統計研究的基礎是統計數據。數據是經濟狀況的反映，對數據進行深入的統計分析是管理決策的重要環節。統計數據的分析是統計學的核心內容，它是通過統計描述和統計推斷的方法探索出數據內在的數量規律性的過程。宋光輝編著的《管理統計學(第3版)》共分11章，內容包括管理統計學概述、數據的收集和整理、數據特徵的描述、時間序列分析、統計指數、機率及其分布、抽樣與區間估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析、統計決策等。 《管理統計學(第3版)》可作為高等院校經濟管理類專業本科生和研究生的教材，也可作為企業管理人員的培訓教材及對於統計理論和套用方法感興趣的人士的自學參考書。
基本介紹
- 書名：管理類經典教材:管理統計學
- 作者：宋光輝
- 出版社：華南理工大學出版社
- 頁數：212頁
- ISBN：9787562336068, 7562336067
- 品牌：華南理工大學出版社
- 外文名：Management Statistics
- 類型：人文社科
- 出版日期：2012年2月1日
- 開本：16
- 定價：26.00
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
統計學是一門收集、整理和分析統計數據的方法科學，其目的是探索數據內在的數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識。取得統計數據是進行統計分析的基礎和前提，離開了統計數據，統計方法就失去了用武之地。如何取得準確可靠的數據是統計學研究的重要內容之一，通常需要對調查人員和試驗人員進行專門的培訓。統計數據的整理是通過對統計數據的加工處理使其系統化、條理化，符合統計分析的需要，是介於數據收集與數據分析之間的一個必要環節。統計數據的分析是統計學的核心內容，它是通過統計描述和統計推斷的方法探索出數據內在的數量規律性的過程，也是宋光輝編著的《管理統計學(第3版)》的重點。
圖書目錄
1 管理統計學概述
1.1 統計、統計學和管理統計學
1.1.1 統計
1.1.2 管理統計學及其作用
1.1.3 統計學的研究對象
1.1.4 描述統計和推斷統計
1.1.5 統計學的分科及其與其他學科的區別
1.2 統計學的基本知識
1.2.1 總體和個體
1.2.2 統計數據的類型
1.2.3 變數
1.2.4 統計指標及其形式
1.2.5 統計數列
練習
2 數據的收集和整理
2.1 數據的收集
2.1.1 數據來源渠道
2.1.2 普查和抽樣調查
2.1.3 調查方案
2.1.4 收集數據的方法
2.2 數據匯總方法
2.2.1 數量數據匯總方法
2.2.2 品質數據匯總方法
2.2.3 雙變數相關關係和散點圖
練習
3 數據特徵的描述
3.1 描述統計
3.1.1 描述統計
3.1.2 集中趨勢和離中趨勢
3.2 常態分配特徵的描述
3.2.1 眾數、中位數、四分位數和均值
3.2.2 全距、四分位差、標準差和標準差係數
3.3 偏態分布特徵的描述
3.3.1 偏態分布：正偏態和負偏態
3.3.2 分組下的眾數和中位數
3.3.3 分組下的均值及其與眾數和中位數的關係
3.3.4 標準差、標準差係數和偏度係數
3.4 雙變數交叉分布特徵的描述
3.4.1 相關關係與協方差
3.4.2 相關係數
練習
4 時間序列分析
4.1 發展水平和發展速度分析
4.1.1 時間序列
4.1.2 發展水平和增長量
4.1.3 發展速度和增長率
4.2 序時平均數和平均發展速度
4.2.1 絕對數數列的序時平均數
4.2.2 相對數的序時平均數和平均數的序時平均數
4.2.3 幾何法平均發展速度
4.2.4 累計法平均發展速度
4.3 長期趨勢分析
4.3.1 移動平均長期趨勢
4.3.2 最小平方直線趨勢
4.3.3 非線性趨勢
4.4 季節變動分析
4.4.1 月平均法
4.4.2 趨勢剔除法
4.5 曲線趨勢統計預測案例：中國民航客運量變化趨勢分析
練習
5 統計指數
5.1 統計指數及其編制方法
5.1.1 個體指數和總體指數
5.1.2 物價指數和物量指數
5.1.3 綜合物價指數和加權平均物價指數
5.1.4 拉氏指數和派氏指數
5.2 一些很重要的價格指數
5.2.1 肖費價格指數
5.2.2 生產價格指數
5.2.3 股票價格指數
5.3 綜合評價指數
5.3.1 綜合評價概述
5.3.2 標準比值綜合評價指數
5.3.3 功效係數綜合評價指數
練習
6 機率及其分布
6.1 事件與機率
6.1.1 什麼是機率
6.1.2 機率的統計定義
6.2 機率分布
6.2.1 數據波動與統計規律
6.2.2 機率分布
6.3 常態分配
6.3.1 態分布的特點
6.3.2 標準常態分配
6.3.3 機率的計算方法
6.4 二項分布與泊松分布
6.4.1 二項分布
6.4.2 泊松分布
練習
7 抽樣與區間估計
7.1 抽樣方法
7.1.1 抽樣方法
7.1.2 從有限總體中抽樣
7.1.3 從無限總體中抽樣
7.2 點估計和區間估計
7.2.1 點估計的方法
7.2.2 點估計的性質
7.2.3 區間估計
7.3 抽樣誤差與機率保證
7.3.1 樣本容量與抽樣平均誤差的關係
7.3.2 抽樣誤差與機率保證程度的關係
7.4 總體均值和總體比率的區間估計
7.4.1 總體均值的區間估計(總體方差已知)
7.4.2 總體均值的區間估計(總體方差未知，大樣本)
7.4.3 總體均值的區間估計(總體方差未知，小樣本，正態總體)
7.4.4 總體均值的區間估計小結
7.4.5 總體比率的區間估計
7.5 樣本容量的確定
7.5.1 樣本容量的確定
7.5.2 影響樣本必要抽樣數目(樣本容量)的因素
7.6 分層抽樣和整群抽樣
7.6.1 分層抽樣
7.6.2 等距抽樣
7.6.3 整群抽樣
7.6.4 多種抽樣方式靈活運用
練習
8 假設檢驗
8.1 假設檢驗的思想
8.1.1 假設檢驗解決的問題
8.1.2 假設檢驗的主要思想
8.2 假設檢驗的步驟與兩類錯誤
8.2.1 假設檢驗的步驟
8.2.2 假設檢驗中的兩類錯誤
8.2.3 兩類錯誤的機率α和β的關係
8.3 總體均值檢驗
8.3.1 總體均值的假設檢驗(總體方差已知)
8.3.2 總體均值的檢驗(總體方差未知)
8.3.3 關於兩個正態總體均值的檢驗
8.4 總體比率檢驗和方差檢驗
8.4.1 總體比率的假設檢驗
8.4.2 總體方差的假設檢驗
8.4.3 關於兩個正態總體方差的檢驗
8.5 區間估計與假設檢驗的關係
8.5.1 區間估計與假設檢驗的關係
8.5.2 假設檢驗中的P值
練習
9 方差分析
9.1 方差分析的內容和思想
9.1.1 方差分析的內容
9.1.2 方差分析的原理
9.2 單因素方差分析
9.2.1 單因素方差分析的步驟
9.2.2 F分布與F值的計算
9.2.3 樣本容量不等下的方差分析
9.3 雙因素方差分析
練習
10 回歸分析
10.1 回歸分析方法
10.1.1 回歸分析
10.1.2 相關關係、函式關係與回歸分析
10.1.3 回歸模型的建立
10.2 總體回歸、樣本回歸和誤差項的標準假定
10.2.1 總體回歸函式
10.2.2 樣本回歸函式
10.2.3 誤差項的標準假定
10.3 總體方差的估計和最小平方估計的性質
10.3.1 總體方差的估計
10.3.2 最小平方估計量的性質
10.4 一元線性回歸模型的估計、檢驗和預測
10.4.1 一元線性回歸模型的估計
10.4.2 一元線性回歸模型的檢驗
10.4.3 一元線性回歸模型的預測
10.5 多元線性回歸分析
10.5.1 標準的多元線性回歸模型
10.5.2 多元回歸模型的估計
10.5.3 多元回歸模型的檢驗
10.5.4 多元回歸模型的預測
10.5.5 非線性回歸的直線化
10.5.6 多元回歸統計案例：中國民航客運量影響因素分析與預測
10.5.7 多元回歸統計案例：香港股市變動的原因分析
練習
11 統計決策
11.1 統計決策概述
11.2 風險型決策方法
11.2.1 以期望值為準則的決策方法
11.2.2 以最大可能性為準則的決策方法
11.2.3 決策樹
11.2.4 貝葉斯決策方法
練習
附錄1 Excel在統計中的套用
附錄2 常用統計表
參考文獻
1.1 統計、統計學和管理統計學
1.1.1 統計
1.1.2 管理統計學及其作用
1.1.3 統計學的研究對象
1.1.4 描述統計和推斷統計
1.1.5 統計學的分科及其與其他學科的區別
1.2 統計學的基本知識
1.2.1 總體和個體
1.2.2 統計數據的類型
1.2.3 變數
1.2.4 統計指標及其形式
1.2.5 統計數列
練習
2 數據的收集和整理
2.1 數據的收集
2.1.1 數據來源渠道
2.1.2 普查和抽樣調查
2.1.3 調查方案
2.1.4 收集數據的方法
2.2 數據匯總方法
2.2.1 數量數據匯總方法
2.2.2 品質數據匯總方法
2.2.3 雙變數相關關係和散點圖
練習
3 數據特徵的描述
3.1 描述統計
3.1.1 描述統計
3.1.2 集中趨勢和離中趨勢
3.2 常態分配特徵的描述
3.2.1 眾數、中位數、四分位數和均值
3.2.2 全距、四分位差、標準差和標準差係數
3.3 偏態分布特徵的描述
3.3.1 偏態分布：正偏態和負偏態
3.3.2 分組下的眾數和中位數
3.3.3 分組下的均值及其與眾數和中位數的關係
3.3.4 標準差、標準差係數和偏度係數
3.4 雙變數交叉分布特徵的描述
3.4.1 相關關係與協方差
3.4.2 相關係數
練習
4 時間序列分析
4.1 發展水平和發展速度分析
4.1.1 時間序列
4.1.2 發展水平和增長量
4.1.3 發展速度和增長率
4.2 序時平均數和平均發展速度
4.2.1 絕對數數列的序時平均數
4.2.2 相對數的序時平均數和平均數的序時平均數
4.2.3 幾何法平均發展速度
4.2.4 累計法平均發展速度
4.3 長期趨勢分析
4.3.1 移動平均長期趨勢
4.3.2 最小平方直線趨勢
4.3.3 非線性趨勢
4.4 季節變動分析
4.4.1 月平均法
4.4.2 趨勢剔除法
4.5 曲線趨勢統計預測案例：中國民航客運量變化趨勢分析
練習
5 統計指數
5.1 統計指數及其編制方法
5.1.1 個體指數和總體指數
5.1.2 物價指數和物量指數
5.1.3 綜合物價指數和加權平均物價指數
5.1.4 拉氏指數和派氏指數
5.2 一些很重要的價格指數
5.2.1 肖費價格指數
5.2.2 生產價格指數
5.2.3 股票價格指數
5.3 綜合評價指數
5.3.1 綜合評價概述
5.3.2 標準比值綜合評價指數
5.3.3 功效係數綜合評價指數
練習
6 機率及其分布
6.1 事件與機率
6.1.1 什麼是機率
6.1.2 機率的統計定義
6.2 機率分布
6.2.1 數據波動與統計規律
6.2.2 機率分布
6.3 常態分配
6.3.1 態分布的特點
6.3.2 標準常態分配
6.3.3 機率的計算方法
6.4 二項分布與泊松分布
6.4.1 二項分布
6.4.2 泊松分布
練習
7 抽樣與區間估計
7.1 抽樣方法
7.1.1 抽樣方法
7.1.2 從有限總體中抽樣
7.1.3 從無限總體中抽樣
7.2 點估計和區間估計
7.2.1 點估計的方法
7.2.2 點估計的性質
7.2.3 區間估計
7.3 抽樣誤差與機率保證
7.3.1 樣本容量與抽樣平均誤差的關係
7.3.2 抽樣誤差與機率保證程度的關係
7.4 總體均值和總體比率的區間估計
7.4.1 總體均值的區間估計(總體方差已知)
7.4.2 總體均值的區間估計(總體方差未知，大樣本)
7.4.3 總體均值的區間估計(總體方差未知，小樣本，正態總體)
7.4.4 總體均值的區間估計小結
7.4.5 總體比率的區間估計
7.5 樣本容量的確定
7.5.1 樣本容量的確定
7.5.2 影響樣本必要抽樣數目(樣本容量)的因素
7.6 分層抽樣和整群抽樣
7.6.1 分層抽樣
7.6.2 等距抽樣
7.6.3 整群抽樣
7.6.4 多種抽樣方式靈活運用
練習
8 假設檢驗
8.1 假設檢驗的思想
8.1.1 假設檢驗解決的問題
8.1.2 假設檢驗的主要思想
8.2 假設檢驗的步驟與兩類錯誤
8.2.1 假設檢驗的步驟
8.2.2 假設檢驗中的兩類錯誤
8.2.3 兩類錯誤的機率α和β的關係
8.3 總體均值檢驗
8.3.1 總體均值的假設檢驗(總體方差已知)
8.3.2 總體均值的檢驗(總體方差未知)
8.3.3 關於兩個正態總體均值的檢驗
8.4 總體比率檢驗和方差檢驗
8.4.1 總體比率的假設檢驗
8.4.2 總體方差的假設檢驗
8.4.3 關於兩個正態總體方差的檢驗
8.5 區間估計與假設檢驗的關係
8.5.1 區間估計與假設檢驗的關係
8.5.2 假設檢驗中的P值
練習
9 方差分析
9.1 方差分析的內容和思想
9.1.1 方差分析的內容
9.1.2 方差分析的原理
9.2 單因素方差分析
9.2.1 單因素方差分析的步驟
9.2.2 F分布與F值的計算
9.2.3 樣本容量不等下的方差分析
9.3 雙因素方差分析
練習
10 回歸分析
10.1 回歸分析方法
10.1.1 回歸分析
10.1.2 相關關係、函式關係與回歸分析
10.1.3 回歸模型的建立
10.2 總體回歸、樣本回歸和誤差項的標準假定
10.2.1 總體回歸函式
10.2.2 樣本回歸函式
10.2.3 誤差項的標準假定
10.3 總體方差的估計和最小平方估計的性質
10.3.1 總體方差的估計
10.3.2 最小平方估計量的性質
10.4 一元線性回歸模型的估計、檢驗和預測
10.4.1 一元線性回歸模型的估計
10.4.2 一元線性回歸模型的檢驗
10.4.3 一元線性回歸模型的預測
10.5 多元線性回歸分析
10.5.1 標準的多元線性回歸模型
10.5.2 多元回歸模型的估計
10.5.3 多元回歸模型的檢驗
10.5.4 多元回歸模型的預測
10.5.5 非線性回歸的直線化
10.5.6 多元回歸統計案例：中國民航客運量影響因素分析與預測
10.5.7 多元回歸統計案例：香港股市變動的原因分析
練習
11 統計決策
11.1 統計決策概述
11.2 風險型決策方法
11.2.1 以期望值為準則的決策方法
11.2.2 以最大可能性為準則的決策方法
11.2.3 決策樹
11.2.4 貝葉斯決策方法
練習
附錄1 Excel在統計中的套用
附錄2 常用統計表
參考文獻
