管理统计学

第1章 绪论

1.1 统计学的性质

1.2 统计学在管理中的应用

1.3 统计学方法的分类

1.3.1 描述统计学

1.3.2 推断统计学

1.4 统计学的基本概念

1.4.1 总体

1.4.2 样本

1.4.3 总体参数和统计量

1.5 统计学的发展

1.5.1 古典统计学时代

1.5.2 近代统计学时代

1.5.3 现代统计学时代

本章小结

关键术语

习题

第2章 数据收集方法

2.1 统计数据收集的意义

2.2 统计数据的计量与类型

2.2.1 统计数据的计量

2.2.2 统计数据的类型

2.2.3 统计变量

2.3 统计数据的来源

2.3.1 直接来源

2.3.2 间接来源

2.4 统计数据的误差

2.5 统计数据收集过程

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第3章 描述数据的图表方法

3.1 数据描述的意义及分类

3.2 定量数据的图形描述

3.2.1 定量数据整理

3.2.2 单变量定量数据的图形描述

3.2.3 多变量定量数据的图形描述

3.3 定性数据的图表描述

3.3.1 定性数据的整理

3.3.2 单变量定性数据的图形描述

3.3.3 多变量定性数据的图形描述

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第4章 描述统计中的测度

4.1 数据分布的集中趋势测度

4.1.1 数值平均数

4.1.2 位置平均数

4.1.3 中位数与算术平均数的比较

4.2 数据分布的离散趋势测度

4.2.1 极差

4.2.2 四分位差

4.2.3 平均差

4.2.4 方差与标准差

4.2.5 相对位置和相对离散程度的度量

4.3 数据分布的形状测度

4.3.1 分布偏态测度

4.3.2 分布峰态测度

4.4 用excel计算描述统计量

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第5章 概率与概率分布

5.1 概率及其运算

5.2 全概率公式、贝叶斯公式和事件的独立性

5.2.1 全概率公式

5.2.2 贝叶斯公式

5.3 离散型随机变量的概率分布

5.3.1 伯努利分布

5.3.2 二项分布

5.3.3 几何分布

5.3.4 超几何分布

5.3.5 泊松分布

5.3.6 多项分布

5.4 连续型随机变量的概率分布

5.4.1 正态分布

5.4.2 指数分布

5.4.3 均匀分布

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第6章 抽样与抽样分布

6.1 概率抽样方法

6.1.1 简单随机抽样

6.1.2 分层抽样

6.1.3 系统抽样

6.1.4 整群抽样

6.2 由正态分布导出的几个重要分布

6.2.1 x2分布

6.2.2 t分布

6.2.3 f分布

6.3 样本均值的分布与中心极限定理

6.4 样本比例的抽样分布

6.5 样本方差的抽样分布

6.6 两个总体参数推断时的样本统计量的抽样分布

6.6.1 两个样本均值差的抽样分布

6.6.2 两个样本比例差的抽样分布

6.6.3 两个样本方差比的抽样分布

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第7章 参数估计

7.1 参数点估计

7.1.1 矩估计法

7.1.2 极大似然估计法

7.2 点估计的评价准则

7.2.1 无偏性

7.2.2 有效性

7.2.3 一致性

7.3 区间估计的概念和原理

7.3.1 区间估计的基本原理

7.3.2 区间估计的步骤

7.4 总体均值的区间估计

7.4.1 单一总体均值的区间估计(方差已知或大样本)

7.4.2 单一总体均值的区间估计(小样本且方差未知)

7.4.3 两个总体均值之差的区间估计

7.5 总体比例的区间估计

7.5.1 单一总体比例的区间估计

7.5.2 两个总体比例之差的区间估计

7.6 总体方差的区间估计

7.7 样本容量的确定

7.7.1 总体均值区间估计时样本容量的确定

7.7.2 总体比例区间估计时样本容量的确定

7.7.3 两个总体均值之差区间估计时样本容量的确定

7.7.4 两个总体比例之差区间估计时样本容量的确定

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第8章 假设检验

8.1 假设检验的原理

8.1.1 假设检验的基本原理

8.1.2 假设检验的步骤

8.1.3 假设检验中的两类错误

8.1.4 假设检验中的户值

8.2 总体均值的假设检验

8.2.1 σ已知的情况下总体均值的假设检验

8.2.2 σ未知、大样本的情况下总体均值的假设检验

8.2.3 σ未知、小样本的情况下总体均值的假设检验

8.3 总体比例的假设检验

8.3.1 单一总体比例的假设检验

8.3.2 两个总体比例之差的假设检验

8.4 总体方差的假设检验

8.4.1 单一总体方差的假设检验

8.4.2 两个总体方差比的假设检验

8.5 两个总体均值差的假设检验

8.5.1 σ21、σ22已知,或σ21、σ22未知,但大样本的情况

8.5.2 σ21、σ22未知,且小样本的情况

8.5.3 配对样本

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第9章 方差分析

9.1 方差分析的基本思想

9.2 单因素方差分析

9.2.1 单因素方差分析的步骤

9.2.2 单因素方差分析的多重比较

9.3 双因素方差分析

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第10章 x2分布和列联分析

10.1 x2分布与拟合优度检验

10.1.1 x2统计量与x2分布

10.1.2 拟合优度检验

10.2 列联表与两变量独立性检验

10.2.1 列联表

10.2.2 独立性检验

10.3 列联表与多个比例相等的检验

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第11章 相关与回归分析

11.1 变量间的相关关系

11.1.1 变量相关的概念

11.1.2 相关系数

11.1.3 对相关系数的显著性检验

11.1.4 决定系数

11.2 一元线性回归

11.2.1 一元线性回归的概念

11.2.2 参数β0和β1的最小二乘估计

11.2.3 残差分析

11.2.4 回归方程的显著性检验(总体显著性检验)

11.2.5 回归系数的显著性检验

11.2.6 预测标准误差

11.2.? 回归方程在估计和预测中的应用

11.2.8 相关系数、决定系数和预测标准误差三者的关系

11.3 多元线性回归

11.3.1 多元线性回归的概念和方法

11.3.2 对多元回归模型的评估

11.4 可线性化的非线性回归

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第12章 时间序列分析与预测

12.1 时间序列分析概述

12.1.1 时间序列及其分类

12.1.2 时间序列的组成因素与模型

12.2 时间序列平滑与预测

12.2.1 移动平均法

12.2.2 指数平滑法

12.3 有趋势序列的最小二乘法预测模型

12.3.1 线性趋势模型

12.3.2 二次曲线趋势模型

12.3.3 指数趋势模型

12.3.4 使用第一、第二、百分数差异法选择模型

12.4 有趋势序列的自回归预测模型

12.5 季节因素分析

12.5.1 季节因素分析的目的

12.5.2 季节因素分析的方法

12.5.3 季节因素的调整

12.6 循环因子分析

12.6.1 循环波动及其分析目的

12.6.2 循环波动的分析方法

软件应用

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第13章 指数

13.1 指数的概念和分类

13.1.1 指数的概念

13.1.2 指数的分类

13.2 个体指数

13.3 综合指数

13.3.1 不加权综合指数

13.3.2 加权综合指数:拉氏指数和帕氏指数

13.4 平均指数

13.4.1 加权算术平均法编制数量指标指数

13.4.2 加权调和平均法编制质量指标指数

13.5 指数体系

13.5.1 指数体系概念和应用

13.5.2 指数体系的因素分析

13.6 常用价格指数

13.6.1 消费价格指数

13.6.2 零售价格指数

13.6.3 股票价格指数

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第14章 聚类分析

14.1 聚类分析概述

14.2 距离和相似系数

14.2.1 变量测量尺度的类型

14.2.2 样品间亲疏程度的测度

14.3 类间距离计算方法

14.3.1 最短距离连接法

14.3.2 最长距离连接法

14.3.3 类间平均距离连接法

14.3.4 类内平均距离连接法

14.3.5 重心聚类法

14.3.6 离差平方和法

14.3.7 中位数法

14.4 层次聚类分析法

14.4.1 层次聚类分析概述

14.4.2 层次聚类分析具体步骤

14.4.3 用spss进行层次聚类分析基本操作步骤和输出结果分析

14.4.4 spss层次聚类分析操作的其他常用选项

14.5 快速聚类分析

14.5.1 快速聚类分析概述

14.5.2 快速聚类分析具体分析步骤

14.5.3 spss快速聚类分析基本操作步骤和输出结果分析

14.5.4 spss快速聚类分析操作的其他常用选项

14.6 聚类分析的实例分析

14.6.1 背景介绍

14.6.2 操作步骤及结果解析

14.6.3 聚类分析的注意事项

本章小结

关键术语

习题

案例研究

第15章 因子分析

15.1 基本概念

15.1.1 因子分析概述

15.1.2 因子分析模型

15.2 因子分析的基本步骤

15.2.1 判断原始变量是否适合进行因子分析

15.2.2 提取公因子和确定公因子数目

15.2.3 公因子的命名解释

15.2.4 计算因子得分

15.3 spss实现因子分析的操作步骤

15.4 因子分析的实例分析

15.4.1 背景介绍

15.4.2 操作步骤及结果解析

15.4.3 实例分析小结

本章小结

关键术语

习题

案例研究

参考文献

附录 常用统计表

本书是面向高校本科生、研究生以及社会科学和经济学从业人员的统计学教学、应用的教材或参考书，具有较强的理论指导性和实用性。本书以经济管理应用案例为基础，将理论框架蕴涵于现实经济领域之中，将统计学理论与管理实践有机结合，同时精选作者数年来积累的MBA教学案例和实际工作案例，便于读者阅读参考，学以致用。此外，还结合理论和应用，详细阐述了应用软件解决实际问题的方法、程序和技巧，指导读者动手操作。本书既具有系统的统计学知识，又具有超强的实践指导训练，能够很好地满足高校本科生、研究生、MBA学员以及相关从业人员在数量分析方面的需求。本书还附配光盘，包含PPT教学课件，案例、例题与习题的数据文件等，便于教学和自学。