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统计学(中国人民大学统计与精算系列教材)

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北京海淀

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作者贾俊平

出版社中国人民大学出版社

ISBN9787300214016

出版时间2015-07

装帧平装

开本其他

定价35元

货号1201156101

上书时间2024-05-21

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商品详情

品相描述：全新

商品描述: 作者简介
贾俊平中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年重量教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢很好教师奖等。

目录
第1章数据与统计学
11统计学及其应用
111什么是统计学
112统计学的应用
12数据及其来源
121变量与数据
122数据的来源
本书图解：统计方法分类与本书框架
软件应用
思考与练习
第2章用图表展示数据
21类别数据的图表展示
211用频数分布表观察类别数据
212用图形展示类别数据
22数值型数据的图表展示
221用频数分布表观察数据分布
222用图形展示数值型数据
23使用图表的注意事项
本章图解：数据类型与图表展示方法
软件应用
思考与练习
第3章用统计量描述数据
31水平的描述
311平均数
312中位数和分位数
313水平代表值的选择
32差异的描述
321极差和四分位差
322方差和标准差
323变异系数
324标准得分
33分布形状的描述
34数据的综合描述
本章图解：数据分布特征与描述统计量
软件应用
思考与练习
第4章随机变量的概率分布
41什么是概率
42随机变量的概率分布
421随机变量及其概括性度量
422随机变量的概率分布
423其他几个重要的统计分布
43样本统计量的概率分布
431统计量及其分布
432样本均值的分布
433其他统计量的分布
434统计量的标准误差
本章图解：随机变量的概率分布
软件应用
思考与练习
第5章参数估计
51参数估计的基本原理
511点估计与区间估计
512评价估计量的标准
52总体均值的区间估计
521一个总体均值的估计
522两个总体均值之差的估计
53总体比例的区间估计
531一个总体比例的估计
532两个总体比例之差的估计
54总体方差的区间估计
541一个总体方差的估计
542两个总体方差比的估计
55样本量的确定
551估计总体均值时样本量的确定
552估计总体比例时样本量的确定
本章图解：参数估计所使用的分布
软件应用
思考与练习
第6章假设检验
61假设检验的基本原理
611怎样提出假设
612怎样做出决策
613怎样表述决策结果
62总体均值的检验
621一个总体均值的检验
622两个总体均值之差的检验
63总体比例的检验
631一个总体比例的检验
632两个总体比例之差的检验
64总体方差的检验
641一个总体方差的检验
642两个总体方差比的检验
65总体分布的检验
651正态性检验的图示法
652ShapiroWilk和KS正态性检验
本章图解：假设检验的内容框架
软件应用
思考与练习
第7章类别变量分析
71一个类别变量的拟合优度检验
711期望频数相等
712期望频数不等
72两个类别变量的独立性检验
721列联表与χ2独立性检验
722应用χ2检验的注意事项
73两个类别变量的相关性度量
731φ系数和Cramers V系数
732列联系数
本章图解：类别变量分析方法
软件应用
思考与练习
第8章方差分析
81方差分析的基本原理
811什么是方差分析
812误差分解
82单因子方差分析
821数学模型
822效应检验
823多重比较
83双因子方差分析
831数学模型
832主效应分析
833交互效应分析
84方差分析的假定及其检验
841正态性检验
842方差齐性检验
本章图解：方差分析过程
软件应用
思考与练习
第9章一元线性回归
91变量间的关系
911确定变量之间的关系
912相关关系的描述
913关系强度的度量
92一元线性回归模型的估计和检验
921一元线性回归模型
922参数的最小二乘估计
923模型的拟合优度
924模型的显著性检验
93利用回归方程进行预测
931平均值的置信区间
932个别值的预测区间
94回归模型的诊断
941残差与残差图
942检验模型假定
本章图解：一元线性回归的建模过程
软件应用
思考与练习
第10章多元线性回归
101多元线性回归模型
1011回归模型与回归方程
1012参数的最小二乘估计
102拟合优度和显著性检验
1021模型的拟合优度
1022模型的显著性检验
103多重共线性及其处理
1031多重共线性及其识别
1032变量选择与逐步回归
104相对重要性和模型比较
1041自变量的相对重要性
1042模型比较
105利用回归方程进行预测
106哑变量回归
1061在模型中引入哑变量
1062含有一个哑变量的回归
本章图解：多元线性回归的建模过程
软件应用
思考与练习
第11章时间序列预测
111时间序列的成分和预测方法
1111时间序列的成分
1112预测方法的选择与评估
112平稳序列的预测
113趋势序列的预测
1131线性趋势预测
1132非线性趋势预测
114多成分序列的预测
1141Winter指数平滑预测
1142分解预测
本章图解：时间序列预测的程序和方法
软件应用
思考与练习
第12章非参数检验
121单样本的检验
1211中位数的符号检验
1212Wilcoxon符号秩检验
122两个及两个以上样本的检验
1221两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验
1222两个独立样本的MannWhitney检验
1223k个独立样本的KruskalWallis检验
123秩相关及其检验
1231Spearman秩相关及其检验
1232Kendall秩相关及其检验
本章图解：非参数检验方法
软件应用
思考与练习

附录：SPSS和R简介
参考书目

内容摘要
本书是一本接近基于SPSS和R实现全部例题计算与分析的统计学教材，每章附录均给出了例题解答的SPSS操作步骤和用到的R程序。全书内容共12章，包括数据的描述性分析方法、推断方法以及实际中常用的一些统计方法等。每章开头均给出了本章的学习目标，最后给出了本章的内容框架。在写法上接近立足于统计应用，避免统计公式的推导，力求通俗易懂。本书可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材使用，也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。
本书可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材使用，也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

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