统计学基础

出版时间：2010-8  出版社：贾俊平、 吴启富 高等教育出版社 (2010-08出版)  作者：贾俊平，吴启富 著  页数：267  

前言

在我国的社会主义建设过程中，统计学的发展与其他学科相比可谓艰难曲折。由最初的苏联“政府工作解释”模式，经过改革开放后多年的激烈争论，经历了“社会经济统计”、“大统计”等阶段，最后与国际接轨，将统计学最终归结为关于数据的科学和艺术。统计学作为一门关于数据的科学和艺术，是全人类通用的语言之一。在我国，不同的人对统计学有不同的理解：数学家可以用一大堆公式表达统计，经济学家可以用一整套指标体系展示统计，统计工作人员可以用大量的数据图表告诉你什么是统计，而一般老百姓认为统计就是数“数”。多年来，很多高校统计学专业硕士研究生招生经常名额不满，其主要原因是不懂统计学的人认为统计没用，因为在他们单位最没有地位的就是统计工作人员，了解统计学的人不敢报考统计学专业，因为在他们看来学好统计学需要很多的数学知识。其实，统计学既不像一般老百姓认为的那样没用，也不像“了解”它的人想得那么难。统计学有没有用，这是不需要争论的。统计学已经广泛地应用到医药、工程、农业等各个领域，渗透到人们学习、生活、工作等环节。各领域的科研工作，如药品的研制、蔬菜品种的选择等都离不开统计，在日常生活中大家经常关注的物价指数（CPI）、股票价格指数、高校排名等信息，其实这些都是统计工作的结果，只不过因为大家都习以为常，认为事情本来就应该是这样，没有进一步追问“这是怎么来的”。统计学也不像有些人想的那么难。这主要看你怎么讲、怎么学。如果你要像研究数学一样，将自己“淹没”在公式堆中，那统计学还真是比你想象的还难。其实，统计学关键不在于数学公式，而在于统计思想。笔者认为统计学与数学的最大区别是：数学在于演绎、精确和完美，统计在于归纳、可能和实用。统计的目的与数学不同，它的目的是通过收集数据、分析数据，进而总结规律，指导工作，解决实际问题。统计是允许存在误差的，统计的很多结果只是在一定的概率前提下才有意义。

内容概要

　　《统计学基础》是作者在十多年统计学教学实践的基础上编写的，包括描述统计、简单统计推断、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等常用的一些统计分析方法。在《统计学基础》的编写过程中，作者结合授课心得，力求深入浅出地阐明统计学的基本思想，并从数据人手，突出统计的应用功能。《统计学基础》利用大量的工商管理、社会学领域和心理学研究领域的案例，将统计方法与统计软件有机地融为一体，在提出问题、解决问题的过程中阐述统计理论和方法。在软件的选择上，尽量用大众化的Excel，对于个别Excel不能解决的问题，引进了SPSS软件，并给出了基本的操作过程。无论是从内容上，还是从讲解的详略程度上，都体现了《统计学基础》作为统计学“基础”的特色。　　《统计学基础》可作为高等院校经济类、管理类各专业专科生、本科生的统计学课程教材或参考书，也可以作为统计爱好者和统计工作者的参考读物。

书籍目录

第1章 统计学及统计数据1.1 统计学及其研究对象1.2 统计数据本章小结思考与练习第2章 数据的收集2.1 调查设计2.2 数据的质量本章小结思考与练习第3章 统计数据的描述(一)3.1 统计数据的预处理3.2 定性数据的图表描述3.3 数值型数据的图表描述本章小结思考与练习第4章 统计数据的描述(二)4.1 数据集中趋势的测量4.2 数据离散程度的测量本章小结思考与练习第5章 抽样及抽样分布5.1 概率分布基础5.2 概率抽样5.3 抽样分布本章小结思考与练习第6章 简单统计推断(一)：参数估计6.1 参数估计的基本思想6.2 一个总体参数的区间估计6.3 两个总体参数关系的估计简介6.4 参数估计中样本容量的确定本章小结思考与练习第7章 简单统计推断(二)：假设检验7.1 假设检验的基本思想7.2 一个总体参数的检验7.3 两个总体参数关系的检验简介本章小结思考与练习第8章 方差分析8.1 方差分析的基本思想8.2 单因素方差分析8.3 双因素方差分析简介本章小结思考与练习第9章 相关与回归分析9.1 相关分析9.2 一元线性回归9.3 多元线性回归简介本章小结思考与练习第10章 时间序列分析10.1 时间序列的组成要素10.2 时间序列的初步描述10.3 平稳时间序列分析10.4 时间序列的趋势分析本章小结思考与练习第11章 统计指数11.1 指数的概念及种类11.2 指数的编制方法11.3 指数体系11.4 常见的价格指数本章小结思考与练习附录1 标准正态分布表附录2 X2分布表附录3 t分布表附录4 F分布表附录5 随机数字表参考文献

章节摘录

插图：2.变量与数据要想评价一个人，我们会从他的种族、性别、身高、体重、特长、喜好、收入、政治观点等方面来说明。这些说明事物某些方面特征的属性就是变量。每个人可能在某个方面与他人不同，如李某身高175cm，而张某身高180cm，但这些数字都是说明人们在同一个方面的特征，所以它们属于同一个变量即身高。但不同的人身高有不同的取值，这些对现象进行观察、测量或实验的结果就是数据。变量是度量研究对象的工具，数据是利用这个工具对研究对象度量的结果，是对研究对象某些特征的描述或刻画。3.参数与统计量数据所描述的对象可能是某个个体，也可能是个体的集合，如总体或样本。如果数据描述对象是某个个体，就是个体数据，即个体本身。如果数据是对研究总体的某方面特征的描述或刻画，这类数据就叫总体的参数。如果数据说明的是样本在某方面的特征，这类数据就叫统计量。例如，上例中，如果所有北京市居民中有65％的人赞成，30％，的人反对，5％的人弃权，这些数据反映了所有居民的看法，就是参数。当然，参数一般是未知的，它正是我们希望通过统计研究想得到的。令人们感兴趣的参数一般包括本书后面章节将介绍的总体均值、总体方差和总体比率等。在上述调查中，不可能调查到每一位居民，往往是从中随机抽取一些居民组成样本，如抽取500人进行调查，有60％的人赞成，32％的人反对，8％的人弃权。这些数据描述了被调查的500人的看法，因此，这些数据是统计量。对于一个已经抽取出来的样本，统计量的值是可以求得的，但样本是随机抽取的，如果抽到的是另外500人，统计量可能就不是这些数值了。因此很容易理解，统计量的值随样本的不同可能不同。常用的统计量有样本均值、样本方差和样本比率等，如图1.2 所示。通过参数或统计量描述总体数据或样本数据的一些特征，通常称为描述统计。如按照观点的不同，将调查的500人分为赞成、反对和弃权三类，并分别计算出各类人员的比重，它描述了500人观点的分布情况。利用样本信息和概率论对总体数量规律性进行估计、检验等判断，称为推断统计。例如，如果我们通过随机调查的500人，即样本的数据，依据概率分布的原理推断总体参数即全体居民的观点。

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