《"十二五"普通高等教育本科國家級規劃教材·21世紀統計學系列教材:統計學(第5版)》由賈俊平、何曉群、金勇進編著，是普通高等教育“十一五”國家級規劃教材，講述了統計學的主要內容，包括描述統計和推斷統計。《"十二五"普通高等教育本科國家級規劃教材·21世紀統計學系列教材:統計學(第5版)》是在第四版的基礎上修改而成的。本次修訂之前，通過問卷調查方式對部分教師和讀者進行了調查，在廣泛吸取讀者意見的基礎上，對第四版中的部分內容及不當之處進行了修改。
基本介紹
- 書名："十二五"普通高等教育本科國家級規劃教材•21世紀統計學系列教材:統計學
- 作者：賈俊平 何曉群
- 出版社：中國人民大學出版社
- 頁數：406頁
- 開本：16
- 定價：39.90
- 外文名：Statistics
- 類型：統計方法
- 出版日期：2012年6月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：9787300153841
- 品牌：中國人民大學出版社
內容簡介,圖書目錄,文摘,
內容簡介
《"十二五"普通高等教育本科國家級規劃教材·21世紀統計學系列教材:統計學(第5版)》既可作為高等院校財經管理類各專業本科生教材，又可作為廣大實際工作者的參考書。
圖書目錄
第1章 導論
1.1統計及其套用領域
1.2統計數據的類型
1.3統計中的幾個基本概念
思考與練習
第2章 數據的蒐集
2.1數據的來源
2.2調查數據
2.3實驗數據
2.4數據的誤差
思考與練習
第3章 數據的圖表展示
3.1數據的預處理
3.2品質數據的整理與展示
3.3數值型數據的整理與展示
3.4合理使用圖表
思考與練習
第4章 數據的概括性度量
4.1集中趨勢的度量
4.2離散程度的度量
4.3偏態與峰態的度量
思考與練習
第5章 機率與機率分布
5.1隨機事件及其機率
5.2機率的性質與運算法則
5.3離散型隨機變數及其分布
5.4連續型隨機變數的機率分布
思考與練習
第6章 統計量及其抽樣分布
6.1統計量
6.2關於分布的幾個概念
6.3由常態分配導出的幾個重要分布
6.4樣本均值的分布與中心極限定理
6.5樣本比例的抽樣分布
6.6兩個樣本平均值之差的分布
6.7關於樣本方差的分布
思考與練習
第7章 參數估計
7.1參數估計的基本原理
7.2一個總體參數的區間估計
7.3兩個總體參數的區間估計
7.4樣本量的確定
思考與練習
第8章 假設檢驗
8.1假設檢驗的基本問題
8.2一個總體參數的檢驗
8.3兩個總體參數的檢驗
8.4檢驗問題的進一步說明
思考與練習
第9章 分類數據分析
9.1分類數據與x2統計量
9.2擬合優度檢驗
9.3列聯分析：獨立性檢驗
9.4列聯表中的相關測量
9.5列聯分析中應注意的問題
思考與練習
第10章 方差分析
10.1方差分析引論
10.2單因素方差分析
10.3雙因素方差分析
思考與練習
第11章 一元線性回歸
11.1變數間關係的度量
11.2一元線性回歸
11.3利用回歸方程進行預測
11.4殘差分析
思考與練習
第12章 多元線性回歸
12.1多元線性回歸模型
12.2回歸方程的擬合優度
12.3顯著性檢驗
12.4多重共線性
12.5利用回歸方程進行預測
12.6變數選擇與逐步回歸
思考與練習
第13章 時間序列分析和預測
13.1時間序列及其分解
13.2時間序列的描述性分析
13.3時間序列預測的程式
13.4平穩序列的預測
13.5趨勢型序列的預測
13.6季節型序列的預測
13.7複合型序列的分解預測
思考與練習
第14章 指數
14.1基本問題
14.2總指數編制方法
14.3指數體系
14.4幾種典型的指數
14.5綜合評價指數
思考與練習
附錄一 術語表
附錄二 用Excel生成機率分布表
參考文獻
1.1統計及其套用領域
1.2統計數據的類型
1.3統計中的幾個基本概念
思考與練習
第2章 數據的蒐集
2.1數據的來源
2.2調查數據
2.3實驗數據
2.4數據的誤差
思考與練習
第3章 數據的圖表展示
3.1數據的預處理
3.2品質數據的整理與展示
3.3數值型數據的整理與展示
3.4合理使用圖表
思考與練習
第4章 數據的概括性度量
4.1集中趨勢的度量
4.2離散程度的度量
4.3偏態與峰態的度量
思考與練習
第5章 機率與機率分布
5.1隨機事件及其機率
5.2機率的性質與運算法則
5.3離散型隨機變數及其分布
5.4連續型隨機變數的機率分布
思考與練習
第6章 統計量及其抽樣分布
6.1統計量
6.2關於分布的幾個概念
6.3由常態分配導出的幾個重要分布
6.4樣本均值的分布與中心極限定理
6.5樣本比例的抽樣分布
6.6兩個樣本平均值之差的分布
6.7關於樣本方差的分布
思考與練習
第7章 參數估計
7.1參數估計的基本原理
7.2一個總體參數的區間估計
7.3兩個總體參數的區間估計
7.4樣本量的確定
思考與練習
第8章 假設檢驗
8.1假設檢驗的基本問題
8.2一個總體參數的檢驗
8.3兩個總體參數的檢驗
8.4檢驗問題的進一步說明
思考與練習
第9章 分類數據分析
9.1分類數據與x2統計量
9.2擬合優度檢驗
9.3列聯分析：獨立性檢驗
9.4列聯表中的相關測量
9.5列聯分析中應注意的問題
思考與練習
第10章 方差分析
10.1方差分析引論
10.2單因素方差分析
10.3雙因素方差分析
思考與練習
第11章 一元線性回歸
11.1變數間關係的度量
11.2一元線性回歸
11.3利用回歸方程進行預測
11.4殘差分析
思考與練習
第12章 多元線性回歸
12.1多元線性回歸模型
12.2回歸方程的擬合優度
12.3顯著性檢驗
12.4多重共線性
12.5利用回歸方程進行預測
12.6變數選擇與逐步回歸
思考與練習
第13章 時間序列分析和預測
13.1時間序列及其分解
13.2時間序列的描述性分析
13.3時間序列預測的程式
13.4平穩序列的預測
13.5趨勢型序列的預測
13.6季節型序列的預測
13.7複合型序列的分解預測
思考與練習
第14章 指數
14.1基本問題
14.2總指數編制方法
14.3指數體系
14.4幾種典型的指數
14.5綜合評價指數
思考與練習
附錄一 術語表
附錄二 用Excel生成機率分布表
參考文獻
文摘
著作權頁：
插圖：
2.區間估計
假定參數是射擊靶上10環的位置，作一次射擊，打在靶心10環的位置上的可能性很小，但打在靶子上的可能性就很大，用打在靶上的這個點畫出一個區間，這個區間包含靶心的可能性就很大，這就是區間估計的基本思想。
區間估計（interval estimate）是在點估計的基礎上，給出總體參數估計的一個區間範圍，該區間通常由樣本統計量加減估計誤差得到。與點估計不同，進行區間估計時，根據樣本統計量的抽樣分布可以對樣本統計量與總體參數的接近程度給出一個機率度量。下面將以總體均值的區間估計為例來說明區間估計的基本原理。
由樣本均值的抽樣分布可知，在重複抽樣或無限總體抽樣的情況下，樣本均值的數學期望等於總體均值，即E（x）=u，樣本均值的標準誤差為，由此可知樣本均值落在總體均值的兩側各為1個抽樣標準差範圍內的機率為0.682 7；落在2個抽樣標準差範圍內的機率為0.954 5；落在3個抽樣標準差範圍內的機率為0.997 3，等等。
實際上，可以求出樣本均值落在總體均值的兩側任何一個抽樣標準差範圍內的機率。但實際估計時，情況恰好相反。是已知的，而是未知的，也正是將要估計的。由於與的距離是對稱的，如果某個樣本的平均值落在u的兩個標準差範圍之內，反過來，也就被包括在以為中心左右兩個標準差的範圍之內。因此約有95%的樣本均值會落在u的兩個標準差的範圍之內。也就是說，約有95%的樣本均值所構造的兩個標準差的區間會包括u。通俗地說，如果抽取100個樣本來估計總體的均值，由100個樣本所構造的100個區間中，約有95個區間包含總體均值，而另外5個區間則不包含總體均值。圖7—1給出了區間估計的示意圖。
插圖：
2.區間估計
假定參數是射擊靶上10環的位置，作一次射擊，打在靶心10環的位置上的可能性很小，但打在靶子上的可能性就很大，用打在靶上的這個點畫出一個區間，這個區間包含靶心的可能性就很大，這就是區間估計的基本思想。
區間估計（interval estimate）是在點估計的基礎上，給出總體參數估計的一個區間範圍，該區間通常由樣本統計量加減估計誤差得到。與點估計不同，進行區間估計時，根據樣本統計量的抽樣分布可以對樣本統計量與總體參數的接近程度給出一個機率度量。下面將以總體均值的區間估計為例來說明區間估計的基本原理。
由樣本均值的抽樣分布可知，在重複抽樣或無限總體抽樣的情況下，樣本均值的數學期望等於總體均值，即E（x）=u，樣本均值的標準誤差為，由此可知樣本均值落在總體均值的兩側各為1個抽樣標準差範圍內的機率為0.682 7；落在2個抽樣標準差範圍內的機率為0.954 5；落在3個抽樣標準差範圍內的機率為0.997 3，等等。
實際上，可以求出樣本均值落在總體均值的兩側任何一個抽樣標準差範圍內的機率。但實際估計時，情況恰好相反。是已知的，而是未知的，也正是將要估計的。由於與的距離是對稱的，如果某個樣本的平均值落在u的兩個標準差範圍之內，反過來，也就被包括在以為中心左右兩個標準差的範圍之內。因此約有95%的樣本均值會落在u的兩個標準差的範圍之內。也就是說，約有95%的樣本均值所構造的兩個標準差的區間會包括u。通俗地說，如果抽取100個樣本來估計總體的均值，由100個樣本所構造的100個區間中，約有95個區間包含總體均值，而另外5個區間則不包含總體均值。圖7—1給出了區間估計的示意圖。
