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內容簡介

《統計學》特色：由於學生已經具備瞭概率論和數理統計基礎，本教材避免瞭對相關內容的重復介紹，對相應的知識點隻做瞭簡要的概括，但補充瞭一些新的知識點和軟件操作的內容。隨著統計軟件的迅速發展和普及，一些原本需要編寫復雜的計算機程序纔能實現的統計方法已經變得“傻瓜化”，非統計學專業的學生完全有能力和必要掌握這些方法的基本原理並學會正確運用。根據經濟、管理類專業的需要，本教材增加瞭非參數統一計、主成分分析與因子分析、聚類分析與判彆分析以及對應分析等內容。根據我們在中央財經大學的教學經驗，在要求學生通過教學資料自學統計軟件的情況下，本教材的內容完全可以在54課時的時間內完成。
根據國內統計軟件的應用情況，本教材對IBM SPSS Statistics軟件（教材中簡稱為SPSS）的相關操作進行瞭詳細的講解，對軟件的輸齣結果進行瞭必要的解釋。這些內容為學生運用相應的統計方法處理實際問題提供瞭保證，使學生能夠學以緻用。為瞭使讀者對SPSS的輸齣結果有更加直觀的瞭解，教材中對部分SPSS輸齣的錶格未作修改（請注意這些錶格的格式並不完全符閤統計規範）。
本教材主要著眼於培養學生運用統計方法解決實際問題的能力，盡量避免瞭統計方法涉及的數學推導。這一方麵可以增加學生的學習興趣，減少對統計學的畏難情緒，另一方麵也節約瞭教材的篇幅。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
第一節 統計與數據
一、什麼是統計學
二、什麼是數據
第二節 統計學中的基本概念
一、確定性和隨機性
二、總體和樣本
三、參數和統計量
四、變量和指標
第三節 常用統計軟件簡介
一、幾種常用的綜閤統計軟件
二、關於學習和使用統計軟件的幾點說明
小結
思考與練習

第二章 數據的搜集
第一節 數據的來源
一、一手數據和二手數據
二、常用的統計調查方式
第二節 抽樣調查
一、概率抽樣
二、非概率抽樣
三、抽樣誤差與非抽樣誤差
第三節 調查方案設計
一、調查方案的基本結構
二、數據的收集方法
三、調查問捲設計
小結
思考與練習

第三章 數據的描述
第一節 統計圖與統計錶
一、頻數分布與統計分組
二、列聯錶
三、常用統計圖
四、繪製統計圖應注意的問題
五、統計錶
第二節 數據描述的數值方法_
一、集中趨勢
二、離散程度
三、數據分布形態的描述
第三節 用SPSS進行描述統計分析
一、用SPSS繪製統計圖錶
二、用SPSS計算描述統計量
小結
思考與練習

第四章 參數估計與假設檢驗
第一節 參數估計
一、參數估計的基本概念
二、抽樣分布
三、總體均值和比例的區間估計和軟件實現
四、樣本容量的計算
第二節 假設檢驗
一、假設檢驗的基本原理
二、假設檢驗中的p值
三、幾種常用假設檢驗方法的軟件實現和結果分析
小結
思考與練習

第五章 方差分析
第一節 方差分析中的基本概念和假設
一、方差分析中的基本概念
二、方差分析中的基本假設與檢驗
第二節 單因素方差分析
一、單因素方差分析的數據結構和模型
二、方差分析的基本原理
三、方差分析的步驟
四、方差分析中的多重比較
第三節 雙因素方差分析
一、無交互作用的雙因素方差分析模型
二、有交互作用的雙因素方差分析模型
三、雙因素方差分析的步驟
第四節 SPSS方差分析的相關操作
一、對數據格式的要求
二、用SPSS檢驗數據分布的正態性
三、用SPSS進行單因素方差分析和多重比較
四、用SPSS進行雙因素方差分析
小結
思考與練習

第六章 非參數檢驗
第一節 非參數檢驗概述
第二節 單樣本的非參數檢驗
一、X2擬閤優度檢驗
二、單樣本K-S檢驗
三、單樣本中位數的符號檢驗
第三節 兩個樣本和多個樣本的非參數檢驗-
一、匹配樣本的非參數檢驗
二、兩個獨立樣本的Wlicoxon秩和檢驗
三、多個獨立樣本的Kruskal-Wallis檢驗
小結
思考與練習

第七章 相關與迴歸分析
第一節 相關分析
一、函數關係與相關關係
二、相關關係的類型
三、相關關係的測度
第二節 一元綫性迴歸分析
一、總體迴歸函數與樣本迴歸函數
二、一元綫性迴歸模型的估計
三、一元綫性迴歸模型的評價和檢驗
第三節 多元綫性迴歸分析
一、多元綫性迴歸模型
二、多元綫性迴歸方程的參數估計
三、迴歸方程的擬閤優度
四、顯著性檢驗
第四節 迴歸分析的其他問題
一、非綫性迴歸分析
二、逐步迴歸
三、違背迴歸模型統計假設的後果和補救辦法
小結
思考與練習

第八章 時間序列分析
第一節 時間序列的分解
一、時間序列的構成成分
二、時間序列分解模型
三、時間序列長期趨勢分析
四、時間序列季節變動分析
五、時間序列循環變動分析
六、時間序列分解預測法
第二節 指數平滑
一、單參數（一次）指數平滑
二、雙參數指數平滑
三、三參數指數平滑
第三節 ARIMA模型．
一、平穩時間序列模型
二、．ARIMA模型
第四節 時間序列分析的軟件實現
一、建立時間序列趨勢模型
二、時間序列季節變動分析
三、指數平滑預測
四、建立ARIMA模型
小結
思考與練習

第九章 統計指數
第一節 指數編製的基本原理
一、統計指數的概念
二、統計指數的種類
三、簡單指數的編製方法
四、加權綜閤指數的編製方法
五、加權平均指數
第二節 常用的統計指數及其應用
……

第十章 主成分分析與因子分析
第十一章 聚類分析與判彆分析
第十二章 列聯錶和對應分析

精彩書摘

為瞭及時準確地獲得被研究現象的實際資料，在數據收集之前，應設計調查方案，調查方案設計的好壞直接影響到調查數據的質量。不同調查任務的調查方案在具體內容和形式上會有一定的差彆，但基本結構大體是一緻的。
一、調查方案的基本結構
1.確定調查目的
調查目的是調查研究要解決的問題。隻有在目的明確之後，纔能有的放失地確定調查什麼，嚮誰調查，采用什麼方式方法調查。例如，我國2008年開展的第二次全國經濟普查的主要目的是全麵調查瞭解我國第二産業和第三産業的發展規模及布局；瞭解我國産業組織、産業結構、産業技術的現狀以及各生産要素的構成；摸清我國各類企業和單位能源消耗的基本情況；建立健全覆蓋國民經濟各行業的基本單位名錄庫、基礎信息數據庫和統計電子地理信息係統。通過普查，進一步夯實統計基礎，完善國民經濟核算製度，為加強和改善宏觀調控，科學製定中長期發展規劃，提供科學準確的統計信息支持。
2.確定調查對象和調查單位
調查對象是根據調查目的確定的調查研究的總體或調查範圍。調查單位是構成調查對象的每一個單位，它是調查項目和指標的承擔者或載體，是搜集數據、分析數據的基本單位。調查對象和單位所解決的是嚮誰調查，由誰提供所需數據的問題。2008年第二次全國經濟普查的對象是在我國境內從事第二産業和第三産業的全部法人單位、産業活動單位和個體經營戶。行業範圍包括：采礦業，製造業，電力、燃氣及水的生産和供應業，建築業，交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，批發和零售業，住宿和餐飲業，金融業，房地産業，租賃和商務服務業，科學研究、技術服務和地質勘查業，水利、環境和公共設施管理業，居民服務和其他服務業，教育，衛生、社會保障和社會福利業，文化、體育和娛樂業，以及公共管理與社會組織等。
3.確定調查內容
調查內容是指需要調查的具體項目。調查內容是調查方案的核心，通常以錶格的形式來錶現，稱為調查錶。它是用於登記調查數據的一種錶格，一般由錶頭、錶體和錶外附加三部分組成。錶頭是調查錶的名稱，用來說明調查錶的內容、被調查單位的名稱、性質、隸屬關係等；錶體是調查錶的主要部分，包括調查的具體項目；錶外附加通常有填錶人簽名、填錶日期、填錶說明等內容組成。如第二次全國經濟普查的主要內容包括單位基本屬性、從業人員、財務狀況、生産經營情況、生産能力、能源消耗、科技活動情況等。

前言/序言

隨著信息時代數據的爆發式增長，數據分析技能已經成為各類職業對從業人員的一項基本要求，也相應地成為當代大學生的必備技能。作為一門提供數據分析技能的課程，統計學的重要性也日益提高。2009年8月5日的《紐約時報》中一篇題為《對當今大學生，關鍵隻有一個：統計學》的報道對統計學的廣泛應用進行瞭評述。
本教材是為瞭滿足非統計專業統計學的教學需要而編寫的，主要針對的是學習瞭概率論與數理統計這門課程的經濟、管理類學生。從內容上說本教材有以下幾個方麵的特色：
1.由於學生已經具備瞭概率論和數理統計基礎，本教材避免瞭對相關內容的重復介紹，對相應的知識點隻做瞭簡要的概括，但補充瞭一些新的知識點和軟件操作的內容。
2.隨著統計軟件的迅速發展和普及，一些原本需要編寫復雜的計算機程序纔能實現的統計方法已經變得“傻瓜化”，非統計學專業的學生完全有能力和必要掌握這些方法的基本原理並學會正確運用。根據經濟、管理類專業的需要，本教材增加瞭非參數統一計、主成分分析與因子分析、聚類分析與判彆分析以及對應分析等內容。根據我們在中央財經大學的教學經驗，在要求學生通過教學資料自學統計軟件的情況下，本教材的內容完全可以在54課時的時間內完成。
3.根據國內統計軟件的應用情況，本教材對IBM SPSS Statistics軟件（教材中簡稱為SPSS）的相關操作進行瞭詳細的講解，對軟件的輸齣結果進行瞭必要的解釋。這些內容為學生運用相應的統計方法處理實際問題提供瞭保證，使學生能夠學以緻用。為瞭使讀者對SPSS的輸齣結果有更加直觀的瞭解，教材中對部分SPSS輸齣的錶格未作修改（請注意這些錶格的格式並不完全符閤統計規範）。
4.本教材主要著眼於培養學生運用統計方法解決實際問題的能力，盡量避免瞭統計方法涉及的數學推導。這一方麵可以增加學生的學習興趣，減少對統計學的畏難情緒，另一方麵也節約瞭教材的篇幅。
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一直想找這本書，前兩天朋友讓我來看看，終於拿到書瞭。。

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挺好的

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還沒看，不過質量不錯，送貨也快，送貨員態度也還行，基本滿意。

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就是封麵有點髒，存貨也不多

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好

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紙張一般，但可以將就用

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