应用统计学_PDF下载[73MB-百度云]陈磊主编

本书特色

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《应用统计学》这本教材，迎合了信息化时代的特点，旨在从实际统计软件操作出发，提高同学在应用和分析能力。编者希望同学们通过本教材的学习掌握多种统计学分析方法，并会运用软件更科学更有效地分析、解释各种现象，进而可以用所学的方法解决实际问题，学以致用。这些方法涵盖了统计学主要的知识领域，包括描述统计、参数估计、假定检验、方差分析、回归等。编者更希望同学在信息爆炸的未来掌握信息数据筛选、处理、分析、凝练的手段，让这些信息数据“为我所用”，通过信息的分析辨认真伪，明晓世理，避免在信息浪潮中随波逐流，迷茫失措。

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内容简介

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本教材涵盖了描述统计、参数估计、假设检验、方差分析、时间序列等现代统计学核心的方法。此外, 教材强化了专业统计软件的操作, 注重培养学生使用工具解决问题的能力。本教材还配有微信公众号和微视频讲解, 欢迎得到广大学生和教师的关注和订阅。

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作者简介

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陈磊， 2010年毕业于英国中央兰开夏大学。2011年加入东华大学管理学院。讲授的主要课程有统计学；数据分析；项目管理；企业经营决策支持系统：企业战略管理等。研究兴趣包括企业战略管理，数据分析与挖掘，创意创新，项目管理等，主要从事实证方面的研究。

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CONTENTS | 目录**章绪论**节统计学与统计数据 002一、统计数据（data） 002二、统计学（statistics） 003三、统计研究的过程 005四、统计学的产生和发展 006五、统计学在商务和经济管理中的应用 008第二节统计学中的基本概念 010一、总体和样本 010二、参数和统计量 010三、数据的类型 010第三节常用统计软件介绍 012一、SPSS软件概述 012二、其他软件 012【本章小结】 014【本章习题】 014第二章数据搜集和预处理**节数据收集 019一、数据来源分类 020二、从数据采集的具体手段分类 021三、基于网络的新方法 024第二节数据的预处理和软件操作 026一、数据收集的技巧和数据审查 026二、利用软件快速剔除 027三、数据预处理及软件操作 028四、数据的转化及软件实现 036五、数据的编码和录入 039【本章小结】 043【本章习题】 043第三章数据探索和特征描述**节集中趋势统计量及软件操作 047一、数据类型描述 047二、集中趋势（数据的中心）的描述 051第二节偏离程度的描述和计算 060一、离散程度的描述 060二、偏度和峰度 064三、离散程度的软件操作 066第三节描述统计的图形生成及软件操作 070一、箱体图 070二、直方图 072三、茎叶图 074【本章小结】 075【本章习题】 078第四章参数估计**节参数估计及软件实现 082一、参数估计原理 082二、总体均值的估计 085第二节总体比例和方差的区间估计 097一、总体比例的参数估计 097二、总体方差的参数估计 101【本章小结】 106【本章习题】 108第五章假设检验**节假设检验概述 112一、假设检验的基本思想 112二、假设检验中两种类型的错误 113三、假设检验的步骤 115四、检验功效 119五、检验的p值 120第二节单个总体的参数假设检验 123一、总体均值的检验 123二、总体方差的假设检验 132三、总体比例的检验 136第三节两个总体的参数检验 138一、两个总体均值之差的检验 138二、两个总体比率之差的检验 149三、两个总体方差比的检验 150【本章小结】 151【本章习题】 154第六章方差分析**节方差分析的原理和单因素方差分析 160一、方差分析的原理 160二、单因素方差分析过程 165三、SPSS实现单因素方差分析 172第二节双因素方差分析 176一、双因素方差分析的软件操作 176二、双因素方差分析的计算逻辑 187三、有交互作用的双因素方差分析的计算逻辑 190【本章小结】 193【本章习题】 196第七章线性回归分析方法及其软件实现**节一元线性回归 200一、线性回归的含义 200二、回归的种类 203三、定义直线回归方程式 204四、回归方程式的软件操作和参数解释 207第二节多元线性回归 215一、多元线性回归的概念 215二、多元线性回归的软件操作 217三、自变量个数与模型质量的关系 219四、线性关系的检验 221五、回归系数的检验 222六、共线性和模型选择方法 225【本章小结】 231【本章习题】 234第八章非线性回归模型**节常用的非线性回归模型 238一、非线性回归模型与线性回归 238二、常用非线性回归模型及其特点 239三、非线性回归模型估计 243四、相关指数 244五、非线性回归在SPSS中的实现 245第二节 Logistic回归模型介绍 260一、二分类变量Logistic回归模型　　（Binay Logistic egession model） 260二、二分类变量Logistic回归模型的性质和特征 262三、利用计算机处理Logistic回归模型 263【本章小结】 270【本章习题】 270第九章时间序列分析**节时间序列的分类 273一、时间序列的定义 273二、时间序列分类 274第二节时间序列的构成要素 278一、时间序列的影响因素 278二、时间序列分解模型 279三、影响因素分析 280第三节平稳时间序列分析与预测 286一、预测精度 286二、平稳时间序列 287三、平稳时间序列的预测 288第四节非平稳时间序列分析与预测 293一、时间序列的分解 293二、趋势模型的预测 294三、具有季节效应模型的预测 295四、具有循环趋势的预测 299【本章小结】 299【本章习题】 300第十章统计指数**节统计指数及其种类 301一、统计指数概述 301二、统计指数分类 302三、指数编制中的问题 304第二节综合指数 305一、指数编制方法 305二、简单指数 306三、加权指数 308第三节常用统计指数介绍 315一、消费价格指数 315二、工业生产指数 319三、股票价格指数 320【本章小结】 321【本章习题】 322附录附录1：Excel 常用统计函数 324附录2：检验量表格 330一、左侧Z检验表格 330二、Z右侧检验表格 331三、t值检验表格 333四、卡方检验 334五、F检验 335附录3：学习资料下载 337一、微信公众号 337二、课程微视频 337三、数据文件 338附录4：参考文献 338