统计学(中国人民大学统计与精算系列教材)

第1章数据与统计学 11统计学及其应用 111什么是统计学 112统计学的应用 12数据及其来源 121变量与数据 122数据的来源 本书图解：统计方法分类与本书框架 软件应用 思考与练习 第2章用图表展示数据 21类别数据的图表展示 211用频数分布表观察类别数据 212用图形展示类别数据 22数值型数据的图表展示 221用频数分布表观察数据分布 222用图形展示数值型数据 23使用图表的注意事项 本章图解：数据类型与图表展示方法 软件应用 思考与练习 第3章用统计量描述数据 31水平的描述 311平均数 312中位数和分位数 313水平代表值的选择 32差异的描述 321极差和四分位差 322方差和标准差 323变异系数 324标准得分 33分布形状的描述 34数据的综合描述 本章图解：数据分布特征与描述统计量 软件应用 思考与练习 第4章随机变量的概率分布 41什么是概率 42随机变量的概率分布 421随机变量及其概括性度量 422随机变量的概率分布 423其他几个重要的统计分布 43样本统计量的概率分布 431统计量及其分布 432样本均值的分布 433其他统计量的分布 434统计量的标准误差 本章图解：随机变量的概率分布 软件应用 思考与练习 第5章参数估计 51参数估计的基本原理 511点估计与区间估计 512评价估计量的标准 52总体均值的区间估计 521一个总体均值的估计 522两个总体均值之差的估计 53总体比例的区间估计 531一个总体比例的估计 532两个总体比例之差的估计 54总体方差的区间估计 541一个总体方差的估计 542两个总体方差比的估计 55样本量的确定 551估计总体均值时样本量的确定 552估计总体比例时样本量的确定 本章图解：参数估计所使用的分布 软件应用 思考与练习 第6章假设检验 61假设检验的基本原理 611怎样提出假设 612怎样做出决策 613怎样表述决策结果 62总体均值的检验 621一个总体均值的检验 622两个总体均值之差的检验 63总体比例的检验 631一个总体比例的检验 632两个总体比例之差的检验 64总体方差的检验 641一个总体方差的检验 642两个总体方差比的检验 65总体分布的检验 651正态性检验的图示法 652ShapiroWilk和KS正态性检验 本章图解：假设检验的内容框架 软件应用 思考与练习 第7章类别变量分析 71一个类别变量的拟合优度检验 711期望频数相等 712期望频数不等 72两个类别变量的独立性检验 721列联表与χ2独立性检验 722应用χ2检验的注意事项 73两个类别变量的相关性度量 731φ系数和Cramers V系数 732列联系数 本章图解：类别变量分析方法 软件应用 思考与练习 第8章方差分析 81方差分析的基本原理 811什么是方差分析 812误差分解 82单因子方差分析 821数学模型 822效应检验 823多重比较 83双因子方差分析 831数学模型 832主效应分析 833交互效应分析 84方差分析的假定及其检验 841正态性检验 842方差齐性检验 本章图解：方差分析过程 软件应用 思考与练习 第9章一元线性回归 91变量间的关系 911确定变量之间的关系 912相关关系的描述 913关系强度的度量 92一元线性回归模型的估计和检验 921一元线性回归模型 922参数的最小二乘估计 923模型的拟合优度 924模型的显著性检验 93利用回归方程进行预测 931平均值的置信区间 932个别值的预测区间 94回归模型的诊断 941残差与残差图 942检验模型假定 本章图解：一元线性回归的建模过程 软件应用 思考与练习 第10章多元线性回归 101多元线性回归模型 1011回归模型与回归方程 1012参数的最小二乘估计 102拟合优度和显著性检验 1021模型的拟合优度 1022模型的显著性检验 103多重共线性及其处理 1031多重共线性及其识别 1032变量选择与逐步回归 104相对重要性和模型比较 1041自变量的相对重要性 1042模型比较 105利用回归方程进行预测 106哑变量回归 1061在模型中引入哑变量 1062含有一个哑变量的回归 本章图解：多元线性回归的建模过程 软件应用 思考与练习 第11章时间序列预测 111时间序列的成分和预测方法 1111时间序列的成分 1112预测方法的选择与评估 112平稳序列的预测 113趋势序列的预测 1131线性趋势预测 1132非线性趋势预测 114多成分序列的预测 1141Winter指数平滑预测 1142分解预测 本章图解：时间序列预测的程序和方法 软件应用 思考与练习 第12章非参数检验 121单样本的检验 1211中位数的符号检验 1212Wilcoxon符号秩检验 122两个及两个以上样本的检验 1221两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验 1222两个独立样本的MannWhitney检验 1223k个独立样本的KruskalWallis检验 123秩相关及其检验 1231Spearman秩相关及其检验 1232Kendall秩相关及其检验 本章图解：非参数检验方法 软件应用 思考与练习 附录：SPSS和R简介 参考书目

贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年重量教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。

    本书是为大学本科生编写的一本统计学基础教材，可供一个学期（约3学分）的教学使用。全书内容共12章，第2章和第3章介绍数据的描述性分析方法，包括图表的使用和常用统计量的计算与分析方法。第4~6章介绍统计推断的基本原理和方法，包括作为推断理论基础的概率分布及参数估计和假设检验。第7~11章介绍实际中常用的一些统计方法，包括类别变量分析、方差分析、回归分析和时间序列预测等。第12章介绍几种常用的非参数检验方法。 本书特色 本书体现了作者的一贯写作风格，表述简明，强调应用。具体有以下几个特点： 强调统计软件的使用。本书所有例题的计算和分析接近使用统计软件来实现。书中使用了SPSS（190中文版）和R（312版本）两 种软件。其中以SPSS为主，SPSS能够实现的分析均给出SPSS实现结果，对于少数SPSS不能实现的部分内容给出了R的输出结果，并在每章的最后给出了SPSS的详细操作步骤和R的实现程序。同时，在本书最后的附录里给出了两种软件的使用简介。 注重统计思想和方法应用。本书接近避免统计方法的数学推导，并把繁杂的计算交给统计软件来完成，让读者拿出更多精力去理解统计方法的思想和原理。读完本书后你就会发现统计学并不那么难学，而且比你想象的有趣、有用。 体现统计方法之间的逻辑。在每章开头均给出了本章的学习目标，可快速浏览本章的学习要点。在第1章最后以图解方式给出了本书的逻辑框架，其他章的最后均给出了本章的内容框架，以便于读者把握各章节内容的内在联系。 方便教学和学习。每章都配有详细的PPT，并配备书中例题和练习题的电子版数据，方便教师教学和学生学习。 读者对象 本书适用的读者包括：高等院校统计学专业的本科生；经济管理类专业本科生；其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的本科生；具备少量数学知识的其他读者。 致谢 本书是中国人民大学985经费资助项目，特此感谢。 贾俊平 中国人民大学统计学院

本书是一本接近基于SPSS和R实现全部例题计算与分析的统计学教材，每章附录均给出了例题解答的SPSS操作步骤和用到的R程序。全书内容共12章，包括数据的描述性分析方法、推断方法以及实际中常用的一些统计方法等。每章开头均给出了本章的学习目标，最后给出了本章的内容框架。在写法上接近立足于统计应用，避免统计公式的推导，力求通俗易懂。本书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，也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。 本书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，也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

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