教育部经济管理类核心课程教材：《统计学》（第五版）学习指导书 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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内容简介

　　《教育部经济管理类核心课程教材：<统计学>（第五版）学习指导书》统计作为数据分析的一种通用语言，为使用者提供了一套获取数据、分析数据并从数据中得出结论的原则和方法。包括描述统计、推断统计、多元统计和非参数统计等主要方法。

作者简介

　　贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用、统计教学方式和方法。主要著作有《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。

内页插图

目录

第1章 统计、数据和计算机
1．1 统计及其应用领域
1．2 怎样获得统计数据
1．3 统计与计算机

第2章 用图表展示数据
2．1 用图表展示定性数据
2．2 用图表展示定量数据
2．3 合理使用图表

第3章 用统计量描述数据
3．1 水平的度量
3．2 差异的度量
3．3 分布形状的度量

第4章 概率分布
4．1 度量事件发生的可能性
4．2 随机变量的概率分布
4．3 其他几个重要的统计分布
4．4 样本统计量的概率分布

第5章 参数估计
5．1 参数估计的基本原理
5．2 一个总体参数的区间估计
5．3 两个总体参数的区间估计
5．4 样本量的确定

第6章 假设检验
6．1 假设检验的基本原理
6．2 一个总体参数的检验
6．3 两个总体参数的检验

第7章 分类变量的推断
7．1 一个分类变量的拟合优度检验
7．2 两个分类变量的独立性检验
7．3 两个分类变量的相关性度量

第8章 方差分析与实验设计
8．1 方差分析的基本原理
8．2 单因素方差分析
8．3 双因素方差分析
8．4 实验设计初步

第9章 一元线性回归
9．1 变量间的关系
9．2 一元线性回归模型的估计和检验
9．3 利用回归方程进行预测
9．4 用残差检验模型的假定

第10章 多元线性回归
10．1 多元线性回归模型
10．2 拟合优度和显著性检验
0．3 多重共线性及其处理
10．4 利用回归方程进行预测
10．5 哑变量回归

第11章 时间序列预测
11．1 时间序列的成分和预测方法
11．2 平稳序列的预测
11．3 趋势预测
11．4 多成分序列的预测

第12章 主成分分析和因子分析
12．1 主成分分析
12．2 因子分析

第13章 聚类分析
13．1 聚类分析基本原理
13．2 层次聚类
13．3 K均值聚类

第14章 非参数检验
14．1 单样本的检验
4．2 两个及两个以上样本的检验
14．3 秩相关及其检验

前言/序言

　　本书在《统计学》（第四版）的基础上修订而成，体系和内容与第四版基本相同。本次修订的变化主要有以下几个方面：第一，为使读者更好地理解本书的体系和内容，第1章后增加了“本书图解：统计方法分类与本书框架”，描述了本书的内容体系及各章之间的逻辑关系；其余各章后均增加了“本章图解”，说明该章各节之间的逻辑关系以及内容梗概，作为该章学习的小结第二，将第1章改名为“统计、数据和计算机”，增加了统计与计算机一节内容，介绍了几种常见的统计软件，目的是强调统计数据的处理和计算必须交给计机来完成的学习理念，强调学习统计必须从计算中解脱出来，重点放在对统计方思想的理解上来。第三，对书中的部分数据做了更新。特别是第11章时间序列预测的数据全部做了更新，使用了最新的统计数据。第四，考虑到多数读者使用的方便，本书使用了SPSS19.0中文版软件。书中所附的软件应用的操作步骤及图表输出结果也全部改为中文版格式。喜欢使用英文版的读者可参考第四版的内容。由于Excel不同版本的统计函数和数据分析的操作步骤没有差异，因此未做改动。第五版在内容难度上与第四版没有差异，可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材，也可作为研究生和MBA的教材或参考书。

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写书的老师很厉害的，推荐

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　当时有一个乘客喝醉了酒，在车上闹事，对周围的女乘客动手动脚的。有乘务员过来劝阻，结果被醉酒的乘客打了两巴掌。胡子刘在旁边一看这样下去不行，就也走上前去，想帮着把事态压一压。没曾想他这人高马大一脸络腮胡的乘务员往那儿一走，反倒把醉酒的乘客给惊着了。那人估计是觉得长成胡子刘这样儿的人一定会对他动手，想着不如先下手为强，于是一句话没说，朝着胡子刘面门就是一拳。胡子刘下意识地一闪，紧跟着自己的胳膊一伸、拳头一抬，拳头外侧就顺着乘客的太阳穴擦过去了。

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发货速度很快，嘛，服务态度也很好的说

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是正版，嗯，考研用的

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正版书，非常不错，赞赞！

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书本身很好，就是运输过程中搞得灰头土脸的，脏兮兮的。

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