統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與應(yīng)用

前言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展、科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，統(tǒng)計(jì)方法越來(lái)越成為人們必不可少的工具和手段。在教學(xué)過(guò)程中，老師們也越來(lái)越感覺(jué)到運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法解決實(shí)際問(wèn)題的重要性，不少人在探索如何運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件和學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)方法。謝邦昌教授、黃登源教授在多年的教學(xué)中，積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，他們熱情倡議將他們的講稿提供出來(lái)并編寫成教材，供更多的人學(xué)習(xí)和使用。這正與我們的初衷不謀而合。2005年我們便開始著手這套系列教材的編寫，經(jīng)過(guò)不斷的討論、反復(fù)的論證，形成了現(xiàn)在的模式。由于有許多研究生的幫忙，再加上幾位年輕老師的辛勞，這套書終于問(wèn)世。在我們看來(lái)，掌握統(tǒng)計(jì)方法不僅要在理論上弄明白，更重要的在于能夠正確有效地運(yùn)用這些方法，分析說(shuō)明實(shí)際問(wèn)題。這套書正是試圖利用實(shí)際數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件的實(shí)際操作，將所能使用的統(tǒng)計(jì)方法加以說(shuō)明，使讀者不僅能夠了解相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法，而且能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)操作學(xué)會(huì)運(yùn)用這些方法處理分析實(shí)際數(shù)據(jù)。希望本套書的出版能夠?yàn)樽x者提供這樣學(xué)習(xí)的工具。由于水平有限，書中難免不足之處。懇請(qǐng)讀者朋友提出寶貴意見(jiàn)。我們也會(huì)遵循這樣的思路，在教學(xué)以及和讀者的交流中不斷積累、不斷提高、不斷完善，奉獻(xiàn)給讀者更多更好的成果。

內(nèi)容概要

第1章介紹了統(tǒng)計(jì)分析對(duì)數(shù)據(jù)測(cè)量尺度的理解，定類尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度四類尺度和SPSS中的變量類型并不相同，注意不要混淆。除了基本操作以外，本章介紹的建立多應(yīng)答問(wèn)題交叉表的方法值得特別關(guān)注。　　第2章的內(nèi)容是均值比較和正態(tài)性檢驗(yàn)，應(yīng)該說(shuō)是比較容易的部分?！　〉?章講非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，讀者可以通過(guò)操作分析過(guò)程，體會(huì)一下Conover那段話的含義。秩的概念和計(jì)算方法是非參數(shù)方法的基礎(chǔ)，可以花一點(diǎn)時(shí)間通過(guò)例3.1熟悉秩的計(jì)算。此后的內(nèi)容就是比較程式化的，要點(diǎn)是根據(jù)問(wèn)題的類型選擇相應(yīng)的分析方法。比如兩組獨(dú)立數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的比較要使用Mann-Whitney檢驗(yàn)，成對(duì)數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的比較要使用符號(hào)檢驗(yàn)和Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)，等等。判斷問(wèn)題類型和分析方法之間合適與否是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法的關(guān)鍵所在?！　〉?章介紹相關(guān)分析和回歸分析。要點(diǎn)是區(qū)分變量之間的數(shù)量關(guān)系和邏輯關(guān)系，尤其要注意數(shù)量關(guān)系導(dǎo)致的偽相關(guān)現(xiàn)象，要知道濫用回歸分析模型是濫用統(tǒng)計(jì)方法的重災(zāi)區(qū)。從數(shù)據(jù)分析的一般方法來(lái)看，對(duì)數(shù)據(jù)的處理可以是任意的，就是說(shuō)沒(méi)有人能夠阻止你用SPSS建立幾個(gè)任意變量之間的回歸模型，但這個(gè)模型的分析結(jié)果有無(wú)意義就是另外一回事了。逐步回歸是建立回歸模型的必經(jīng)階段，一些起碼的模型檢驗(yàn)手段，比如偏相關(guān)系數(shù)、異方差、殘差序列相關(guān)、多重共線性對(duì)于回歸分析都是必不可少的?！　〉?章介紹方差分析。方差分析在實(shí)際使用的時(shí)候，也有一個(gè)變量選擇問(wèn)題，即考察多少個(gè)因素是一個(gè)大問(wèn)題。建議盡量使用多因素方差分析的框架來(lái)設(shè)計(jì)試驗(yàn)。　　第6章介紹調(diào)查數(shù)據(jù)的信度分析和效度分析。問(wèn)卷設(shè)計(jì)和調(diào)查實(shí)施是非常復(fù)雜的領(lǐng)域，最好結(jié)合閱讀介紹量表設(shè)計(jì)的書來(lái)熟悉軟件操作。

作者簡(jiǎn)介

黃向陽(yáng),湖北省黃梅縣。生于1970年10月29日。教育經(jīng)歷：1988年9月—1992年7月北京大學(xué)概率統(tǒng)計(jì)系，畢業(yè)獲理學(xué)學(xué)士學(xué)位1992年9月—1995年7月中國(guó)科學(xué)院系統(tǒng)科學(xué)研究所攻讀碩士學(xué)位，畢業(yè)獲理學(xué)碩士學(xué)位2002年9月—2005年7月國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院攻讀博士學(xué)位，畢業(yè)獲經(jīng)濟(jì)學(xué)博士學(xué)位工作經(jīng)歷：1995年7月—現(xiàn)在中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院風(fēng)險(xiǎn)管理與精算教研室任教，現(xiàn)任副教授其中1999年6月到2000年6月在香港友邦保險(xiǎn)公司總部精算部實(shí)習(xí)教學(xué)工作：從1995年開始，主要講授和精算有關(guān)的課程，部分課程如精算數(shù)學(xué)、利息理論、精算控制循環(huán)是采用英文教材，中文授課的方式進(jìn)行的。在課程建設(shè)中發(fā)揮了積極作用，是校級(jí)精品課程《壽險(xiǎn)精算學(xué)》的主要成員之一。積極開設(shè)新課程，包括著重實(shí)際工作能力的“ExcelVBA在統(tǒng)計(jì)和精算中的應(yīng)用”，也包括跟蹤精算理論前沿的“精算中的隨機(jī)控制問(wèn)題”。在2004年，參與《全方位統(tǒng)計(jì)教學(xué)改革，培養(yǎng)面向?qū)嶋H的應(yīng)用型人才》教學(xué)建設(shè)項(xiàng)目，該項(xiàng)目獲得中國(guó)人民大學(xué)2004年優(yōu)秀教學(xué)成果獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)，同年獲北京市2004年優(yōu)秀教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。研究工作：積極參與精算和統(tǒng)計(jì)方法在保險(xiǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用項(xiàng)目，尤其是我國(guó)養(yǎng)老制度的精算模型和實(shí)務(wù)。在廣東省的養(yǎng)老制度改革方案測(cè)算中擔(dān)任數(shù)據(jù)收集和精算模型編程工作，在2004年開始主持國(guó)家社科基金項(xiàng)目：精算控制循環(huán)和我國(guó)基本養(yǎng)老保險(xiǎn)制度的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，國(guó)家社科基金04CTJ006。鑒于隨機(jī)控制理論對(duì)保險(xiǎn)公司的管理實(shí)務(wù)和精算理論研究都具有重大價(jià)值，我從2004年開始在教學(xué)中引入精算控制循環(huán)課程，從2005年2月開始，帶領(lǐng)精算專業(yè)的研究生系統(tǒng)地閱讀了精算中的隨機(jī)控制模型方面的主要文獻(xiàn)。主要著作：責(zé)任準(zhǔn)備金評(píng)估方法對(duì)壽險(xiǎn)公司報(bào)告利潤(rùn)的影響統(tǒng)計(jì)與決策，2004年2月，獨(dú)立創(chuàng)作。從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)管理，湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版2004年3月，獨(dú)立創(chuàng)作。標(biāo)準(zhǔn)成本法與壽險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)方法的比較研究，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)2004年3月，《統(tǒng)計(jì)與精算》全文轉(zhuǎn)載，獨(dú)立創(chuàng)作。西方生命周期理財(cái)概念的評(píng)析及啟示，中州學(xué)刊2004年5月，獨(dú)立創(chuàng)作。壽險(xiǎn)業(yè)顧客滿意與忠誠(chéng)關(guān)系的實(shí)證研究，江漢論壇2004年第9期，第二作者。封閉型保單組未來(lái)?yè)p失現(xiàn)值向量的聯(lián)合分布及漸近分布，經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)2005年第2期，獨(dú)立創(chuàng)作。謝邦昌，臺(tái)灣大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)博士。現(xiàn)任中華資料采礦協(xié)會(huì)（Chung-huaDataMiningSociety，CDMS）理事長(zhǎng)，輔仁大學(xué)統(tǒng)計(jì)資訊學(xué)系教授，華通人商用信息有限公司高級(jí)顧問(wèn)。中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心學(xué)術(shù)委員會(huì)委員。中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)系DataMinin9中心客座教授，上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)系客座教授。廈門大學(xué)計(jì)劃統(tǒng)計(jì)學(xué)系客座教授。西南財(cái)經(jīng)大學(xué)客座教授。他是數(shù)據(jù)挖掘界領(lǐng)軍人物及世界知名統(tǒng)計(jì)學(xué)家。發(fā)表過(guò)近三百篇關(guān)于統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘的論文。出版了近五十余本相關(guān)專著。

書籍目錄

第1章  數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)分析　第1節(jié)  測(cè)量尺度與數(shù)據(jù)類型 　　1.1.1  數(shù)據(jù)的測(cè)量尺度 　　1.1.2  數(shù)據(jù)的類型 　　1.1.3  SPSS的數(shù)據(jù)文件 　第2節(jié)  數(shù)據(jù)的展示 　　1.2.1  數(shù)據(jù)的表格展示 　　1.2.2  數(shù)據(jù)的圖形展示 　第3節(jié)  數(shù)據(jù)的數(shù)字特征 　　1.3.1  集中趨勢(shì) 　　1.3.2  離散程度 　　1.3.3  相對(duì)位置與標(biāo)準(zhǔn)化 　　1.3.4  分布形態(tài) 　　1.3.5  描述統(tǒng)計(jì)分析示例 　　習(xí)題 第2章　定量數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)分析 　第1節(jié)　均值的比較 　　2.1.1  利用樣本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的一般程序 　　2.1.3  兩組獨(dú)立數(shù)據(jù)的均值比較    2.1.4　成對(duì)數(shù)據(jù)的均值比較  第2節(jié)　數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性檢驗(yàn)    2.2.1  正態(tài)概率圖    2.2.2  Kolmogorov與Lilliefors檢驗(yàn)    2.2.3　Shapiro-Wilk’s W檢驗(yàn)    2.2.4　操作實(shí)例    習(xí)題第3章　屬性數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)分析  第1節(jié)　集中趨勢(shì)的比較    3.1.1  兩組獨(dú)立數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的比較    3.1.2  成對(duì)數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的比較    3.1.3  多組數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的比較  第2節(jié)　對(duì)數(shù)據(jù)未知分布的判斷    3.2.1  一組數(shù)據(jù)的未知分布與特定分布的比較    3.2.2  兩組獨(dú)立數(shù)據(jù)未知分布的比較  第3節(jié)　數(shù)據(jù)屬性特征的獨(dú)立性檢驗(yàn)    3.3.1  二維列聯(lián)表分析    3.3.2　高維列聯(lián)表分析    習(xí)題第4章　變量間不確定關(guān)系的描述  第1節(jié)　相關(guān)分析    4.1.1  變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系    4.1.2　定量數(shù)據(jù)相關(guān)性的度量    4.1.3  一般數(shù)據(jù)的相關(guān)性    4.1.4　操作實(shí)例  第2節(jié)　線性回歸分析    4.2.1  線性回歸概述    4.2.2  多元線性回歸    4.2.3　違反基本假設(shè)的情況  第3節(jié)　線性回歸分析操作實(shí)例    4.3.1  線性回歸分析的模型選擇    4.3.2　線性回歸分析的輸出結(jié)果　　……第5章　屬性數(shù)據(jù)不同水平的效應(yīng)度量第6章　調(diào)查數(shù)據(jù)的可靠性分析

章節(jié)摘錄

第1章 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)分析第1節(jié) 測(cè)量尺度與數(shù)據(jù)類型 1.1.2 數(shù)據(jù)的類型采用不同的測(cè)量尺度對(duì)事物和現(xiàn)象進(jìn)行測(cè)量會(huì)得到不同類型的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從上述四種測(cè)量尺度形成的結(jié)果來(lái)看，可以將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)大體分為屬性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)兩種。談到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，還涉及變量的概念。變量是說(shuō)明事物和現(xiàn)象的某種特征的概念，具體表現(xiàn)為變量的取值，也就是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。下面我們將結(jié)合變量的概念說(shuō)明統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的兩大類型。1.屬性數(shù)據(jù)屬性數(shù)據(jù)也稱定性數(shù)據(jù)或品質(zhì)數(shù)據(jù)(qualitative data)，說(shuō)明事物的品質(zhì)特征，不能用數(shù)值表現(xiàn)，由定類尺度和定序尺度測(cè)量形成。屬性數(shù)據(jù)反映屬性變量，例如性別、產(chǎn)品等級(jí)等。2.定量數(shù)據(jù)定量數(shù)據(jù)也稱數(shù)量數(shù)據(jù)(quantitative data)，說(shuō)明事物的數(shù)量特征，能夠用數(shù)值表現(xiàn)，由定距尺度和定比尺度形成。定量數(shù)據(jù)反映數(shù)量變量，例如溫度、年齡、收入等，它們都表現(xiàn)為具體的數(shù)值。根據(jù)取值情況的不同，定量變量可以分為離散變量和連續(xù)變量。離散變量的取值可以一一列舉，連續(xù)變量可以取連續(xù)不斷的無(wú)窮多個(gè)值，不能一一列舉。

編輯推薦

《統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與應(yīng)用》試圖利用實(shí)際數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件的實(shí)際操作，將所能使用的統(tǒng)計(jì)方法加以說(shuō)明，使讀者不僅能夠了解相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法，而且能夠通過(guò)計(jì)算機(jī)操作學(xué)會(huì)運(yùn)用這些方法處理分析實(shí)際數(shù)據(jù)。

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