普通高等教育“十二五”经济管理类规划教材：统计学原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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姚寿福，刘泽仁 编

图书标签:

• 统计学
• 经济管理
• 高等教育
• 教材
• 十二五规划
• 原理
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 经济学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121129155

版次：1

商品编码：10501181

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-03-01

用纸：胶版纸

页数：247

内容简介

　　统计学是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量特征，以便给出正确认识的方法论科学，是教育部规定的经济管理类大学本科教育的核心基础课程。《普通高等教育“十二五”经济管理类规划教材：统计学原理》是在作者姚寿福、刘泽仁多年教学的基础上，根据一般本科学院的教学实际情况并在听取教师和同学们的意见的基础上编写的，内容涉及基本概念，统计数据的搜集、整理和显示，综合指标，抽样估计与假设检验，相关与回归分析，时间数列分析，统计指数，统计预测，统计决策等。此外，附录中还给出了常用统计表。
　　《普通高等教育“十二五”经济管理类规划教材：统计学原理》可作为高等学校经济学类、工商管理类专业本科和专科学生的教材，也可作为人文、社会科学等专业学生的教材或参考书，还可作为从事经济学管理工作、科研工作的有关人员作为参考书。

目录

第一章 绪论
第一节 统计与统计学
第二节 统计学的研究对象、理论基础和方法
一、统计学的研究对象
二、统计学的理论基础
三、统计学的研究方法
第三节 统计学的几个基本概念
一、统计总体与总体单位
二、统计标志和标志表现
三、变异和变量
四、统计指标和指标体系
思考与练习
第二章 统计数据的搜集、整理和显示
第一节 统计调查
一、统计调查的意义
二、统计调查方案
三、统计调查方法
四、统计资料的间接来源
第二节 统计整理
一、统计整理的意义和内容
二、统计分组法
三、分配数列
四、统计表
思考与练习
第三章 综合指标
第一节 总量指标
一、总量指标的意义
二、总量指标的种类
三、计算总量指标应注意的问题
第二节 相对指标
一、相对指标的意义
二、计划完成相对指标
三、结构相对指标
四、比较相对指标
五、强度相对指标
六、动态相对指标
七、计算和应用相对指标应注意的问题
第三节 集中趋势指标——平均指标
一、算术平均数
二、调和平均数
三、几何平均数
第四节 集中趋势指标——位置平均数
一、众数
二、中位数
三、众数、中位数和算术平均数的比较
第五节 离中趋势指标——变异指标
一、变异指标的概念与作用
二、全距
三、平均差
四、方差与标准差
五、变异系数
思考与练习
第四章 抽样估计与假设检验
第一节 抽样调查与抽样估计
一、概率抽样与非概率抽样
二、抽样误差及其测度
三、样本统计量
四、抽样分布
五、参数估计的一般问题
六、一个总体参数的区间估计
七、样本容量的确定
第二节 假设检验
一、假设检验的基本思想
二、假设检验的步骤
三、假设检验中的两类错误
四、一个总体参数的假设检验
第三节 方 差 分 析
一、方差分析的基本问题
二、单因素方差分析
三、方差分析中的多重比较
思考与练习
第五章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的概念
一、相关分析的概念与类型
二、回归分析的概念与类型
三、相关分析与回归分析的关系
第二节 相关表、相关图与相关系数
一、相关表
二、相关图
三、相关系数
第三节 一元线性回归分析
一、一元线性回归模型
二、一元线性回归模型参数的估计
三、一元线性回归模型的统计检验
四、一元线性回归模型的应用
第四节 可线性化的曲线回归
一、非线性相关与回归的含义
二、非线性回归模型的估计
思考与练习
第六章 时间数列分析
第一节 时间数列及分析方法概述
一、时间数列的概念及分类
二、编制时间数列应注意的问题
三、时间数列常用的分析方法
第二节 时间数列的水平指标分析
一、发展水平
二、平均发展水平
三、增减量
四、平均增减量
第三节 时间数列的速度指标分析
一、发展速度
二、增减速度
三、平均发展速度
四、平均增减速度
五、速度指标的分析与应用
第四节 时间数列分析（一）——长期趋势测定
一、时间数列的模型
二、移动平均法
三、指数平滑法
四、数学曲线拟合法
第五节 时间数列分析（二）——季节变动和循环变动的测定
一、季节变动分析
二、循环变动的测定
思考与练习
第七章 统计指数
第一节 统计指数的概念与分类
一、统计指数的概念和性质
二、统计指数的作用
三、统计指数的分类
第二节 总指数的编制
一、加权综合指数
二、加权平均指数
第三节 指数体系和因素分析
一、指数体系及其作用
二、总量变动的因素分析
三、平均指标指数的因素分析
第四节 几种常用的经济指数
一、消费者价格指数和零售物价指数
二、工业生产指数
三、股票价格指数
四、产品成本指数
五、空间价格指数
思考与练习
第八章 统计预测
第一节 统计预测的意义与类型
一、统计预测的意义
二、统计预测的种类
三、统计预测的假设和步骤
第二节 定性预测
一、德尔菲法
二、主观概率法
第三节 统计预测方法
一、直观法
二、最小平方法
三、折扣最小平方法
四、移动平均法
五、指数平滑法
六、三点法
第四节 统计趋势预测
一、直线趋势预测
二、非线性趋势预测
三、统计趋势预测中应注意的问题
第五节 统计回归预测
一、一元线性回归预测
二、多元线性回归预测
三、回归预测应注意的问题
第六节 预测误差分析与控制
一、预测误差的有关指标
二、预测误差指标的应用
三、预测值的置信区间
四、预测误差的控制图
思考与练习
第九章 统计决策
第一节 统计决策的基本问题
一、统计决策的概念与类型
二、统计决策的步骤
三、收益矩阵表
第二节 完全不确定型决策
一、完全不确定型决策的准则
二、各种决策方法的比较
第三节 风险型决策
一、自然状态概率分布的估计
二、风险型决策的准则
三、利用决策树进行风险型决策
思考与练习
附录A 常用统计表
参考文献

前言/序言

统计学原理：洞悉数据驱动的决策时代 我们生活在一个被数据洪流所淹没的时代。从宏观的经济走势到微观的个人消费习惯，数据无处不在，它们是洞察世界、理解现象、预测未来的关键。然而，原始的数据本身往往是杂乱无章、难以解读的。如何从海量数据中提炼出有价值的信息，做出科学、理性的决策？统计学，这门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学，正是我们应对这个数据驱动时代挑战的有力武器。 本书《统计学原理》旨在系统性地介绍统计学的基本概念、方法和应用，帮助读者建立起坚实的统计学知识体系，掌握运用统计学解决实际问题的能力。无论您是经济管理领域的学生，还是希望提升数据分析能力的从业者，抑或是对数据背后逻辑充满好奇的探索者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。 核心内容概览： 本书内容覆盖统计学的核心模块，循序渐进，由浅入深，旨在构建一个完整的统计学认知框架。 第一部分：统计学基础——认识数据的语言 本部分将带领读者走进统计学的世界，理解统计学的基本概念和研究方法。 第一章：统计学概述 统计学的定义与作用： 深入阐释统计学是什么，它在现代社会中的重要性，以及它如何成为科学研究、经济决策、社会管理等领域不可或缺的工具。我们将探讨统计学如何帮助我们从不确定性中发现确定性，从局部推断整体。 统计学的基本概念： 介绍总体、样本、个体、变量、参数、统计量等核心术语，并详细解释它们之间的关系。例如，我们会区分“所有大学生的平均身高”（总体参数）和“我们随机抽取的100名大学生的平均身高”（样本统计量），理解样本统计量如何用来估计总体参数。 统计学研究的基本步骤： 梳理从明确研究问题、设计调查方案、收集数据、整理数据、分析数据到解释结果的完整流程，让读者对统计学研究有一个全局性的认识。 统计学研究的两大分支：描述统计与推断统计： 明确区分这两种研究方法的功能和应用场景。描述统计侧重于概括和总结样本数据的特征，而推断统计则在此基础上，对未知总体的特征进行估计和检验。 第二章：数据的收集与整理 数据来源与类型： 探讨各种数据收集的渠道，如普查、抽样调查、实验、二手资料等。同时，详细介绍不同类型的数据，包括定性数据（分类数据，如性别、血型）和定量数据（数值数据，如年龄、收入），以及定量数据中的离散型和连续型。 抽样调查的基本方法： 介绍常用的抽样技术，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析各自的优缺点和适用条件。我们将讨论如何通过科学的抽样设计，最大限度地提高样本的代表性，减少抽样误差。 数据的整理与分类： 讲解如何对收集到的原始数据进行初步的整理，包括数据清洗、编码、录入等。介绍频数分布表、累计频数分布表等工具，如何有效地展示和组织数据。 第二部分：描述统计——描绘数据的世界 本部分将教授读者如何运用各种统计量和图表来直观地描述和概括数据的特征。 第三章：数据的图表展示 定性数据的图表展示： 学习如何使用条形图、饼图、圆形图等来展示分类数据的分布情况，理解它们各自的特点和适用场景。 定量数据的图表展示： 掌握如何利用频数直方图、频率多边形、累计频数曲线、箱线图等来展示数值数据的分布形态。我们将深入理解直方图如何反映数据的集中趋势、离散程度和分布形状，而箱线图则能直观地展示数据的五数概括及异常值。 第四章：数据的集中趋势测量 均值（平均数）： 介绍算术平均数、加权平均数等，并探讨它们在不同情况下的适用性，以及均值受极端值影响的特点。 中位数： 学习如何计算和解释中位数，理解中位数不受极端值影响的优势，以及它在偏态分布数据中的重要性。 众数： 了解众数的概念，以及它在识别最常见数值时的作用。 几何平均数与调和平均数： 介绍这两种特殊平均数的计算方法和应用场景，例如在计算平均增长率时的应用。 集中趋势测量的比较与选择： 综合比较不同集中趋势测量方法的特点，指导读者根据数据的特性和分析目的选择最合适的统计量。 第五章：数据的离散程度测量 极差： 简单理解极差的概念，及其作为最简单离散程度度量方法的局限性。 四分位差： 学习如何计算四分位差，理解它与中位数一同描述数据散布范围的作用，以及它如何抵抗异常值的影响。 方差与标准差： 深入理解方差和标准差的概念，它们是如何衡量数据偏离均值的平均程度的。我们将详细解析标准差的计算公式，并理解标准差在数据解释中的重要性，例如常用来衡量一组数据的波动性。 离散系数： 学习如何利用离散系数进行不同量纲数据的离散程度的比较。 离散程度测量的比较与选择： 总结不同离散程度测量方法的优缺点，帮助读者在实际分析中做出恰当的选择。 第六章：数据的分布形态与偏度、峰度 分布形态的识别： 回顾如何从直方图等图表中识别数据的对称性、偏斜性（左偏、右偏）以及峰度（尖峭或平缓）。 偏度： 介绍偏度的概念和计算方法，以及偏度如何量化数据分布的不对称程度。 峰度： 介绍峰度的概念和计算方法，以及峰度如何量化数据分布的尖峭程度。 偏度与峰度的统计意义： 探讨偏度和峰度在数据特征描述和模型选择中的意义。 第三部分：推断统计——从样本到总体的飞跃 本部分将是本书的重点，我们将学习如何利用样本信息来推断总体的特征，这是统计学最核心的价值所在。 第七章：概率论基础 随机事件与概率： 介绍随机事件、样本空间、必然事件、不可能事件等基本概念，以及概率的定义、性质和计算方法。我们将学习如何量化事件发生的可能性。 条件概率与独立性： 讲解条件概率的概念，以及事件之间的独立性判断，理解“A发生的情况下B发生的概率”的含义。 重要的概率分布： 介绍离散型随机变量的二项分布、泊松分布，以及连续型随机变量的正态分布（高斯分布）及其重要性。我们将重点讲解正态分布的特性，例如其钟形对称的曲线以及“68-95-99.7”法则。 第八章：抽样分布——连接样本与总体的桥梁 抽样分布的概念： 阐释为什么我们需要抽样分布，以及样本统计量（如样本均值）的抽样分布如何产生。 中心极限定理： 重点讲解中心极限定理，这是推断统计的基石。我们将说明，无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布，并且给出其均值和方差。 t分布、卡方分布与F分布： 介绍这些在统计推断中常用的其他抽样分布，并说明它们的应用场景，例如在小样本均值推断、方差分析等。 第九章：参数估计——预测总体特征 点估计： 介绍点估计的概念，以及矩估计和最大似然估计等常用的点估计方法，理解点估计如何用一个数值来估计总体参数。 区间估计： 重点讲解区间估计，以及置信区间、置信水平的概念。我们将详细推导总体均值和总体比例的置信区间的计算方法，理解置信区间如何提供总体参数的可能取值范围，以及置信水平的含义。 影响区间宽度的因素： 分析样本量、置信水平、总体标准差等因素如何影响置信区间的宽度，指导我们如何获得更精确的估计。 第十章：假设检验——验证统计猜想 假设检验的基本原理： 介绍假设检验的基本思想，包括原假设（H0）和备择假设（H1），以及检验统计量、显著性水平（α）、P值、拒绝域等核心概念。 总体均值和总体比例的假设检验： 详细讲解单样本、双样本均值检验（z检验、t检验）以及单样本、双样本比例检验的步骤和应用。例如，我们将学习如何检验某个产品的平均重量是否达到标准，或者比较两种不同教学方法的效果差异。 假设检验的错误类型： 区分第一类错误（拒绝了真实的原假设）和第二类错误（接受了错误的原假设），以及如何控制这些错误。 方差的假设检验： 介绍方差的检验方法，例如F检验，用于比较两个总体的方差是否相等。 第四部分：统计学在经济管理中的应用 本部分将展示统计学理论在经济管理领域的实际应用，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 第十一章：回归分析——探寻变量间的关系 相关分析： 介绍相关系数的概念，如何度量两个变量之间线性关系的强度和方向。 一元线性回归： 详细讲解一元线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的解释、拟合优度（决定系数R²）的评估以及回归系数的显著性检验。我们将学习如何用一个变量预测另一个变量，例如用广告投入预测销售额。 多元线性回归： 扩展到多元回归，介绍如何同时考虑多个自变量来解释因变量，并讨论多重共线性等问题。 回归分析的应用： 探讨回归分析在经济预测、市场分析、风险评估等方面的应用案例。 第十二章：时间序列分析——洞察趋势与波动 时间序列数据的特点： 介绍时间序列数据的时序性、趋势性、季节性、周期性和随机性等特征。 时间序列的基本分析方法： 介绍移动平均法、指数平滑法等用于平滑时间序列，揭示其内在趋势。 时间序列模型的初步介绍： 简要介绍ARIMA模型等经典时间序列模型，以及它们在预测未来值方面的作用。 时间序列分析的应用： 探讨时间序列分析在经济指标预测、销售预测、股票价格预测等领域的实际应用。 第十三章：其他统计方法与案例分析 方差分析（ANOVA）： 介绍方差分析的基本原理，用于比较三个及以上样本均值是否存在显著差异，例如比较不同营销策略对销售额的影响。 非参数统计方法简介： 简要介绍在数据不满足参数检验条件时可以使用的非参数方法，如秩和检验。 经济管理中的统计学案例： 结合实际案例，如市场调研、财务分析、生产管理、人力资源管理等，演示如何运用本书介绍的统计学工具解决实际问题。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书在介绍统计学基本理论的同时，注重与经济管理实际问题的结合，通过丰富的案例分析，帮助读者理解理论的实际应用价值。 语言通俗易懂： 采用清晰、简洁的语言，避免过于抽象的数学推导，力求让初学者也能轻松掌握统计学原理。 循序渐进的教学设计： 章节安排由易到难，层层递进，逐步构建读者对统计学的全面认知。 注重方法指导： 详细讲解各种统计方法的计算步骤和操作要领，并提供实际操作的指导。 紧贴时代发展： 强调数据驱动决策的重要性，培养读者运用统计学思维解决现代经济管理问题的能力。 学习建议： 本书的学习并非一蹴而就，建议读者： 1. 认真研读教材： 逐章细读，理解每个概念和方法的原理。 2. 勤做练习： 教材中的习题是巩固知识、检验理解程度的重要手段。 3. 结合软件操作： 鼓励读者利用Excel、SPSS、R等统计软件进行实际操作，加深对统计方法的理解和应用。 4. 关注实际问题： 在学习过程中，尝试将所学知识与身边的经济管理现象联系起来，培养数据敏感性。 掌握统计学原理，就是掌握了一把洞察世界、做出明智决策的钥匙。我们相信，通过本书的学习，您将能够更加自信地驾驭数据，在经济管理领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我原本对任何涉及“原理”二字的教材都抱有一种敬而远之的态度，总觉得会是冗长晦涩的理论堆砌。然而，这本书彻底打破了我的偏见。它巧妙地将理论根基与现实世界的应用场景进行了无缝对接，读完关于假设检验的那部分，我立刻产生了一种想要拿起数据自己动手验证一番的冲动。书中对不同检验方法适用性的讨论，极其到位，作者并未简单罗列公式，而是深入剖析了每种方法的内在假设和局限性，这一点对于培养批判性思维至关重要。我尤其欣赏它对“统计思维”的强调，它教会我如何去质疑数据背后的故事，如何识别那些貌似合理实则站不住脚的推断。这种教育理念，远超出了教授一门学科的范畴，它是在塑造一种严谨的、基于证据的决策习惯，这对于未来无论从事哪个领域的工作，都是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我不得不提及这本书在内容组织上的逻辑连贯性，简直堪称教科书级别的典范。从最基础的描述性统计开始，每一步的推进都如同精密的齿轮咬合，自然而然地引向下一个更复杂的概念。它的章节衔接设计得非常流畅，每一个知识模块的结束，都会适时地抛出一个小小的“思考题”或“延伸阅读”，这个设计非常巧妙，既不会打断读者的主线学习节奏，又提供了深入探索的兴趣点。这不像许多教材那样，知识点之间横七竖八、各自为政，让人感觉像是在拼凑一堆零散的碎片。这本书却像一条精心编织的锦缎，纹理清晰，主题鲜明，让你在不知不觉中，就已经完成了从宏观认知到微观操作的全景把握。这种整体性的构建，极大地提升了学习效率，避免了重复阅读和知识遗漏的风险。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计，简直是一场视觉的盛宴，完全颠覆了我对传统教材的刻板印象。那种沉稳而不失活泼的字体选择，恰到好处的行间距，让长时间的阅读也变得异常舒适，眼睛一点都不容易疲劳。更值得称赞的是，那些复杂的统计图表和模型结构图，被绘制得清晰锐利，色彩的运用也极其克制和专业，每一张图都像是一件精心打磨的艺术品，瞬间就能点亮你对抽象概念的理解。我特别喜欢它在关键知识点旁采用的那种略带手写感的批注风格，虽然只是细微的排版调整，却让人感觉像是有一位经验丰富的导师在你耳边轻声点拨，那种亲切感是冰冷的机器生成内容无法比拟的。这种对细节的极致追求，体现了编者对读者阅读体验的深度关怀，它不仅仅是一本工具书，更像是一本可以陪伴你成长的知识伙伴，让你在知识的海洋中航行时，始终感到舒适与愉悦。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本厚重的书卷，我立刻被它那严谨而又充满智慧的文字所吸引。作者似乎拥有一种魔力，能将那些原本枯燥乏味的统计学概念，描绘得如同栩栩如生的图景。读着关于概率论的那几章，我仿佛置身于一个充满可能性的世界，每一个公式的推导都像是在解开一个古老的谜题。特别是对大数定律和中心极限定理的阐述，文字的张力把握得恰到好处，既有数学的精确性，又不失哲学思辨的深度，让我对“随机性”这个概念有了全新的、近乎崇敬的理解。书中对各种统计模型的介绍，从线性回归到时间序列分析，无一不展现出作者深厚的学术功底和丰富的实践经验，每一个例子都选取得无比精妙，仿佛就是从我日常工作中截取出来的片段，这极大地增强了学习的代入感和实操性。阅读的过程，与其说是学习，不如说是一场与真理的对话，我感受到了知识的重量，也体会到了逻辑的力量。这种深入浅出的叙事方式，使得即便是初学者，也能在不感到压力的前提下，逐步构建起坚实的统计学知识体系，这对于构建一个全面、系统的思维框架至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望将统计学知识应用于实际商业分析的实践者，我最为看重的是教材的“鲜活度”和“指导性”。这本书在这方面表现得尤为出色。它对于回归分析的解读，不仅仅停留在数学模型的层面，而是深入探讨了多重共线性、异方差性等在实际数据处理中常见的“陷阱”，并提供了非常实用的、非学院派的应对策略。阅读这些章节时，我感觉不是在读一本理论教材，而是在阅读一份由顶尖分析师撰写的实战手册。书中对数据可视化原则的强调，也让我意识到，再精确的计算，如果表达不当，其价值也会大打折扣。这种将严谨的学术理论与瞬息万变的业界需求紧密结合的能力，是很多传统教材所缺乏的。它让我对“统计学”这个学科的价值有了更深刻的认识，它不再是象牙塔里的冷门学问，而是驱动现代商业决策的核心引擎。

评分☆☆☆☆☆

四、统计U表

评分☆☆☆☆☆

析

评分☆☆☆☆☆

统计预测的Q意义与类型

评分☆☆☆☆☆

二、非线性回归模型的估计

评分☆☆☆☆☆

第二节

评分☆☆☆☆☆

U二、加权平均指数

评分☆☆☆☆☆

统计趋势预Z测

评分☆☆☆☆☆

第七章

评分☆☆☆☆☆

一、预测误差的有关指t标