目 錄

第1章 緒論 1
1.1 統(tǒng)計與統(tǒng)計學(xué) 1
1.1.1 統(tǒng)計的含義 1
1.1.2 統(tǒng)計學(xué)的研究對象及其特點(diǎn) 2
1.1.3 統(tǒng)計學(xué)的學(xué)科分類 4
1.2 統(tǒng)計的工作過程和基本職能 5
1.2.1 統(tǒng)計的工作過程 5
1.2.2 統(tǒng)計的基本職能 6
1.3 統(tǒng)計學(xué)的基本概念 7
1.3.1 總體、總體單位和樣本 7
1.3.2 標(biāo)志和指標(biāo) 8
1.3.3 變異和變量 9
1.4 大數(shù)據(jù)時代下的統(tǒng)計學(xué) 10
1.4.1 大數(shù)據(jù)的概念 10
1.4.2 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 11
1.4.3 大數(shù)據(jù)時代下的統(tǒng)計學(xué) 11
本章知識結(jié)構(gòu)圖 12
思考與練習(xí) 12
第2章 數(shù)據(jù)的搜集與整理 15
2.1 數(shù)據(jù)的測量尺度與常用類型 15
2.1.1 數(shù)據(jù)的測量尺度 15
2.1.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的常用類型 16
2.2 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的搜集 17
2.2.1 一手?jǐn)?shù)據(jù)的搜集 17
2.2.2 二手?jǐn)?shù)據(jù)的搜集 19
2.3 統(tǒng)計分組 19
2.3.1 統(tǒng)計分組的概念及作用 19
2.3.2 統(tǒng)計分組的方法 21
2.4 分配數(shù)列 24
2.4.1 分配數(shù)列的概念及分類 24
2.4.2 分配數(shù)列的編制 25
2.4.3 品質(zhì)分配數(shù)列的表示方法 26
2.4.4 數(shù)量分配數(shù)列的表示方法 27
2.5 統(tǒng)計表 28
2.5.1 統(tǒng)計表的概念及構(gòu)成 28
2.5.2 統(tǒng)計表的分類 29
2.5.3 統(tǒng)計表設(shè)計要求 30
2.6 Stata軟件入門、畫圖和制表 31
2.6.1 Stata軟件入門 31
2.6.2 Stata畫圖和制作統(tǒng)計表 34
本章知識結(jié)構(gòu)圖 38
思考與練習(xí) 38
第3章 數(shù)據(jù)分布特征的描述 42
3.1 集中趨勢的度量 42
3.1.1 算術(shù)平均數(shù) 42
3.1.2 幾何平均數(shù) 43
3.1.3 調(diào)和平均數(shù) 44
3.1.4 中位數(shù) 45
3.1.5 眾數(shù) 46
3.2 離散程度的度量 47
3.2.1 極差 47
3.2.2 平均差 48
3.2.3 方差和標(biāo)準(zhǔn)差 48
3.2.4 離散系數(shù) 49
3.3 偏度與峰度的度量 49
3.3.1 偏度系數(shù) 49
3.3.2 峰度系數(shù) 51
3.4 用Stata軟件計算數(shù)據(jù)的分布特征 51
3.4.1 用summarize命令計算數(shù)據(jù)的分布特征 51
3.4.2 用tabstat命令計算數(shù)據(jù)的分布特征 53
本章知識結(jié)構(gòu)圖 54
思考與練習(xí) 54
第4章 動態(tài)數(shù)列 59
4.1 動態(tài)數(shù)列概述 59
4.1.1 動態(tài)數(shù)列的含義及作用 59
4.1.2 動態(tài)數(shù)列的分類 59
4.1.3 動態(tài)數(shù)列的編制原則 61
4.2 動態(tài)數(shù)列水平分析指標(biāo) 62
4.2.1 發(fā)展水平 62
4.2.2 平均發(fā)展水平 63
4.2.3 增長量與平均增長量 68
4.3 動態(tài)數(shù)列速度分析指標(biāo) 69
4.3.1 發(fā)展速度與平均發(fā)展速度 69
4.3.2 增長速度與平均增長速度 70
4.3.3 計算和運(yùn)用速度相關(guān)指標(biāo)應(yīng)注意的問題 71
4.4 長期趨勢的測定與預(yù)測 72
4.4.1 長期趨勢測定與預(yù)測的意義 72
4.4.2 間隔擴(kuò)大法 73
4.4.3 移動平均法 73
4.4.4 最小平方法 74
4.5 季節(jié)變動的測定與預(yù)測 78
4.5.1 按月平均法 78
4.5.2 移動平均趨勢剔除法 79
4.6 用Stata軟件進(jìn)行長期趨勢的測定 81
本章知識結(jié)構(gòu)圖 83
思考與練習(xí) 84
第5章 統(tǒng)計指數(shù) 88
5.1 統(tǒng)計指數(shù)概述 88
5.1.1 統(tǒng)計指數(shù)的概念 88
5.1.2 統(tǒng)計指數(shù)的分類 88
5.1.3 統(tǒng)計指數(shù)的作用 90
5.1.4 統(tǒng)計指數(shù)編制中的問題 91
5.2 統(tǒng)計總指數(shù)的編制方法 91
5.2.1 簡單指數(shù) 92
5.2.2 加權(quán)指數(shù) 93
5.2.3 指數(shù)的主要應(yīng)用 98
5.3 指數(shù)體系與因素分析 103
5.3.1 指數(shù)體系 103
5.3.2 因素分析 104
5.3.3 總量指標(biāo)變動的因素分析 104
5.3.4 平均指標(biāo)變動的因素分析 107
本章知識結(jié)構(gòu)圖 111
思考與練習(xí) 111
第6章 抽樣分布與參數(shù)估計 116
6.1 抽樣理由和抽樣方法 116
6.1.1 抽樣理由 116
6.1.2 抽樣方法 116
6.2 抽樣誤差 118
6.3 抽樣分布 120
6.3.1 樣本均值的抽樣分布 120
6.3.2 中心極限定理 123
6.3.3 比例的抽樣分布 124
6.4 參數(shù)估計 125
6.4.1 點(diǎn)估計 125
6.4.2 置信區(qū)間估計 125
6.4.3 總體均值的置信區(qū)間估計(已知 時) 126
6.4.4 總體均值的置信區(qū)間估計(未知 時) 127
6.4.5 比例的置信區(qū)間估計 130
6.5 樣本容量的確定 131
6.5.1 估計總體均值時樣本容量的確定 131
6.5.2 估計總體比例時樣本容量的確定 132
本章知識結(jié)構(gòu)圖 133
思考與練習(xí) 133
第7章 假設(shè)檢驗(yàn) 136
7.1 假設(shè)檢驗(yàn)的概念及分類 136
7.2 假設(shè)檢驗(yàn)的五個步驟 137
7.2.1 第1步：提出原假設(shè)和備擇假設(shè) 137
7.2.2 第2步：選擇顯著性水平 138
7.2.3 第3步：確定檢驗(yàn)統(tǒng)計量 138
7.2.4 第4步：建立決策準(zhǔn)則 139
7.2.5 第5步：做出決策 141
7.3 幾種常見的假設(shè)檢驗(yàn) 142
7.3.1 總體均值的假設(shè)檢驗(yàn) 142
7.3.2 總體比例的假設(shè)檢驗(yàn) 145
7.3.3 兩個總體均值之差的假設(shè)檢驗(yàn) 146
7.3.4 兩個總體比例之差的假設(shè)檢驗(yàn) 149
7.4 假設(shè)檢驗(yàn)決策的風(fēng)險 150
7.4.1 假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯誤 150
7.4.2 兩類錯誤的關(guān)系 151
7.5 用Stata軟件進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn) 152
7.5.1 單樣本t檢驗(yàn)的Stata操作 152
7.5.2 兩樣本t檢驗(yàn)的Stata操作 153
本章知識結(jié)構(gòu)圖 154
思考與練習(xí) 154
第8章 方差分析 157
8.1 F分布 157
8.2 比較兩個總體的方差 158
8.3 方差分析引論 160
8.4 單因素方差分析 161
8.4.1 單因素方差分析的基本思想 161
8.4.2 單因素方差分析的基本步驟 163
8.4.3 多重比較檢驗(yàn) 166
8.5 雙因素方差分析 168
8.5.1 問題的提出 168
8.5.2 無交互作用的雙因素方差分析 168
8.5.3 有交互作用的雙因素方差分析 171
8.6 用Stata軟件進(jìn)行方差分析 173
8.6.1 用Stata軟件進(jìn)行單因素方差分析 173
8.6.2 用Stata軟件進(jìn)行雙因素方差分析 174
本章知識結(jié)構(gòu)圖 174
思考與練習(xí) 175
第9章 一元線性回歸分析 177
9.1 相關(guān)分析 177
9.1.1 相關(guān)關(guān)系的含義 177
9.1.2 相關(guān)關(guān)系的分類 178
9.1.3 相關(guān)分析的主要內(nèi)容 179
9.1.4 相關(guān)關(guān)系的測量 179
9.2 回歸分析 185
9.2.1 回歸分析的含義 185
9.2.2 回歸分析的分類 185
9.2.3 回歸分析的主要內(nèi)容 186
9.2.4 相關(guān)分析與回歸分析的關(guān)系 186
9.3 一元線性回歸模型的假定及系數(shù)估計 187
9.3.1 一元線性回歸模型及其假定 187
9.3.2 一元線性回歸模型回歸系數(shù)估計 188
9.4 一元線性回歸模型的檢驗(yàn) 190
9.4.1 模型估計式檢驗(yàn)的必要性 190
9.4.2 模型參數(shù)估計值的經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn) 191
9.4.3 回歸直線的擬合優(yōu)度 192
9.4.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 195
9.5 一元線性回歸模型的預(yù)測 197
9.5.1 點(diǎn)估計 197
9.5.2 區(qū)間估計 198
9.6 用Stata軟件進(jìn)行相關(guān)分析和回歸分析 200
本章知識結(jié)構(gòu)圖 202
思考與練習(xí) 202
第10章 多元線性回歸分析 208
10.1 多元線性回歸模型 208
10.1.1 多元線性回歸模型及其假定 208
10.1.2 多元線性回歸中估計的回歸方程 209
10.1.3 多元線性回歸模型的回歸系數(shù)估計 210
10.2 多元線性回歸模型的檢驗(yàn) 212
10.2.1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 212
10.2.2 回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)：F檢驗(yàn) 214
10.2.3 回歸系數(shù)的檢驗(yàn) 215
10.3 非線性回歸模型 216
10.3.1 對數(shù)線性模型 217
10.3.2 半對數(shù)模型 218
10.3.3 倒數(shù)模型 219
10.3.4 函數(shù)形式的選擇 221
10.4 交互模型 222
10.5 多個回歸系數(shù)的聯(lián)合檢驗(yàn) 223
10.6 定性(虛擬)變量模型 225
10.7 殘差分析 229
10.7.1 隨機(jī)誤差項零均值 229
10.7.2 隨機(jī)誤差項同方差 229
10.7.3 隨機(jī)誤差項無自相關(guān) 232
10.7.4 隨機(jī)誤差項服從正態(tài)分布 233
10.8 用Stata軟件對多元回歸的系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn) 236
本章知識結(jié)構(gòu)圖 238
思考與練習(xí) 238
參考資料 246