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| 內容簡介： |
本书以统计学基本步骤为主线，从最为基础的收集和整理数据开始，渐次介绍数据分析的两种方法：描述统计分析和推断统计分析。对变量的分析也由研究单一变量间的关系逐步过渡到对二维变量及多元变量的分析，其间适时配以案例。考虑到学生的向量代数的基础，回归分析中主要是以单个方程为主。
本书共分 8 章，具体内容包括：总论、统计数据的收集与处理、统计数据的整理与图形展示、统计数据的指标度量、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析。
本书既可作为高等院校财经管理类专业的本、专科生教材，也可作为相关工作人员自学参考用书。
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| 關於作者： |
王雪秋，董小刚
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王雪秋，长春光华学院商学院，教授。主要研究方向：数量经济学、统计学、财务管理学。2006年开始参加中国准精算师资格考试，成绩合格，于2013年取得中国准精算师资格证书。主持或主研国家产学育人协同项目、吉林省教育厅、人文社科基金等6项课题，参与的课题10余项，在情报科学、农业经济、中国教育报等重要刊物和报刊发表学术论文10余篇。部分论文获得吉林省社会科学界联合会第五次社会科学优秀成果奖；获得吉林省第六届社会科学学术年会优秀论文二等奖；第十届长春市社会科学优秀成果奖三等奖。
董小刚，数量经济学博士，博士导师，美国奥克兰大学访问学者，现任职于吉林长春工业大学校教学指导委员会主任。研究方向：多元统计分析及其应用、时间序更分析及其应用、小波分析及其应用、高频数据。国内外发表的SCI论文5余篇，EI论文9余篇，CSSCI和核心期刊论文9余篇，主持与参与的科研和教研课题10余项。2015年获得吉林省第三届教学名师，2016年及2018年获得吉林省教学成果三等奖等。
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| 目錄：
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目 录
第1章 总论 1
1.1 统计学概述 1
1.1.1 统计及统计学的含义 2
1.1.2 统计学的研究对象及其特点 2
1.1.3 统计学的应用领域 3
1.2 统计学的分类 3
1.2.1 描述统计学和推断统计学 3
1.2.2 理论统计学和应用统计学 5
1.3 统计学的基本内容 5
1.3.1 统计数据的类型 5
1.3.2 统计学中的几个基本概念 7
1.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析 8
习题 9
第2章 统计数据的收集与处理 10
2.1 统计数据的来源 10
2.1.1 统计数据的间接来源与处理 11
2.1.2 统计数据的直接来源与处理 11
2.2 抽样调查数据的收集 12
2.2.1 调查方案的设计 12
2.2.2 调查问卷的设计 16
2.3 统计数据质量 20
2.3.1 统计数据的误差 20
2.3.2 统计数据的质量要求 20
2.3.3 降低统计数据误差的措施 20
2.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——数据的收集 21
2.4.1 调查问卷的设计 21
2.4.2 自动接收问卷结果的设置 25
2.4.3 “自动统计调查结果”工作表的隐藏和问卷邮件的发送 27
2.4.4 调查结果资料库的创建 28
习题 38
第3章 统计数据的整理与图形展示 40
3.1 定性数据的整理与图形展示 41
3.1.1 定性数据的整理 41
3.1.2 定性数据的图形展示 42
3.2 定量数据的整理与图形展示 44
3.2.1 未分组的定量数据的整理与图形展示 44
3.2.2 分组的定量数据的整理与图形展示 46
3.2.3 多维定量数据的整理与图形展示 50
3.3 统计表的使用 52
3.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——样本组成分析 53
3.4.1 性别结构的分析 53
3.4.2 年龄结构的分析 56
习题 57
第4章 统计数据的指标度量 61
4.1 集中趋势的指标 62
4.1.1 分类数据——众数 62
4.1.2 顺序数据——中位数和四分位数 65
4.1.3 数值数据——平均数 69
4.1.4 众数、中位数和平均数的关系 72
4.1.5 众数、中位数和平均数应用的注意事项 73
4.2 离散程度的绝对指标 73
4.2.1 分类数据——异众比率 73
4.2.2 顺序数据——四分位差 75
4.2.3 数值数据——方差和标准差 75
4.2.4 相对离散程度——离散系数 77
4.3 指标的应用 77
4.3.1 数据的相对位置测量——标准分数 77
4.3.2 统计指数 78
4.4 偏态与峰态的指标度量 83
4.4.1 偏态及偏态系数 83
4.4.2 峰态及峰态系数 84
4.5 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——描述统计指标 84
4.5.1 不同性别的啤酒印象分数分布情况 85
4.5.2 不同学历的啤酒印象分数分布情况 90
习题 92
第5章 参数估计 97
5.1 几个重要的统计分布 97
5.1.1 正态分布 98
5.1.2 标准正态分布 98
5.1.3 χ2(卡方)分布 98
5.1.4 t分布 98
5.1.5 F分布 99
5.2 样本抽样分布 99
5.2.1 样本均值的抽样分布 100
5.2.2 样本比例的抽样分布 102
5.2.3 样本方差的抽样分布 102
5.3 参数估计的基本理论 102
5.3.1 参数估计的含义 102
5.3.2 参数估计的几个基本概念 103
5.3.3 评价估计量的标准 104
5.3.4 参数估计的思路 106
5.4 一个总体参数的区间估计 106
5.4.1 总体均值的区间估计 106
5.4.2 总体比例的区间估计 112
5.4.3 总体方差的区间估计 113
5.5 样本容量的确定 115
5.5.1 估计总体均值时样本容量的确定 115
5.5.2 估计总体比例时样本容量的确定 116
习题 116
第6章 假设检验 121
6.1 假设检验的基本理论 122
6.1.1 假设检验的定义 122
6.1.2 假设检验的基本步骤 122
6.2 一个总体参数的假设检验 129
6.2.1 一个总体均值的假设检验 129
6.2.2 一个总体比例的假设检验 136
6.2.3 一个总体方差的假设检验 137
6.3 两个总体参数的假设检验 138
6.3.1 两个总体均值之差的假设检验 138
6.3.2 两个总体比例之差的假设检验 145
6.3.3 两个总体方差之比的假设检验 147
6.4 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——啤酒综合印象与性别的
相关性分析 149
习题 153
第7章 方差分析 158
7.1 方差分析的基本理论 159
7.1.1 方差分析的定义 159
7.1.2 方差分析中的几个基本概念 160
7.1.3 方差分析的基本思路 160
7.1.4 方差分析的条件 161
7.2 单因素方差分析 162
7.2.1 数据结构 162
7.2.2 单因素方差分析的基本步骤 162
7.2.3 方差分析表 166
7.2.4 关系强度的测量 167
7.2.5 多重分析比较 167
7.3 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——啤酒综合印象与学历的
相关性分析 169
习题 171
第8章 相关与回归分析 175
8.1 相关分析的基本理论 176
8.1.1 变量之间的关系 176
8.1.2 相关分析 176
8.2 一元线性回归分析 181
8.2.1 回归分析的含义 181
8.2.2 一元线性回归模型 181
8.2.3 参数的最小二乘估计 182
8.2.4 样本回归方程的评价 185
8.2.5 一元线性回归方程的统计检验 187
8.3 一元线性回归模型的预测 193
8.3.1 点估计 193
8.3.2 区间估计 194
8.4 多元线性回归分析 196
8.4.1 多元线性回归模型的含义 196
8.4.2 最小二乘法 197
8.4.3 样本回归方程的评价 197
8.4.4 显著性检验 198
8.5 案例分析：啤酒市场的调查与分析及Excel上机应用——啤酒销售量预测 198
习题 205
附录 用Excel生成概率分布表 209
附录1 标准正态分布表 209
附录2 标准正态分布临界值表 211
附录3 t分布临界值表 213
附录4 χ2分布临界值表 215
附录5 F分布临界值表 218
参考文献 220
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