导语

  

内容提要

  

    本书是为高等院校各类专业的学生编写的一本统计通识课程教材。
    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。
    本书例题的计算和分析均使用Excel 2019软件实现，并列出了详细的操作步骤。

    贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。

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  时间序列图
  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  E×cel【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
    8.2.3  价值指数与指数体系
  8.3  几种常用的价格指数
    8.3.1  消费者价格指数
    8.3.2  生产者价格指数
    8.3.3  股票价格指数
本章小结
练习题和答案
附录  用Excel生成概率分布表
参考书目