目录

第1章绪论

1.1统计学的性质

1.2统计学在管理中的应用

1.3统计学方法的分类

1.3.1描述统计学

1.3.2推断统计学

1.4统计学的基本概念

1.4.1总体

1.4.2样本

1.4.3总体参数和统计量

1.5统计学的发展

1.5.1古典统计学时代

1.5.2近代统计学时代

1.5.3现代统计学时代

第2章数据收集方法

2.1统计数据收集的意义

2.2统计数据的类型与统计变量

2.2.1统计数据的类型

2.2.2统计变量 

2.3统计数据的来源

2.3.1直接来源数据

2.3.2间接来源数据

2.4统计数据的误差

2.5调查方案设计

2.6数据收集的行为准则

第3章描述统计中的图形方法

3.1定量数据的图形

3.1.1单变量定量数据的图形

3.1.2两个定量变量数据的图形

3.2定性数据的图形

3.2.1单变量定性数据的图形

3.2.2两个定性变量数据的图形——堆积柱图

3.3一个定性变量和一个定量变量数据的图形——分组箱线图

3.4多变量数据的图形

第4章描述统计中的测度

4.1集中趋势测度

4.1.1算术均值

4.1.2加权均值

4.1.3中位数

4.1.4几何均值

4.1.5众数

4.2离散趋势测度

4.2.1极差

4.2.2方差与标准差

4.2.3离散系数

4.3数据分布的形状测度

4.3.1偏态系数

4.3.2峰度系数

4.4分位数和标准分数

4.4.1分位数

4.4.2标准分数

4.5用统计软件计算描述统计量

4.5.1用Excel计算描述统计量

4.5.2用SPSS计算描述统计量

第5章概率与概率分布

5.1概率及其运算规则

5.1.1随机事件

5.1.2概率

5.1.3概率运算规则

5.2条件概率和事件的独立性

5.2.1条件概率

5.2.2事件的独立性

5.2.3乘法公式

5.3随机变量及其概率分布

5.3.1随机变量

5.3.2随机变量的概率分布

5.4离散型随机变量的概率分布

5.4.1二项分布

5.4.2泊松分布

5.5连续型随机变量的概率分布

5.5.1正态分布

5.5.2指数分布

5.5.3均匀分布

第6章抽样与抽样分布

6.1概率抽样方法

6.1.1简单随机抽样

6.1.2分层抽样

6.1.3系统抽样

6.1.4整群抽样

6.2由正态分布导出的几个重要分布

6.2.1χ2分布

6.2.2t分布

6.2.3F分布

6.3样本均值的分布与中心极限定理

6.4样本比例的抽样分布

6.5与样本方差有关的抽样分布

6.6两个总体参数推断时的样本统计量的抽样分布

6.6.1两个样本均值差的抽样分布

6.6.2两个样本比例差的抽样分布

6.6.3两个样本方差比的抽样分布

第7章参数估计

7.1参数点估计

7.1.1矩估计法

7.1.2点估计的评价准则

7.2参数区间估计

7.2.1区间估计的基本原理

7.2.2区间估计的步骤

7.3总体均值的区间估计

7.3.1单一总体均值的区间估计（方差已知或大样本）

7.3.2单一总体均值的区间估计（小样本且方差未知） 

7.4总体比例的区间估计

7.5总体方差的区间估计

7.6样本容量的确定

7.6.1总体均值区间估计时样本容量的确定

7.6.2总体比例区间估计时样本容量的确定

第8章假设检验

8.1假设检验的原理

8.1.1假设检验的基本原理

8.1.2假设检验的步骤

8.1.3假设检验中的两类错误

8.1.4假设检验中的P值

8.2单一总体均值的假设检验

8.2.1σ2已知的情况下单一总体均值的假设检验

8.2.2σ2未知且大样本的情况下单一总体均值的假设检验

8.2.3σ2未知且小样本的情况下单一总体均值的假设检验

8.3两个总体均值差的假设检验

8.3.1σ21、σ22已知，或σ21、σ22未知，但大样本的情况

8.3.2σ21、σ22未知，且小样本的情况

8.3.3配对样本

8.4总体比例的假设检验

8.4.1单一总体比例的假设检验

8.4.2两个总体比例之差的假设检验

8.5总体方差的假设检验

8.5.1单一总体方差的假设检验

8.5.2两个总体方差比的假设检验

第9章方差分析

9.1方差分析的基本思想

9.2单因素方差分析

9.2.1单因素方差分析的步骤

9.2.2单因素方差分析的多重比较

9.2.3方差分析与箱线图的关系

9.3双因素方差分析

第10章χ2分布和列联分析

10.1χ2分布与拟合优度检验

10.1.1χ2统计量与χ2分布

10.1.2拟合优度检验

10.2列联表与两变量独立性检验

10.2.1列联表

10.2.2独立性检验

10.3列联表与多个比例相等的检验

第11章相关与回归分析

11.1变量间的相关关系

11.1.1变量相关的概念

11.1.2相关系数

11.1.3对相关系数的显著性检验

11.1.4决定系数

11.2一元线性回归

11.2.1一元线性回归的概念

11.2.2参数β0和β1的最小二乘估计

11.2.3残差分析

11.2.4回归方程的显著性检验

11.2.5预测标准误差

11.2.6回归方程在估计和预测中的应用

11.2.7相关系数、决定系数和预测标准误差三者的关系

11.3多元线性回归

11.3.1多元线性回归的概念和方法

11.3.2对多元回归模型的评估

11.4可线性化的非线性回归

第12章时间序列分析与预测

12.1时间序列分析概述

12.1.1时间序列及其分类

12.1.2时间序列的组成因素与模型

12.2时间序列平滑与预测

12.2.1移动平均法

12.2.2指数平滑法

12.3有趋势序列的最小二乘法预测模型

12.3.1线性趋势模型

12.3.2二次曲线趋势模型

12.3.3指数趋势模型

12.3.4使用第一、第二、百分数差异法选择模型

12.4有趋势序列的自回归预测模型

12.5季节因素分析

12.5.1季节因素分析的目的

12.5.2季节因素分析的方法

12.5.3季节因素的调整

12.6循环因子分析

12.6.1循环波动及其分析目的

12.6.2循环波动的分析方法

第13章指数

13.1指数的概念和分类

13.1.1指数的概念

13.1.2指数的分类

13.2个体指数

13.3综合指数

13.3.1不加权综合指数

13.3.2加权综合指数： 拉氏指数和帕氏指数

13.4平均指数

13.4.1加权算术平均法编制数量指标指数

13.4.2加权调和平均法编制质量指标指数

13.5指数体系

13.5.1指数体系的概念和应用

13.5.2指数体系的因素分析

13.6常用价格指数

13.6.1消费价格指数

13.6.2零售价格指数

13.6.3股票价格指数

第14章聚类分析

14.1聚类分析概述

14.2距离和相似系数

14.2.1变量测量尺度的类型

14.2.2样本间亲疏程度的测度

14.3类间距离计算方法

14.3.1最短距离连接法

14.3.2最长距离连接法

14.3.3类间平均距离连接法

14.3.4类内平均距离连接法

14.3.5重心聚类法

14.3.6离差平方和法

14.3.7中位数法

14.4层次聚类分析法

14.4.1层次聚类分析概述

14.4.2层次聚类分析具体步骤

14.4.3用SPSS进行层次聚类分析基本操作步骤和输出结果分析

14.4.4SPSS层次聚类分析操作的其他常用选项

14.5快速聚类分析

14.5.1快速聚类分析概述

14.5.2快速聚类分析具体分析步骤

14.5.3SPSS快速聚类分析基本操作步骤和输出结果分析

14.5.4SPSS快速聚类分析操作的其他常用选项

14.6聚类分析的实例分析

14.6.1背景介绍

14.6.2操作步骤及结果解析

14.6.3聚类分析的注意事项

第15章因子分析

15.1基本概念

15.1.1因子分析概述

15.1.2因子分析模型

15.2因子分析的基本步骤

15.2.1判断原始变量是否适合进行因子分析

15.2.2提取公因子和确定公因子数目

15.2.3公因子的命名解释

15.2.4计算因子得分

15.3SPSS实现因子分析的操作步骤

15.4因子分析的实例分析

15.4.1背景介绍

15.4.2操作步骤及结果解析

15.4.3实例分析小结

参考文献

附录A数据文件

附录B常用统计表