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第1章 绪论1

1.1 统计学的性质1

1.2 统计学在管理中的应用2

1.3 统计学方法的分类3

1.3.1 描述统计学3

1.3.2 推断统计学3

1.4 统计学的基本概念3

1.4.1 总体3

1.4.2 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

1.5.2 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2章 数据收集方法7

2.1 统计数据收集的意义7

2.2 统计数据的计量与类型7

2.2.1 统计数据的计量8

2.2.2 统计数据的类型8

2.2.3 统计变量9

2.3 统计数据的来源9

2.3.1 直接来源9

2.3.2 间接来源14

2.4 统计数据的误差15

2.5 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

3.2 定量数据的图形描述19

3.2.1 定量数据整理19

3.2.2 单变量定量数据的图形描述21

3.2.3 多变量定量数据的图形描述26

3.3 定性数据的图表描述31

3.3.1 定性数据的整理32

3.3.2 单变量定性数据的图形描述33

3.3.3 多变量定性数据的图形描述38

本章小结42

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

4.1.2 位置平均数50

4.1.3 中位数与算术平均数的比较57

4.2 数据分布的离散趋势测度57

4.2.1 极差58

4.2.2 四分位差58

4.2.3 平均差59

4.2.4 方差与标准差60

4.2.5 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

4.3.2 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

4.4.2 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

5.2 全概率公式、贝叶斯公式和事件的独立性77

5.2.1 全概率公式78

5.2.2 贝叶斯公式79

5.3 离散型随机变量的概率分布80

5.3.1 伯努利分布82

5.3.2 二项分布82

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 连续型随机变量的概率分布84

5.4.1 正态分布85

5.4.2 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

6.1.2 分层抽样101

6.1.3 系统抽样101

6.1.4 整群抽样102

6.2 由正态分布导出的几个重要分布102

6.2.1 X2分布102

6.2.2 t分布103

6.2.3 F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

6.6.2 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

7.1.2 极大似然估计法117

7.2 点估计的评价准则119

7.2.1 无偏性119

7.2.2 有效性120

7.2.3 一致性120

7.3 区间估计的概念和原理120

7.3.1 区间估计的基本原理121

7.3.2 区间估计的步骤122

7.4 总体均值的区间估计122

7.4.1 单一总体均值的区间估计（方差已知或大样本）123

7.4.2 单一总体均值的区间估计（小样本且方差未知）124

7.4.3 两个总体均值之差的区间估计125

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

7.5.2 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132

7.6.1 单个总体方差的区间估计132

7.6.2 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

7.7.2 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142

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

8.1.2 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

8.2 单一总体均值的假设检验152

8.2.1 σ2已知的情况下单一总体均值的假设检验152

8.2.2 σ2未知且大样本的情况下单一总体均值的假设检验153

8.2.3 σ2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

8.3.1 σ21、σ22已知，或σ21、σ22未知，但大样本的情况155

8.3.2 σ21、σ22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

8.4.2 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

8.5.2 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

9.2 单因素方差分析177

9.2.1 单因素方差分析的步骤177

9.2.2 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

第10章 x2分布和列联分析193

10.1 x2分布与拟合优度检验193

10.1.1 x2统计量与x2分布193

10.1.2 拟合优度检验195

10.2 列联表与两变量独立性检验198

10.2.1 列联表198

10.2.2 独立性检验201

10.3 列联表与多个比例相等的检验202

软件应用204

本章小结208

关键术语208

习题209

案例研究210

第11章 相关与回归分析211

11.1 变量间的相关关系211

11.1.1 变量相关的概念211

11.1.2 相关系数213

11.1.3 对相关系数的显著性检验213

11.1.4 决定系数215

11.2 一元线性回归215

11.2.1 一元线性回归的概念215

11.2.2 参数β0和β1的最小二乘估计216

11.2.3 残差分析218

11.2.4 回归方程的显著性检验（总体显著性检验）219

11.2.5 回归系数的显著性检验220

11.2.6 预测标准误差221

11.2.7 回归方程在估计和预测中的应用222

11.2.8 相关系数、决定系数和预测标准误差三者的关系224

11.3 多元线性回归224

11.3.1 多元线性回归的概念和方法224

11.3.2 对多元回归模型的评估227

11.4 可线性化的非线性回归230

软件应用232

本章小结234

关键术语235

习题235

案例研究238

第12章 时间序列分析与预测239

12.1 时间序列分析概述239

12.1.1 时间序列及其分类240

12.1.2 时间序列的组成因素与模型240

12.2 时间序列平滑与预测242

12.2.1 移动平均法243

12.2.2 指数平滑法245

12.3 有趋势序列的最小二乘法预测模型246

12.3.1 线性趋势模型246

12.3.2 二次曲线趋势模型248

12.3.3 指数趋势模型249

12.3.4 使用第一、第二、百分数差异法选择模型251

12.4 有趋势序列的自回归预测模型252

12.5 季节因素分析255

12.5.1 季节因素分析的目的255

12.5.2 季节因素分析的方法256

12.5.3 季节因素的调整259

12.6 循环因子分析260

12.6.1 循环波动及其分析目的260

12.6.2 循环波动的分析方法260

软件应用262

本章小结267

关键术语267

习题268

案例研究270

第13章 指数272

13.1 指数的概念和分类272

13.1.1 指数的概念272

13.1.2 指数的分类273

13.2 个体指数274

13.3 综合指数274

13.3.1 不加权综合指数274

13.3.2 加权综合指数：拉氏指数和帕氏指数275

13.4 平均指数278

13.4.1 加权算术平均法编制数量指标指数278

13.4.2 加权调和平均法编制质量指标指数279

13.5 指数体系280

13.5.1 指数体系概念和应用280

13.5.2 指数体系的因素分析280

13.6 常用价格指数284

13.6.1 消费价格指数284

13.6.2 零售价格指数286

13.6.3 股票价格指数287

本章小结288

关键术语288

习题289

案例研究290

第14章 聚类分析292

14.1 聚类分析概述292

14.2 距离和相似系数293

14.2.1 变量测量尺度的类型293

14.2.2 样本间亲疏程度的测度293

14.3 类间距离计算方法295

14.3.1 最短距离连接法295

14.3.2 最长距离连接法296

14.3.3 类间平均距离连接法296

14.3.4 类内平均距离连接法297

14.3.5 重心聚类法297

14.3.6 离差平方和法297

14.3.7 中位数法297

14.4 层次聚类分析法297

14.4.1 层次聚类分析概述297

14.4.2 层次聚类分析具体步骤298

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298

14.4.4 SPSS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

14.5.2 快速聚类分析具体分析步骤305

14.5.3 SPSS快速聚类分析基本操作步骤和输出结果分析306

14.5.4 SPSS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

14.6.2 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321

第15章 因子分析323

15.1 基本概念323

15.1.1 因子分析概述323

15.1.2 因子分析模型324

15.2 因子分析的基本步骤326

15.2.1 判断原始变量是否适合进行因子分析326

15.2.2 提取公因子和确定公因子数目327

15.2.3 公因子的命名解释329

15.2.4 计算因子得分330

15.3 SPSS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

15.4.2 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