统计是认识客观世界数量规律的有力工具，无论是进行宏观的国民经济管理，还是进行微观的企业经营决策，都需要准确地把握有关经济运行的各类数量信息。本书以数据收集、整理与分析为主要线索，理论与应用相结合，强调应用，并以中国案例（尽量涵盖管理、会计、金融的案例）为主要素材。书中既介绍具有通用方法论性质的一般统计理论与方法及其在经济管理中的应用，又讨论社会经济领域所特有的一些统计方法，同时，还引入了部分工商管理中常用的多元统计分析的内容。

前 言
教学建议
第一章 绪论1
第一节 什么是统计1
一、关于统计的含义1
二、统计研究的基本环节2
第二节 统计学的种类及其性质3
一、理论统计学和应用统计学3
二、统计学与有关学科的联系与区别5
第三节 统计学的基本概念5
一、总体与总体单位5
二、样本6
三、标志6
四、统计指标与指标体系7
五、统计数据8
本章回顾10
第二章 统计资料的收集、整理与显示12
第一节 统计资料的收集12
一、统计资料收集概述12
二、统计资料的收集方法13
三、统计调查方式14
四、统计调查体系17
五、第二手统计资料的主要来源18
第二节 数据整理18
一、数据整理的内容18
二、统计分组18
第三节 频数分布21
一、频数分布的基本概念21
二、频数和频率22
三、累计频数与累计频率23
四、频数分布的类型27
第四节 数据显示28
一、统计表28
二、统计图32
本章回顾38
第三章 统计数据分布特征的描述40
第一节 分布的集中趋势40
一、测定集中趋势的指标及其作用40
二、算术平均数41
三、调和平均数45
四、几何平均数46
五、幂平均数47
六、众数48
七、中位数49
八、算术平均数与中位数和众数的关系52
第二节 分布的离散程度53
一、变异指标概述53
二、极差与四分位差53
三、标准差和方差54
四、变异系数57
第三节 分布的偏度和峰度57
一、统计动差57
二、偏度58
三、峰度58
本章回顾59
第四章 概率与概率分布62
第一节 随机事件与概率62
一、随机试验与随机事件62
二、随机事件的概率63
三、条件概率与事件独立64
四、全概率公式与贝叶斯公式65
第二节 随机变量及其概率分布66
一、随机变量的含义66
二、离散型随机变量的概率分布67
三、连续型随机变量的概率分布67
第三节 随机向量及其分布简介70
一、随机向量及其分布70
二、随机向量的数字特征72
三、多元正态分布73
本章回顾74
第五章 抽样与抽样分布76
第一节 抽样的基本概念76
一、总体参数与样本统计量76
二、样本容量与样本个数76
三、重复抽样与不重复抽样77
第二节 抽样分布77
一、重复抽样分布77
二、不重复抽样分布79
第三节 抽样设计81
一、类型抽样81
二、等距抽样83
三、整群抽样84
四、抽样组织的设计85
第四节 大数定理与中心极限定理85
一、大数定理85
二、正态分布的再生定理86
三、中心极限定理86
本章回顾87
第六章 参数估计89
第一节 点估计89
一、点估计的定义89
二、点估计的评价标准89
第二节 区间估计90
一、区间估计的含义90
二、平均数的区间估计91
三、总体成数的区间估计94
第三节 样本容量的确定94
一、问题的提出94
二、估计总体均值时样本容量的确定94
三、估计成数时样本容量的确定95
四、应注意的问题95
本章回顾96
第七章 假设检验98
第一节 假设检验概述98
一、假设检验的基本思想98
二、假设检验的步骤98
三、两种类型的错误101
四、检验功效102
第二节 总体均值与成数的检验102
一、单个总体的假设检验102
二、两个正态总体的假设检验105
三、p值检验108
第三节 自由分布检验110
一、自由分布检验概述110
二、符号检验110
三、秩和检验112
四、游程检验114
第四节 列联表分析与总体方差检验115
一、列联表分析115
二、总体方差检验117
本章回顾120
第八章 方差分析124
第一节 方差分析的基本问题124
一、方差分析问题的提出124
二、方差分析的基本概念125
三、方差分析的原理125
第二节 单因素方差分析126
一、单因素条件下离差平方和的分解126
二、因素作用的显著性检验127
三、单因素方差分析中的几个问题128
第三节 双因素方差分析129
一、无交互作用下的方差分析129
二、有交互作用的方差分析130
第四节 方差分析的应用133
本章回顾136
第九章 简单相关与一元线性回归分析139
第一节 相关与回归分析的基本概念139
一、函数关系与相关关系139
二、相关关系的种类139
三、相关分析与回归分析140
四、相关图141
第二节 简单线性相关分析141
一、相关系数的定义141
二、相关系数的特点142
三、相关系数的计算142
四、相关系数的检验143
第三节 一元线性回归分析143
一、标准的一元线性回归模型设定143
二、一元线性回归模型的估计144
三、一元线性回归模型的检验148
第四节 一元线性回归模型预测151
一、简单线性回归预测公式与误差151
二、区间预测152
三、一元线性回归模型的计算机实现153
本章回顾155
第十章 多元线性回归与非线性回归分析157
第一节 多元线性回归模型157
一、多元线性回归模型的设定157
二、多元线性回归模型的估计158
三、多元线性回归模型的检验和预测159
四、复相关系数和偏相关系数162
第二节 多元线性回归模型中自变量的选择165
一、问题的提出165
二、一般情形166
三、变量选择方法168
四、应用实例168
第三节 非线性回归分析172
一、非线性回归分析的意义172
二、非线性函数形式的确定172
三、非线性回归模型估计174
四、相关指数176
本章回顾176
第十一章 时间序列分析179
第一节 时间序列的概念及其水平179
一、时间序列的概念和种类179
二、时间序列的水平181
第二节 时间序列的速度指标187
一、发展速度187
二、增长速度188
三、平均发展速度和平均增长速度190
第三节 长期趋势的测定192
一、时间序列的构成与分析模型192
二、长期趋势的测定方法194
三、长期趋势测定的Excel实现197
第四节 季节变动、循环波动和随机变动的测定197
一、季节变动的测定197
二、循环波动的测定200
三、随机变动的测定方法201
四、季节变动、循环变动和不规则变动的Excel实现204
第五节 时间序列预测205
一、移动平均和指数平滑预测205
二、趋势外推预测209
三、季节性时间序列的预测209
四、时间序列预测的Excel实现211
本章回顾212
第十二章 统计指数与综合评价215
第一节 综合指数215
一、统计指数概述215
二、综合指数编制的基本方法217
三、综合指数的各种编制形式217
第二节 平均指数221
一、平均指数编制的基本方法221
二、算术平均指数221
三、调和平均指数222
第三节 指数体系与因素分析223
一、指数体系的概念223
二、连锁替代法223
三、总体现象变动的两因素分析224
四、平均指标变动的因素分析225
第四节 常用的经济指数227
一、居民消费价格指数227
二、生产指数228
三、空间价格指数229
四、产品成本指数231
五、股票价格指数231
第五节 综合评价指数232
一、综合评价的意义232
二、综合评价指数的构建程序233
三、综合评价指数的编制方法233
本章回顾237
第十三章 统计决策241
第一节 统计决策的基本概念241
一、什么是统计决策241
二、统计决策的基本步骤242
三、收益矩阵表243
第二节 完全不确定型决策244
一、完全不确定型决策的准则244
二、各种准则的特点和适用场合246
第三节 一般风险型决策247
一、自然状态概率分布的估计247
二、风险型决策的准则247
三、利用决策树进行风险型决策249
第四节 贝叶斯决策251
一、什么是贝叶斯决策251
二、贝叶斯公式与后验概率的估计252
三、先验分析与后验分析253
四、后验预分析253
本章回顾255
第十四章 聚类分析与判别分析257
第一节 聚类分析概述257
一、聚类分析的含义257
二、样品相似性的度量257
三、距离选择的原则258
第二节 系统聚类法及其应用259
一、系统聚类的基本思想259
二、类间距离与系统聚类法259
三、类间距离的统一性261
四、聚类分析实例262
第三节 判别分析267
一、判别分析概述267
二、距离判别法267
三、贝叶斯判别法268
四、费雪判别法269
五、判别分析实例271
本章回顾273
第十五章 主成分分析与因子分析277
第一节 主成分分析的基本原理277
一、主成分分析概述277
二、主成分的几何意义277
三、主成分的数学推导278
四、主成分的方差贡献率279
五、通过相关系数矩阵进行主成分分析280
第二节 主成分分析的具体步骤及其应用281
一、利用样本计算主成分的步骤281
二、主成分分析实例281
第三节 因子分析的基本原理283
一、什么是因子分析283
二、因子分析的数学模型284
三、因子载荷阵的统计意义284
四、因子载荷矩阵的求解285
五、共同因子的贡献286
六、因子旋转与因子得分286
第四节 因子分析的具体步骤与应用287
一、因子分析的步骤287
二、因子分析的具体应用288
三、利用因子分析间接计算主成分分析289
本章回顾291
附录A SPSS简介294
一、SPSS的统计功能294
二、SPSS工作界面294
三、变量与变量定义296
四、输入数据297
五、常用统计分析功能298
附录B 常用统计表302
参考文献310
第一章 绪论1
第一节 什么是统计1
一、关于统计的含义1
二、统计研究的基本环节2
第二节 统计学的种类及其性质3
一、理论统计学和应用统计学3
二、统计学与有关学科的联系与区别5
第三节 统计学的基本概念5
一、总体与总体单位5
二、样本6
三、标志6
四、统计指标与指标体系7
五、统计数据8
本章回顾10第二章 统计资料的收集、整理与显示12
第一节 统计资料的收集12
一、统计资料收集概述12
二、统计资料的收集方法13
三、统计调查方式14
四、统计调查体系17
五、第二手统计资料的主要来源18
第二节 数据整理18
一、数据整理的内容18
二、统计分组18
第三节 频数分布21
一、频数分布的基本概念21
二、频数和频率22
三、累计频数与累计频率23
四、频数分布的类型27
第四节 数据显示28
一、统计表28
二、统计图32
本章回顾38
第三章 统计数据分布特征的描述40
第一节 分布的集中趋势40
一、测定集中趋势的指标及其作用40
二、算术平均数41
三、调和平均数45
四、几何平均数46
五、幂平均数47
六、众数48
七、中位数49
七、算术平均数与中位数和众数的关系52
第二节 分布的离散程度53
一、变异指标概述53
二、极差与四分位差53
三、标准差和方差54
四、变异系数57
第三节 分布的偏度和峰度57
一、统计动差57
二、偏度58
三、峰度58
本章回顾59
第四章 概率与概率分布62
第一节 随机事件与概率62
一、随机试验与随机事件62
二、随机事件的概率63
三、条件概率与事件独立64
四、全概率公式与贝叶斯公式65
第二节 随机变量及其概率分布66
一、随机变量的含义66
二、离散型随机变量的概率分布67
三、连续型随机变量的概率分布67
第三节 随机向量及其分布简介70
一、随机向量及其分布70
二、随机向量的数字特征72
三、多元正态分布73
本章回顾74
第五章 抽样与抽样分布76
第一节 抽样的基本概念76
一、总体参数与样本统计量76
二、样本容量与样本个数76
三、重复抽样与不重复抽样77
第二节 抽样分布77
一、重复抽样分布77
二、不重复抽样分布79
第三节 抽样设计81
一、类型抽样81
二、等距抽样83
三、整群抽样84
四、抽样组织的设计85
第四节 大数定理与中心极限定理85
一、大数定理85
二、正态分布的再生定理86
三、中心极限定理86
本章回顾87
第六章 参数估计89
第一节 点估计89
一、点估计的定义89
二、点估计的评价标准89
第二节 区间估计90
一、区间估计的含义90
二、平均数的区间估计91
三、总体成数的区间估计93
第三节 样本容量的确定94
一、问题的提出94
二、估计总体均值时样本容量的确定94
三、估计成数时样本容量的确定95
四、应注意的问题95
本章回顾96
第七章 假设检验98
第一节 假设检验概述98
一、假设检验的基本思想98
二、假设检验的步骤98
三、两种类型的错误101
四、检验功效102
第二节 总体均值与成数的检验102
一、单个总体的假设检验102
二、两个正态总体的假设检验104
三、p值检验108
第三节 自由分布检验110
一、自由分布检验概述110
二、符号检验110
三、秩和检验112
四、游程检验114
第四节 列联表分析与总体方差检验115
一、列联表分析115
二、总体方差检验117
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第一节 方差分析的基本问题124
一、方差分析问题的提出124
二、方差分析的基本概念125
三、方差分析的原理125
第二节 单因素方差分析126
一、单因素条件下离差平方和的分解126
二、因素作用的显著性检验127
三、单因素方差分析中的几个问题128
第三节 双因素方差分析129
一、无交互作用下的方差分析129
二、有交互作用的方差分析130
第四节 方差分析的应用133
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第九章 简单相关与一元线性回归分析139
第一节 相关与回归分析的基本概念139
一、函数关系与相关关系139
二、相关关系的种类139
三、相关分析与回归分析140
四、相关图141
第二节 简单线性相关分析141
一、相关系数的定义141
二、相关系数的特点142
三、相关系数的计算142
四、相关系数的检验143
第三节 一元线性回归分析143
一、标准的一元线性回归模型设定143
二、一元线性回归模型的估计144
三、一元线性回归模型的检验148
第四节 一元线性回归模型预测151
一、简单线性回归预测公式与误差151
二、区间预测152
三、一元线性回归模型的计算机实现153
本章回顾155
第十章 多元线性回归与非线性回归分析157
第一节 多元线性回归模型157
一、多元线性回归模型的设定157
二、多元线性回归模型的估计158
三、多元线性回归模型的检验和预测159
四、复相关系数和偏相关系数162
第二节 多元线性回归模型中自变量的选择165
一、问题的提出165
二、一般情形166
三、变量选择方法167
四、应用实例168
第三节 非线性回归分析172
一、非线性回归分析的意义172
二、非线性函数形式的确定172
三、非线性回归模型估计174
四、相关指数175
本章回顾176
第十一章 时间序列分析179
第一节 时间序列的概念及其水平179
一、时间序列的概念和种类179
二、时间序列的水平181
第二节 时间序列的速度指标187
一、发展速度187
二、增长速度188
三、平均发展速度和平均增长速度190
第三节 长期趋势的测定192
一、时间序列的构成与分析模型192
二、长期趋势的测定方法194
三、长期趋势测定的Excel实现197
第四节 季节变动、循环波动和随机变动的测定197
一、季节变动的测定197
二、循环波动的测定200
三、随机变动的测定方法201
四、季节变动、循环变动和不规则变动的Excel实现204
第五节 时间序列预测205
一、移动平均和指数平滑预测205
二、趋势外推预测209
三、季节性时间序列的预测209
四、时间序列预测的Excel实现211
本章回顾212
第十二章 统计指数与综合评价215
第一节 综合指数215
一、统计指数概述215
二、综合指数编制的基本方法217
三、综合指数的各种编制形式217
第二节 平均指数221
一、平均指数编制的基本方法221
二、算术平均指数221
三、调和平均指数222
第三节 指数体系与因素分析223
一、指数体系的概念223
二、连锁替代法223
三、总体现象变动的两因素分析224
四、平均指标变动的因素分析225
第四节 常用的经济指数227
一、居民消费价格指数227
二、生产指数228
三、空间价格指数229
四、产品成本指数231
五、股票价格指数231
第五节 综合评价指数232
一、综合评价的意义232
二、综合评价指数的构建程序233
三、综合评价指数的编制方法233
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第十三章 统计决策241
第一节 统计决策的基本概念241
一、什么是统计决策241
二、统计决策的基本步骤242
三、收益矩阵表243
第二节 完全不确定型决策244
一、完全不确定型决策的准则244
二、各种准则的特点和适用场合246
第三节 一般风险型决策247
一、自然状态概率分布的估计247
二、风险型决策的准则247
三、利用决策树进行风险型决策249
第四节 贝叶斯决策251
一、什么是贝叶斯决策251
二、贝叶斯公式与后验概率的估计252
三、先验分析与后验分析253
四、后验预分析253
本章回顾255
第十四章 聚类分析与判别分析257
第一节 聚类分析概述257
一、聚类分析的含义257
二、样品相似性的度量257
三、距离选择的原则258
第二节 系统聚类法及其应用259
一、系统聚类的基本思想259
二、类间距离与系统聚类法259
三、类间距离的统一性261
四、聚类分析实例262
第三节 判别分析267
一、判别分析概述267
二、距离判别法267
三、贝叶斯判别法268
四、费雪判别法269
五、判别分析实例271
本章回顾273
第十五章 主成分分析与因子分析277
第一节 主成分分析的基本原理277
一、主成分分析概述277
二、主成分的几何意义277
三、主成分的数学推导278
四、主成分的方差贡献率279
五、通过相关系数矩阵进行主成分分析280
第二节 主成分分析的具体步骤及其应用281
一、利用样本计算主成分的步骤281
二、主成分分析实例281
第三节 因子分析的基本原理283
一、什么是因子分析283
二、因子分析的数学模型284
三、因子载荷阵的统计意义284
四、因子载荷矩阵的求解285
五、共同因子的贡献286
六、因子旋转与因子得分286
第四节 因子分析的具体步骤与应用287
一、因子分析的步骤287
二、因子分析的具体应用288
三、利用因子分析间接计算主成分分析289
本章回顾291
附录A SPSS简介294
一、SPSS的统计功能294
二、SPSS工作界面294
三、变量与变量定义296
四、输入数据297
五、常用统计分析功能298
附录B 常用统计表302