1.1統計學的性質1

1.2統計學在管理中的應用2

1.3統計學方法的分類3

1.3.1描述統計學3

1.3.2推斷統計學3

1.4統計學的基本概念3

1.4.1總體3

1.4.2樣本4

1.4.3總體參數和統計量4

1.5統計學的發展4

1.5.1古典統計學時代5

1.5.2近代統計學時代5

1.5.3現代統計學時代5

本章小結6

關鍵術語6

習題6

第2章數據收集方法7

2.1統計數據收集的意義7

2.2統計數據的計量與類型7

2.2.1統計數據的計量8

2.2.2統計數據的類型8

2.2.3統計變量9

2.3統計數據的來源9

2.3.1直接來源9

2.3.2間接來源14

2.4統計數據的誤差15

2.5統計數據收集過程16

本章小結17

關鍵術語17

習題17

案例研究18

第3章描述數據的圖表方法19

3.1數據描述的意義及分類19

3.2定量數據的圖形描述19

3.2.1定量數據整理19

3.2.2單變量定量數據的圖形描述21

3.2.3多變量定量數據的圖形描述26

3.3定性數據的圖表描述31

3.3.1定性數據的整理32

3.3.2單變量定性數據的圖形描述33

3.3.3多變量定性數據的圖形描述38

本章小結42

關鍵術語43

習題43

案例研究45

第4章描述統計中的測度46

4.1數據分布的集中趨勢測度46

4.1.1數值平均數46

4.1.2位置平均數50

4.1.3中位數與算術平均數的比較57

4.2數據分布的離散趨勢測度57

4.2.1極差58

4.2.2四分位差58

4.2.3平均差59

4.2.4方差與標準差60

4.2.5相對位置和相對離散程度的度量61

4.3數據分布的形狀測度63

4.3.1分布偏態測度63

4.3.2分布峰態測度64

4.4用統計軟件計算描述統計量65

4.4.1用Excel計算描述統計量65

4.4.2用SPSS計算描述統計量67

本章小結71

關鍵術語71

習題71

案例研究74

第5章概率與概率分布75

5.1概率及其運算75

5.2全概率公式、貝葉斯公式和事件的獨立性77

5.2.1全概率公式78

5.2.2貝葉斯公式79

5.3離散型隨機變量的概率分布80

5.3.1伯努利分布82

5.3.2二項分布82

5.3.3幾何分布83

5.3.4超幾何分布83

5.3.5泊松分布84

5.3.6多項分布84

5.4連續型隨機變量的概率分布84

5.4.1正態分布85

5.4.2指數分布86

5.4.3均勻分布87

軟件應用87

本章小結93

關鍵術語93

習題94

案例研究98

第6章抽樣與抽樣分布100

6.1概率抽樣方法100

6.1.1簡單隨機抽樣100

6.1.2分層抽樣101

6.1.3繫統抽樣101

6.1.4整群抽樣102

6.2由正態分布導出的幾個重要分布102

6.2.1χ2分布102

6.2.2t分布103

6.2.3F分布104

6.3樣本均值的分布與中心極限定理105

6.4樣本比例的抽樣分布107

6.5與樣本方差有關的抽樣分布108

6.6兩個總體參數推斷時的樣本統計量的抽樣分布108

6.6.1兩個樣本均值差的抽樣分布108

6.6.2兩個樣本比例差的抽樣分布109

6.6.3兩個樣本方差比的抽樣分布110

軟件應用111

本章小結113

關鍵術語113

習題114

案例研究115

第7章參數估計116

7.1參數點估計116

7.1.1矩估計法116

7.1.2極大似然估計法117

7.2點估計的評價準則119

7.2.1無偏性119

7.2.2有效性120

7.2.3一致性120

7.3區間估計的概念和原理120

7.3.1區間估計的基本原理121

7.3.2區間估計的步驟122

7.4總體均值的區間估計122

7.4.1單一總體均值的區間估計（方差已知或大樣本）123

7.4.2單一總體均值的區間估計（小樣本且方差未知）124

7.4.3兩個總體均值之差的區間估計125

7.5總體比例的區間估計130

7.5.1單一總體比例的區間估計130

7.5.2兩個總體比例之差的區間估計131

7.6總體方差的區間估計132

7.6.1單個總體方差的區間估計132

7.6.2兩個總體方差比的區間估計133

7.7樣本容量的確定133

7.7.1單個總體均值區間估計時樣本容量的確定134

7.7.2單個總體比例區間估計時樣本容量的確定134

7.7.3兩個總體均值之差區間估計時樣本容量的確定135

7.7.4兩個總體比例之差區間估計時樣本容量的確定135

軟件應用135

本章小結137

關鍵術語139

習題139

案例研究142

第8章假設檢驗144

8.1假設檢驗的原理144

8.1.1假設檢驗的基本原理144

8.1.2假設檢驗的步驟145

8.1.3假設檢驗中的兩類錯誤149

8.1.4假設檢驗中的P值151

8.2單一總體均值的假設檢驗152

8.2.1σ2已知的情況下單一總體均值的假設檢驗152

8.2.2σ2未知且大樣本的情況下單一總體均值的假設檢驗153

8.2.3σ2未知且小樣本的情況下單一總體均值的假設檢驗154

8.3兩個總體均值差的假設檢驗155

8.3.1σ21、σ22已知，或σ21、σ22未知，但大樣本的情況155

8.3.2σ21、σ22未知，且小樣本的情況156

8.3.3配對樣本157

8.4總體比例的假設檢驗158

8.4.1單一總體比例的假設檢驗158

8.4.2兩個總體比例之差的假設檢驗159

8.5總體方差的假設檢驗160

8.5.1單一總體方差的假設檢驗160

8.5.2兩個總體方差比的假設檢驗161

軟件應用163

本章小結168

關鍵術語168

習題169

案例研究171

第9章方差分析175

9.1方差分析的基本思想176

9.2單因素方差分析177

9.2.1單因素方差分析的步驟177

9.2.2單因素方差分析的多重比較180

9.3雙因素方差分析181

軟件應用185

本章小結188

關鍵術語188

習題188

案例研究191

第10章χ2分布和列聯分析193

10.1χ2分布與擬合優度檢驗193

10.1.1χ2統計量與χ2分布193

10.1.2擬合優度檢驗195

10.2列聯表與兩變量獨立性檢驗198

10.2.1列聯表198

10.2.2獨立性檢驗201

10.3列聯表與多個比例相等的檢驗202

軟件應用204

本章小結208

關鍵術語208

習題209

案例研究210

第11章相關與回歸分析211

11.1變量間的相關關繫211

11.1.1變量相關的概念211

11.1.2相關繫數213

11.1.3對相關繫數的顯著性檢驗213

11.1.4決定繫數215

11線性回歸215

11.2線性回歸的概念215

11.2.2參數β0和β1的小二乘估計216

11.2.3殘差分析218

11.2.4回歸方程的顯著性檢驗（總體顯著性檢驗）219

11.2.5回歸繫數的顯著性檢驗220

11.2.6預測標準誤差221

11.2.7回歸方程在估計和預測中的應用222

11.2.8相關繫數、決定繫數和預測標準誤差三者的關繫224

11線性回歸224

11.3線性回歸的概念和方法224

11.3.回歸模型的評估227

11.4可線性化的非線性回歸230

軟件應用232

本章小結234

關鍵術語235

習題235

案例研究238

第12章時間序列分析與預測239

12.1時間序列分析概述239

12.1.1時間序列及其分類240

12.1.2時間序列的組成因素與模型240

12.2時間序列平滑與預測242

12.2.1移動平均法243

12.2.2指數平滑法245

12.3有趨勢序列的小二乘法預測模型246

12.3.1線性趨勢模型246

12.3.2二次曲線趨勢模型248

12.3.3指數趨勢模型249

12.3.4使用、第二、百分數差異法選擇模型251

12.4有趨勢序列的自回歸預測模型252

12.5季節因素分析255

12.5.1季節因素分析的目的255

12.5.2季節因素分析的方法256

12.5.3季節因素的調整259

12.6循環因子分析260

12.6.1循環波動及其分析目的260

12.6.2循環波動的分析方法260

軟件應用262

本章小結267

關鍵術語267

習題268

案例研究270

第13章指數272

13.1指數的概念和分類272

13.1.1指數的概念272

13.1.2指數的分類273

13.2個體指數274

13.3綜合指數274

13.3.1不加權綜合指數274

13.3.2加權綜合指數： 拉氏指數和帕氏指數275

13.4平均指數278

13.4.1加權算術平均法編制數量指標指數278

13.4.2加權調和平均法編制質量指標指數279

13.5指數體繫280

13.5.1指數體繫概念和應用280

13.5.2指數體繫的因素分析280

13.6常用價格指數284

13.6.1消費價格指數284

13.6.2零售價格指數286

13.6.3股票價格指數287

本章小結288

關鍵術語288

習題289

案例研究290

第14章聚類分析292

14.1聚類分析概述292

14.2距離和相似繫數293

14.2.1變量測量尺度的類型293

14.2.2樣本間親疏程度的測度293

14.3類間距離計算方法295

14.3.1短距離連接法295

14.3.2長距離連接法296

14.3.3類間平均距離連接法296

14.3.4類內平均距離連接法297

14.3.5重心聚類法297

14.3.6離差平方和法297

14.3.7中位數法297

14.4層次聚類分析法297

14.4.1層次聚類分析概述297

14.4.2層次聚類分析具體步驟298

14.4.3用SPSS進行層次聚類分析基本操作步驟和輸出結果分析298

14.4.4SPSS層次聚類分析操作的其他常用選項301

14.5快速聚類分析305

14.5.1快速聚類分析概述305

14.5.2快速聚類分析具體分析步驟305

14.5.3SPSS快速聚類分析基本操作步驟和輸出結果分析306

14.5.4SPSS快速聚類分析操作的其他常用選項308

14.6聚類分析的實例分析310

14.6.1背景介紹310

14.6.2操作步驟及結果解析310

14.6.3聚類分析的注意事項316

本章小結317

關鍵術語317

習題318

案例研究321

第15章因子分析323

15.1基本概念323

15.1.1因子分析概述323

15.1.2因子分析模型324

15.2因子分析的基本步驟326

15.2.1判斷原始變量是否適合進行因子分析326

15.2.2提取公因子和確定公因子數目327

15.2.3公因子的命名解釋329

15.2.4計算因子得分330

15.3SPSS實現因子分析的操作步驟330

15.4因子分析的實例分析333

15.4.1背景介紹333

15.4.2操作步驟及結果解析334

15.4.3實例分析小結344

本章小結344

關鍵術語344

習題345

案例研究346

參考文獻348

附錄常用統計表349