普通高等教育“十二五”經濟管理類規劃教材：統計學原理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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姚壽福，劉澤仁 編

圖書標籤:

• 統計學
• 經濟管理
• 高等教育
• 教材
• 十二五規劃
• 原理
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 經濟學

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121129155

版次：1

商品編碼：10501181

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-03-01

用紙：膠版紙

頁數：247

內容簡介

　　統計學是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量特徵，以便給齣正確認識的方法論科學，是教育部規定的經濟管理類大學本科教育的核心基礎課程。《普通高等教育“十二五”經濟管理類規劃教材：統計學原理》是在作者姚壽福、劉澤仁多年教學的基礎上，根據一般本科學院的教學實際情況並在聽取教師和同學們的意見的基礎上編寫的，內容涉及基本概念，統計數據的搜集、整理和顯示，綜閤指標，抽樣估計與假設檢驗，相關與迴歸分析，時間數列分析，統計指數，統計預測，統計決策等。此外，附錄中還給齣瞭常用統計錶。
　　《普通高等教育“十二五”經濟管理類規劃教材：統計學原理》可作為高等學校經濟學類、工商管理類專業本科和專科學生的教材，也可作為人文、社會科學等專業學生的教材或參考書，還可作為從事經濟學管理工作、科研工作的有關人員作為參考書。

目錄

第一章 緒論
第一節 統計與統計學
第二節 統計學的研究對象、理論基礎和方法
一、統計學的研究對象
二、統計學的理論基礎
三、統計學的研究方法
第三節 統計學的幾個基本概念
一、統計總體與總體單位
二、統計標誌和標誌錶現
三、變異和變量
四、統計指標和指標體係
思考與練習
第二章 統計數據的搜集、整理和顯示
第一節 統計調查
一、統計調查的意義
二、統計調查方案
三、統計調查方法
四、統計資料的間接來源
第二節 統計整理
一、統計整理的意義和內容
二、統計分組法
三、分配數列
四、統計錶
思考與練習
第三章 綜閤指標
第一節 總量指標
一、總量指標的意義
二、總量指標的種類
三、計算總量指標應注意的問題
第二節 相對指標
一、相對指標的意義
二、計劃完成相對指標
三、結構相對指標
四、比較相對指標
五、強度相對指標
六、動態相對指標
七、計算和應用相對指標應注意的問題
第三節 集中趨勢指標——平均指標
一、算術平均數
二、調和平均數
三、幾何平均數
第四節 集中趨勢指標——位置平均數
一、眾數
二、中位數
三、眾數、中位數和算術平均數的比較
第五節 離中趨勢指標——變異指標
一、變異指標的概念與作用
二、全距
三、平均差
四、方差與標準差
五、變異係數
思考與練習
第四章 抽樣估計與假設檢驗
第一節 抽樣調查與抽樣估計
一、概率抽樣與非概率抽樣
二、抽樣誤差及其測度
三、樣本統計量
四、抽樣分布
五、參數估計的一般問題
六、一個總體參數的區間估計
七、樣本容量的確定
第二節 假設檢驗
一、假設檢驗的基本思想
二、假設檢驗的步驟
三、假設檢驗中的兩類錯誤
四、一個總體參數的假設檢驗
第三節 方 差 分 析
一、方差分析的基本問題
二、單因素方差分析
三、方差分析中的多重比較
思考與練習
第五章 相關與迴歸分析
第一節 相關與迴歸分析的概念
一、相關分析的概念與類型
二、迴歸分析的概念與類型
三、相關分析與迴歸分析的關係
第二節 相關錶、相關圖與相關係數
一、相關錶
二、相關圖
三、相關係數
第三節 一元綫性迴歸分析
一、一元綫性迴歸模型
二、一元綫性迴歸模型參數的估計
三、一元綫性迴歸模型的統計檢驗
四、一元綫性迴歸模型的應用
第四節 可綫性化的麯綫迴歸
一、非綫性相關與迴歸的含義
二、非綫性迴歸模型的估計
思考與練習
第六章 時間數列分析
第一節 時間數列及分析方法概述
一、時間數列的概念及分類
二、編製時間數列應注意的問題
三、時間數列常用的分析方法
第二節 時間數列的水平指標分析
一、發展水平
二、平均發展水平
三、增減量
四、平均增減量
第三節 時間數列的速度指標分析
一、發展速度
二、增減速度
三、平均發展速度
四、平均增減速度
五、速度指標的分析與應用
第四節 時間數列分析（一）——長期趨勢測定
一、時間數列的模型
二、移動平均法
三、指數平滑法
四、數學麯綫擬閤法
第五節 時間數列分析（二）——季節變動和循環變動的測定
一、季節變動分析
二、循環變動的測定
思考與練習
第七章 統計指數
第一節 統計指數的概念與分類
一、統計指數的概念和性質
二、統計指數的作用
三、統計指數的分類
第二節 總指數的編製
一、加權綜閤指數
二、加權平均指數
第三節 指數體係和因素分析
一、指數體係及其作用
二、總量變動的因素分析
三、平均指標指數的因素分析
第四節 幾種常用的經濟指數
一、消費者價格指數和零售物價指數
二、工業生産指數
三、股票價格指數
四、産品成本指數
五、空間價格指數
思考與練習
第八章 統計預測
第一節 統計預測的意義與類型
一、統計預測的意義
二、統計預測的種類
三、統計預測的假設和步驟
第二節 定性預測
一、德爾菲法
二、主觀概率法
第三節 統計預測方法
一、直觀法
二、最小平方法
三、摺扣最小平方法
四、移動平均法
五、指數平滑法
六、三點法
第四節 統計趨勢預測
一、直綫趨勢預測
二、非綫性趨勢預測
三、統計趨勢預測中應注意的問題
第五節 統計迴歸預測
一、一元綫性迴歸預測
二、多元綫性迴歸預測
三、迴歸預測應注意的問題
第六節 預測誤差分析與控製
一、預測誤差的有關指標
二、預測誤差指標的應用
三、預測值的置信區間
四、預測誤差的控製圖
思考與練習
第九章 統計決策
第一節 統計決策的基本問題
一、統計決策的概念與類型
二、統計決策的步驟
三、收益矩陣錶
第二節 完全不確定型決策
一、完全不確定型決策的準則
二、各種決策方法的比較
第三節 風險型決策
一、自然狀態概率分布的估計
二、風險型決策的準則
三、利用決策樹進行風險型決策
思考與練習
附錄A 常用統計錶
參考文獻

前言/序言

統計學原理：洞悉數據驅動的決策時代 我們生活在一個被數據洪流所淹沒的時代。從宏觀的經濟走勢到微觀的個人消費習慣，數據無處不在，它們是洞察世界、理解現象、預測未來的關鍵。然而，原始的數據本身往往是雜亂無章、難以解讀的。如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，做齣科學、理性的決策？統計學，這門研究如何收集、整理、分析和解釋數據的科學，正是我們應對這個數據驅動時代挑戰的有力武器。 本書《統計學原理》旨在係統性地介紹統計學的基本概念、方法和應用，幫助讀者建立起堅實的統計學知識體係，掌握運用統計學解決實際問題的能力。無論您是經濟管理領域的學生，還是希望提升數據分析能力的從業者，抑或是對數據背後邏輯充滿好奇的探索者，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。 核心內容概覽： 本書內容覆蓋統計學的核心模塊，循序漸進，由淺入深，旨在構建一個完整的統計學認知框架。 第一部分：統計學基礎——認識數據的語言 本部分將帶領讀者走進統計學的世界，理解統計學的基本概念和研究方法。 第一章：統計學概述 統計學的定義與作用： 深入闡釋統計學是什麼，它在現代社會中的重要性，以及它如何成為科學研究、經濟決策、社會管理等領域不可或缺的工具。我們將探討統計學如何幫助我們從不確定性中發現確定性，從局部推斷整體。 統計學的基本概念： 介紹總體、樣本、個體、變量、參數、統計量等核心術語，並詳細解釋它們之間的關係。例如，我們會區分“所有大學生的平均身高”（總體參數）和“我們隨機抽取的100名大學生的平均身高”（樣本統計量），理解樣本統計量如何用來估計總體參數。 統計學研究的基本步驟： 梳理從明確研究問題、設計調查方案、收集數據、整理數據、分析數據到解釋結果的完整流程，讓讀者對統計學研究有一個全局性的認識。 統計學研究的兩大分支：描述統計與推斷統計： 明確區分這兩種研究方法的功能和應用場景。描述統計側重於概括和總結樣本數據的特徵，而推斷統計則在此基礎上，對未知總體的特徵進行估計和檢驗。 第二章：數據的收集與整理 數據來源與類型： 探討各種數據收集的渠道，如普查、抽樣調查、實驗、二手資料等。同時，詳細介紹不同類型的數據，包括定性數據（分類數據，如性彆、血型）和定量數據（數值數據，如年齡、收入），以及定量數據中的離散型和連續型。 抽樣調查的基本方法： 介紹常用的抽樣技術，如簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，並分析各自的優缺點和適用條件。我們將討論如何通過科學的抽樣設計，最大限度地提高樣本的代錶性，減少抽樣誤差。 數據的整理與分類： 講解如何對收集到的原始數據進行初步的整理，包括數據清洗、編碼、錄入等。介紹頻數分布錶、纍計頻數分布錶等工具，如何有效地展示和組織數據。 第二部分：描述統計——描繪數據的世界 本部分將教授讀者如何運用各種統計量和圖錶來直觀地描述和概括數據的特徵。 第三章：數據的圖錶展示 定性數據的圖錶展示： 學習如何使用條形圖、餅圖、圓形圖等來展示分類數據的分布情況，理解它們各自的特點和適用場景。 定量數據的圖錶展示： 掌握如何利用頻數直方圖、頻率多邊形、纍計頻數麯綫、箱綫圖等來展示數值數據的分布形態。我們將深入理解直方圖如何反映數據的集中趨勢、離散程度和分布形狀，而箱綫圖則能直觀地展示數據的五數概括及異常值。 第四章：數據的集中趨勢測量 均值（平均數）： 介紹算術平均數、加權平均數等，並探討它們在不同情況下的適用性，以及均值受極端值影響的特點。 中位數： 學習如何計算和解釋中位數，理解中位數不受極端值影響的優勢，以及它在偏態分布數據中的重要性。 眾數： 瞭解眾數的概念，以及它在識彆最常見數值時的作用。 幾何平均數與調和平均數： 介紹這兩種特殊平均數的計算方法和應用場景，例如在計算平均增長率時的應用。 集中趨勢測量的比較與選擇： 綜閤比較不同集中趨勢測量方法的特點，指導讀者根據數據的特性和分析目的選擇最閤適的統計量。 第五章：數據的離散程度測量 極差： 簡單理解極差的概念，及其作為最簡單離散程度度量方法的局限性。 四分位差： 學習如何計算四分位差，理解它與中位數一同描述數據散布範圍的作用，以及它如何抵抗異常值的影響。 方差與標準差： 深入理解方差和標準差的概念，它們是如何衡量數據偏離均值的平均程度的。我們將詳細解析標準差的計算公式，並理解標準差在數據解釋中的重要性，例如常用來衡量一組數據的波動性。 離散係數： 學習如何利用離散係數進行不同量綱數據的離散程度的比較。 離散程度測量的比較與選擇： 總結不同離散程度測量方法的優缺點，幫助讀者在實際分析中做齣恰當的選擇。 第六章：數據的分布形態與偏度、峰度 分布形態的識彆： 迴顧如何從直方圖等圖錶中識彆數據的對稱性、偏斜性（左偏、右偏）以及峰度（尖峭或平緩）。 偏度： 介紹偏度的概念和計算方法，以及偏度如何量化數據分布的不對稱程度。 峰度： 介紹峰度的概念和計算方法，以及峰度如何量化數據分布的尖峭程度。 偏度與峰度的統計意義： 探討偏度和峰度在數據特徵描述和模型選擇中的意義。 第三部分：推斷統計——從樣本到總體的飛躍 本部分將是本書的重點，我們將學習如何利用樣本信息來推斷總體的特徵，這是統計學最核心的價值所在。 第七章：概率論基礎 隨機事件與概率： 介紹隨機事件、樣本空間、必然事件、不可能事件等基本概念，以及概率的定義、性質和計算方法。我們將學習如何量化事件發生的可能性。 條件概率與獨立性： 講解條件概率的概念，以及事件之間的獨立性判斷，理解“A發生的情況下B發生的概率”的含義。 重要的概率分布： 介紹離散型隨機變量的二項分布、泊鬆分布，以及連續型隨機變量的正態分布（高斯分布）及其重要性。我們將重點講解正態分布的特性，例如其鍾形對稱的麯綫以及“68-95-99.7”法則。 第八章：抽樣分布——連接樣本與總體的橋梁 抽樣分布的概念： 闡釋為什麼我們需要抽樣分布，以及樣本統計量（如樣本均值）的抽樣分布如何産生。 中心極限定理： 重點講解中心極限定理，這是推斷統計的基石。我們將說明，無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布近似服從正態分布，並且給齣其均值和方差。 t分布、卡方分布與F分布： 介紹這些在統計推斷中常用的其他抽樣分布，並說明它們的應用場景，例如在小樣本均值推斷、方差分析等。 第九章：參數估計——預測總體特徵 點估計： 介紹點估計的概念，以及矩估計和最大似然估計等常用的點估計方法，理解點估計如何用一個數值來估計總體參數。 區間估計： 重點講解區間估計，以及置信區間、置信水平的概念。我們將詳細推導總體均值和總體比例的置信區間的計算方法，理解置信區間如何提供總體參數的可能取值範圍，以及置信水平的含義。 影響區間寬度的因素： 分析樣本量、置信水平、總體標準差等因素如何影響置信區間的寬度，指導我們如何獲得更精確的估計。 第十章：假設檢驗——驗證統計猜想 假設檢驗的基本原理： 介紹假設檢驗的基本思想，包括原假設（H0）和備擇假設（H1），以及檢驗統計量、顯著性水平（α）、P值、拒絕域等核心概念。 總體均值和總體比例的假設檢驗： 詳細講解單樣本、雙樣本均值檢驗（z檢驗、t檢驗）以及單樣本、雙樣本比例檢驗的步驟和應用。例如，我們將學習如何檢驗某個産品的平均重量是否達到標準，或者比較兩種不同教學方法的效果差異。 假設檢驗的錯誤類型： 區分第一類錯誤（拒絕瞭真實的原假設）和第二類錯誤（接受瞭錯誤的原假設），以及如何控製這些錯誤。 方差的假設檢驗： 介紹方差的檢驗方法，例如F檢驗，用於比較兩個總體的方差是否相等。 第四部分：統計學在經濟管理中的應用 本部分將展示統計學理論在經濟管理領域的實際應用，幫助讀者將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 第十一章：迴歸分析——探尋變量間的關係 相關分析： 介紹相關係數的概念，如何度量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。 一元綫性迴歸： 詳細講解一元綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、擬閤優度（決定係數R²）的評估以及迴歸係數的顯著性檢驗。我們將學習如何用一個變量預測另一個變量，例如用廣告投入預測銷售額。 多元綫性迴歸： 擴展到多元迴歸，介紹如何同時考慮多個自變量來解釋因變量，並討論多重共綫性等問題。 迴歸分析的應用： 探討迴歸分析在經濟預測、市場分析、風險評估等方麵的應用案例。 第十二章：時間序列分析——洞察趨勢與波動 時間序列數據的特點： 介紹時間序列數據的時序性、趨勢性、季節性、周期性和隨機性等特徵。 時間序列的基本分析方法： 介紹移動平均法、指數平滑法等用於平滑時間序列，揭示其內在趨勢。 時間序列模型的初步介紹： 簡要介紹ARIMA模型等經典時間序列模型，以及它們在預測未來值方麵的作用。 時間序列分析的應用： 探討時間序列分析在經濟指標預測、銷售預測、股票價格預測等領域的實際應用。 第十三章：其他統計方法與案例分析 方差分析（ANOVA）： 介紹方差分析的基本原理，用於比較三個及以上樣本均值是否存在顯著差異，例如比較不同營銷策略對銷售額的影響。 非參數統計方法簡介： 簡要介紹在數據不滿足參數檢驗條件時可以使用的非參數方法，如秩和檢驗。 經濟管理中的統計學案例： 結閤實際案例，如市場調研、財務分析、生産管理、人力資源管理等，演示如何運用本書介紹的統計學工具解決實際問題。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 本書在介紹統計學基本理論的同時，注重與經濟管理實際問題的結閤，通過豐富的案例分析，幫助讀者理解理論的實際應用價值。 語言通俗易懂： 采用清晰、簡潔的語言，避免過於抽象的數學推導，力求讓初學者也能輕鬆掌握統計學原理。 循序漸進的教學設計： 章節安排由易到難，層層遞進，逐步構建讀者對統計學的全麵認知。 注重方法指導： 詳細講解各種統計方法的計算步驟和操作要領，並提供實際操作的指導。 緊貼時代發展： 強調數據驅動決策的重要性，培養讀者運用統計學思維解決現代經濟管理問題的能力。 學習建議： 本書的學習並非一蹴而就，建議讀者： 1. 認真研讀教材： 逐章細讀，理解每個概念和方法的原理。 2. 勤做練習： 教材中的習題是鞏固知識、檢驗理解程度的重要手段。 3. 結閤軟件操作： 鼓勵讀者利用Excel、SPSS、R等統計軟件進行實際操作，加深對統計方法的理解和應用。 4. 關注實際問題： 在學習過程中，嘗試將所學知識與身邊的經濟管理現象聯係起來，培養數據敏感性。 掌握統計學原理，就是掌握瞭一把洞察世界、做齣明智決策的鑰匙。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更加自信地駕馭數據，在經濟管理領域取得更大的成就。

評分☆☆☆☆☆

我不得不提及這本書在內容組織上的邏輯連貫性，簡直堪稱教科書級彆的典範。從最基礎的描述性統計開始，每一步的推進都如同精密的齒輪咬閤，自然而然地引嚮下一個更復雜的概念。它的章節銜接設計得非常流暢，每一個知識模塊的結束，都會適時地拋齣一個小小的“思考題”或“延伸閱讀”，這個設計非常巧妙，既不會打斷讀者的主綫學習節奏，又提供瞭深入探索的興趣點。這不像許多教材那樣，知識點之間橫七竪八、各自為政，讓人感覺像是在拼湊一堆零散的碎片。這本書卻像一條精心編織的錦緞，紋理清晰，主題鮮明，讓你在不知不覺中，就已經完成瞭從宏觀認知到微觀操作的全景把握。這種整體性的構建，極大地提升瞭學習效率，避免瞭重復閱讀和知識遺漏的風險。

評分☆☆☆☆☆

作為一名希望將統計學知識應用於實際商業分析的實踐者，我最為看重的是教材的“鮮活度”和“指導性”。這本書在這方麵錶現得尤為齣色。它對於迴歸分析的解讀，不僅僅停留在數學模型的層麵，而是深入探討瞭多重共綫性、異方差性等在實際數據處理中常見的“陷阱”，並提供瞭非常實用的、非學院派的應對策略。閱讀這些章節時，我感覺不是在讀一本理論教材，而是在閱讀一份由頂尖分析師撰寫的實戰手冊。書中對數據可視化原則的強調，也讓我意識到，再精確的計算，如果錶達不當，其價值也會大打摺扣。這種將嚴謹的學術理論與瞬息萬變的業界需求緊密結閤的能力，是很多傳統教材所缺乏的。它讓我對“統計學”這個學科的價值有瞭更深刻的認識，它不再是象牙塔裏的冷門學問，而是驅動現代商業決策的核心引擎。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本厚重的書捲，我立刻被它那嚴謹而又充滿智慧的文字所吸引。作者似乎擁有一種魔力，能將那些原本枯燥乏味的統計學概念，描繪得如同栩栩如生的圖景。讀著關於概率論的那幾章，我仿佛置身於一個充滿可能性的世界，每一個公式的推導都像是在解開一個古老的謎題。特彆是對大數定律和中心極限定理的闡述，文字的張力把握得恰到好處，既有數學的精確性，又不失哲學思辨的深度，讓我對“隨機性”這個概念有瞭全新的、近乎崇敬的理解。書中對各種統計模型的介紹，從綫性迴歸到時間序列分析，無一不展現齣作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗，每一個例子都選取得無比精妙，仿佛就是從我日常工作中截取齣來的片段，這極大地增強瞭學習的代入感和實操性。閱讀的過程，與其說是學習，不如說是一場與真理的對話，我感受到瞭知識的重量，也體會到瞭邏輯的力量。這種深入淺齣的敘事方式，使得即便是初學者，也能在不感到壓力的前提下，逐步構建起堅實的統計學知識體係，這對於構建一個全麵、係統的思維框架至關重要。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我原本對任何涉及“原理”二字的教材都抱有一種敬而遠之的態度，總覺得會是冗長晦澀的理論堆砌。然而，這本書徹底打破瞭我的偏見。它巧妙地將理論根基與現實世界的應用場景進行瞭無縫對接，讀完關於假設檢驗的那部分，我立刻産生瞭一種想要拿起數據自己動手驗證一番的衝動。書中對不同檢驗方法適用性的討論，極其到位，作者並未簡單羅列公式，而是深入剖析瞭每種方法的內在假設和局限性，這一點對於培養批判性思維至關重要。我尤其欣賞它對“統計思維”的強調，它教會我如何去質疑數據背後的故事，如何識彆那些貌似閤理實則站不住腳的推斷。這種教育理念，遠超齣瞭教授一門學科的範疇，它是在塑造一種嚴謹的、基於證據的決策習慣，這對於未來無論從事哪個領域的工作，都是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計，簡直是一場視覺的盛宴，完全顛覆瞭我對傳統教材的刻闆印象。那種沉穩而不失活潑的字體選擇，恰到好處的行間距，讓長時間的閱讀也變得異常舒適，眼睛一點都不容易疲勞。更值得稱贊的是，那些復雜的統計圖錶和模型結構圖，被繪製得清晰銳利，色彩的運用也極其剋製和專業，每一張圖都像是一件精心打磨的藝術品，瞬間就能點亮你對抽象概念的理解。我特彆喜歡它在關鍵知識點旁采用的那種略帶手寫感的批注風格，雖然隻是細微的排版調整，卻讓人感覺像是有一位經驗豐富的導師在你耳邊輕聲點撥，那種親切感是冰冷的機器生成內容無法比擬的。這種對細節的極緻追求，體現瞭編者對讀者閱讀體驗的深度關懷，它不僅僅是一本工具書，更像是一本可以陪伴你成長的知識夥伴，讓你在知識的海洋中航行時，始終感到舒適與愉悅。

評分☆☆☆☆☆

二、各種決k策方法的比較l

評分☆☆☆☆☆

一、相對指標o的意義

評分☆☆☆☆☆

三、平均R發展速度

評分☆☆☆☆☆

二、加權平均指數

評分☆☆☆☆☆

方

評分☆☆☆☆☆

129條

評分☆☆☆☆☆

￥28.20(7.1摺p)

評分☆☆☆☆☆

七、樣本容量的K確定

評分☆☆☆☆☆

物流快！！但書不乾淨！