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统计学

0.17 八五品

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山东枣庄
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作者张东光、袁岩 著

出版社科学出版社

出版时间2016-08

版次01

装帧平装

货号128

上书时间2024-07-04

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品相描述:八五品
图书标准信息
  • 作者 张东光、袁岩 著
  • 出版社 科学出版社
  • 出版时间 2016-08
  • 版次 01
  • ISBN 9787030494207
  • 定价 39.80元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 其他
  • 页数 288页
  • 字数 470千字
  • 正文语种 简体中文
  • 丛书 普通高等教育“十三五”规划教材
【内容简介】
统计学是关于研究收集、整理和分析客观现象总体数据数量特征和数量关系的方法论科学,是对客观现象进行科学认识的重要工具,随着社会经济科技的不断进步,统计学的应用领域越来越广泛。统计学是经济学类和管理学类各专业均必须开设的核心课程之一。统计学以高等数学的微积分学和概率论与数理统计学为工具,以政治经济学与西方经济学为理论基础,对经济学和各类管理问题的定量分析提供了很好的支持作用。课程基本内容包括描述统计的理论与方法,推断统计的理论与方法,统计在经济生活中的应用三个模块,另外还包括常用的统计表及EXCEL在统计中的应用两个附录。通过本课程的学习,使学生在掌握认识客观世界的一般规律的基础上,进一步掌握认识客观现象的统计定量方法;能够对客观现象的数量进行统计分析,透过数字认识现象本质;学会运用统计理论和方法撰写文章。教学的重点和难点在于统计思维的培养和各种统计方法的计算与灵活应用。
【目录】
第一章 统计与数据 1

第一节 统计与统计学 1

第二节 统计学的基本要素 3

第三节 数据的类型 6

第四节 数据的来源 12

思考与练习 17

第二章 数据的频数分布 18

第一节 数据的预处理与统计分组 18

第二节 定性数据的频数分布 25

第三节 定量数据的频数分布 32

第四节 探索性数据分析:茎叶图和箱线图 39

思考与练习 43

第三章 数据分布特征的度量 45

第一节 数据集中趋势的度量 45

第二节 数据离散程度的度量 56

第三节 数据分布形态的度量 60

思考与练习 63

第四章 时间序列数据分析 65

第一节 时间序列概述 65

第二节 时间序列数据的描述性分析 69

第三节 时间序列数据的趋势分析 80

第四节 时间序列数据的季节变动分析 87

第五节 时间序列数据的循环变动分析 93

思考与练习 95

第五章 统计指数分析 98

第一节 统计指数概述 98

第二节 总指数的编制 100

第三节 指数因素分析 110

第四节 综合评价指数 117

思考与练习 121

第六章 统计量与抽样分布 123

第一节 统计推断基本问题 123

第二节 统计量 129

第三节 统计量的抽样分布 134

思考与练习 139

第七章 参数估计 141

第一节 参数估计的基本原理 141

第二节 基于单样本的参数置信区间估计 146

第三节 基于两样本的参数置信区间估计 151

第四节 样本容量的确定158

思考与练习 161

第八章 假设检验与方差分析 164

第一节 假设检验的基本问题 164

第二节 单总体参数的假设检验 170

第三节 两总体参数的假设检验 175

第四节 多总体均值的检验——单因素方差分析 183

思考与练习 192

第九章 相关分析与线性回归分析 197

第一节 相关分析与回归分析的基本问题 197

第二节 一元线性相关分析 199

第三节 一元线性回归分析 206

第四节 多元线性相关与回归分析 219

思考与练习 225

第十章 国民经济主要统计指标 228

第一节 国民经济主要总量指标 228

第二节 国民经济主要分析指标 233

思考与练习 236

练习题参考答案 238

参考文献 247

附录1 常用统计表 248

附表1 标准正态分布概率表 248

附表2 t分布临界值表 250

附表3 x2分布临界值表 251

附表4 F分布临界值表(α=0.05) 252

附表5 累计法平均增长速度查对表 254

附录2 Excel在统计学中的应用 256

第一节 Excel简介 256

第二节 Excel在数据频数分布中的应用 257

第三节 Excel在数据分布特征度量中的应用 266

第四节 Excel在时间序列数据分析中的应用 267

第五节 Excel在统计指数分析中的应用 270

第六节 Excel在统计量与抽样分布中的应用 271

第七节 Excel在参数估计中的应用 274

第八节 Excel在假设检验和方差分析中的应用 275

第九节 Excel在相关分析与线性回归分析中的应用 279
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