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第1章  Excel 2010概述 1

1.1  Excel 2010简介 1

1.1.1  启动和退出Excel 1

1.1.2  Excel 2010的用户界面 2

1.1.3  Excel 2010的新增功能 6

1.2  工作簿的创建与数据的输入 10

1.2.1  工作簿的创建和保存 10

1.2.2  数据的输入与导入 12

1.3  数据的编辑 14

1.4  公式、函数和图表 16

1.4.1  公式 16

1.4.2  函数 18

1.4.3  图表 19

1.5  本章小结 21

第2章  常用统计指数 23

2.1  综合指数 23

2.1.1  综合指数概述 23

2.1.2  实例应用：各类消费综合指数的计算 26

2.2  平均指数 29

2.2.1  平均指数概述 29

2.2.2  实例应用：消费算术平均指数和消费调和平均指数的计算 30

2.2.3  实例应用：价格总指数的计算 32

2.3  本章小结 33

2.4  上机题 34

第3章  常用统计分布绘图 35

3.1  一般概率函数图形绘制 35

3.1.1  离散型随机变量的概率质量函数 36

3.1.2  实例应用：随机变量X的概率质量函数图的绘制 36

3.1.3  连续型随机变量的概率密度函数 39

3.1.4  实例应用：随机变量X的概率密度函数图的绘制 39

3.2  累积分布图形绘制 41

3.2.1  累积分布函数 41

3.2.2  实例应用：随机变量X的累积分布函数图的绘制 42

3.3  正态分布图形绘制 43

3.3.1  正态分布函数 44

3.3.2  实例应用：某地区18岁女青年血压的正态分布函数图的绘制 44

3.4  泊松分布图形绘制 47

3.4.1  泊松分布函数 48

3.4.2  实例应用：放射性颗粒击中目标粒子数的泊松分布函数图的绘制 48

3.5  指数分布图形绘制 50

3.5.1  指数分布函数 51

3.5.2  实例应用：某电子元件寿命的指数分布函数图的绘制 51

3.6  卡方分布图形绘制 54

3.6.1  卡方分布函数 54

3.6.2  实例应用：随机变量X的卡方分布函数图的绘制 55

3.7  t分布和F分布图形绘制 57

3.7.1  t分布函数 58

3.7.2  F分布函数 58

3.8  本章小结 59

3.9  上机题 60

第4章  描述性统计分析 61

4.1  集中趋势分析 61

4.1.1  集中趋势的描述指标 61

4.1.2  实例应用：某超市4月份销售额的集中趋势分析(未分组数据) 64

4.1.3  实例应用：某公司员工年终奖的集中趋势分析(分组数据) 66

4.2  离中趋势分析 69

4.2.1  离中趋势的描述指标 69

4.2.2  实例应用：两班学生语文成绩的离中趋势分析 71

4.3  分布形态的分析 72

4.3.1  分布形态的描述指标 72

4.3.2  实例应用：两班学生语文成绩的分布形态分析 74

4.4  Excel中“描述统计”工具的说明与应用 75

4.4.1  数据分析工具的加载 75

4.4.2  “描述统计”工具的操作 76

4.4.3  实例应用：2011年水泥产量的描述统计分析 77

4.5  本章小结 78

4.6  上机题 79

第5章  抽样与参数估计 81

5.1  简单随机抽样 81

5.1.1  使用随机数函数 81

5.1.2  实例应用：对员工工号的简单随机抽样 82

5.1.3  使用随机数发生器 84

5.1.4  实例应用：某活动中幸运观众的随机抽样 85

5.1.5  使用抽样分析工具 86

5.1.6  实例应用：31个地区资本形成总额的随机抽样 87

5.2  周期抽样 88

5.2.1  使用抽样分析工具 88

5.2.2  实例应用：社会消费品零售总额的周期抽样 88

5.3  参数估计的基本概念 90

5.3.1  估计量与估计值 90

5.3.2  点估计与区间估计 91

5.3.3  估计量的优良标准 91

5.4  总体均值的区间估计 92

5.4.1  总体方差已知下的估计 92

5.4.2  实例应用：所购入原材料平均重量的区间估计 93

5.4.3  总体方差未知且为小样本下的估计 94

5.4.4  实例应用：所生产产品平均重量的区间估计 95

5.4.5  总体方差未知且为大样本下的估计 96

5.4.6  实例应用：销售人员日均销量的区间估计 97

5.5  总体方差的区间估计 99

5.5.1  总体方差的区间估计 99

5.5.2  实例应用：食品重量方差的区间估计 99

5.6  两个总体参数的区间估计 102

5.6.1  两个总体均值之差的区间估计 102

5.6.2  实例应用：两所中学学生中考数学分数的均值之差区间估计 104

5.6.3  总体方差比的区间估计 106

5.6.4  实例应用：两台机器生产的冲剂重量的方差比区间估计 107

5.7  本章小结 109

5.8  上机题 109

第6章  假设检验 115

6.1  假设检验简介 115

6.2  单个样本的假设检验 116

6.2.1  总体方差已知下的均值检验 116

6.2.2  实例应用：某小区居民月通讯费的均值检验 117

6.2.3  总体方差未知下的均值检验 119

6.2.4  实例应用：某地区家庭年消费支出的均值检验 120

6.2.5  总体均值已知下的方差检验 122

6.2.6  实例应用：某学校学生体重的方差检验 123

6.2.7  总体均值未知下的方差检验 125

6.2.8  实例应用：产品重量的方差检验 126

6.3  双样本的假设检验 128

6.3.1  双样本均值差的检验(方差已知) 128

6.3.2  实例应用：新旧工艺生产率的均值之差检验(方差已知) 128

6.3.3  双样本均值差的检验(方差未知且相等) 130

6.3.4  实例应用：新旧工艺生产率的均值之差检验(方差未知且相等) 131

6.3.5  双样本均值差的检验(方差未知且相异) 132

6.3.6  实例应用：新旧工艺生产率的均值之差检验(方差未知且相异) 133

6.3.7  成对样本均值检验 134

6.3.8  实例应用：治疗前后血压值的成对样本均值检验 135

6.3.9  双样本方差检验 136

6.3.10  实例应用：甲乙设备零件产量的双样本方差检验 137

6.4  本章小结 138

6.5  上机题 139

第7章  非参数检验 141

7.1  X 2检验 141

7.1.1  X 2检验的基本原理 141

7.1.2  实例应用：不同类型的员工对自我管理工作小组态度的X 2检验 142

7.2  简单符号检验 145

7.2.1  简单符号检验的基本原理 145

7.2.2  实例应用：学生身高的简单符号检验 146

7.3  Wilcoxon带符号的等级检验 148

7.3.1  Wilcoxon带符号等级检验的基本原理 148

7.3.2  实例应用：员工技能测试得分的Wilcoxon带符号等级检验 149

7.4  Mann-Whitney U检验 151

7.4.1  Mann-Whitney U检验的基本原理 151

7.4.2  实例应用：男女职工技能测试得分的Mann-Whitney U检验 152

7.5  本章小结 154

7.6  上机题 154

第8章  方差分析 157

8.1  单因素方差分析 157

8.1.1  单因素方差分析的基本原理 157

8.1.2  利用“单因素方差分析”工具进行分析 160

8.1.3  实例应用：不同型号设备与产品产量的单因素方差分析 161

8.2  双因素方差分析 162

8.2.1  无重复的双因素方差分析的基本原理 163

8.2.2  实例应用：不同品种及饲料对幼猪生长影响的无重复双因素方差分析 165

8.2.3  可重复的双因素分析的基本原理 167

8.2.4  实例应用：肥料及土壤对树苗生长影响的可重复双因素方差分析 170

8.3  本章小结 173

8.4  上机题 173

第9章  相关分析 175

9.1  简单相关分析 175

9.1.1  简单相关关系的测定方法 176

9.1.2  利用散点图和趋势线判断相关关系 178

9.1.3  利用函数确定相关关系 178

9.1.4  利用数据分析工具确定相关关系 179

9.1.5  实例应用：学生语文成绩与英语成绩的简单相关分析 180

9.2  多元相关分析 183

9.2.1  多元相关关系的测定方法 184

9.2.2  利用数据分析工具和函数确定相关关系 185

9.2.3  实例应用：10家企业年销售额与广告支出、研发支出的多元相关分析 185

9.3  等级相关分析 188

9.3.1  等级相关关系的测定方法 188

9.3.2  实例应用：学校名气与其毕业生表现的等级相关分析 188

9.4  本章小结 190

9.5  上机题 190

第10章  回归分析 193

10.1  一元线性回归分析 193

10.1.1  一元线性回归分析简介 193

10.1.2  一元线性回归的分析方法 195

10.1.3  实例应用：我国农村居民家庭人均纯收入和支出的一元线性回归分析 198

10.2  多元线性回归分析 204

10.2.1  多元线性回归分析简介 204

10.2.2  多元线性回归分析函数和工具 205

10.2.3  实例应用：1991—2010年我国GDP与“三驾马车”的多元线性回归分析 205

10.3  非线性回归分析 210

10.3.1  多项式模型回归分析 210

10.3.2  实例应用：12家商业企业流通费用率与销售额的多项式回归分析 211

10.3.3  其他非线性回归 216

10.4  本章小结 217

10.5  上机题 217

第11章  时间序列分析 221

11.1  时间序列简介 221

11.1.1  时间序列的基本概念和特点 221

11.1.2  时间序列变动的影响因素 221

11.2  时间序列的统计对比分析 222

11.2.1  时间序列的图形分析 222

11.2.2  时间序列的水平分析 222

11.2.3  时间序列的速度分析 223

11.2.4  实例应用：1992—2009年我国第二产业产值的统计对比分析 224

11.3  时间序列的移动平均分析 228

11.3.1  移动平均分析的基本原理 228

11.3.2  添加趋势线 229

11.3.3  使用移动平均分析工具 229

11.3.4  实例应用：某公司2007—2010年各月份销售额的移动平均分析 229

11.4  时间序列的指数平滑分析 235

11.4.1  指数平滑分析的基本原理 235

11.4.2  利用“规划求解”工具和“指数平滑”工具 235

11.4.3  实例应用：山东省1999—2009年固定资产投资总额的指数平滑分析 237

11.5  时间序列的趋势外推分析 241

11.5.1  趋势外推分析的基本原理 241

11.5.2  线性趋势外推分析和非线性趋势外推分析 241

11.5.3  实例应用：我国1990—2008年进出口总额的趋势外推分析 242

11.6  时间序列的季节调整分析 244

11.6.1  季节调整分析的基本原理 244

11.6.2  实例应用：某超市连续六年各个季度啤酒销售量的季度调整分析 244

11.7  本章小结 246

11.8  上机题 246

第12章  数据透视表和数据透视图 249

12.1  数据透视表 249

12.1.1  数据透视表简介 249

12.1.2  创建数据透视表 251

12.1.3  实例应用：某公司上半年各销售部门人员销售业绩的数据透视表创建 252

12.1.4  设计和更改数据透视表版式 255

12.1.5  编辑数据透视表 257

12.2  数据透视图 263

12.2.1  创建数据透视图 264

12.2.2  实例应用：某公司上半年各销售部门人员销售业绩的数据透视图创建 265

12.2.3  编辑数据透视图 267

12.2.4  实现交互数据管理 269

12.3  本章小结 273

12.4  上机题 273