统计学

出版时间：2008-11-24  出版社：中国人民大学出版社  作者：贾俊平  页数：331  
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前言

统计作为数据分析的一种通用语言，已被越来越多的领域所应用。对很多人而言，掌握统计技术可以在竞争日趋激烈的就业市场中占据优势。统计学作为研究数据的一门科学，为使用者提供了一套获取数据、分析数据并从数据中得出结论的原则和方法。多数人都把统计学作为一门难学的课程来看待，但统计学其实并不像人们想象的那么难，关键是看你怎么学。如果在学习过程中把注意力放在公式上，放在数据的计算过程上，而忽视对统计思想的理解，不仅难以学会，也难以将统计用到实处。这样的学习方法无形中把统计给复杂化了。如果抛开复杂公式的表象，静心想一想，特别是把简单而繁杂的计算过程交给计算机来完成的时候，就会发现统计其实很简单。统计的精髓是使复杂问题简单化，而不是把简单问题复杂化；统计的真谛在于它所体现的思想，在于它所提供的思维方式；学好统计的关键是掌握如何运用统计思维来思考问题，而不是简单地记住那些死的统计知识。本书试图体现作者的这些想法。与前两版相比，第三版有如下变化和新颖之处。第一，首次将部分多元统计方法纳入《统计学》教材。第三版增加了三章新内容，其中两章为多元统计方法，包括主成分分析和因子分析、聚类分析，另一章为非参数检验。这样做的原因有二：一是计算机应用的普及使这些方法的实际应用成为可能，其实也是必然；二是越来越多的读者已经提出了这种要求，一些院校已经将统计教学完全与计算机结合起来，使这些方法的教学和学习都变得容易起来。

内容概要

　　《统计学（第3版）》特点如下：1.增加了部分多元统计方法，如主成分分析、因子分析、聚类分析、非参数检验。2.实现了教材内容与计算机的完全结合。书中例题的解答结合使用了Excel和SPSS两个软件，并给出每种方法的详细操作步骤，使读者能轻松完成统计计算。《统计学（第3版）》可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材使用，也可作为研究生和MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

作者简介

贾俊平，经济学硕士，中国人民大学统计学系副教授。主要著作有：《统计学》、《市场调查与分析》等。

书籍目录

第1章 统计和统计数据1.1 统计及其应用领域1.2 怎样获得统计数据主要术语思考与练习第2章 用图表展示数据2.1 用图表展示定性数据2.2 用图表展示定量数据2.3 合理使用图表主要术语思考与练习第3章 用统计量描述数据3.1 水平的度量3.2 差异的度量3.3 分布形状的度量主要术语思考与练习第4章 概率分布4.1 度量事件发生的可能性4.2 随机变量的概率分布4.3 由正态分布导出的几个重要分布4.4 样本统计量的概率分布主要术语思考与练习第5章 参数估计5.1 参数估计的基本原理5.2 一个总体参数的区间估计5.3 两个总体参数的区间估计5.4 样本量的确定主要术语思考与练习第6章 假设检验6.1 假设检验的基本原理6.2 一个总体参数的检验6.3 两个总体参数的检验主要术语思考与练习第7章 方差分析与实验设计7.1 方差分析的基本原理7.2 单因子方差分析7.3 双因子方差分析7.4 实验设计初步主要术语思考与练习第8章 一元线性回归8.1 变量间的关系8.2 一元线性回归的估计和检验8.3 利用回归方程进行预测8.4 用残差检验模型的假定主要术语思考与练习第9章 多元线性回归9.1 多元线性回归模型9.2 拟合优度和显著性检验9.3 多重共线性及其处理9.4 利用回归方程进行预测9.5 虚拟自变量的回归主要术语思考与练习第10章 时间序列预测10.1 时间序列的组成要素10.2 时间序列预测的程序10.3 平滑法预测10.4 趋势预测10.5 自回归模型预测10.6 多成分序列的预测主要术语思考与练习第11章 主成分分析和因子分析11.1 主成分分析11.2 因子分析主要术语思考与练习第12章 聚类分析12.1 聚类分析的基本原理12.2 层次聚类12.3 K-均值聚类主要术语思考与练习第13章 非参数检验13.1 单样本的检验13.2 两个及两个以上样本的检验13.3 秩相关及其检验主要术语思考与练习附录1 解读指数附录2 用Excel生成概率分布表参考书目

章节摘录

第1章 统计和统计数据1.1　统计及其应用领域每个人都离不开统计，了解一些统计学知识对每个人都是必要的。比如，在外出旅游时，你需要关心一段时间内的详细天气预报；在投资股票时，你需要了解股票市场价格的信息，了解某只特定股票的有关财务信息；在观看足球比赛时，除了关心进球的多少外，你还要知道各支球队的技术统计；等等。要正确阅读并理解统计数据，就需要具备一些统计学知识。　　1.1.1 统计学研究什么1.什么是统计学在你的工作或管理中，总会面对各种各样的数据。你需要分析这些数据，从中得出某些结论以帮助你作出决策。统计就是用来处理数据的，它是关于数据的一门学问。统计学提供的是一套有关数据收集、数据处理、数据分析的方法。概括地讲，统计学（statistics）是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计分析数据所用的方法大体上可分为描述统计（descriptive statistics）和推断统计（inferential statistics）两大类。描述统计是研究数据收集、处理和描述的统计学方法。其内容包括如何取得研究所需要的数据，如何用图表形式对数据进行处理和展示，如何通过对数据的综合、概括与分析，得出所关心的数据的特征。推断统计则是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法，内容包括参数估计和假设检验两大类。参数估计是利用样本信息推断所关心的总体特征，假设检验则是利用样本信息判断对总体的某个假设是否成立。比如，从一批灯泡中随机抽取少数几个灯泡作为样本，测出它们的使用寿命，然后根据样本灯泡的平均使用寿命估计这批灯泡的平均使用寿命，或者是检验这批灯泡的使用寿命是否等于某个假定值，这就是推断统计要解决的问题。

媒体关注与评论

书评本书简明易懂，注重于对统计方法的阐述，结合大量的实际数据和实例说明统计方法的特点、应用条件和适用场合。强调计算机的应用，对大部分统计方法都给出了用Excel进行计算和分析的步骤，可以使学生利用各章学习的方法，通过计算机实现其计算和分析任务，这不仅可减轻学习的计算负担，也可以提高其运用统计方法分析和解决问题的能力。本书配备教学与学习辅助光盘，内容包括教学PowerPoint、习题、教学项目案例等，并与Excel完全链接，操作方便。

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