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內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《統(tǒng)計(jì)學(xué)（第2版）》結(jié)合了作者多年的教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和國(guó)外優(yōu)秀統(tǒng)計(jì)學(xué)教材的成果，在內(nèi)容上包括描述統(tǒng)計(jì)方法、推斷統(tǒng)計(jì)方法以及工商管理中常用的一些統(tǒng)計(jì)方法；在寫法上與計(jì)算機(jī)緊密結(jié)合，大部分統(tǒng)計(jì)方法都給出了Excel的計(jì)算過程和結(jié)果，并在書后配有教學(xué)和學(xué)習(xí)輔助光盤，方便教師授課和學(xué)生自學(xué)。
　　《統(tǒng)計(jì)學(xué)（第2版）》可作為高等院校經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)本科生統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的教材，也可作為MBA的教材或參考書，對(duì)廣大實(shí)際工作者也極具參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:第1章 導(dǎo)論
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：質(zhì)量管理中的6
1．1 統(tǒng)計(jì)及其應(yīng)用領(lǐng)域
1．1．1 什么是統(tǒng)計(jì)學(xué)
1．1．2 統(tǒng)計(jì)的應(yīng)用領(lǐng)域
1．1．3 歷史上著名的統(tǒng)計(jì)學(xué)家
1．2 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類型
1．2．1 分類數(shù)據(jù)、順序數(shù)據(jù)、數(shù)值型數(shù)據(jù)
1．2．2 觀測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
1．2．3 截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)
1．3 統(tǒng)計(jì)中的幾個(gè)基本概念
1．3．1 總體和樣本
1．3．2 參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量
1．3．3 變量
思考與練習(xí)
人物傳記-AdolpheQuetelet

第2章 數(shù)據(jù)收集
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：北京市2005年1%人口抽樣調(diào)查
2．1 數(shù)據(jù)來(lái)源
2．1．1 數(shù)據(jù)的間接來(lái)源
2．1．2 數(shù)據(jù)的直接來(lái)源
2．2 調(diào)查設(shè)計(jì)
2．2．1 調(diào)查方案的結(jié)構(gòu)
2．2．2 調(diào)查問卷設(shè)計(jì)一
2．3 數(shù)據(jù)質(zhì)量
2．3．1 數(shù)據(jù)的誤差
2．3．2 數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求
思考與練習(xí)
人物傳記-WilliamG．Cochran

第3章 數(shù)據(jù)的圖表展示
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：把數(shù)據(jù)畫圖之后要用用腦袋！
3．1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
3．1．1 數(shù)據(jù)審核
3．1．2 數(shù)據(jù)篩選
3．1．3 數(shù)據(jù)排序
3．1．4 數(shù)據(jù)透視表
3．2 品質(zhì)數(shù)據(jù)的整理與展示
3．2．1 分類數(shù)據(jù)的整理與圖示
3．2．2 順序數(shù)據(jù)的整理與圖示
3．3 數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與展示
3．3．1 數(shù)據(jù)分組
3．3．2 數(shù)值型數(shù)據(jù)的圖示
3．4 合理使用圖表
3．4．1 鑒別圖形優(yōu)劣的準(zhǔn)則
3．4．2 統(tǒng)計(jì)表的設(shè)計(jì)
思考與練習(xí)
人物傳記-JohnW．Tukey

第4章 數(shù)據(jù)的概括性度量
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：一種測(cè)量的平均數(shù)比單個(gè)的測(cè)量更可靠
4．1 集中趨勢(shì)的度量
4．1．1 分類數(shù)據(jù)：眾數(shù)
4．1．2 順序數(shù)據(jù)：中位數(shù)和分位數(shù)
4．1．3 數(shù)值型數(shù)據(jù)：平均數(shù)
4．1．4 眾數(shù)、中位數(shù)和平均數(shù)的比較
4．2 離散程度的度量
4．2．1 分類數(shù)據(jù)：異眾比率
4．2．2 順序數(shù)據(jù)：四分位差
4．2．3 數(shù)值型數(shù)據(jù)：方差和標(biāo)準(zhǔn)差
4．2．4 相對(duì)離散程度：離散系數(shù)
4．3 偏態(tài)與峰態(tài)的度量
4．3．1 偏態(tài)及其測(cè)度
4．3．2 峰態(tài)及其測(cè)度
思考與練習(xí)
人物傳記-PafnutyLvovichChebyshev

第5章 概率與概率分布
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：買彩不是“押寶”
5．1 事件及其概率
5．1．1 試驗(yàn)、事件和樣本空間
5．1．2 事件的概率
5．1．3 概率的性質(zhì)和運(yùn)算法則
5．1．4 條件概率與事件的獨(dú)立性
5．1．5 全概率公式與逆概率公式
5．2 離散型概率分布
5．2．1 隨機(jī)變量
5．2．2 離散型隨機(jī)變量的概率分布
5．2．3 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差
5．2．4 幾種常用的離散型概率分布
5．3 連續(xù)型概率分布
5．3．1 概率密度函數(shù)
5．3．2 正態(tài)分布
5．3．3 其他連續(xù)型概率分布
思考與練習(xí)
人物傳記-JamesBernoulliCarlFriedrichGauss

第6章 抽樣與抽樣分布
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：“抓鬮”征兵計(jì)劃
6．1 概率抽樣方法“
6．1．1 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
6．1．2 分層抽樣
6．1．3 系統(tǒng)抽樣
6．1．4 整群抽樣
6．2 3種不同性質(zhì)的分布
6．2．1 總體分布
6．2．2 樣本分布
6．2．3 抽樣分布
6．3 一個(gè)總體參數(shù)推斷時(shí)樣本統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布
6．3．1 樣本均值的抽樣分布
6．3．2 樣本比例的抽樣分布
6．3．3 樣本方差的抽樣分布
6．4 兩個(gè)總體參數(shù)推斷時(shí)樣本統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布
6．4．1 兩個(gè)樣本均值之差的抽樣分布
6．4．2 兩個(gè)樣本比例之差的抽樣分布
6．4．3 兩個(gè)樣本方差比的抽樣分布
思考與練習(xí)
人物傳記——WilliamSealyGosset

第7章 參數(shù)估計(jì)
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：一次失敗的民意調(diào)查
7．1 參數(shù)估計(jì)的一般問題
7．1．1 估計(jì)量與估計(jì)值
7．1．2 點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)
7．1．3 評(píng)價(jià)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)
7．2 一個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
7．2．1 總體均值的區(qū)間估計(jì)
7．2．2 總體比例的區(qū)間估計(jì)
7．2．3 總體方差的區(qū)間估計(jì)
7．2．4 正態(tài)總體未來(lái)觀測(cè)值的預(yù)測(cè)區(qū)間估計(jì)
7．3 兩個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
7．3．1 兩個(gè)總體均值之差的區(qū)間估計(jì)
7．3．2 兩個(gè)總體比例之差的區(qū)間估計(jì)
7．3．3 兩個(gè)總方差比的區(qū)間估計(jì)
7．4 樣本容量的確定
7．4．1 估計(jì)總體均值時(shí)樣本容量的確定
7．4．2 估計(jì)總體比例時(shí)樣本容量的確定
7．4．3 估計(jì)兩個(gè)總體均值之差時(shí)樣本容量的確定
7．4．4 估計(jì)兩個(gè)總體比例之差時(shí)樣本容量的確定
思考與練習(xí)
人物傳記-JerzyNeyman

第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：藥物篩選中的假設(shè)檢驗(yàn)
8．1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本問題
8．1．1 假設(shè)的陳述
8．1．2 兩類錯(cuò)誤與顯著性水平
8．1．3 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與拒絕域
8．1．4 利用P值進(jìn)行決策
8．1．5 統(tǒng)計(jì)顯著性與實(shí)際顯著性
8．2 一個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)
8．2．1 總體均值的檢驗(yàn)
8．2．2 總體比例的檢驗(yàn)
8．2．3 總體方差的檢驗(yàn)
8．3 兩個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)
8．3．1 兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
8．3．2 兩個(gè)總體比例之差的檢驗(yàn)
8．3．3 兩個(gè)總體方差比的檢驗(yàn)
思考與練習(xí)
人物傳記-EgonSharpePearson

第9章 方差分析與試驗(yàn)設(shè)計(jì)
統(tǒng)計(jì)應(yīng)用：SARS病毒滅活疫苗臨床試驗(yàn)
9．1 方差分析引論
9．1．1 方差分析及其有關(guān)術(shù)語(yǔ)
9．1．2 方差分析的基本思想和原理
9．1．3 方差分析中的基本假定
9．1．4 問題的一般提法
9．2 單因素方差分析
9．2．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9．2．2 分析步驟
9．2．3 關(guān)系強(qiáng)度的測(cè)量
9．2．4 方差分析中的多重比較
9．3 雙因素方差分析
9．3．1 雙因素方差分析及其類型
9．3．2 無(wú)交互作用的雙因素方差分析
9．3．3 有交互作用的雙因素方差分析
9．4 試驗(yàn)設(shè)計(jì)初步
9．4．1 完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)
9．4．2 隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)
9．4．3 因子設(shè)計(jì)
思考與練習(xí)
人物傳記-RonaldAylmerFisher
……

第10章 一元線性回歸
第11章 多元線性回歸
第12章 時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)
第13章 指數(shù)

附錄1 各章練習(xí)題答案
附錄2 常用統(tǒng)計(jì)表

參考文獻(xiàn)