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第1章 绪论1

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4

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30

3.3.1 定性数据的整理31

3.3.2 单变量定性数据的图形描述32

3.3.3 多变量定性数据的图形描述37

本章小结41

关键术语42

习题42

案例研究44

第4章 描述统计中的测度45

4.1 数据分布的集中趋势测度45

4.1.1 数值平均数45

4.1.2 位置平均数49

4.1.3 中位数与算术平均数的比较56

4.2 数据分布的离散趋势测度56

4.2.1 极差57

4.2.2 四分位差57

4.2.3 平均差58

4.2.4 方差与标准差59

4.2.5 相对位置和相对离散程度的度量60

4.3 数据分布的形状测度62

4.3.1 分布偏态测度62

4.3.2 分布峰态测度63

4.4 用Excel计算描述统计量64

本章小结66

关键术语66

习题66

案例研究68

第5章 概率与概率分布69

5.1 概率及其运算69

5.2 全概率公式、贝叶斯公式和事件的独立性71

5.2.1 全概率公式72

5.2.2 贝叶斯公式73

5.3 离散型随机变量的概率分布74

5.3.1 伯努利分布76

5.3.2 二项分布76

5.3.3 几何分布77

5.3.4 超几何分布77

5.3.5 泊松分布78

5.3.6 多项分布78

5.4 连续型随机变量的概率分布78

5.4.1 正态分布79

5.4.2 指数分布80

5.4.3 均匀分布81

软件应用81

本章小结84

关键术语84

习题84

案例研究87

第6章 抽样与抽样分布89

6.1 概率抽样方法89

6.1.1 简单随机抽样89

6.1.2 分层抽样90

6.1.3 系统抽样90

6.1.4 整群抽样91

6.2 由正态分布导出的几个重要分布91

6.2.1 x2分布91

6.2.2 t分布92

6.2.3 F分布93

6.3 样本均值的分布与中心极限定理94

6.4 样本比例的抽样分布96

6.5 样本方差的抽样分布97

6.6 两个总体参数推断时的样本统计量的抽样分布97

6.6.1 两个样本均值差的抽样分布97

6.6.2 两个样本比例差的抽样分布98

6.6.3 两个样本方差比的抽样分布99

软件应用100

本章小结102

关键术语102

习题103

案例研究104

第7章 参数估计105

7.1 参数点估计105

7.1.1 矩估计法105

7.1.2 极大似然估计法106

7.2 点估计的评价准则108

7.2.1 无偏性108

7.2.2 有效性109

7.2.3 一致性109

7.3 区间估计的概念和原理109

7.3.1 区间估计的基本原理110

7.3.2 区间估计的步骤111

7.4 总体均值的区间估计111

7.4.1 单一总体均值的区间估计（方差已知或大样本）112

7.4.2 单一总体均值的区间估计（小样本且方差未知）113

7.4.3 两个总体均值之差的区间估计114

7.5 总体比例的区间估计119

7.5.1 单一总体比例的区间估计119

7.5.2 两个总体比例之差的区间估计120

7.6 总体方差的区间估计121

7.7 样本容量的确定122

7.7.1 总体均值区间估计时样本容量的确定122

7.7.2 总体比例区间估计时样本容量的确定122

7.7.3 两个总体均值之差区间估计时样本容量的确定123

7.7.4 两个总体比例之差区间估计时样本容量的确定123

软件应用123

本章小结126

关键术语126

习题126

案例研究129

第8章 假设检验131

8.1 假设检验的原理131

8.1.1 假设检验的基本原理131

8.1.2 假设检验的步骤132

8.1.3 假设检验中的两类错误136

8.1.4 假设检验中的P值138

8.2 总体均值的假设检验139

8.2.1 σ已知的情况下总体均值的假设检验140

8.2.2 σ未知、大样本的情况下总体均值的假设检验140

8.2.3 σ未知、小样本的情况下总体均值的假设检验141

8.3 总体比例的假设检验142

8.3.1 单一总体比例的假设检验142

8.3.2 两个总体比例之差的假设检验143

8.4 总体方差的假设检验143

8.4.1 单一总体方差的假设检验144

8.4.2 两个总体方差比的假设检验145

8.5 两个总体均值差的假设检验146

8.5.1 σ？、σ？已知，或σ？、σ？未知，但大样本的情况146

8.5.2 σ？、σ？未知，且小样本的情况147

8.5.3 配对样本149

软件应用150

本章小结155

关键术语155

习题156

案例研究158

第9章 方差分析162

9.1 方差分析的基本思想163

9.2 单因素方差分析164

9.2.1 单因素方差分析的步骤164

9.2.2 单因素方差分析的多重比较167

9.3 双因素方差分析168

软件应用172

本章小结175

关键术语175

习题175

案例研究178

第10章 x2分布和列联分析179

10.1 x2分布与拟合优度检验179

10.1.1 x2统计量与x2分布179

10.1.2 拟合优度检验181

10.2 列联表与两变量独立性检验184

10.2.1 列联表184

10.2.2 独立性检验187

10.3 列联表与多个比例相等的检验188

软件应用190

本章小结194

关键术语194

习题195

案例研究197

第11章 相关与回归分析198

11.1 变量间的相关关系198

11.1.1 变量相关的概念198

11.1.2 相关系数200

11.1.3 对相关系数的显著性检验200

11.1.4 决定系数202

11.2 一元线性回归202

11.2.1 一元线性回归的概念202

11.2.2 参数β0和β1的最小二乘估计203

11.2.3 残差分析205

11.2.4 回归方程的显著性检验（总体显著性检验）206

11.2.5 回归系数的显著性检验207

11.2.6 预测标准误差208

11.2.7 回归方程在估计和预测中的应用209

11.2.8 相关系数、决定系数和预测标准误差三者的关系211

11.3 多元线性回归211

11.3.1 多元线性回归的概念和方法211

11.3.2 对多元回归模型的评估214

11.4 可线性化的非线性回归217

软件应用219

本章小结221

关键术语222

习题222

案例研究225

第12章 时间序列分析与预测226

12.1 时间序列分析概述226

12.1.1 时间序列及其分类227

12.1.2 时间序列的组成因素与模型227

12.2 时间序列平滑与预测229

12.2.1 移动平均法229

12.2.2 指数平滑法232

12.3 有趋势序列的最小二乘法预测模型233

12.3.1 线性趋势模型233

12.3.2 二次曲线趋势模型235

12.3.3 指数趋势模型236

12.3.4 使用第一、第二、百分数差异法选择模型238

12.4 有趋势序列的自回归预测模型239

12.5 季节因素分析242

12.5.1 季节因素分析的目的242

12.5.2 季节因素分析的方法242

12.5.3 季节因素的调整245

12.6 循环因子分析247

12.6.1 循环波动及其分析目的247

12.6.2 循环波动的分析方法247

软件应用249

本章小结254

关键术语254

习题255

案例研究257

第13章 指数259

13.1 指数的概念和分类259

13.1.1 指数的概念259

13.1.2 指数的分类260

13.2 个体指数261

13.3 综合指数261

13.3.1 不加权综合指数261

13.3.2 加权综合指数：拉氏指数和帕氏指数262

13.4 平均指数265

13.4.1 加权算术平均法编制数量指标指数265

13.4.2 加权调和平均法编制质量指标指数266

13.5 指数体系267

13.5.1 指数体系概念和应用267

13.5.2 指数体系的因素分析267

13.6 常用价格指数271

13.6.1 消费价格指数271

13.6.2 零售价格指数273

13.6.3 股票价格指数274

本章小结276

关键术语276

习题276

案例研究277

第14章 聚类分析280

14.1 聚类分析概述280

14.2 距离和相似系数281

14.2.1 变量测量尺度的类型281

14.2.2 样品间亲疏程度的测度281

14.3 类间距离计算方法283

14.3.1 最短距离连接法283

14.3.2 最长距离连接法284

14.3.3 类间平均距离连接法284

14.3.4 类内平均距离连接法285

14.3.5 重心聚类法285

14.3.6 离差平方和法285

14.3.7 中位数法285

14.4 层次聚类分析法285

14.4.1 层次聚类分析概述285

14.4.2 层次聚类分析具体步骤286

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286

14.4.4 SPSS层次聚类分析操作的其他常用选项289

14.5 快速聚类分析293

14.5.1 快速聚类分析概述293

14.5.2 快速聚类分析具体分析步骤293

14.5.3 SPSS快速聚类分析基本操作步骤和输出结果分析294

14.5.4 SPSS快速聚类分析操作的其他常用选项296

14.6 聚类分析的实例分析298

14.6.1 背景介绍298

14.6.2 操作步骤及结果解析298

14.6.3 聚类分析的注意事项304

本章小结305

关键术语305

习题306

案例研究309

第15章 因子分析311

15.1 基本概念311

15.1.1 因子分析概述311

15.1.2 因子分析模型312

15.2 因子分析的基本步骤314

15.2.1 判断原始变量是否适合进行因子分析314

15.2.2 提取公因子和确定公因子数目315

15.2.3 公因子的命名解释317

15.2.4 计算因子得分318

15.3 SPSS实现因子分析的操作步骤318

15.4 因子分析的实例分析321

15.4.1 背景介绍321

15.4.2 操作步骤及结果解析322

15.4.3 实例分析小结332

本章小结332

关键术语332

习题333

案例研究335

参考文献337

附录 常用统计表338