图书目录

目录

第1章  统计和统计数据收集 1

1.1  统计学概述 1

1.1.1  统计的广泛应用 1

1.1.2  统计与统计学 2

1.1.3  统计研究对象的特点 2

1.1.4  统计学的分类 3

1.2  统计基本术语 4

1.3  数据的收集 4

1.3.1  普遍调查 5

1.3.2  重点调查 5

1.3.3  典型调查 6

1.3.4  抽样调查 6

1.3.5  网上调查 7

1.4  问卷设计 9

1.4.1  合理性 9

1.4.2  一般性 10

1.4.3  逻辑性 10

1.4.4  明确性 11

1.4.5  非诱导性 11

1.4.6  便于整理、分析 11

1.5  变量 12

1.5.1  变量类型 12

1.5.2  度量水平和度量等级 12

习题一 14

客观题 15

第2章  统计表和统计图 16

2.1  分类数据的图表 16

2.1.1  汇总表 16

2.1.2  条形图 16

2.1.3  饼图 18

2.1.4  帕累托图 18

2.2  数值数据的整理 20

2.3  数值数据的图表 21

2.3.1  频数分布表 22

2.3.2  其他数值数据统计图 25

2.4  交叉表 31

2.4.1  列联表 31

2.4.2  并行条形图 33

2.5  图表汇总和制作原则 33

2.6  其他软件实现 34

2.6.1  SPSS实现 34

2.6.2  JMP实现 35

习题二 35

客观题 37

第3章  统计数据的描述度量 38

3.1  度量中心趋势的指标 38

3.1.1  算术平均数 38

3.1.2  中位数 39

3.1.3  众数 40

3.1.4  算术平均数、中位数和众数间的关系 41

3.1.5  四分位数 41

3.1.6  五数汇总和箱线图 43

3.1.7  几何平均数 45

3.2  度量离散程度的指标 46

3.2.1  极差 46

3.2.2  四分位数极差 47

3.2.3  平均差 47

3.2.4  方差和标准差 47

3.2.5  变异系数 49

3.2.6  Z值 49

3.3  度量偏斜程度的指标 49

3.3.1  用标准差为单位计量的偏度系数 49

3.3.2  使用三阶中心矩计量的偏度系数 50

3.4  度量两种数值变量关系的指标 50

3.5  利用Excel数据分析功能求各种统计指标 51

3.6  其他软件实现 54

3.6.1  SPSS实现 54

3.6.2  JMP实现 54

习题三 55

客观题 56

第4章  概率论基础 57

4.1  引言 57

4.2  随机试验与随机事件 58

4.2.1  随机现象 59

4.2.2  随机试验 59

4.2.3  随机事件 59

4.2.4  事件间的关系和运算 60

4.3  概率 61

4.3.1  频率与概率 61

4.3.2  条件概率 63

4.3.3  事件的独立性 67

4.4  随机变量及其分布函数 67

4.4.1  随机变量 67

4.4.2  随机变量的分布函数 68

4.5  离散型随机变量 69

4.5.1  离散型随机变量的概率分布 69

4.5.2  几种重要的离散型分布 69

4.6  连续型随机变量 73

4.6.1  概率密度 73

4.6.2  几种重要的连续型分布 74

4.7  随机变量的数学期望和方差 79

4.7.1  数学期望 79

4.7.2  方差 81

4.8  大数定律和中心极限定理及其计算机模拟验证 82

4.8.1  大数定律 82

4.8.2  中心极限定理 83

4.8.3  中心极限定理的动态模拟验证 83

4.9  新产品投资决策案例分析 85

4.9.1  投产后各种销售状况下的项目净现值 85

4.9.2  不考虑试生产时的最优决策分析 86

4.9.3  考虑试生产并获取用户试用反馈信息的方案分析 86

4.9.4  追加信息的价值 88

4.10  其他软件实现 88

4.10.1  SPSS实现 88

4.10.2  JMP实现 90

习题四 91

客观题 93

第5章  抽样与抽样分布 94

5.1  简单随机抽样和统计量 94

5.1.1  随机样本 94

5.1.2  统计量及抽样分布 97

5.2  其他抽样方法 101

5.2.1  分层随机抽样 101

5.2.2  整群抽样 101

5.2.3  系统抽样 102

5.2.4  方便抽样 102

5.2.5  判断抽样 102

5.3  参数估计 103

5.3.1  参数的点估计 103

5.3.2  点估计的方法 103

5.3.3  估计量的评价标准 104

5.4  其他软件实现 106

5.4.1  SPSS实现 106

5.4.2  JMP实现 107

习题五 108

客观题 109

第6章  置信区间估计 110

6.1  基本概念准备 110

6.2  单个正态总体均值和方差的区间估计 110

6.2.1  总体均值(的区间估计 111

6.2.2  总体方差(2的区间估计 113

6.3  总体比例的区间估计 114

6.4  样本容量确定 115

6.4.1  单个正态总体均值估计的样本容量确定 115

6.4.2  总体比例估计的样本容量确定 116

6.5  两个正态总体的均值差和方差比的区间估计 117

6.5.1  两个正态总体均值差(1-(2的区间估计 118

6.5.2  两个正态总体方差比的区间估计 119

6.6  单侧置信限的估计 120

6.7  区间估计小结 121

6.8  其他软件实现 123

6.8.1  SPSS实现 123

6.8.2  JMP实现 124

习题六 125

客观题 127

第7章  单个总体的假设检验 128

7.1  案例介绍 128

7.2  假设检验的基本原理 129

7.2.1  假设检验的基本原理和步骤 129

7.2.2  检验中可能犯的两类错误 131

7.3  单个正态总体均值的检验 131

7.4  单个正态总体方差的检验 133

7.5  单个总体比例的检验 134

7.6  单个总体的假设检验小结 136

7.7  其他软件实现 136

7.7.1  SPSS实现 136

7.7.2  JMP实现 137

习题七 138

客观题 139

第8章  两个总体的假设检验 140

8.1  引言 140

8.2  两个独立正态总体均值的检验 141

8.3  成对样本试验的均值检验 144

8.4  两个正态总体方差的检验 145

8.5  两个总体比例的检验 146

8.6  假设检验小结 148

8.7  其他软件实现 148

8.7.1  SPSS实现 148

8.7.2  JMP实现 149

习题八 151

客观题 151

第9章  方差分析 152

9.1  引言 152

9.1.1  问题的提出 152

9.1.2  方差分析的基本概念 153

9.1.3  方差分析的基本假设条件 154

9.1.4  方差分析的目的 155

9.2  单因子方差分析 155

9.2.1  单因子试验的数学模型 155

9.2.2  方差分析的基本方法 155

9.2.3  检验H0的统计量 156

9.2.4  方差分析表 157

9.2.5  进一步的分析 158

9.3  双因子方差分析 159

9.3.1  不考虑交互作用时的双因子方差分析 159

9.3.2  考虑交互作用时的双因子方差分析 162

9.4  其他软件上机实现 166

9.4.1  SPSS实现 166

9.4.2  JMP实现 168

习题九 170

客观题 171

第10章  一元回归 172

10.1  引言 172

10.1.1  变量间的两类关系 172

10.1.2  线性回归的数学模型 174

10.1.3  线性回归模型的经典假设条件 175

10.1.4  回归分析的内容和分析步骤 175

10.2  一元线性回归 176

10.2.1  一元线性回归的数学模型 176

10.2.2  参数(0和(1的最小二乘估计 176

10.2.3  最小二乘估计和的性质 177

10.2.4  回归方程的显著性检验 178

10.2.5  预测和控制 182

10.3  质量控制应用案例分析 185

10.4  残差分析 187

10.5  曲线回归 189

10.5.1  曲线回归的分析步骤 190

10.5.2  常用曲线的线性化方法 190

10.6  一元回归分析上机实现 195

10.6.1  SPSS实现 195

10.6.2  JMP实现 195

习题十 196

客观题 198

第11章  多元线性回归 199

11.1  多元线性回归的数学模型 199

11.2  参数β的最小二乘估计 200

11.3  多元回归模型的显著性检验 202

11.3.1  回归方程的显著性检验 202

11.3.2  回归系数的显著性检验和置信区间估计 203

11.4  预测与控制 207

11.5  多元回归模型的偏F检验 208

11.6  在回归模型中运用虚拟变量和交互作用项 212

11.6.1  虚拟变量 212

11.6.2  交互作用 214

11.7  二次回归模型 215

11.8  多元回归分析上机实现 219

11.8.1  SPSS实现 219

11.8.2  JMP实现 219

习题十一 220

客观题 223

第12章  时间序列预测和指数 224

12.1  时间序列模型的组成因素 224

12.2  年度时间序列数据的平滑 226

12.2.1  移动平均法 226

12.2.2  指数平滑法 228

12.3  基于最小二乘法的趋势拟合和预测 230

12.3.1  线性趋势模型 230

12.3.2  二次趋势模型 232

12.3.3  指数趋势模型 233

12.3.4  运用第一、第二和百分率差值选择模型 235

12.4  自回归模型用于拟合和预测趋势 237

12.5  时间序列预测季节数 243

12.6  指数 246

12.7  其他软件实现 250

12.7.1  SPSS实现 250

12.7.2  JMP实现 251

12.7.3  STATA实现 251

习题十二 251

客观题 254

第13章  线性规划 255

13.1  线性规划问题 255

13.1.1  线性规划的数学模型 255

13.1.2  线性规划的标准型 256

13.2  线性规划问题求解 258

13.3  基与基可行解 260

13.3.1  线性规划的基与基可行解 260

13.3.2  线性规划问题的基本定理 260

13.4  单纯形法 261

13.5  Excel求解 265

13.6  应用案例 267

13.6.1  工作分配问题 268

13.6.2  人员排班问题 268

13.6.3  食物比例问题 269

13.6.4  投资问题 270

13.6.5  套裁下料问题 270

13.6.6  原油产地问题 271

13.6.7  生产计划问题 272

习题十三 273

客观题 275

参考文献 275

第14章  对偶理论 276

14.1  对偶问题的提出 276

14.2  线性规划的对偶理论 277

14.2.1  对偶问题的一般形式 277

14.2.2  对偶规则 278

14.2.3  对偶问题的基本性质 279

14.3  影子价格 281

习题十四 282

客观题 283

第15章  整数规划 284

15.1  求解的困难性 284

15.2  分支定界法 285

15.3  0-1整数规划及应用 291

15.3.1  投资计划 291

15.3.2  部分约束条件起作用的问题 292

15.3.3  关于固定费用的问题 294

15.3.4  投资场所的选择 294

15.3.5  分布系统设计 295

15.4  0-1整数规划的求解方法 296

15.5  指派问题 298

15.5.1  指派问题的求解——匈牙利法 298

15.5.2  特殊的指派问题 301

15.6  Excel求解整数规划 302

15.6.1  纯整数规划求解 302

15.6.2  0-1整数规划求解 303

15.6.3  混合整数规划求解 304

习题十五 305

参考文献 306

附录 307