《以Excel和SPSS为工具的管理统计》 - 清华大学出版社第五事业部

目    录
第 1 章  统计数据的收集与整理	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  数据的收集	4
1.2.1  普遍调查	4
1.2.2  重点调查	5
1.2.3  典型调查	5
1.2.4  抽样调查	6
1.2.5  网上调查	6
§1.3  问卷设计	9
1.3.1  合理性	9
1.3.2  一般性	10
1.3.3  逻辑性	10
1.3.4  明确性	11
1.3.5  非诱导性	11
1.3.6  便于整理、分析	11
§1.4  统计表和统计图	12
1.4.1  频数分布表	12
1.4.2  统计图	15
习题一	24
第 2 章  统计数据的汇总	27
§2.1  度量中心趋势的指标	27
2.1.1  算术平均数	27
2.1.2  中位数	28
2.1.3  众数	29
2.1.4  算术平均数、中位数和众数间的关系	31
2.1.5  几何平均数	32
§2.2  度量离散程度的指标	33
2.2.1  极差	33
2.2.2  平均差	33
2.2.3  方差和标准差	34
2.2.4  变异系数	36
2.2.5  标准差系数	36
§2.3  度量偏斜程度的指标	36
2.3.1  用标准差为单位计量的偏度系数	36
2.3.2  使用三阶中心矩计量的偏度系数	36
§2.4  利用Excel数据分析功能求各种统计指标	37
习题二	39
第 3 章  概率基础	41
§3.1  引言	41
§3.2  随机试验与随机事件	43
3.2.1  随机现象	43
3.2.2  随机试验	43
3.2.3  随机事件	44
3.2.4  事件间的关系和运算	44
§3.3  概率	47
3.3.1  频率与概率	47
3.3.2  条件概率	50
3.3.3  事件的独立性	53
§3.4  随机变量及其分布函数	54
3.4.1  随机变量	54
3.4.2  随机变量的分布函数	55
§3.5  离散型随机变量	56
3.5.1  离散型随机变量的概率分布	56
3.5.2  几种重要的离散型分布	57
§3.6  连续型随机变量	61
3.6.1  概率密度	61
3.6.2  几种重要的连续型分布	62
§3.7  随机变量的数学期望和方差	67
3.7.1  数学期望	67
3.7.2  方差	69
§3.8  大数定律和中心极限定理及其计算机模拟验证	71
3.8.1  大数定律	71
3.8.2  中心极限定理	72
3.8.3  中心极限定理的动态模拟验证	72
§3.9  新产品投资决策案例分析	74
3.9.1  投产后各种销售状况下的项目净现值	74
3.9.2  不考虑试生产时的最优决策分析	75
3.9.3  考虑试生产并获取用户试用反馈信息的方案分析	75
3.9.4  追加信息的价值	77
习题三	78
第 4 章  抽样分布和参数估计	81
§4.1  简单随机抽样和统计量	81
4.1.1  随机样本	81
4.1.2  统计量及其分布	84
§4.2  其他抽样方法	90
4.2.1  分层随机抽样	90
4.2.2  整群抽样	90
4.2.3  系统抽样	91
4.2.4  方便抽样	91
4.2.5  判断抽样	91
§4.3  参数的点估计	91
4.3.1  参数的点估计	92
4.3.2  点估计的方法	92
4.3.3  估计量的评价标准	93
§4.4  区间估计	95
4.4.1  单个正态总体均值和方差的区间估计	96
4.4.2  总体比率的区间估计	99
*4.4.3  两个正态总体的均值差和方差比的区间估计	100
4.4.4  单侧置信限的估计	103
4.4.5  区间估计小结	104
习题四	105
第 5 章  假设检验	107
§5.1  案例介绍	107
§5.2  假设检验的基本原理	110
5.2.1  假设检验的基本原理和步骤	110
5.2.2  检验中可能犯的两类错误	111
§5.3  单个正态总体均值的检验	112
§5.4  单个正态总体方差的检验((2检验)	114
§5.5  两个独立正态总体均值的检验	116
§5.6  成对样本试验的均值检验	120
§5.7  两个正态总体方差的检验(F检验)	122
§5.8  总体比例的检验	124
5.8.1  单个总体比例的检验	124
5.8.2  两个总体比例的检验	124
§5.9  假设检验小结	126
*§5.10  总体分布的(2检验	127
5.10.1  检验的基本原理	127
5.10.2  检验的具体步骤	128
§5.11  SPSS软件的使用	130
5.11.1  SPSS 简介	130
5.11.2  独立样本T检验(两独立总体均值的检验)	131
5.11.3  成对样本的T检验	135
习题五	137
第 6 章  方差分析	139
§6.1  引言	139
6.1.1  问题的提出	139
6.1.2  方差分析的基本概念	141
6.1.3  方差分析的基本假设条件	141
6.1.4  方差分析的目的	142
§6.2  单因子方差分析	142
6.2.1  单因子试验的数学模型	142
6.2.2  方差分析的基本方法	143
6.2.3  检验H0的统计量	144
6.2.4  方差分析表	144
6.2.5  进一步的分析	146
§6.3  双因子方差分析	147
6.3.1  不考虑交互作用的双因子方差分析	147
6.3.2  考虑交互作用时的双因子方差分析	150
§6.4  SPSS软件的使用	154
6.4.1  单因子方差分析	154
6.4.2  双因子和多因子方差分析	157
习题六	159
*第 7 章  正交试验设计	163
§7.1  试验设计的基本概念	163
§7.2  无交互作用的正交设计	165
7.2.1  试验的步骤	165
7.2.2  数据分析	167
§7.3  有交互作用的正交设计	175
7.3.1  试验的步骤	175
7.3.2  数据分析	177
习题七	180
第 8 章  回归分析	181
§8.1  引言	181
8.1.1  变量间的两类关系	182
8.1.2  线性回归的数学模型	183
8.1.3  线性回归模型的经典假设条件	185
8.1.4  回归分析的内容和分析步骤	185
§8.2  一元线性回归	185
8.2.1  一元线性回归的数学模型	185
8.2.2  参数(0和(1的最小二乘估计	186
8.2.3  最小二乘估计的性质	188
8.2.4  回归方程的显著性检验	188
8.2.5  预测和控制	192
§8.3  曲线回归	196
8.3.1  曲线回归的分析步骤	196
8.3.2  常用曲线的线性化方法	196
§8.4  多元线性回归	202
8.4.1  多元线性回归的数学模型	202
8.4.2  参数β的最小二乘估计	203
8.4.3  回归方程的显著性检验	204
8.4.4  回归系数的显著性检验	204
8.4.5  预测和控制	207
§8.5  质量控制应用案例分析	208
§8.6  SPSS软件的使用	211
8.6.1  线性回归分析	211
8.6.2  曲线回归	213
习题八	215
*第 9 章  违背经典假设的经济计量模型	219
§9.1  引言	219
§9.2  异方差	220
9.2.1  异方差的概念	220
9.2.2  异方差产生的原因	222
9.2.3  异方差的后果	223
9.2.4  异方差的识别和检验	224
9.2.5  消除异方差的方法	227
§9.3  自相关	237
9.3.1  自相关的概念	237
9.3.2  产生自相关的原因	238
9.3.3  自相关的后果	240
9.3.4  自相关的识别和检验	240
9.3.5  自相关的处理方法	243
§9.4  多重共线性	249
9.4.1  多重共线性的概念	249
9.4.2  多重共线性的后果	250
9.4.3  产生多重共线性的原因	251
9.4.4  多重共线性的识别和检验	252
9.4.5  消除多重共线性的方法	253
习题九	259
*第 10 章  主成分分析	263
§10.1  主成分的概念	263
§10.2  主成分计算	264
§10.3  样本主成分	268
§10.4  主成分的选取	268
§10.5  案例分析	271
§10.6  主成分分析的上机实现	272
习题十	275
*第 11 章  因子分析	277
§11.1  因子分析模型	277
11.1.1  数学模型	277
11.1.2  因子模型的性质	278
§11.2  模型参数的统计意义	279
11.2.1  A的元素的统计意义	279
11.2.2  A的行元素平方和的统计意义	280
11.2.3  A的列元素平方和的统计意义	280
§11.3  变量X1, X2, ..., Xp之间的相关性检验	280
§11.4  模型的参数估计方法	281
11.4.1  主成分法	281
11.4.2  主因子法	284
11.4.3  极大似然法	284
11.4.4  正交旋转	285
§11.5  因子得分	285
§11.6  因子分析的上机实现	287
习题十一	292
*第 12 章  聚类分析	293
§12.1  距离和相似性度量	293
12.1.1  距离	294
12.1.2  相似系数	297
§12.2  系统聚类法	298
12.2.1  最短距离法	299
12.2.2  最长距离法	300
12.2.3  中间距离法	300
12.2.4  类平均法	301
12.2.5  重心法	302
12.2.6  离差平方和法(Ward)	302
12.2.7  系统聚类法的统一	303
§12.3  动态聚类法	304
§12.4  有序样品的聚类	304
§12.5  聚类分析上机实现	306
12.5.1  系统聚类法	306
12.5.2  K-均值法	312
习题十二	314
*第 13 章  判别分析	317
§13.1  距离判别	317
13.1.1  两总体情况	317
13.1.2  多总体情况	319
§13.2  Bayes判别	320
13.2.1  贝叶斯判别准则	320
13.2.2  正态总体的贝叶斯判别	322
§13.3  Fisher判别	323
§13.4  逐步判别	325
§13.5  SPSS中判别分析方法和概念的介绍	325
13.5.1  建立判别函数的方法	325
13.5.2  典则判别函数	326
§13.6  判别分析的上机实现	327
13.6.1  二元变量的判别分析	327
13.6.2  多总体判别的情况	332
习题十三	337

附表1  泊松分布表	339
附表2  标准正态分布表	341
附表3  (2分布表	343
附表4  t 分布表	347
附表5  F分布表	349
附表6  杜宾-瓦森检验临界值表	360
附表7  常用正交表	363