應用統計學(第4版)

張建同、孫昌言、王世進

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商品描述

"在第3版的基礎上,《應用統計學(第4版)》顯著強化了教育內容的深度與廣度,精心嵌入了各種案例。這一創新不僅深化了統計學理論與實踐教學的融合,還巧妙地將專業知識傳授與價值觀引導相結合,旨在培養既掌握扎實統計學技能又具備高尚道德情操的復合型人才。 《應用統計學(第4版)》不僅系統闡述了Excel、SPSS和JMP等主流統計軟件在數據處理、分析方面的應用技巧,還構建了從統計數據的收集、整理、描述到假設檢驗、方差分析、回歸分析等高級統計方法的完整知識體系。書中案例緊貼時代發展脈搏,涉及經濟、管理、社會科學等多個領域,讓學生在掌握統計技能的同時,深刻理解其在解決實際問題中的價值導向與社會責任。 此外,本書提供了詳盡的習題答案,旨在全方位支持教師的教學活動與學生的自主學習。這些資源的整合,不僅提高了教師的教學效率,也為學生提供了更多元化、更靈活的學習方式。 綜上所述,本書憑借其獨特的案例研究分析、全面的知識體系構建及豐富的教學資源配備,成為高等院校工科類、經濟管理類及相關專業本科生、研究生(包括MBA和工程碩士)的理想教材,同時也為統計、信息管理、市場調研等領域的從業人員提供了寶貴的參考與學習資料。"

目錄大綱

目    錄

 

第1章  統計和統計數據收集   1

1.1  統計學概述   1

1.2  統計基本術語   4

1.3  數據的收集   5

1.4  問捲設計   11

1.5  變量   13

習題一   15

第2章  統計表和統計圖   18

2.1  分類數據的圖表   18

2.2  數值數據的整理   23

2.3  數值數據的圖表   24

2.4  交叉表   35

2.5  圖表匯總和製作原則   36

2.6  其他軟件實現   37

習題二   39

第3章  統計數據的描述度量   42

3.1  度量中心趨勢的指標   42

3.2  度量離散程度的指標   51

3.3  度量偏斜程度的指標   54

3.4  度量兩種數值變量關系的指標   55

3.5  利用Excel數據分析功能求各種統計指標   57

3.6  其他軟件實現   59

習題三   60

第4章  概率論基礎   63

4.1  引言   63

4.2  隨機現象、隨機試驗與隨機事件   65

4.3  概率   67

4.4  隨機變量及其分佈函數   74

4.5  離散型隨機變量   76

4.6  連續型隨機變量   80

4.7  隨機變量的數學期望和方差   87

4.8  大數定律和中心極限定理及其電腦模擬驗證   91

4.9  新產品投資決策案例分析   94

4.10  其他軟件實現   97

習題四   100

第5章  抽樣與抽樣分佈   102

5.1  簡單隨機抽樣和統計量   102

5.2  其他抽樣方法   113

5.3  參數估計   115

5.4  其他軟件實現   118

習題五   121

第6章  置信區間估計   122

6.1  基本概念準備   122

6.2  單個正態總體均值和方差的區間估計   123

6.3  總體比例的區間估計   127

6.4  樣本容量確定   128

6.5  兩個正態總體的均值差和方差比的區間估計*   131

6.6  單側置信限的估計   133

6.7  區間估計小結   135

6.8  其他軟件實現   137

習題六   139

第7章  單個總體的假設檢驗   142

7.1  引言   142

7.2  假設檢驗的基本原理和步驟  144

7.3  單個正態總體均值的檢驗   147

7.4  單個正態總體方差的檢驗(2檢驗)   148

7.5  單個總體比例的檢驗   150

7.6  單個總體的假設檢驗小結   151

7.7  其他軟件實現   152

習題七   153

第8章  兩個總體的假設檢驗   156

8.1  引言   156

8.2  兩個獨立正態總體均值的檢驗   157

8.3  成對樣本試驗的均值檢驗   160

8.4  兩個正態總體方差的檢驗(F檢驗)   161

8.5  兩個總體比例的檢驗   162

8.6  假設檢驗小結   164

8.7  其他軟件實現   165

習題八   166

第9章  方差分析   168

9.1  引言   168

9.2  方差分析概述   170

9.3  單因子方差分析   171

9.4  雙因子方差分析   175

9.5  其他軟件實現   182

習題九   184

第10章  卡方檢驗和非參數檢驗*   187

10.1  總體分佈的χ2檢驗   187

10.2  比例差異的χ2檢驗(獨立樣本)   190

10.3  兩個相關樣本比例差異檢驗   199

10.4  兩個獨立總體的非參數分析:Wilcoxon秩和檢驗   201

10.5  單因素方差分析的非參數分析:Kruskal-Wallis秩檢驗   204

10.6  小結   206

10.7  其他軟件實現   207

習題十   213

第11章  一元回歸   218

11.1  引言   218

11.2  一元線性回歸   222

11.3  殘差分析   233

11.4  曲線回歸   236

11.5  其他軟件實現   241

習題十一   242

第12章  多元線性回歸   245

12.1  多元線性回歸的數學模型   245

12.2  參數的最小二乘估計   246

12.3  多元回歸模型的顯著性檢驗   249

12.4  預測與控制   253

12.5  多元回歸模型的偏F檢驗*   255

12.6  在回歸模型中運用虛擬變量和交互作用項*   259

12.7  二次回歸模型*   262

12.8  其他軟件實現   266

習題十二   267

第13章  時間序列預測和指數*   272

13.1  時間序列模型的組成因素   272

13.2  年度時間序列數據的平滑   274

13.3  基於最小二乘法的趨勢擬合和預測   279

13.4  自回歸模型用於擬合和預測趨勢   286

13.5  時間序列預測季節數   293

13.6  指數   296

13.7  其他軟件實現   301

習題十三   302

第14章  統計在質量管理中的應用*  306

14.1  全面質量管理   306

14.2  六西格瑪管理   307

14.3  控制圖理論   307

14.4  比例的控制圖:p-圖   309

14.5  極差和均值控制圖   314

14.6  過程能力   318

14.7  其他軟件實現   321

習題十四   323

參考文獻   327

附錄A 泊松分佈表   328

附錄B 標準正態分佈表   330

附錄C 2分佈表   332

附錄D  t分佈表   335

附錄E  F分佈表   337

附錄F Wilcoxon秩和檢驗的上下臨界值表   347

附錄G 杜賓-瓦森檢驗臨界值表   348