統(tǒng)計(jì)學(xué)

內(nèi)容概要

《統(tǒng)計(jì)學(xué)(東北財(cái)經(jīng)大學(xué)教學(xué)改革用書)》是在參考國內(nèi)外優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)教材的基礎(chǔ)上，結(jié)合財(cái)經(jīng)類院校的教學(xué)特點(diǎn)編寫的，主要面向具有一定概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)的非數(shù)學(xué)專業(yè)的在校本科生以及實(shí)際從事數(shù)據(jù)分析活動(dòng)的工作人員。
編者馮力將整個(gè)統(tǒng)計(jì)方法體系的構(gòu)成內(nèi)容區(qū)分為基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)與高級(jí)統(tǒng)計(jì)兩部分，針對(duì)單變量或雙變量截面數(shù)據(jù)的描述與推斷方法屬于基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)。《統(tǒng)計(jì)學(xué)(東北財(cái)經(jīng)大學(xué)教學(xué)改革用書)》集中講解基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)的方法原理。
本書引入了SPSS的有關(guān)操作方法作為教學(xué)內(nèi)容的有機(jī)組成部分，力求避免以往原理教學(xué)與軟件教學(xué)相互脫節(jié)的不利狀況。此外，本書中還增添了實(shí)驗(yàn)教學(xué)的內(nèi)容，以體現(xiàn)理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)相結(jié)合的宗旨。

書籍目錄

第1章總論
引例1
1.1統(tǒng)計(jì)中的常用術(shù)語
1.2統(tǒng)計(jì)活動(dòng)的基本程序
1.3統(tǒng)計(jì)方法的基本構(gòu)成
1.4樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)
1.5統(tǒng)計(jì)中的誤差
1.6將樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為SPSS數(shù)據(jù)集
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
附錄1.1SPSS數(shù)據(jù)預(yù)處理
附錄1.2問卷調(diào)查法
第2章圖表描述
引例2
2.1品質(zhì)型數(shù)據(jù)的圖表描述
2.2數(shù)值型數(shù)據(jù)的圖表描述
2.3雙變量關(guān)系的圖表描述
2.4運(yùn)用SPSS進(jìn)行圖表描述
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
第3章描述性統(tǒng)計(jì)量
引例3
3.1集中趨勢(shì)描述性統(tǒng)計(jì)量
3.2離散程度描述性統(tǒng)計(jì)量
3.3分布形態(tài)描述性統(tǒng)計(jì)量
3.4運(yùn)用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量描述
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
第4章參數(shù)估計(jì)
引例4
4.1抽樣分布
4.2點(diǎn)估計(jì)
4.3單樣本總體均值區(qū)間估計(jì)
4.4兩個(gè)獨(dú)立樣本總體均值差區(qū)間估計(jì)
4.5兩個(gè)匹配樣本總體均值差區(qū)間估計(jì)
4.6樣本容量的確定
4.7總體方差區(qū)間估計(jì)
4.8總體比率區(qū)間估計(jì)
4.9運(yùn)用SPSS進(jìn)行參數(shù)估計(jì)
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
附錄4.1幾種重要的概率分布
第5章假設(shè)檢驗(yàn)
引例5
5.1假設(shè)檢驗(yàn)基本原理
5.2單樣本均值檢驗(yàn)
5.3兩個(gè)獨(dú)立樣本均值差檢驗(yàn)
5.4兩個(gè)匹配樣本均值差檢驗(yàn)
5.5總體方差假設(shè)檢驗(yàn)
5.6總體比率假設(shè)檢驗(yàn)
5.7運(yùn)用SPSS進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
第6章方差分析
引例6
6.1方差分析的理論假設(shè)
6.2方差分析的基本思想和基本步驟
6.3方差相等性檢驗(yàn)
6.4方差分析中的多重比較
6.5試驗(yàn)數(shù)據(jù)與觀察數(shù)據(jù)
6.6運(yùn)用SPSS進(jìn)行方差分析
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
第7章列聯(lián)分析
引例7
7.1列聯(lián)表
7.2列聯(lián)表中的X2檢驗(yàn)
7.3列聯(lián)表中的相關(guān)系數(shù)
7.4運(yùn)用SPSS進(jìn)行列聯(lián)分析
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
第8章回歸分析
引例8
8.1相關(guān)系數(shù)
8.2回歸模型與回歸方程
8.3估計(jì)的回歸方程
8.4判定系數(shù)
8.5F檢驗(yàn)
8.6回歸預(yù)測(cè)
8.7殘差分析
8.8運(yùn)用SPSS進(jìn)行回歸分析
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
附錄8.1曲線估計(jì)
第9章定序數(shù)據(jù)分析
引例9
9.1威爾科克森秩和檢驗(yàn)
9.2符號(hào)檢驗(yàn)
9.3威爾科克森符號(hào)秩和檢驗(yàn)
9.4運(yùn)用SPSS進(jìn)行定序數(shù)據(jù)分析
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
實(shí)驗(yàn)課題
第10章指數(shù)
引例10
10.1綜合指數(shù)
10.2平均指數(shù)
10.3關(guān)于總指數(shù)計(jì)算方法的修正
10.4指數(shù)體系
10.5經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中幾種常見的指數(shù)
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
第11章時(shí)間序列
引例11
11.1時(shí)間序列構(gòu)成
11.2波動(dòng)性的描述
11.3長(zhǎng)期趨勢(shì)的測(cè)定
11.4季節(jié)波動(dòng)的測(cè)定
本章小結(jié)
問題思考
機(jī)上作業(yè)
主要參考文獻(xiàn)
附錄常用統(tǒng)計(jì)表

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：2）分層抽樣對(duì)于那些規(guī)模比較大、個(gè)體構(gòu)成比較復(fù)雜的總體，實(shí)施簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣往往會(huì)大量增加調(diào)查成本，而且效果也不一定理想。這時(shí)，可根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究的目的以及相關(guān)的限制條件，在不破壞隨機(jī)原則的前提下，選用分層抽樣、整群抽樣或系統(tǒng)抽樣等較為復(fù)雜一些的抽樣方法。如果總體中所包含的大量個(gè)體，分別歸于性質(zhì)上具有明顯差異的不同類別，出于調(diào)查成本或保持樣本具有充分代表性上的考慮，可將這些不同的類別看作是總體中的子總體，先從各個(gè)子總體中按照簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的方法抽取一定數(shù)量的個(gè)體，再將這些被抽中的個(gè)體合并起來形成最終的樣本，這種抽樣方法稱作分層柚樣，又稱分類抽樣。分層抽樣做得好，不僅可以節(jié)省調(diào)查成本，而且會(huì)大大提高樣本對(duì)總體的代表性，還可以用來對(duì)不同子總體進(jìn)行獨(dú)立分析。3）整群抽樣如果總體容量過大，出于大幅度降低調(diào)查成本的考慮，可先將總體中的全部個(gè)體區(qū)分為容量及結(jié)構(gòu)相似的不同的子總體，以子總體為單位按照簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的方法抽取一定數(shù)量的子總體，再將這些被抽中的子總體中所包含的個(gè)體合并起來形成最終的樣本，這種抽樣方法稱作整群抽樣。整群抽樣最明顯的優(yōu)點(diǎn)就是實(shí)施便利、成本低。但以群來劃分子總體時(shí)，要注意保證群內(nèi)個(gè)體之間的差異性以及每一個(gè)群對(duì)總體的代表性，理想的情況是每一個(gè)群都是總體的一個(gè)縮影，否則容易造成較大誤差。4）系統(tǒng)抽樣如果所需的樣本容量很大，樣本中每一個(gè)個(gè)體的抽取過程就會(huì)變得非常繁瑣，為便利起見，可對(duì)總體中的每一個(gè)個(gè)體進(jìn)行編號(hào)，并順序地排成一列，再隨機(jī)地確定一個(gè)號(hào)碼為抽樣起點(diǎn)，然后，每隔一定的距離抽取一個(gè)個(gè)體，直至從抽取了一個(gè)容量為n的樣本為止，這種抽樣方法稱作系統(tǒng)抽樣，又稱等距抽樣。在系統(tǒng)抽樣中，抽樣起點(diǎn)一經(jīng)確定，其余的人樣個(gè)體也就隨之確定，實(shí)施起來非常便利，實(shí)踐中常用來替代簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣。而且，在總體中的個(gè)體之間存在較大差異的情況下，系統(tǒng)抽樣所獲取的樣本往往比簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣更具有代表性。1.3.2 描述方法樣本生成于總體，采取任何一種抽樣方法所獲取的樣本數(shù)據(jù)，其中都包含著有關(guān)總體的重要信息。認(rèn)識(shí)和了解總體要從認(rèn)識(shí)和了解樣本數(shù)據(jù)開始。然而，原始的樣本數(shù)據(jù)往往是大量而零散的，根本就無法直接對(duì)其進(jìn)行整體性觀察，其內(nèi)在的結(jié)構(gòu)條理必須借助某種專門的方法加以整理和概括，才能夠直觀而準(zhǔn)確地被描述出來。對(duì)樣本數(shù)據(jù)的描述方法可分為兩大類：圖表描述與統(tǒng)計(jì)量描述，具體內(nèi)容如圖1一4所示。

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