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| 內容簡介： |
《统计学：数据处理与分析普通高等教育“十二五”规划教材·公共基础课系列》汇集了近600道习题，可以帮助学生系统地理解统计学的基本思想和方法，也可以作为统计学教师和统计工作者的参考资料。此外，由于计算机科学的快速发展，各种统计软件不断涌现，为此，《统计学：数据处理与分析普通高等教育“十二五”规划教材·公共基础课系列》针对Microsoft
Office中的Excel统计模块的数据处理功能进行介绍，在加强统计学抽象概念直观化的基础上，提高学生的数据处理能力。
《统计学：数据处理与分析普通高等教育“十二五”规划教材·公共基础课系列》主要分为两大部分：第一部分由每个章节的学习目的和要求、内容提要、课后习题答案、课外习题和课外习题参考答案五块内容组成；第二部分是Excel统计数据处理，即统计学的实验指导。另外，《统计学：数据处理与分析普通高等教育“十二五”规划教材·公共基础课系列》还附加了一份综合案例和一份考试样卷及样卷答案。
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| 目錄：
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第一部分 学习指导
第一章 绪论
一、学习目的和要求
二、内容提要
三、课后习题答案
四、课外习题
五、课外习题参考答案
第二章 统计调查
一、学习目的和要求
二、内容提要
三、课后习题答案
四、课外习题
五、课外习题参考答案
第三章 统计数据处理
一、学习目的和要求
二、内容提要
三、课后习题答案
四、课外习题
五、课外习题参考答案
第四章 数据描述性分析
一、学习目的和要求
二、内容提要
三、课后习题答案
四、课外习题
五、课外习题参考答案
第五章 概率论基础
一、学习目的和要求
第十一章 指数分析
一、学习目的和要求
二、内容提要
三、课后习题答案
四、课外习题
五、课外习题参考答案
第二部分 Exce统计数据处理
一、Exce统计数据处理概述
二、统计数据的收集（教材第二章）
三、统计数据处理（教材第三章）
（一）数据编码
（二）数据的录A
（三）数据的筛选
（四）数据排序
（五）设计条件格式
（六）数据分类汇总
（七）创建图表和增强图表
（八）透视表
（九）直方图
四、数据描述性分析（教材第四章）
（一）函数方法
（二）描述统计工具量的使用
（三）两组或两组以上数据描述统计结果分析
五、概率论基础（教材第五章）
（一）二项分布概率的计算和概率曲线图的编制
（二）正态分布概率的计算和概率曲线图的编制
（三）动态概率分布曲线的编制
（四）全概率公式和贝叶斯公式的应用
六、抽样分布（教材第六章）
七、参数估计（教材第七章）
（一）用公式计算出置信区间
（二）编制活动工作表进行参数的统计量估计
八、假设检验（教材第八章）
（一）编制活动工作表进行一个总体参数的假设检验
（二）Z-检验工具的使用
（二）t-检验工具的使用
……
第三部分 样卷
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| 內容試閱：
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（一）思考题
1.数据总量（total），又称总量指标，是统计资料经过汇总整理的，反映一定时间、地点条件下，总体某一方面特征的规模、水平的总指标，在数学上表现为有一定计量单位的绝对值。
分类：按数据反映总体的内容分为总体单位总数和总体数据总值；按数据反映总体的时间特征分为时期总量和时点总量；按计量单位分为实物总量、价值总量和劳动总量；按数据所表示的事物的性质与特点分为流量和存量。
计算数据总量时应注意的问题：数据总量的计算方法比较简单，但计算内容却相当复杂，涉及一定历史条件下现象的规模和水平。因此，数据总量的计算并不是一个单纯技术性的加总问题，必须在正确规定数据总量所反映现象的概念、构成和计算范围的基础上，确定科学的计算方法，然后才能进行计算汇总，取得能真实反映现象的结果。
2.数据相对量，又称相对指标，是把两个相互有联系的指标进行对比，以反映现象在某一方面的数量特征或属性的相对变化或对比关系的指标，形式上表现为相对数。
数据相对量的计量单位有两种：无名数和有名数。
常用的数据相对量测度有：计划完成相对数、结构相对数、比例相对数、比较相对数、强度相对数和动态相对数。
计算数据相对量时必须注意：分子分母的可比性；同数据总量结合起来运用；要把各种数据相对量结合起来运用。
3.时期总量有以下三个特点：（1）可加性，时间上相邻的时期总量相加能够得到另一更长时期的总量指标；（2）时期总量数值的大小与所属时期的长短直接相关，一般来讲，时期越长，时期总量数值就越大；（3）必须连续登记，时期总量数值的大小取决于整个时期内所有时间上的发展状况，只有连续登记得到的时期总量才会准确。
时点总量具有以下三个特点：（1）不具有可加性，不同时点上的两个时点指标数值相加不具有实际意义；（2）数值大小与登记时间的间隔长短无关，时点指标仅仅反映社会经济现象在一瞬间上的数量，每隔多长时间登记一次对它没有影响；（3）时点总量数值是间断计数的，没有必要进行连续登记，有的也是不可能连续进行登记的，如国家的人口总数。
4.数据分布集中趋势的特征描述是把数据间的绝对差异抽象化，采用截长补短的方法来表示数据的一般水平，反映数据分布的集中趋势特征。
数据分布集中趋势常用测度有：算术平均数、几何平均数、中位数、众数等。
5.算术平均数、几何平均数属于高层次数据分布的集中趋势测度；中位数、众数属于低层数据分布的集中趋势测度。
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