[正版] 商务统计学 清华大学出版社 商务统计学 杨国忠 郑连元 21世纪经济管理精品教材 经济学系列

杨国忠，管理学博士，副教授，硕士生导师，英国曼彻斯特大学访问学者。主要研究方向为技术创新与技术管理、投融资决策与风险管理。主持和参加国家与省部级科研项目18项，发表论文30多篇，出版教材与专著4部。曾获中南大学青年教师教学竞赛“三十佳”。目前兼任湖南省管理科学学会理事、湖南省系统工程与管理学会理事，《经济数学》、American Journal of Management Science and Engineering审稿专家，教育部学位与研究生教育、北京市自然科学基金项目等评审专家。                                                                                                      郑连元，管理学博士，硕士研究生导师，主持和参与纵横向课题30项，长期从事统计学、项目可行性研究等方面的教学与研究工作，合作编写多部统计学教材。                                                                                                          

本书紧密结合实际研究中出现的新问题，系统介绍商务统计学的基本理论和方法，着重阐述具体应用和案例分析，以培养学生运用商务统计理论和方法分析与解决实际问题的能力。
全书共分为11章，讲述了统计的相关概念、统计数据的收集、统计整理、统计数据特征的测度、抽样分布与参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析、统计指数、统计决策等。每章有引例、案例分析和习题。附录部分列出了相关统计分布表。
本书编写的基本指导思想是：①以经济与管理等相关专业学生为主要读者对象，力求通俗易懂，内容相对全面。②理论与实际相结合，在介绍统计理论和方法的基础上，结合具体案例，阐述如何应用统计方法去解决实际问题。③应用SPSS统计软件解决实际问题。本书不单独介绍统计软件的使用，而是在各章中运用SPSS统计软件进行复杂的计算，使读者掌握软件的应用。④各章附有习题，以便读者在学习过程中通过思考和练习，掌握和巩固所学知识，进一步加深对相关内容的理解。
本书适合作为经济管理类本科生、研究生的教材，也可供从事商务管理和经济分析的各类人员参考。

第1章  绪论    1
1.1  统计与统计学    1
1.1.1  统计学的产生与发展    1
1.1.2  统计与统计学的含义    3
1.1.3  统计学的研究对象及特点    4
1.1.4  统计学的分科    5
1.2  统计的几个基本概念    6
1.2.1  总体与总体单位    6
1.2.2  样本    7
1.2.3  指标与标志    8
1.2.4  变异与变量    9
1.3  商业世界中的统计学    10
1.4  统计数据的计量尺度与类型    11
1.4.1  统计数据的计量尺度    11
1.4.2  统计数据的类型    12
1.5  统计研究方法与过程    14
1.5.1  统计研究方法    14
1.5.2  统计研究过程    15
1.6  案例：高考志愿    16
1.6.1  案例背景    16
1.6.2  案例分析    17
习题1    17
第2章  统计数据的收集    18
2.1  统计设计    18
2.1.1  统计设计的概念和意义    18
2.1.2  统计设计的种类与内容    19
2.1.3  统计指标和指标体系设计的内容    21
2.1.4  统计指标和指标体系设计的原则    23
2.1.5  统计指标体系的构成    24
2.2  统计调查的方式与方法    25
2.2.1  统计调查的意义与基本要求    25
2.2.2  统计资料的收集方式和方法    27
2.2.3  统计数据的收集方法    37
2.3  统计调查方案与调查问卷的设计    41
2.3.1  统计调查方案的设计    41
2.3.2  统计调查问卷的设计    44
2.4  统计调查误差与控制    54
2.4.1  统计调查误差的概念和种类    54
2.4.2  统计调查误差的产生原因    55
2.4.3  防止与减少统计调查误差的办法    56
2.5  案例：我国人口统计数据的调查与发布    56
2.5.1  案例背景    56
2.5.2  案例分析    57
习题2    62
第3章  统计整理    63
3.1  统计整理概述    64
3.1.1  统计整理的概念与意义    64
3.1.2  统计整理的程序    65
3.1.3  统计整理的原则    65
3.2  资料预处理    66
3.2.1  资料审核    66
3.2.2  资料筛选    68
3.2.3  资料排序    68
3.3  统计资料的整理    68
3.3.1  统计分组的概念与作用    68
3.3.2  分组标志的种类及选择    70
3.3.3  统计分组参数的确定    72
3.3.4  统计资料汇总    77
3.4  统计整理结果的显示    79
3.4.1  分布数列    79
3.4.2  统计表    83
3.4.3  统计图    87
3.5  案例：变量数列的编制    100
3.5.1  案例背景    100
3.5.2  案例分析    101
习题3    103

第4章  统计数据特征的测度    106
4.1  总体数量特征的测度    106
4.1.1  总体绝对数量的测度    106
4.1.2  总体相对数量的测度    109
4.2  集中趋势的测度    117
4.2.1  集中趋势的含义    117
4.2.2  算术平均数    118
4.2.3  调和平均数    123
4.2.4  几何平均数    127
4.2.5  众数    128
4.2.6  中位数与四分位数    130
4.2.7  平均指标的比较    134
4.3  离散趋势的测度    135
4.3.1  变异指标    135
4.3.2  极差    136
4.3.3  平均差    137
4.3.4  方差与标准差    139
4.3.5  变异系数    143
4.3.6  应用平均指标、变异指标的注意问题    144
4.4  分布形态的测度    145
4.4.1  偏度    145
4.4.2  峰度    147
4.5  案例：某地区水稻产量    148
4.5.1  案例背景    148
4.5.2  案例分析    148
习题4    151
第5章  抽样分布与参数估计    153
5.1  抽样与抽样分布    153
5.1.1  几个基本概念    153
5.1.2  常用抽样方法    155
5.1.3  抽样分布    161
5.1.4  几种与正态分布有关的分布    163
5.1.5  正态总体的常用统计量分布    165
5.2  参数估计的含义与类型    165
5.2.1  参数估计的含义    165
5.2.2  参数估计的类型    166
5.3  参数的点估计    167
5.3.1  矩估计法    167
5.3.2  特征数法    168
5.3.3  极大似然估计法    169
5.3.4  估计量优劣的衡量标准    172
5.4  参数的区间估计    172
5.4.1  单正态总体均值的区间估计    172
5.4.2  单正态总体方差的区间估计    175
5.4.3  两个正态总体均值差的区间估计    176
5.4.4  两个正态总体方差比的区间估计    178
5.4.5  单个正态总体比例的区间估计    179
5.4.6  两个总体比例之差的区间估计    181
5.4.7  单侧置信区间    182
5.5  样本容量的确定    183
5.5.1  估计总体均值时样本容量的确定    184
5.5.2  估计总体比例时样本容量的确定    185
5.6  案例：大学生自习时间的差异    185
5.6.1  案例背景    185
5.6.2  案例分析    186
习题5    188
第6章  假设检验    190
6.1  假设检验的基本思想    190
6.1.1  假设检验的概念    190
6.1.2  小概率原理    190
6.1.3  假设检验的推理方法    190
6.1.4  假设检验的基本步骤    191
6.1.5  双侧检验与单侧检验    193
6.1.6  假设检验的两类错误    194
6.2  一个正态总体参数的检验    194
6.2.1  总体均值的检验    194
6.2.2  总体方差的检验    196
6.2.3  总体比例的检验    197
6.3  两个正态总体参数的检验    198
6.3.1  两个总体均值之差的检验    198
6.3.2  两个总体方差之比的检验    199
6.3.3  两个总体比例之差的检验    201
6.4  案例：广告效果检测    202
6.4.1  案例背景    202
6.4.2  案例分析    203
习题6    204
第7章  方差分析    205
7.1  方差分析基本思想    205
7.1.1  方差分析的基本概念    205
7.1.2  方差分析的基本原理    206
7.1.3  方差分析的基本方法    206
7.2  单因素方差分析    207
7.2.1  单因素方差分析的数据结构    207
7.2.2  单因素方差分析的基本步骤    208
7.2.3  单因素方差分析中的不等重复问题    211
7.3  双因素方差分析    211
7.3.1  双因素方差分析的类型    211
7.3.2  双因素方差分析的数据结构    212
7.3.3  离差平方和的计算    212
7.3.4  应用实例    213
7.4  案例：员工生产效率的差异    215
7.4.1  案例背景    215
7.4.2  案例分析    215
习题7    222
第8章  相关与回归分析    224
8.1  变量的相关分析    224
8.1.1  相关关系的概念    224
8.1.2  相关关系的种类    225
8.1.3  相关关系的显示    226
8.1.4  相关关系的度量    227
8.2  一元线性回归分析    231
8.2.1  一元线性回归模型    231
8.2.2  一元线性回归模型参数的估计    232
8.2.3  一元线性回归模型的检验    234
8.2.4  一元线性回归模型预测    238
8.3  多元线性回归分析    239
8.3.1  多元线性回归模型的形式    239
8.3.2  多元线性回归模型的估计    239
8.3.3  多元线性回归模型的检验    241
8.3.4  多元线性回归预测    243
8.4  非线性回归分析    244
8.4.1  非线性回归分析的意义    244
8.4.2  非线性函数形式的确定    244
8.4.3  非线性回归模型的估计    246
8.5  案例：国内生产总值与全社会固定资产投资及价格指数关系    247
8.5.1  案例背景    247
8.5.2  案例分析    248
习题8    249
第9章  时间序列分析    252
9.1  时间序列的基本问题    252
9.1.1  时间序列的概念与意义    252
9.1.2  时间序列的种类    253
9.1.3  时间序列的编制原则    255
9.2  时间序列的水平指标    256
9.2.1  发展水平    256
9.2.2  平均发展水平    257
9.2.3  增长量    263
9.2.4  平均增长量    264
9.3  时间序列的速度指标    266
9.3.1  发展速度    266
9.3.2  增长速度    267
9.3.3  平均增长速度    269
9.3.4  平均发展速度    269
9.4  时间序列趋势分析    273
9.4.1  时间序列趋势分析的原理    273
9.4.2  长期趋势分析    276
9.4.3  季节变动分析    283
9.4.4  循环变动与不规则变动分析    287
9.5  案例：我国人口增长趋势    289
9.5.1 案例背景    289
9.5.2 案例分析    290
习题9    295
第10章  统计指数    299
10.1  统计指数概述    299
10.1.1  统计指数的概念与作用    299
10.1.2  统计指数的性质    301
10.1.3  统计指数的分类    302
10.2  统计指数的编制    303
10.2.1  指数编制的基本问题    303
10.2.2  综合指数的编制    308
10.2.3  平均指数的编制    311
10.2.4  指数体系    315
10.2.5  指数数列    319
10.3  因素分析法    322
10.3.1  因素分析法的概念    322
10.3.2  因素分析的步骤    322
10.3.3  总量指标因素分析    323
10.3.4  相对指标因素分析    326
10.3.5  平均指标变动的因素分析    327
10.4  常用统计指数    330
10.4.1  居民消费价格指数    330
10.4.2  工业品出厂价格指数    332
10.4.3  股票价格指数    334
10.4.4  空间指数    339
10.4.5  工业生产指数    340
10.5  案例：辉腾公司效益影响因素    342
10.5.1  案例背景    342
10.5.2  案例分析    342
习题10    345
第11章  统计决策    348
11.1  统计决策概述    348
11.1.1  决策的概念    348
11.1.2  决策的类型    349
11.1.3  统计决策的概念    352
11.2  决策树方法    352
11.2.1  决策树的构成与决策方法    352
11.2.2  决策树方法的应用    353
11.3  贝叶斯决策方法    356
11.3.1  贝叶斯公式    356
11.3.2  贝叶斯决策的概念和步骤    356
11.3.3  贝叶斯决策方法的应用    357
11.3.4  贝叶斯决策的利弊    359
11.4  效用概率决策方法    360
11.4.1  效用概率决策的概念    360
11.4.2  效用决策的准则    361
11.4.3  效用决策的应用    361
11.5  马尔可夫决策方法    361
11.5.1  基本概念和性质    361
11.5.2  马尔可夫决策方法的应用    362
11.6  案例：H公司生产产品的选择    364
11.6.1  案例背景    364
11.6.2  案例分析    364
习题11    365
附录  常用统计表    367
参考文献    377