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統計學原理(統計學精品教材)

  • 作者：編者:陳湘來//武敏敏|責編:潘秋華
  • 出版社：首都經貿
  • ISBN：9787563838233
  • 出版日期：2025/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：227
人民幣：RMB 42 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材旨在為統計學初學者提供一個全面、系統的學習平台．以適應高等院校經濟與管理類專業統計學相關課程教與學的需要。本教材的目標讀者包括：經濟與管理類專業的本科生，對統計學感興趣、希望通過自學掌握統計學基礎知識和技能的社會人士，需要在實際工作中應用統計學方法的數據分析人員、市場研究人員、財務分析師，等等。
    本教材的主要特點如下：
    (1)引人實際應用案例。通過結合經濟管理等實際應用實例，介紹統計方法的具體應用，從而提高讀者學以致用和解決實際問題的能力。
    (2)跨學科內容融合。將統計學理論與經濟學、管理學等學科知識相結合，實現跨學科的知識融合和應用。
    (3)避免冗長的數學推導。力求簡明易懂，避免冗長的公式推導和證明，使教材內容更加貼近初學者的接受能力。
    (4)重視對統計過程和概念的理解。不強調公式和技巧．而是讓讀者把精力集中在對統計過程和概念的理解上。
    本教材內容共計十章，包括統計學導論、數據統計量、統計數據抽樣、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、時間序列分析、統計指數等。每章均附有習題，並在書後附有習題答案，方便讀者自主學習。
作者介紹
編者:陳湘來//武敏敏|責編:潘秋華
目錄
1  統計學導論
  1.1  統計與統計學
    1.1.1  統計的含義
    1.1.2  統計學及其分類
  1.2  統計數據
  1.3  統計學中的幾個基本概念
    1.3.1  統計總體、總體單位與樣本
    1.3.2  參數與統計量
    1.3.3  統計變數
2  數據統計量
  2.1  描述數據集中趨勢的統計量
    2.1.1  平均數
    2.1.2  分位數
    2.1.3  眾數
  2.2  描述數據離散程度的統計量
    2.2.1  極差
    2.2.2  四分位差
    2.2.3  方差與標準差
    2.2.4  離散係數
  2.3  描述數據分佈形狀的統計量
    2.3.1  偏度係數
    2.3.2  峰度係數
3  統計數據抽樣
  3.1  數據抽樣方法
    3.1.1  概率抽樣
    3.1.2  非概率抽樣
  3.2  樣本統計量及其分佈
    3.2.1  樣本統計量
    3.2.2  正態分佈及其推導的重要分佈
    3.2.3  樣本統計量的抽樣分佈
  3.3  抽樣誤差及其控制
    3.3.1  抽樣誤差
    3.3.2  抽樣誤差的控制
4  參數估計
  4.1  參數估計基本原理
    4.1.1  參數估計、估計量與估計值
    4.1.2  點估計
    4.1.3  區間估計
  4.2  總體均值的區間估計
    4.2.1  一個總體均值的區間估計
    4.2.2  兩個總體均值之差的區間估計
  4.3  總體比例的區間估計
    4.3.1  一個總體比例的區間估計
    4.3.2  兩個總體比例之差的估計
  4.4  總體方差的區間估計
    4.4.1  一個總體方差的估計
    4.4.2  兩個總體方差之比的估計
5  假設檢驗
  5.1  假設檢驗基本原理
    5.1.1  假設與假設檢驗

    5.1.2  兩種假設：原假設與對立假設
    5.1.3  兩種檢驗：雙側檢驗與單側檢驗
    5.1.4  兩種錯誤：α錯誤與β錯誤
    5.1.5  兩種決策：用檢驗統計量決策與用p值決策
    5.1.6  檢驗結果的表述
  5.2  總體均值的假設檢驗
    5.2.1  一個總體均值的假設檢驗
    5.2.2  兩個總體均值之差的假設檢驗
  5.3  總體比例的假設檢驗
    5.3.1  一個總體比例的假設檢驗
    5.3.2  兩個總體比例之差的假設檢驗
  5.4  總體方差的假設檢驗
    5.4.1  一個總體方差的假設檢驗
    5.4.2  兩個總體方差之比的假設檢驗
6  方差分析
  6.1  方差分析基本原理
    6.1.1  方差分析的概念
    6.1.2  數據波動的分解
    6.1.3  基本假定
  6.2  單因素方差分析
    6.2.1  數學模型
    6.2.2  數據結構
    6.2.3  分析步驟
    6.2.4  方差分析表
  6.3  雙因素方差分析
    6.3.1  數學模型
    6.3.2  無重複雙因素方差分析
    6.3.3  可重複雙因素方差分析
7  相關分析
  7.1  相關分析基本原理
    7.1.1  函數關係與相關關係
    7.1.2  相關關係的分類
    7.1.3  相關分析及其方法類別
    7.1.4  相關性指標
  7.2  簡單線性相關分析
    7.2.1  分析步驟
    7.2.2  散點圖
    7.2.3  相關係數
8  回歸分析
  8.1  回歸分析基本原理
    8.1.1  回歸與回歸分析
    8.1.2  回歸分析與相關分析
    8.1.3  回歸分析中的幾個概念
    8.1.4  回歸分析的一般步驟
    8.1.5  回歸分析的分類
  8.2  簡單線性回歸模型
    8.2.1  簡單一元線性回歸模型
    8.2.2  簡單多元線性回歸模型
  8.3  簡單線性回歸模型的估計
  8.4  簡單線性回歸模型的檢驗

    8.4.1  擬合優度
    8.4.2  顯著性檢驗
  8.5  簡單線性回歸模型的預測
9  時間序列分析
  9.1  時間序列分析基本原理
    9.1.1  時間序列與時間序列分析
    9.1.2  時間序列的影響因素
    9.1.3  時間序列的類型
    9.1.4  時間序列的分解
  9.2  時間序列分析步驟、方法及評價
    9.2.1  分析步驟
    9.2.2  分析方法
    9.2.3  分析方法的評價
  9.3  平穩序列的分析
    9.3.1  簡單平均法
    9.3.2  簡單移動平均法
    9.3.3  指數平滑法
  9.4  趨勢序列的分析
    9.4.1  線性趨勢分析
    9.4.2  指數曲線趨勢分析
    9.4.3  多階段曲線趨勢分析
  9.5  複合序列的分析
10  統計指數
  10.1  統計指數的相關概念
    10.1.1  統計指數
    10.1.2  基期與報告期
  10.2  統計指數的分類
  10.3  統計指數的編製與計算
    10.3.1  簡單指數
    10.3.2  加權指數
  10.4  指數體系
    10.4.1  總量指數體系
    10.4.2  平均量指數體系
附錄  四種常用分佈的分位數表
  附表1  標準正態分佈分位數表
  附表2  t分佈分位數表
  附表3  χ2分佈分位數表
  附表4  F分佈分位數表
習題參考答案
  1  統計學導論
  2  數據統計量
  3  數據統計抽樣
  4  參數估計
  5  假設檢驗
  6  方差分析
  7  相關分析
  8  回歸分析
  9  時問序列分析
  10  統計指數

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