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第1章 绪论1

1.1　统计学的性质1

1.2　统计学在管理中的应用2

1.3　统计学方法的分类3

1.3.1　描述统计学3

1.3.2　推断统计学3

1.4　统计学的基本概念3

1.4.1　总体和样本3

1.4.2　总体参数和样本统计量4

1.5　统计学的发展5

1.5.1　古典统计学时代5

1.5.2　近代统计学时代5

1.5.3　现代统计学时代6

本章小结6

关键术语7

习题7

2.2　统计数据的计量与类型8

2.1　统计数据收集的意义8

第2章　数据收集方法8

2.2.1　统计数据的计量9

2.2.2　统计数据的类型9

2.2.3　统计变量10

2.3　统计数据的来源10

2.3.1　直接来源10

2.3.2　间接来源15

2.4　统计数据的误差16

2.5　企业数据收集过程17

本章小结18

关键术语18

习题18

案例研究19

第3章　描述数据的图表方法20

3.1　数据描述的意义及分类20

3.2　定量数据的图标描述20

3.2.1　定量数据整理20

3.2.2　单变量定量数据的图形描述22

3.2.3　多变量定性数据的图形描述27

3.3　定性数据的图表描述32

3.3.1　定性数据的整理32

3.3.2　单变量定性数据的图形描述34

3.3.3　多变量定性数据的图形描述39

本章小结43

关键术语44

习题44

4.1.1　数值平均数47

第4章　描述统计中的测度47

4.1　数据分布的集中趋势测度47

4.1.2　位置平均数52

4.1.3　众数、中位数与均值的比较58

4.2　数据分布的离散趋势测度59

4.2.1　极差59

4.2.2 四分位差60

4.2.3 平均差60

4.2.4　方差与标准差61

4.2.5　相对位置和相对离散程度的度量63

4.3　数据分布的形状测度64

4.3.1　分布偏态测度64

4.3.2　分布峰态测度66

4.4　用Exce1计算描述统计量67

本章小结69

关键术语69

习题69

案例研究72

第5章　概率与概率分布73

5.1　概率及其运算73

5.2　全概率公式、贝叶斯公式和事件的独立性75

5.2.1　全概率公式76

5.2.2　贝叶斯公式77

5.3　离散型随机变量的概率分布78

5.3.1　伯努利分布80

5.3.2　二项分布80

5.3.5　泊松分布81

5.3.6 多项分布81

5.3.4　超几何分布81

5.3.3　几何分布81

5.4　连续型随机变量的概率分布82

5.4.1 正态分布83

5.4.2　指数分布84

5.4.3　均匀分布84

5.4.4　伽玛分布85

5.4.5 贝塔分布85

5.4.6　x2分布86

5.4.7　T分布87

5.4.8　F分布88

软件应用88

本章小结91

关键术语91

习题92

案例研究94

第6章　抽样分布和参数点估计96

6.1　X的抽样分布与中心极限定理96

6.2　其他抽样分布99

6.3　参数点估计101

6.3.1　矩估计法102

6.3.2　极大似然估计法102

6.4　点估计的评价准则104

6.4.1　无偏性104

6.4.2　有效性105

6.4.3　一致性105

软件应用105

关键术语107

本章小结107

习题108

案例研究110

第7章　参数的区间估计112

7.1 区间估计的概念和原理112

7.1.1 区间估计的基本原理112

7.1.2　区间估计的步骤113

7.2　总体均值的区间估计114

7.2.1　单一总体均值的区间估计（方差已知或大样本）114

7.2.2　单一总体均值的区间估计（小样本且方差未知）115

7.2.3　两个总体均值之差的区间估计117

7.3　总体比例的区间估计120

7.3.1　单一总体比例的区间估计121

7.3.2　两个总体比例之差的区间估计121

7.4　总体方差的区间估计123

7.5　样本容量的确定123

7.5.1　估计总体均值时样本容量的确定124

7.5.2　估计总体比例时样本容量的确定124

软件应用125

7.5.4　估计两个总体比例之差时样本容量的确定125

7.5.3　估计两个总体均值之差时样本容量的确定125

本章小结128

关键术语129

习题129

案例研究130

第8章　假设检验133

8.1　假设检验的原理133

8.1.1　假设检验的基本原理133

8.1.2　假设检验的步骤134

8.1.3　假设检验中的两类错误137

8.1.4　假设检验中的P值138

8.1.5　单侧检验139

8.2　总体均值的假设检验140

8.2.1　σ已知的情况下总体均值的假设检验141

8.2.2　σ未知、大样本的情况下总体均值的假设检验141

8.2.3　σ未知、小样本的情况下总体均值的假设检验142

8.3　总体比例的假设检验143

8.3.1　单一总体比例的假设检验143

8.3.2　两个总体比例之差的假设检验143

8.4.1　单一总体方差的假设检验144

8.4　总体方差的假设检验144

8.4.2　两个总体方差比的假设检验145

8.5　两个总体均值差的假设检验147

8.5.1　？，？已知，或大样本的情况147

8.5.2　？，？未知，且小样本的情况148

8.5.3　配对样本149

软件应用150

本章小结155

习题156

关键术语156

案例研究159

第9章 方差分析161

9.1　方差分析的基本思想162

9.1.1　方差分析的原理162

9.1.2　F分布（F distribution）162

9.2　单因素方差分析163

9.2.1　单因素方差分析的步骤163

9.2.2　单因素方差分析的多重比较166

9.3　双因素方差分析168

软件应用171

本章小结174

关键术语174

习题175

案例研究178

第10章　x2分布和列联表180

10.1　x2分布与拟合优度检验180

10.1.1　x2统计量与x2分布180

10.1.2　拟合优度检验182

10.2　列联表与两变量独立性检验185

10.2.1　列联表185

10.2.2　独立性检验188

10.3　列联表与多个比例相等的检验189

软件应用190

本章小结194

关键术语195

习题195

案例研究197

第11章 相关与回归分析200

11.1　变量间的统计关系200

11.1.1　变量相关的概念200

11.1.2　相关系数（coefficient of correlation）202

11.1.3　对相关系数的显著性检验203

11.1.4　决定系数204

11.1.5　相关分析与回归分析的区别205

11.2　一元线性回归205

11.2.1　一元线性回归的概念205

11.2.2　参数β0和β1的最小二乘估计206

11.2.3　残差分析207

11.2.4 回归方程的显著性检验（总体显著性检验）208

11.2.5 回归系数的显著性检验210

11.2.6　预测标准误差210

11.2.7 回归方程在估计和预测中的应用211

11.2.8 相关系数、决定系数和预测标准误差三者的关系214

11.3　多元线性回归214

11.3.1 多元线性回归的概念和方法214

11.3.2　对多元回归模型的评估217

11.4　可线性化的非线性回归220

软件应用222

本章小结226

关键术语226

习题227

案例研究230

第12章 时间序列分析与预测232

12.1　时间序列分析概述232

12.1.2　时间序列的组成因素与模型233

12.1.1 时间序列及其分类233

12.2　平稳时间序列平滑与预测235

12.2.1　移动平均法236

12.2.2　指数平滑法238

12.3　有趋势序列的最小二乘法预测模型239

12.3.1　线性趋势模型239

12.3.2　二次曲线趋势模型242

12.3.3　指数趋势模型243

12.3.4　使用第一、第二、百分数差异法选择模型245

12.4　有趋势序列的自回归预测模型246

12.5　季节因素分析249

12.5.1 季节因素分析的目的249

12.5.2　季节因素分析的方法250

12.5.3　季节因素的调整253

12.6　循环因子分析254

12.6.1　循环波动及其分析目的254

12.6.2　循环波动的分析方法254

软件应用257

习题262

关键术语262

本章小结262

案例研究264

第13章　指数266

13.1　指数的概念和分类266

13.1.1　指数的概念266

13.1.2　指数的分类267

13.2　个体指数268

13.3　综合指数268

13.3.1　不加权综合指数268

13.3.2　加权综合指数：拉氏指数和帕氏指数269

13.4　平均指数272

13.4.1　加权算术平均法编制数量指标指数272

13.4.2　加权调和平均法编制质量指标指数273

13.5.1　指数体系概念和应用274

13.5.2　指数体系的因素分析274

13.6　常用价格指数278

13.6.1　消费价格指数278

13.6.2　零售价格指数280

13.6.3　股票价格指数281

本章小结283

关键术语283

习题283

案例研究285

第14章　聚类分析288

14.1　聚类分析概述288

14.2　距离和相似系数289

14.2.1　变量测量尺度的类型289

14.2.2　样品间亲疏程度的测度289

14.3　类间距离计算方法291

14.3.1　最短距离连接法291

14.3.2　最长距离连接法292

14.3.3　类间平均距离连接法292

14.3.6　离差平方和法293

14.4.1　层次聚类分析概述293

14.4　层次聚类分析法293

14.3.7　中位数法293

14.3.4　类内平均距离连接法293

14.3.5　重心聚类法293

14.4.2　层次聚类分析具体步骤294

14.4.3 用SPSS进行层次聚类分析基本操作步骤和输出结果分析294

14.4.4　SPSS层次聚类分析操作的其他常用选项297

14.5　快速聚类分析301

14.5.1　快速聚类分析概述301

14.5.2　快速聚类分析具体分析步骤301

14.5.3　SPSS快速聚类分析基本操作步骤和输出结果分析302

14.5.4　SPSS快速聚类分析操作的其他常用选项304

14.6　聚类分析的实例分析306

14.6.1　背景介绍306

14.6.2　操作步骤及结果解析306

14.6.3　聚类分析的注意事项312

本章小结313

关键术语313

习题314

案例研究315

第15章　因子分析317

15.1 基本概念317

15.1.1　因子分析概述317

15.1.2　因子分析模型318

15.2　因子分析的基本步骤320

15.2.1　判断原始变量是否适合进行因子分析320

15.2.2　提取公因子和确定公因子数目321

15.2.3　公因子的命名解释323

15.2.4　计算因子得分324

15.3　SPSS实现因子分析的操作步骤324

15.4　因子分析的实例分析327

15.4.1　背景介绍327

15.4.2　操作步骤及结果解析328

关键术语338

15.4.3　实例分析小结338

本章小结338

习题339

案例研究340

参考文献342

13.5　指数体系974