基本介紹
- 書名：套用統計學
- 作者：張建同、孫昌言、王世進
- ISBN：9787302412670
- 定價：35元
- 出版時間：2015.09.01
套用統計學（第2版）
作者：張建同、孫昌言、王世進
定價：35元
印次：2-3
ISBN：9787302412670
出版日期：2015.09.01
印刷日期：2017.09.04
定價：35元
印次：2-3
ISBN：9787302412670
出版日期：2015.09.01
印刷日期：2017.09.04
本書依託目前最為普及的Excel軟體和社會科學領域最為普及的SPSS統計軟體和JMP軟體為基本工具，詳細介紹了數據收集和整理、統計數據的匯總、機率論基礎、抽樣分布和參數估計、假設檢驗、方差分析、一元回歸和多元回歸、時間序列預測和指數、卡方檢驗和非參數檢驗，以及統計在質量管理中的套用等重要內容。與計算機軟體相結合是本書最大的特點，另一大特點是將統計理論與統計實踐緊密聯繫，每一章都提供了具體案例和大量例題以輔助教學。
目錄
第1章統計和統計數據收集 1
1.1統計學概述 1
1.1.1統計的廣泛套用 1
1.1.2統計與統計學 2
1.1.3統計研究對象的特點 2
1.1.4統計學的分類 3
1.2統計基本術語 4
1.3數據的收集 5
1.3.1普遍調查 5
1.3.2重點調查 6
1.3.3典型調查 6
1.3.4抽樣調查 6
1.3.5網上調查 7
1.4問卷設計 10
1.4.1合理性 10
1.4.2一般性 10
1.4.3邏輯性 11
1.4.4明確性 11
1.4.5非誘導性 11
1.4.6便於整理、分析 12
1.5變數 12
1.5.1變數類型 12
1.5.2度量水平和度量等級 13
習題一 15
第2章統計表和統計圖 17
2.1分類數據的圖表 17
2.1.1匯總表 17
2.1.2條形圖 18
2.1.3餅圖 19
2.1.4帕累托圖 19
2.2數值數據的整理 22
2.3數值數據的圖表 23
2.3.1頻數分布表 23
2.3.2其他數值數據統計圖 26
2.4交叉表 35
2.4.1列聯表 35
2.4.2並行條形圖 36
2.5圖表匯總和製作原則 36
2.6其他軟體實現 37
2.6.1SPSS實現 37
2.6.2JMP實現 38
習題二 39
第3章統計數據的描述度量 41
3.1度量中心趨勢的指標 41
3.1.1算術平均數 41
3.1.2中位數 42
3.1.3眾數 43
3.1.4算術平均數、中位數和
眾數間的關係 44
3.1.5四分位數 45
3.1.6五數匯總和箱線圖 47
3.1.7幾何平均數 49
3.2度量離散程度的指標 50
3.2.1極差 51
3.2.2四分位數極差 51
3.2.3平均差 51
3.2.4方差和標準差 51
3.2.5變異係數 53
3.2.6Z值 53
3.3度量偏斜程度的指標 54
3.3.1用標準差為單位計量的
偏度係數 54
3.3.2使用三階中心矩計量的
偏度係數 54
3.4度量兩種數值變數關係的
指標 54
3.5利用Excel數據分析功能求
各種統計指標 56
3.6其他軟體實現 59
3.6.1SPSS實現 59
3.6.2JMP實現 60
習題三 60
第4章機率論基礎 62
4.1引言 62
【案例4.1】新型洗衣機產品
投資生產決策
案例 62
4.2隨機試驗與隨機事件 64
4.2.1隨機現象 64
4.2.2隨機試驗 64
4.2.3隨機事件 64
4.2.4事件間的關係和運算 65
4.3機率 67
4.3.1頻率與機率 67
【案例4.2】活塞銷遭退貨的
機率有多大 68
4.3.2條件機率 70
【案例4.3】60歲的人至少
能活到80歲的
機率 70
【案例4.4】患癌症的機率 71
4.3.3事件的獨立性 73
4.4隨機變數及其分布函式 74
4.4.1隨機變數 74
4.4.2隨機變數的分布函式 74
4.5離散型隨機變數 76
4.5.1離散型隨機變數的機率
分布 76
4.5.2幾種重要的離散型
分布 76
【案例4.5】應配置多大功率
的變壓器 76
4.6連續型隨機變數 80
【案例4.6】電子產品的壽命
分析 80
4.6.1機率密度 80
4.6.2幾種重要的連續型
分布 81
4.7隨機變數的數學期望和
方差 87
4.7.1數學期望 87
4.7.2方差 89
4.8大數定律和中心極限定理
及其計算機模擬驗證 90
4.8.1大數定律 90
4.8.2中心極限定理 91
4.8.3中心極限定理的動態
模擬驗證 91
4.9新產品投資決策案例分析 93
4.9.1投產後各種銷售狀況下
的項目淨現值 93
4.9.2不考慮試生產時的最優
決策分析 94
4.9.3考慮試生產並獲取用戶
試用反饋信息的方案
分析 94
4.9.4追加信息的價值 96
4.10其他軟體實現 96
4.10.1SPSS實現 96
4.10.2JMP實現 98
習題四 100
第5章抽樣與抽樣分布 102
5.1簡單隨機抽樣和統計量 102
5.1.1隨機樣本 102
5.1.2統計量及抽樣分布 105
5.2其他抽樣方法 110
5.2.1分層隨機抽樣 110
5.2.2整群抽樣 110
5.2.3系統抽樣 111
5.2.4方便抽樣 111
5.2.5判斷抽樣 111
5.3參數估計 112
5.3.1參數的點估計 112
5.3.2點估計的方法 112
5.3.3估計量的評價標準 113
5.4其他軟體實現 115
5.4.1SPSS實現 115
5.4.2JMP實現 116
習題五 117
第6章置信區間估計 118
6.1基本概念準備 118
6.2單個正態總體均值和方差的
區間估計 119
6.2.1總體均值?的區間
估計 119
6.2.2總體方差??2的區間
估計 122
6.3總體比例的區間估計 123
6.4樣本容量確定 124
6.4.1單個正態總體均值估
計的樣本容量確定 124
6.4.2總體比例估計的樣本
容量確定 125
6.5兩個正態總體的均值差和方差
比的區間估計 126
6.5.1兩個正態總體均值差
?1-?2的區間估計 126
6.5.2兩正態總體方差比
的區間估計 128
6.6單側置信限的估計 129
6.7區間估計小結 130
6.8其他軟體實現 132
6.8.1SPSS實現 132
6.8.2JMP實現 133
習題六 134
第7章單個總體的假設檢驗 136
7.1案例介紹 136
【案例7.1】新工藝是否有效？ 136
【案例7.2】工具機的加工是否滿足要求？ 137
7.2假設檢驗的基本原理 137
7.2.1假設檢驗的基本原理和步驟 137
7.2.2檢驗中可能犯的兩類錯誤 139
7.3單個正態總體均值的檢驗 139
7.4單個正態總體方差的檢驗(檢驗) 141
7.5單個總體比例的檢驗 143
【案例7.3】某電視連續劇是否獲得成功？ 143
【案例7.4】考試及格線的確定 143
7.6單個總體的假設檢驗小結 144
7.7其他軟體實現 145
7.7.1SPSS實現 145
7.7.2JMP實現 146
習題七 147
第8章兩個總體的假設檢驗 148
8.1引言 148
【案例8.1】哪種安眠藥的療
效好？ 148
8.2兩個獨立正態總體均值的
檢驗 149
8.3成對樣本試驗的均值檢驗 152
8.4兩個正態總體方差的檢驗
(F檢驗) 154
8.5兩個總體比例的檢驗 155
【案例8.2】女企業家對成
功的理解是否
不同？ 156
8.6假設檢驗小結 157
8.7其他軟體實現 157
8.7.1SPSS實現 157
8.7.2JMP實現 158
習題八 160
第9章方差分析 161
9.1引言 161
9.1.1問題的提出 161
【案例9.1】哪種促銷方式效
果最好? 161
【案例9.2】如何確定最優生
產工藝條件？ 162
9.1.2方差分析的基本
概念 163
9.1.3方差分析的基本假設
條件 163
9.1.4方差分析的目的 164
9.2單因子方差分析 164
9.2.1單因子試驗的數學
模型 164
9.2.2方差分析的基本
方法 165
9.2.3檢驗H0的統計量 165
9.2.4方差分析表 166
9.2.5進一步的分析 167
9.3雙因子方差分析 168
9.3.1不考慮互動作用的雙
因子方差分析 168
9.3.2考慮互動作用時的雙
因子方差分析 171
9.4其他軟體上機實現 176
9.4.1SPSS實現 176
9.4.2JMP實現 178
習題九 179
第10章卡方檢驗和非參數檢驗 182
10.1總體分布的?2檢驗 182
10.1.1檢驗的基本原理 182
10.1.2檢驗的具體步驟 183
10.2比例差異的?2檢驗(獨立
樣本) 185
10.2.1兩個比例差異的
?2檢驗 185
10.2.2兩個以上比例差異
的?2檢驗 188
10.2.3獨立性的?2檢驗 191
10.3兩個相關樣本比例差異
檢驗 194
10.4兩個獨立總體的非參數分
析：Wilcoxon秩和檢驗 196
10.5單因素方差分析的非參數
分析：Kruskal-Wallis秩
檢驗 200
10.6小結 202
10.7其他軟體實現 203
10.7.1SPSS實現 203
10.7.2JMP實現 207
習題十 209
第11章一元回歸 214
11.1引言 214
【案例11.1】質量控制
套用 214
11.1.1變數間的兩類
關係 214
11.1.2線性回歸的數學
模型 216
11.1.3線性回歸模型的經
典假設條件 217
11.1.4回歸分析的內容和
分析步驟 218
11.2一元線性回歸 218
11.2.1一元線性回歸的
數學模型 218
11.2.2參數?0和?1的最小
二乘估計 218
11.2.3最小二乘估計
和的性質 220
11.2.4回歸方程的顯著性
檢驗 220
11.2.5預測和控制 225
11.3質量控制套用案例分析 227
11.4殘差分析 230
11.5曲線回歸 232
11.5.1曲線回歸的分析
步驟 232
11.5.2常用曲線的線性化
方法 233
11.6一元回歸分析上機實現 238
11.6.1SPSS實現 238
11.6.2JMP實現 239
習題十一 240
第12章多元線性回歸 242
12.1多元線性回歸的數學
模型 242
12.2參數?的最小二乘估計 243
12.3多元回歸模型的顯著性
檢驗 245
12.3.1回歸方程的顯著性
檢驗 245
12.3.2回歸係數的顯著性
檢驗和置信區間
估計 246
12.4預測與控制 250
12.5*多元回歸模型的偏F
檢驗 252
12.6*在回歸模型中運用虛擬變
量和互動作用項 256
12.6.1虛擬變數 256
12.6.2互動作用 258
12.7*二次回歸模型 259
12.8多元回歸分析上機實現 263
12.8.1SPSS實現 263
12.8.2JMP實現 264
習題十二 265
第13章時間序列預測和指數 269
13.1時間序列模型的組成
因素 269
13.2年度時間序列數據的
平滑 271
13.2.1移動平均法 271
13.2.2指數平滑法 273
13.3基於最小二乘法的趨勢
擬合和預測 275
13.3.1線性趨勢模型 276
13.3.2二次趨勢模型 278
13.3.3指數趨勢模型 279
13.3.4運用第一、第二和
百分率差值選擇
模型 281
13.4自回歸模型用於擬合和
預測趨勢 283
13.5時間序列預測季節數 290
13.6指數 293
13.7其他軟體實現 298
13.7.1SPSS實現 298
13.7.2JMP實現 299
13.7.3STATA實現 299
習題十三 299
第14章統計在質量管理中的套用 302
14.1全面質量管理 302
14.2六西格瑪管理 304
14.3控制圖理論 305
14.4比例的控制圖：p-圖 307
14.5極差和均值控制圖 311
14.5.1R-圖 311
14.5.2-圖 314
14.6過程能力 315
14.6.1顧客滿意和規格
極限 316
14.6.2能力指數 317
14.7質量管理的上機實現 319
14.7.1SPSS實現 319
14.7.2JMP實現 319
習題十四 320
附錄A泊松分布表 324
附錄B標準常態分配表 326
附錄C?2分布表 328
附錄Dt分布表 331
附錄EF分布表 333
附錄FWilcoxon秩和檢驗的上下臨界
值表 343
附錄G杜賓-瓦森檢驗臨界值表 344
