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内容大纲
本书介绍常用的统计方法，以及如何以Excel为工具实现这些统计方法并对结果进行解读。本书通过对统计学理论与操作实例进行讲解，帮助读者在掌握统计学原理的基础上，熟练运用Excel进行统计分析。
本书有5篇，共16章。第1篇为开篇，包含第1章，叩统计分析与Excel概述；第2篇为描述统计分析，包含第2-5章，分别为定性数据的图表展示、定量数据的图表展示、二维数据的图表展示和描述性统计量的计算；第3篇为推断统计分析基础，包含第6-8章，分别为离散型随机变量的分布、连续型随机变量的分布和抽样分布；第4篇为推断统计分析方法，包含第9-15章，分别为参数估计、单个总体参数的检验、两个总体参数的检验、多个总体参数的检验、非参数检验、相关分析和回归分析；第5篇为时间序列分析，包含第16章，即时间序列分析方法详解。
本书实例丰富，内容通俗易懂，可操作性强，适合从事数据分析工作的人员阅读，也适合作为高等院校相关专业的教材。 -
作者介绍
李宗璋，华南农业大学经济管理学院讲师、博士。长期从事统计学、经济计量学、多元统计、农业经济学的教学和科研工作，研究集中在农业全要素生产率、农业技术进步、农业高质量发展、基础设施建设与经济增长等领域。近年来参与国家自然科学基金、国家社会科学基金、广东省软科学、广东省哲学社会科学基金等课题研究多项；在国内外学术期刊发表论文10余篇。 -
目录
第1篇 开篇
第1章 统计分析与EXCEL概述
1.1 统计分析的步骤
1.1.1 收集数据
1.1.2 整理数据
1.1.3 分析数据
1.1.4 提炼结论
1.2 Excel的统计分析工具
1.2.1 图表工具
1.2.2 函数工具
1.2.3 数据分析工具
1.3 Excel常用技巧
1.3.1 Excel的快捷键
1.3.2 单元格填充柄
1.4 Excel的数据清洗方法
1.4.1 剔除重复值
1.4.2 剔除缺失值
1.4.3 英文字母的大小写转换
1.4.4 删除多余的空格
1.4.5 观测值的批量替换
1.4.6 文本分列
1.4.7 以文本形式存储的数据的转化
1.4.8 快速填充
1.4.9 异常值和缺失值的识别
1.4.10 数值代码转换为文本
1.5 本书涉及的统计方法
1.6 本章总结
1.7 本章习题
第2篇 描述统计分析
第2章 定性数据的图表展示
2.1 数据透视表
2.1.1 创建数据透视表
2.1.2 计算各组百分比
2.1.3 顺序数据的排序
2.1.4 计算累计百分比
2.2 饼图
2.3 柱形图
2.3.1 普通柱形图
2.3.2 帕累托图
2.4 树状图
2.5 瀑布图
2.6 本章总结
2.7 本章习题
第3章 定量数据的图表展示
3.1 直方图
3.1.1 基于原始数据绘制直方图
3.1.2 基于频数分布表绘制直方图
3.2 分布折线图
3.2.1 频数折线图
3.2.2 累积频数折线图
3.2.3 累积百分比折线图
3.3 箱形图
3.3.1 箱形图的形式
3.3.2 绘制箱形图
3.4 茎叶图
3.5 本章总结
3.6 本章习题
第4章 二维数据的图表展示
4.1 列联表
4.1.1 两个定性变量的列联表
4.1.2 含有定量变量的列联表
4.2 堆积条形图
4.2.1 普通堆积条形图
4.2.2 百分比堆积条形图
4.3 分组直方图
4.4 分组折线图
4.4.1 分组频数折线图
4.4.2 分组百分比折线图
4.4.3 分组累积百分比折线图
4.5 分组箱形图
4.6 散点图
4.7 本章总结
4.8 本章习题
第5章 描述性统计量的计算
5.1 集中趋势
5.1.1 众数
5.1.2 中位数
5.1.3 均值
5.1.4 众数、中位数和均值的适用场景
5.2 离散程度
5.2.1 全距
5.2.2 四分位距
5.2.3 方差
5.2.4 标准差
5.2.5 均值绝对离差
5.2.6 中位数绝对离差
5.2.7 离散系数
5.3 分布形状
5.3.1 偏度
5.3.2 峰度
5.4 批量展示描述性统计量
5.4.1 数据分析描述统计
5.4.2 生成数据透视表
5.5 本章总结
5.6 本章习题
第3篇 推断统计分析基础
第6章 离散型随机变量的分布
6.1 关键概念
6.1.1 离散型随机变量
6.1.2 概率质量函数
6.1.3 累积分布函数
6.1.4 离散型随机变量的期望和方差
6.2 二项分布
6.2.1 二项分布的性质
6.2.2 利用Excel计算二项分布的概率
6.2.3 利用Excel绘制二项分布的图像
6.3 泊松分布
6.3.1 泊松分布的性质
6.3.2 泊松分布与二项分布的关系
6.3.3 利用Excel计算泊松分布的取值概率
6.3.4 利用Excel绘制泊松分布的图像
6.4 本章总结
6.5 本章习题
第7章 连续型随机变量的分布
7.1 关键概念
7.1.1 连续型随机变量
7.1.2 概率密度函数
7.1.3 累积分布函数
7.1.4 连续型随机变量的期望和方差
7.2 均匀分布
7.3 正态分布
7.3.1 正态分布的性质
7.3.2 利用Excel绘制呈正态分布的概率密度函数曲线和累积分布函数曲线
7.3.3 正态分布的应用
7.4 卡方分布
7.4.1 卡方分布的性质
7.4.2 利用Excel绘制卡方分布的概率密度函数曲线
7.4.3 卡方分布的应用
7.5 t分布
7.5.1 t分布的性质
7.5.2 利用Excel绘制t分布的概率密度函数曲线
7.5.3 t分布的应用
7.6 F分布
7.6.1 F分布的性质
7.6.2 利用Excel绘制F分布的概率密度函数曲线
7.6.3 F分布的应用
7.7 本章总结
7.8 本章习题
第8章 抽样分布
8.1 抽样分布
8.1.1 参数和统计量
8.1.2 抽样分布的定义
8.2 样本均值的抽样分布
8.2.1 样本均值的期望和方差
8.2.2 样本均值的分布形状
8.2.3 实践应用
8.3 样本比例的抽样分布
8.3.1 样本比例的期望和方差
8.3.2 样本比例的分布形状
8.3.3 实践应用
8.4 本章总结
8.5 本章习题
第4篇 推断统计分析方法
第9章 参数估计
9.1 点估计和区间估计
9.2 总体均值的区间估计
9.2.1 基本思想
9.2.2 置信水平的解释
9.2.3 总体均值的置信区间的计算
9.3 总体方差的区间估计
9.3.1 总体方差的置信区间的构造
9.3.2 实践应用
9.4 总体比例的区间估计
9.4.1 总体比例的置信区间的构造
9.4.2 实践应用
9.5 本章总结
9.6 本章习题
第10章 假设检验
10.1 开展假设检验的步骤
10.1.1 提出原假设和备择假设
10.1.2 约定显著性水平
10.1.3 构造检验统计量
10.1.4 建立决策规则
10.1.5 基于样本做出判断
10.2 总体均值的假设检验
10.2.1 总体均值的z检验在Excel中的实现
10.2.2 总体均值的t检验在Excel中的实现
10.3 总体方差的假设检验
10.3.1 卡方检验统计量的构造
10.3.2 总体方差的卡方检验在Excel中的实现
10.4 总体比例的假设检验
10.4.1 z检验统计量的构造
10.4.2 总体比例的z检验在Excel中的实现
10.5 本章总结
10.6 本章习题
第11章 两个总体参数的检验
11.1 两个总体均值的比较：独立样本
11.1.1 两个总体方差已知：z检验
11.1.2 两个总体方差相等：t检验
11.1.3 两个总体方差不等：t检验
11.2 两个总体均值的比较：配对样本
11.3 两个总体方差的比较
11.4 两个总体比例的比较
11.5 本章总结
11.6 本章习题
第12章 多个总体参数的检验
12.1 多个总体均值是否相等的检验：方差分析
12.2 单因素方差分析在Excel中的实现
12.3 无重复双因素方差分析在Excel中的实现
12.4 可重复双因素方差分析在Excel中的实现
12.5 多个总体的方差齐性检验
12.5.1 Levene检验的思想
12.5.2 Levene检验在Excel中的实现
12.6 本章总结
12.7 本章习题
第13章 非参数检验
13.1 单个总体的非参数检验
13.1.1 中位数检验
13.1.2 定性数据分布的检验：拟合优度检验
13.1.3 定量数据分布的检验：Kolmogorov-Smirnov检验
13.1.4 正态分布检验
13.2 多个总体分布的比较
13.2.1 两个独立样本：Mann-WhitneyU检验
13.2.2 两个配对样本：Wilcoxon符号秩检验
13.2.3 多个独立样本：Kruskal-Wallis检验
13.3 本章总结
13.4 本章习题
第14章 相关分析
14.1 两个定性变量的关系
14.1.1 独立性检验
14.1.2 Cramer’sV系数
14.1.3 Kendall’sW系数
14.2 两个定量变量的关系
14.2.1 协方差
14.2.2 皮尔逊相关系数
14.2.3 斯皮尔曼秩相关系数
14.3 本章总结
14.4 本章习题
第15章 回归分析
15.1 开展回归分析的工作流程
15.1.1 建立回归模型
15.1.2 估计模型参数
15.1.3 检验模型参数
15.1.4 评估模型效果
15.1.5 提炼研究结论
15.2 一元回归分析
15.2.1 散点图中添加趋势线
15.2.2 函数工具
15.2.3 数据分析回归工具
15.3 多元回归分析
15.3.1 多元回归方程的估计和检验
15.3.2 多元回归分析在Excel中的实现
15.4 本章总结
15.5 本章习题
第5篇 时间序列分析
第16章 时间序列分析方法详解
16.1 描述性分析
16.1.1 长期趋势
16.1.2 季节变动
16.1.3 循环变动
16.1.4 不规则变动
16.2 平稳序列
16.2.1 平稳序列的识别
16.2.2 移动平均法
16.2.3 指数平滑法
16.3 非平稳序列
16.3.1 线性趋势分析
16.3.2 非线性趋势分析
16.3.3 阶段性分析
16.4 复合型时间序列
16.4.1 因素分解法
16.4.2 乘法模型
16.5 三段式指数平滑法
16.5.1 模型设定
16.5.2 FORECAST.ETS函数
16.5.3 预测工作表工具
16.6 本章总结
16.7 本章习题
参考文献
后记
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