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应用统计学(第二版) 版权信息
- ISBN：9787030728784
- 条形码：9787030728784 ; 978-7-03-072878-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
应用统计学(第二版) 内容简介
本书系统介绍应用统计学的基本理论与基本方法，涵盖描述统计、概率论基础以及推断统计三个经典模块。具体内容包括数据的搜集、数据的处理与展示、数据分布特征的描述和度量、随机事件及其概率、条件概率与独立性、随机变量及其分布、数字特征、抽样分布与大样本理论、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与线性回归分析、经典时间序列分析以及指数理论。
应用统计学(第二版) 目录
目录
前言
**版前言
第1章 绪论 1
1.1 统计学的概念与性质 1
1.2 统计学的产生与发展 3
1.3 统计学的基本方法与应用 5
1.4 统计学的基本术语 7
1.5 变量与数据的分类 10
1.6 统计软件简介 12
第2章 数据的搜集 15
2.1 数据的来源 15
2.2 调查方案与组织形式 16
2.3 随机抽样与非随机抽样 18
2.4 数据的搜集方法 22
2.5 调查问卷编制 23
2.6 数据的误差与控制 26
2.7 Excel操作 27
第3章 数据的整理与显示 30
3.1 数据的审核与预处理 31
3.2 数据的分组 33
3.3 数据的显示 39
3.4 Excel操作 45
第4章 数据分布特征的度量 54
4.1 集中趋势的度量 54
4.2 离散程度的度量 63
4.3 数据分布几何特征的度量 71
4.4 数据分布特征的综合分析 73
4.5 Excel操作 74
第5章 随机事件及其概率 81
5.1 随机事件 82
5.2 随机事件的概率 87
5.3 古典概型 91
5.4 条件概率 93
5.5 事件的独立性 99
第6章 随机变量及其分布 105
6.1 随机变量 105
6.2 离散型随机变量 107
6.3 随机变量的分布函数 113
6.4 连续型随机变量 117
6.5 随机变量的数字特征 126
6.6 Excel操作 136
第7章 抽样分布与大样本理论 144
7.1 总体与样本 144
7.2 样本统计量 146
7.3 抽样分布 147
7.4 大样本理论 153
第8章 参数估计 161
8.1 点估计 161
8.2 区间估计 169
8.3 一个总体参数的区间估计 171
8.4 两个总体参数的区间估计 178
第9章 假设检验 187
9.1 假设检验思想与表述 188
9.2 检验形式与检验过程 192
9.3 一个总体参数的假设检验 196
9.4 两个总体参数的假设检验 202
9.5 Excel操作 207
第10章 方差分析 214
10.1 基本概念和术语 215
10.2 单因素方差分析 217
10.3 无交互作用的双因素方差分析 220
10.4 存在交互作用的双因素方差分析 223
10.5 Excel操作 224
第11章 一元回归分析 229
11.1 线性相关分析 229
11.2 一元线性回归模型 234
11.3 回归直线的拟合优度 238
11.4 一元回归模型的统计检验 242
11.5 回归统计报告解析及模型评价 246
11.6 估计与预测 248
11.7 非线性回归模型的线性化 250
11.8 Excel操作 252
第12章 多元回归分析 256
12.1 多元线性回归模型 256
12.2 多元回归模型的统计检验 259
12.3 统计报告解析及模型评价 261
12.4 Excel操作 263
第13章 时间序列分析 266
13.1 时间序列的描述性分析 267
13.2 时间序列的构成 272
13.3 时间序列的预测 286
第14章 统计指数 290
14.1 统计指数概述 290
14.2 总指数的编制 292
14.3 指数体系与因素分析 297
14.4 几种常见的经济指数 299
参考文献 303
附录常用统计表 305
附表1 标准正态分布表 305
附表2 t分布临界值表 307
附表3 χ2分布临界值表 309
附表4 F分布临界值表 310
附表5 泊松分布概率值表 314
前言
**版前言
第1章 绪论 1
1.1 统计学的概念与性质 1
1.2 统计学的产生与发展 3
1.3 统计学的基本方法与应用 5
1.4 统计学的基本术语 7
1.5 变量与数据的分类 10
1.6 统计软件简介 12
第2章 数据的搜集 15
2.1 数据的来源 15
2.2 调查方案与组织形式 16
2.3 随机抽样与非随机抽样 18
2.4 数据的搜集方法 22
2.5 调查问卷编制 23
2.6 数据的误差与控制 26
2.7 Excel操作 27
第3章 数据的整理与显示 30
3.1 数据的审核与预处理 31
3.2 数据的分组 33
3.3 数据的显示 39
3.4 Excel操作 45
第4章 数据分布特征的度量 54
4.1 集中趋势的度量 54
4.2 离散程度的度量 63
4.3 数据分布几何特征的度量 71
4.4 数据分布特征的综合分析 73
4.5 Excel操作 74
第5章 随机事件及其概率 81
5.1 随机事件 82
5.2 随机事件的概率 87
5.3 古典概型 91
5.4 条件概率 93
5.5 事件的独立性 99
第6章 随机变量及其分布 105
6.1 随机变量 105
6.2 离散型随机变量 107
6.3 随机变量的分布函数 113
6.4 连续型随机变量 117
6.5 随机变量的数字特征 126
6.6 Excel操作 136
第7章 抽样分布与大样本理论 144
7.1 总体与样本 144
7.2 样本统计量 146
7.3 抽样分布 147
7.4 大样本理论 153
第8章 参数估计 161
8.1 点估计 161
8.2 区间估计 169
8.3 一个总体参数的区间估计 171
8.4 两个总体参数的区间估计 178
第9章 假设检验 187
9.1 假设检验思想与表述 188
9.2 检验形式与检验过程 192
9.3 一个总体参数的假设检验 196
9.4 两个总体参数的假设检验 202
9.5 Excel操作 207
第10章 方差分析 214
10.1 基本概念和术语 215
10.2 单因素方差分析 217
10.3 无交互作用的双因素方差分析 220
10.4 存在交互作用的双因素方差分析 223
10.5 Excel操作 224
第11章 一元回归分析 229
11.1 线性相关分析 229
11.2 一元线性回归模型 234
11.3 回归直线的拟合优度 238
11.4 一元回归模型的统计检验 242
11.5 回归统计报告解析及模型评价 246
11.6 估计与预测 248
11.7 非线性回归模型的线性化 250
11.8 Excel操作 252
第12章 多元回归分析 256
12.1 多元线性回归模型 256
12.2 多元回归模型的统计检验 259
12.3 统计报告解析及模型评价 261
12.4 Excel操作 263
第13章 时间序列分析 266
13.1 时间序列的描述性分析 267
13.2 时间序列的构成 272
13.3 时间序列的预测 286
第14章 统计指数 290
14.1 统计指数概述 290
14.2 总指数的编制 292
14.3 指数体系与因素分析 297
14.4 几种常见的经济指数 299
参考文献 303
附录常用统计表 305
附表1 标准正态分布表 305
附表2 t分布临界值表 307
附表3 χ2分布临界值表 309
附表4 F分布临界值表 310
附表5 泊松分布概率值表 314
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应用统计学(第二版) 节选
第1章绪论 “十四五”中国经济实现良好开局 在刚刚过去的2021年，中国沉着应对百年变局和世纪疫情，社会经济持续平稳发展，经济增速在全球主要经济体中名列前茅，实现“十四五”规划良好开局，为世界经济的恢复做出了重大贡献。 经济较快增长。国内生产总值（GDP）达1143670亿元，经济总量迈上新台阶，按不变价格计算，比上年增长8.1%，高于6%以上的预期目标。 就业总体稳定。经济持续恢复发展，就业优先政策显效，新就业形态蓬勃发展，推动2021年我国城镇新增就业1269万人，完成1100万人以上的预期目标。全国城镇调查失业率平均为5.1%，低于5.5%左右的预期目标。 消费价格温和上涨。2021年居民消费价格比上年上涨0.9%，低于3%左右的预期目标。 国际收支基本平衡。2021年末，我国外汇储备余额为32502亿美元，连续8个月保持在3.2万亿美元以上，稳居世界**。 居民收入增长与经济增长基本同步。2021年，全国居民人均可支配收入比上年实际增长8.1%，两年平均增长5.1%，与经济增长基本同步，达到居民收入稳步增长的要求。 单位GDP能耗下降。初步核算，2021年单位GDP能耗比上年下降2.7%，接近降低3%左右的预期目标。 粮食产量再创新高。2021年，全国粮食总产量13657亿斤，达到1.3万亿斤以上的预期目标。 本章简要介绍统计学的概念与性质、统计学的产生与发展、统计学的基本方法与应用，以及统计学的一些基本术语。 1.1统计学的概念与性质 1.1.1统计与统计学 “统计”一词源于德语“statistik”。在不同的场合，“统计”具有三种不同的含义，即统计活动、统计资料和统计学。 1.统计活动 统计活动又称为统计工作，是指收集、整理和分析统计数据，并探索数据的内在数量规律性的过程。 2.统计资料 统计资料又称为统计数据，即在统计活动过程中获得的所有资料的总称。统计资料表现为各种反映自然现象和社会经济现象数量特征的试验数据、调查数据、统计图表、数据分析报告、政府统计公报、统计年鉴等各种数字、文字等资料。广义的统计资料还包括可数字化的数据，包括声音、图像、视频等音像资料。 3.统计学 统计学是在统计实践活动的基础上产生并逐步发展起来的一门科学。在统计学的发展和演变过程中，一些研究者对统计学给出了多种不同版本的定义。韦伯斯特国际词典第3版对统计学概念作了如下简明的阐述：“统计学是一门收集、分析、解释和提供数据的科学换言之，统计学研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以帮助人们正确认识客观世界的数量规律，是一门方法论科学。 统计工作、统计资料和统计学相互依存，相互联系，共同构成了完整的“统计”体系。统计资料是统计工作的成果，统计学是对统计工作实践过程的理论概括和科学总结，统计学的发展和研究成果是支持和推动统计工作创新的原动力。 1.1.2统计学的性质和特点 如上所述，统计学是研究客观现象总体数量方面的方法论科学。作为方法论科学的统计学，不仅适用于对自然现象数量方面的研究和分析，同样适用于对社会经济现象数量方面的研究和分析。 在统计实践活动中，人们不仅要面对确定性现象的数量问题，还要面对不确定现象（即随机现象）的数量问题。随机现象的特点是：人们虽然知道这种现象过去的状况，但其未来的发展不能完全确定。例如，某种新产品投放市场后受消费者欢迎的程度、对某个房地产项目投资后的获利情况、股票的未来价格等，这些都是不确定的随机现象。所谓不确定，只是对一次或少数几次观察或试验而言。当我们在相同条件下进行大量观察时，随机现象就会呈现出某种规律，即随机现象具有统计规律性。揭示随机现象的统计规律是统计学研究的核心问题。 从对统计学研究对象的考察分析，可对统计学的主要性质和特点概括如下。 1.数量性 数字是统计的语言，统计数据是客观事物量的反映。统计学的主要任务是处理和分析数据，所以数量性是统计学研究对象的基本性质和特点之一。 2.群体性 群体性也称为总体性，即研究对象应包含不止一个个体（元素），单个个体不需要做统计分析。统计学的数量研究是对客观现象的群体中普遍存在的事实进行观察和分析，从而得出反映现象总体的数量特征。例如，要了解某地区贫困人口的生活现状，就不能局限于对个别贫困户的访问，要着眼于该地区贫困人口这个群体，继而对整个地区居民的人均收入、贫困人口的比例以及贫富差距等方面进行系统的考察。 3.变异性 变异性也称为随机性，即随机现象的不确定性及群体中个体之间的差异性。一般情况下，统计学研究面对的群体（总体）各单位的特征表现存在差异，这些差异往往并不是事先可以预知的，例如股票的价格和成交量每天都不相同。面对这样的随机现象，如何通过存在差异的数据揭示出总体数据的统计分布规律，归纳和概括出其共同特征，就成为统计学研究的重要任务。 4.现实性 统计学所研究的是社会经济或自然现象在时间、地点和既定条件下的具体数量关系，是对统计工作实践过程的理论概括和科学总结，具有显著的时空特点和现实意义。统计学不能离开事物的质去孤立地研究事物的量，研究现象数量的目的在于认识和揭示现实世界事物的本质及其变化规律。 1.2统计学的产生与发展 1.2.1统计学的产生 统计学形成于19世纪中叶，它的产生主要源于国势学、政治算术和概率论三个学术流派。 国势学产生于17～18世纪的德国。从17世纪中叶起，在德国兴起的国势学派用记述的方法研究一国的地理、人口、财政、军事、政治、法律制度等方面的问题。18世纪中期，哥廷根大学教授阿亨瓦尔（G.Achenwall）首次提出了“统计学”这一名词，并将其定义为国家显著事项的学问。*初的“统计”主要是文字记载，后来才涵盖了数字和图表。 政治算术发源于英国伦敦，产生于17世纪中叶。英国是较早利用数字对人口、经济等方面进行记载和推断的国家。格朗特（J.Graunt）于1662年首次发表了对人口出生率研究的结果，并观察到一切疾病和事故在全部死亡原因中占有稳定的百分比。与格朗特同时代的英国经济学家威廉 配第（W.Petty）在其著作《政治算术》中，运用观察和数量分析等方法对社会经济现象进行研究，为统计学的发展开辟了广阔的前景。威廉 配第等学者引入的国民收入估算方法，对经济学和统计学的发展具有重大的意义。这一派学者没有使用“统计学”这一术语，而是用“政治算术”来表明其研究的特色，因而被称为政治算术学派。 概率论起源于对赌博中输赢问题的研究。1713年，瑞士数学家雅各布 伯努利（J.Bernoulli）的《推测术》问世，标志着概率论作为一种理论初具雏形。之后，概率的古典定义、乘法法则、正态分布、先验概率等理论相继问世，概率论逐渐发展成一门独具特色的数学分支。 将上述三方面成果融为一体而创立了统计学的学者是比利时统计学家阿道夫*凯特莱（A.Quetelet）。他研究了天文与气象方面的统计资料，其后又利用统计数字研究植物界和人类社会。他以概率论作为理论基础，用大量观察和综合平均的方法来研究众多现实问题，进而将概率论、国势学、政治算术融合为具有现代意义的数理统计学。 1.2.2统计学的发展 统计学的发展大致划分为如下三个阶段。 **阶段：统计学的初创阶段。从17世纪中叶开始到19世纪末，经历了200多年的漫长时间，逐渐形成了描述统计和概率论的基本体系。 第二阶段：统计推断方法体系基本确定的阶段。从20世纪初“小样本（分布”方法的问世，到40年代末“统计决策函数”与“序贯抽样”的提出，经历了近30年的时间。在这个阶段，估计理论、大样本理论、方差分析、非参数方法、时间序列分析、随机过程等方面的研究都获得了重大进展，推断统计理论迅速发展，概率论体系日臻完善。 第三阶段：统计方法与应用研究全面发展的阶段。从20世纪50年代起，统计学在计算机科学和信息论等现代科学技术的影响下，新的研究领域层出不穷，产生了多元统计分析、现代时间序列方法、人工智能等众多统计学新分支。在这个阶段，统计应用领域的不断拓展进一步促进了统计方法的创新。 从理论研究的发展趋势看，统计学日益凸显出交叉学科的性质，统计学将会不断出现新的分支。在理论与方法的创新上，统计学对现代数学的需求日益增大。在数据处理的手段上，统计学对计算机和数字网络技术的依赖日益增强。 从方法应用与技术推广的未来趋势看，统计学应用的范围将日益广泛，研究的对象将日益繁多。政治学、历史学、法学、文学等“非数据”人文学科，也已经在逐步地应用统计方法进行研究和分析所面临的问题。数据挖掘技术以及大数据分析技术的应用前景也很广阔。与经典统计学并驾齐驱的贝叶斯统计学在统计推断、经济预测、管理决策等领域将继续显示其强大的生命力，必将成为统计实践中的有力工具。 1.3统计学的基本方法与应用 1.3.1统计工作的基本环节 统计工作的全过程包括以下四个基本环节。 1.统计设计 根据所要研究问题的性质，基于相关学科理论的指导，制定统计指标、指标体系和统计分类，给出统一的概念和标准，提出收集、整理和分析数据的方案与工作计划等。统计设计是整个统计研究的前期工程。做好统计设计不仅需要统计学一般理论和方法的指导，而且要求设计者具备相关的学科知识，对所要研究的问题本身具有深刻的认识。例如，要设计一套能够较好地评价企业经营状况的统计体系与方案，设计者不仅要掌握一些统计方法，还必须具备企业经营管理的经验和一定的理论素养。 2.数据收集 经过统计设计，形成方案之后，就可以进入收集统计数据的程序。统计数据的收集有两种基本方法：试验方法和社会调查方法。对于大多数自然科学和工程技术的研究，一般通过有控制的科学试验获得数据，即可以采用试验方法。对于社会经济现象的研究，一般无法进行重复试验，要取得相关数据，就必须在总体中选取足够多的单位进行调查或观察。如何科学地进行调查是统计学研究的重要内容。 3.数据整理与分析 统计数据的收集完成之后，还必须对原始数据进行整理、加工和分析。 数据整理是指根据统计研究的任务与要求，对搜集来的各种原始资料进行科学的分类和汇总，为统计分析提供系统化、条理化的综合资料的工作过程。统计资料整理在统计工作中处于中间阶段，它是统计调查的继续，是统计分析的前提，起着承前启后的作用。 数据分析是指应用适当的统计方法对经过整理的数据进行系统的研究，从中获得有价值的信息或形成某些结论的研究过程。统计分析能够有效地将数据、情况、问题、建议等融为一体，是发挥统计的信息、咨询、管理、监督和决策功能的重要内容。 4.统计资料的积累、开发与应用 统计数据经过整理和分析，就形成了相关的统计资料。统计研究的目的在于认识客观现象的数量规律，所以统计资料的提供并不是统计研究的终结。对于已经公开的统计资料，可以进一步加工，结合相关的实质性学科的理论知识进行分析和利用。如何更好地将统计资料和统计方法应用于各个研究领域，也是统计学研究的一个重要方面。 1.3.2统计学的基本方法 1.描述统计方法 描述统计也称统计描述，是指对采集的数据进行登记、审核、整理、归类及图表显示，在此基础上计算出各种能反映研究对象数量特征的综合指标，经过归纳分析得到各种有用的统计信息。通过统计描述，可以对所研究对象的数据分布规律有一个基本的认识和直观的了解。 统计描述是统计研究的基础，它为统计推断、统计咨询及统计决策提供必要的依据。统计描述也是对客观事物认识不
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