应用统计学（第二版）

本书介绍了经济、管理和社会学研究中的主要统计方法，包括相关理论及软件操作，还提供了大量练习和六个单元的综合实验，以期帮助读者构建统计学的知识体系。本书注重统计思想和实证分析的逻辑，除了介绍每种统计方法的原理和实际运用，还结合统计方法的历史发展帮助读者理解统计方法的本质——基于概率思想的归纳推理和假设检验。本书在描述主要统计方法的基础上，重点结合实例讲解了参数估计、假设检验、列联分析、回归分析以及在经济分析中常用的时间序列分析工具和指数工具，希望对读者建立统计学科的基本学科架构有所帮助。 本书以大学本科生、研究生为读者对象，适合作为统计学的入门教材。

第1章 绪论 (1) 1.1 什么是统计学 (2) 1.1.1 统计学的定义 (2) 1.1.2 统计学的研究方法 (5) 1.1.3 避免误用统计学 (7) 1.2 统计学的产生和发展 (8) 1.2.1 政治算术学派 (8) 1.2.2 国势学派 (8) 1.2.3 数理统计学派 (8) 1.3 统计学研究中的基本概念 (9) 1.3.1 总体和样本 (9) 1.3.2 参数和统计量 (9) 1.3.3 变量和变异 (10) 1.4 统计学研究中变量的分类 (10) 1.4.1 按照统计数据的计量方法分类 (10) 1.4.2 按照统计数据反映的时间特征分类 (11) 1.4.3 按照统计数据取得的方式分类 (12) 1.5 统计软件和相关网站 (12) 1.5.1 R语言 (12) 1.5.2 SAS软件 (13) 1.5.3 Stata软件 (13) 1.5.4 SPSS软件 (13) 本章小结 (13) 本章复习题 (14) 第2章 统计数据的收集 (20) 2.1 统计数据的来源 (20) 2.1.1 数据的间接来源 (20) 2.1.2 数据的直接来源 (21) 2.2 统计调查 (22) 2.2.1 统计调查方案 (22) 2.2.2 统计调查的分类 (23) 2.2.3 常见的统计调查组织方式 (23) 2.2.4 社会调研中的问卷设计 (26) 2.3 数据误差 (31) 2.3.1 抽样误差 (31) 2.3.2 非抽样误差 (31) 2.3.3 数据误差的控制 (33) 本章小结 (34) 本章复习题 (34) 第3章 统计数据的图表展示 (39) 3.1 分类数据的整理与显示 (39) 3.1.1 适合分类数据的图形 (39) 3.1.2 适合顺序数据的图形 (45) 3.2 数值型数据的整理与显示 (46) 3.2.1 单变量分组 (47) 3.2.2 组距分组 (47) 3.2.3 箱线图 (50) 3.2.4 茎叶图 (51) 3.2.5 折线图 (52) 3.2.6 散点图 (52) 3.2.7 双纵坐标图 (54) 3.3 统计表 (54) 3.3.1 统计表的结构 (54) 3.3.2 统计表的作用 (55) 3.3.3 绘制统计表的注意事项 (55) 3.3.4 列联表 (56) 本章小结 (58) 本章复习题 (58) 第4章 数据分布的特征值 (66) 4.1 集中趋势的测定 (66) 4.1.1 众数 (66) 4.1.2 中位数和分位数 (67) 4.1.3 平均数 (69) 4.1.4 众数、中位数和平均数的关系 (71) 4.1.5 几何平均数和动态平均增长率 (72) 4.1.6 调和平均数 (73) 4.2 离散程度的测定 (74) 4.2.1 分类数据——异众比率 (74) 4.2.2 数值型数据 (74) 4.2.3 数据相对位置的衡量: 标准化Z值 (77) 4.2.4 收入差距的衡量: 洛伦兹曲线和基尼系数 (78) 4.3 数据分布的形态 (79) 4.3.1 偏态及其测度 (79) 4.3.2 峰度及其测度 (80) 本章小结 (81) 本章复习题 (81) 第5章 概率与概率分布 (90) 5.1 随机事件及其概率 (90) 5.1.1 随机事件及其描述 (90) 5.1.2 概率的定义 (91) 5.2 概率的运算法则 (93) 5.3 条件概率及贝叶斯概率 (94) 5.3.1 条件概率 (94) 5.3.2 全概公式 (95) 5.3.3 贝叶斯概率 (96) 5.4 随机变量及其分布 (97) 5.4.1 随机变量 (97) 5.4.2 随机变量概率的表示方法 (97) 5.5 离散型随机变量的分布 (98) 5.5.1 离散型随机变量的期望值与方差 (98) 5.5.2 常见的离散型随机变量的分布 (99) 5.6 连续型随机变量的分布 (102) 5.6.1 概率密度与分布函数 (102) 5.6.2 正态分布 (103) 5.7 Excel概率分布函数的运用 (108) 5.7.1 运用Excel计算二项分布 (108) 5.7.2 运用Excel计算泊松分布 (109) 5.7.3 运用Excel计算正态分布概率 (109) 本章小结 (111) 本章复习题 (111) 第6章 抽样分布 (118) 6.1 样本统计量 (118) 6.1.1 统计量的概念 (118) 6.1.2 常用统计量 (119) 6.2 从正态分布导出的几个重要分布 (119) 6.2.1 χ2分布 (119) 6.2.2 t分布 (120) 6.2.3 F分布 (121) 6.2.4 分布临界值(或分位数)的表示方法 (121) 6.3 抽样分布和抽样误差 (121) 6.3.1 样本平均数的分布规律及抽样平均误差 (122) 6.3.2 样本比例的分布规律 (123) 6.3.3 样本方差的分布规律 (124) 6.4 双样本均值之差、比例之差、方差之比的分布 (124) 6.4.1 双样本平均值之差的分布规律 (124) 6.4.2 双样本比例之差的分布规律 (124) 6.4.3 双样本方差之比的分布规律 (124) 本章小结 (125) 本章复习题 (125) 第7章 参数估计 (131) 7.1 参数估计的基本原理 (131) 7.1.1 估计量与估计值 (131) 7.1.2 点估计与区间估计 (131) 7.1.3 评价估计量的标准 (132) 7.2 总体均值、比例和方差的置信区间估计 (133) 7.2.1 总体平均数的置信区间: 总体服从正态分布且方差已知 (133) 7.2.2 总体平均数的置信区间: 总体服从正态分布且方差未知 (135) 7.2.3 总体比例的区间估计 (137) 7.2.4 单侧估计 (137) 7.2.5 总体方差的区间估计 (139) 7.3 双总体均值之差、比例之差和方差之比的置信区间 (140) 7.3.1 总体均值之差的区间估计 (140) 7.3.2 比例之差的区间估计 (143) 7.3.3 方差之比的区间估计 (144) 本章小结 (145) 本章复习题 (146) 第8章 假设检验 (152) 8.1 假设检验的基本思想 (152) 8.1.1 假设检验的数理逻辑与反证法 (152) 8.1.2 假设检验中的基本概念 (153) 8.2 总体平均数的假设检验 (158) 8.2.1 检验统计量的确定 (158) 8.2.2 均值的双尾检验 (158) 8.2.3 均值的单尾检验 (160) 8.3 比例的假设检验 (162) 8.4 方差的假设检验 (163) 8.5 两个总体参数的假设检验 (165) 8.5.1 两个总体均值之差的假设检验: 独立双样本 (165) 8.5.2 两个总体均值之差的假设检验: 匹配双样本(成对二样本) (169) 8.5.3 两个总体比例之差的假设检验 (171) 8.5.4 两个总体方差之比的假设检验 (172) 8.6 参数估计和假设检验的关系 (175) 本章小结 (175) 本章复习题 (175) 第9章 分类数据与χ2(卡方)检验 (183) 9.1 列联表工具 (183) 9.1.1 列联表的构成 (183) 9.1.2 列联表的分布 (183) 9.2 拟合优度与卡方检验 (185) 9.2.1 卡方统计量的计算和自由度 (185) 9.2.2 拟合优度检验 (186) 9.3 独立性检验 (188) 9.3.1 变量独立与联合概率 (188) 9.3.2 卡方统计量与独立性检验 (189) 9.3.3 一致性检验和独立性检验的区别与联系 (191) 9.3.4 卡方检验的期望值准则 (191) 本章小结 (191) 本章复习题 (192) 第10章 方差分析 (196) 10.1 方差分析的基本原理 (196) 10.1.1 方差分析的数据结构 (196) 10.1.2 方差分析中关于数据的基本假定 (197) 10.1.3 组间变差和组内变差 (198) 10.1.4 F检验 (199) 10.2 单因素方差分析 (200) 10.2.1 单因素方差分析的数据结构 (200) 10.2.2 单因素方差分析的步骤 (200) 10.2.3 方差分析中的多重比较 (203) 10.3 双因素方差分析 (204) 10.3.1 独立无交互双因素方差分析 (205) 10.3.2 交互双因素方差分析 (208) 10.4 方差齐性检验和正态性检验 (211) 10.4.1 正态性检验 (212) 10.4.2 方差齐性检验 (214) 本章小结 (214) 本章复习题 (215) 第11章 相关分析与回归分析 (219) 11.1 变量之间的关系 (219) 11.2 相关系数的测度 (221) 11.2.1 线性相关系数 (221) 11.2.2 线性相关系数的显著性检验 (222) 11.3 简单线性回归模型 (224) 11.3.1 模型的基本定义 (224) 11.3.2 最小二乘估计法 (225) 11.3.3 回归方程的显著性检验 (228) 11.3.4 关于模型检验的意义 (231) 11.4 回归模型的应用 (232) 11.4.1 回归模型参数的区间估计 (232) 11.4.2 根据回归方程预测 (233) 本章小结 (234) 本章复习题 (234) 第12章 多元回归分析 (239) 12.1 多元线性回归模型 (239) 12.1.1 多元回归模型的基本定义 (239) 12.1.2 多元线性回归方程的估计 (240) 12.1.3 对假定5的进一步解释 (242) 12.2 多元回归模型的假设检验 (243) 12.2.1 拟合优度检验 (243) 12.2.2 估计标准误差 (244) 12.2.3 F检验 (244) 12.2.4 回归系数的显著性检验 (245) 12.2.5 多重共线性对方程回归估计的影响 (246) 12.3 引进虚拟变量的回归分析和曲线回归 (246) 12.3.1 虚拟变量模型: 加法模型和乘法模型 (247) 12.3.2 虚拟变量模型估计 (247) 12.3.3 虚拟变量的表示方式 (248) 本章小结 (249) 本章复习题 (249) 第13章 时间序列分析和预测 (254) 13.1 时间序列描述性分析 (254) 13.1.1 时间序列的概念和特点 (254) 13.1.2 时间序列数据的平稳性 (254) 13.1.3 时间序列数据的构成 (255) 13.1.4 时间序列的描述性分析 (256) 13.2 时间序列的预测 (257) 13.2.1 简单平均法 (257) 13.2.2 移动平均法 (257) 13.2.3 指数平滑法 (259) 13.2.4 回归预测法 (260) 本章小结 (265) 本章复习题 (266) 第14章 统计指数 (269) 14.1 综合指数 (269) 14.1.1 个体指数和总指数 (269) 14.1.2 拉氏指数和派氏指数 (270) 14.1.3 数量指数和质量指数 (270) 14.2 平均数指数 (272) 14.2.1 加权算术平均数指数 (272) 14.2.2 加权调和平均数指数 (273) 14.3 综合指数体系 (273) 14.3.1 总量指数 (273) 14.3.2 指数体系 (273) 14.3.3 多因素指数体系 (274) 14.4 常用的价格指数 (274) 14.4.1 居民消费价格指数 (274) 14.4.2 股票价格指数 (275) 14.5 指数综合评价法 (276) 14.5.1 经济现象综合评价的一般问题 (276) 14.5.2 经济指标的无量纲化 (276) 14.5.3 指标权重的处理 (277) 本章小结 (277) 本章复习题 (277) 附录1 常用统计分布表 (282) 附录2 统计综合实验 (297) 附录2.1 描述性统计分析 (297) 附录2.2 参数估计 (297) 附录2.3 假设检验 (298) 附录2.4 列联分析 (299) 附录2.5 方差分析 (300) 附录2.6 回归分析 (300) 参考文献 (302)