节 数据的显示 32

一、统计表 32

二、统计图 34

三、统计分析报告 37

思考与练习 38

第三章 数据分布特征描述 40

第一节 统计变量集中趋势的测定 40

一、测定集中趋势的意义 40

二、位置代表值 40

三、数值平均数 43

第二节 统计变量离散程度的测定 53

一、测定离散程度的意义 53

二、极差、四分位差和平均差 54

三、方差与标准差 56

四、离散系数与异众比率 60

第三节 变量分布的特征描述 61

一、矩的概念 61

二、偏度 62

三、峰度 63

思考与练习 65

第四章 概率基础 68

第一节 概率的基本概念 68

一、随机试验与随机事件 68

二、概率 69

第二节 随机变量及其分布 71

一、随机变量与概率分布的概念 71

二、概率分布的类型 72

三、随机变量的数字特征 76

四、随机向量与独立性 78

第三节 几种常见的概率分布 81

一、离散型分布 81

二、连续型分布 81

第四节 大数定律与中心极限定理 83

一、大数定律 83

二、中心极限定理 84

思考与练习 85

第五章 参数估计 87

第一节 抽样分布 87

一、抽样的基本概念 87

二、抽样分布 88

第二节 点估计与估计量的评价标准 91

一、点估计 91

二、估计量的优良标准 93

第三节 简单随机抽样的区间估计 95

一、总体均值的置信区间 95

二、总体成数的置信区间 97

三、两个总体均值及两个总体成数之差的置信区间 98

四、样本容量的确定 101

第四节 复杂随机抽样的区间估计 103

一、分层抽样的估计 103

二、等距抽样的估计 104

三、整群抽样的估计 106

四、多阶段抽样的估计 108

思考与练习 109

第六章 假设检验 113

第一节 假设检验的基本原理 113

一、假设检验的基本原理 113

二、假设检验的规则与两类错误 114

三、检验功效 116

第二节 总体参数假设检验 117

一、总体均值的假设检验 117

二、两个总体均值之差的检验 120

三、总体成数的假设检验 121

四、正态总体方差的假设检验 123

五、两个正态总体方差比的检验 124

第三节 非参数检验 126

一、非参数检验概述 126

二、X2检验 126

三、符号检验 128

四、秩和检验 131

五、游程检验 132

六、等级相关 133

思考与练习 134

第七章 方差分析 138

第一节 方差分析方法引导 138

一、方差分析问题的提出 138

二、方差分析的基本原理 139

第二节 单因素方差分析 140

一、单因素条件下的平方和分解公式 140

二、因素作用显著性的检验 141

三、应注意的问题 143

第三节 双因素方差分析 143

一、无交互作用的双因素方差分析 144

二、有交互作用的双因素方差分析 147

思考与练习 150

第八章 相关与回归分析 154

第一节 相关与回归分析的基本概念 154

一、函数关系与相关关系 154

二、相关关系的种类 154

三、相关分析与回归分析 155

四、相关图 156

第二节 简单线性相关分析 156

一、相关系数及其检验 156

二、等级相关系数的计算和检验 159

第三节 一元线性回归分析 160

一、标准的一元线性回归模型 160

二、一元线性回归模型的估计 162

三、一元线性回归模型的检验 166

四、一元线性回归模型预测 168

第四节 多元线性相关与回归分析 172

一、标准的多元线性回归模型 172

二、多元线性回归模型的估计 172

三、多元线性回归模型的检验 174

四、多元线性回归预测 176

五、复相关系数和偏相关系数 179

第五节 非线性相关与回归分析 181

一、非线性函数形式的确定 181

二、非线性回归模型估计 183

三、相关指数 184

思考与练习 185

第九章 时间序列分析 189

第一节 时间序列分析概述 189

一、时间序列的概念 189

二、时间序列的种类 190

三、时间序列的编制方法 191

第二节 时间序列的分析指标 192

一、时间序列分析的水平指标 192

二、时间序列分析的速度指标 198

三、水平分析与速度分析的结合与应用 202

第三节 长期趋势的测定 203

一、时间序列的构成与分解 203

二、长期趋势的测定方法 204

第四节 季节变动和循环波动测定 209

一、季节变动的测定方法 209

二、循环变动的测定方法 212

三、随机变动的测定方法 213

第五节 时间序列预测方法 214

一、趋势外推法 214

二、自回归预测法 214

三、移动平均预测法和指数平滑法 215

思考与练习 220

第十章 对比分析与指数分析 223

第一节 对比分析 223

一、对比分析的概念 223

二、对比分析指标的计算 223

第二节 指数的概念和种类 225

一、统计指数的概念 225

二、统计指数的种类 225

三、统计指数的作用 227

第三节 综合指数 227

一、综合指数的编制原理 227

二、拉氏指数和帕氏指数 228

三、其他形式的综合指数 230

第四节 平均指数 231

一、平均指数的编制原理 231

二、加权算术平均数指数 231

三、加权调和平均数指数 232

第五节 指数因素分析 233

一、指数体系的概念 233

二、两因素指数分析 233

三、多因素指数分析 236

第六节 几种常见的经济指数 238

一、工业生产指数 238

二、物价指数 239

三、股票价格指数 241

思考与练习 242

第十一章 统计综合评价 244

第一节 统计综合评价概述 244

一、统计综合评价的意义 244

二、统计综合评价的基本步骤 244

第二节 评价指标选择与数据预处理 246

一、评价指标的选择 246

二、数据预处理方法 247

第三节 权重的确定与评价结果的综合 250

一、确定权重的基本方法 250

二、评价结果的综合 253

思考与练习 256

附录一 Excel在统计中的应用 257

第一节 Excel简介与基本操作 257

一、Excel简介 257

二、熟悉Excel工作界面 257

三、输入数据 262

四、编辑工作表 263

五、使用公式和函数 265

第二节 分析工具库与统计函数 271

一、分析工具 271

二、常用数学与统计函数简表 272

第三节 Excel在描述统计中的应用 274

一、编制分布数列 274

二、绘制统计图 276

三、计算描述统计指标 278

第四节 Excel在概率计算和统计推断中的应用 280

一、概率计算 280

二、区间估计 281

三、假设检验 282

四、方差分析 286

第五节 Excel在回归分析中的应用 288

第六节 Excel在时间序列分析中的应用 291

一、求解按方程法计算的平均发展速度 291

二、长期趋势的测定 293

三、季节变动与循环变动的测定 293

四、时间序列模型预测 294

附录二 常用统计表 296

附表2-1 正态分布概率表 296

附表2-2 t分布临界值表 299

附表2-3 X2分布临界值表 300

附表2-4 F分布临界值表 301

附表2-5 二项分布临界值表 303

附表2-6 秩和检验表 304

附表2-7 游程检验R临界值表 305

附表2-8 斯皮尔曼等级相关系数rs的上临界值rα表 306

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