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第1章 导论1

1.1 统计的初步认知3

1.2 统计的概念界定4

1.3 统计学的分科5

1.3.1 描述统计和推断统计5

1.3.2 理论统计和应用统计7

1.4 统计学的基本术语7

1.4.1 统计总体和总体单位8

1.4.2 标志和变量8

1.4.3 统计指标和指标体系9

1.4.4 总体和样本11

1.4.5 参数和统计量11

1.5 统计在商务和经济领域中的应用11

1.5.1 会计12

1.5.2 金融12

1.5.3 营销12

1.5.4 生产12

1.5.5 经济13

第2章 统计数据的搜集15

2.1 统计数据的类型17

2.1.1 分类数据、顺序数据、数值型数据17

2.1.2 观测数据和实验数据17

2.1.3 截面数据和时间序列数据17

2.1.4 原始数据和次级数据18

2.2 数据搜集的组织方式18

2.2.1 普查、统计报表19

2.2.2 重点调查、典型调查19

2.2.3 抽样调查21

2.3 统计调查方案设计25

2.3.1 调查方案的主要内容25

2.3.2 调查表26

2.3.3 问卷设计26

2.4 数据的误差28

2.4.1 抽样误差28

2.4.2 非抽样误差28

第3章 统计数据的整理和展示35

3.1 统计数据的整理37

3.1.1 数据的预处理37

3.1.2 统计分组38

3.1.3 分布数列39

3.2 统计数据的图表展示42

3.2.1 统计表42

3.2.2 统计图45

3.3 统计图表的合理使用51

3.3.1 鉴别图形优劣的准则52

3.3.2 统计表设计的注意事项54

第4章 数据特征的描述分析57

4.1 总和特征的度量——总量指标59

4.1.1 总量指标的概念和作用59

4.1.2 总量指标的分类59

4.2 比较特征的度量——相对指标60

4.2.1 相对指标的概念和作用60

4.2.2 相对指标的种类与计算61

4.2.3 相对指标的设计64

4.3 水平特征的度量——平均指标65

4.3.1 平均指标的概念与作用65

4.3.2 平均指标的种类与计算65

4.3.3 平均指标案例分析73

4.4 差异特征的度量——标志变异指标74

4.4.1 标志变异指标的概念和作用74

4.4.2 标志变异指标的种类与计算74

4.5 分布特征的进一步度量79

4.5.1 偏度79

4.5.2 峰度81

第5章 概率基础与抽样分布85

5.1 随机事件的概率度量87

5.1.1 随机事件87

5.1.2 概率89

5.1.3 概率的运算91

5.2 随机变量及其概率分布95

5.2.1 随机变量96

5.2.2 概率分布的类型97

5.2.3 常见离散型概率分布100

5.2.4 常见连续型概率分布105

5.3 大数定律和中心极限定理110

5.3.1 大数定律110

5.3.2 中心极限定理111

5.4 统计量的抽样分布113

5.4.1 抽样分布的概念114

5.4.2 样本均值的抽样分布114

5.4.3 样本比例的抽样分布115

5.4.4 样本方差的抽样分布116

5.4.5 两个样本统计量的抽样分布116

第6章 参数估计123

6.1 参数估计的基本原理125

6.1.1 点估计和点估计量125

6.1.2 点估计量的评价标准126

6.1.3 区间估计127

6.2 一个总体参数的区间估计128

6.2.1 总体均值μ的区间估计128

6.2.2 大样本下总体比例π的区间估计130

6.2.3 正态总体方差σ2的区间估计131

6.3 两个总体参数的区间估计132

6.3.1 两个总体均值差的区间估计132

6.3.2 大样本情况下，两个总体比例差的区间估计134

6.3.3 两个正态总体方差比的区间估计135

6.4 样本容量的确定136

6.4.1 样本容量与估计精确度的关系136

6.4.2 确定样本容量的原理137

6.4.3 估计总体均值时样本容量n的确定方法137

6.4.4 估计总体比例时样本容量n的确定方法138

第7章 假设检验145

7.1 假设检验的基本原理147

7.1.1 假设检验问题的提出147

7.1.2 假设检验的基本规则148

7.1.3 检验统计量、显著性水平和拒绝域149

7.1.4 双侧检验和单侧检验150

7.1.5 假设检验中的P值法154

7.1.6 假设检验的两类错误155

7.1.7 假设检验的步骤156

7.2 一个总体参数的假设检验157

7.2.1 总体均值μ的假设检验157

7.2.2 大样本下总体比例π的假设检验160

7.2.3 正态总体方差σ2的假设检验160

7.3 两个总体参数的假设检验162

7.3.1 两个总体均值差的假设检验162

7.3.2 大样本情况下，两个总体比例差的假设检验166

7.3.3 两个正态总体方差比的假设检验168

7.3.4 配对样本的假设检验169

第8章 方差分析175

8.1 问题的提出177

8.2 方差分析的基本原理178

8.2.1 方差分析的相关概念178

8.2.2 方差分析的基本思想和原理179

8.2.3 方差分析的基本假定181

8.2.4 一般提出形式181

8.3 单因素方差分析182

8.3.1 数据结构182

8.3.2 分析步骤182

8.3.3 关系强度的测量187

8.3.4 方差分析中的多重比较187

8.4 双因素方差分析189

8.4.1 双因素方差分析及其类型189

8.4.2 无交互作用的双因素方差分析190

8.4.3 有交互作用的双因素方差分析194

第9章 相关与回归分析201

9.1 变量间相关关系的测定203

9.1.1 相关分析的概念203

9.1.2 相关关系204

9.1.3 相关系数206

9.1.4 相关系数的显著性检验208

9.2 一元线性回归分析209

9.2.1 一元线性回归的数学模型210

9.2.2 参数α和β的最小二乘估计211

9.2.3 残差分析213

9.2.4 一元回归模型的检验214

9.2.5 利用一元线性回归方程进行预测217

9.3 多元线性回归分析219

9.3.1 多元线性回归模型220

9.3.2 总体回归系数的估计221

9.3.3 多元线性回归模型的检验222

第10章 时间序列分析229

10.1 时间序列的界定231

10.1.1 时间序列的概念231

10.1.2 时间序列的分类231

10.1.3 时间序列的编制方法232

10.2 时间序列的描述性分析232

10.2.1 水平指标233

10.2.2 速度指标236

10.3 时间序列的影响因素分析240

10.4 长期趋势分析与测定241

10.4.1 长期趋势的修匀方法242

10.4.2 长期趋势的数学模型244

10.5 季节变动分析与测定248

10.5.1 按月（或按季）平均法249

10.5.2 长期趋势剔除法250

10.6 循环变动与不规则变动分析252

第11章 指数分析257

11.1 指数的概念和分类259

11.1.1 指数的概念259

11.1.2 指数的分类260

11.1.3 指数的作用261

11.2 综合指数261

11.2.1 综合指数的含义和特点261

11.2.2 综合指数的种类262

11.3 平均数指数266

11.3.1 加权算术平均数指数267

11.3.2 加权调和平均数指数268

11.4 指数体系与因素分析269

11.4.1 指数体系的含义269

11.4.2 构建指数体系的基本原则270

11.4.3 指数因素分析270

第12章 统计决策279

12.1 统计决策的基本概念281

12.1.1 统计决策的概念281

12.1.2 统计决策中的重要概念——损益矩阵表282

12.1.3 统计决策的基本原则283

12.1.4 统计决策的基本步骤284

12.2 完全不确定型决策285

12.2.1 完全不确定型决策准则285

12.2.2 各种决策准则比较288

12.3 一般风险型决策289

12.3.1 自然状态概率分布的估计289

12.3.2 风险型决策的准则289

12.3.3 利用决策树进行风险型决策292

12.4 贝叶斯决策294

12.4.1 贝叶斯决策的概念294

12.4.2 预后验分析295

12.4.3 贝叶斯决策的步骤295

12.4.4 贝叶斯决策的优点及其局限性298

参考文献301

常用统计量分布表302

附表1 标准正态分布表302

附表2 t分布表302

附表3 X2分布表302

附表4 F分布302