統計學(簡體書)
商品資訊
系列名:北京市高等教育精品教材立項項目
ISBN13:9787503759642
出版社:中國統計出版社
作者:劉揚
出版日:2010/07/01
裝訂:平裝
規格:23.5cm*16.8cm (高/寬)
商品簡介
目次
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商品簡介
《統計學》特色:由于學生已經具備了概率論和數理統計基礎,本教材避免了對相關內容的重復介紹,對相應的知識點只做了簡要的概括,但補充了一些新的知識點和軟件操作的內容。隨著統計軟件的迅速發展和普及,一些原本需要編寫復雜的計算機程序才能實現的統計方法已經變得“傻瓜化”,非統計學專業的學生完全有能力和必要掌握這些方法的基本原理并學會正確運用。根據經濟、管理類專業的需要,本教材增加了非參數統一計、主成分分析與因子分析、聚類分析與判別分析以及對應分析等內容。根據我們在中央財經大學的教學經驗,在要求學生通過教學資料自學統計軟件的情況下,本教材的內容完全可以在54課時的時間內完成。
根據國內統計軟件的應用情況,本教材對IBM SPSS Statistics軟件(教材中簡稱為SPSS)的相關操作進行了詳細的講解,對軟件的輸出結果進行了必要的解釋。這些內容為學生運用相應的統計方法處理實際問題提供了保證,使學生能夠學以致用。為了使讀者對SPSS的輸出結果有更加直觀的了解,教材中對部分SPSS輸出的表格未作修改(請注意這些表格的格式並不完全符合統計規範)。
本教材主要著眼于培養學生運用統計方法解決實際問題的能力,盡量避免了統計方法涉及的數學推導。這一方面可以增加學生的學習興趣,減少對統計學的畏難情緒,另一方面也節約了教材的篇幅。
根據國內統計軟件的應用情況,本教材對IBM SPSS Statistics軟件(教材中簡稱為SPSS)的相關操作進行了詳細的講解,對軟件的輸出結果進行了必要的解釋。這些內容為學生運用相應的統計方法處理實際問題提供了保證,使學生能夠學以致用。為了使讀者對SPSS的輸出結果有更加直觀的了解,教材中對部分SPSS輸出的表格未作修改(請注意這些表格的格式並不完全符合統計規範)。
本教材主要著眼于培養學生運用統計方法解決實際問題的能力,盡量避免了統計方法涉及的數學推導。這一方面可以增加學生的學習興趣,減少對統計學的畏難情緒,另一方面也節約了教材的篇幅。
目次
第一章 緒 論
第一節 統計與數據
一、什麼是統計學
二、什麼是數據
第二節 統計學中的基本概念
一、確定性和隨機性
二、總體和樣本
三、參數和統計量
四、變量和指標
第三節 常用統計軟件簡介
一、幾種常用的綜合統計軟件
二、關於學習和使用統計軟件的幾點說明
小結
思考與練習
第二章 數據的搜集
第一節 數據的來源
一、一手數據和二手數據
二、常用的統計調查方式
第二節 抽樣調查
一、概率抽樣
二、非概率抽樣
三、抽樣誤差與非抽樣誤差
第三節 調查方案設計
一、調查方案的基本結構
二、數據的收集方法
三、調查問卷設計
小結
思考與練習
第三章 數據的描述
第一節 統計圖與統計表
一、頻數分布與統計分組
二、列聯表
三、常用統計圖
四、繪制統計圖應注意的問題
五、統計表
第二節 數據描述的數值方法
一、集中趨勢
二、離散程度
三、數據分布形態的描述
第三節 用SPSS進行描述統計分析
一、用SPSS繪制統計圖表
二、用SPSS計算描述統計量
小結
思考與練習
第四章 參數估計與假設檢驗
第一節 參數估計
一、參數估計的基本概念
二、抽樣分布
三、總體均值和比例的區間估計和軟件實現
四、樣本容量的計算
第二節 假設檢驗
一、假設檢驗的基本原理
二、假設檢驗中的p值
三、幾種常用假設檢驗方法的軟件實現和結果分析
小結
思考與練習
第五章 方差分析
第一節 方差分析中的基本概念和假設
一、方差分析中的基本概念
二、方差分析中的基本假設與檢驗
第二節 單因素方差分析
一、單因素方差分析的數據結構和模型
二、方差分析的基本原理
三、方差分析的步驟
四、方差分析中的多重比較
第三節 雙因素方差分析
一、無交互作用的雙因素方差分析模型
二、有交互作用的雙因素方差分析模型
三、雙因素方差分析的步驟
第四節 SPSS方差分析的相關操作
一、對數據格式的要求
二、用SPSS檢驗數據分布的正態性
三、用SPSS進行單因素方差分析和多重比較
四、用SPSS進行雙因素方差分析
小結
思考與練習
第六章 非參數檢驗
第一節 非參數檢驗概述
第二節 單樣本的非參數檢驗
一、X2擬合優度檢驗
二、單樣本K—S檢驗
三、單樣本中位數的符號檢驗
第三節 兩個樣本和多個樣本的非參數檢驗
一、匹配樣本的非參數檢驗
二、兩個獨立樣本的Wlieoxon秩和檢驗
三、多個獨立樣本的Kruskal—Wallis檢驗
小結
思考與練習
第七章 相關與回歸分析
第一節 相關分析
一、函數關係與相關關係
二、相關關係的類型
三、相關關係的測度
第二節 一元線性回歸分析
一、總體回歸函數與樣本回歸函數
二、一元線性回歸模型的估計
三、一元線性回歸模型的評價和檢驗
第三節 多元線性回歸分析
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的參數估計
三、回歸方程的擬合優度
四、顯著性檢驗
第四節 回歸分析的其他問題
一、非線性回歸分析
二、逐步回歸
三、違背回歸模型統計假設的后果和補救辦法
小結
思考與練習
第八章 時間序列分析
第一節 時間序列的分解
一、時間序列的構成成分
二、時間序列分解模型
三、時間序列長期趨勢分析
四、時間序列季節變動分析
五、時間序列循環變動分析
六、時間序列分解預測法
第二節 指數平滑
一、單參數(一次)指數平滑
二、雙參數指數平滑
三、三參數指數平滑
第三節 ARIMA模型
一、平穩時間序列模型
二、ARIMA模型
第四節 時間序列分析的軟件實現
一、建立時間序列趨勢模型
二、時間序列季節變動分析
三、指數平滑預測
四、建立ARIMA模型
小結
思考與練習
第九章 統計指數
第一節 指數編制的基本原理
一、統計指數的概念
二、統計指數的種類
三、簡單指數的編制方法
四、加權綜合指數的編制方法
五、加權平均指數
第二節 常用的統計指數及其應用
一、居民消費價格指數
二、生產指數
三、股票價格指數
第三節 指數體系與因素分析
一、指數體系
二、總值變動的因素分析
小結
思考與練習
第十章 主成分分析與因子分析
第一節 主成分分析
一、主成分分析的基本思想
二、主成分分析的步驟和結果分析
第二節 因子分析
一、因子分析的基本思想和數學模型
二、因子分析的步驟和結果分析
第三節 主成分與因子分析的軟件實現
小結
思考與練習
第十一章 聚類分析與判別分析
第一節 聚類分析
一、聚類分析的基本思想
二、符號說明
三、相似性度量
四、系統聚類法
五、K—均值聚類分析
第二節 判別分析
一、判別分析的基本思想
二、距離判別法
三、Fisher判別法
第三節 聚類分析與判別分析的軟件實現
一、聚類分析的SPSS實現
二、判別分析的SPSS實現
小結
思考與練習
第十二章 列聯表和對應分析
第一節 列聯表與獨立性檢驗
第二節 對應分析
一、對應分析的基本思想
二、對應分析的軟件操作和結果解釋
小結
思考與練習
第一節 統計與數據
一、什麼是統計學
二、什麼是數據
第二節 統計學中的基本概念
一、確定性和隨機性
二、總體和樣本
三、參數和統計量
四、變量和指標
第三節 常用統計軟件簡介
一、幾種常用的綜合統計軟件
二、關於學習和使用統計軟件的幾點說明
小結
思考與練習
第二章 數據的搜集
第一節 數據的來源
一、一手數據和二手數據
二、常用的統計調查方式
第二節 抽樣調查
一、概率抽樣
二、非概率抽樣
三、抽樣誤差與非抽樣誤差
第三節 調查方案設計
一、調查方案的基本結構
二、數據的收集方法
三、調查問卷設計
小結
思考與練習
第三章 數據的描述
第一節 統計圖與統計表
一、頻數分布與統計分組
二、列聯表
三、常用統計圖
四、繪制統計圖應注意的問題
五、統計表
第二節 數據描述的數值方法
一、集中趨勢
二、離散程度
三、數據分布形態的描述
第三節 用SPSS進行描述統計分析
一、用SPSS繪制統計圖表
二、用SPSS計算描述統計量
小結
思考與練習
第四章 參數估計與假設檢驗
第一節 參數估計
一、參數估計的基本概念
二、抽樣分布
三、總體均值和比例的區間估計和軟件實現
四、樣本容量的計算
第二節 假設檢驗
一、假設檢驗的基本原理
二、假設檢驗中的p值
三、幾種常用假設檢驗方法的軟件實現和結果分析
小結
思考與練習
第五章 方差分析
第一節 方差分析中的基本概念和假設
一、方差分析中的基本概念
二、方差分析中的基本假設與檢驗
第二節 單因素方差分析
一、單因素方差分析的數據結構和模型
二、方差分析的基本原理
三、方差分析的步驟
四、方差分析中的多重比較
第三節 雙因素方差分析
一、無交互作用的雙因素方差分析模型
二、有交互作用的雙因素方差分析模型
三、雙因素方差分析的步驟
第四節 SPSS方差分析的相關操作
一、對數據格式的要求
二、用SPSS檢驗數據分布的正態性
三、用SPSS進行單因素方差分析和多重比較
四、用SPSS進行雙因素方差分析
小結
思考與練習
第六章 非參數檢驗
第一節 非參數檢驗概述
第二節 單樣本的非參數檢驗
一、X2擬合優度檢驗
二、單樣本K—S檢驗
三、單樣本中位數的符號檢驗
第三節 兩個樣本和多個樣本的非參數檢驗
一、匹配樣本的非參數檢驗
二、兩個獨立樣本的Wlieoxon秩和檢驗
三、多個獨立樣本的Kruskal—Wallis檢驗
小結
思考與練習
第七章 相關與回歸分析
第一節 相關分析
一、函數關係與相關關係
二、相關關係的類型
三、相關關係的測度
第二節 一元線性回歸分析
一、總體回歸函數與樣本回歸函數
二、一元線性回歸模型的估計
三、一元線性回歸模型的評價和檢驗
第三節 多元線性回歸分析
一、多元線性回歸模型
二、多元線性回歸方程的參數估計
三、回歸方程的擬合優度
四、顯著性檢驗
第四節 回歸分析的其他問題
一、非線性回歸分析
二、逐步回歸
三、違背回歸模型統計假設的后果和補救辦法
小結
思考與練習
第八章 時間序列分析
第一節 時間序列的分解
一、時間序列的構成成分
二、時間序列分解模型
三、時間序列長期趨勢分析
四、時間序列季節變動分析
五、時間序列循環變動分析
六、時間序列分解預測法
第二節 指數平滑
一、單參數(一次)指數平滑
二、雙參數指數平滑
三、三參數指數平滑
第三節 ARIMA模型
一、平穩時間序列模型
二、ARIMA模型
第四節 時間序列分析的軟件實現
一、建立時間序列趨勢模型
二、時間序列季節變動分析
三、指數平滑預測
四、建立ARIMA模型
小結
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第九章 統計指數
第一節 指數編制的基本原理
一、統計指數的概念
二、統計指數的種類
三、簡單指數的編制方法
四、加權綜合指數的編制方法
五、加權平均指數
第二節 常用的統計指數及其應用
一、居民消費價格指數
二、生產指數
三、股票價格指數
第三節 指數體系與因素分析
一、指數體系
二、總值變動的因素分析
小結
思考與練習
第十章 主成分分析與因子分析
第一節 主成分分析
一、主成分分析的基本思想
二、主成分分析的步驟和結果分析
第二節 因子分析
一、因子分析的基本思想和數學模型
二、因子分析的步驟和結果分析
第三節 主成分與因子分析的軟件實現
小結
思考與練習
第十一章 聚類分析與判別分析
第一節 聚類分析
一、聚類分析的基本思想
二、符號說明
三、相似性度量
四、系統聚類法
五、K—均值聚類分析
第二節 判別分析
一、判別分析的基本思想
二、距離判別法
三、Fisher判別法
第三節 聚類分析與判別分析的軟件實現
一、聚類分析的SPSS實現
二、判別分析的SPSS實現
小結
思考與練習
第十二章 列聯表和對應分析
第一節 列聯表與獨立性檢驗
第二節 對應分析
一、對應分析的基本思想
二、對應分析的軟件操作和結果解釋
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