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第1章 绪论1

1.1统计数据与统计学2

1.1.1统计数据2

1.1.2统计学3

1.2统计学的历史3

1.3统计学的分类4

1.4统计学基本概念6

1.4.1随机变量及其分布6

1.4.2总体和总体分布7

1.4.3样本和样本分布7

1.4.4统计量8

1.5常用分布9

1.5.1正态分布9

1.5.2X2分布11

1.5.3 t分布12

1.5.4 F分布13

1.5.5二项分布14

1.5.6泊松分布14

1.6正态总体的抽样分布14

1.7统计软件SPSS简介17

本章小结17

思考题18

练习题18

案例18

第2章 数据的描述21

2.1数据的计量与分类21

2.2数据的收集23

2.2.1数据的间接来源23

2.2.2数据的直接来源23

2.3数据的整理24

2.3.1分类数据和顺序数据的整理24

2.3.2数值型数据的整理27

2.4集中趋势的度量39

2.4.1均值39

2.4.2几何平均数41

2.4.3调和平均数42

2.4.4众数44

2.4.5中位数45

2.4.6四分位数47

2.4.7众数、中位数和均值的比较48

2.5离散程度的度量48

2.5.1极差48

2.5.2四分位差49

2.5.3方差和标准差49

2.5.4变异系数52

2.6分布偏态与峰度53

2.6.1偏态及其测定53

2.6.2峰度及其测定55

2.7统计表57

本章小结58

思考题59

练习题59

案例62

第3章 参数估计64

3.1点估计及点估计的求法64

3.1.1矩估计法65

3.1.2最大似然法66

3.2点估计的评价标准69

3.2.1无偏性69

3.2.2有效性71

3.2.3一致性（相合性）72

3.3区间估计73

3.3.1区间估计的概念73

3.3.2单个正态总体参数的区间估计73

3.3.3两个正态总体参数的区间估计77

3.3.4非正态总体参数的区间估计81

本章小结82

思考题83

练习题83

案例84

第4章 假设检验86

4.1假设检验的一般问题87

4.1.1假设检验的概念87

4.1.2假设检验的原理88

4.1.3假设检验的步骤89

4.1.4假设检验中的两类错误90

4.1.5双侧检验和单侧检验91

4.1.6假设检验的p值92

4.2一个正态总体的检验93

4.2.1总体均值μ的检验：Z检验93

4.2.2单个正态总体方差2σ的假设检验：X2检验99

4.3两个正态总体的检验100

4.3.1两个正态总体均值差的检验：t检验100

4.3.2两个正态总体方差比的检验：F检验103

4.3.3成对数据的检验：t检验105

4.4非正态总体参数的检验107

4.4.1非正态总体的大样本方法107

4.4.2指数分布参数的检验108

4.4.3总体比例p的检验109

本章小结111

思考题112

练习题112

案例112

第5章 方差分析114

5.1方差分析的思想及基本概念114

5.2单因素方差分析（ANOVA）115

5.2.1单因素方差分析的数据结构115

5.2.2单因素方差分析的统计模型115

5.2.3单因素方差分析检验过程和方差分析表116

5.2.4多个总体的差异性检验118

5.3双因素方差分析120

5.3.1双因素方差分析的数据结构120

5.3.2有可加效应的双因素方差分析120

5.3.3有交互效应的双因素方差分析123

本章小结125

思考题126

练习题126

案例128

第6章 回归分析130

6.1相关分析131

6.1.1相关的概念131

6.1.2相关的种类131

6.1.3相关关系的度量133

6.2一元线性回归136

6.2.1回归的含义136

6.2.2一元线性回归136

6.2.3最小二乘估计137

6.2.4回归方程的检验141

6.2.5估计与预测144

6.3多元线性回归146

6.3.1多元线性回归模型146

6.3.2多元线性回归方程的检验147

6.3.3估计与预测151

6.4虚拟变量回归151

6.5 Logistic回归153

6.6回归分析的扩展155

6.6.1异方差155

6.6.2多重共线158

6.7可化为线性情形的非线性回归160

6.7.1幂函数160

6.7.2对数函数160

6.7.3指数函数161

6.7.4双曲函数161

本章小结163

思考题163

练习题164

案例168

第7章 时间序列分析171

7.1时间序列的基本概念172

7.1.1时间序列的定义172

7.1.2时间序列的自相关系数172

7.1.3时间序列的平稳性173

7.1.4时间序列的差分173

7.2时间序列的趋势分析法175

7.2.1指数平滑法175

7.2.2时间趋势的线性模型分析177

7.3Box-Jenkins模型178

7.3.1 ARMA模型178

7.3.2 ARMA模型的参数估计及模型检验179

7.3.3 ARMA模型的模型识别180

7.3.4 ARIMA模型183

7.4时间序列的季节分解187

本章小结190

思考题190

练习题190

案例194

第8章 抽样调查理论与方法195

8.1抽样调查概述196

8.1.1抽样调查的概念196

8.1.2抽样调查的作用200

8.1.3抽样调查的应用领域200

8.2抽样调查的基本概念201

8.2.1总体与样本201

8.2.2总体参数与统计量202

8.2.3抽样单元与抽样框203

8.2.4抽样方法与样本可能数目204

8.2.5精度与费用206

8.3抽样误差206

8.3.1抽样调查中误差的来源206

8.3.2抽样平均误差、方差与偏差207

8.3.3抽样平均误差的计算208

8.3.4抽样极限误差与置信水平213

8.4抽样方案设计215

8.4.1抽样方案设计的基本原则215

8.4.2简单随机抽样215

8.4.3分层抽样216

8.4.4系统抽样218

8.4.5整群抽样220

8.5样本容量的确定222

8.5.1影响样本容量确定的主要因素222

8.5.2确定抽样单元数的方法223

本章小结225

思考题226

练习题226

案例227

第9章 统计指数230

9.1指数的概念与分类231

9.1.1指数的概念与性质231

9.1.2指数的分类232

9.2总指数的编制方法233

9.2.1总指数的编制原理234

9.2.2加权综合指数236

9.2.3加权平均指数239

9.3指数体系与因素分析243

9.3.1指数体系及其作用243

9.3.2总量指标变动两因素分析244

9.3.3平均指标变动两因素分析245

9.4几种常用的指数248

9.4.1工业生产指数248

9.4.2居民消费价格指数和商品零售价格指数248

9.4.3股票价格指数251

本章小结252

思考题253

练习题253

案例255

第10章 统计决策257

10.1统计决策的基本概念258

10.1.1统计决策的概念及其基本特征258

10.1.2统计决策中的重要概念——损益矩阵表259

10.2完全不确定型决策261

10.2.1完全不确定型决策准则261

10.2.2各种决策准则比较264

10.3一般风险型决策265

10.3.1自然状态的概率分布估计265

10.3.2风险型决策的准则265

10.4贝叶斯决策270

10.4.1决策树270

10.4.2贝叶斯决策的概念273

10.4.3先验分析、预后验分析和后验分析273

10.4.4完全信息和样本信息的期望价值275

10.4.5完整的贝叶斯决策过程278

本章小结280

思考题281

练习题281

案例282

附录284

附表1标准正态分布表284

附表2 t分布表286

附表3X2分布表288

附表4 F分布表292

附表5相关系数检验临界值表301

参考文献302