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| 內容簡介： |
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全书共分12章，内容如下：学科介绍、数据的收集、整理与呈现、描述统计分析、 概率与概率分布、抽样与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与一元线性回归分析、多元线性回归分析、时间序列、统计指数等。
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| 關於作者： |
陈焱晗，女，毕业于北京大学光华管理学院，硕士研究生，任教于中国劳动关系学院经济管理系。教授课程主要有《统计学》、《SPSS数据分析》等并深受学生好评，获全校“教学十佳”及“教育教学成果奖”。主持并参与多项不同层次的普本统计教学领域内课题，如基于普本统计教学难点的解决模式探索、统计学学习分化的原因与教学对策、统计学课程试题库建设及数据库实现等。
先后在全国性核心期刊及报纸上发表论文十余篇，被CSSCI收录4篇；独立出版专著一部《中国市场调研业理论与实践》。
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| 目錄：
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目录
第一章总论
1.1统计学的历史起源
1.2学科性质及定义
1.3研究对象及应用领域
1.4统计学的分类
1.5统计学与其他学科的关系
第二章数据资料
2.1数据的计量与类型
2.2数据的搜集
2.3数据的整理
第三章描述统计分析
3.1测度数据分布的集中趋势
3.2测度数据分布的离散趋势
3.3测度数据分布的偏度与峰度
第四章概率与概率分布
4.1概率基础
4.2随机变量及其概率分布
4.3大数定律与中心极限定理
第五章抽样与抽样分布
5.1抽样调查中的基本概念
5.2抽样分布
第六章参数估计
6.1参数估计的基本原理
6.2一个总体参数的区间估计
6.3两个总体参数的区间估计
6.4抽样容量的确定
第七章假设检验
7.1假设检验的基本原理、相关概念及问题
7.2一个总体参数的检验
7.3两个总体参数的检验
第八章方差分析
8.1方差分析的基本问题和基础知识
8.2单因素方差分析
8.3双因素方差分析
第九章相关与一元线性回归分析
9.1相关分析与回归分析的基本概念
9.2一元线性回归分析
第十章多元线性回归分析
10.1多元线性回归模型及假定
10.2多元线性回归模型的估计
10.3多元线性回归模型的检验
第十一章时间序列的分析
11.1时间序列的概念和分类
11.2时间序列的基本分析指标
11.3时间序列的成分和基本模型
11.4时间序列的预测
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| 內容試閱：
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登记性误差是统计调查时，由于主观原因在登记、汇总、计算和过录中所产生的误差。登记性误差不论全面调查或非全面调查都可能产生。
代表性误差是由由于样本结构与总体结构不一致而造成的误差。代表性误差又可分为两种：系统性误差和随机误差。
系统性误差,又称偏差，它是由于抽样调查没有遵循随机原则而产生的误差。只要遵循随机原则，系统性误差就可以避免。
随机误差,又称偶然的代表性误差，它是指没有登记性误差的前提下，又遵循了随机原则所产生的误差。随机误差是抽样调查固有的误差。抽样误差是指这种随机误差。
抽样误差既是一种随机性误差，也是一种代表性误差。说其是代表性误差，是因为利用总体的部分资料推算总体时，不论样本选取有多么公正，设计多么完善，总还是一部分单位而不是所有单位，产生误差是无法避免的。说其是随机性误差，是指按随机性原则抽样时，由于抽样的不同,会得到不同的抽样指标值，由此产生的误差值各不相同。抽样误差中的代表性误差是抽样调查本身所固有的、无法避免的误差，但随机性误差则可利用大数定律精确地计算并能够通过抽样设计程序加以控制。
因此，抽样误差是专指代表性误差中的随机误差。包括抽样实际误差和抽样平均误差两种。其中抽样实际误差，它是指某一次具体抽样中，样本指标值与总体参数真实值之间的偏差。而抽样平均误差，是指所有可能的样本指标与总体指标之间的误差。
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