标题：统计学
简介
  统计学统计学主要又分为描述统计学和推断统计学。给定一组数据，统计学可以摘要并且描述这份数据，这个用法称作为描述统计学。另外，观察者以数据的形态建立出一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推论研究中的步骤及母体，这种用法被称做推断统计学。这两种用法都可以被称作为应用统计学。另外也有一个叫做数理统计学的学科专门用来讨论这门科目背后的理论基础。[1]​
调整后的统计学一级学科将原属应用经济学和数学下与统计相关的学科进行了整合，并在一级学科下设有数理统计、社会经济统计、生物卫生统计、金融统计与风险管理和精算、应用统计等5个二级学科，可以根据各校情况授予经济学学位或者理学学位。
学术起源
  统计在金融上应用广泛统计学的英文statistics最早是源于现代拉丁文statisticum collegium (国会)以及意大利文statista (国民或政治家)。 德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall(1749)所使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。在十九世纪统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。
统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，统计学至少经历了“城邦政情”，“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。所谓“数理统计”并非独立于统计学的新学科，确切地说：它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而属于数学的范畴。
统计学的发展过程的三个阶段城邦政情“城邦政情”(Matters of state)阶段始于古希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。他一共撰写了一百五十馀种纪要，其内容包括各城邦的历史，行政，科学，艺术，人口，资源和财富等社会和经济情况的比较，分析，具有社会科学特点。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年，直至十七世纪中叶才逐渐被“政治算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”(Statistics)。统计学依然保留了城邦(state)这个词根。政治算术  威廉·配第与“城邦政情”(Politcal arithmetic)阶段没有很明显的分界点，本质的差别也不大。
“政治算术”的特点是统计方法与数学计算和推理方法开始结合。分析社会经济问题的方式更加注重运用定量分析方法。
1690年英国威廉·配弟出版 (政治算数)一书作为这个阶段的起始标志。
威廉·配弟用数字，重量和尺度将社会经济现象数量化的方法是近代统计学的重要特征。因此，威廉？配弟的(政治算术)被后来的学者评价为近代统计学的来源，威廉？配弟本人也被评价为近代统计学之父。
配弟在书中使用的数字有三类：
第一类是对社会经济现象进行统计调查和经验观察得到的数字.因为受历史条件的限制，书中通过严格的统计调查得到的数据少，根据经验得出的数字多；
第二类是运用某种数学方法推算出来的数字。其推算方法可分为三种：
平均数为基础进行推算的方法”；
第三类是为了进行理论性推理而采用的例示性的数字.配弟把这种运用数字和符号进行的推理称之为“代数的算法”。从配弟使用数据的方法看，“政治算数”阶段的统计学已经比较明显地体现了“收集和分析数据的科学和艺术”特点，统计实证方法和理论分析方法浑然一体，这种方法即使是现代统计学也依然继承。统计分析科学在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。
十九世纪末，欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失，代之而起的是“统计分析科学”课程。当时的“统计分析科学”(Science of statistical analysis)课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。
“统计分析科学”课程的出现是现代统计发展阶段的开端. 1908年，“学生”氏(William Sleey Gosset的笔名Student)发表了关于t分布的论文，这是一篇在统计学发展史上划时代的文章。它创立了小样本代替大样本的方法，开创了统计学的新纪元。
  正态分布的钟型曲线现代统计学的代表人物首推比利时统计学家奎特莱(Adolphe Quelet)，他将统计分析科学广泛应用于社会科学，自然科学和工程技术科学领域，因为他深信统计学是可以用于研究任何科学的一般研究方法.
现代统计学的理论基础概率论始于研究赌博的机遇问题，大约开始于1477年。数学家为了解释支配机遇的一般法则进行了长期的研究，逐渐形成了概率论理论框架。在概率论进一步发展的基础上，到十九世纪初，数学家们逐渐建立了观察误差理论，正态分布理论和最小平方法则。于是，现代统计方法便有了比较坚实的理论基础。
主要术语
统计学（statistics）：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
描述统计（descriptive statistics）：研究数据收集、处理和描述的统计学方法。
推断统计（inferential statistics）：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法。
变量（variable）：每次观察会得到不同结果的某种特征。
分类变量（categorical variable）：观测结果表现为某种类别的变量。
顺序变量（rank variable）：又称有序分类变量，观测结果表现为某种有序类别的变量。
数值型变量（metric variable）：又称定量变量，观测结果表现为数字的变量。
相关观念
  统计中的各种图
为了将统计学应用到科学，工业以及社会问题上，我们由研究母体开始。这可能是一个国家的人民，石头中的水晶，或者是某家特定工厂所生产的商品。一个母体甚至可能由许多次同样的观察程序所组成；由这种资料收集所组成的母体我们称它叫时间序列。
为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。
推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现(假设检定)，对于数字特征量的估计(估计)，对于未来观察的预测，关联性的预测(相关性)，或是将关系模型化(回归)。其他的模型化技术包括变异数分析(ANOVA)，时间序列，以及数据挖掘。
相关的观念特别值得被拿出来讨论。对于资料集合的统计分析可能显示两个变量(母体中的两种性质)倾向于一起变动，好像它们是相连的一样。举例来说，对于人收入和死亡年龄的研究期刊可能会发现穷人比起富人平均来说倾向拥有较短的生命。这两个变量被称做相关的。但是实际上，我们不能直接推论这两个变量中有因果关系；参见相关性推论因果关系(逻辑谬误)。
如果样本足以代表母体的，那么由样本所做的推论和结论可以被引申到整个母体之上。最大的问题在于决定样本是否足以代表 整个母体。统计学提供了许多方法来估计和修正样本和收集资料过程中的随机性(误差)，如同上面所提到的透过经验所设计的实验。参见实验设计。
要了解随机性或是机率必须具备基本的数学观念。数理统计(通常又叫做统计理论)是应用数学的分支，它使用机率论来分析并且验证统计的理论基础。
任何统计方法是有效的只有当这个系统或是所讨论的母体满足方法论的基本假设。误用统计学可能会导致描述面或是推论面严重的错误，这个错误可能会影响社会政策，医疗实践以及桥梁或是核能发电计划结构的可靠性。
即使统计学被正确的应用，结果对于不是专家的人来说可能会难以陈述。举例来说，统计资料中显著的改变可能是由样本的随机变量所导致，但是这个显著性可能与大众的直觉相悖。人们需要一些统计的技巧(或怀疑)以面对每天日常生活中透过引用统计数据所获得的资讯。统计方法测量的尺度统计学一共有四种测量的尺度或是四种测量的方式。这四种测量(名目，顺序，等距，等比)在统计过程中具有不等的实用性 。等比尺度(Ratio measurements)拥有零值及资料间的距离是相等被定义的，等距尺度（Interval measurements）资料间的距离是相等被定义的但是它的零值并非绝对的无而是自行定义的（如智力或温度的测量）。（ Ordinal measurements）顺序尺度的意义并非表现在其值而是在其顺序之上。名目尺度（Nominal measurements）的测量值则不具量的意义。统计技术  英国统计学家费希尔以下列出一些有名的统计检定方法以及可供验证实验数据的程序
Fisher最小显著差异法（Fisher's Least Significant Difference test ）
学生t检验(Student's t-test)
曼-惠特尼 U 检定（Mann-Whitney U）
回归分析（regression analysis）
相关性（correlation）
皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient)
史匹曼等级相关系数（Spearman's rank correlation coefficient ）
卡方分布（chi-square ）创立时期德国的斯勒兹曾说过：“统计是动态的历史，历史是静态的统计”。可见统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。
统计学的萌芽产生在欧洲。17世纪中叶至18世纪中叶是统计学的创立时期。在这一时期，统计学理论初步形成了一定的学术派别，主要有国势学派和政治算术学派。国势学派  德国格廷根大学统计学的萌芽最初在当时欧洲经济发展较快的意大利孕育良久，但最终却在17世纪的德国首先破土成芽，国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。其主要代表人物是海尔曼·康令和阿亨华尔。康令第一个在德国黑尔姆斯太特大学以“国势学”为题讲授政治活动家应具备的知识。阿亨华尔在格丁根大学开设“国家学”课程，其主要著作是《近代欧洲各国国势学纲要》，书中讲述“一国或多数国家的显著事项”，主要用对比分析的方法研究了解国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力，比较了各国实力的强弱，为德国的君主政体服务。因在外文中“国势”与“统计”词义相通，后来正式命名为“统计学”。该学派在进行国势比较分析中，偏重事物性质的解释，而不注重数量对比和数量计算，但却为统计学的发展奠定了经济理论基础。但随着资本主义市场经济的发展，对事物量的计算和分析显得越来越重要，该学派后来发生了分裂，分化为图表学派和比较学派。政治算术学派政治算术学派产生于17世纪中叶的英国，创始人是威廉·配第（1623-1687），其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书。这里的“政治”是指政治经济学，“算术”是指统计方法。在这部书中，他利用实际资料，运用数字、重量和尺度等统计方法对英国、法国和荷兰三国的国情国力，作了系统的数量对比分析，从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。因此马克思说：“威廉·佩第——政治经济学之父，在某种程度上也是统计学的创始人”。
政治算术学派的另一个代表人物是约翰·格朗特（1620-1674）。他以1604年伦敦教会每周一次发表的“死亡公报”为研究资料，在 1662年发表了《关于死亡公报的自然和政治观察》的论著。书中分析了60年来伦敦居民死亡的原因及人口变动的关系，首次提出通过大量观察，可以发现新生儿性别比例具有稳定性和不同死因的比例等人口规律；并且第一次编制了“生命表”，对死亡率与人口寿命作了分析，从而引起了普遍的关注。他的研究清楚地表明了统计学作为国家管理工具的重要作用。
发展时期
18世纪末至19世纪末是统计学的发展时期。在这时期，各种学派的学术观点已经形成，并且形成了两个主要学派，即数理统计学派和社会统计学派。数理统计学派  阿道夫·凯特勒在18世纪，由于概率理论日益成熟，为统计学的发展奠定了基础。19世纪中叶，把概率论引进统计学而形成数理学派。其奠基人是比利时的阿道夫·凯特勒（1796-1874），其主要著作有：《论人类》、《概率论书简》、《社会制度》和《社会物理学》等。他主张用研究自然科学的方法研究社会现象，正式把古典概率论引进统计学，使统计学进入一个新的发展阶段。由于历史的局限性，凯特勒在研究过程中混淆了自然现象和本质区别，对犯罪、道德等社会问题，用研究自然现象的观点和方法作出一些机械的、庸俗化的解释。但是，他把概率论引入统计学，使统计学在“政治算术”所建立的“算术”方法的基础上，在准确化道路上大大跨进了一步，为数理统计学的形成与发展奠定了基础。社会统计学派  恩斯特·恩格尔社会统计学派产生于19世纪后半叶，创始人是德国经济学家、统计学家克尼斯（1821-1889），主要代表人物主要有恩格尔（1821- 1896）、梅尔（1841-1925）等人。他们融合了国势学派与政治算术学派的观点，沿着凯特勒的“基本统计理论”向前发展，但在学科性质上认为统计学是一门社会科学，是研究社会现象变动原因和规律性的实质性科学，以此同数理统计学派通用方法相对立。社会统计学派在研究对象上认为统计学是研究体而不是个别现象，而且认为由于社会现象的复杂性和整体性，必须地总体进行大量观察和分析，研究其内在联系，才能揭示现象内在规律。这是社会统计学派的“实质性科学”的显著特点。
社会经济的发展，要求统计学提供更多的统计方法；社会科学本身也不断地向细分化和定量化发展，也要求统计学能提供更有效的调查整理、分析资料的方法。因此，社会统计学派也日益重视方法论的研究，出现了从实质性方法论转化的趋势。但是，社会统计学派仍然强调在统计研究中必须以事物的质为前提和认识事物质的重要性，这同数理统计学派的计量不计质的方法论性质是有本质区别的。迅速发展现代
20世纪初以来，科学技术迅猛发展，社会发生了巨大变化，统计学进入了快速发展时期。归纳起来有以下几个方面。
1、由记述统计向推断统计发展。记述统计是对所搜集的大量数据资料进行加工整理、综合概括，通过图示、列表和数字，如编制次数分布表、绘制直方图、计算各种特征数等，对资料进行分析和描述。而推断统计，则是在搜集、整理观测的样本数据基础上，对有关总体作出推断。其特点是根据带随机性的观测样本数据以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。目前，西方国家所指的科学统计方法，主要就是指推断统计来说的。
2、由社会、经济统计向多分支学科发展。在20世纪以前，统计学的领域主要是人口统计、生命统计、社会统计和经济统计。随着社会、经济和科学技术的发展，到今天，统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域，几乎无所不包，成为通用的方法论科学。它被广泛用于研究社会和自然界的各个方面，并发展成为有着许多分支学科的科学。
3、统计预测和决策科学的发展。传统的统计是对已经发生和正在发生的事物进行统计，提供统计资料和数据。20世纪30年代以来，特别是第二次世界大战以来，由于经济、社会、军事等方面的客观需要，统计预测和统计决策科学有了很大发展，使统计走出了传统的领域而被赋予新的意义和使命。当代现状  信息论创始人香农4、信息论、控制论、系统论与统计学的相互渗透和结合，使统计科学进一步得到发展和日趋完善。信息论、控制论、系统论在许多基本概念、基本思想、基本方法等方面有着共同之处，三者从不同角度、侧面提出了解决共同问题的方法和原则。三论的创立和发展，彻底改变了世界的科学图景和科学家的思维方式，也使统计科学和统计工作从中吸取了营养，拓宽了视野，丰富了内容，出现了新的发展趋势。
5、计算技术和一系列新技术、新方法在统计领域不断得到开发和应用。近几十年间，计算机技术不断发展，使统计数据的搜集、处理、分析、存贮、传递、印制等过程日益现代化，提高了统计工作的效能。计算机技术的发展，日益扩大了传统的和先进的统计技术的应用领域，促使统计科学和统计工作发生了革命性的变化。如今，计算机科学已经成为统计科学不可分割组成部分。随着科学技术的发展，统计理论和实践深度和广度方面也不断发展。
6．统计在现代化管理和社会生活中的地位日益重要。随着社会、经济和科学技术的发展，统计在现代化国家管理和企业管理中的地位，在社会生活中的地位，越来越重要了。人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。英国统计学家哈斯利特说：“统计方法的应用是这样普遍，在我们的生活和习惯中，统计的影响是这样巨大，以致统计的重要性无论怎样强调也不过分”。甚至有的科学有还把我们的时代叫做“统计时代”。显然，20世纪统计科学的发展及其未来，已经被赋予了划时代的意义。
社会统计学与数理统计学的统一
  王见定教授
据权威统计学史记载，从17世纪开始就有了“政 治 算 术”.“国势学”，即初级的社会统计学，起源于英国.德国。几乎同时在意大利出现了“赌博数学”，即初级的概率论。直到19世纪，由于概率论出现了大数法则和误差理论，才形成了初级的数理统计学。也就是说 ：社会统计学的形成早于数理统计学两个世纪。由于社会统计学广泛 地用于经济和政治，所以得到了各国历届政府的极大重视，并得到系统的发展。而 数理统计学在20世纪40年代以后，由于概率论的发展，而得到飞速发展。经过近400年的变迁 ，目前世界上已形成社会统计学与数理统计学两大体系。两体系争论不休，难分伯仲。王见定教授经过30年的学习与研究，发现了社会统计学与数理统计学的联系和区别。它们的关系与著名的牛顿力学与相对论的关系非常相似。相对论力学在接近光速时使用，而大多数情况是远离光速的，此时使用牛顿力学既准确又方便。如果硬套相对论力学，则是杀鸡用宰牛刀，费力不讨好。社会统计学在描写变量时使用；数理统计学在描写随机变量时使用。
我们知道变量与随机变量是既有联系又有区别的。当变量取值的概率不是1时，变量就变成了随机变量；当随机变量取值 的概率为1 时，随机变量就变成了变量。
变量与随机变量的联系与区别搞清楚了，社会统计学与数理统计学的关系就搞清楚了。以后，在描述变量时，大胆地使用社会统计学；在描述随机变量时，就用数理统计学。如果在描述变量时非用数理统计学，那就是杀鸡用了宰牛刀。近70年，由于数理统计学的飞速发展，大有“吃掉”社会统计学的势头，尤其是以美国为代表的发达国家，几乎认为统计学就是数理统计学。实际上，这是一个极大的误区。王见定教授的研究已经说明了数理统计学永远“吃不掉”社会统计学，今后的日子，将是社会统计学与数理统计学共存与互补。社会统计学与数理统计学的争论可以结束了。　 　
结束语 　 “社会统计学与数理统计学的统一”对近四百年历史的统计学进行了科学的疏理，规范了整个统计学的发展，结束了一百年来社会统计学与数理统计学之间的争论。由于经济是通过统计学进行计量和分析的，所以社会统计学与数理统计学的统一，必将从整体上提高经济学的分析水平。
[2]“社会统计学与数理统计学的统一”理论的重大意义
王见定教授指出:社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，而变量和随机变量是两个既有区别又有联系，且在一定条件下可以相互转化的数学概念。王见定教授的这一论述在数学上就是一个巨大的发现。
  我们知道“变量”的概念是17世纪由著名数学家笛卡尔首先提出，而“随机变量”的概念是20世纪30年代以后由苏联学者首先提出，两个概念的提出相差3个世纪。截至到王见定教授，世界上还没有第二个人提出变量和随机变量两者的联系、区别以及相互的转化。我们知道变量的提出造就了一系列的函数论、方程论、微积分等重大数学学科的产生和发展；而随机变量的提出则奠定了概率论和数理统计等学科的理论基础和促进了它们的蓬勃发展。可见变量、随机变量概念的提出其价值何等重大，从而把王见定教授在世界上首次提出变量、随机变量的联系、区别以及相应的转化的意义称为巨大、也就不视为过。
下面我们回到“社会统计学和数理统计学的统一”理论上来。王见定教授指出社会统计学描述的是变量，数理统计学描述的是随机变量，这样王见定教授准确地界定了社会统计学与数理统计学各自研究的范围，以及在一定条件下可以相互转化的关系，这是对统计学的最大贡献。它结束了近400年来几十种甚至上百种以上五花八门种类的统计学的混战局面，使它们回到正确的轨道上来。
由于变量不断地出现且永远地继续下去，所以社会统计学不仅不会消亡，而且会不断发展状大。当然数理统计学也会由于随机变量的不断出现同样发展状大。但是，对随机变量的研究一般来说比对变量的研究复杂的多，而且直到今天数理统计的研究尚处在较低的水平，且使用起来比较复杂；再从长远的研究来看，对随机变量的研究最终会逐步转化为对变量的研究，这与我们通常研究复杂问题研究转化为若干简单问题的研究的道理是一样的。既然社会统计学描述的是变量，而变量描述的范围是极其宽广的，绝非某些数理统计学者所云：社会统计学只作简单的加、减、乘、除。从理论上讲，社会统计学应该复盖除了数理统计学之外的绝大多数数学学科的运作。所以王见定教授提出的“社会统计学与数理统计学统一”理论，从根本上纠正了统计学界长期存在的低估社会统计学的错误学说，并从理论上和应用上论证了社会统计学的广阔前景。
  英文版《社会统计学与数理统计学的统一》一书于2010年6月由中国经济出版社出版，并陆续向国外发行。 该书对有近四百年历史的统计学进行了科学的梳理，规范了整个统计学的发展，结束了一百多年来社会统计学与数理统计学之间的争论。由于经济是通过统计学进行计量和分析的，所以社会统计学与数理统计学的统一，必将从整体上提高经济学的分析水平。 注：该书著者王见定教授是国际统计学会会员，国际著名数学家。 The book "The Unity of Social Statistics and Mathematical Statistics" was published by China Economic Publishing House in June 2010 and the book will be put on sale throughout the world.
编号:342705 出版社:中国经济出版社 市场价:80
学科分支　一些学科大量地利用了应用统计学，以至它们自己已经各自独立成为一门学科。分支学科统计学史
理论统计学  《统计学——科学与工程应用》封面图统计调查分析理论
统计核算理论
统计监督理论
统计预测理论
统计逻辑学
统计法学
描述统计学
推断统计学
经济统计学
宏观经济统计学
微观经济统计学
管理统计学
科学技术统计学
农村经济调查
社会统计学
教育统计学
文化与体育统计学
卫生统计学
司法统计学
社会福利与社会保障统计学
生活质量统计学
人口统计学
环境与生态统计学
自然资源统计学
环境统计学
生态平衡统计学
国际统计学
国际标准分类统计学
国际核算体系与方法论体系
国际比较统计学其他学科生物统计学
商务统计学
工程统计学
心理统计学
化学统计学
档案统计学
社会经济统计学
水文统计学
统计考古学
数理统计学
统计语言学
统计物理学
化学统计学延伸学科有些科学广泛的应用统计的方法使得他们拥有各自的统计术语，这些学科包括：
农业科学
生物统计
商用统计
资料采矿（应用统计学以及图形从资料中获取知识）
经济统计学
电机统计
统计物理学
人口统计
心理统计学
教育统计学
社会统计（包括所有的社会科学﹚
文献统计分析
化学与程序分析（所有有关化学的资料分析与化工科学）
运动统计学，特别是棒球以及曲棍球
统计对于商业以及工业是一个基本的关键。他被用来了解与测量系统变异性，程序控制，对资料作出结论，并且完成资料取向的决策。在这些领域统计扮演了一个重要的角色。
检验过程应用
统计学的中心问题就是如何根据样本去探求有关总体的真实情况。因此，如何从一个总体中抽取一些元素组  成样本，什么样的样本最能代表总体，这直接影响着统计的准确性。如果抽取元素的方法是使总体中的元素成分不改，所观测到的数值是互相独立的随机变量，并有着和总体一样的分布，这样的样本是一个简单的随机样本，它是总体的最好代表，而取得简单随机样本的过程叫做简单随机取样。 
简单随机取样就是重复进行同一随机试验，也就是指每次试验都在同一组条件下进行，因而每次试验得到什么结果，其可能程度都是固定不变的。对于有限总体，简单随机抽样意味着每次抽出一个元素后，放还再抽，若不放还，总体的成分将有所改变，那么再抽时，出现各种结果的可能程度就相对地改变了。至于无限总体则没有区分“放回”或“不放回”的必要。 
除以上述原则外，另一方面，获得样本的具体方法能否保证观察值是独立的，这是问题的关键，因此，一样本的随机与否还取决于获得样本的具体方法。 
在具体进行取样时，必须根据研究目的的不同，选择不同的取样方法。 
①单纯随机取样法先把每个个体编号，然后用抽签的方式从总体中抽取样本。这种方法适用于个体间差异较小、所需抽选的个体数较少或个体的分布比较集中的研究对象。 
②分区随机取样法将总体随机地分成若干部分，然后再从每一部分随机抽选若干个体组成样本。这种抽样法可以更有组织地进行，而且中选的个体在总体的分布比单纯随机取样更均匀。 
③系统取样法先有系统地将总体分成若干组，然后随机地从第一组决定一个起点，如每组15个元素，决定从第一组的第13个元素选起，那么以后选定的单位即28，43，58，73等等。 
④分层取样法根据对总体特性的了解，把总体分成若干层次或类型组，然后从各个层次中按一定比例随机抽选。这种方法的代表性好，但若层次划分得不正确，也不能获得有高度代表性的样本。
相关书籍
[3]《统计学与应用》Statistics and Applications 是一本关注统计学领域最新进展的国际中文期刊，主要刊登经济、社会、教育、司法等各门统计学研究，统计学编程应用等方面的学术论文和成果评述。本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论统计学领域内不同方向问题与发展的交流平台。
研究领域：  统计学与应用
· 统计学理论及应用 
· SAS编程与应用 
· SPSS编程与应用 
· 经济统计学 
· 科学技术统计学 
· 社会统计学 
· 教育统计学 
· 文化与体育统计学 
· 司法统计学 
· 人口统计学 
· 环境与生态统计学 
· 资源统计学 
· 生物与医学统计学 
· 生物统计学 
· 统计学其他学科 

基本信息
作者：张德存
书名：统计学(第二版)
定价：￥35 元
丛书名：全国高等院校经济管理类 专业基础课系列规划教材 
标准书号： 978-7-03-024912-8
出版日期： 2009-8-3
发行号： C-0325.0101
内容简介
《统计学(原书第5版)》是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章，主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外，《统计学(原书第5版)》的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。
《统计学(原书第5版)》内容丰富，很少涉及统计学理论的严格数学证明，绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习，适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材，也可作为相关领域研究人员的参考读物。
作者简介
门登霍尔 拥有北卡罗来纳州立大学博士学位，曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授，1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任。
Terry Sincich拥有佛罗里达大学统计学博士学位，目前为南佛罗里达大学商业管理学院信息系统与决策科学系副教授，并获得了许多研究生和本科生统计课程的教学奖，现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。
图书目录
译者序
前言
第1章 绪论
第2章 描述性统计
第3章 概率
第4章 离散随机变量
第5章 连续随机变量
第6章 二元概率分布及抽样分布
第7章 用置信区间估计
第8章 假设检验
第9章 分类数据分析
第10章 简单线性回归
第11章 多重回归分析
第12章 模型构建
第13章 试验设计的原理
第14章 试验设计的方差分析
第15章 非参数统计
第16章 统计过程和质量控制
第17章 产品和系统的可靠性
附录
习题简答
……

基本信息
书 名: 统计学（第四版）
作　者：魏建国　
出版社： 武汉理工大学出版社
出版时间： 2010-2-1
ISBN: 9787562931287
开本： 16开
定价: 29.00元
内容简介
本书以教育部颁布的《统计学教学大纲》为依据，并结合作者长期的教学与研究经验编写而成。我们在写作过程中，吸收了统计学的一些最新研究成果；尝试突破我国传统统计学的理论框架，与国际接轨；注意到了统计学的理论性、实用性；引用国家统计局发布的最新统计数据，以增强本书的可读性；介绍了Excel在统计中的应用；介绍了SPSS统计软件的应用。
为了便于读者检验自己对统计方法的理解情况，锻炼自己的思维能力，我们在每章后都附有大量富有典型性的习题，全书共计有近300道习题，并在书后附有习题答案。书后收录的英汉统计学词汇有助于师生阅读英文专业文献。
本书可作为高等学校经济类、管理类各专业统计学课程的教材，以及社会学、心理学、教育学、人口学、新闻学、法学等专业学生学习统计学的选读教材，也可作为经济管理工作者和参加经济类各种专业技术职称考试人员的参考书。
图书目录
第一章 总论
第二章 统计调查与统计整理
第三章 总量指标与相对指标
第四章 平均指标与标志变异指标
第五章 时间数列
第六章 统计指数
第七章 概率论基础
第八章 抽样推断
第九章 相关分析与回归分析
第十章 方差分析
第十一章 国民经济统计
第十二章 Excel在统计中的应用
第十三章 SPSS统计软件的基本应用
习题参考答案
参考文献

新版图书信息
书 名: 统  计学
作　者：卿松
出版社： 清华大学出版社
出版时间： 2010年9月1日
ISBN: 9787302234340
开本： 16开
定价: 32.00元
内容简介
《统计学》是作者在吸收了国内外统计学方面的优秀成果和现有的统计学教材的基础上，融合了15年的统计学的教学经验和科研成果，紧密结合经济类与管理类的专业学科知识进行编写的。全书融实用、简单和创新于一体，全书共分9章，主要内容包括概论、统计调查与数据整理、综合指标分析、抽样推断、假设检验、相关分析与回归分析、时间序列分析、因素分析以及SPSS在统计学中的应用，形成了包括统计学的基本理论、基本方法、软件应用、引导案例和复习思考题在内的完整体系。
《统计学》既可以作为经济类与管理类所有专业的本科生和专科生的教材，也可以作为其他专业学生以及对统计学感兴趣的读者的参考书。
图书目录
第一章 概论
第一节 统计的产生与发展
一、统计实践活动的产生与发展
二、统计学的产生与发展
第二节 统计学的性质和特点
一、统计的理解
二、统计学的性质和研究对象
三、统计研究的基本方法
四、统计工作的过程
第三节 统计学的基本概念
一、总体与总体单位
二、标志与指标
三、差异与变量
四、指标体系
第四节 统计学与其他学科的关系
一、统计学与数学的关系
二、统计学与会计学的关系
三、统计学与计量经济学的关系
四、统计学与计算机科学的关系
五、统计学与其他学科的关系
本章小结
复习思考题
第二章 统计调查与数据整理
第一节 统计调查
一、统计调查的意义及其分类
二、搜集数据的基本方法
三、统计调查方案设计
第二节 数据整理
一、统计整理的意义和内容
二、统计整理的程序和方法
三、统计分组
第三节 频数分布
一、频数分布的概念
二、变量数列的编制方法
三、累计频数和累计频率
四、数列的分布类型
第四节 数据显示
一、未分组数据的图表显示
二、分组数据的图表显示
第五节 Excel在数据整理中的应用
一、利用Excel进行随机抽样
二、利用Excel进行统计分组
三、利用Excel进行统计显示
本章小结
复习思考题
第三章 综合指标分析
第一节 总量指标
一、总量指标的概念和意义
二、总量指标的种类
三、总量指标的计算和运用
第二节 相对指标
一、相对指标的意义
二、相对指标的种类
三、相对指标的表现形式
四、相对指标的计算方法
五、相对指标的运用原则
第三节 平均指标
一、平均指标概述
二、位置平均数的计算
三、数值平均数的计算
第四节 标志变异指标
一、标志变异指标概述
二、标志变异指标的计算
三、分布变异指标
第五节 Excel在综合指标分析中的应用
一、Excel在总量指标与相对指标中的应用
二、Excel在平均指标与标志变异指标中的应用
本章小结
复习思考题
第四章 抽样推断
第一节 抽样推断的基本理论
一、随机事件与概率
二、随机变量及其概率分布
三、大数定律和中心极限定律
第二节 抽样推断的含义与作用
一、抽样推断的含义及其特点
二、抽样推断的作用
三、抽样推断中的基本概念
四、抽样方法
第三节 抽样估计
一、抽样估计的含义与特点
二、抽样估计的优良标准
三、抽样误差
四、抽样估计方法
第四节 样本容量的确定
一、估计总体平均数时样本容量的确定
二、估计总体成数时样本容量的确定
三、确定样本容量时应注意的问题
第五节 其他抽样组织方式下的抽样估计
一、等距抽样
二、类型抽样
三、整群抽样
第六节 Excel在抽样估计中的应用
一、Excel在总体平均数抽样估计中的应用
二、Excel在总体成数抽样估计中的应用
本章小结
复习思考题
第五章 假设检验
第一节 假设检验概述
一、假设检验的基本概念
二、双侧检验与单侧检验
三、Z检验与t检验
四、假设检验的两种错误
第二节 总体参数检验
一、总体平均数的检验
二、总体成数的检验
三、p值检验
第三节 非参数检验
一、非参数检验概述
二、符号检验
三、秩和检验
第四节 Excel在假设检验中的应用
一、Excel在参数检验中的应用
二、Excel在非参数检验中的应用
本章小结
复习思考题
第六章 相关分析与回归分析
第一节 相关分析
一、相关关系与函数关系
二、相关关系的种类
三、相关分析
四、相关系数
第二节 线性回归分析
一、回归分析
二、一元线性回归分析
三、多元线性回归分析
第三节 非线性回归分析
一、非线性回归模型
二、非线性回归模型的估计
第四节 ：EViews在相关分析与回归分析中的应用
一、EViewrs的基本简介
二、EViews工作特点
三、EViews在相关分析与回归
分析中的应用
本章小结
复习思考题
第七章 时间序列分析
第一节 时间序列概述
一、时间序列的概念
二、时间序列的种类
三、时间序列的编制原则
第二节 时间序列水平指标
一、发展水平
二、平均发展水平
三、增长量与平均增长量
第三节 时问序列速度指标
一、发展速度与增长速度
二、平均发展速度与平均增长速度
三、时间序列水平分析与速度分析的结合应用
第四节 趋势分析
一、时间序列的构成因素和分析模型
二、长期趋势的测定
三、季节变动趋势的测定
四、循环变动趋势与不规则变动的测定
第五节 Excel在时间序列分析中的运用
一、利用Excel的函数功能
计算平均发展水平
二、利用Excel计算增长量和速度指标
三、利用Excel计算移动平均序列绘制移动平均线
四、利用Excel求趋势方程
本章小结
复习思考题
第八章 因素分析
第一节 指数概述
一、统计指数的概念
二、统计指数的分类
三、统计指数的作用
第二节 综合指数的编制
一、综合指数的编制与应用
二、平均指数的编制与应用
三、指数数列
第三节 指数体系与因素分析
一、指数体系与连锁替代法
二、两因素分析
三、多因素分析
第四节 Excel在因素分析中的应用
一、利用Excel计算总指数
二、利用Excel计算平均指数
三、利用Excel进行因素分析
本章小结
复习思考题
第九章 SPSS在统计学中的应用
第一节 SPSS简介
一、SPSS的使用基础
二、SPSS数据的预处理
第二节 SPSS在统计学中的应用
一、SPSS在统计调查与数据整理中的应用
二、综合指标分析
三、抽样推断和假设检验
四、相关分析
五、回归分析
六、时间序列分析
本章小结
复习思考题
附表
参考文献 
图书信息
统计学书号：10274ISBN：7-111-10274-6作者：葛新权 主编 印次：2-4责编：商红云开本：16(B5)字数：

版权信息
  统计学[1]书名:统计学
作者:张泽滨
定价:￥35.00
出版社:电子工业出版社
ISBN:9787121142376
出版日期:2011年9月1日
编辑推荐
《统计学》所有参编人员均来自教学一线，有多年实际教学经验。立足于应用本科的教学特点，充分反映教改方向。以理论够用为原则，注重实践与实洲。体例新颖，每章设置引导案例、知识目标、能力目标、相关链接、案例分析、实训题等栏目。配有教学资料包，包括PPT、习题答案及相关阅读材料，读者可以免费索取。
内容简介
《统计学》全面、系统地阐述了统计的基本理论、基础知识和基本分析方法及其应用，包括统计调查、统计整理、统计指标分析、抽样调查、时间数列分析、统计指数分析等11章内容，体系完整、论述清晰易懂、知识点新、覆盖面广、难度适中，在编写上注重理论联系实际，结合中国经济发展，引入了大量教学案例，具有较强的思想性、理论性、先进性和实用性。《统计学》可供高等院校本科财经类、管理类学生使用，也可供财务工作者和自学人员使用。
图书目录
第1章 绪论 1
1.1 统计的产生和发展 1
1.2 统计学的性质、研究对象及方法 8
1.3 统计工作 13
1.4 统计学的基本概念 16
复习思考题 23
第2章 统计调查 26
2.1 统计调查的意义、种类 27
2.2 统计调查方案设计 29
2.3 统计调查的组织方式 32
复习思考题 41
第3章 统计整理 43
3.1 统计整理的意义和程序 44
3.2 统计数据的预处理 45
3.3 统计分组 48
3.4 次数分布 56
3.5 统计表和统计图 58
复习思考题 63
第4章 统计指标分析 67
4.1 总量指标 68
4.2 相对指标 72
4.3 平均指标 81
4.4 标志变异指标 99
复习思考题 106
第5章 抽样调查 111
5.1 抽样调查概述 112
5.2 抽样调查中的基本概念及理论依据 116
5.3 抽样平均误差 120
5.4 总体指标的推断 129
5.5 总体参数估计 131
5.6 抽样方案设计 137
复习思考题 147
第6章 时间数列分析 151
6.1 时间数列分析概述 151
6.2 时间数列的水平分析指标 155
6.3 时间数列的速度分析指标 159
6.4 时间数列的趋势分析 165
6.5 长期趋势的分析 168
6.6 季节变动的分析 174
复习思考题 17

图书信息
图书名：《统计学》（第二版）  《统计学》（第二版）[1]主编：梁前德
副主编：陈元江
出版社：高等教育出版社
开本：787mm×960mm 1/16
印张：28
字数：567千
版次：2008年8月第二版
定价：37.50元
内容简介
随着我国国民经济的超常规发展、产业结构的不断优化，社会对人才的需求呈现出多样化的趋势。与此同时，我国高等教育也在从精英型逐步向大众化转变。为了更好地适应社会经济发展对人才多样化的需求，高等学校不仅要培养一大批善于从事基础研究、理论创新、科学发明与创新的研究型、学术型人才，而且要培养一大批满足社会现实需要，能够解决日常生产、经营与管理问题的各级各类应用型人才。本书就是为了服务本科层次经济管理类应用型人才的培养而编写的。
统计学是普通高等院校本科层次经济、管理类专业的一门重要专业基础课，被教育部列为核心课程之一。就其学科特点而言，它区别于研究具体事物发展变化规律的实质性学科，从某种意义上讲具有工具性的功能。虽然在统计学界有社会经济统计和数理统计之争，但普遍认为统计学是一门具有广泛应用价值的方法论性质的科学。由统计学的这一方法论性质所决定，它在经济、管理类专业的课程体系中占有重要地位。
本书以应用型的人才培养为服务目标，以“大统计”的思想构筑学科体系，在学科裂变与综合的前提下，针对课时压缩的客观情况，以先进有用的实践价值观选择教材内容；重视统计方法在社会经济领域里的实际应用，突出统计理论和方法与解析社会经济问题的有机融合；强调统计应用中的逻辑思维过程，把培养学生运用统计方法分析问题和解决问题的能力放在重要位置，着力培养学生的统计意识和实践操作能力。[1]
目录
第一章 概论
第一节 统计的性质和任务
第二节 统计认识的基本方法与过程
第三节 统计学中的常用基本概念
第四节 统计指标和指标体系的设计
本章小结
内容复习
案例分析 全面建设小康社会统计监测指标体系的构建
能力训练
第二章 统计调查与整理
第一节 统计调查的组织方式
第二节 统计调查方案
第三节 统计分组
第四节 分配数列
第五节 数据显示
本章小结
内容复习
案例分析 居民住房消费需求调查方案
能力训练
第三章 静态分析指标
第一节 相对指标
第二节 平均指标
第三节 标志变异指标
本章小结
内容复习
案例分析 湖北省规模以上工业企业创新调查分析报告
能力训练
第四章 动态分析方法
第一节 动态数列的编制
第二节 动态数列水平指标
第三节 动态数列速度指标
第四节 动态数列因素分析
本章小结
内容复习
案例分析 运用指标法分析利用外资对我国经济的影响
能力训练
第五章 统计指数分析
第一节 统计指数概述
第二节 综合指数的编制
第三节 平均指数的编制
第四节 指数体系与因素分析
本章小结
内容复习
案例分析居民消费价格指数(CPI)的编制与分析
能力训练
第六章 抽样推断
第一节 抽样推断的概念与理论依据
第二节 抽样误差
第三节 抽样估计和推算
第四节 抽样设计与组织实施
本章小结
内容复习
案例分析 国家统计局农调总队全国农村劳动力抽样调查简介
能力训练
第七章 假设检验与方差分析
第一节 假设检验的意义及程序
第二节 总体均值的假设检验
第三节 总体成数的假设检验
第四节 总体方差的假设检验
第五节 单因素方差分析
第六节 双因素方差分析
本章小结
内容复习
案例分析 现金股利与上市公司未来收益的实证分析
能力训练
第八章 现象间的相关分析
第一节 相关分析的概念和内容
第二节 相关分析指标的测定
第三节 一元线性回归分析
第四节 多元回归与曲线回归分析
本章小结
内容复习
案例分析相关与回归分析法在预测国债发行规模中的应用
能力训练
第九章 统计综合评价
第一节 综合评价的特点和程序
第二节 评价指标与同度量处理
第三节 权数确定与结果评价
第四节 统计综合评价应用举例
本章小结
内容复习
案例分析综合评价方法在工业企业经济效益综合评价中的应用
能力训练
附录 国内生产总值统计
第一节 国内生产总值指标及其计算
第二节 不变价国内生产总值
第三节 国内生产总值指标的分析运用
本章小结
内容复习
案例分析 改革开放以来我国三大需求走势分析
能力训练
附表
附表1 标准正态概率较小制累计分布表
附表2 标准正态概率双侧I临界值概率表
附表3 t检验临界值表
附表4 X2检验临界值概率表
附表5 F检验临界值概率表
附表6 相关系数检验表
附表7 随机数字表
索引
参考文献 

图书信息
书名：统计学
ISBN：9787302129288
作者：贾俊平
定价：47元
出版日期：2006-7-1
出版社：清华大学出版社
图书简介
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。作为数据分析的一种有效工具，统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域，是各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。《统计学》（第二版）一书结合了作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果，在内容上包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法；在写法上与计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果，并在书后配有教学和学习辅助光盘，方便教师授课和学生自学。
本书可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材，也可作为MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。
前言
我多年从事统计教学的体会是：学习一遍，很难学会统计；记住公式，不等于理解统计；学会计算，不等于会用统计。统计的真谛在于它所体现的思想，在于它所提供的思维方式。
作为一门受众面很广的课程，怎样在有限的时间内把统计讲清楚是一件很难的事情。一本好的教材对于最初接触统计的人来说很重要，多年来我一直在朝着不断完善统计学教材的目标努力，但一直力不从心。尽管《统计学》受到广大读者的厚爱，在一年多的时间里先后6次印刷，但不足之处仍然不胜枚举。近两年来，经过在讲授统计学课程过程中的不断学习，又有一些新的想法，很想把它写进教材。这就是《统计学》（第二版）的初衷。
与第一版相比，第二版仍然维持原有的框架和风格，与第一版的不同之处体现在以下几个方面：
第一，增加了一些新的内容，特别是与Excel应用有关的一些内容，比如Excel统计函数的应用、数据透视表的应用、概率分布表的生成，同时结合了其他一些统计软件，如STATISTICA软件的输出结果，包括正态概率图、箱线图、三维相关图等。
第二，在每章的开头增加了“统计应用”的一个实例。
第三，增加了每章的习题量，习题的类型也趋于多样化。
第二版的出版仍然要感谢清华大学出版社的支持。感谢编辑王海燕同志，她的辛勤劳动使本书的错误降到最低。感谢书后所列参考文献的作者，本书的部分素材选自所列参考文献。
目录
第1章导论
1统计应用：质量管理中的6σ1
1.1统计及其应用领域2
1.1.1什么是统计学2
1.1.2统计的应用领域3
1.1.3历史上著名的统计学家6
1.2统计数据的类型7
1.2.1分类数据、顺序数据、数值型数据7
1.2.2观测数据和实验数据8
1.2.3截面数据和时间序列数据8
1.3统计中的几个基本概念9
1.3.1总体和样本9
1.3.2参数和统计量11
1.3.3变量12
思考与练习13
人物传记——Adolphe Quetelet15
第2章数据收集17
统计应用：北京市2005年1%人口抽样调查17
2.1数据来源19
2.1.1数据的间接来源19
2.1.2数据的直接来源19
2.2调查设计25
2.2.1调查方案的结构25
2.2.2调查问卷设计26
2.3数据质量36
2.3.1数据的误差36
2.3.2数据的质量要求36
思考与练习37
人物传记——William G.Cochran37
第3章数据的图表展示39
统计应用：把数据画图之后要用用脑袋!39
3.1数据的预处理40
3.1.1数据审核40
3.1.2数据筛选40
3.1.3数据排序43
3.1.4数据透视表44
3.2品质数据的整理与展示48
3.2.1分类数据的整理与图示48
3.2.2顺序数据的整理与图示55
3.3数值型数据的整理与展示57
3.3.1数据分组57
3.3.2数值型数据的图示62
3.4合理使用图表75
3.4.1鉴别图形优劣的准则76
3.4.2统计表的设计76
思考与练习79
人物传记——John W. Tukey86
第4章数据的概括性度量87
统计应用：一种测量的平均数比单个的测量更可靠87
4.1集中趋势的度量88
4.1.1分类数据：众数88
4.1.2顺序数据：中位数和分位数89
4.1.3数值型数据：平均数93
4.1.4众数、中位数和平均数的比较98
4.2离散程度的度量99
4.2.1分类数据：异众比率100
4.2.2顺序数据：四分位差100
4.2.3数值型数据：方差和标准差101
4.2.4相对离散程度：离散系数107
4.3偏态与峰态的度量109
4.3.1偏态及其测度109
4.3.2峰态及其测度110
思考与练习113
人物传记——Pafnuty Lvovich Chebyshev118
第5章概率与概率分布120
统计应用：买彩不是“押宝”120
5.1事件及其概率122
5.1.1试验、事件和样本空间122
5.1.2事件的概率124
5.1.3概率的性质和运算法则125
5.1.4条件概率与事件的独立性130
5.1.5全概率公式与逆概率公式134
5.2离散型概率分布137
5.2.1随机变量137
5.2.2离散型随机变量的概率分布138
5.2.3离散型随机变量的数学期望和方差140
5.2.4几种常用的离散型概率分布141
5.3连续型概率分布151
5.3.1概率密度函数151
5.3.2正态分布152
5.3.3其他连续型概率分布166
思考与练习170
人物传记——James BernoulliCarl Friedrich Gauss173
第6章抽样与抽样分布176
统计应用：“抓阄”征兵计划176
6.1概率抽样方法177
6.1.1简单随机抽样177
6.1.2分层抽样179
6.1.3系统抽样180
6.1.4整群抽样180
6.23种不同性质的分布181
6.2.1总体分布181
6.2.2样本分布182
6.2.3抽样分布182
6.3一个总体参数推断时样本统计量的抽样分布183
6.3.1样本均值的抽样分布183
6.3.2样本比例的抽样分布189
6.3.3样本方差的抽样分布190
6.4两个总体参数推断时样本统计量的抽样分布194
6.4.1两个样本均值之差的抽样分布194
6.4.2两个样本比例之差的抽样分布195
6.4.3两个样本方差比的抽样分布195
思考与练习198
人物传记——William Sealy Gosset201
第7章参数估计203
统计应用：一次失败的民意调查203
7.1参数估计的一般问题204
7.1.1估计量与估计值204
7.1.2点估计与区间估计205
7.1.3评价估计量的标准209
7.2一个总体参数的区间估计211
7.2.1总体均值的区间估计211
7.2.2总体比例的区间估计217
7.2.3总体方差的区间估计219
7.2.4正态总体未来观测值的预测区间估计220
7.3两个总体参数的区间估计222
7.3.1两个总体均值之差的区间估计222
7.3.2两个总体比例之差的区间估计228
7.3.3两个总方差比的区间估计229
7.4样本容量的确定234
7.4.1估计总体均值时样本容量的确定234
7.4.2估计总体比例时样本容量的确定235
7.4.3估计两个总体均值之差时样本容量的确定236
7.4.4估计两个总体比例之差时样本容量的确定237
思考与练习237
人物传记——Jerzy Neyman244
第8章假设检验246
统计应用：药物筛选中的假设检验246
8.1假设检验的基本问题248
8.1.1假设的陈述248
8.1.2两类错误与显著性水平252
8.1.3检验统计量与拒绝域255
8.1.4利用P值进行决策257
8.1.5统计显著性与实际显著性261
8.2一个总体参数的检验264
8.2.1总体均值的检验264
8.2.2总体比例的检验272
8.2.3总体方差的检验275
8.3两个总体参数的检验278
8.3.1两个总体均值之差的检验278
8.3.2两个总体比例之差的检验290
8.3.3两个总体方差比的检验293
思考与练习297
人物传记——Egon Sharpe Pearson304
第9章方差分析与试验设计306
统计应用：SARS病毒灭活疫苗临床试验306
9.1方差分析引论308
9.1.1方差分析及其有关术语308
9.1.2方差分析的基本思想和原理310
9.1.3方差分析中的基本假定313
9.1.4问题的一般提法315
9.2单因素方差分析316
9.2.1数据结构316
9.2.2分析步骤317
9.2.3关系强度的测量324
9.2.4方差分析中的多重比较325
9.3双因素方差分析327
9.3.1双因素方差分析及其类型327
9.3.2无交互作用的双因素方差分析328
9.3.3有交互作用的双因素方差分析334
9.4试验设计初步338
9.4.1完全随机化设计338
9.4.2随机化区组设计339
9.4.3因子设计341
思考与练习342
人物传记——Ronald Aylmer Fisher348
第10章一元线性回归351
统计应用：回归分析在投资风险中的应用351
10.1变量间关系的度量353
10.1.1变量间的关系353
10.1.2相关关系的描述与测度354
10.1.3相关关系的显著性检验359
10.2一元线性回归361
10.2.1一元线性回归模型362
10.2.2参数的最小二乘估计365
10.2.3回归直线的拟合优度370
10.2.4显著性检验374
10.2.5回归分析结果的评价378
10.3利用回归方程进行估计和预测379
10.3.1点估计379
10.3.2区间估计380
10.4残差分析384
10.4.1用残差证实模型的假定384
10.4.2用残差检测异常值和有影响的观测值388
思考与练习390
人物传记——Francis Galton397
第11章多元线性回归400
统计应用：预测大学足球比赛的获胜得分差额400
11.1多元线性回归模型401
11.1.1多元回归模型与回归方程402
11.1.2估计的多元回归方程403
11.1.3参数的最小二乘估计403
11.2回归方程的拟合优度406
11.2.1多重判定系数406
11.2.2估计标准误差407
11.3显著性检验408
11.3.1线性关系检验408
11.3.2回归系数检验和推断409
11.4多重共线性411
11.4.1多重共线性及其所产生的问题411
11.4.2多重共线性的判别412
11.4.3多重共线性问题的处理413
11.5利用回归方程进行估计和预测415
11.6变量选择与逐步回归416
11.6.1变量选择过程416
11.6.2向前选择417
11.6.3向后剔除418
11.6.4逐步回归418
11.7虚拟自变量的回归420
11.7.1含有一个虚拟自变量的回归420
11.7.2用虚拟自变量回归解决方差分析问题426
11.8非线性回归429
11.8.1双曲线430
11.8.2幂函数曲线430
11.8.3对数曲线430
思考与练习433
人物传记——George Waddell Snedecor440
第12章时间序列分析和预测441
统计应用：平均增长率的计算争议441
12.1时间序列及其分解443
12.2时间序列的描述性分析446
12.2.1图形描述446
12.2.2增长率分析447
12.3时间序列预测的程序451
12.3.1确定时间序列的成分451
12.3.2选择预测方法454
12.3.3预测方法的评估455
12.4平稳序列的预测457
12.4.1简单平均法457
12.4.2移动平均法458
12.4.3指数平滑法460
12.5趋势型序列的预测463
12.5.1线性趋势预测463
12.5.2非线性趋势预测465
12.6季节型序列的预测475
12.7复合型序列的分解预测479
12.7.1确定并分离季节成分479
12.7.2建立预测模型并进行预测483
12.7.3计算最后的预测值484
12.8周期性分析485
思考与练习487
人物传记——Abraham Wald494
第13章指数496
统计应用：报道价格指数496
13.1引言497
13.2加权指数498
13.2.1加权综合指数498
13.2.2加权平均指数500
13.2.3价值指数与指数体系502
13.3几种常用的价格指数503
13.3.1零售价格指数503
13.3.2消费者价格指数504
13.3.3生产价格指数506
13.3.4股票价格指数507
13.4多指标综合评价指数508
13.4.1多指标综合评价指数的构建508
13.4.2几种常用的综合评价指数510
思考与练习513
人物传记——Karl Pearson515
附录1各章练习题答案518
附录2常用统计表543
表1标准正态曲线下的面积543
表2t统计量的临界值545
表3χ2统计量的临界值546
表4F统计量的临界值548
参考文献556
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基本信息
书名：统计学
套系名称：面向“十二五”高等院校应用型人才培养规划教材
适用专业：经济学专业
书号：978-7-113-13015-2　
版次：1-1　
开本：16开　
页码：300页
作者：王丽萍
出版时间：2011.7
定价：35 元[1]
出版社：中国铁道出版社
内容简介
本书是经济学类、管理学类本科各专业核心课程的必备教材。本书从我国高等院校统计学教学的实际情况出发，充分借鉴其他教材的优点，本着注重基础强调应用性、实用性的原则，精选教学内容，避免烦琐的数学推导和证明，系统地介绍了统计学的基本理论和基本方法。本书选择的例题、案例都紧密结合经济管理类各专业的特点，每章都配有与课程内容相统一的思考题与练习题。
本书可供高等院校经济学类、管理学类各专业使用，也适合自学使用。
图书目录
第1章 绪论
第2章 统计调查和统计整理
第3章 总量指标和相对指标
第4章 平均指标与变异指标
第5章 时间序列
第6章 统计指数
第7章 抽样与抽样估计
第8章 假设检验
第9章 方差分析
第10章 相关分析与回归分析
第11章 国民经济核算体系
第12章 统计分析与统计报告