管理統計學

管理統計學”是經管類專業各層次學生學習與掌握數量分析基本原理、基本方法與基本技能的一門專業基礎課程。本書按照由淺入深、循序漸進的認知規律安排總體結構和各章內容，強調快樂學習、趣味引導、簡明易懂、實例結合、綜合運用，每章設置各種特色版塊，使初學者可以輕鬆、愉快地感受統計、接受統計，從不同角度、以不同形式加深對統計分析基本理論與方法的理解與運用。 ^[1] 

全書共分12章，包括導論、統計數據的蒐集、統計數據的整理和展示、數據特徵的描述分析、概率基礎與抽樣分佈、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與迴歸分析、時間序列趨勢分析、指數分析和統計決策。另外，本書還配套有PPT等相關教學資源。 ^[1] 

第1章 導論

1.1 統計的初步認知

1.2 統計的概念界定

1.3 統計學的分科

1.3.1 描述統計和推斷統計

1.3.2 理論統計和應用統計

1.4 統計學的基本術語

1.4.1 統計總體和總體單位

1.4.2 標誌和變量

1.4.3 統計指標和指標體系

1.4.4 總體和樣本

1.4.5 參數和統計量

1.5 統計在商務和經濟領域中的應用

1.5.1 會計

1.5.2 金融

1.5.3 營銷

1.5.4 生產

1.5.5 經濟

第2章 統計數據的蒐集 ^[1] 

2.1 統計數據的類型

2.1.1 分類數據、 順序數據、 數值型數據

2.1.2 觀測數據和實驗數據

2.1.3 截面數據和時間序列數據

2.1.4 原始數據和次級數據

2.2 數據蒐集的組織方式

2.2.1 普查、 統計報表

2.2.2 重點調查、 典型調查

2.2.3 抽樣調查

2.3 統計調查方案設計

2.3.1 調查方案的主要內容

2.3.2 調查表

2.3.3 問卷設計

2.4 數據的誤差

2.4.1 抽樣誤差

2.4.2 非抽樣誤差

第3章 統計數據的整理和展示

3.1 統計數據的整理

3.1.1 數據的預處理

3.1.2 統計分組

3.1.3 分佈數列

3.2 統計數據的圖表展示

3.2.1 統計表

3.2.2 統計圖

3.3 統計圖表的合理使用

3.3.1 鑑別圖形優劣的準則

3.3.2 統計表設計的注意事項

第4章 數據特徵的描述分析

4.1 總和特徵的度量——總量指標

4.1.1 總量指標的概念和作用

4.1.2 總量指標的分類

4.2 比較特徵的度量——相對指標 ^[1] 

4.2.1 相對指標的概念和作用

4.2.2 相對指標的種類與計算

4.2.3 相對指標的設計

4.3 水平特徵的度量——平均指標

4.3.1 平均指標的概念與作用

4.3.2 平均指標的種類與計算

4.3.3 平均指標案例分析

4.4 差異特徵的度量——標誌變異指標

4.4.1 標誌變異指標的概念和作用

4.4.2 標誌變異指標的種類與計算

4.5 分佈特徵的進一步度量

4.5.1 偏度

4.5.2 峯度

第5章 概率基礎與抽樣分佈

5.1 隨機事件的概率度量 ^[1] 

5.1.1 隨機事件

5.1.2 概率

5.1.3 概率的運算

5.2 隨機變量及其概率分佈

5.2.1 隨機變量

5.2.2 概率分佈的類型

5.2.3 常見離散型概率分佈

5.2.4 常見連續型概率分佈

5.3 大數定律和中心極限定理

5.3.1 大數定律

5.3.2 中心極限定理

5.4 統計量的抽樣分佈

5.4.1 抽樣分佈的概念

5.4.2 樣本均值的抽樣分佈

5.4.3 樣本比例的抽樣分佈

5.4.4 樣本方差的抽樣分佈

5.4.5 兩個樣本統計量的抽樣分佈

第6章 參數估計

6.1 參數估計的基本原理

6.1.1 點估計和點估計量

6.1.2 點估計量的評價標準

6.1.3 區間估計 ^[1] 

6.2 兩個總體參數的區間估計

6.2.1 兩個總體均值差的區間估計

6.2.2 大樣本情況下， 兩個總體比例差的區間估計

6.2.3 兩個正態總體方差比的區間估計

6.3 樣本容量的確定

6.3.1 樣本容量與估計精確度的關係

6.3.2 確定樣本容量的原理

第7章 假設檢驗

7.1 假設檢驗的基本原理

7.1.1 假設檢驗問題的提出

7.1.2 假設檢驗的基本規則

7.1.3 檢驗統計量、 顯著性水平和拒絕域

7.1.4 雙側檢驗和單側檢驗

7.1.5 假設檢驗中的P值法

7.1.6 假設檢驗的兩類錯誤

7.1.7 假設檢驗的步驟

7.2 兩個總體參數的假設檢驗

7.2.1 兩個總體均值差的假設檢驗

7.2.2 大樣本情況下， 兩個總體比例差的假設檢驗

7.2.3 兩個正態總體方差比的假設檢驗

7.2.4 配對樣本的假設檢驗

第8章 方差分析

8.1 問題的提出

8.2 方差分析的基本原理

8.2.1 方差分析的相關概念

8.2.2 方差分析的基本思想和原理

8.2.3 方差分析的基本假定

8.2.4 一般提出形式

8.3 單因素方差分析 ^[1] 

8.3.1 數據結構

8.3.2 分析步驟

8.3.3 關係強度的測量

8.3.4 方差分析中的多重比較

8.4 雙因素方差分析

8.4.1 雙因素方差分析及其類型

8.4.2 無交互作用的雙因素方差分析

8.4.3 有交互作用的雙因素方差分析

第9章 相關與迴歸分析

9.1 變量間相關關係的測定

9.1.1 相關分析的概念

9.1.2 相關關係

9.1.3 相關係數

9.1.4 相關係數的顯著性檢驗

9.2 一元線性迴歸分析

9.2.1 一元線性迴歸的數學模型

9.2.2 參數α和β的最小二乘估計

9.2.3 殘差分析

9.2.4 一元迴歸模型的檢驗

9.2.5 利用一元線性迴歸方程進行預測

9.3 多元線性迴歸分析

9.3.1 多元線性迴歸模型

9.3.2 總體迴歸係數的估計 ^[1] 

9.3.3 多元線性迴歸模型的檢驗

第10章 時間序列分析

10.1 時間序列的界定

10.1.1 時間序列的概念

10.1.2 時間序列的分類

10.1.3 時間序列編制方法

10.2 時間序列的描述性分析

10.2.1 水平指標

10.2.2 速度指標

10.3 時間序列的影響因素分析

10.4 長期趨勢分析與測定

10.4.1 長期趨勢的修勻方法

10.4.2 長期趨勢的數學模型

10.5 季節變動分析與測定

10.5.1 按月（或按季）平均法

10.5.2 長期趨勢剔除法

10.6 循環變動與不規則變動分析

第11章 指數分析

11.1 指數的概念和分類

11.1.1 指數的概念

11.1.2 指數的分類

11.1.3 指數的作用

11.2 綜合指數

11.2.1 綜合指數的含義和特點

11.2.2 綜合指數的種類 ^[1] 

11.3 平均數指數

11.3.1 加權算術平均數指數

11.3.2 加權調和平均數指數

11.4 指數體系與因素分析

11.4.1 指數體系的含義

11.4.2 構建指數體系的基本原則

11.4.3 指數因素分析

第12章 統計決策

12.1 統計決策的基本概念

12.1.1 統計決策的概念

12.1.2 統計決策中的重要概念——損益矩陣表

12.1.3 統計決策的基本原則

12.1.4 統計決策的基本步驟

12.2 完全不確定型決策

12.2.1 完全不確定型決策準則

12.2.2 各種決策準則比較

12.3 一般風險型決策

12.3.1 自然狀態概率分佈的估計

12.3.2 風險型決策的準則 ^[1] 

12.3.3 利用決策樹進行風險型決策

12.4 貝葉斯決策

12.4.1 貝葉斯決策的概念

12.4.2 預後驗分析

12.4.3 貝葉斯決策的步驟

12.4.4 貝葉斯決策的優點及其侷限性

參考文獻 ^[1]