统计学是高等院校管理类有关专业的一门必修课。《统计学(第3版)/普通高等教育经济管理类专业规划教材》一书系统地阐述了统计学的基本原理和方法,加强了统计推断的内容,也增加了新的内容,使之既符合国际惯例,又符合我国的实际情况。全书共13章,包括概论、数据的收集与整理、数据分析特征的度量、抽样与参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、多元回归模型、非参数统计、统计指数、时间序列分析、投入产出分析、统计监测预警与决策。
第3版前言
第2版前言
第1版前言
第1章 概论
1.1 统计学概述
1.2 统计学的基本概念
1.3 统计工作过程
1.4 统计指标体系
1.5 统计方法的普适性
小结
思考题
作业题
第2章 数据的收集与整理
2.1 数据的类型
2.2 数据的收集
2.3 数据的误差
2.4 数据的预处理
2.5 数据的统计分组与频数分布
2.6数据的展示
小结
思考题
作业题
附录2.1 非数值型数据频数分布的编制
附录2.2 数值型数据频数分布的编制
第3章 数据分布特征的度量
3.1 集中趋势的度量
3.2 离散程度的度量
3.3 偏度与峰度的度量
小结
思考题
作业题
统计学
目录
第4章 抽样与参数估计
4.1 抽样与抽样误差
4.2 抽样分布
4.3 参数估计的一般问题
4.4 一个总体参数的区间估计
4.5 两个总体参数的区间估计
4.6样本容量的确定
小结
思考题
作业题
第5章 假设检验
5.1 假设检验方法论
5.2 总体均值的假设检验
5.3 总体比率的假设检验
5.4 总体方差的假设检验
小结
思考题
作业题
附录5.1 使用Excel进行假设检验
附录5.2 使用SPSS进行假设检验
第6章 方差分析
6.1 方差分析的基本问题
6.2 单因素方差分析
6.3 双因素方差分析
小结
思考题
作业题
附录6.1 使用Excel进行假设检验
附录6.2 使用SPSS进行假设检验
第7章 相关与回归分析
7.1 相关分析
7.2 回归分析概述
7.3 一元线性回归模型的参数估计
7.4 一元线性回归模型的统计检验
7.5 一元线性回归分析的应用
小结
思考题
作业题
附录SPSS的一元线性回归分析
第8章 多元线性回归模型
8.1 多元线性回归模型的参数估计
8.2 多元线性回归模型的统计检验
8.3 多元线性回归分析的预测
8.4 多元线性回归模型中假设条件的验证与处理
8.5 非线性回归模型的建立和估计
小结
思考题
作业题
附录统计分析软件SPSS的应用
第9章 非参数统计
9.1 非参数统计概述
9.2 单样本非参数检验
9.3 两个相关样本的非参数检验
9.4 两个独立样本的非参数检验
小结
思考题
作业题
第10章 统计指数
10.1 统计指数的基本概念
10.2 综合指数
10.3 加权平均数指数
10.4 平均指标指数
10.5 指数体系
10.6几种常用的经济指数
小结
思考题
作业题
第11章 时间序列分析
11.1 时间序列的概念和种类
11.2 时间序列的指标分析
11.3 时间序列的因素分析
11.4 随机时间序列分析
小结
思考题
作业题
第12章 投入产出分析
12.1 投入产出分析的基础
12.2 全国实物型产品投入产出模型
12.3 全国价值型产品投入产出模型
12.4 企业投入产出分析
小结
思考题
作业题
第13章 统计监测预警与决策
13.1 统计监测
13.2 统计预警
13.3 统计决策
小结
思考题
作业题
参考文献
2.统计学的特点
(1)数量性。任何事物(或现象)都是质与量的统一。事物的质即本质,它决定了某一事物与其他事物的区别;事物的量即表现为数量多少、水平高低,以及数量关系。量变到质变是事物变化的普遍规律。统计学所研究的是事物的数量方面,它通过各种统计方法描述和推断事物总体的数量特征、数量关系和量变到质变的数量界限,揭示事物在数量方面显示出来的质的规律性。这是统计学最突出的特点。
(2)具体性。统计学不同于数学。数学研究的数字是抽象的数,以及它们的运算规律,而统计学所研究的数量是具有质的规定性的事物(或现象)量,以及它们显示出来的事物质的规律性。如2010年远大企业的工业增加值为10000万元,它告诉我们,数值10000反映了远大企业工业增加值的内容,以价值量万元为单位,并且它是远大企业2010年的工业增加值。也就是说,10000这个数字在数学中是有意义的,但在统计学中是没有意义的。同样,10000万元、工业增加值为10000、工业增加值为10000万元、企业工业增加值为10000万元、2010年工业增加值为10000万元等都是没有意义的。因此,具体性是指除数字外,还要有说明该数字所表示的内容、所指的时间(或时点)、所指的空间以及计量单位和计算方法,这些称为统计指标的构成要素。只有这样具备全部构成要素的统计数字,才有意义。
(3)总体性。统计学所研究的是客观事物(或现象)的数量方面。具体地讲,它是把客观事物作为一个总体来认识其数量特征,而不是认识客观事物总体中的某个部分的数量特征,这就是统计学的总体性。例如,要调查远大企业职工的工资水平,指的是认识远大企业全部职工这一总体的工资总水平或平均水平,而不是指认识远大企业中某一位职工或某些职工的工资水平或平均水平。在实际中,总体性体现为要把认识(研究)对象作为一个整体来描述、揭示或推断它的数量特征。
3.统计学的方法
统计学的方法是指统计学研究和认识客观事物(或现象)总体数量方面的各种方法。从研究主体来看,与其他诸多科学研究需要经历定性分析、资料搜集、整理、分析的过程一样,统计学的研究也需要经历这样的过程,并且把这一过程划为四个阶段:统计设计、统计调查、统计整理、统计分析。从总体上讲,统计学的基本方法有大量观察法、分组法、综合指标法、统计推断法。
(1)大量观察法。为了达到认识客观事物(或现象)总体数量特征的目的,必须对现象总体包含的足够多的单位进行调查。通过对大量单位的调查,排除个别的、偶然的非本质的因素影响,显示出现象普遍的、决定性的特征和规律。这种通过统计调查,搜集大量、足够多的单位资料的方法称为大量观察法。从这里我们应看到,在实际中,考虑到调查的经济性和时效性,往往不进行全面调查,而使用非全面调查(对无限总体来说,只能使用非全面调查)。但调查很少的单位(小量观察)是不足以认识客观事物的数量特征及其规律的。这是统计规律所特有的性质。那么调查多少单位才是大量观察呢?这取决于总体内在的变异、调查精度和不同调查方法的要求。
(2)分组法。认识客观事物(或现象)及其内在的差异是统计学的一项重要内容。对复杂现象进行调查取得大量的数字资料,就要根据统计研究的任务和现象的内在特点,将被研究的现象划分为性质不同的各个组,称为统计分组。通过分组揭示了复杂现象及其内在的差异。分组法是贯穿于整个统计工作中的一个重要方法