統(tǒng)計(jì)學(xué)

第1章 導(dǎo)論
1. 1 統(tǒng)計(jì)及其應(yīng)用領(lǐng)域
1. 1. 1 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)
1. 1. 2 統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域
1. 1. 3 歷史上著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家
1. 2 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類型
1. 2. 1 分類數(shù)據(jù). 順序數(shù)據(jù). 數(shù)值型數(shù)據(jù)
1. 2. 2 觀測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
1. 2. 3 截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)
1. 3 統(tǒng)計(jì)中的幾個(gè)基本概念
1. 3. 1 總體和樣本
1. 3. 2 參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量
1. 3. 3 變量
思考與練習(xí)
人物傳記
第2章 數(shù)據(jù)收集
2. 1 數(shù)據(jù)來源
2. 1. 1 數(shù)據(jù)的間接來源
2. 1. 2 數(shù)據(jù)的直接來源
2. 2 調(diào)查設(shè)計(jì)
2. 2. 1 調(diào)查方案的結(jié)構(gòu)
2. 2. 2 調(diào)查問卷設(shè)計(jì)
2. 3 數(shù)據(jù)質(zhì)量
2. 3. 1 數(shù)據(jù)的誤差
2. 3. 2 數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求
思考與練習(xí)
第3章 數(shù)據(jù)整理與展示
3. 1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
3. 1. 1 數(shù)據(jù)審核
3. 1. 2 數(shù)據(jù)篩選
3. 1. 3 數(shù)據(jù)排序
3. 2 分類和順序數(shù)據(jù)的整理與顯示
3. 2. 1 分類數(shù)據(jù)的整理與圖示
3. 2. 2 順序數(shù)據(jù)的整理與圖示
3. 3 數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與顯示
3. 3. 1 數(shù)據(jù)分組
3. 3. 2 數(shù)值型數(shù)據(jù)的圖示
3. 4 統(tǒng)計(jì)表
3. 4. 1 統(tǒng)計(jì)表的構(gòu)成
3. 4. 2 統(tǒng)計(jì)表的設(shè)計(jì)
思考與練習(xí)
第4章 數(shù)據(jù)的概括性度量
4. 1 集中趨勢(shì)的度量
4. 1. 1 分類數(shù)據(jù)：眾數(shù)
4. 1. 2 順序數(shù)據(jù)：中位數(shù)和分位數(shù)
4. 1. 3 數(shù)值型數(shù)據(jù)：平均數(shù)
4. 1. 4 眾數(shù). 中位數(shù)和平均數(shù)的比較
4. 2 離散程度的度量
4. 2. 1 分類數(shù)據(jù)：異眾比率
4. 2. 2 順序數(shù)據(jù)：四分位差
4. 2. 3 數(shù)值型數(shù)據(jù)：方差和標(biāo)準(zhǔn)差
4. 2. 4 相對(duì)位置的度量：標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)
4. 2. 5 相對(duì)離散程度：離散系數(shù)
4. 3 偏態(tài)與峰態(tài)的度量
4. 3. 1 偏態(tài)及其測(cè)度
4. 3. 2 峰態(tài)及其測(cè)度
思考與練習(xí)
人物傳記
第5章 概率與概率分布
5. 1 事件及其概率
5. 1. 1 試驗(yàn). 事件和樣本空間
5. 1. 2 事件的概率
5. 1. 3 概率的性質(zhì)和運(yùn)算法則
5. 1. 4 條件概率與事件的獨(dú)立性
5. 1. 5 全概率公式與逆概率公式
5. 2 離散型概率分布
5. 2. 1 隨機(jī)變量
5. 2. 2 離散型隨機(jī)變量的概率分布
5. 2. 3 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差
5. 2. 4 幾種常用的離散型概率分布
5. 3 連續(xù)型概率分布
5. 3. 1 概率密度函數(shù)
5. 3. 2 正態(tài)分布
5. 3. 3 其他連續(xù)型概率分布
思考與練習(xí)
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第6章 抽樣與抽樣分布
6. 1 概率抽樣方法
6. 1. 1 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
6. 1. 2 分層抽樣
6. 1. 3 系統(tǒng)抽樣
6. 1. 4 整群抽樣
6. 2 三種不同性質(zhì)的分布
6. 2. 1 總體分布
6. 2. 2 樣本分布
6. 2. 3 抽樣分布
6. 3 一個(gè)總體參數(shù)推斷時(shí)樣本統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布
6. 3. 1 樣本均值的抽樣分布
6. 3. 2 樣本比例的抽樣分布
6. 3. 3 樣本方差的抽樣分布
6. 4 兩個(gè)總體參數(shù)推斷時(shí)樣本統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布
6. 4. 1 兩個(gè)樣本均值之差的抽樣分布
6. 4. 2 兩個(gè)樣本比例之差的抽樣分布
6. 4. 3 兩個(gè)樣本方差比的抽樣分布
思考與練習(xí)
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第7章 參數(shù)估計(jì)
7. 1 參數(shù)估計(jì)的一般問題
7. 1. 1 估計(jì)量與估計(jì)值
7. 1. 2 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)
7. 1. 3 評(píng)價(jià)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)
7. 2 一個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
7. 2. 1 總體均值的區(qū)間估計(jì)
7. 2. 2 總體比例的區(qū)間估計(jì)
7. 2. 3 總體方差的區(qū)間估計(jì)
7. 3 兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
7. 3. 1 兩個(gè)總體均值之差的區(qū)間估計(jì)
7. 3. 2 兩個(gè)總體比例之差的區(qū)間估計(jì)
7. 3. 3 兩個(gè)總體方差比的區(qū)間估計(jì)
7. 4 樣本容量的確定
7. 4. 1 估計(jì)總體均值時(shí)樣本容量的確定
7. 4. 2 估計(jì)總體比例時(shí)樣本容量的確定
7. 4. 3 估計(jì)兩個(gè)總體均值之差時(shí)樣本容量的確定
7. 4. 4 估計(jì)兩個(gè)總體比例之差時(shí)樣本容量的確定
思考與練習(xí)
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第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
8. 1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本問題
8. 1. 1 假設(shè)的陳述
8. 1. 2 兩類錯(cuò)誤與顯著性水平
8. 1. 3 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與拒絕域
8. 1. 4 利用戶值進(jìn)行決策
8. 2 一個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)
8. 2. 1 總體均值的檢驗(yàn)
8. 2. 2 總體比例的檢驗(yàn)
8. 2. 3 總體方差的檢驗(yàn)
8. 3 兩個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)
8. 3. 1 兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
8. 3. 2 兩個(gè)總體比例之差的檢驗(yàn)
8. 3. 3 兩個(gè)總體方差比的檢驗(yàn)
思考與練習(xí)
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第9章 方差分析與試驗(yàn)設(shè)計(jì)
9. 1 方差分析引論
9. 1. 1 方差分析及其有關(guān)術(shù)語(yǔ)
9. 1. 2 方差分析的基本思想和原理
9. 1. 3 方差分析中的基本假定
9. 1. 4 問題的一般提法
9. 2 單因素方差分析
9. 2. 1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9. 2. 2 分析步驟
9. 2. 3 關(guān)系強(qiáng)度的測(cè)量
9. 2. 4 用Excel進(jìn)行方差分析
9. 3 方差分析中的多重比較
9. 4 雙因素方差分析
9. 4. 1 雙因素方差分析及其類型
9. 4. 2 無交互作用的雙因素方差分析
9. 4. 3 有交互作用的雙因素方差分析
9. 5 試驗(yàn)設(shè)計(jì)初步
9. 5. 1 完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)
9. 5. 2 隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)
9. 5. 3 因子設(shè)計(jì)
思考與練習(xí)
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第10章 一元線性回歸
10. 1 變量間關(guān)系的度量
10. 1. 1 變量間的關(guān)系
10. 1. 2 相關(guān)關(guān)系的描述與測(cè)度
10. 1. 3 相關(guān)關(guān)系的顯著性檢驗(yàn)
10. 2 一元線性回歸
10. 2. 1 一元線性回歸模型
10. 2. 2 參數(shù)的最小二乘估計(jì)
10. 2. 3 回歸直線的擬合優(yōu)度
10. 2. 4 顯著性檢驗(yàn)
10. 3 利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)
10. 3. 1 點(diǎn)估計(jì)
10. 3. 2 區(qū)間估計(jì)
10. 4 殘差分析
10. 4. 1 用殘差證實(shí)模型的假定
10. 4. 2 用殘差檢測(cè)異常值和有影響的觀測(cè)值
思考與練習(xí)
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第11章 多元線性回歸
11. 1 多元線性回歸模型
11. 1. 1 多元線性回歸模型與回歸方程
11. 1. 2 估計(jì)的多元線性回歸方程
11. 1. 3 參數(shù)的最小二乘估計(jì)
11. 2 回歸方程的擬合優(yōu)度
11. 2. 1 多重判定系數(shù)
11. 2. 2 估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差
11. 3 顯著性檢驗(yàn)
11. 3. 1 線性關(guān)系檢驗(yàn)
11. 3. 2 回歸系數(shù)的檢驗(yàn)和推斷
11. 4 多重共線性
11. 4. 1 多重共線性及其所產(chǎn)生的問題
11. 4. 2 多重共線性的判別
11. 4. 3 多重共線性問題的處理
11. 5 利用回歸方程進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)
11. 6 虛擬自變量的回歸
11. 6. 1 含有一個(gè)虛擬自變量的回歸
11. 6. 2 用虛擬自變量回歸解決方差分析問題
11. 7 非線性回歸
11. 7. 1 雙曲線
11. 7. 2 冪函數(shù)曲線
11. 7. 3 對(duì)數(shù)曲線
思考與練習(xí)
人物傳記
第12章 時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)
12. 1 時(shí)間序列及其分解
12. 2 時(shí)間序列的描述性分析
12. 2. 1 圖形描述
12. 2. 2 增長(zhǎng)率分析
12. 3 平穩(wěn)序列的平滑和預(yù)測(cè)
12. 3. 1 簡(jiǎn)單平均法
12. 3. 2 移動(dòng)平均法
12. 3. 3 指數(shù)平滑法
12. 4 有趨勢(shì)序列的分析和預(yù)測(cè)
12. 4. 1 線性趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)
12. 4. 2 非線性趨勢(shì)分析和預(yù)測(cè)
12. 5 復(fù)合型序列的分解
12. 5. 1 季節(jié)性分析
12. 5. 2 趨勢(shì)分析
12. 5. 3 周期性分析
思考與練習(xí)
第13章 指數(shù)
13. 1 引言
13. 2 加權(quán)指數(shù)
13. 2. 1 權(quán)數(shù)的確定
13. 2. 2 加權(quán)綜合指數(shù)
13. 2. 3 加權(quán)平均指數(shù)
13. 3 指數(shù)體系
13. 3. 1 總量指數(shù)與指數(shù)體系
13. 3. 2 指數(shù)體系的分析與應(yīng)用
13. 4 幾種常用的價(jià)格指數(shù)
13. 4. 1 零售價(jià)格指數(shù)
13. 4. 2 消費(fèi)價(jià)格指數(shù)
13. 4. 3 生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)
13. 4. 4 股票價(jià)格指數(shù)
13. 5 多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)
13. 5. 1 多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)的構(gòu)建
13. 5. 2 幾種常用的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)
思考與練習(xí)
附錄1 各章練習(xí)題答案
附錄2 常用統(tǒng)計(jì)表
表1 累積二項(xiàng)概率表
表2 累積泊松分布表
表3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線下的面積
表4 t統(tǒng)計(jì)量的臨界值
表5 X2統(tǒng)計(jì)量的臨界值
表6 F統(tǒng)計(jì)量的臨界值
表7 隨機(jī)數(shù)表
參考書目