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| 內容簡介： |
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应用统计学》这本教材，迎合了信息化时代的特点，旨在从实际统计软件操作出发，提高同学在应用和分析能力。编者希望同学们通过本教材的学习掌握多种统计学分析方法，并会运用软件更科学更有效地分析、解释各种现象，进而可以用所学的方法解决实际问题，学以致用。这些方法涵盖了统计学主要的知识领域，包括描述统计、参数估计、假定检验、方差分析、回归等。编者更希望同学在信息爆炸的未来掌握信息数据筛选、处理、分析、凝练的手段，让这些信息数据为我所用，通过信息的分析辨认真伪，明晓世理，避免在信息浪潮中随波逐流，迷茫失措。
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| 目錄：
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□□章 绪论
□□节 统计学与统计数据 002
一、统计数据（data） 002
二、统计学（statistics） 003
三、统计研究的过程 005
四、统计学的产生和发展 006
五、统计学在商务和经济管理中的应用 008
第二节 统计学中的基本概念 010
一、总体和样本 010
二、参数和统计量 010
三、数据的类型 010
第三节 常用统计软件介绍 012
一、SPSS软件概述 012
二、其他软件 012
【本章小结】 014
【本章习题】 014
第二章 数据搜集和预处理
□□节 数据收集 019
一、数据来源分类 020
二、从数据采集的具体手段分类 021
三、基于网络的新方法 024
第二节 数据的预处理和软件操作 026
一、数据收集的技巧和数据审查 026
二、利用软件快速剔除 027
三、数据预处理及软件操作 028
四、数据的转化及软件实现 036
五、数据的编码和录入 039
【本章小结】 043
【本章习题】 043
第三章 数据探索和特征描述
□□节 集中趋势统计量及软件操作 047
一、数据类型描述 047
二、集中趋势（数据的中心）的描述 051
第二节 偏离程度的描述和计算 060
一、离散程度的描述 060
二、偏度和峰度 064
三、离散程度的软件操作 066
第三节 描述统计的图形生成及软件操作 070
一、箱体图 070
二、直方图 072
三、茎叶图 074
【本章小结】 075
【本章习题】 078
第四章 参数估计
□□节 参数估计及软件实现 082
一、参数估计原理 082
二、总体均值的估计 085
第二节 总体比例和方差的区间估计 097
一、总体比例的参数估计 097
二、总体方差的参数估计 101
【本章小结】 106
【本章习题】 108
第五章 假设检验
□□节 假设检验概述 112
一、假设检验的基本思想 112
二、假设检验中两种类型的错误 113
三、假设检验的步骤 115
四、检验功效 119
五、检验的p值 120
第二节 单个总体的参数假设检验 123
一、总体均值的检验 123
二、总体方差的假设检验 132
三、总体比例的检验 136
第三节 两个总体的参数检验 138
一、两个总体均值之差的检验 138
二、两个总体比率之差的检验 149
三、两个总体方差比的检验 150
【本章小结】 151
【本章习题】 154
第六章 方差分析
□□节 方差分析的原理和单因素方差分析 160
一、方差分析的原理 160
二、单因素方差分析过程 165
三、SPSS实现单因素方差分析 172
第二节 双因素方差分析 176
一、双因素方差分析的软件操作 176
二、双因素方差分析的计算逻辑 187
三、有交互作用的双因素方差分析的计算逻辑 190
【本章小结】 193
【本章习题】 196
第七章 线性回归分析方法及其软件实现
□□节 一元线性回归 200
一、线性回归的含义 200
二、回归的种类 203
三、定义直线回归方程式 204
四、回归方程式的软件操作和参数解释 207
第二节 多元线性回归 215
一、多元线性回归的概念 215
二、多元线性回归的软件操作 217
三、自变量个数与模型质量的关系 219
四、线性关系的检验 221
五、回归系数的检验 222
六、共线性和模型选择方法 225
【本章小结】 231
【本章习题】 234
第八章 非线性回归模型
□□节 常用的非线性回归模型 238
一、非线性回归模型与线性回归 238
二、常用非线性回归模型及其特点 239
三、非线性回归模型估计 243
四、相关指数 244
五、非线性回归在SPSS中的实现 245
第二节 Logistic回归模型介绍 260
一、二分类变量Logistic回归模型
（Binay Logistic egession model） 260
二、二分类变量Logistic回归模型的性质和特征 262
三、利用计算机处理Logistic回归模型 263
【本章小结】 270
【本章习题】 270
第九章 时间序列分析
□□节 时间序列的分类 273
一、时间序列的定义 273
二、时间序列分类 274
第二节 时间序列的构成要素 278
一、时间序列的影响因素 278
二、时间序列分解模型 279
三、影响因素分析 280
第三节 平稳时间序列分析与预测 286
一、预测精度 286
二、平稳时间序列 287
三、平稳时间序列的预测 288
第四节 非平稳时间序列分析与预测 293
一、时间序列的分解 293
二、趋势模型的预测 294
三、具有季节效应模型的预测 295
四、具有循环趋势的预测 299
【本章小结】 299
【本章习题】 300
第十章 统计指数
□□节 统计指数及其种类 301
一、统计指数概述 301
二、统计指数分类 302
三、指数编制中的问题 304
第二节 综合指数 305
一、指数编制方法 305
二、简单指数 306
三、加权指数 308
第三节 常用统计指数介绍 315
一、消费价格指数 315
二、工业生产指数 319
三、股票价格指数 320
【本章小结】 321
【本章习题】 322
附 录
附录1：Excel 常用统计函数 324
附录2：检验量表格 330
一、左侧Z检验表格 330
二、Z右侧检验表格 331
三、t值检验表格 333
四、卡方检验 334
五、F检验 335
附录3：学习资料下载 337
一、微信公众号 337
二、课程微视频 337
三、数据文件 338
附录4：参考文献 338
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| 內容試閱：
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前 言
人类社会进步的源动力是知识的积累。哲学中的经验主义（Empiricism）学派指的就是人类的知识主要来自感知经历，通过经历的累积凝结成了知识。这种经验主义获取知识的过程正是符合统计学收集数据，分析数据，解释数据从而累积为经验和知识的逻辑过程。可以说统计学是人类获取知识和积累知识的重要手段，正因为在漫漫历史长河中人类不断趋利避害，积累经验才成就了今天的辉煌。
随着科技的不断进步，大数据互联网 等理念不断融入日常生活中，数据收集过程正以□□□□的速度大幅跃进，数据的数量倍增，质量也更有保障。另外，随着计算机技术的发展，数据分析也取得了长足的进步，新版本的统计软件可以在很短的时间内处理更多更复杂的统计计算，阻碍统计学发展的瓶颈被一一突破。如今，数据处理与分析已经成为现代社会不可或缺的技能，无论在经济规划、科学研究还是在商业发展、日常生活中，数据分析技术已经广泛渗透至各个领域。
本书迎合了信息化时代的特点，旨在从实际统计软件操作出发，提高同学的应用和分析能力。编者希望同学们通过本书的学习掌握多种统计学分析方法，并学会运用软件更科学更有效地分析、解释各种现象，进而可以用所学的方法解决实际问题，学以致用。编者更希望同学在信息爆炸的未来掌握信息数据筛选、处理、分析、凝练的手段，让这些信息数据为我所用，通过信息的分析辨认真伪，避免在信息浪潮中随波逐流，迷茫失措。
本书主要面向管理专业学生。教材的编写主要遵循三个原则：□□，从实践中学习。本课程大幅度加强软件操作的讲解，理想的上课环境是计算机房或者学生自带电脑。第二，语言精练。对复杂的概念逻辑精练归纳，尽量用简明达意的语言讲述。第三，鼓励学生思考。教材引入大量案例思考形式的问题，把问题留给学生，让学生设身处地去思考对策。本书与其他统计学教材相比有三个特色：
□□，软件多样化。与其他重理论、轻实践的教材相比，本书提供了大量软件操作练习题。这些软件包括SPSS，Excel 统计分析库，MiniTab，R语言等。其中R语言作为免费的开源软件更适合学生获取。丰富的插件，完善的功能和全球范围的沟通支持平台也促使R语言突飞猛进，成为全球主流的统计开发语言。为此本书特用一个章节介绍R语言的操作和应用。由于本书加入了大量的软件操作内容，编者更推荐在计算机房等环境下使用本书授课，这样可以获得更佳的学习效果。
第二，注重思考和解释。本书与一般的统计学教材不同，不再以公式和计算作为学习重点，对于类似公式推导、例题演算等笔算内容点到为止。本书更侧重于培养学生统计建模能力和对结果分析、解释的能力。其原因是人类笔算能力十分有限，处理数据量略大的计算时耗时耗力，而且容易出错，而这些计算工作完全可以交给计算机软件处理，过程便捷，结果精确。编者也期望学生将学习的重心放在思考问题和解决问题上，不需要在背公式和计算上耽误精力。
第三，解决问题。本书中列举大量实际问题，以例题和案例等形式出现。其目的是让学生直接面对真实的问题，运用所学的方法解决问题，思考分析结果，进而寻求更佳的解决方案。这些案例中使用的数据大部分是真实数据，与其他教材中凑变量、代公式的模式完全不同。通过这种案例形式的解决问题培训，学生可以更好地掌握所学的知识，在未来生活中用所学的方法建立统计模型，分析并解决问题。
这套教材由东华大学旭日工商管理学院统计学教研组主编。本书还配有微信公众号和微视频讲解，欢迎广大学生和教师关注和订阅。如有疑问也可以在微信公众号中提出，编者会尽量回答。编者水平有限，书中错误和疏漏在所难免，敬请同学和老师提出宝贵意见，编者一定认真听取并作改进和修订。
感谢同学和老师采用本书，感谢出版社的大力支持
陈磊、王满、王维红
2016年于东华大学
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