目 錄
第1章 緒論\t1
1．1 統計與統計學\t1
1．1．1 統計的含義\t1
1．1．2 統計學的研究對像及其特點\t2
1．1．3 統計學的學科分類\t4
1．2 統計的工作過程和基本職能\t5
1．2．1 統計的工作過程\t5
1．2．2 統計的基本職能\t6
1．3 統計學的基本概念\t7
1．3．1 總體、總體單位和樣本\t7
1．3．2 標志和指標\t8
1．3．3 變異和變量\t9
1．4 大數據時代下的統計學\t10
1．4．1 大數據的概念\t10
1．4．2 大數據的特點\t11
1．4．3 大數據時代下的統計學\t11
本章知識結構圖\t12
思考與練習\t12
第2章 數據的搜集與整理\t15
2．1 數據的測量尺度與常用類型\t15
2．1．1 數據的測量尺度\t15
2．1．2 統計數據的常用類型\t16
2．2 統計數據的搜集\t17
2．2．1 一手數據的搜集\t17
2．2．2 二手數據的搜集\t19
2．3 統計分組\t19
2．3．1 統計分組的概念及作用\t19
2．3．2 統計分組的方法\t21
2．4 分配數列\t24
2．4．1 分配數列的概念及分類\t24
2．4．2 分配數列的編制\t25
2．4．3 品質分配數列的表示方法\t26
2．4．4 數量分配數列的表示方法\t27
2．5 統計表\t28
2．5．1 統計表的概念及構成\t28
2．5．2 統計表的分類\t29
2．5．3 統計表設計要求\t30
2．6 Stata軟件入門、畫圖和制表\t31
2．6．1 Stata軟件入門\t31
2．6．2 Stata畫圖和制作統計表\t34
本章知識結構圖\t38
思考與練習\t38
第3章 數據分布特征的描述\t42
3．1 集中趨勢的度量\t42
3．1．1 算術平均數\t42
3．1．2 幾何平均數\t43
3．1．3 調和平均數\t44
3．1．4 中位數\t45
3．1．5 眾數\t46
3．2 離散程度的度量\t47
3．2．1 極差\t47
3．2．2 平均差\t48
3．2．3 方差和標準差\t48
3．2．4 離散繫數\t49
3．3 偏度與峰度的度量\t49
3．3．1 偏度繫數\t49
3．3．2 峰度繫數\t51
3．4 用Stata軟件計算數據的分布特征\t51
3．4．1 用summarize命令計算數據的分布特征\t51
3．4．2 用tabstat命令計算數據的分布特征\t53
本章知識結構圖\t54
思考與練習\t54
第4章 動態數列\t59
4．1 動態數列概述\t59
4．1．1 動態數列的含義及作用\t59
4．1．2 動態數列的分類\t59
4．1．3 動態數列的編制原則\t61
4．2 動態數列水平分析指標\t62
4．2．1 發展水平\t62
4．2．2 平均發展水平\t63
4．2．3 增長量與平均增長量\t68
4．3 動態數列速度分析指標\t69
4．3．1 發展速度與平均發展速度\t69
4．3．2 增長速度與平均增長速度\t70
4．3．3 計算和運用速度相關指標應注意的問題\t71
4．4 長期趨勢的測定與預測\t72
4．4．1 長期趨勢測定與預測的意義\t72
4．4．2 間隔擴大法\t73
4．4．3 移動平均法\t73
4．4．4 最小平方法\t74
4．5 季節變動的測定與預測\t78
4．5．1 按月平均法\t78
4．5．2 移動平均趨勢剔除法\t79
4．6 用Stata軟件進行長期趨勢的測定\t81
本章知識結構圖\t83
思考與練習\t84
第5章 統計指數\t88
5．1 統計指數概述\t88
5．1．1 統計指數的概念\t88
5．1．2 統計指數的分類\t88
5．1．3 統計指數的作用\t90
5．1．4 統計指數編制中的問題\t91
5．2 統計總指數的編制方法\t91
5．2．1 簡單指數\t92
5．2．2 加權指數\t93
5．2．3 指數的主要應用\t98
5．3 指數體繫與因素分析\t103
5．3．1 指數體繫\t103
5．3．2 因素分析\t104
5．3．3 總量指標變動的因素分析\t104
5．3．4 平均指標變動的因素分析\t107
本章知識結構圖\t111
思考與練習\t111
第6章 抽樣分布與參數估計\t116
6．1 抽樣理由和抽樣方法\t116
6．1．1 抽樣理由\t116
6．1．2 抽樣方法\t116
6．2 抽樣誤差\t118
6．3 抽樣分布\t120
6．3．1 樣本均值的抽樣分布\t120
6．3．2 中心極限定理\t123
6．3．3 比例的抽樣分布\t124
6．4 參數估計\t125
6．4．1 點估計\t125
6．4．2 置信區間估計\t125
6．4．3 總體均值的置信區間估計(已知 時)\t126
6．4．4 總體均值的置信區間估計(未知 時)\t127
6．4．5 比例的置信區間估計\t130
6．5 樣本容量的確定\t131
6．5．1 估計總體均值時樣本容量的確定\t131
6．5．2 估計總體比例時樣本容量的確定\t132
本章知識結構圖\t133
思考與練習\t133
第7章 假設檢驗\t136
7．1 假設檢驗的概念及分類\t136
7．2 假設檢驗的五個步驟\t137
7．2．1 第1步：提出原假設和備擇假設\t137
7．2．2 第2步：選擇顯著性水平\t138
7．2．3 第3步：確定檢驗統計量\t138
7．2．4 第4步：建立決策準則\t139
7．2．5 第5步：做出決策\t141
7．3 幾種常見的假設檢驗\t142
7．3．1 總體均值的假設檢驗\t142
7．3．2 總體比例的假設檢驗\t145
7．3．3 兩個總體均值之差的假設檢驗\t146
7．3．4 兩個總體比例之差的假設檢驗\t149
7．4 假設檢驗決策的風險\t150
7．4．1 假設檢驗的兩類錯誤\t150
7．4．2 兩類錯誤的關繫\t151
7．5 用Stata軟件進行假設檢驗\t152
7．5．1 單樣本t檢驗的Stata操作\t152
7．5．2 兩樣本t檢驗的Stata操作\t153
本章知識結構圖\t154
思考與練習\t154
第8章 方差分析\t157
8．1 F分布\t157
8．2 比較兩個總體的方差\t158
8．3 方差分析引論\t160
8．4 單因素方差分析\t161
8．4．1 單因素方差分析的基本思想\t161
8．4．2 單因素方差分析的基本步驟\t163
8．4．3 多重比較檢驗\t166
8．5 雙因素方差分析\t168
8．5．1 問題的提出\t168
8．5．2 無交互作用的雙因素方差分析\t168
8．5．3 有交互作用的雙因素方差分析\t171
8．6 用Stata軟件進行方差分析\t173
8．6．1 用Stata軟件進行單因素方差分析\t173
8．6．2 用Stata軟件進行雙因素方差分析\t174
本章知識結構圖\t174
思考與練習\t175
第9章線性回歸分析\t177
9．1 相關分析\t177
9．1．1 相關關繫的含義\t177
9．1．2 相關關繫的分類\t178
9．1．3 相關分析的主要內容\t179
9．1．4 相關關繫的測量\t179
9．2 回歸分析\t185
9．2．1 回歸分析的含義\t185
9．2．2 回歸分析的分類\t185
9．2．3 回歸分析的主要內容\t186
9．2．4 相關分析與回歸分析的關繫\t186
9．3線性回歸模型的假定及繫數估計\t187
9．3．1線性回歸模型及其假定\t187
9．3．2線性回歸模型回歸繫數估計\t188
9．4線性回歸模型的檢驗\t190
9．4．1 模型估計式檢驗的必要性\t190
9．4．2 模型參數估計值的經濟意義檢驗\t191
9．4．3 回歸直線的擬合優度\t192
9．4．4 回歸繫數的顯著性檢驗\t195
9．5線性回歸模型的預測\t197
9．5．1 點估計\t197
9．5．2 區間估計\t198
9．6 用Stata軟件進行相關分析和回歸分析\t200
本章知識結構圖\t202
思考與練習\t202
第10章線性回歸分析\t208
10．1線性回歸模型\t208
10．1．1線性回歸模型及其假定\t208
10．1．2線性回歸中估計的回歸方程\t209
10．1．3線性回歸模型的回歸繫數估計\t210
10．2線性回歸模型的檢驗\t212
10．2．1 擬合優度檢驗\t212
10．2．2 回歸模型的總體顯著性檢驗：F檢驗\t214
10．2．3 回歸繫數的檢驗\t215
10．3 非線性回歸模型\t216
10．3．1 對數線性模型\t217
10．3．2 半對數模型\t218
10．3．3 倒數模型\t219
10．3．4 函數形式的選擇\t221
10．4 交互模型\t222
10．5 多個回歸繫數的聯合檢驗\t223
10．6 定性(虛擬)變量模型\t225
10．7 殘差分析\t229
10．7．1 隨機誤差項零均值\t229
10．7．2 隨機誤差項同方差\t229
10．7．3 隨機誤差項無自相關\t232
10．7．4 隨機誤差項服從正態分布\t233
10．8 用Stata軟回歸的繫數進行檢驗\t236
本章知識結構圖\t238
思考與練習\t238
參考資料\t246
