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第一章 绪论1

第一节 什么是统计1

一、统计的涵义1

二、统计研究的基本环节2

第二节 统计学的产生与发展4

一、统计学的主要流派4

二、统计学发展的新动向5

三、理论统计学和应用统计学6

四、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9

一、总体与总体单位9

二、样本10

三、标志10

四、统计指标与指标体系10

思考与练习11

第二章 数据的收集、整理与显示13

第一节 数据的收集13

一、数据概述13

二、数据收集的方法及形式16

三、统计调查体系及方案设计17

四、间接统计数据的主要来源22

第二节 数据的整理23

一、数据整理概述23

二、统计分组23

三、频数分布28

第三节 数据的显示32

一、统计表32

二、统计图34

三、统计分析报告37

思考与练习38

第三章 数据分布特征描述40

第一节 统计变量集中趋势的测定40

一、测定集中趋势的意义40

二、位置代表值40

三、数值平均数43

第二节 统计变量离散程度的测定53

一、测定离散程度的意义53

二、极差、四分位差和平均差54

三、方差与标准差56

四、离散系数与异众比率60

第三节 变量分布的特征描述61

一、矩的概念61

二、偏度62

三、峰度63

思考与练习65

第四章 概率基础68

第一节 概率的基本概念68

一、随机试验与随机事件68

二、概率69

第二节 随机变量及其分布71

一、随机变量与概率分布的概念71

二、概率分布的类型72

三、随机变量的数字特征76

四、随机向量与独立性78

第三节 几种常见的概率分布81

一、离散型分布81

二、连续型分布81

第四节 大数定律与中心极限定理83

一、大数定律83

二、中心极限定理84

思考与练习85

第五章 参数估计87

第一节 抽样分布87

一、抽样的基本概念87

二、抽样分布88

第二节 点估计与估计量的评价标准91

一、点估计91

二、估计量的优良标准93

第三节 简单随机抽样的区间估计95

一、总体均值的置信区间95

二、总体成数的置信区间97

三、两个总体均值及两个总体成数之差的置信区间98

四、样本容量的确定101

第四节 复杂随机抽样的区间估计103

一、分层抽样的估计103

二、等距抽样的估计104

三、整群抽样的估计106

四、多阶段抽样的估计108

思考与练习109

第六章 假设检验113

第一节 假设检验的基本原理113

一、假设检验的基本原理113

二、假设检验的规则与两类错误114

三、检验功效116

第二节 总体参数假设检验117

一、总体均值的假设检验117

二、两个总体均值之差的检验120

三、总体成数的假设检验121

四、正态总体方差的假设检验123

五、两个正态总体方差比的检验124

第三节 非参数检验126

一、非参数检验概述126

二、X2检验126

三、符号检验128

四、秩和检验131

五、游程检验132

六、等级相关133

思考与练习134

第七章 方差分析138

第一节 方差分析方法引导138

一、方差分析问题的提出138

二、方差分析的基本原理139

第二节 单因素方差分析140

一、单因素条件下的平方和分解公式140

二、因素作用显著性的检验141

三、应注意的问题143

第三节 双因素方差分析143

一、无交互作用的双因素方差分析144

二、有交互作用的双因素方差分析147

思考与练习150

第八章 相关与回归分析154

第一节 相关与回归分析的基本概念154

一、函数关系与相关关系154

二、相关关系的种类154

三、相关分析与回归分析155

四、相关图156

第二节 简单线性相关分析156

一、相关系数及其检验156

二、等级相关系数的计算和检验159

第三节 一元线性回归分析160

一、标准的一元线性回归模型160

二、一元线性回归模型的估计162

三、一元线性回归模型的检验166

四、一元线性回归模型预测168

第四节 多元线性相关与回归分析172

一、标准的多元线性回归模型172

二、多元线性回归模型的估计172

三、多元线性回归模型的检验174

四、多元线性回归预测176

五、复相关系数和偏相关系数179

第五节 非线性相关与回归分析181

一、非线性函数形式的确定181

二、非线性回归模型估计183

三、相关指数184

思考与练习185

第九章 时间序列分析189

第一节 时间序列分析概述189

一、时间序列的概念189

二、时间序列的种类190

三、时间序列的编制方法191

第二节 时间序列的分析指标192

一、时间序列分析的水平指标192

二、时间序列分析的速度指标198

三、水平分析与速度分析的结合与应用202

第三节 长期趋势的测定203

一、时间序列的构成与分解203

二、长期趋势的测定方法204

第四节 季节变动和循环波动测定209

一、季节变动的测定方法209

二、循环变动的测定方法212

三、随机变动的测定方法213

第五节 时间序列预测方法214

一、趋势外推法214

二、自回归预测法214

三、移动平均预测法和指数平滑法215

思考与练习220

第十章 对比分析与指数分析223

第一节 对比分析223

一、对比分析的概念223

二、对比分析指标的计算223

第二节 指数的概念和种类225

一、统计指数的概念225

二、统计指数的种类225

三、统计指数的作用227

第三节 综合指数227

一、综合指数的编制原理227

二、拉氏指数和帕氏指数228

三、其他形式的综合指数230

第四节 平均指数231

一、平均指数的编制原理231

二、加权算术平均数指数231

三、加权调和平均数指数232

第五节 指数因素分析233

一、指数体系的概念233

二、两因素指数分析233

三、多因素指数分析236

第六节 几种常见的经济指数238

一、工业生产指数238

二、物价指数239

三、股票价格指数241

思考与练习242

第十一章 统计综合评价244

第一节 统计综合评价概述244

一、统计综合评价的意义244

二、统计综合评价的基本步骤244

第二节 评价指标选择与数据预处理246

一、评价指标的选择246

二、数据预处理方法247

第三节 权重的确定与评价结果的综合250

一、确定权重的基本方法250

二、评价结果的综合253

思考与练习256

附录一 Excel在统计中的应用257

第一节 Excel简介与基本操作257

一、Excel简介257

二、熟悉Excel工作界面257

三、输入数据262

四、编辑工作表263

五、使用公式和函数265

第二节 分析工具库与统计函数271

一、分析工具271

二、常用数学与统计函数简表272

第三节 Excel在描述统计中的应用274

一、编制分布数列274

二、绘制统计图276

三、计算描述统计指标278

第四节 Excel在概率计算和统计推断中的应用280

一、概率计算280

二、区间估计281

三、假设检验282

四、方差分析286

第五节 Excel在回归分析中的应用288

第六节 Excel在时间序列分析中的应用291

一、求解按方程法计算的平均发展速度291

二、长期趋势的测定293

三、季节变动与循环变动的测定293

四、时间序列模型预测294

附录二 常用统计表296

附表2-1 正态分布概率表296

附表2-2 t分布临界值表299

附表2-3 X2分布临界值表300

附表2-4 F分布临界值表301

附表2-5 二项分布临界值表303

附表2-6 秩和检验表304

附表2-7 游程检验R临界值表305

附表2-8 斯皮尔曼等级相关系数rs的上临界值rα表306