内容简介
本书系统地讲解了统计学的基本原理和知识框架,主要特点包括:①理论联系实际。本书不仅讲解了理论知识,还注重将统计学的概念和方法应用于实际问题。书中提供了许多实例,有助于学生将统计理论与实际情境相结合。此外,本书还在部分操作环节介绍了如何使用Excel与SPSS等软件进行数据处理和分析,使学生具备操作技能。②图文并茂。为了更好地帮助学生理解概念和方法,本书配有详细而清晰的图表、数据和例题,以期让学生更加直观地理解和应用统计学知识。③丰富的教学资源。为了提供全面的教学支持,本书配备了丰富的教学资源,包括配套课件和视频等,有助于教师运用混合式教学等不同教学方法讲授统计学课程。 本书适合作为高等院校经济管理类专业本科生和研究生的教材,还适合作为企事业单位统计工作人员的统计学入门参考书。
作者简介
傅毅,上海师范大学商学院商业数据系教授、博士、金融专硕负责人。被授予上海市五一劳动奖章,上海市青年五四奖章,获得第二届全国高校教师教学创新大赛三等奖,第二届上海市高校教师教学创新大赛特等奖,第五届全国高校青年教师教学竞赛三等奖、第四届上海高校青年教师教学竞赛特等奖、上海市教学能手、全国大学生数学建模竞赛上海赛区优秀教练员。主持完成教育部人文社科青年项目,参与上海市教委科研创新项目等,在SSCI、SCI、EI、CSSCI期刊上发表数篇专业论文。
目录
作者简介
前言
第1章 导 论 1
1.1 大数据时代与统计学 1
1.2 统计学应用案例 4
1.3 统计学中的基础概念 6
思考题 7
第2章 数据类型与数据收集 8
2.1 统计数据的类型 8
2.2 统计数据的收集 12
2.3 抽样技术 16
思考题 22
第3章 数据可视化 24
3.1 数据可视化的形式 25
3.2 数据可视化要点 36
思考题 41
第4章 数据的概括性度量 42
4.1 数据集中趋势的度量 42
4.2 数据离中趋势的度量 50
4.3 数据分布形态的度量 56
思考题 58
第5章 统计量及其抽样分布 60
5.1 统计量与常用分布 60
5.2 抽样分布 68
思考题 79
第6章 参数估计 81
6.1 点估计 81
6.2 置信区间 85
6.3 样本量的确定 105
思考题 107
第7章 假设检验 110
7.1 从女士品茶到假设检验 110
7.2 一个总体参数的假设检验 121
7.3 两个总体参数的假设检验 139
思考题 151
第8章 分类数据分析 156
8.1 分类数据和卡方统计量 156
8.2 拟合优度的卡方检验 159
8.3 列联表的卡方检验 162
8.4 定性变量之间的关系测量 170
思考题 176
第9章 方差分析 178
9.1 方差分析概论 178
9.2 单因素方差分析 183
9.3 双因素方差分析 188
思考题 196
第10章 一元线性回归 198
10.1 相关分析 198
10.2 一元线性回归模型的基本形式 204
10.3 一元线性回归模型的估计 205
10.4 一元线性回归模型的检验 212
10.5 一元线性回归模型预测 215
思考题 220
参考文献 223
参考答案 224
前言
第1章 导 论 1
1.1 大数据时代与统计学 1
1.2 统计学应用案例 4
1.3 统计学中的基础概念 6
思考题 7
第2章 数据类型与数据收集 8
2.1 统计数据的类型 8
2.2 统计数据的收集 12
2.3 抽样技术 16
思考题 22
第3章 数据可视化 24
3.1 数据可视化的形式 25
3.2 数据可视化要点 36
思考题 41
第4章 数据的概括性度量 42
4.1 数据集中趋势的度量 42
4.2 数据离中趋势的度量 50
4.3 数据分布形态的度量 56
思考题 58
第5章 统计量及其抽样分布 60
5.1 统计量与常用分布 60
5.2 抽样分布 68
思考题 79
第6章 参数估计 81
6.1 点估计 81
6.2 置信区间 85
6.3 样本量的确定 105
思考题 107
第7章 假设检验 110
7.1 从女士品茶到假设检验 110
7.2 一个总体参数的假设检验 121
7.3 两个总体参数的假设检验 139
思考题 151
第8章 分类数据分析 156
8.1 分类数据和卡方统计量 156
8.2 拟合优度的卡方检验 159
8.3 列联表的卡方检验 162
8.4 定性变量之间的关系测量 170
思考题 176
第9章 方差分析 178
9.1 方差分析概论 178
9.2 单因素方差分析 183
9.3 双因素方差分析 188
思考题 196
第10章 一元线性回归 198
10.1 相关分析 198
10.2 一元线性回归模型的基本形式 204
10.3 一元线性回归模型的估计 205
10.4 一元线性回归模型的检验 212
10.5 一元线性回归模型预测 215
思考题 220
参考文献 223
参考答案 224
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最后修改:2025 年 06 月 26 日
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