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內容簡介： 本书是为高等院校各类专业的学生编写的一本统计通识课程教材。全书共包括8章。第1章介绍统计学的一些基本概念、数据及其分类、数据来源等。第2章介绍数据的图表展示方法，包括数据的预处理、频数分布表的生成、类别数据和数值数据的图示方法。第3章介绍描述数据的一些常用统计量的计算方法。第 4章介绍抽样与参数估计，包括常用的概率抽样方法及其统计量的分布、参数估计的原理与方法等。第5章介绍假设检验的基本方法，包括假设检验的原理及其应用。第 6章介绍相关与回归分析方法，包括变量间关系的描述方法、简单线性回归分析的应用。第7章介绍时间序列的分析和预测方法，包括增长率分析、平滑法预测、趋势外推预测和分解预测等。第8章介绍统计指数，包括指数的编制方法及其应用。 本书例题的计算和分析均使用 Excel 2019软件实现，并列出了详细的操作步骤。 關於作者： 贾俊平，中国人民大学统计学院副教授，多年从事统计学教学和研究工作。著有《统计学》《统计学基于R》《统计学基于SPSS》《统计学基于Excel》《数据可视化分析基于R语言》等多部著作。曾先后获得国家级优秀教学成果二等奖、北京市优秀教学成果一等奖、宝钢教育奖、北京市经济技术创新标兵等多个奖项。 目錄： 第1章 统计学和统计数据 1.1 统计学及其应用领域 1.2 数据的类型 1.3 数据的来源 1.4 统计中的几个基本概念 1.5 Excel【数据分析】工具的安装 本章小结 练习题和答案 第2章 数据的图表展示 2.1 数据的预处理 2.2 数据的频数分布 2.3 类别数据的图示 2.4 数值数据的图示 2.5 合理使用图表 本章小结 练习题和答案 第3章 数据的概括性度量 3.1 集中趋势的度量 3.2 离散程度的度量 3.3 偏度与峰度的度量 3.4 Excel【数据分析】工具的应用 本章小结 练习题和答案 第4章 抽样与参数估计 4.1 抽样与抽样分布 4.2 参数估计的基本原理 4.3 总体均值的区间估计 4.4 总体比例的区间估计 4.5 样本量的确定 本章小结 练习题和答案 第5章 假设检验 5.1 假设检验的基本原理 5.2 总体均值的检验 5.3 总体比例的检验 本章小结 练习题和答案 第6章 相关与回归分析 6.1 变量间关系的度量 6.2 一元线性回归分析 本章小结 练习题和答案 第7章 时间序列分析和预测 7.1 时间序列的成分 7.2 增长率分析 7.3 时间序列预测的程序和方法 7.4 平滑法预测 7.5 趋势外推预测 7.6 多成分序列的分解预测 本章小结 练习题和答案 第8章 指 数 8.1 指数及其分类 8.2 加权指数 8.3 几种常用的价格指数 本章小结 练习题和答案 附录 用Excel生成概率分布表 参考书目

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