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第一章 绪论1

第一节 什么是统计2

一、关于统计的含义2

二、统计研究的基本环节3

第二节 统计学的种类及其性质5

一、理论统计学和应用统计学5

二、统计学与有关学科的联系与区别7

第三节 统计学的基本概念8

一、总体与总体单位8

二、样本9

三、标志10

四、统计指标与指标体系10

五、统计数据12

本章小结14

思考与练习15

第二章 统计资料的搜集、整理与显示17

第一节 统计资料的搜集17

一、统计资料搜集概述17

二、统计资料的搜集方法20

三、统计调查方式21

四、统计调查体系25

五、第二手统计资料的主要来源26

第二节 数据整理27

一、数据整理的内容27

二、统计分组27

第三节 频数分布32

一、频数分布的基本概念32

二、频数和频率33

三、累计频数与累计频率34

四、频数分布的类型38

第四节 数据显示40

一、统计表40

二、统计图45

本章小结48

思考与练习49

第三章 统计数据分布特征的描述52

第一节 分布的集中趋势53

一、测定集中趋势的指标及其作用53

二、算术平均数54

三、调和平均数60

四、几何平均数62

五、幂平均数63

六、众数64

七、中位数66

八、算术平均数与中位数和众数的关系68

第二节 分布的离散程度70

一、变异指标概述70

二、极差与四分位差71

三、标准差和方差72

四、变异系数78

第三节 分布的偏度和峰度79

一、统计动差79

二、偏度79

三、峰度80

本章小结81

思考与练习82

第四章 概率与概率分布85

第一节 随机事件与概率85

一、随机试验与事件85

二、事件的概率86

三、条件概率与事件独立89

四、全概率公式与贝叶斯公式90

第二节 随机变量及其概率分布92

一、随机变量的含义92

二、离散型随机变量的概率分布93

三、连续型随机变量的概率分布94

第三节 随机向量及其分布简介99

一、随机向量及其分布99

二、随机向量的数字特征101

三、多元正态分布102

本章小结104

思考与练习105

第五章 抽样与抽样分布107

第一节 抽样的基本概念108

一、总体参数与样本统计量108

二、样本容量与样本个数108

三、重复抽样与不重复抽样109

第二节 抽样分布109

一、重复抽样分布110

二、不重复抽样分布113

第三节 抽样设计115

一、类型抽样116

二、等距抽样118

三、整群抽样120

四、不同抽样组织设计的比较122

第四节 大数定理与中心极限定理123

一、大数定理123

二、正态分布的再生定理124

三、中心极限定理125

本章小结126

思考与练习127

第六章 参数估计129

第一节 点估计130

一、点估计的定义130

二、点估计的评价标准130

第二节 区间估计132

一、区间估计的含义132

二、平均数的区间估计133

三、成数指标的区间估计136

四、其他抽样组织形式下的区间估计137

五、两个总体均值差（μ2-μ1）的区间估计139

第三节 样本容量的确定141

一、问题的提出141

二、估计总体均值时样本容量的确定142

三、估计成数时样本容量的确定142

四、使用样本容量公式应注意的问题142

本章小结143

思考与练习144

第七章 假设检验147

第一节 假设检验概述148

一、假设检验的基本概念148

二、两种类型的错误150

三、检验功效151

第二节 总体参数检验152

一、单侧检验与双侧检验152

二、单个总体的假设检验153

三、两个正态总体的假设检验156

四、p-值检验159

第三节 非参数检验161

一、自由分布检验概述161

二、符号检验162

三、秩和检验164

四、游程检验166

本章小结168

思考与练习169

第八章 方差分析173

第一节 方差分析的基本问题174

一、方差分析问题的提出174

二、方差分析的基本概念175

三、方差分析的原理176

第二节 单因素方差分析177

一、单因素条件下离差平方和的分解177

二、因素作用的显著性检验178

三、单因素方差分析中的几个问题180

第三节 双因素方差分析180

一、无交互作用下的方差分析180

二、有交互作用的方差分析182

本章小结185

思考与练习186

第九章 相关与回归分析189

第一节 相关与回归分析的基本概念190

一、函数关系与相关关系190

二、相关关系的种类190

三、相关分析与回归分析191

四、相关图192

第二节 简单线性相关与回归分析193

一、相关系数及其检验193

二、标准的一元线性回归模型196

三、一元线性回归模型的估计198

四、一元线性回归模型的检验203

五、一元线性回归模型预测207

第三节 多元线性相关与回归分析210

一、标准的多元线性回归模型210

二、多元线性回归模型的估计211

三、多元线性回归模型的检验和预测214

四、复相关系数和偏相关系数217

第四节 非线性相关与回归分析222

一、非线性回归分析的意义222

二、非线性函数形式的确定222

三、非线性回归模型估计225

四、相关指数227

本章小结227

思考与练习229

第十章 时间序列分析233

第一节 时间序列分析概述234

一、时间序列的概念234

二、时间序列的种类235

三、时间序列分析的主要内容236

第二节 时间序列的水平与速度分析236

一、时间序列的水平指标236

二、时间序列的速度指标243

第二节 长期趋势的测定248

一、时间序列的构成与分析模型248

二、长期趋势的测定250

第三节 季节变动与循环波动的测定255

一、季节变动的测定255

二、循环波动的测定258

第四节 时间序列预测265

一、趋势外推预测265

二、移动平均法265

三、指数平滑法266

四、自回归预测法270

本章小结271

思考与练习272

第十一章 统计指数与综合评价275

第一节 综合指数276

一、统计指数概述276

二、综合指数编制的基本方法278

三、综合指数的各种编制形式279

第二节 平均指数283

一、平均指数编制的基本方法283

二、算术平均指数284

三、调和平均指数285

第三节 指数体系与因素分析286

一、指数体系的概念286

二、连锁替代法287

三、总体现象变动的两因素分析288

四、平均指标变动的因素分析289

第四节 常用的经济指数293

一、居民消费价格指数293

二、生产指数296

三、空间价格指数298

四、产品成本指数299

五、股票价格指数300

第五节 综合评价指数301

一、综合评价的意义301

二、综合评价指数的构建程序302

三、综合评价指数的编制方法303

本章小结308

思考与练习309

第十二章 统计决策314

第一节 统计决策的基本概念315

一、什么是统计决策315

二、统计决策的基本步骤316

三、收益矩阵表317

第二节 完全不确定型决策319

一、完全不确定型决策的准则319

二、各种准则的特点和适用场合322

第三节 一般风险型决策324

一、自然状态概率分布的估计324

二、风险型决策的准则324

三、利用决策树进行风险型决策327

第四节 贝叶斯决策330

一、什么是贝叶斯决策330

二、贝叶斯公式与后验概率的估计330

二、先验分析与后验分析332

四、后验预分析332

本章小结335

思考与练习336

第十三章 聚类分析与判别分析338

第一节 聚类分析概述339

一、聚类分析的含义339

二、样品相似性的度量339

三、距离选择的原则341

第二节 系统聚类法及其应用341

一、系统聚类的基本思想341

二、类间距离与系统聚类法342

三、类间距离的统一性345

四、聚类分析实例345

第三节 判别分析348

一、判别分析概述348

二、距离判别法349

三、贝叶斯（Bayes）判别法350

四、Fisher判别法351

五、判别分析实例354

本章小结357

思考与练习358

第十四章 主成分分析与因子分析361

第一节 主成分分析的基本原理362

一、主成分分析概述362

二、主成分的几何意义362

三、主成分的数学推导364

四、主成分的方差贡献率365

五、通过相关系数矩阵进行主成分分析367

第二节 主成分分析的具体步骤及其应用367

一、利用样本计算主成分的步骤367

二、主成分分析实例368

第三节 因子分析的基本原理371

一、什么是因子分析371

二、因子分析的数学模型372

三、因子载荷阵的统计意义373

四、因子载荷矩阵的求解373

五、共同因子的贡献375

六、因子旋转与因子得分375

第四节 因子分析的具体步骤与应用377

一、因子分析的具体步骤377

二、实例377

本章小结379

思考与练习380

附录一 马克威分析系统在统计中的应用383

第一节 马克威分析系统基础知识383

一、马克威分析系统界面介绍383

二、数据输入与变量定义385

三、文件操作387

四、从其他程序获取数据388

五、数据处理简介390

第二节 马克威在描述统计中的应用393

一、编制分布数列393

二、绘制统计图395

三、计算描述统计指标396

第三节 马克威在推断统计中的应用398

一、区间估计398

二、参数检验399

三、非参数检验401

四、方差分析404

第四节 马克威在相关回归与时间序列分析中的应用407

一、相关与偏相关分析407

二、回归分析407

三、时间序列分析409

第五节 马克威在聚类与判别分析中的应用412

一、聚类分析412

二、判别分析413

第六节 马克威在主成分与因子分析中的应用414

一、主成分分析414

二、因子分析415

附录二 各章偶数习题解答417

第一章417

第二章417

第三章419

第四章419

第五章420

第六章420

第七章420

第八章421

第九章422

第十章424

第十一章425

第十二章426

第十三章427

第十四章428

主要参考书目430