內容簡介
本書係統地講解了統計學的基本原理和知識框架，主要特點包括：①理論聯係實際。本書不僅講解了理論知識，還注重將統計學的概念和方法應用於實際問題。書中提供了許多實例，有助於學生將統計理論與實際情境相結合。此外，本書還在部分操作環節介紹了如何使用Excel與SPSS等軟件進行數據處理和分析，使學生具備操作技能。②圖文並茂。為了更好地幫助學生理解概念和方法，本書配有詳細而清晰的圖表、數據和例題，以期讓學生更加直觀地理解和應用統計學知識。③豐富的教學資源。為了提供全麵的教學支持，本書配備了豐富的教學資源，包括配套課件和視頻等，有助於教師運用混合式教學等不同教學方法講授統計學課程。 本書適合作為高等院校經濟管理類專業本科生和研究生的教材，還適合作為企事業單位統計工作人員的統計學入門參考書。
作者簡介
傅毅，上海師範大學商學院商業數據係教授、博士、金融專碩負責人。被授予上海市五一勞動獎章，上海市青年五四獎章，獲得第二屆全國高校教師教學創新大賽三等獎，第二屆上海市高校教師教學創新大賽特等獎，第五屆全國高校青年教師教學競賽三等獎、第四屆上海高校青年教師教學競賽特等獎、上海市教學能手、全國大學生數學建模競賽上海賽區優秀教練員。主持完成教育部人文社科青年項目，參與上海市教委科研創新項目等，在SSCI、SCI、EI、CSSCI期刊上發表數篇專業論文。
目錄
作者簡介
前言
第1章 導 論 1
1.1 大數據時代與統計學 1
1.2 統計學應用案例 4
1.3 統計學中的基礎概念 6
思考題 7
第2章 數據類型與數據收集 8
2.1 統計數據的類型 8
2.2 統計數據的收集 12
2.3 抽樣技術 16
思考題 22
第3章 數據可視化 24
3.1 數據可視化的形式 25
3.2 數據可視化要點 36
思考題 41
第4章 數據的概括性度量 42
4.1 數據集中趨勢的度量 42
4.2 數據離中趨勢的度量 50
4.3 數據分布形態的度量 56
思考題 58
第5章 統計量及其抽樣分布 60
5.1 統計量與常用分布 60
5.2 抽樣分布 68
思考題 79
第6章 參數估計 81
6.1 點估計 81
6.2 置信區間 85
6.3 樣本量的確定 105
思考題 107
第7章 假設檢驗 110
7.1 從女士品茶到假設檢驗 110
7.2 一個總體參數的假設檢驗 121
7.3 兩個總體參數的假設檢驗 139
思考題 151
第8章 分類數據分析 156
8.1 分類數據和卡方統計量 156
8.2 擬合優度的卡方檢驗 159
8.3 列聯表的卡方檢驗 162
8.4 定性變量之間的關係測量 170
思考題 176
第9章 方差分析 178
9.1 方差分析概論 178
9.2 單因素方差分析 183
9.3 雙因素方差分析 188
思考題 196
第10章 一元線性回歸 198
10.1 相關分析 198
10.2 一元線性回歸模型的基本形式 204
10.3 一元線性回歸模型的估計 205
10.4 一元線性回歸模型的檢驗 212
10.5 一元線性回歸模型預測 215
思考題 220
參考文獻 223
參考答案 224
前言
第1章 導 論 1
1.1 大數據時代與統計學 1
1.2 統計學應用案例 4
1.3 統計學中的基礎概念 6
思考題 7
第2章 數據類型與數據收集 8
2.1 統計數據的類型 8
2.2 統計數據的收集 12
2.3 抽樣技術 16
思考題 22
第3章 數據可視化 24
3.1 數據可視化的形式 25
3.2 數據可視化要點 36
思考題 41
第4章 數據的概括性度量 42
4.1 數據集中趨勢的度量 42
4.2 數據離中趨勢的度量 50
4.3 數據分布形態的度量 56
思考題 58
第5章 統計量及其抽樣分布 60
5.1 統計量與常用分布 60
5.2 抽樣分布 68
思考題 79
第6章 參數估計 81
6.1 點估計 81
6.2 置信區間 85
6.3 樣本量的確定 105
思考題 107
第7章 假設檢驗 110
7.1 從女士品茶到假設檢驗 110
7.2 一個總體參數的假設檢驗 121
7.3 兩個總體參數的假設檢驗 139
思考題 151
第8章 分類數據分析 156
8.1 分類數據和卡方統計量 156
8.2 擬合優度的卡方檢驗 159
8.3 列聯表的卡方檢驗 162
8.4 定性變量之間的關係測量 170
思考題 176
第9章 方差分析 178
9.1 方差分析概論 178
9.2 單因素方差分析 183
9.3 雙因素方差分析 188
思考題 196
第10章 一元線性回歸 198
10.1 相關分析 198
10.2 一元線性回歸模型的基本形式 204
10.3 一元線性回歸模型的估計 205
10.4 一元線性回歸模型的檢驗 212
10.5 一元線性回歸模型預測 215
思考題 220
參考文獻 223
參考答案 224
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最後修改：2025 年 06 月 26 日
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