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统计学

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广东广州
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作者刘小平,李忆,段俊 编著

出版社电子工业出版社

ISBN9787121317194

出版时间2017-07

装帧平装

开本16开

定价35元

货号1201536475

上书时间2024-12-02

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品相描述:全新
商品描述
目录
第1章 绪论 1
1.1 统计的含义 1
1.1.1 统计与统计学 2
1.1.2 统计数据的内在数量规律性 2
1.2 统计学的基本概念 4
1.2.1 总体和样本 4
1.2.2 参数和统计量 4
1.3 统计软件简介 4
1.3.1 SPSS 5
1.3.2 SAS 5
1.3.3 R 5
1.3.4 Excel 6
本章小结 6
思考题 6
练习题 7
第2章 数据搜集与显示 8
2.1 数据的计量 8
2.1.1 数据的计量尺度 8
2.1.2 数据的类型 10
2.2 数据的搜集 11
2.2.1 数据的直接获取 11
2.2.2 数据的间接获取 12
2.2.3 数据的质量 13
2.3 数据的显示 15
2.3.1 数据的审核 15
2.3.2 统计分组与频数分布 15
2.3.3 数据的显示 20
本章小结 30
案例实验 31
思考题 39
练习题 39
实验题 42
第3章 数据描述 44
3.1 总量指标与相对指标 45
3.1.1 总量指标 45
3.1.2 相对指标 45
3.2 集中趋势的测度 49
3.2.1 众数 49
3.2.2 中位数 51
3.2.3 分位数 53
3.2.4 均值 54
3.2.5 几何均值 56
3.2.6 众数、中位数和均值的比较 57
3.3 离散程度的测度 58
3.3.1 异众比率 58
3.3.2 极差 59
3.3.3 四分位差 59
3.3.4 方差和标准差 60
3.3.5 离散系数 61
3.4 偏态与峰度的测度 62
3.4.1 偏态 62
3.4.2 峰度 63
3.5 数据的标准化 64
3.5.1 标准化值的计算 64
3.5.2 标准化值的作用 64
3.5.3 契比雪夫定理 65
本章小结 66
案例实验 66
思考题 69
练习题 70
实验题 72
第4章 抽样分布 74
4.1 抽样方法 74
4.1.1 简单随机抽样 74
4.1.2 分层抽样 74
4.1.3 机械抽样 75
4.1.4 整群抽样 75
4.2 抽样分布 75
4.2.1 分布 75
4.2.2 t分布 76
4.2.3 F分布 77
4.2.4 正态总体的样本均值和样本方差的分布 78
4.2.5 样本比率的分布 81
4.2.6 两个样本统计量的分布 81
本章小结 82
案例实验 82
思考题 84
练习题 85
实验题 85
第5章 参数估计 86
5.1 参数估计的基本原理 86
5.1.1 估计量与估计值 86
5.1.2 参数估计的基本方法 86
5.1.3 点估计评价标准 87
5.2 一个总体参数的区间估计 88
5.2.1 总体均值的区间估计 88
5.2.2 总体比率的区间估计 91
5.2.3 总体方差的区间估计 92
5.3 两个总体参数的区间估计 93
5.3.1 两个总体均值差的区间估计 93
5.3.2 两个总体比率差的区间估计 96
5.3.3 两个总体方差比的区间估计 97
5.4 样本量的确定 98
5.4.1 确定样本量的一般问题 98
5.4.2 估计总体均值时样本量的确定 99
5.4.3 估计总体比率时样本量的确定 100
本章小结 101
案例实验 101
思考题 104
练习题 104
实验题 108
第6章 假设检验 109
6.1 假设检验的基本原理 109
6.1.1 假设检验的基本思想 109
6.1.2 假设检验的基本概念 110
6.1.3 假设检验的基本步骤 112
6.1.4 关于p值 113
6.2 一个总体参数的假设检验 114
6.2.1 总体均值的假设检验 114
6.2.2 总体比率的假设检验 117
6.2.3 总体方差的假设检验 118
6.3 两个总体参数的假设检验 120
6.3.1 两个总体均值差的假设检验 121
6.3.2 两个总体比率差的假设检验 126
6.3.3 两个总体方差比的假设检验 127
本章小结 129
案例实验 129
思考题 133
练习题 133
实验题 136
第7章 相关与回归 137
7.1 相关分析 137
7.1.1 变量间的关系 137
7.1.2 相关关系的类型 138
7.1.3 相关系数 140
7.2 一元线性回归 142
7.2.1 回归分析的基本概念 142
7.2.2 一元线性回归模型的设定 143
7.2.3 参数的最小二乘估计 144
7.2.4 一元线性回归分析中的显著性检验 146
7.2.5 一元线性回归方程预测 150
7.3 多元线性回归 152
7.3.1 多元线性回归模型的设定 152
7.3.2 参数的最小二乘估计 152
7.3.3 多元线性回归分析中的检验问题 155
本章小结 158
案例实验 158
思考题 164
练习题 164
实验题 167
第8章 时间序列 168
8.1 时间序列概述 169
8.1.1 绝对数时间序列 170
8.1.2 相对数时间序列 170
8.1.3 平均数时间序列 170
8.2 时间序列描述性分析 170
8.2.1 时间序列的水平描述 170
8.2.2 时间序列的动态描述 173
8.3 时间序列的分解与模型 176
8.3.1 时间序列的分解 176
8.3.2 时间序列组合模型 177
8.4 时间序列趋势分析 178
8.4.1 移动平均法 178
8.4.2 趋势模型法 180
8.5 时间序列季节变动分析 184
8.5.1 按季(或月)平均法 185
8.5.2 移动平均趋势剔除法 186
8.5.3 季节变动的调整 187
8.6 时间序列循环波动与不规则变动分析 188
8.6.1 循环波动分析 188
8.6.2 不规则变动分析 191
本章小结 191
案例实验 192
思考题 201
练习题 201
实验题 203
第9章 指数 204
9.1 指数概述 204
9.1.1 指数概念 204
9.1.2 指数分类 205
9.1.3 个体指数编制 205
9.2 总指数编制 206
9.2.1 综合指数法 206
9.2.2 平均数指数法 208
9.3 指数体系 209
9.3.1 基本概念 209
9.3.2 指数体系分析 210
9.4 指数的应用 213
9.4.1 工业生产指数 214
9.4.2 零售价格指数 214
9.4.3 消费价格指数 216
9.4.4 股票价格指数 217
本章小结 218
思考题 218
练习题 218
实验题 221
附录A 常用统计表 222
参考文献 223

内容摘要
本书是一本集理论与方法、实践与应用为一体的统计教材。全书共9章,主要介绍统计基本概念、数据搜集与显示、数据描述、抽样分布、参数估计、假设检验、相关与回归、时间序列、指数。在本书编写过程中,作者广泛吸纳靠前外很好统计学教材成果,大胆融入现代教学理念,充分结合作者二十多年的统计学教学实践和教材编写经验,各章采取“案例导入-经典理论-本章小结-案例实验-思考题-练习题-实验题”的编写路径,体系完整,结构新颖。全书将统计理论、统计方法、实际案例、实验教学、综合练习融为一体,具有知识性、应用性、趣味性和易读性等特点。本书内容丰富,很少涉及统计学理论的数学证明,每章均配有与实际应用紧密联系的案例、练习和实验,运用一至二种软件对案例进行实验操作。适合作为高等院校经济、金融、管理、文学、法学等专业的本科生统计学课程教材,也是广大统计爱好者和统计工作者的参考读物。

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