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第1章 绪论1

1.1 统计与统计学1

1.1.1 统计的内涵1

1.1.2 统计学的重要性2

1.1.3 统计学的分科3

1.1.4 统计学与其他学科的关系4

1.1.5 统计工作的基本职能5

1.2 统计学的产生与发展6

1.2.1 古典统计学时期6

1.2.2 近代统计学时期7

1.2.3 现代统计学时期8

1.2.4 统计在我国的发展8

1.3 统计学的若干基本概念9

1.3.1 统计数据的类型及来源9

1.3.2 总体与样本10

1.3.3 参数与统计量11

1.3.4 标志与指标12

1.3.5 变量及其分类13

1.3.6 变量的测量水平13

1.4 统计工作的过程15

1.5 常用的统计分析软件17

1.6 统计学的学习20

小结21

关键词21

思考题22

习题22

实验题23

参考文献23

第2章 描述性统计25

2.1 数据的预处理25

2.1.1 数据的审核25

2.1.2 数据的筛选26

2.1.3 数据的排序26

2.1.4 数据的分组27

2.2 数据的位置特征33

2.2.1 平均数33

2.2.2 中位数35

2.2.3 众数38

2.2.4 平均数、中位数与众数的比较41

2.3 数据的离散特征43

2.3.1 极差43

2.3.2 四分数间距43

2.3.3 方差与标准差45

2.3.4 平均绝对离差46

2.3.5 变异系数47

2.3.6 数据离散特征的比较48

2.4 分布的形态特征49

2.4.1 偏倚程度49

2.4.2 高陡程度51

2.5 样本数据的图形描述52

2.5.1 茎叶图52

2.5.2 五数概括与箱线图57

2.5.3 相关关系与散点图61

2.5.4 P-P图和Q-Q图65

小结69

关键词70

思考题71

习题71

实验题73

参考文献76

第3章 参数估计与假设检验78

3.1 估计与检验概述78

3.1.1 估计与检验的基本概念78

3.1.2 常用分布介绍82

3.2 总体参数的点估计86

3.2.1 矩估计法86

3.2.2 极大似然法88

3.2.3 估计量的评价90

3.3 区间估计92

3.3.1 区间估计的基本概念92

3.3.2 总体均值的置信区间95

3.3.3 总体方差的置信区间97

3.3.4 总体比例的置信区间98

3.3.5 两总体均值之差的置信区间99

3.3.6 两总体方差之比的置信区间101

3.4 假设检验103

3.4.1 显著性检验与P值检验103

3.4.2 一个总体均值的假设检验107

3.4.3 一个总体比例的假设检验110

3.4.4 一个总体方差的假设检验111

3.4.5 两个总体均值的假设检验113

3.4.6 两个总体方差的假设检验115

3.5 Bayes估计与检验117

3.5.1 Bayes公式118

3.5.2 验前分布120

3.5.3 Bayes点估计126

3.5.4 Bayes区间估计130

3.5.5 Bayes假设检验131

小结134

关键词135

思考题136

习题137

实验题138

参考文献139

第4章 方差分析140

4.1 基本概念和原理140

4.1.1 方差分析的基本概念140

4.1.2 方差分析的基本原理144

4.2 单因素方差分析145

4.2.1 单因素方差分析模型145

4.2.2 固定效应模型146

4.2.3 多重比较154

4.2.4 方差分析模型的检验158

4.2.5 随机效应模型160

4.3 无交互作用的双因素方差分析163

4.3.1 双因素方差分析模型163

4.3.2 固定效应模型165

4.3.3 随机效应模型和混合效应模型175

4.4 有交互作用的双因素方差分析180

4.4.1 固定效应模型180

4.4.2 随机效应模型和混合效应模型187

4.5 试验设计概述195

4.5.1 试验设计的基本概念和原则195

4.5.2 随机化完全区组设计196

4.5.3 因子设计199

小结200

关键词201

思考题202

习题202

实验题206

参考文献207

第5章 回归分析210

5.1 一元线性回归210

5.1.1 一元线性回归模型210

5.1.2 一元线性回归模型参数的求解212

5.1.3 最小二乘参数估计的性质214

5.1.4 回归参数的方差215

5.1.5 一元线性回归模型的检验216

5.1.6 回归模型假设的检验221

5.1.7 一元回归预测225

5.2 多元线性回归226

5.2.1 多元线性回归模型226

5.2.2 多元线性回归模型参数的求解228

5.2.3 最小二乘参数估计的性质231

5.2.4 多元线性回归模型的检验234

5.2.5 多元线性回归模型假设的检验237

5.2.6 多重共线性问题245

5.2.7 多元回归预测247

5.3 非线性回归模型248

5.3.1 Logistic回归249

5.3.2 其他非线性回归模型254

小结259

关键词260

思考题261

习题261

实验题266

参考文献267

第6章 时间序列分析269

6.1 时间序列的基本概念269

6.1.1 时间序列的定义及分类269

6.1.2 时间序列的编制原则273

6.1.3 时间序列的影响因素273

6.2 时间序列的指标分析274

6.2.1 时间序列的水平指标275

6.2.2 时间序列的速度指标281

6.3 时间序列的分解285

6.3.1 时间序列的分解模型285

6.3.2 长期变动趋势的分析286

6.3.3 季节变动的分析294

6.3.4 循环变动的分析301

6.3.5 不规则变动的分析302

6.4 时间序列的预测303

6.4.1 趋势外推法303

6.4.2 移动平均法305

6.4.3 指数平滑法310

6.4.4 预测方法的评价313

小结314

关键词315

思考题316

习题316

实验题318

参考文献319

第7章 统计指数320

7.1 统计指数概述320

7.1.1 统计指数的概念320

7.1.2 统计指数的性质和作用322

7.1.3 统计指数的种类324

7.2 指数的编制327

7.2.1 综合指数的编制327

7.2.2 平均指数的编制330

7.2.3 平均指标指数的编制333

7.3 指数体系和因素分析336

7.3.1 指数体系的概念336

7.3.2 综合指数的因素分析337

7.3.3 平均指标指数的因素分析341

7.3.4 指数数列342

7.4 价格统计指数343

7.4.1 居民消费价格指数和商品零售价格指数343

7.4.2 股票价格指数344

7.5 综合评价指数346

7.5.1 综合评价的基本过程346

7.5.2 单项指标的标准化方法347

7.5.3 综合评价指数的综合方法349

7.5.4 权重的确定方法349

7.5.5 社会发展综合评价指数351

小结353

关键词354

思考题355

习题355

实验题356

参考文献357

第8章 统计调查358

8.1 统计调查概述358

8.1.1 统计调查的基本要求358

8.1.2 数据的来源359

8.1.3 统计数据的误差360

8.1.4 统计调查的流程362

8.2 统计调查的实施364

8.2.1 组织方式364

8.2.2 统计调查方法371

8.3 统计表373

8.3.1 统计表的作用374

8.3.2 统计表的设计374

8.3.3 统计表的分类376

8.4 调查问卷380

8.4.1 调查问卷及问题的分类380

8.4.2 量表设计381

8.4.3 问卷的基本结构383

8.4.4 问卷设计的原则384

8.4.5 问卷设计流程387

8.5 信度与效度分析389

8.5.1 信度389

8.5.2 效度394

8.5.3 信度和效度的关系396

8.6 统计整理397

小结406

关键词407

思考题408

习题408

实验题410

参考文献410

第9章 抽样技术412

9.1 抽样概述412

9.1.1 抽样的相关概念412

9.1.2 总体参数与样本参数415

9.1.3 抽样分布416

9.1.4 抽样误差418

9.2 简单随机抽样419

9.2.1 简单随机抽样的基本概念419

9.2.2 简单随机抽样的实施方法421

9.2.3 不放回简单随机抽样的参数估计424

9.2.4 放回简单随机抽样的参数估计430

9.2.5 简单随机抽样的设计效应431

9.2.6 简单随机抽样的样本量确定431

9.3 分层抽样435

9.3.1 分层抽样与分层随机抽样435

9.3.2 分层随机抽样的相关符号说明437

9.3.3 分层随机抽样的参数估计438

9.3.4 分层随机抽样的样本量分配442

9.3.5 事后分层445

9.3.6 分层随机抽样的样本量确定447

9.3.7 分层随机抽样的设计效应452

9.4 整群抽样454

9.4.1 整群抽样的特点与群的划分原则454

9.4.2 群规模相等时的整群抽样455

9.4.3 群规模不等时的整群抽样460

9.4.4 不等概率抽样468

9.4.4 不等概率抽样468

9.4.5 整群抽样的设计效应478

9.5 系统抽样482

9.5.1 系统抽样的特点482

9.5.2 系统抽样的实施方法482

9.5.3 估计量与参数估计486

小结491

关键词492

思考题493

习题493

实验题497

参考文献497

第10章 非参数检验499

10.1 非参数检验概述499

10.1.1 非参数检验的特点499

10.1.2 秩统计量500

10.1.3 非参数检验的类型501

10.2 符号检验507

10.2.1 检验的基本原理和步骤507

10.2.2 配对样本的符号检验509

10.2.3 McNemar检验512

10.3 秩和检验514

10.3.1 检验的基本原理和步骤514

10.3.2 大样本的秩和检验519

10.3.3 Mann-Whitney U检验522

10.4 符号秩检验524

10.4.1 检验的基本原理和步骤524

10.4.2 配对样本的符号秩检验528

10.5 Kruskal-Wallis检验531

10.5.1 检验的基本原理和步骤531

10.5.2 大样本的Kruskal-Wallis检验536

10.6 Friedman检验537

10.6.1 检验的基本原理和步骤537

10.6.2 大样本的Friedman检验542

10.7 Cochran Q检验543

10.8 游程检验548

10.8.1 检验的基本原理和步骤548

10.8.2 两个总体分布的游程检验549

10.9 χ2检验550

10.9.1 χ2拟合优度检验550

10.9.2 列联表的独立性检验554

10.10 Kolmogorov-Smirnov检验557

10.10.1 Kolmogorov检验557

10.10.2 Smirnov检验559

10.11 Spearman秩相关系数检验560

10.11.1 Spearman秩相关系数的计算560

10.11.2 检验的原理与步骤563

10.12 Kendall τ相关系数检验564

10.12.1 Kendall τ相关系数的计算564

10.12.2 检验的原理与步骤567

小结568

关键词569

思考题570

习题570

实验题575

参考文献576

第11章 主成分分析与因子分析577

11.1 主成分分析概述577

11.1.1 主成分分析的基本思想577

11.1.2 主成分的定义578

11.2 主成分分析模型的求解580

11.2.1 相关的矩阵分析理论580

11.2.2 总体主成分的求解及其性质586

11.2.3 主成分与多元正态分布588

11.2.4 样本主成分模型的求解591

11.3 主成分分析的应用595

11.3.2 主成分分析的应用步骤595

11.3.3 应用示例598

11.4 因子分析概述601

11.4.1 因子分析的基本思想601

11.4.2 公共因子分析模型603

11.4.3 正交因子模型604

11.5 因子分析模型的求解607

11.5.1 主成分法607

11.5.2 极大似然法611

11.5.3 因子旋转615

11.6 因子分析的应用619

11.6.1 因子得分计算619

11.6.2 因子分析的步骤622

11.6.3 应用示例625

小结632

关键词633

思考题634

习题635

实验题636

参考文献642

第12章 判别分析与聚类分析643

12.1 距离判别法643

12.1.1 距离判别法的原理644

12.1.2 各总体协方差阵相等时的判别准则645

12.1.3 错判概率的估计649

12.2 Fisher判别法650

12.2.1 Fisher判别法的基本思想650

12.2.2 Fisher判别法的主要步骤653

12.3 Bayes判别法656

12.3.1 Bayes判别法的基本原理656

12.3.2 正态等协方差且等损失下的Bayes判别658

12.4 逐步判别660

12.4.1 判别能力的度量与检验660

12.4.2 逐步判别的基本原理663

12.4.3 变量筛选过程665

12.5 聚类分析概述670

12.5.1 聚类分析的作用670

12.5.2 聚类分析的基本模型670

12.6 相似性度量671

12.6.1 距离与相似性672

12.6.2 常见的距离673

12.6.3 定性变量的距离675

12.6.4 变量的相似性度量676

12.7 系统聚类法677

12.7.1 系统聚类法概述677

12.7.2 若干实现算法678

12.7.3 系统聚类法的应用686

12.8 动态聚类法692

12.8.1 初始凝聚点的确定692

12.8.2 K-均值聚类693

12.9 有序对象的分类696

12.9.1 有序对象分类的算法696

12.9.2 应用示例697

小结701

关键词702

思考题703

习题703

实验题709

参考文献713

附录714