- 应用统计学
- - 作者：编者:李静秋//于学文//马会
  - 出版社：北京理工大学
  - ISBN：9787568274920
  - 出版日期：2019/08/01
  - 页数：214
- 售价：26

内容大纲
本书分理论篇和实训练习篇。理论篇以统计指标数据的分类、搜集、分析为主干线索，阐述的内容从数据分类计算、调查搜集方法至量化分析，系统地介绍了统计指标数据完整的处理过程。实训练习篇以统计工作实务为基础，阐述了指标数据的计算机处理技术和统计工作的基本技能，力求表现统计学各种计算和方法的应用环境及流程步骤，并通过大量练习熟悉统计指标数据的计算分析。
作者介绍
目录
第一章  导论
  1.1  统计学的内涵
    1.1.1  统计学是什么
    1.1.2  统计学的产生与发展
    1.1.3  统计学的研究对象
    1.1.4  统计学的分类
    1.1.5  统计学研究的基本方法
  1.2  统计数据的类型
    1.2.1  分类数据、顺序数据和数值型数据
    1.2.2  时间序列数据和截面数据
    1.2.3  观测数据和实验数据
  1.3  统计中的几个基本概念
    1.3.1  总体和样本
    1.3.2  统计标志和统计指标
    1.3.3  参数和统计量
    1.3.4  变量
  1.4  统计研究的应用领域与流程
    1.4.1  统计研究的应用领域
    1.4.2  统计研究的流程
  1.5  统计学的常用软件介绍
    1.5.1  Excel
    1.5.2  SPSS
第二章  数据调查
  2.1  统计调查的含义、要求和种类
    2.1.1  统计调查的含义
    2.1.2  统计调查的要求
    2.1.3  统计调查的种类
  2.2  统计调查的组织方式
    2.2.1  普查
    2.2.2  抽样调查
    2.2.3  统计报表
    2.2.4  重点调查
    2.2.5  典型调查
  2.3  统计数据的来源
    2.3.1  直接来源
    2.3.2  间接来源
  2.4  搜集数据的方法
    2.4.1  观察法
    2.4.2  实验法
    2.4.3  采访法
  2.5  统计数据质量要求
    2.5.1  统计数据的误差
    2.5.2  统计数据的质量要求
  2.6  统计调查方案的设计
    2.6.1  调查目的
    2.6.2  调查对象和调查单位
    2.6.3  调查项目和调查表
    2.6.4  调查时间
    2.6.5  调查工作组织计划
  2.7  调查问卷设计

    2.7.1  问卷设计的原则
    2.7.2  问卷设计的程序
    2.7.3  问题的形式
    2.7.4  问卷的结构
    2.7.5  问卷设计应注意的问题
第三章  数据整理与图示
  3.1  数据的预处理
    3.1.1  数据审核
    3.1.2  数据筛选
    3.1.3  数据排序
  3.2  分类数据的整理与图示
    3.2.1  分类数据的整理
    3.2.2  分类数据的图示
  3.3  顺序数据的整理与图示
    3.3.1  顺序数据的整理
    3.3.2  顺序数据的图示
  3.4  数值型数据的整理与图示
    3.4.1  数值型数据的整理
    3.4.2  数值型数据的图示
  3.5  统计表
    3.5.1  统计表的作用
    3.5.2  统计表的构成
    3.5.3  统计表的种类
    3.5.4  统计表的设计
第四章  数据的概括性度量
  4.1  集中趋势的度量
    4.1.1  众数
    4.1.2  中位数和分位数
    4.1.3  平均数
    4.1.4  众数、中位数和平均数的比较
  4.2  离散程度的度量
    4.2.1  异众比率
    4.2.2  四分位差
    4.2.3  方差和标准差
    4.2.4  极差和平均差
    4.2.5  相对位置的度量——标准分数
    4.2.6  相对离散程度——离散系数
  4.3  数据的分布形状
    4.3.1  偏态
    4.3.2  峰态
  4.4  如何使用软件进行概括性度量
    4.4.1  Excel中的统计函数
    4.4.2  Excel中的描述统计分析
第五章  概率和概率分布
  5.1  随机事件与概率
    5.1.1  事件与概率
    5.1.2  概率的计算
  5.2  离散型随机变量与概率分布
    5.2.1  二项分布
    5.2.2  泊松分布

    5.2.3  超几何分布
  5.3  连续型随机变量与概率分布
    5.3.1  均匀分布
    5.3.2  指数分布
    5.3.3  正态分布
第六章  参数估计
  6.1  抽样方法
  6.2  抽样分布
    6.2.1  总体分布
    6.2.2  样本分布
    6.2.3  抽样分布
    6.2.4  样本统计量的抽样分布
  6.3  参数估计的基本原理
    6.3.1  估计量与估计值
    6.3.2  点估计
    6.3.3  区间估计
    6.3.4  评价估计量的标准
  6.4  一个总体参数的区间估计
    6.4.1  一个总体均值的区间估计
    6.4.2  一个总体比例的区间估计
    6.4.3  一个总体方差的区间估计
  6.5  两个总体参数的区间估计
    6.5.1  两个正态总体均值差的区间估计
    6.5.2  两个总体比例之差的区间估计
    6.5.3  两个总体方差的区间估计
  6.6  样本容量的确定
    6.6.1  影响样本容量的因素
    6.6.2  估计总体均值时样本容量的确定
    6.6.3  估计总体比例时样本容量的确定
  6.7  如何使用软件进行参数估计
    6.7.1  用SPSS求一个总体均值的置信区间（小样本）
    6.7.2  用SPSS求两个总体均值之差的置信区间（独立小样本）
第七章  假设检验
  7.1  假设检验的基本问题
    7.1.1  假设问题的提出
    7.1.2  假设的表达式
    7.1.3  假设检验的步骤
    7.1.4  两类错误和假设检验的规则
  7.2  总体均值的假设检验
    7.2.1  单个总体均值的检验
    7.2.2  两个正态总体均值之差的检验
    7.2.3  两个非正态总体均值之差的检验
  7.3  总体比例的检验
    7.3.1  一个总体比例的检验
    7.3.2  两个总体比例之差的检验
  7.4  总体方差的检验
    7.4.1  一个正态总体方差的检验
    7.4.2  两个正态总体方差之比的检验
  7.5  检验问题的进一步说明
  7.6  如何使用软件进行假设检验

第八章  相关与回归分析
  8.1  变量间的关系
    8.1.1  函数关系
    8.1.2  相关关系
  8.2  一元线性回归分析
    8.2.1  回归分析
    8.2.2  一元线性回归模型
    8.2.3  回归直线的拟合优度
    8.2.4  回归分析的检验
    8.2.5  回归分析的预测与推断
  8.3  多元线性回归分析
  8.4  非线性关系的回归
  8.5  如何使用统计软件进行相关与回归分析
第九章  方差分析
  9.1  方差分析的基本思想
    9.1.1  方差分析的概念
    9.1.2  平方和误差分解
    9.1.3  误差分析
    9.1.4  方差分析的三个基本假定
    9.1.5  方差分析的假设提出
  9.2  单因素方差分析
    9.2.1  单因素方差分析的数据结构
    9.2.2  分析步骤
    9.2.3  方差分析中的多重比较
  9.3  无交互作用的双因素方差分析
    9.3.1  双因素方差分析及其类型
    9.3.2  无交互作用的双因素方差分析
  9.4  有交互作用的双因素方差分析
    9.4.1  数据结构
    9.4.2  方差分析
  9.5  用Excel进行有交互作用的双因素方差分析
附表1  标准正态分布表
附表2  t分布表
附表3  χ2分布表
参考文献

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