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| 內容簡介： |
本书是一本统计学基础教材，共8章，内容包括描述统计、推断统计和一些常用的统计方法。本书具有以下特色：
?强调统计方法与软件的结合。在介绍统计方法的基础上，书中所有例题的计算和分析全部使用Excel（2019）实现，并以文本框的形式给出了详细操作步骤，方便读者使用。
?注重统计思维的逻辑和方法应用。每章开头给出本章的内容提要，最后以思维导图的形式概括了本章的内容和逻辑。写法上完全立足于统计应用，避免统计公式的推导，力求通俗易懂。侧重于统计方法原理和思想的介绍，避免数学推导，并把繁杂的计算交给Excel 来完成。
?完善的教学和学习资源。为方便教学和学习，除每章给出类型多样的习题和答案外，全书配有教学大纲（含思政建设内容）、详细的ppt（课件）、例题和练习题数据等，供教师和学生下载。
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| 關於作者： |
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贾俊平 中国人民大学统计学院副教授， 一直从事统计教学和研究工作。著有《统计学》《统计学——基于SPSS》《统计学——基于Excel》《统计学——基于R》《数据可视化分析——基于R语言》《统计学基础》等多部统计学教材。所著教材曾荣获首届全国教材建设奖全国优秀教材、国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。
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| 目錄：
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第１章 统计学和统计数据
1.1 统计学及其应用领域
1.1.1什么是统计学
1.1.2 统计学的应用领域
1.2 数据的类型
1.2.1类别数据和数值数据
1.2.2观测数据和实验数据
1.2.3 截面数据和时间序列数据
1.3 数据的来源
1.3.1 数据的间接来源
1.3.2 数据的直接来源
1.3.3 调查方案设计
1.3.4 数据质量
1.4 统计中的几个基本概念
1.4.1 总体和样本
1.4.2 参数和统计量
1.4.3 变量
1.5 Excel【数据分析】工具的安装
本章小结
练习题和答案
第２章 数据的图表展示
2.1 数据的预处理
2.1.1 数据审核
2.1.2 数据排序
2.1.3 数据筛选
2.2 数据的频数分布
2.2.1类别数据的频数分布表
2.2.2 数值数据的类别化
2.3 类别数据的图示
2.3.1 条形图和帕累托图
2.3.2 饼图和环形图
2.4 数值数据的图示
2.4.1 直方图和箱形图
2.4.2 散点图和气泡图
2.4.3雷达图和轮廓图
2.4.4时间序列的图示
2.5 合理使用图表
本章小结 练习题和答案
第３章 数据的概括性度量
3.1 集中趋势的度量
3.1.1 平均数
3.1.2 分位数
3.1.3 众数
3.1.4 各度量值的比较
3.2 离散程度的度量
3.2.1 极差和四分位差
3.2.2 平均差
3.2.3 方差和标准差
3.2.4 离散系数
3.2.5 标准分数
3.3 偏度与峰度的度量
3.3.1 偏度系数
3.3.2 峰度系数
3.4 Excel【数据分析】工具的应用
本章小结
练习题和答案
第４章 抽样与参数估计
4.1 抽样与抽样分布
4.1.1 概率抽样方法
4.1.2 抽样分布
4.2参数估计的基本原理
4.2.1 估计量与估计值
4.2.2 点估计与区间估计
4.3 总体均值的区间估计
4.3.1 正态总体、方差已知，或非正态总体、大样本
4.3.2 正态总体、方差未知、小样本
4.4 总体比例的区间估计
4.5 样本量的确定
4.5.1 估计总体均值时样本量的确定
4.5.2 估计总体比例时样本量的确定
本章小结
练习题和答案
第５章 假设检验
5.1假设检验的基本原理
5.1.1 假设的陈述
5.1.2 两类错误与显著性水平
5.1.3 检验统计量与拒绝域
5.1.4 利用P值进行决策
5.2总体均值的检验
5.2.1大样本的检验方法
5.2.2小样本的检验方法
5.3总体比例的检验
本章小结
练习题和答案
第６章 相关与回归分析
6.1变量间关系的度量
6.1.1变量间的关系
6.1.2相关关系的描述与测度
6.1.3相关关系的显著性检验
6.2一元线性回归分析
6.2.1 一元线性回归模型
6.2.2参数的最小二乘估计
6.2.3 回归直线的拟合优度
6.2.4显著性检验
6.2.5 利用回归方程进行估计和预测
本章小结
练习题和答案
第７章 时间序列分析和预测
7.1时间序列的成分
7.2增长率分析
7.2.1增长率与平均增长率
7.2.2增长率分析应注意的问题
7.3 时间序列预测的程序和方法
7.3.1确定时间序列的成分
7.3.2预测方法的选择与评估
7.4平滑法预测
7.4.1 移动平均法
7.4.2简单指数平滑法
7.5 趋势外推预测
7.5.1线性趋势预测
7.5.2非线性趋势预测
7.6多成分序列的分解预测
7.6.1确定并分离季节成分
7.6.2建立预测模型并进行预测
7.6.3计算最终预测值
本章小结
练习题和答案
第８章 指 数
8.1指数及其分类
8.2加权指数
8.2.1加权综合指数
8.2.2加权平均指数
8.
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| 內容試閱：
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全书共包括８章，第１章介绍统计学的一些基本概念、数据及其分类、数据来源等。第２章介绍数据的图表展示方法，包括数据的预处理、频数分布表的生成、类别数据和数值数据的图示方法。第３章介绍描述数据的一些常用统计量的计算方法。第４章介绍抽样与参数估计，包括常用的概率抽样方法及其统计量的分布、参数估计的原理与方法等。第５章介绍假设检验的基本方法，包括假设检验的原理及其应用。第６章介绍相关与回归分析方法，包括变量间关系的描述方法、简单线性回归分析的应用。第７章介绍时间序列的分析和预测方法，包括增长率分析、平滑法预测、趋势外推预测和分解预测等。第８章介绍统计指数，包括指数的编制方法及其应用。
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