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| 內容簡介： |
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本书以经济管理应用案例为基础，将理论框架苑蕴于现实经济领域之中，将统计学理论与管理实践有机结合。还结合理论和应用，详细阐述了应用软件解决实际问题的方法、程序和技巧。本书既具有系统的统计学知识，又具有超强的实践指导训练，能够很好地满足高校本科生、研究生、MBA学员以及相关从业人员在数量分析方面的需求。本书附配光盘，包含PPT教学课件、软件应用指导和应用上机数据，便于教学和自学。
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| 目錄：
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1.1统计学的性质1
1.□统计学在管理中的应用□
1.3统计学方法的分类3
1.3.1描述统计学3
1.3.□推断统计学3
1.4统计学的基本概念3
1.4.1总体3
1.4.□样本4
1.4.3总体参数和统计量4
1.5统计学的发展4
1.5.1古典统计学时代5
1.5.□近代统计学时代5
1.5.3现代统计学时代5
本章小结6
关键术语6
习题6
第□章数据收集方法7
□.1统计数据收集的意义7
□.□统计数据的计量与类型7
□.□.1统计数据的计量8
□.□.□统计数据的类型8
□.□.3统计□量9
□.3统计数据的来源9
□.3.1直接来源9
□.3.□间接来源14
□.4统计数据的误差15
□.5统计数据收集过程16
本章小结17
关键术语17
习题17
案例研究18
第3章描述数据的图表方法19
3.1数据描述的意义及分类19
3.□定量数据的图形描述19
3.□.1定量数据整理19
3.□.□单□量定量数据的图形描述□1
3.□.3多□量定量数据的图形描述□6
3.3定性数据的图表描述31
3.3.1定性数据的整理3□
3.3.□单□量定性数据的图形描述33
3.3.3多□量定性数据的图形描述38
本章小结4□
关键术语43
习题43
案例研究45
第4章描述统计中的测度46
4.1数据分布的集中趋势测度46
4.1.1数值平均数46
4.1.□位置平均数50
4.1.3中位数与算术平均数的比较57
4.□数据分布的离散趋势测度57
4.□.1极差58
4.□.□四分位差58
4.□.3平均差59
4.□.4方差与标准差60
4.□.5相对位置和相对离散程度的度量61
4.3数据分布的形状测度63
4.3.1分布偏态测度63
4.3.□分布峰态测度64
4.4用统计软件计算描述统计量65
4.4.1用Excel计算描述统计量65
4.4.□用SPSS计算描述统计量67
本章小结71
关键术语71
习题71
案例研究74
第5章概率与概率分布75
5.1概率及其运算75
5.□全概率公式、贝叶斯公式和事件的独立性77
5.□.1全概率公式78
5.□.□贝叶斯公式79
5.3离散型随机□量的概率分布80
5.3.1伯努利分布8□
5.3.□二项分布8□
5.3.3几何分布83
5.3.4超几何分布83
5.3.5泊松分布84
5.3.6多项分布84
5.4连续型随机□量的概率分布84
5.4.1正态分布85
5.4.□指数分布86
5.4.3均匀分布87
软件应用87
本章小结93
关键术语93
习题94
案例研究98
第6章抽样与抽样分布100
6.1概率抽样方法100
6.1.1简单随机抽样100
6.1.□分层抽样101
6.1.3系统抽样101
6.1.4整群抽样10□
6.□由正态分布导出的几个重要分布10□
6.□.1χ□分布10□
6.□.□t分布103
6.□.3F分布104
6.3样本均值的分布与中心极限定理105
6.4样本比例的抽样分布107
6.5与样本方差有关的抽样分布108
6.6两个总体参数推断时的样本统计量的抽样分布108
6.6.1两个样本均值差的抽样分布108
6.6.□两个样本比例差的抽样分布109
6.6.3两个样本方差比的抽样分布110
软件应用111
本章小结113
关键术语113
习题114
案例研究115
第7章参数估计116
7.1参数点估计116
7.1.1矩估计法116
7.1.□极大似然估计法117
7.□点估计的评价准则119
7.□.1无偏性119
7.□.□有效性1□0
7.□.3一致性1□0
7.3区间估计的概念和原理1□0
7.3.1区间估计的基本原理1□1
7.3.□区间估计的步骤1□□
7.4总体均值的区间估计1□□
7.4.1单一总体均值的区间估计（方差已知或大样本）1□3
7.4.□单一总体均值的区间估计（小样本且方差未知）1□4
7.4.3两个总体均值之差的区间估计1□5
7.5总体比例的区间估计130
7.5.1单一总体比例的区间估计130
7.5.□两个总体比例之差的区间估计131
7.6总体方差的区间估计13□
7.6.1单个总体方差的区间估计13□
7.6.□两个总体方差比的区间估计133
7.7样本容量的确定133
7.7.1单个总体均值区间估计时样本容量的确定134
7.7.□单个总体比例区间估计时样本容量的确定134
7.7.3两个总体均值之差区间估计时样本容量的确定135
7.7.4两个总体比例之差区间估计时样本容量的确定135
软件应用135
本章小结137
关键术语139
习题139
案例研究14□
第8章假设检验144
8.1假设检验的原理144
8.1.1假设检验的基本原理144
8.1.□假设检验的步骤145
8.1.3假设检验中的两类错误149
8.1.4假设检验中的P值151
8.□单一总体均值的假设检验15□
8.□.1σ□已知的情况下单一总体均值的假设检验15□
8.□.□σ□未知且大样本的情况下单一总体均值的假设检验153
8.□.3σ□未知且小样本的情况下单一总体均值的假设检验154
8.3两个总体均值差的假设检验155
8.3.1σ□1、σ□□已知，或σ□1、σ□□未知，但大样本的情况155
8.3.□σ□1、σ□□未知，且小样本的情况156
8.3.3配对样本157
8.4总体比例的假设检验158
8.4.1单一总体比例的假设检验158
8.4.□两个总体比例之差的假设检验159
8.5总体方差的假设检验160
8.5.1单一总体方差的假设检验160
8.5.□两个总体方差比的假设检验161
软件应用163
本章小结168
关键术语168
习题169
案例研究171
第9章方差分析175
9.1方差分析的基本思想176
9.□单因素方差分析177
9.□.1单因素方差分析的步骤177
9.□.□单因素方差分析的多重比较180
9.3双因素方差分析181
软件应用185
本章小结188
关键术语188
习题188
案例研究191
□□0章χ□分布和列联分析193
10.1χ□分布与拟合优度检验193
10.1.1χ□统计量与χ□分布193
10.1.□拟合优度检验195
10.□列联表与两□量独立性检验198
10.□.1列联表198
10.□.□独立性检验□01
10.3列联表与多个比例相等的检验□0□
软件应用□04
本章小结□08
关键术语□08
习题□09
案例研究□10
□□1章相关与回归分析□11
11.1□量间的相关关系□11
11.1.1□量相关的概念□11
11.1.□相关系数□13
11.1.3对相关系数的显著性检验□13
11.1.4决定系数□15
11.□一元线性回归□15
11.□.1一元线性回归的概念□15
11.□.□参数β0和β1的□小二乘估计□16
11.□.3残差分析□18
11.□.4回归方程的显著性检验（总体显著性检验）□19
11.□.5回归系数的显著性检验□□0
11.□.6预测标准误差□□1
11.□.7回归方程在估计和预测中的应用□□□
11.□.8相关系数、决定系数和预测标准误差三者的关系□□4
11.3多元线性回归□□4
11.3.1多元线性回归的概念和方法□□4
11.3.□对多元回归模型的评估□□7
11.4可线性化的非线性回归□30
软件应用□3□
本章小结□34
关键术语□35
习题□35
案例研究□38
□□□章时间序列分析与预测□39
1□.1时间序列分析概述□39
1□.1.1时间序列及其分类□40
1□.1.□时间序列的组成因素与模型□40
1□.□时间序列平滑与预测□4□
1□.□.1移动平均法□43
1□.□.□指数平滑法□45
1□.3有趋势序列的□小二乘法预测模型□46
1□.3.1线性趋势模型□46
1□.3.□二次曲线趋势模型□48
1□.3.3指数趋势模型□49
1□.3.4使用□□、第二、百分数差异法选择模型□51
1□.4有趋势序列的自回归预测模型□5□
1□.5季节因素分析□55
1□.5.1季节因素分析的目的□55
1□.5.□季节因素分析的方法□56
1□.5.3季节因素的调整□59
1□.6循环因子分析□60
1□.6.1循环波动及其分析目的□60
1□.6.□循环波动的分析方法□60
软件应用□6□
本章小结□67
关键术语□67
习题□68
案例研究□70
□□3章指数□7□
13.1指数的概念和分类□7□
13.1.1指数的概念□7□
13.1.□指数的分类□73
13.□个体指数□74
13.3综合指数□74
13.3.1不加权综合指数□74
13.3.□加权综合指数： 拉氏指数和帕氏指数□75
13.4平均指数□78
13.4.1加权算术平均法编制数量指标指数□78
13.4.□加权调和平均法编制质量指标指数□79
13.5指数体系□80
13.5.1指数体系概念和应用□80
13.5.□指数体系的因素分析□80
13.6常用价格指数□84
13.6.1消费价格指数□84
13.6.□零售价格指数□86
13.6.3股票价格指数□87
本章小结□88
关键术语□88
习题□89
案例研究□90
□□4章聚类分析□9□
14.1聚类分析概述□9□
14.□距离和相似系数□93
14.□.1□量测量尺度的类型□93
14.□.□样本间亲疏程度的测度□93
14.3类间距离计算方法□95
14.3.1□短距离连接法□95
14.3.□□长距离连接法□96
14.3.3类间平均距离连接法□96
14.3.4类内平均距离连接法□97
14.3.5重心聚类法□97
14.3.6离差平方和法□97
14.3.7中位数法□97
14.4层次聚类分析法□97
14.4.1层次聚类分析概述□97
14.4.□层次聚类分析具体步骤□98
14.4.3用SPSS进行层次聚类分析基本操作步骤和输出结果分析□98
14.4.4SPSS层次聚类分析操作的其他常用选项301
14.5快速聚类分析305
14.5.1快速聚类分析概述305
14.5.□快速聚类分析具体分析步骤305
14.5.3SPSS快速聚类分析基本操作步骤和输出结果分析306
14.5.4SPSS快速聚类分析操作的其他常用选项308
14.6聚类分析的实例分析310
14.6.1背景介绍310
14.6.□操作步骤及结果解析310
14.6.3聚类分析的注意事项316
本章小结317
关键术语317
习题318
案例研究3□1
□□5章因子分析3□3
15.1基本概念3□3
15.1.1因子分析概述3□3
15.1.□因子分析模型3□4
15.□因子分析的基本步骤3□6
15.□.1判断原始□量是否适合进行因子分析3□6
15.□.□提取公因子和确定公因子数目3□7
15.□.3公因子的命名解释3□9
15.□.4计算因子得分330
15.3SPSS实现因子分析的操作步骤330
15.4因子分析的实例分析333
15.4.1背景介绍333
15.4.□操作步骤及结果解析334
15.4.3实例分析小结344
本章小结344
关键术语344
习题345
案例研究346
参考文献348
附录常用统计表349
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