- 统计学原理(统计学精品教材)
- - 作者：编者:陈湘来//武敏敏|责编:潘秋华
  - 出版社：首都经贸
  - ISBN：9787563838233
  - 出版日期：2025/02/01
  - 页数：227
- 售价：16.8

内容大纲
    本教材旨在为统计学初学者提供一个全面、系统的学习平台．以适应高等院校经济与管理类专业统计学相关课程教与学的需要。本教材的目标读者包括：经济与管理类专业的本科生，对统计学感兴趣、希望通过自学掌握统计学基础知识和技能的社会人士，需要在实际工作中应用统计学方法的数据分析人员、市场研究人员、财务分析师，等等。
    本教材的主要特点如下：
    (1)引人实际应用案例。通过结合经济管理等实际应用实例，介绍统计方法的具体应用，从而提高读者学以致用和解决实际问题的能力。
    (2)跨学科内容融合。将统计学理论与经济学、管理学等学科知识相结合，实现跨学科的知识融合和应用。
    (3)避免冗长的数学推导。力求简明易懂，避免冗长的公式推导和证明，使教材内容更加贴近初学者的接受能力。
    (4)重视对统计过程和概念的理解。不强调公式和技巧．而是让读者把精力集中在对统计过程和概念的理解上。
    本教材内容共计十章，包括统计学导论、数据统计量、统计数据抽样、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、时间序列分析、统计指数等。每章均附有习题，并在书后附有习题答案，方便读者自主学习。
作者介绍
目录
1  统计学导论
  1.1  统计与统计学
    1.1.1  统计的含义
    1.1.2  统计学及其分类
  1.2  统计数据
  1.3  统计学中的几个基本概念
    1.3.1  统计总体、总体单位与样本
    1.3.2  参数与统计量
    1.3.3  统计变量
2  数据统计量
  2.1  描述数据集中趋势的统计量
    2.1.1  平均数
    2.1.2  分位数
    2.1.3  众数
  2.2  描述数据离散程度的统计量
    2.2.1  极差
    2.2.2  四分位差
    2.2.3  方差与标准差
    2.2.4  离散系数
  2.3  描述数据分布形状的统计量
    2.3.1  偏度系数
    2.3.2  峰度系数
3  统计数据抽样
  3.1  数据抽样方法
    3.1.1  概率抽样
    3.1.2  非概率抽样
  3.2  样本统计量及其分布
    3.2.1  样本统计量
    3.2.2  正态分布及其推导的重要分布
    3.2.3  样本统计量的抽样分布
  3.3  抽样误差及其控制
    3.3.1  抽样误差
    3.3.2  抽样误差的控制
4  参数估计
  4.1  参数估计基本原理
    4.1.1  参数估计、估计量与估计值
    4.1.2  点估计
    4.1.3  区间估计
  4.2  总体均值的区间估计
    4.2.1  一个总体均值的区间估计
    4.2.2  两个总体均值之差的区间估计
  4.3  总体比例的区间估计
    4.3.1  一个总体比例的区间估计
    4.3.2  两个总体比例之差的估计
  4.4  总体方差的区间估计
    4.4.1  一个总体方差的估计
    4.4.2  两个总体方差之比的估计
5  假设检验
  5.1  假设检验基本原理
    5.1.1  假设与假设检验

    5.1.2  两种假设：原假设与对立假设
    5.1.3  两种检验：双侧检验与单侧检验
    5.1.4  两种错误：α错误与β错误
    5.1.5  两种决策：用检验统计量决策与用p值决策
    5.1.6  检验结果的表述
  5.2  总体均值的假设检验
    5.2.1  一个总体均值的假设检验
    5.2.2  两个总体均值之差的假设检验
  5.3  总体比例的假设检验
    5.3.1  一个总体比例的假设检验
    5.3.2  两个总体比例之差的假设检验
  5.4  总体方差的假设检验
    5.4.1  一个总体方差的假设检验
    5.4.2  两个总体方差之比的假设检验
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  数据波动的分解
    6.1.3  基本假定
  6.2  单因素方差分析
    6.2.1  数学模型
    6.2.2  数据结构
    6.2.3  分析步骤
    6.2.4  方差分析表
  6.3  双因素方差分析
    6.3.1  数学模型
    6.3.2  无重复双因素方差分析
    6.3.3  可重复双因素方差分析
7  相关分析
  7.1  相关分析基本原理
    7.1.1  函数关系与相关关系
    7.1.2  相关关系的分类
    7.1.3  相关分析及其方法类别
    7.1.4  相关性指标
  7.2  简单线性相关分析
    7.2.1  分析步骤
    7.2.2  散点图
    7.2.3  相关系数
8  回归分析
  8.1  回归分析基本原理
    8.1.1  回归与回归分析
    8.1.2  回归分析与相关分析
    8.1.3  回归分析中的几个概念
    8.1.4  回归分析的一般步骤
    8.1.5  回归分析的分类
  8.2  简单线性回归模型
    8.2.1  简单一元线性回归模型
    8.2.2  简单多元线性回归模型
  8.3  简单线性回归模型的估计
  8.4  简单线性回归模型的检验

    8.4.1  拟合优度
    8.4.2  显著性检验
  8.5  简单线性回归模型的预测
9  时间序列分析
  9.1  时间序列分析基本原理
    9.1.1  时间序列与时间序列分析
    9.1.2  时间序列的影响因素
    9.1.3  时间序列的类型
    9.1.4  时间序列的分解
  9.2  时间序列分析步骤、方法及评价
    9.2.1  分析步骤
    9.2.2  分析方法
    9.2.3  分析方法的评价
  9.3  平稳序列的分析
    9.3.1  简单平均法
    9.3.2  简单移动平均法
    9.3.3  指数平滑法
  9.4  趋势序列的分析
    9.4.1  线性趋势分析
    9.4.2  指数曲线趋势分析
    9.4.3  多阶段曲线趋势分析
  9.5  复合序列的分析
10  统计指数
  10.1  统计指数的相关概念
    10.1.1  统计指数
    10.1.2  基期与报告期
  10.2  统计指数的分类
  10.3  统计指数的编制与计算
    10.3.1  简单指数
    10.3.2  加权指数
  10.4  指数体系
    10.4.1  总量指数体系
    10.4.2  平均量指数体系
附录  四种常用分布的分位数表
  附表1  标准正态分布分位数表
  附表2  t分布分位数表
  附表3  χ2分布分位数表
  附表4  F分布分位数表
习题参考答案
  1  统计学导论
  2  数据统计量
  3  数据统计抽样
  4  参数估计
  5  假设检验
  6  方差分析
  7  相关分析
  8  回归分析
  9  时问序列分析
  10  统计指数

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