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| 編輯推薦： |
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本书能够满足当代学生和广大读者对统计方法在信息社会中日益增长而又尚未满足的需求。
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| 內容簡介： |
当今是一个大数据的时代，人们已经生活在数据的海洋之中。本书尝试了解学习者的想法和需要，强调统计学的基本概念，突出数据，使用R软件为读者呈现可见即可得的统计分析过程，让读者能够轻松、愉快地了解统计的基本思想和应用价值。本书可读性强，语言轻松活泼，内容通俗易懂。
本书可作为高等学校理、工、农、医、经济、管理、人文社会科学专业的统计学教材，也可以供从事商务活动和经济分析等实际工作的各类人员参考。
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| 關於作者： |
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刘超，中国人民大学统计学博士，清华大学应用经济学博士后，现为北京航空航天大学数学与系统科学学院副教授、硕士生导师、副系主任。兼任全国工业统计学教学研究会理事，北京应用统计学会理事，北京大数据协会理事等。近年来主持国家社科基金、教育部人文社科项目、国家税务总局项目等多项课题，在国内外刊物发表20余篇论文。获得宝钢优秀教师奖，北京航空航天大学蓝天新星等10余项教学科研奖励。出版教材和译著10余本。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1什么是统计学
1.1.1基本定义
1.1.2基本类型
1.2数据和变量
1.2.1变量
1.2.2数据
1.3统计软件
1.3.1R软件
1.3.2其他常用统计软件简介
练习题
第2章数据的描述性分析
2.1单变量数据的描述分析
2.1.1分类型数据
2.1.2数值型数据
2.2双变量数据的描述分析
2.2.1分类型数据对分类型数据
2.2.2分类型数据对数值型数据
2.2.3数值型数据对数值型数据
2.3多变量数据的描述分析
练习题
第3章概率与分布
3.1随机性和规律性
3.2概率
3.3变量的分布
3.3.1离散型分布
3.3.2连续型分布
3.4中心极限定理和抽样分布
3.4.1中心极限定理
3.4.2抽样分布
3.5分位数
练习题
第4章参数估计
4.1点估计
4.1.1总体、样本和统计量
4.1.2常用的点估计量
4.1.3估计量的选择标准
4.2区间估计
4.2.1正态分布总体均值的区间估计
4.2.2独立正态分布总体均值差1-2的区间估计
4.2.3配对正态分布总体均值差D=1-2的区间估计
4.2.4总体比例p的区间估计
4.2.5总体比例之差p1-p2的区间估计
4.3确定合适的样本量
练习题
第5章均值的假设检验
5.1假设检验的基本思想
5.2单个总体均值的假设检验
5.2.1单样本t检验
5.2.2单样本Wilcoxon符号秩和检验
5.3两个总体均值的假设检验
5.3.1两样本t检验
5.3.2两样本Wilcoxon符号秩和检验
5.4配对总体均值的假设检验
5.4.1配对t检验
5.4.2配对Wilcoxon符号秩和检验
5.5正态性检验
5.6功效与样本量的计算
5.6.1单样本t检验与配对t检验的功效与样本量
5.6.2两独立样本t检验的功效与样本量
练习题
第6章比例与列联表的假设检验
6.1单个总体的比例
6.2两个独立总体的比例
6.3多个总体比例和趋势检验
6.4rc表格
6.5比例的功效与样本量
练习题
第7章方差分析
7.1单因素方差分析
7.1.1基本思想
7.1.2成对比较和多重检验
7.1.3Bartlett检验
7.1.4放宽对方差的假设
7.1.5KruskalWallis检验
7.2双因素方差分析
7.2.1基本思想
7.2.2无交互作用的双因素方差分析
7.2.3有交互作用的双因素方差分析
7.2.4Friedman检验
练习题
第8章一元线性回归
8.1基本原理
8.1.1基本模型
8.1.2参数估计
8.2数据描述
8.3模型设定和估计
8.4模型检验和评价
8.5残差与回归值
8.6预测与置信区间
练习题
第9章多元线性回归
9.1基本原理
9.2多维数据描述
9.3模型设定和估计
9.4模型检验和评价
9.5模型选择和逐步回归
9.6多重共线性
9.6.1多重共线性的定义及检验
9.6.2逐步回归
9.6.3岭回归
练习题
第10章简单时间序列分析
10.1基本概念
10.1.1自相关
10.1.2白噪声
10.1.3平稳性
10.2时间序列的平滑与分解
10.2.1时间序列的成分
10.2.2时间序列的分解
练习题
附录AR的使用
A.1程序包的安装与加载
A.2数据的读取与保存
A.2.1直接输入数据
A.2.2读取R包中的自带数据
A.2.3读取外部数据
A.2.4输出数据
A.2.5编辑数据
A.3基本的命令与函数
A.3.1数据类型
A.3.2数据对象及其运算
A.3.3数据的合并与拆分
参考文献
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| 內容試閱：
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当今是一个大数据的时代，大数据的概念已经深入人心。毫不夸张地说，人们已经生活在数据的海洋之中。各行各业、不同人群都听说过大数据，了解统计方法。而数据到信息、再到知识，需要用统计方法揭示出来。数据不仅限于数字，也可能是图表或者文字、音乐、视频等。统计学是数据的科学和艺术，其所分析的对象就是数据。统计学与各个学科的数据都有联系，几乎应用于所有领域。这就决定了大多数统计应用不是由统计学家实施的，而是由实际工作者（包括目前正在学习统计学的本科生、研究生）完成的。作为一个数据接收者或者使用者，在日常生活和工作中，了解统计学的基本概念以及懂得如何用统计手段去解决问题是非常重要的。
根据作者多年的教学经验，一本好的教材要以人为本，不仅重视传授统计学科的特点，也要了解读者学习统计的需求。因此，本书非常重视统计学的基本概念、公式和方法，这有助于读者了解统计方法和思想的精髓。很多烦琐的计算则交给统计软件去完成，让读者结合数据理解相关统计方法，突出各种统计方法的介绍和使用。
本书的最大特色就是在干中学，极大地方便了读者的理解和学习。使用非常方便的R软件使得统计技术不再枯燥，不仅为读者呈现了可见即可得的数据分析过程，而且这种便捷性有助于读者马上动手实践，能更好地体会不同类型和结构的数据需要何种合适的统计方法，从而得到最大的启发，进而有兴趣掌握统计的基本概念和方法，在潜移默化中轻松、愉快地了解统计的基本思想。数据和方法的大量使用也使得本书内容通俗易懂，语言轻松活泼，可读性强。
本书可作为理、工、农、医、经济、管理、人文社会科学专业的统计学教材，也可以供从事商务活动和经济分析等实际工作的各类人员参考。本书相关的资料可以在https：pan.baidu.coms1hrDmvMO下载。
由于时间仓促，书中不妥之处在所难免，敬请读者指正。希望本书能引起读者对统计学和R语言的兴趣，在大数据时代从数据中发现价值，改善我们的生活。
刘超2019年1月
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