第1章 导论1
1.1 统计实践和统计学1
1.1.1 统计实践历史的追溯1
1.1.2 统计学的产生和发展1
1.2 统计与统计学5
1.2.1 统计与统计学的含义5
1.2.2 统计规律性与统计方法8
1.2.3 统计学的分科10
1.2.4 统计学的研究对象及其特点12
1.2.5 统计学的性质13
1.3 统计学的基本范畴13
1.3.1 统计总体、总体单位与样本13
1.3.2 单位标志和单位标志表现15
1.3.3 统计指标与统计指标体系15
1.4 统计学的方法17
1.4.1 大数定律的方法论意义17
1.4.2 统计研究的基本方法17
习题19
第2章 统计数据的收集22
2.1 统计数据的类型22
2.2 统计数据收集的组织形式25
2.2.1 普查25
2.2.2 抽样调查26
2.2.3 统计报表29
2.3 统计数据的收集方法30
2.3.1 观察调查法30
2.3.2 询问调查法31
2.3.3 实验调查法32
2.4 统计数据收集方案设计与问卷设计33
2.4.1 统计数据收集方案设计33
2.4.2 调查问卷及其设计35
2.5 数据质量41
2.5.1 调查误差41
2.5.2 数据质量的检查42
习题42
第3章 统计数据描述44
3.1 统计数据的预处理44
3.1.1 数据的审核45
3.1.2 数据的筛选45
3.1.3 数据的排序45
3.2 品质数据的描述46
3.2.1 频数分布46
3.2.2 相对数频数分布和百分数频数分布47
3.2.3 条形图和饼图47
3.3 定量数据的描述48
3.3.1 定量数据频数分布的编制49
3.3.2 累积分布51
3.3.3 描述定量数据分布的图示52
3.3.4 双变量的二元分布58
3.4 定量数据描述的数值方法59
3.4.1 集中趋势的度量59
3.4.2 离散程度的度量67
3.4.3 偏态和峰度的度量74
习题76
第4章 概率分布81
4.1 随机变量及其分布81
4.1.1 随机事件和随机变量81
4.1.2 离散型随机变量的概率分布82
4.1.3 连续型随机变量的概率分布83
4.1.4 随机变量的数字特征85
4.2 抽样分布88
4.2.1 样本平均数的抽样分布88
4.2.2 样本比例的抽样分布91
4.3 正态分布92
4.3.1 正态分布的概率密度函数92
4.3.2 正态分布函数及其标准化93
4.4 几个重要的概率分布94
4.4.1 分布94
4.4.2 t分布96
4.4.3 F分布97
习题99
第5章 参数估计101
5.1 参数估计的概念101
5.1.1 参数估计的定义及特点101
5.1.2 参数估计的基本概念101
5.2 参数估计基本方法104
5.2.1 点估计104
5.2.2 区间估计108
5.3 总体均值和总体比例的区间估计109
5.3.1 总体均值的区间估计109
5.3.2 总体比例的区间估计112
5.3.3 样本容量的确定112
5.4 两个总体均值和两个总体比例之差的置信区间估计114
5.4.1 两个总体均值之差的区间估计114
5.4.2 两个总体比例之差的区间估计116
习题117
第6章 假设检验121
6.1 假设检验的一般问题121
6.1.1 假设检验的概念121
6.1.2 假设检验中的小概率原理122
6.1.3 假设检验的步骤122
6.1.4 假设检验中的两类错误124
6.2 一个正态总体参数的假设检验125
6.2.1 总体方差已知的均值检验125
6.2.2 总体方差未知的均值检验126
6.2.3 总体比例的假设检验127
6.3 两个正态总体参数的假设检验128
6.3.1 两个总体均值之差的假设检验128
6.3.2 两个总体比例之差的假设检验130
6.4 假设检验中的其他问题131
6.4.1 假设检验与区间估计的关系131
6.4.2 假设检验中的P值132
习题133
第7章 非参数检验135
7.1 非参数检验的含义与特点135
7.1.1 非参数检验的含义135
7.1.2 非参数检验的特点135
7.2 单样本非参数检验136
7.2.1 检验法136
7.2.2 K-S检验法140
7.2.3 符号检验法142
7.2.4 游程检验法144
7.3 两样本非参数检验146
7.3.1 列联表及 独立性检验146
7.3.2 两样本的K-S检验148
7.3.3 符号检验法149
7.3.4 Mann-Whitney-Wilcoxon检验法150
7.4 秩相关分析153
7.4.1 Spea
man 秩相关检验153
7.4.2 Kendall秩相关检验157
习题159
第8章 方差分析164
8.1 单因素方差分析164
8.1.1 方差分析的基本思想164
8.1.2 单因素方差分析的步骤165
8.1.3 单因素方差分析的其他问题169
8.2 无交互作用的双因素方差分析170
8.2.1 双因素方差分析的数据结构170
8.2.2 假设检验171
8.2.3 应用实例172
8.3 有交互作用的双因素方差分析174
8.3.1 有交互作用双因素方差分析的数据结构174
8.3.2　假设检验175
8.3.3 实例分析176
习题177
第9章 相关与回归179
9.1 相关与回归概述179
9.1.1 变量相关的概念179
9.1.2 相关关系的分类180
9.1.3 相关分析的意义181
9.1.4 相关分析与回归分析的主要内容182
9.2 相关关系的测度182
9.3 一元线性回归分析187
9.3.1 回归分析的概念187
9.3.2 一元线性回归模型187
9.3.3 一元线性回归模型拟合优度的评价191
9.3.4 回归方程的估计、预测和应用195
9.4 多元线性回归模型197
9.4.1 多元线性回归模型的确定198
9.4.2 多元线性回归模型的判定系数和估计标准误差199
9.4.3 多元回归模型的显著性检验200
9.4.4 多元回归中的相关分析201
9.4.5 利用多元线性回归方程进行估计和预测203
9.4.6 实例分析203
9.5 曲线回归204
9.5.1 曲线回归分析概述204
9.5.2 能直线化的曲线函数类型205
习题210
第10章 时间序列分析215
10.1 时间序列概述215
10.1.1 时间序列的概念215
10.1.2 时间序列的种类216
10.1.3 编制时间序列的原则216
10.2 时间序列的水平分析指标217
10.2.1 发展水平与平均发展水平217
10.2.2 增减量与平均增减量221
10.3 时间序列的速度分析指标221
10.3.1 发展速度221
10.3.2 增减速度222
10.3.3 平均发展速度和平均增减速度223
10.3.4 计算和运用速度指标应该注意的问题225
10.4 时间序列的分解226
10.4.1 长期趋势预测227
10.4.2 季节变动分析230
10.4.3 循环变动分析235
习题237
第11章 统计指数241
11.1 指数概述241
11.1.1 指数的概念241
11.1.2 指数的作用241
11.1.3 指数的分类242
11.2 综合指数243
11.2.1 综合指数的编制原理243
11.2.2 综合指数的形式244
11.3 平均指数246
11.3.1 平均指数的编制原理246
11.3.2 平均指数的主要形式246
11.3.3 指数体系与指数因素分析250
11.4 指数数列256
11.4.1 指数数列的意义256
11.4.2 指数数列的种类256
11.4.3 特殊运用的不变权数257
11.5 常用的经济指数257
11.5.1 居民消费价格指数和商品零售价格指数257
11.5.2 农副产品收购价格指数259
11.5.3 工业生产指数259
11.5.4 股票价格指数260
习题261
参考文献266
附录267