导语

  

内容提要

  

    陈莉静、姜仁贵、高榕编的《应用统计学(十三五普通高等教育本科规划教材)》为“十三五”普通高等教育本科规划教材，是在总结多年应用统计学教学实践的基础上编写完成的。
    本书在编写过程中将应用统计学的基本理论与方法和工程实践有机结合，内容上力求言简意赅，便于读者理解和掌握。
    本书共11章，涵盖了应用统计学的基本理论与方法，增加了基于Excel和SPSS的上机实践教学内容，突出计算机应用。主要内容包括统计调查与整理、统计量与抽样分布、参数估计、统计假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析、统计指数、实用多元统计分析、Excel和SPSS在统计学中的应用。
    本书可作为高等院校工程管理、工程造价和管理科学与工程等专业本科生的教材和建设工程管理学科考研参考书，也可作为工程管理和工程咨询等技术人员的工具书。

1  应用统计学概述
  1.1  统计的产生和发展
  1.2  应用统计学与其他学科的关系
    1.2.1  应用统计学和数学、其他专门学科的关系
    1.2.2  应用统计学与工程管理之间的关系
  1.3  应用统计学研究的特点及其基本职能
    1.3.1  应用统计学研究的特点
    1.3.2  统计工作的基本职能
    1.3.3  统计工作在工程管理中的意义和作用
  1.4  应用统计学中的基本概念
    1.4.1  总体及总体单位
    1.4.2  样本
    1.4.3  指标
    1.4.4  变量
    1.4.5  统计资料
  思考与练习题
2  统计调查与整理
  2.1  统计调查
    2.1.1  统计调查的意义和要求
    2.1.2  统计调查的组织形式
    2.1.3  统计调查的方案设计
  2.2  统计整理
    2.2.1  统计整理的意义
    2.2.2  统计整理的内容
    2.2.3  统计表与统计图
  2.3  综合指标
    2.3.1  总量指标
    2.3.2  相对指标
    2.3.3  平均指标
    2.3.4  标志变异指标
  思考与练习题
3  统计量与抽样分布
  3.1  统计量
    3.1.1  描述分布集中趋势的统计量
    3.1.2  描述分布离散趋势的统计量
    3.1.3  描述分布偏斜程度的统计量
  3.2  样本随机性与总体特征参数
    3.2.1  样本随机性
    3.2.2  总体特征参数
  3.3  抽样分布
    3.3.1  正态分布
    3.3.2  标准正态分布
    3.3.3  χ2分布
    3.3.4  F分布
    3.3.5  t分布
    3.3.6  样本统计量抽样分布
  思考与练习题
4  参数估计
  4.1  参数估计概述
  4.2  点估计
    4.2.1  矩估计法
    4.2.2  顺序统计量法
    4.2.3  最大似然法
    4.2.4  衡量估计量优劣标准
  4.3  区间估计
    4.3.1  区间估计基本问题
    4.3.2  正态总体均值?区间估计
    4.3.3  正态总体方差???区间估计
    4.3.4  两正态总体参数的比较
  4.4  样本容量n的确定
  思考与练习题
5  统计假设检验
  5.1  假设检验的基本问题
    5.1.1  假设检验的基本思路
    5.1.2  拒绝域的布置方法
    5.1.3  假设检验的两类错误
  5.2  总体均值假设检验
    5.2.1  单一正态总体均值假设检验
    5.2.2  两正态总体均值比较的假设检验
  5.3  总体方差的假设检验
    5.3.1  单个总体方差的假设检验
    5.3.2  两个总体方差比较的假设检验
  5.4  正态分布的假设检验
  思考与练习题
6  方差分析
  6.1  基本概念及原理
    6.1.1  相关概念
    6.1.2  方差分析原理
  6.2  单因素方差分析
    6.2.1  数学模型
    6.2.2  参数点估计
    6.2.3  偏差分析
    6.2.4  显著性检验
  6.3  双因素方差分析
    6.3.1  双因素试验表
    6.3.2  双因素方差分析参数估计
    6.3.3  双因素偏差分解及显著性检验
  思考与练习题
7  回归分析
  7.1  回归分析概述
  7.2  一元线性回归
    7.2.1  一元线性回归模型
    7.2.2  参数a、b、σ2的估计
    7.2.3  一元回归方程的显著性检验
    7.2.4  预测
  7.3  多元线性回归
    7.3.1  多元线性回归模型
    7.3.2  多元线性回归模型的参数估计
    7.3.3  多元回归方程的显著性检验
  7.4  使用哑变量的回归
    7.4.1  哑变量的概念
    7.4.2  哑变量的应用
  7.5  非线性回归
  思考与练习题
8  时间序列分析
  8.1  时间序列概述
    8.1.1  时间序列
    8.1.2  时间序列编制原则
    8.1.3  时间序列水平指标
    8.1.4  时间序列速度指标
  8.2  时间序列趋势分析
    8.2.1  时间序列构成模型
    8.2.2  长期趋势分析
    8.2.3  季节变动分析
    8.2.4  循环变动分析
  8.3  时间序列的预测方法
    8.3.1  移动平均法
    8.3.2  指数平滑法
    8.3.3  趋势线外推法
    8.3.4  自回归预测模型
  8.4  本章小结
  思考与练习题
9  统计指数
  9.1  基本概念和分类
    9.1.1  基本含义
    9.1.2  统计指数的性质
    9.1.3  统计指数的作用
    9.1.4  统计指数的分类
  9.2  总指数编制及其形式
    9.2.1  总指数编制方法
    9.2.2  拉氏指数与帕氏指数
    9.2.3  固定权数与基期变换
  9.3  综合指数
    9.3.1  综合指数编制原理
    9.3.2  综合指数编制方法
  9.4  平均数指数
    9.4.1  平均数指数编制原理
    9.4.2  平均数指数编制方法
  9.5  指数体系及因素分析
    9.5.1  指数体系
    9.5.2  总量变动的影响因素分析
  9.6  几种典型的指数
    9.6.1  零售价格指数
    9.6.2  居民消费价格指数
    9.6.3  股票价格指数
  9.7  本章小结
  思考与练习题
10  实用多元统计分析
  10.1  相关分析
    10.1.1  相关系数的计算
    10.1.2  散点图绘制
    10.1.3  相关系数的检验
  10.2  聚类分析
    10.2.1  聚类分析基本思想
    10.2.2  聚类分析方法
    10.2.3  K?均值聚类法
  10.3  主成分分析
    10.3.1  主成分的概念
    10.3.2  主成分的导出
    10.3.3  主成分的定义
    10.3.4  主成分的性质
  10.4  因子分析
    10.4.1  因子分析基本思想
    10.4.2  正交因子模型
    10.4.3  正交因子模型与回归模型的比较
    10.4.4  因子负荷
  10.5  判别分析
  10.5.1  判别分析基本思想
  10.5.2  线性判别函数
  10.5.3  判别指标与评价
  10.6  本章小结
  思考与练习题
11  Excel和SPSS在统计学中的应用
  11.1  常用的统计软件
    11.1.1  常用统计软件简介
    11.1.2  统计软件的选择
  11.2  Excel在统计学中的应用
    11.2.1  数据汇总和图表
    11.2.2  Excel的常用统计函数
    11.2.3  利用Excel进行方差分析
    11.2.4  利用Excel进行回归分析
  11.3  SPSS在统计学中的应用
    11.3.1  SPSS软件介绍
    11.3.2  基于SPSS的参数检验
    11.3.3  基于SPSS的方差分析
    11.3.4  基于SPSS的相关分析
    11.3.5  基于SPSS的回归分析
    11.3.6  基于SPSS的聚类分析
    11.3.7  基于SPSS的因子分析
  思考与练习题
附录A  有限总体样本量表
附录B  标准正态分布
附录C  标准正态分布分位数表
附录D  t分布表
附录E  X2分布表
附录F  F分布表
附录G  正态总体参数（μ、σ）区间估计表
附录H  正态总体参数（μ）的假设检验表
附录I  正态总体参数（σ）的假设检验表
附录J  相关系数临界表
参考文献