應用統計學

《應用統計學》這本教材，迎合了信息化時代的特點，旨在從實際統計軟件操作出發，提高同學在應用和分析能力。編者希望同學們通過本教材的學習掌握多種統計學分析方法，並會運用軟件更科學更有效地分析、解釋各種現象，進而可以用所學的方法解決實際問題，學以致用。這些方法涵蓋了統計學主要的知識領域，包括描述統計、參數估計、假定檢驗、方差分析、迴歸等。編者更希望同學在信息爆炸的未來掌握信息數據篩選、處理、分析、凝練的手段，讓這些信息數據“為我所用”，通過信息的分析辨認真偽，明曉世理，避免在信息浪潮中隨波逐流，迷茫失措。 ^[2] 

CONTENTS | 目 錄

第一章 緒論

第一節 統計學與統計數據 002

一、統計數據（data） 002

二、統計學（statistics） 003

三、統計研究的過程 005

四、統計學的產生和發展 006

五、統計學在商務和經濟管理中的應用 008

第二節 統計學中的基本概念 010

一、總體和樣本 010

二、參數和統計量 010

三、數據的類型 010

第三節 常用統計軟件介紹 012

一、SPSS軟件概述 012

二、其他軟件 012

【本章小結】 014

【本章習題】 014

第二章 數據蒐集和預處理

第一節 數據收集 019

一、數據來源分類 020

二、從數據採集的具體手段分類 021

三、基於網絡的新方法 024

第二節 數據的預處理和軟件操作 026

一、數據收集的技巧和數據審查 026

二、利用軟件快速剔除 027

三、數據預處理及軟件操作 028

四、數據的轉化及軟件實現 036

五、數據的編碼和錄入 039

【本章小結】 043

【本章習題】 043

第三章 數據探索和特徵描述

第一節 集中趨勢統計量及軟件操作 047

一、數據類型描述 047

二、集中趨勢（數據的中心）的描述 051

第二節 偏離程度的描述和計算 060

一、離散程度的描述 060

二、偏度和峯度 064

三、離散程度的軟件操作 066

第三節 描述統計的圖形生成及軟件操作 070

一、箱體圖 070

二、直方圖 072

三、莖葉圖 074

【本章小結】 075

【本章習題】 078

第四章 參數估計

第一節 參數估計及軟件實現 082

一、參數估計原理 082

二、總體均值的估計 085

第二節 總體比例和方差的區間估計 097

一、總體比例的參數估計 097

二、總體方差的參數估計 101

【本章小結】 106

【本章習題】 108

第五章 假設檢驗

第一節 假設檢驗概述 112

一、假設檢驗的基本思想 112

二、假設檢驗中兩種類型的錯誤 113

三、假設檢驗的步驟 115

四、檢驗功效 119

五、檢驗的p值 120

第二節 單個總體的參數假設檢驗 123

一、總體均值的檢驗 123

二、總體方差的假設檢驗 132

三、總體比例的檢驗 136

第三節 兩個總體的參數檢驗 138

一、兩個總體均值之差的檢驗 138

二、兩個總體比率之差的檢驗 149

三、兩個總體方差比的檢驗 150

【本章小結】 151

【本章習題】 154

第六章 方差分析

第一節 方差分析的原理和單因素方差分析 160

一、方差分析的原理 160

二、單因素方差分析過程 165

三、SPSS實現單因素方差分析 172

第二節 雙因素方差分析 176

一、雙因素方差分析的軟件操作 176

二、雙因素方差分析的計算邏輯 187

三、有交互作用的雙因素方差分析的計算邏輯 190

【本章小結】 193

【本章習題】 196

第七章 線性迴歸分析方法及其軟件實現

第一節 一元線性迴歸 200

一、線性迴歸的含義 200

二、迴歸的種類 203

三、定義直線迴歸方程式 204

四、迴歸方程式的軟件操作和參數解釋 207

第二節 多元線性迴歸 215

一、多元線性迴歸的概念 215

二、多元線性迴歸的軟件操作 217

三、自變量個數與模型質量的關係 219

四、線性關係的檢驗 221

五、迴歸係數的檢驗 222

六、共線性和模型選擇方法 225

【本章小結】 231

【本章習題】 234

第八章 非線性迴歸模型

第一節 常用的非線性迴歸模型 238

一、非線性迴歸模型與線性迴歸 238

二、常用非線性迴歸模型及其特點 239

三、非線性迴歸模型估計 243

四、相關指數 244

五、非線性迴歸在SPSS中的實現 245

第二節 Logistic迴歸模型介紹 260

一、二分類變量Logistic迴歸模型

（Binay Logistic egession model） 260

二、二分類變量Logistic迴歸模型的性質和特徵 262

三、利用計算機處理Logistic迴歸模型 263

【本章小結】 270

【本章習題】 270

第九章 時間序列分析

第一節 時間序列的分類 273

一、時間序列的定義 273

二、時間序列分類 274

第二節 時間序列的構成要素 278

一、時間序列的影響因素 278

二、時間序列分解模型 279

三、影響因素分析 280

第三節 平穩時間序列分析與預測 286

一、預測精度 286

二、平穩時間序列 287

三、平穩時間序列的預測 288

第四節 非平穩時間序列分析與預測 293

一、時間序列的分解 293

二、趨勢模型的預測 294

三、具有季節效應模型的預測 295

四、具有循環趨勢的預測 299

【本章小結】 299

【本章習題】 300

第十章 統計指數

第一節 統計指數及其種類 301

一、統計指數概述 301

二、統計指數分類 302

三、指數編制中的問題 304

第二節 綜合指數 305

一、指數編制方法 305

二、簡單指數 306

三、加權指數 308

第三節 常用統計指數介紹 315

一、消費價格指數 315

二、工業生產指數 319

三、股票價格指數 320

【本章小結】 321

【本章習題】 322

附 錄

附錄1：Excel 常用統計函數 324

附錄2：檢驗量表格 330

一、左側Z檢驗表格 330

二、Z右側檢驗表格 331

三、t值檢驗表格 333

四、卡方檢驗 334

五、F檢驗 335

附錄3：學習資料下載 337

一、微信公眾號 337

二、課程微視頻 337

三、數據文件 338

附錄4：參考文獻 338 ^[2] 

陳磊， 2010年畢業於英國中央蘭開夏大學。2011年加入東華大學管理學院。講授的主要課程有 統計學；數據分析；項目管理；企業經營決策支持系統： 企業戰略管理等。研究興趣包括企業戰略管理，數據分析與挖掘，創意創新，項目管理等，主要從事實證方面的研究。 ^[2]