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統計學(高等教育課程改革創新教材)

  • 作者：編者:劉飛|責編:張振華
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030573285
  • 出版日期：2018/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：273
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書根據經濟管理與人文社科專業的特點，系統介紹了統計學的基本統計思想和基本分析方法，既有較寬的理論基礎，又突出實用性。同時，還強調時代性、思想性、前沿性，對大數據分析的思想和方法及學科發展前沿進行了介紹。
    本書主要內容包括緒論、統計數據搜集、統計數據整理、數據特徵描述、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、時間序列分析、統計指數分析、統計綜合評價。
    本書適合作為應用技術型高等院校經濟管理類和人文社科類專業碩士研究生、本科生的教材，也可作為高等職業院校相關專業的教材，還可作為統計工作者的參考書
作者介紹
編者:劉飛|責編:張振華
目錄
單元1  緒論
  1.1  學習應用統計學的三種境界
  1.2  什麼是統計學
    1.2.1  統計學的定義
    1.2.2  統計學的發展簡史
    1.2.3  統計學的應用領域
  1.3  統計學的基本概念
    1.3.1  總體和樣本
    1.3.2  統計指標和指標體系
    1.3.3  變數和數據
  1.4  統計學的研究方法
    1.4.1  大量觀察
    1.4.2  統計描述
    1.4.3  統計推斷
  1.5  大數據時代統計學的發展
  1.6  統計分析軟體
  思考與練習
單元2  統計數據搜集
  2.1  數據的來源
    2.1.1  數據的直接來源
    2.1.2  統計數據的間接來源
    2.1.3  國內外主要統計數據查詢網站
  2.2  獲取數據的方法
    2.2.1  詢問法
    2.2.2  報告法
    2.2.3  觀察法
  2.3  問卷設計
    2.3.1  問卷的特點
    2.3.2  問卷的內容
    2.3.3  問卷調查的一般程序
    2.3.4  問卷的設計
  2.4  大數據時代統計調查
    2.4.1  大數據對數據收集的影響
    2.4.2  大數據的獲取方法
    2.4.3  大數據的分析與整合
  思考與練習
單元3  統計數據整理
  3.1  數據的預處理
    3.1.1  數據審核
    3.1.2  數據篩選
    3.1.3  數據排序
    3.1.4  數據填補
  3.2  品質數據的整理
    3.2.1  定類數據的整理與圖示
    3.2.2  定序數據的整理與圖示
  3.3  數值型數據的整理
    3.3.1  單變數值分組
    3.3.2  組距式分組
  3.4  大數據的整理
  3.5  頻數分佈

    3.5.1  頻數分佈的概念與種類
    3.5.2  頻數分佈的表示與特徵
    3.5.3  頻數分佈的實際應用
  3.6  數據整理的電腦實現
    3.6.1  Excel品質數據整理
    3.6.2  Excel數值型數據整理
  思考與練習
單元4  數據特徵描述
  4.1  數據的總量特徵
    4.1.1  總量指標的概念
    4.1.2  總量指標的種類
    4.1.3  總量指標的單位
  4.2  數據的相對特徵
    4.2.1  相對指標的概念
    4.2.2  計劃完成程度相對指標
    4.2.3  結構相對指標
    4.2.4  比例相對指標
    4.2.5  比較相對指標
    4.2.6  動態相對指標
    4.2.7  強度相對指標
  4.3  數據的集中趨勢
    4.3.1  眾數
    4.3.2  中位數
    4.3.3  分位數
    4.3.4  平均數
  4.4  數據的離散程度
    4.4.1  極差
    4.4.2  四分位差
    4.4.3  方差和標準差
    4.4.4  標準化值
    4.4.5  離散係數
  4.5  數據的分佈形態
    4.5.1  偏度及其測度
    4.5.2  峰度及其測度
  4.6  統計表
    4.6.1  統計表的構成
    4.6.2  統計表的分類
    4.6.3  統計表的設計要點
  4.7  統計圖
    4.7.1  線形圖
    4.7.2  雷達圖
    4.7.3  散點圖
    4.7.4  其他圖形
  思考與練習
單元5  參數估計
  5.1  統計推斷基礎
    5.1.1  抽樣的種類
    5.1.2  統計量抽樣分佈
    5.1.3  樣本均值的抽樣分佈
    5.1.4  樣本比例的抽樣分佈

    5.1.5  樣本方差的抽樣分佈
    5.1.6  抽樣平均誤差
  5.2  點估計和區間估計
    5.2.1  點估計
    5.2.2  區間估計
  5.3  單個總體參數區間估計
    5.3.1  總體均值區間估計
    5.3.2  總體比例區間估計
    5.3.3  總體方差區間估計
  5.4  兩總體參數區間估計
    5.4.1  兩總體均值差區間估計
    5.4.2  兩總體比例差區間估計
    5.4.3  兩總體方差比區間估計
  5.5  樣本容量的確定
    5.5.1  總體均值估計的必要樣本容量
    5.5.2  總體比例估計的必要樣本容量
    5.5.3  影響必要樣本容量的因素
  5.6  參數估計Excel的實現
    5.6.1  未知時，總體均值的區間估計
    5.6.2  已知時，總體均值的區間估計
  思考與練習
單元6  假設檢驗
  6.1  假設檢驗的基本概念
    6.1.1  假設的提出
    6.1.2  兩類錯誤和假設檢驗的規則
    6.1.3  假設檢驗的步驟
  6.2  單個總體參數的檢驗
    6.2.1  總體均值 的檢驗
    6.2.2  總體比例 的檢驗
    6.2.3  總體方差 的檢驗
  6.3  兩個總體參數的檢驗
    6.3.1  兩個總體均值之差的檢驗
    6.3.2  兩個總體比例之差的檢驗
    6.3.3  兩總體方差相等的檢驗： 檢驗法
  6.4  單側檢驗假設
  6.5  Excel中假設檢驗的處理
    6.5.1  單總體均值檢驗
    6.5.2  雙總體等均值假設檢驗
  思考與練習
單元7  方差分析
  7.1  方差分析概述
    7.1.1  方差分析的相關概念
    7.1.2  方差分析的基本思想
    7.1.3  方差分析的基本假定
  7.2  單因素方差分析
    7.2.1  各水平實驗次數相同時的方差分析
    7.2.2  各水平實驗次數不同時的方差分析
    7.2.3  方差分析中的多重比較問題
  7.3  雙因素方差分析
    7.3.1  無交互作用的方差分析

    7.3.2  有交互作用的方差分析
  7.4  方差分析的電腦實現
    7.4.1  用Excel進行單因素方差分析
    7.4.2  用Excel進行無交互作用雙因素方差分析
    7.4.3  用Excel進行有交互作用雙因素方差分析
  思考與練習
單元8  相關與回歸分析
  8.1  相關關係概述
    8.1.1  相關關係的概念
    8.1.2  相關關係的種類
    8.1.3  相關關係的研究方法
    8.1.4  相關關係分析的步驟
  8.2  相關分析
    8.2.1  相關表與相關圖
    8.2.2  相關係數及其檢驗
    8.2.3  計算相關係數應注意的問題
  8.3  一元線性回歸分析與預測
    8.3.1  一元線性回歸函數與模型
    8.3.2  一元線性回歸模型的參數估計
    8.3.3  一元線性回歸模型的檢驗
    8.3.4  一元線性回歸模型的應用
  8.4  多元線性回歸分析與預測
    8.4.1  多元線性總體回歸函數與模型
    8.4.2  多元線性樣本回歸函數與模型
    8.4.3  多元線性模型的參數估計
    8.4.4  多元線性回歸模型的檢驗
  8.5  非線性回歸分析與預測
    8.5.1  非線性回歸分析的意義
    8.5.2  非線性回歸函數形式的確定
    8.5.3  非線性回歸模型的估計
  8.6  相關與回歸分析的電腦實現
    8.6.1  用Excel繪製散點圖
    8.6.2  用Excel計算相關係數
    8.6.3  用Excel建立回歸方程
  思考與練習
單元9  時間序列分析
  9.1  時間序列分析的一般性問題
    9.1.1  時間序列的概念
    9.1.2  時間序列的種類
    9.1.3  時間序列分析的常用方法
    9.1.4  時間序列的編製原則
  9.2  時間序列的動態指標分析
    9.2.1  時間序列的水平分析
    9.2.2  時間序列的速度分析
    9.2.3  應用速度指標應注意的問題
  9.3  確定性時間序列構成因素分析
    9.3.1  確定性時間序列分解
    9.3.2  長期趨勢的分解
    9.3.3  季節變動的分解
  9.4  隨機性時間序列分析的方法

    9.4.1  隨機性時間序列的含義
    9.4.2  AR模型
    9.4.3  MA模型
    9.4.4  ARMA模型
  9.5  Excel在時間序列分析中的應用
    9.5.1  測定平均發展水平
    9.5.2  測定增長量和平均增長量
    9.5.3  測定發展速度、增長速度和平均發展速度
    9.5.4  計算長期趨勢
    9.5.5  計算季節變動
  思考與練習
單元10  統計指數分析
  10.1  指數概述
    10.1.1  指數的概念及性質
    10.1.2  指數的分類
    10.1.3  指數的作用
  10.2  總指數的編製
    10.2.1  綜合指數的編製
    10.2.2  平均指數的編製
  10.3  指數體系
    10.3.1  指數體系的概念
    10.3.2  指數體系的分類
  10.4  指數因素分析
    10.4.1  總量指數因素分析
    10.4.2  平均指標指數因素分析
  10.5  經濟類指數
    10.5.1  消費者價格指數
    10.5.2  生產者價格指數
    10.5.3  股票價格指數
    10.5.4  採購經理人指數
    10.5.5  消費者信心指數
  10.6  大數據時代的新指數
    10.6.1  百度指數
    10.6.2  阿里指數
    10.6.3  微信指數
  思考與練習
單元11  統計綜合評價
  11.1  綜合評價概述
    11.1.1  綜合評價的概念
    11.1.2  綜合評價的一般步驟
  11.2  綜合評價指標的選擇
    11.2.1  評價指標體系的構建原則
    11.2.2  評價指標體系的構建方法
  11.3  評價指標同度量化處理
    11.3.1  相對化處理法
    11.3.2  功效係數法
    11.3.3  標準化法
  11.4  綜合評價指標權重的設定
    11.4.1  權重的分類
    11.4.2  定性指標權重的確定方法

    11.4.3  定量指標權重的確定方法
  11.5  綜合評價指標加總方法
    11.5.1  加權算術平均綜合評價模型
    11.5.2  加權幾何平均綜合評價模型
  思考與練習
參考文獻

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