统计学(中国人民大学统计与精算系列教材)
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作者贾俊平 著
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2024-12-19
商品详情
- 品相描述：全新
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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年国家级教学成果二等奖、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年荣获宝钢优秀教师奖等。
目录
第1章数据与统计学
11统计学及其应用
111什么是统计学
112统计学的应用
12数据及其来源
121变量与数据
122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
21类别数据的图表展示
211用频数分布表观察类别数据
212用图形展示类别数据
22数值型数据的图表展示
221用频数分布表观察数据分布
222用图形展示数值型数据
23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
31水平的描述
311平均数
312中位数和分位数
313水平代表值的选择
32差异的描述
321极差和四分位差
322方差和标准差
323变异系数
324标准得分
33分布形状的描述
34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
41什么是概率
42随机变量的概率分布
421随机变量及其概括性度量
422随机变量的概率分布
423其他几个重要的统计分布
43样本统计量的概率分布
431统计量及其分布
432样本均值的分布
433其他统计量的分布
434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
51参数估计的基本原理
511点估计与区间估计
512评价估计量的标准
52总体均值的区间估计
521一个总体均值的估计
522两个总体均值之差的估计
53总体比例的区间估计
531一个总体比例的估计
532两个总体比例之差的估计
54总体方差的区间估计
541一个总体方差的估计
542两个总体方差比的估计
55样本量的确定
551估计总体均值时样本量的确定
552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
61假设检验的基本原理
611怎样提出假设
612怎样做出决策
613怎样表述决策结果
62总体均值的检验
621一个总体均值的检验
622两个总体均值之差的检验
63总体比例的检验
631一个总体比例的检验
632两个总体比例之差的检验
64总体方差的检验
641一个总体方差的检验
642两个总体方差比的检验
65总体分布的检验
651正态性检验的图示法
652ShapiroWilk和KS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
71一个类别变量的拟合优度检验
711期望频数相等
712期望频数不等
72两个类别变量的独立性检验
721列联表与χ2独立性检验
722应用χ2检验的注意事项
73两个类别变量的相关性度量
731φ系数和Cramers V系数
732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
81方差分析的基本原理
811什么是方差分析
812误差分解
82单因子方差分析
821数学模型
822效应检验
823多重比较
83双因子方差分析
831数学模型
832主效应分析
833交互效应分析
84方差分析的假定及其检验
841正态性检验
842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
91变量间的关系
911确定变量之间的关系
912相关关系的描述
913关系强度的度量
92一元线性回归模型的估计和检验
921一元线性回归模型
922参数的最小二乘估计
923模型的拟合优度
924模型的显著性检验
93利用回归方程进行预测
931平均值的置信区间
932个别值的预测区间
94回归模型的诊断
941残差与残差图
942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
101多元线性回归模型
1011回归模型与回归方程
1012参数的最小二乘估计
102拟合优度和显著性检验
1021模型的拟合优度
1022模型的显著性检验
103多重共线性及其处理
1031多重共线性及其识别
1032变量选择与逐步回归
104相对重要性和模型比较
1041自变量的相对重要性
1042模型比较
105利用回归方程进行预测
106哑变量回归
1061在模型中引入哑变量
1062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
111时间序列的成分和预测方法
1111时间序列的成分
1112预测方法的选择与评估
112平稳序列的预测
113趋势序列的预测
1131线性趋势预测
1132非线性趋势预测
114多成分序列的预测
1141Winter指数平滑预测
1142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
121单样本的检验
1211中位数的符号检验
1212Wilcoxon符号秩检验
122两个及两个以上样本的检验
1221两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验
1222两个独立样本的MannWhitney检验
1223k个独立样本的KruskalWallis检验
123秩相关及其检验
1231Spearman秩相关及其检验
1232Kendall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
本书是一本完全基于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。在写法上完全立足于统计应用，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。
精彩内容
本书是为大学本科生编写的一本统计学基础教材，可供一个学期（约3学分）的教学使用。全书内容共12章，第2章和第3章介绍数据的描述性分析方法，包括图表的使用和常用统计量的计算与分析方法。第4~6章介绍统计推断的基本原理和方法，包括作为推断理论基础的概率分布及参数估计和假设检验。第7~11章介绍实际中常用的一些统计方法，包括类别变量分析、方差分析、回归分析和时间序列预测等。第12章介绍几种常用的非参数检验方法。
本书特色
本书体现了作者的一贯写作风格，表述简明，强调应用。具体有以下几个特点：
强调统计软件的使用。本书所有例题的计算和分析完全使用统计软件来实现。书中使用了SPSS（190中文版）和R（312版本）两
种软件。其中以SPSS为主，SPSS能够实现的分析均给出SPSS实现结果，对于少数SPSS不能实现的部分内容给出了R的输出结果，并在每章的最后给出了SPSS的详细操作步骤和R的实现程序。同时，在本书最后的附录里给出了两种软件的使用简介。
注重统计思想和方法应用。本书完全避免统计方法的数学推导，并把繁杂的计算交给统计软件来完成，让读者拿出更多精力去理解统计方法的思想和原理。读完本书后你就会发现统计学并不那么难学，而且比你想象的有趣、有用。
体现统计方法之间的逻辑。在每章开头均给出了本章的学习目标，可快速浏览本章的学习要点。在第1章最后以图解方式给出了本书的逻辑框架，其他章的最后均给出了本章的内容框架，以便于读者把握各章节内容的内在联系。
方便教学和学习。每章都配有详细的PPT，并配备书中例题和练习题的电子版数据，方便教师教学和学生学习。
读者对象
本书适用的读者包括：高等院校统计学专业的本科生；经济管理类专业本科生；其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的本科生；具备少量数学知识的其他读者。
致谢
本书是中国人民大学985经费资助项目，特此感谢。
贾俊平
中国人民大学统计学院
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