前言
第一章统计数据的管理1
第一节统计学概述2
一、统计数据的类型2
二、基本概念3
第二节Stata的数据管理4
一、变量命名原则与取值5
二、数据的管理6
练习题30
第二章数据的图示32
第一节条形图与饼图33
一、条形图34
二、饼图38
第二节直方图与箱线图41
一、直方图41
二、箱线图44
第三节散点图与曲线
标绘图46
一、散点图46
二、曲线标绘图52
练习题54
第三章统计数据的描述统计59
第一节分布集中趋势的
测度60
一、均值60
二、分位数63
三、频数与众数65
四、各度量值的比较67
第二节分布离散程度的
测度68
一、极差与四分位差68
二、方差与标准差69
三、标准化与标准误71
四、离散系数73
第三节偏度系数与峰度
系数74
一、偏度系数74
二、峰度系数75
第四节正态性检验和数据
转换78
一、直方图图示分析78
二、正态分位图分析78
三、正态性统计检验80
四、改变数据的分布81
练习题84
第四章参数估计与假设检验87
第一节抽样与抽样分布88
一、常用的抽样方法89
二、抽样分布91
第二节参数估计的基本
原理92
一、估计量与估计值92
二、点估计、区间估计与
置信区间93
三、区间估计94
四、样本容量的确定100
第三节假设检验103
一、假设检验的概述104
二、假设检验的步骤104
三、假设检验中的两类
错误105
四、统计量的假设检验
方法106
练习题115
第五章变量间统计关联性
分析117
第一节变量间的统计
关联性118
一、变量间的统计关系119
二、关联关系分析方法119
第二节列联分析120
一、列联表的基本格式120
二、列联分析的主要内容120
三、百分比化列联表121
四、Stata案例分析121
五、卡方检验125
六、几种常用的关联度测量
方法127
第三节方差分析129
一、方差分析的基本知识129
二、单因素方差分析132
三、双因素方差分析136
四、协方差分析144
练习题146
第六章时间序列148
第一节时间序列与时间序列
分析149
一、时间序列及其类型149
二、时间序列分析及其
类型150
第二节时间序列的构成因素及
趋势分析151
一、时间序列的构成因素151
二、时间序列的长期趋势
分析153
三、趋势分析与指数平滑的
Stata实现154
第三节ARIMA模型162
一、随机过程163
二、自回归模型164
三、移动平均模型165
四、自回归移动平均
模型166
五、自回归单整移动平均
模型166
六、Stata案例分析167
第四节VAR模型175
一、向量自回归模型176
二、VAR模型的稳定性177
三、Granger因果检验177
四、VAR模型中滞后阶数p的
确定方法178
五、脉冲响应分析与方差
分解179
六、Stata案例分析181
练习题186
第七章主成分分析与因子
分析188
第一节主成分分析190
一、主成分分析的基本
思想191
二、主成分分析的基本
原理191
三、主成分的性质193
四、主成分分析的步骤193
五、Stata分析195
第二节因子分析202
一、因子分析的基本思想203
二、因子分析的基本
模型和统计量分析203
三、因子分析的计算206
四、因子分析的Stata操作209
练习题220
第八章聚类分析222
第一节聚类分析的基本
思想223
一、聚类分析方法224
二、聚类分析中距离的
度量225
三、系统聚类分析233
第二节动态聚类法242
一、动态聚类分析中应注意的
问题243
二、动态聚类分析
步骤244
练习题252
参考文献253