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内容简介
本书内容循序，以培养本科生统计学应用能力为核心组织材料，精讲概念，强调应用。全书分为十章括绪论；数据的搜集与整理；数据分布特征的描述；动态数列；统计指数；抽样分布与参数估计；假设检验；方差分析；一元线回归分析；多元线回归分析。为突出本书的实用，在相关章节后加入了Stata软件操作等相关内容。 本书既可作为高等院校管理学、经济学本科生的教材，也可作为人口学、社会学、医药学等非经济管理类专业学生的选修教材。
目录
第1章 绪论 1.1 统计与统计学 1.1.1 统计的含义 1.1.2 统计学的研究对象及其特点 1.1.3 统计学的学科分类 1.2 统计的工作过程和基本职能 1.2.1 统计的工作过程 1.2.2 统计的基本职能 1.3 统计学的基本概念 1.3.1 体体单位和样本 1.3.2 标志和指标 1.3.3 变异和变量 1.4 大数据时代下的统计学 1.4.1 大数据的概念 1.4.2 大数据的特点 1.4.3 大数据时代下的统计学 本章知识结构图 思考与练r/>第2章 数据的搜集与整理 2.1 数据的测量尺度与常用类型 2.1.1 数据的测量尺度 2.1.2 统计数据的常用类型 2.2 统计数据的搜集 2.2.1 一手数据的搜集 2.2.2 数据的搜集 2.3 统计分组 2.3.1 统计分组的概念及作用 2.3.2 统计分组的方法 2.4 分配数列 2.4.1 分配数列的概念及分类 2.4.2 分配数列的编制 2.4.3 品质分配数列的表示方法 2.4.4 数量分配数列的表示方法 2.5 统计表 2.5.1 统计表的概念及构成 2.5.2 统计表的分类 2.5.3 统计表设计要求 2.6 Stata软件入门、画图和制表 2.6.1 Stata软件入门 2.6.2 Stata画图和制作统计表 本章知识结构图 思考与练r/>第3章 数据分布特征的描述 3.1 集中趋势的度量 3.1.1 算均数 3.1.2 几均数 3.1.3 调均数 3.1.4 中位数 3.1.5 众数 3.2 离散程度的度量 3.2.1 极差 3.2.2 均差 3.2.3 方差和标准差 3.2.4 离散系数 3.3 偏度与峰度的度量 3.3.1 偏度系数 3.3.2 峰度系数 3.4 用Stata软件计算数据的分布特征 3.4.1 用summarize命令计算数据的分布特征 3.4.2 用tabstat命令计算数据的分布特征 本章知识结构图 思考与练r/>第4章 动态数列 4.1 动态数列概述 4.1.1 动态数列的含义及作用 4.1.2 动态数列的分类 4.1.3 动态数列的编制原则 4.2 动态数列分析指标 4.2.1 发展 4.2.2 均发展 4.2.3 增长量均增长量 4.3 动态数列速度分析指标 4.3.1 发展速度均发展速度 4.3.2 增长速度均增长速度 4.3.3 计算和运用速度相关指标应注意的问题 4.4 趋势的测定与预测 4.4.1 趋势测定与预测的意义 4.4.2 间隔扩大法 4.4.3 移均法 4.4.4 方法 4.5 季节变动的测定与预测 4.5.1 按均法 4.5.2 移均趋势剔除法 4.6 用Stata软行趋势的测定 本章知识结构图 思考与练r/>第5章 统计指数 5.1 统计指数概述 5.1.1 统计指数的概念 5.1.2 统计指数的分类 5.1.3 统计指数的作用 5.1.4 统计指数编制中的问题 5.2 统指数的编制方法 5.2.1 简单指数 5.2.2 加权指数 5.2.3 指数的主要应用 5.3 指数体系与因素分析 5.3.1 指数体系 5.3.2 因素分析 5.3.3 量指标变动的因素分析 5.3.4 均指标变动的因素分析 本章知识结构图 思考与练r/>第6章 抽样分布与参数估计 6.1 抽样理由和抽样方法 6.1.1 抽样理由 6.1.2 抽样方法 6.2 抽样误差 6.3 抽样分布 6.3.1 样本均值的抽样分布 6.3.2 中心极限定理 6.3.3 比例的抽样分布 6.4 参数估计 6.4.1 点估计 6.4.2 置信区间估计 6.4.3 体均值的置信区间估计(已知σ时) 6.4.4 体均值的置信区间估计(未知σ时) 6.4.5 比例的置信区间估计 6.5 样本容量的确定 6.5.1 估体均值时样本容量的确定 6.5.2 估体比例时样本容量的确定 本章知识结构图 思考与练r/>第7章 假设检验 7.1 假设检验的概念及分类 7.2 假设检验的五个步骤 7.2.1 第1步：提出原假设和备择假设 7.2.2 第2步：选择显著 7.2.3 第3步：确定检验统计量 7.2.4 第4步：建立决策准则 7.2.5 第5步：做出决策 7.3 几种常见的假设检验 7.3.1 体均值的假设检验 7.3.2 体比例的假设检验 7.3.3 两体均值之差的假设检验 7.3.4 两体比例之差的假设检验 7.4 假设检验决策的风险 7.4.1 假设检验的两类错误 7.4.2 两类错误的关系 7.5 用Stata软行假设检验 7.5.1 单样本t检验的Statar/> 7.5.2 两样本t检验的Statar/> 本章知识结构图 思考与练r/>第8章 方差分析 8.1 F分布 8.2 比较两体的方差 8.3 方差分析引论 8.4 单因素方差分析 8.4.1 单因素方差分析的基本思想 8.4.2 单因素方差分析的基本步骤 8.5 双因素方差分析 8.5.1 问题的提出 8.5.2 无交互作用的双因素方差分析 8.5.3 有交互作用的双因素方差分析 8.6 用Stata软行方差分析 8.6.1 用Stata软行单因素方差分析 8.6.2 用Stata软行双因素方差分析 本章知识结构图 思考与练r/>第9章 一元线回归分析 9.1 相关分析 9.1.1 相关关系的含义 9.1.2 相关关系的分类 9.1.3 相关分析的主要内容 9.1.4 相关关系的测量 9.2 回归分析 9.2.1 回归分析的含义 9.2.2 回归分析的分类 9.2.3 回归分析的主要内容 9.2.4 相关分析与回归分析的关系 9.3 一元线回归模型的假定及系数估计 9.3.1 一元线回归模型及其假定 9.3.2 一元线回归模型回归系数估计 9.4 一元线回归模型的检验 9.4.1 模型估计式检验的必要 9.4.2 模型参数估计值的经济意义检验 9.4.3 回归直线的拟合优度 9.4.4 回归系数的显著检验 9.5 一元线回归模型的预测 9.5.1 点估计 9.5.2 区间估计 9.6 用Stata软行相关分析和回归分析 本章知识结构图 思考与练r/>第10章 多元线回归分析 10.1 多元线回归模型 10.1.1 多元线回归模型及其假定 10.1.2 多元线回归中估计的回归方程 10.1.3 多元线回归模型的回归系数估计 10.2 多元线回归模型的检验 10.2.1 拟合优度检验 10.2.2 回归模型体显著检验：F检验 10.2.3 回归系数的检验 10.3 非线回归模型 10.3.1 对数线模型 10.3.2 半对数模型 10.3.3 倒数模型 10.3.4 函数形式的选择 10.4 交互模型 10.5 多个回归系数的联合检验 10.6 定（虚拟）变量模型 10.7 残差分析 10.7.1 误差项零均值 10.7.2 误差项同方差 10.7.3 误差项无自相关 10.7.4 误差项服从正态分布 10.8 用Stata软件对多元回归的系行检验 本章知识结构图 思考与练r/>参考资料