统计学原理

四、调查时间 14
五、调查的组织实施 14
第三节 数据搜集的方法 14
一、数据的搜集方法 14
二、问卷的设计 16
第四节 统计数据的质量与类型 22
一、统计数据的质量 22
二、统计数据的误差 22
三、统计数据质量的检查与要求 24
四、数据的类型 25
思考与练习 28
第三章 数据的预处理与分组整理 30
第一节 统计数据的预处理 30
一、数据的审核 30
二、数据的筛选 30
三、数据的排序 30
第二节 数据的分组 31
一、单一标志的分组 31
二、两标志的交叉分组 36
思考与练习 37
第四章 数据特征的统计量描述 38
第一节 数据集中趋势的测度 38
一、平均数 38
二、中位数 42
三、众数 44
四、算术平均数、中位数和众数的 关系 44
第二节 数据离散程度的测度 45
一、极差与四分位差 45
二、方差与标准差 46
三、离散系数 48
第三节 数据分布形状的度量 49
一、偏态系数 49
二、峰度系数 50
附：描述数据特征的统计量的计算与应用 51
一、用Excel计算 51
二、用SPSS软件计算 51
思考与练习 52
第五章 数据资料的图形显示 54
第一节 定性数据的统计图示 54
一、条形图与柱形图 54
二、帕累托图 55
三、饼图 55
四、环形图 56
第二节 数值型数据的统计图示 57
一、直方图 57
二、折线图 58
三、曲线图 59
四、茎叶图 59
五、箱线图 61
六、雷达图 62
第三节 统计图应用中的几个问题 63
一、合理使用统计图 63
二、统计图的绘制实现 65
思考与练习 66
第六章 统计指标与多指标综合评价 67
第一节 统计指标的概念 67
一、统计指标的概念 67
二、统计指标的形成 67
三、统计指标的主要类型 69
第二节 指标体系与多指标综合评价 71
一、指标体系 71
二、多指标综合评价方法 72
思考与练习 74
第二部分 单一指标的统计推断
第七章 概率抽样方法与抽样分布 76
第一节 随机变量的概率分布 76
一、随机变量 76
二、离散型随机变量的概率分布 76
三、连续型随机变量的概率分布 79
第二节 概率抽样方法 85
一、基本概念 85
二、简单随机抽样 85
三、分层抽样 86
四、等距抽样 87
五、整群抽样 88
六、多阶段抽样 89
第三节 总体、样本与抽样分布 89
一、总体分布 89
二、样本分布 89
三、抽样分布 90
四、中心极限定理 91
第四节 常用的抽样分布 91
一、样本均值 的抽样分布 91
二、样本比例p的抽样分布 93
三、样本方差的抽样分布 94
四、两个样本均值之差的抽样分布 94
五、两个样本比例之差的抽样分布 95
六、两个样本方差比的抽样分布 95
思考与练习 96
第八章 参数估计 97
第一节 样本估计量 97
一、总体参数与样本估计量 97
二、评价估计量的标准 97
第二节 区间估计的基本思想 99
一、点估计与区间估计 99
二、区间估计的基本思想 100
第三节 一个总体参数的区间估计 101
一、总体均值的区间估计 102
二、总体比例的区间估计 104
三、总体方差的区间估计 105
第四节 两个总体参数的区间估计 105
一、两个总体均值差的区间估计 106
二、两个总体比例差的区间估计 109
三、两个总体方差比的区间估计 109
第五节 样本容量的确定 110
一、影响样本容量的主要因素 110
二、估计总体均值时样本容量的确定 111
三、估计总体比例时样本容量的确定 112
思考与练习 113
第九章 参数的假设检验 115
第一节 假设检验的基本问题 115
一、假设检验的基本概念 115
二、假设检验的基本步骤 117
三、假设检验中的两类错误 118
四、假设检验结论的解读 119
第二节 一个总体参数的假设检验 119
一、关于总体均值的假设检验 119
二、关于总体比例的假设检验 123
三、关于总体方差的假设检验 124
第三节 两个总体参数的假设检验 125
一、两个总体均值 之差的检验 125
二、两个总体比例P之差的假设检验 130
三、两个总体方差 之比的假设检验 131
思考与练习 132
第三部分 变量之间关系的统计推断
第十章 方差分析 135
第一节 方差分析的基本原理 135
一、问题的提出 135
二、方差分析的原理及应用条件 136
三、方差分析中的基本概念 137
第二节 一元单因素方差分析 138
一、数据结构形式 138
二、数据分析与计算步骤 138
三、关系强度的测量与多重比较 141
四、方差分析的软件操作与实现 142
第三节 双因素方差分析 144
一、双因素方差分析及类型 144
二、无交互作用的双因素方差分析 145
三、有交互作用的双因素方差分析 147
四、双因素方差分析的软件操作与实现 149
五、包含协变量的多因子方差分析 150
思考与练习 151
第十一章 列联分析与对应分析 153
第一节 交叉分组与列联表 153
一、交叉分组 153
二、列联表 153
第二节 变量独立性的检验与相关测量 155
一、 检验统计量 155
二、变量独立性检验 155
三、列联表中变量的相关度测量 157
四、应用中的准则 158
第三节 对应分析 158
一、对应分析的原理 159
二、对应分析计算机实现与输出结果解读 159
三、对应分析应用——失业原因与教育程度关系分析 162
思考与练习 166
第十二章 相关与回归分析 168
第一节 相关分析 169
一、相关关系 169
二、相关关系的描述——散点图 170
三、相关程度的测定——相关系数的计算 171
第二节 线性回归分析 176
一、线性回归模型 176
二、模型参数估计 177
三、回归系数的含义 178
四、回归方程的评价与检验 179
五、利用回归方程进行预测 183
第三节 可线性化的非线性回归 185
一、可线性化的非线性回归模型 185
二、主要模型及参数估计 185
第四节 相关与回归分析应用中的几个问题 188
一、建立回归模型的基本过程 188
二、解释变量的确定与筛选方法 189
三、带有定性解释变量的回归模型 190
四、回归分析应用——交通事故状况
与机动车情况相关分析 191
五、回归分析应用——交通事故损失影响因素的回归分析 193
思考与练习 197
第四部分 时间数列分析与预测
第十三章 时间数列的描述性分析 201
第一节 时间数列及其种类 201
一、时间数列 201
二、编制时间数列的基本原则 201
三、时间数列的种类 202
第二节 时间数列的水平特征分析 202
一、发展水平 202
二、平均发展水平 203
三、增长量 205
四、平均增长量 205
第三节 时间数列的速度特征分析 206
一、发展速度 206
二、增长速度 207
三、平均发展速度与平均增长速度 207
思考与练习 209
第十四章 时间数列的构成与预测 210
第一节 时间数列的构成要素与模式 210
一、时间数列的构成要素 210
二、时间数列的构成模式 211
第二节 时间数列的长期趋势与预测分析 214
一、长期趋势的确定——时间数列的修匀 214
二、长期趋势模型的建立——趋势线配合 216
三、长期趋势模型的选择 222
第三节 时间数列的季节变动分析 222
一、包含有季节变动的时间数列构成模型 223
二、季节指数的计算 223
第四节 复合型时间数列的分析与预测 226
思考与练习 227
第五部分 统计聚类与数据降维
第十五章 聚类分析和判别分析 230
第一节 统计聚类分析 230
一、聚类的基本思想 230
二、距离与相似性度量 232
三、聚类的基本方法 237
第二节 判别分析 243
一、判别分析的基本思路 243
二、判别分析的基本模型 244
三、判别分析的SPSS实现 244
思考与练习 248
第十六章 主成分与因子分析 250
第一节 主成分分析 250
一、主成分分析的降维思路 251
二、主成分分析的一般模型 252
第二节 因子分析 253
一、因子分析的目的 253
二、因子旋转 254
三、因子得分 255
四、主成分和因子分析的一些注意事项 255
五、因子分析的SPSS实现与输出结果解读 256
第三节 应用案例：我国工业企业经济效益评价 260
思考练习题 265
附录 常用统计表 266
参考文献 276