管理统计学（第3版）/全国高等学校管理科学与工程类专业规划教材

图书标准信息

• 作者 李金林、赵中秋、马宝龙 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2016-07
• 版次 3
• ISBN 9787302441793
• 定价 39.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 359页
• 字数 475千字
• 丛书 全国高等学校管理科学与工程类专业规划教材

【内容简介】

　　本书以经济管理应用案例为基础，将理论框架蕴含于现实经济领域之中，将统计学理论与管理实践有机结合，同时精选作者数年来积累的教学案例和实际工作案例，便于读者阅读参考，学以致用。此外，本书还结合理论和应用，详细阐述了应用软件解决实际问题的方法、程序和技巧，指导读者动手操作。
　　本书既具有系统的统计学知识，又具有超强的实践指导训练，能够很好地满足高校本科生、研究生、MBA学员以及相关从业人员在数量分析方面的需求。本书还提供多种教学辅助资源，包含PPT教学课件，案例、例题与习题的数据文件等，便于教学和自学。

【作者简介】

李金林，北京理工大学管理与经济学院教授，博士生导师，美国UC Berkeley、德国Karlsruhe University访问学者，兼任中国管理科学学会企业管理分会理事长，北京系统工程学会理事长。长期从事管理统计学、收益管理、运筹学、可靠性的研究与教学工作。主持多项国家、省部级科研项目和管理咨询项目；发表论文100余篇；主编、参编著作多部。
　　
　　赵中秋，北京理工大学管理与经济学院副教授，管理学博士，美国Illinois Institute of Technology访问学者。长期从事统计学、金融学、金融工程（公司理财）等领域的教学与研究工作。主持和参与多项国家、省部级科研项目和管理咨询项目；发表学术论文多篇。
　　
　　马宝龙，北京理工大学管理与经济学院教授，博士生导师，管理学博士，清华大学经济管理学院博士后，美国Mississippi State University商学院访问学者，曾就职于青岛澳柯玛集团总公司。长期从事管理统计学、营销管理的研究与教学工作。主持多项国家、省部级科研项目和管理咨询项目；发表论文30余篇；主编、参编教材及著作多部。

【目录】

1.1统计学的性质1
1.2统计学在管理中的应用2
1.3统计学方法的分类3
1.3.1描述统计学3
1.3.2推断统计学3
1.4统计学的基本概念3
1.4.1总体3
1.4.2样本4
1.4.3总体参数和统计量4
1.5统计学的发展4
1.5.1古典统计学时代5
1.5.2近代统计学时代5
1.5.3现代统计学时代5
本章小结6
关键术语6
习题6
第2章数据收集方法7
2.1统计数据收集的意义7
2.2统计数据的计量与类型7
2.2.1统计数据的计量8
2.2.2统计数据的类型8
2.2.3统计变量9
2.3统计数据的来源9
2.3.1直接来源9
2.3.2间接来源14
2.4统计数据的误差15
2.5统计数据收集过程16
本章小结17
关键术语17
习题17
案例研究18
第3章描述数据的图表方法19
3.1数据描述的意义及分类19
3.2定量数据的图形描述19
3.2.1定量数据整理19
3.2.2单变量定量数据的图形描述21
3.2.3多变量定量数据的图形描述26
3.3定性数据的图表描述31
3.3.1定性数据的整理32
3.3.2单变量定性数据的图形描述33
3.3.3多变量定性数据的图形描述38
本章小结42
关键术语43
习题43
案例研究45
第4章描述统计中的测度46
4.1数据分布的集中趋势测度46
4.1.1数值平均数46
4.1.2位置平均数50
4.1.3中位数与算术平均数的比较57
4.2数据分布的离散趋势测度57
4.2.1极差58
4.2.2四分位差58
4.2.3平均差59
4.2.4方差与标准差60
4.2.5相对位置和相对离散程度的度量61
4.3数据分布的形状测度63
4.3.1分布偏态测度63
4.3.2分布峰态测度64
4.4用统计软件计算描述统计量65
4.4.1用Excel计算描述统计量65
4.4.2用SPSS计算描述统计量67
本章小结71
关键术语71
习题71
案例研究74
第5章概率与概率分布75
5.1概率及其运算75
5.2全概率公式、贝叶斯公式和事件的独立性77
5.2.1全概率公式78
5.2.2贝叶斯公式79
5.3离散型随机变量的概率分布80
5.3.1伯努利分布82
5.3.2二项分布82
5.3.3几何分布83
5.3.4超几何分布83
5.3.5泊松分布84
5.3.6多项分布84
5.4连续型随机变量的概率分布84
5.4.1正态分布85
5.4.2指数分布86
5.4.3均匀分布87
软件应用87
本章小结93
关键术语93
习题94
案例研究98
第6章抽样与抽样分布100
6.1概率抽样方法100
6.1.1简单随机抽样100
6.1.2分层抽样101
6.1.3系统抽样101
6.1.4整群抽样102
6.2由正态分布导出的几个重要分布102
6.2.1χ2分布102
6.2.2t分布103
6.2.3F分布104
6.3样本均值的分布与中心极限定理105
6.4样本比例的抽样分布107
6.5与样本方差有关的抽样分布108
6.6两个总体参数推断时的样本统计量的抽样分布108
6.6.1两个样本均值差的抽样分布108
6.6.2两个样本比例差的抽样分布109
6.6.3两个样本方差比的抽样分布110
软件应用111
本章小结113
关键术语113
习题114
案例研究115
第7章参数估计116
7.1参数点估计116
7.1.1矩估计法116
7.1.2极大似然估计法117
7.2点估计的评价准则119
7.2.1无偏性119
7.2.2有效性120
7.2.3一致性120
7.3区间估计的概念和原理120
7.3.1区间估计的基本原理121
7.3.2区间估计的步骤122
7.4总体均值的区间估计122
7.4.1单一总体均值的区间估计（方差已知或大样本）123
7.4.2单一总体均值的区间估计（小样本且方差未知）124
7.4.3两个总体均值之差的区间估计125
7.5总体比例的区间估计130
7.5.1单一总体比例的区间估计130
7.5.2两个总体比例之差的区间估计131
7.6总体方差的区间估计132
7.6.1单个总体方差的区间估计132
7.6.2两个总体方差比的区间估计133
7.7样本容量的确定133
7.7.1单个总体均值区间估计时样本容量的确定134
7.7.2单个总体比例区间估计时样本容量的确定134
7.7.3两个总体均值之差区间估计时样本容量的确定135
7.7.4两个总体比例之差区间估计时样本容量的确定135
软件应用135
本章小结137
关键术语139
习题139
案例研究142
第8章假设检验144
8.1假设检验的原理144
8.1.1假设检验的基本原理144
8.1.2假设检验的步骤145
8.1.3假设检验中的两类错误149
8.1.4假设检验中的P值151
8.2单一总体均值的假设检验152
8.2.1σ2已知的情况下单一总体均值的假设检验152
8.2.2σ2未知且大样本的情况下单一总体均值的假设检验153
8.2.3σ2未知且小样本的情况下单一总体均值的假设检验154
8.3两个总体均值差的假设检验155
8.3.1σ21、σ22已知，或σ21、σ22未知，但大样本的情况155
8.3.2σ21、σ22未知，且小样本的情况156
8.3.3配对样本157
8.4总体比例的假设检验158
8.4.1单一总体比例的假设检验158
8.4.2两个总体比例之差的假设检验159
8.5总体方差的假设检验160
8.5.1单一总体方差的假设检验160
8.5.2两个总体方差比的假设检验161
软件应用163
本章小结168
关键术语168
习题169
案例研究171
第9章方差分析175
9.1方差分析的基本思想176
9.2单因素方差分析177
9.2.1单因素方差分析的步骤177
9.2.2单因素方差分析的多重比较180
9.3双因素方差分析181
软件应用185
本章小结188
关键术语188
习题188
案例研究191
第10章χ2分布和列联分析193
10.1χ2分布与拟合优度检验193
10.1.1χ2统计量与χ2分布193
10.1.2拟合优度检验195
10.2列联表与两变量独立性检验198
10.2.1列联表198
10.2.2独立性检验201
10.3列联表与多个比例相等的检验202
软件应用204
本章小结208
关键术语208
习题209
案例研究210
第11章相关与回归分析211
11.1变量间的相关关系211
11.1.1变量相关的概念211
11.1.2相关系数213
11.1.3对相关系数的显著性检验213
11.1.4决定系数215
11.2一元线性回归215
11.2.1一元线性回归的概念215
11.2.2参数β0和β1的最小二乘估计216
11.2.3残差分析218
11.2.4回归方程的显著性检验（总体显著性检验）219
11.2.5回归系数的显著性检验220
11.2.6预测标准误差221
11.2.7回归方程在估计和预测中的应用222
11.2.8相关系数、决定系数和预测标准误差三者的关系224
11.3多元线性回归224
11.3.1多元线性回归的概念和方法224
11.3.2对多元回归模型的评估227
11.4可线性化的非线性回归230
软件应用232
本章小结234
关键术语235
习题235
案例研究238
第12章时间序列分析与预测239
12.1时间序列分析概述239
12.1.1时间序列及其分类240
12.1.2时间序列的组成因素与模型240
12.2时间序列平滑与预测242
12.2.1移动平均法243
12.2.2指数平滑法245
12.3有趋势序列的最小二乘法预测模型246
12.3.1线性趋势模型246
12.3.2二次曲线趋势模型248
12.3.3指数趋势模型249
12.3.4使用第一、第二、百分数差异法选择模型251
12.4有趋势序列的自回归预测模型252
12.5季节因素分析255
12.5.1季节因素分析的目的255
12.5.2季节因素分析的方法256
12.5.3季节因素的调整259
12.6循环因子分析260
12.6.1循环波动及其分析目的260
12.6.2循环波动的分析方法260
软件应用262
本章小结267
关键术语267
习题268
案例研究270
第13章指数272
13.1指数的概念和分类272
13.1.1指数的概念272
13.1.2指数的分类273
13.2个体指数274
13.3综合指数274
13.3.1不加权综合指数274
13.3.2加权综合指数： 拉氏指数和帕氏指数275
13.4平均指数278
13.4.1加权算术平均法编制数量指标指数278
13.4.2加权调和平均法编制质量指标指数279
13.5指数体系280
13.5.1指数体系概念和应用280
13.5.2指数体系的因素分析280
13.6常用价格指数284
13.6.1消费价格指数284
13.6.2零售价格指数286
13.6.3股票价格指数287
本章小结288
关键术语288
习题289
案例研究290
第14章聚类分析292
14.1聚类分析概述292
14.2距离和相似系数293
14.2.1变量测量尺度的类型293
14.2.2样本间亲疏程度的测度293
14.3类间距离计算方法295
14.3.1最短距离连接法295
14.3.2最长距离连接法296
14.3.3类间平均距离连接法296
14.3.4类内平均距离连接法297
14.3.5重心聚类法297
14.3.6离差平方和法297
14.3.7中位数法297
14.4层次聚类分析法297
14.4.1层次聚类分析概述297
14.4.2层次聚类分析具体步骤298
14.4.3用SPSS进行层次聚类分析基本操作步骤和输出结果分析298
14.4.4SPSS层次聚类分析操作的其他常用选项301
14.5快速聚类分析305
14.5.1快速聚类分析概述305
14.5.2快速聚类分析具体分析步骤305
14.5.3SPSS快速聚类分析基本操作步骤和输出结果分析306
14.5.4SPSS快速聚类分析操作的其他常用选项308
14.6聚类分析的实例分析310
14.6.1背景介绍310
14.6.2操作步骤及结果解析310
14.6.3聚类分析的注意事项316
本章小结317
关键术语317
习题318
案例研究321
第15章因子分析323
15.1基本概念323
15.1.1因子分析概述323
15.1.2因子分析模型324
15.2因子分析的基本步骤326
15.2.1判断原始变量是否适合进行因子分析326
15.2.2提取公因子和确定公因子数目327
15.2.3公因子的命名解释329
15.2.4计算因子得分330
15.3SPSS实现因子分析的操作步骤330
15.4因子分析的实例分析333
15.4.1背景介绍333
15.4.2操作步骤及结果解析334
15.4.3实例分析小结344
本章小结344
关键术语344
习题345
案例研究346
参考文献348
附录常用统计表349