应用统计学 本书特色
《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。
应用统计学 内容简介
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。
应用统计学 目录
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
应用统计学 作者简介
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。
