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第1章 绪论1

1.1 统计学的性质1

1.1.1 什么是统计学1

1.1.2 统计学的研究对象2

1.1.3 统计学的产生与发展3

1.1.4 统计学的应用5

1.2 统计学的几个基本概念6

1.2.1 总体与样本6

1.2.2 总体单位与标志7

1.2.3 变异与变量7

1.2.4 指标与指标体系8

1.3 统计工作的性质与职能9

1.3.1 统计工作的要求9

1.3.2 统计工作的阶段划分10

1.3.3 统计工作的职能11

1.4 案例分析12

1.5 延伸阅读——统计规律与经验法则13

1.5.1 黄金分割法则13

1.5.2 黑数法则13

习题13

第2章统计调查与资料整理15

2.1 统计调查的概念、种类、方法15

2.1.1 统计调查的概念15

2.1.2 统计调查的种类15

2.1.3 统计调查的方法17

2.2 统计调查方案与统计误差18

2.2.1 统计调查方案18

2.2.2 调查项目的确定与问卷设计19

2.2.3 统计调查的误差问题21

2.3 统计数据的整理22

2.3.1 统计资料的审核与调整22

2.3.2 统计分组23

2.3.3 分配数列29

2.3.4 统计资料的表现形式31

2.3.5 统计调查报告32

2.4 案例分析33

2.5 延伸阅读——统计规律与经验法则33

2.5.1 二八法则33

2.5.2 需求层次法则34

习题34

第3章 统计图36

3.1 统计图的概念与种类36

3.2 常用的统计图36

3.2.1 柱状图（Bar Charts）36

3.2.2 直方图（Histograms）40

3.2.3 饼形图（Pie Charts）45

3.2.4 折线图（Line Charts）47

3.2.5 散点图（Scatter Diagram）49

3.2.6 箱形图（Boxplot）51

3.3 案例分析53

3.4 延伸阅读——统计规律与经验法则54

习题54

第4章 综合指标56

4.1 总量指标与相对指标56

4.1.1 总量指标56

4.1.2 相对指标57

4.2 平均指标61

4.2.1 算术平均数（Mean）61

4.2.2 调和平均数（HarmonicMean）63

4.2.3 几何平均数（Geometric Mean）63

4.2.4 众数（Mocie）63

4.2.5 中位数（Median）64

4.2.6 X、H、G、Me、Mo之间的关系65

4.2.7 如何利用计算机计算各类均值65

4.2.8 正确应用平均数应遵循的原则67

4.3 数据离散程度指标69

4.3.1 数据离散程度指标的概念69

4.3.2 数据离散程度指标的作用69

4.3.3 离散程度指标70

4.3.4 数据的偏斜度与峰度的度量——偏度与峰度74

4.4 案例分析76

4.5 延伸阅读——统计规律与经验法则77

4.5.1 海恩法则77

4.5.2 相对数应该在大数基础上计算的原则77

习题78

第5章 时间序列81

5.1 时间序列指标81

5.1.1 时间序列的概念81

5.1.2 时间序列的分类89

5.1.3 时间序列的编制原则85

5.2 时间序列基础分析指标85

5.2.1 发展水平85

5.2.2 增长量86

5.2.3 发展速度86

5.2.4 增长速度87

5.2.5 增长1％的绝对值87

5.2.6 平均速度88

5.3 序时平均数90

5.3.1 总量指标数列的序时平均数90

5.3.2 相对数列的序时平均数92

5.3.3 平均数列的序时平均数93

5.4 时间序列的影响因素分析94

5.4.1 时间序列的影响因素94

5.4.2 时间序列分析的特点95

5.4.3 时间序列的一般模型95

5.5 长期趋势的测定96

5.5.1 时距扩大法96

5.5.2 移动平均法97

5.5.3 指数平滑法（Exponential Smoothing,ES）99

5.5.4 最小平方法拟合直线方程101

5.5.5 长期趋势的曲线模型103

5.6 周期因素的测定104

5.6.1 季节变动的分析104

5.6.2 循环变动的测定105

5.7 时间序列分析应注意的问题106

5.7.1 遵循可比性原则106

5.7.2 正确选择对比基期106

5.7.3 几何法与方程法的选择106

5.7.4 速度与水平相结合107

5.7.5 用阶段平均速度补充总平均速度107

5.8 案例分析107

5.9 延伸阅读——统计规律与经验法则108

5.9.1 网络传播速度的几何扩散效应108

5.9.2 葛兰威尔法则108

5.9.3 增长速度与增长1％的绝对值相结合原则109

习题109

第6章 统计指数112

6.1 指数的性质112

6.1.1 指数的概念112

6.1.2 指数的种类113

6.1.3 指数的特点114

6.1.4 指数的作用114

6.2 总指数的编制方法115

6.2.1 数量指标指数115

6.2.2 质量指标指数117

6.3 加权指数的编制118

6.3.1 加权算术指数119

6.3.2 加权调和指数120

6.3.3 固定权数指数121

6.3.4 其他指数简介123

6.4 均值指数的编制124

6.4.1 可变构成指数125

6.4.2 固定构成指数125

6.4.3 结构影响指数125

6.5 指数的因素分析法127

6.5.1 指数体系的概念和特点127

6.5.2 因素分析的理论模型127

6.5.3 因素分析法的实际应用128

6.6 案例分析132

6.7 延伸阅读——统计规律与经验法则133

6.7.1 国民幸福指数（GNH）133

6.7.2 购买力平价比较法则134

6.7.3 居民消费物价指数（CPI）的组成及权重调整134

习题135

第7章 概率与概率分布138

7.1 概率的性质138

7.1.1 随机事件及其概率138

7.1.2 概率的性质与运算法则140

7.2 随机变量及其分布141

7.2.1 随机变量的概念及分类141

7.2.2 离散型随机变量概率分布141

7.2.3 连续型随机变量概率分布145

7.3 案例分析149

7.4 延伸阅读统计规律与经验法则151

7.4.1 人口分布规律151

7.4.2 新生婴儿得分的案例分析151

习题152

第8章 抽样调查与参数估计153

8.1 抽样调查的基本概念153

8.1.1 抽样调查的概念与作用153

8.1.2 总体、样本、抽样方法154

8.2 抽样调查的组织方式155

8.2.1 简单随机抽样（Simple random sampling）155

8.2.2 类型抽样（Stratified random sampling）155

8.2.3 机械抽样（Systematic sampling）155

8.2.4 整群抽样（Cluster sampling）156

8.2.5 阶段抽样或分级抽样（Multistage sampling）156

8.3 参数估计的准则与方法156

8.3.1 评价估计量的标准157

8.3.2 参数估计的方法158

8.4 区间估计159

8.4.1 区间估计的定义159

8.4.2 置信区间与可靠程度的关系159

8.4.3 a的选择159

8.4.4 区间估计的方法160

8.5 样本容量的确定166

8.5.1 影响抽样单位数的因素166

8.5.2 抽样单位的具体计算166

8.6 案例分析167

8.7 延伸阅读——统计规律与经验法则168

8.7.1 拉普拉斯人口估计方法168

8.7.2 SPC法则169

习题169

第9章 假设检验171

9.1 假设检验的基本问题171

9.1.1 假设检验的概念与种类171

9.1.2 假设检验的步骤172

9.1.3 假设检验中的小概率原理173

9.1.4 假设检验中的两类错误173

9.2 均值的假设检验174

9.2.1 一个总体均值的假设检验174

9.2.2 两个总体均值之差的假设检验178

9.3 总体比率的假设检验184

9.3.1 一个总体比率的假设检验184

9.3.2 两个总体比例之差的假设检验186

9.4 总体方差检验与总体分布检验188

9.4.1 总体的方差检验188

9.4.2 总体分布的假设检验189

9.5 案例分析195

9.6 延伸阅读——统计规律与经验法则198

习题199

第10章 统计预测与决策200

10.1 统计预测的一般问题200

10.1.1 统计预测的概念200

10.1.2 统计预测的基本原则201

10.1.3 统计预测的程序201

10.2 常用的定性预测方法201

10.2.1 什么是定性预测201

10.2.2 定性预测特点202

10.2.3 常用的定性预测方法202

10.3 常用的定量预测方法203

10.3.1 移动平均法204

10.3.2 指数平滑预测法204

10.3.3 回归预测法206

10.4 统计决策的概念及分类208

10.4.1 统计决策的概念208

10.4.2 统计决策的分类209

10.4.3 统计决策的步骤209

10.5 确定型与非确定型决策方法210

10.5.1 确定型决策210

10.5.2 非确定型决策210

10.6 风险型统计决策方法213

10.6.1 损益矩阵分析法213

10.6.2 决策树法（或称概率树决策法）214

10.6.3 贝叶斯决策法216

10.6.4 马尔柯夫决策法217

10.7 案例分析219

10.8 延伸阅读——统计规律与经验法则222

10.8.1 测不准原理222

10.8.2 Six Sigma法则222

习题223

第11章 描述性统计分析224

11.1 要素与功能分析224

11.1.1 要素分析224

11.1.2 功能分析225

11.2 总量分析与比率分析227

11.2.1 总量分析227

11.2.2 比率分析230

11.3 结构分析与流程分析232

11.3.1 结构分析232

11.3.2 流程分析235

11.4 均衡性分析237

11.4.1 均衡性分析的概念与种类237

11.4.2 均衡性分析的作用237

11.4.3 均衡性指标的计算238

11.4.4 均值的比较245

11.5 波动性分析246

11.5.1 极差R（The Range）246

11.5.2 四分位差QD（The Quartile Deviation）247

11.5.3 平均差AD（The Mean AbsoluteDeviation）247

11.5.4 标准差σ（The Standard Deviation）247

11.5.5 离散系数248

11.6 平衡分析249

11.6.1 平衡分析的概述249

11.6.2 一般平衡表251

11.6.3 投入产出平衡表253

11.7 案例分析255

11.8 延伸阅读－统计规律与经验法则257

11.8.1 资源诅咒现象257

11.8.2 标杆分析法257

11.8.3 杜邦分析法258

习题258

第12章 相关分析与回归分析260

12.1 相关分析260

12.1.1 相关关系及其表现形态260

12.1.2 相关关系的测度262

12.1.3 相关程度的判断与显著性检验269

12.1.4 相关分析应注意的问题271

12.2 线性回归分析271

12.2.1 一元线性回归的理论模型及计算271

12.2.2 回归分析中的显著性检验272

12.2.3 一元线性回归方程的应用（预测）276

12.2.4 可化为线性情形的非线性回归拟合276

12.3 案例分析281

12.4 延伸阅读——统计规律与经验法则282

12.4.1 奥肯定律282

12.4.2 菲利普斯曲线283

习题283

第13章 方差分析285

13.1 方差分析的基本思想285

13.1.1 问题的提出285

13.1.2 方差分析的概念287

13.1.3 两类不同的误差287

13.1.4 影响数值差异的因素分析287

13.2 单因素方差分析288

13.2.1 试验数据及其特征288

13.2.2 方差分析的假设条件289

13.2.3 方差分析的基本思路289

13.2.4 单因素试验方差分析的步骤289

13.2.5 单因素方差分析的具体计算293

13.2.6 SPSS软件求解过程294

13.3 两因素方差分析297

13.3.1 两因素方差分析的概念与种类297

13.3.2 两因素无交互作用的方差分析297

13.3.3 两因素有交互作用的方差分析301

13.4 案例分析309

13.5 延伸阅读－统计规律与经验法则311

习题311

第14章 因子分析313

14.1 因子分析的概念和特点313

14.1.1 因子分析的概念313

14.1.2 因子分析的作用及特点313

14.1.3 因子分析的基本过程314

14.2 因子分析的原理和数学模型315

14.2.1 数学模型（正交因子模型）315

14.2.2 因子分析中的几个重要指标316

14.3 因子分析的步骤与方法317

14.3.1 因子栽荷的求解317

14.3.2 因子旋转319

14.3.3 因子得分319

14.4 S PSS操作过程320

14.4.1 是否适合做因子分析的判断准则320

14.4.2 操作过程及说明321

14.4.3 因子分析SPSS操作过程及说明322

14.5 案例分析331

14.6 延伸阅读——统计规律与经验法则335

习题335

第15章 聚类分析336

15.1 聚类分析的概述336

15.1.1 聚类分析的概念336

15.1.2 聚类的类型336

15.1.3 聚类的基本步骤337

15.2 距离或相似性度量338

15.2.1 数据标准化方法338

15.2.2 比率变量距离的计算339

15.2.3 定序性变量距离的计算339

15.2.4 二值变量个体距离的计算340

15.3 聚类的原理与方法340

15.3.1 系统聚类的原理341

15.3.2 系统聚类的SPSS操作341

15.3.3 系统聚类的应用案例346

15.4 快速聚类348

15.4.1 快速聚类基本原理349

15.4.2 快速聚类的SPSS操作349

15.4.3 快速聚类的应用案例351

15.5 案例分析356

15.6 延伸阅读——统计规律与经验法则359

习题359

第16章 综合评价方法360

16.1 综合评价概述360

16.1.1 综合评价的概念360

16.1.2 评价指标的一般步骤361

16.1.3 评价指标的选择原则362

16.1.4 数据无量纲化处理方法363

16.1.5 综合评价的局限性364

16.2 综合评价的常用方法364

16.2.1 总分评价法364

16.2.2 指数评价法365

16.2.3 功效系数法366

16.2.4 层次分析法367

16.3 综合评价的具体应用372

16.3.1 企业绩效评价方法372

16.3.2 可持续发展评价指标375

16.3.3 国民经济核算综合指标381

16.3.4 综合国力评价方法385

16.3.5 人类发展指数（HDI）387

16.4 案例分析390

16.5 延伸阅读——统计规律与经验法则392

习题393

参考文献394