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統計學基礎(第4版21世紀通識教育系列教材)

  • 作者:編者:賈俊平
  • 出版社:中國人民大學
  • ISBN:9787300274072
  • 出版日期:2019/09/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:213
人民幣:RMB 32 元      售價:
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內容大鋼
    統計學是收集、分析、表述和解釋數據的科學。作為數據分析的一種有效工具,統計方法已廣泛應用於社會科學和自然科學的各個領域,是各學科領域研究者和實際工作者的必備知識。
    本書是一本統計通識課程教材,以數據分析為導向介紹一些基本的統計方法。第4版根據第3版修訂而成,所有例題均使用Excel2019版本實現,並給出了詳細的操作步驟。
    本書可作為高等院校通識課程的統計學教材使用,也可作為實際工作者的參考書。

作者介紹
編者:賈俊平
    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。

目錄
第1章  統計學和統計數據
  1.1  統計學及其應用領域
    1.1.1  什麼是統計學
    1.1.2  統計學的應用領域
  1.2  數據的類型
    1.2.1  類別數據和數值數據
    1.2.2  觀測數據和實驗數據
    1.2.3  截面數據和時間序列數據
  1.3  數據的來源
    1.3.1  數據的間接來源
    1.3.2  數據的直接來源
    1.3.3  調查方案設計
    1.3.4  數據質量
  1.4  統計中的幾個基本概念
    1.4.1  總體和樣本
    1.4.2  參數和統計量
    1.4.3  變數
  1.5  Excel【數據分析】工具的安裝
  本章小結
  練習題和答案
第2章  數據的圖表展示
  2.1  數據的預處理
    2.1.1  數據審核
    2.1.2  數據排序
    2.1.3  數據篩選
  2.2  數據的頻數分佈
    2.2.1  類別數據的頻數分佈表
    2.2.2  數值數據的類別化
  2.3  類別數據的圖示
    2.3.1  條形圖和帕累托圖
    2.3.2  餅圖和環形圖
  2.4  數值數據的圖示
    2.4.1  直方圖與箱形圖
    2.4.2  散點圖和氣泡圖
    2.4.3  雷達圖和輪廓圖
    2.4.4  時間序列圖
  2.5  合理使用圖表
  本章小結
  練習題和答案
第3章  數據的概括性度量
  3.1  集中趨勢的度量
    3.1.1  平均數
    3.1.2  分位數
    3.1.3  眾數
    3.1.4  各度量值的比較
  3.2  離散程度的度量
    3.2.1  極差和四分位差
    3.2.2  平均差
    3.2.3  方差和標準差
    3.2.4  離散係數

    3.2.5  標準分數
  3.3  偏度與峰度的度量
    3.3.1  偏度係數
    3.3.2  峰度係數
  3.4  Excel【數據分析】工具的應用
  本章小結
  練習題和答案
第4章  抽樣與參數估計
  4.1  抽樣與抽樣分佈
  4:1.1  概率抽樣方法
    4.1.2  抽樣分佈
  4.2  參數估計的基本原理
    4.2.1  估計量與估計值
    4.2.2  點估計與區間估計
  4.3  總體均值的區間估計
    4.3.1  正態總體、方差已知,或非正態總體、大樣本
    4.3.2  正態總體、方差未知、小樣本
  4.4  總體比例的區間估計
  4.5  樣本量的確定
    4.5.1  估計總體均值時樣本量的確定
    4.5.2  估計總體比例時樣本量的確定
  本章小結
  練習題和答案
第5章  假設檢驗
  5.1  假設檢驗的基本原理
    5.1.1  假設的陳述
    5.1.2  兩類錯誤與顯著性水平
    5.1.3  檢驗統計量與拒絕域
    5.1.4  利用P值進行決策
  5.2  總體均值的檢驗
    5.2.1  大樣本的檢驗方法
    5.2.2  小樣本的檢驗方法
  5.3  總體比例的檢驗
  本章小結
  練習題和答案
第6章  相關與回歸分析
  6.1  變數間關係的度量
    6.1.1  變數間的關係
    6.1.2  相關關係的描述與測度
    6.1.3  相關關係的顯著性檢驗
  6.2  一元線性回歸分析
    6.2.1  一元線性回歸模型
    6.2.2  參數的最小二乘估計
    6.2.3  回歸直線的擬合優度
    6.2.4  顯著性檢驗
    6.2.5  利用回歸方程進行估計和預測
  本章小結
  練習題和答案
第7章  時間序列分析和預測
  7.1  時間序列的成分

  7.2  增長率分析
    7.2.1  增長率與平均增長率
    7.2.2  增長率分析應注意的問題
  7.3  時間序列預測的程序和方法
    7.3.1  確定時間序列的成分
    7.3.2  預測方法的選擇與評估
  7.4  平滑法預測
    7.4.1  移動平均法
    7.4.2  簡單指數平滑法
  7.5  趨勢外推預測
    7.5.1  線性趨勢預測
    7.5.2  非線性趨勢預測
  7.6  多成分序列的分解預測
    7.6.1  確定並分離季節成分
    7.6.2  建立預測模型並進行預測
    7.6.3  計算最終預測值
  本章小結
  練習題和答案
第8章  指數
  8.1  指數及其分類
  8.2  加權指數
    8.2.1  加權綜合指數
    8.2.2  加權平均指數
    8.2.3  價值指數與指數體系
  8.3  幾種常用的價格指數
    8.3.1  消費者價格指數
    8.3.2  生產者價格指數
    8.3.3  股票價格指數
  本章小結
  練習題和答案
附錄  用Excel生成概率分佈表
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