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目次
書摘/試閱
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統計作為資料分析的一種通用語言，為使用者提供了一套獲取資料、分析資料並從資料中得出結論的原則和方法。包括描述統計、推斷統計、多元統計和非參數統計等主要方法。
作者簡介
賈俊平 中國人民大學統計學院副教授。研究方向：統計方法在經濟各領域的應用、統計教學方式和方法。主要著作有《統計學》、《描述統計》、《工商管理統計》、《市場調查與分析》等。主持研究的“非統計學專業本科公共基礎課——統計學教學改革”項目獲2001年國家級教學成果二等獎、2001年北京市教學成果一等獎。2001年榮獲北京市經濟技術創新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼優秀教師獎等。
目次
第1章 統計、數據和計算機
1.1 統計及其應用領域
1.2 怎樣獲得統計數據
1.3 統計與計算機
第2章 用圖表展示數據
2.1 用圖表展示定性數據
2.2 用圖表展示定量數據
2.3 合理使用圖表
第3章 用統計量描述數據
3.1 水平的度量
3.2 差異的度量
3.3 分布形狀的度量
第4章 概率分布
4.1 度量事件發生的可能性
4.2 隨機變量的概率分布 第1章 統計、數據和計算機
1.1 統計及其應用領域
1.2 怎樣獲得統計數據
1.3 統計與計算機
第2章 用圖表展示數據
2.1 用圖表展示定性數據
2.2 用圖表展示定量數據
2.3 合理使用圖表
第3章 用統計量描述數據
3.1 水平的度量
3.2 差異的度量
3.3 分布形狀的度量
第4章 概率分布
4.1 度量事件發生的可能性
4.2 隨機變量的概率分布
4.3 其他幾個重要的統計分布
4.4 樣本統計量的概率分布
第5章 參數估計
5.1 參數估計的基本原理
5.2 一個總體參數的區間估計
5.3 兩個總體參數的區間估計
5.4 樣本量的確定
第6章 假設檢驗
6.1 假設檢驗的基本原理
6.2 一個總體參數的檢驗
6.3 兩個總體參數的檢驗
第7章 分類變量的推斷
7.1 一個分類變量的擬合優度檢驗
7.2 兩個分類變量的獨立性檢驗
7.3 兩個分類變量的相關性度量
第8章 方差分析與實驗設計
8.1 方差分析的基本原理
8.2 單因素方差分析
8.3 雙因素方差分析
8.4 實驗設計初步
第9章 一元線性回歸
9.1 變量間的關系
9.2 一元線性回歸模型的估計和檢驗
9.3 利用回歸方程進行預測
9.4 用殘差檢驗模型的假定
第10章 多元線性回歸
10.1 多元線性回歸模型
10.2 擬合優度和顯著性檢驗
0.3 多重共線性及其處理
10.4 利用回歸方程進行預測
10.5 啞變量回歸
第11章 時間序列預測
11.1 時間序列的成分和預測方法
11.2 平穩序列的預測
11.3 趨勢預測
11.4 多成分序列的預測
第12章 主成分分析和因子分析
12.1 主成分分析
12.2 因子分析
第13章 聚類分析
13.1 聚類分析基本原理
13.2 層次聚類
13.3 K均值聚類
第14章 非參數檢驗
14.1 單樣本的檢驗
4.2 兩個及兩個以上樣本的檢驗
14.3 秩相關及其檢驗
1.1 統計及其應用領域
1.2 怎樣獲得統計數據
1.3 統計與計算機
第2章 用圖表展示數據
2.1 用圖表展示定性數據
2.2 用圖表展示定量數據
2.3 合理使用圖表
第3章 用統計量描述數據
3.1 水平的度量
3.2 差異的度量
3.3 分布形狀的度量
第4章 概率分布
4.1 度量事件發生的可能性
4.2 隨機變量的概率分布 第1章 統計、數據和計算機
1.1 統計及其應用領域
1.2 怎樣獲得統計數據
1.3 統計與計算機
第2章 用圖表展示數據
2.1 用圖表展示定性數據
2.2 用圖表展示定量數據
2.3 合理使用圖表
第3章 用統計量描述數據
3.1 水平的度量
3.2 差異的度量
3.3 分布形狀的度量
第4章 概率分布
4.1 度量事件發生的可能性
4.2 隨機變量的概率分布
4.3 其他幾個重要的統計分布
4.4 樣本統計量的概率分布
第5章 參數估計
5.1 參數估計的基本原理
5.2 一個總體參數的區間估計
5.3 兩個總體參數的區間估計
5.4 樣本量的確定
第6章 假設檢驗
6.1 假設檢驗的基本原理
6.2 一個總體參數的檢驗
6.3 兩個總體參數的檢驗
第7章 分類變量的推斷
7.1 一個分類變量的擬合優度檢驗
7.2 兩個分類變量的獨立性檢驗
7.3 兩個分類變量的相關性度量
第8章 方差分析與實驗設計
8.1 方差分析的基本原理
8.2 單因素方差分析
8.3 雙因素方差分析
8.4 實驗設計初步
第9章 一元線性回歸
9.1 變量間的關系
9.2 一元線性回歸模型的估計和檢驗
9.3 利用回歸方程進行預測
9.4 用殘差檢驗模型的假定
第10章 多元線性回歸
10.1 多元線性回歸模型
10.2 擬合優度和顯著性檢驗
0.3 多重共線性及其處理
10.4 利用回歸方程進行預測
10.5 啞變量回歸
第11章 時間序列預測
11.1 時間序列的成分和預測方法
11.2 平穩序列的預測
11.3 趨勢預測
11.4 多成分序列的預測
第12章 主成分分析和因子分析
12.1 主成分分析
12.2 因子分析
第13章 聚類分析
13.1 聚類分析基本原理
13.2 層次聚類
13.3 K均值聚類
第14章 非參數檢驗
14.1 單樣本的檢驗
4.2 兩個及兩個以上樣本的檢驗
14.3 秩相關及其檢驗
書摘/試閱
本書在《統計學》（第四版）的基礎上修訂而成，體系和內容與第四版基本相同。本次修訂的變化主要有以下幾個方面: 第一，為使讀者更好地理解本書的體系和內容，第1章后增加了“本書圖解: 統計方法分類與本書框架”，描述了本書的內容體系及各章之間的邏輯關系;其余各 章后均增加了“本章圖解”，說明該章各節之間的邏輯關系以及內容梗概，作為該章學習的小結 第二，將第1章改名為“統計、數據和計算機”，增加了統計與計算機一節內容，介紹了幾種常見的統計軟件，目的是強調統計數據的處理和計算必須交給計 機來完成的學習理念，強調學習統計必須從計算中解脫出來，重點放在對統計方 思想的理解上來。 第三，對書中的部分數據做了更新。特別是第11章時間序列預測的數據全部做了更新，使用了最新的統計數據。第四，考慮到多數讀者使用的方便，本書使用了SPSS 19.0中文版軟件。書中所附的軟件應用的操作步驟及圖表輸出結果也全部改為中文版格式。喜歡使用英文 版的讀者可參考第四版的內容。由于Excel不同版本的統計函數和數據分析的操作步驟沒有差異，因此未做改動。第五版在內容難度上與第四版沒有差異，可作為高等院校經濟管理類專業本科生統計學課程的教材，也可作為研究生和MBA的教材或參考書。
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