應用統(tǒng)計學

定　價：￥35.00

作　者：	賈俊平，譚英平主編
出版社：	人民大學出版社
叢編項：	MBA精品課程系列教材
標　簽：	社會學方法

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ISBN：	9787300097183	出版時間：	2008-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	257	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　統(tǒng)計作為數(shù)據(jù)分析的一種有效工具，已廣泛應用于生產(chǎn)、生活和科學研究的各個領(lǐng)域，成為各學科領(lǐng)域研究者和實際工作者的必備知識。本書主要包括描述統(tǒng)計、推斷統(tǒng)計、多元統(tǒng)計和非參數(shù)統(tǒng)計等主要方法。寫法上完全立足于統(tǒng)計應用，力求通俗易懂，每種方法都從實際問題人手進行討論，盡可能避免對統(tǒng)計方法原理的闡述和公式的推導。書中的例題通常直接給出計算機的輸出結(jié)果，而對軟件程序的操作步驟和相關(guān)公式均放在每章后面的附錄里。本書的寫作思想結(jié)合了作者多年的統(tǒng)計教學實踐，并特邀著名統(tǒng)計學家吳喜之教授審閱。改變了傳統(tǒng)的教材編寫思路，以說明統(tǒng)計思想為主，淡化統(tǒng)計公式和統(tǒng)計計算，側(cè)重于統(tǒng)計應用。本書可作為高等院校MBA和研究生教材，對廣大實際工作者也極具參考價值。

作者簡介

　　賈俊平，中國人民大學統(tǒng)計學院副教授。研究方向：統(tǒng)計方法在經(jīng)濟各領(lǐng)域的應用、統(tǒng)計教學方式和方法。主要著作有：《統(tǒng)計學》、《描述統(tǒng)計》、《工商管理統(tǒng)計》、《市場調(diào)查與分析》等。主持研究的“非統(tǒng)計學專業(yè)本科公共基礎(chǔ)課——統(tǒng)計學教學改革”項目獲2001年國家級教學成果二等獎、2001年北京市教學成果一等獎。2001年榮獲北京市經(jīng)濟技術(shù)創(chuàng)新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼優(yōu)秀教師獎等。

圖書目錄

第1章統(tǒng)計能為你做些什么？
1.1 統(tǒng)計無處不在
1.1.1 每個人都離不開統(tǒng)計
1.1.2 幾乎所有的領(lǐng)域都要用統(tǒng)計
1.2 統(tǒng)計研究什么？
1.3 統(tǒng)計能做什么和不能做什么？
1.3.1 統(tǒng)計幫助你分析數(shù)據(jù)
1.3.2 統(tǒng)計不能解決你的所有問題
1.3.3 統(tǒng)計的誤用與濫用
1.4 怎樣獲得數(shù)據(jù)？
1.4.1 變量與數(shù)據(jù)
1.4.2 怎樣得到一個樣本?
本章附錄
習題

第2章用圖表和統(tǒng)計量看數(shù)據(jù)
2.1 用圖表描述數(shù)據(jù)
2.1.1 用圖表展示定性數(shù)據(jù)
2.1.2 用圖表展示定量數(shù)據(jù)
2.2 用統(tǒng)計量描述數(shù)據(jù)
2.2.1 用一個值概括一組數(shù)據(jù)
2.2.2 找出數(shù)據(jù)彼此之間的差別
2.2.3 數(shù)據(jù)分布的形狀
本章附錄
本章主要公式
習題

第3章用概率分布描述隨機變量
3.1 度量事件發(fā)生的可能性
3.2 隨機變量的概率分布
3.2.1 隨機變量及其概括性度量
3.2.2 離散型概率分布
3.2.3 連續(xù)型概率分布
3.3 由正態(tài)分布導出的幾個重要分布
3.3.1 χ2分布
3.3.2 t分布
3.3.3 F分布
3.4 樣本統(tǒng)計量的抽樣分布
3.4.1 樣本均值的抽樣分布
3.4.2 其他統(tǒng)計量的抽樣分布
3.4.3 統(tǒng)計量的標準誤差
本章附錄
本章主要公式
習題

第4章用樣本推斷總體
4.1 怎樣進行推斷？
4.1.1 用估計量估計總體參數(shù)
4.1.2 用什么方法進行估計？
4.1.3 用什么樣的估計量去估計？
4.2 估計總體參數(shù)
4.2.1 總體均值的估計
4.2.2 總體比例的估計
4.2.3 總體方差的估計
4.3 檢驗總體假設(shè)
4.3.1 怎樣提出假設(shè)？
4.3.2 依據(jù)什么作出決策？
4.3.3 總體均值的檢驗
4.3.4 總體比例的檢驗
4.3.5 總體方差的檢驗
本章附錄
本章主要公式
習題

第5章分類變量對數(shù)值變量的影響
5.1 方差分析解決什么問題？
5.1.1 比較均值是否相同
5.1.2 從誤差分析入手
5.1.3 在什么樣的前提下分析？
5.2 考慮一個分類變量的影響
5.2.1 只考慮一個因子
5.2.2 關(guān)系有多強？
5.3 考慮兩個分類變量的影響
5.3.1 不考慮交互作用
5.3.2 考慮交互作用
本章附錄
本章主要公式
習題

第6章利用變量間的關(guān)系進行預測
6.1 變量之間有什么樣的關(guān)系？
6.1.1 用散點圖描述變量間的關(guān)系
6.1.2 用相關(guān)系數(shù)度量關(guān)系強度
6.1.3 在總體中也存在這樣的關(guān)系嗎？
6.2 建立變量之間的數(shù)學表達式
6.2.1 涉及一個自變量的線性回歸
6.2.2 涉及多個自變量的線性回歸
6.3 擬合效果的度量和回歸檢驗
6.3.1 回歸方程擬合得好嗎？
6.3.2 因變量與自變量之間有線性關(guān)系嗎？
6.4 所有自變量都有必要放進模型中嗎？
6.4.1 自變量之間相關(guān)對模型有什么影響？
6.4.2 剔除不必要的自變量
6.4.3 模型有多好？
6.5 用自變量預測因變量
6.6 含有定性自變量的回歸
本章附錄
本章主要公式
習題

第7章用少數(shù)變量代表多個變量
7.1 主成分分析
7.1.1 主成分分析的基本思想是什么?
7.1.2 如何選擇主成分?
7.1.3 怎樣解釋主成分?
7.2 因子分析
7.2.1 什么是因子分析?
7.2.2 怎樣解釋因子分析結(jié)果?
7.2.3 幾點說明
本章附錄
本章主要公式
習題

第8章把對象分成不同的類別
8.1 聚類分析
8.1.1 按什么來聚類?
8.1.2 怎樣度量距離遠近?
8.1.3 分層聚類法
8.1.4 K均值聚類法
8.1.5 幾點說明
8.2 判別分析
8.2.1 判別分析有什么不同?
8.2.2 距離判別法
8.2.3 Fisher判別法
8.2.4 逐步判別法
本章附錄
本章主要公式
習題

第9章根據(jù)過去的模式預測未來
9.1 時間序列的組成要素
9.2 時間序列預測的程序
9.2.1 確定時間序列的成分
9.2.2 選擇預測方法并進行評估
9.3 平滑法預測
9.4 趨勢模型預測
9.4.1 線性趨勢預測
9.4.2 非線性趨勢預測
9.4.3 自回歸模型預測
9.5 多成分序列的預測
9.5.1 季節(jié)性多元回歸預測
9.5.2 分解預測
本章附錄
本章主要公式
習題

第10章不依賴于分布的檢驗
10.1 關(guān)于非參數(shù)檢驗
10.1.1 什么時候選擇非參數(shù)檢驗?
10.1.2 預備知識
10.2 單樣本的非參數(shù)檢驗
10.2.1 符號檢驗
10.2.2 Wilcoxon符號秩檢驗
10.3 兩樣本的非參數(shù)檢驗
10.3.1 兩獨立樣本的Wilcoxon(MannWhitney)秩和檢驗
10.3.2 匹配樣本的中位數(shù)檢驗
10.3.3 Spearman秩相關(guān)檢驗
習題
附錄各章練習題答案
參考書目