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统计学——基于SPSS(第二版)(21世纪统计学系列教材)

作  者:贾俊平

出版时间:2016-08-01 字  数:374 千字
书  号:231754 ISBN:978-7-300-23175-4
开  本:16 包  装:平
印  次:2-3 译 者:

定价:¥36.00

教 学 资 源

开放资源(免费下载):
  • 热门资源统计学基于SPSS例题和习题数据.rar
  • 内容简介

    第二版在保留第一版内容框架的基础上,增加了一些新内容,并对个别地方做了修订。主要变化如下:第1章 “数据与统计学”的最后增加“本书图解:统计方法分类与本书框架”,展示了本书的结构和各章 的逻辑关系。其余各章 均增加了“本章 图解”,介绍本章 的内容结构及逻辑关系。第2章 “数据的描述性分析:图表展示”中,箱线图的部分重新进行了编写,详细介绍了箱线图的绘制步骤及其解读,并重新绘制了箱线图的示意图。第4章 “随机变量的概率分布”中增加了正态分布和标准正态分布的概率密度函数,4.3节增加了中心极限定理的模拟图示。第8章 “方差分析”删除了8.1.3小节“方差分析的基本假定”,8.2.3小节“多重比较”重新编写,增加了多重比较的HSD方法,增加了8.4节,介绍方差分析的假定及其检验方法,包括方差齐性检验的图示方法和检验方法,如Levene方差齐性检验等。第10章 “多元线性回归”中增加了对标准化回归系数的解释。

    作者简介

    贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向:统计方法在经济各领域的应用,统计教学方式和方法。主要著作有:《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号,2003年荣获宝钢优秀教师奖等。

    章节目录

    第1章 数据与统计学
    问题与思考:怎样理解统计结论?
    1.1 统计学及其应用
    1.1.1 什么是统计学
    1.1.2 统计学的应用
    1.2 数据及其来源
    1.2.1 变量与数据
    1.2.2 数据的来源
    1.3 统计学与统计软件
    本书图解:统计方法分类与本书框架
    主要术语
    思考与练习

    第2章 数据的描述性分析:图表展示
    问题与思考:怎样用图表看数据?
    2.1 类别数据的图表展示
    2.1.1 用频数分布表观察类别数据
    2.1.2 用图形展示类别数据
    2.2 数值数据的图表展示
    2.2.1 用频数分布表观察数据分布
    2.2.2 用图形展示数值数据
    2.3 使用图表的注意事项
    本章 图解:数据类型与图表展示方法
    主要术语
    思考与练习

    第3章 数据的描述性分析:概括性度量
    问题与思考:怎样分析学生的考试成绩?
    3.1 水平的描述
    3.1.1 平均数
    3.1.2 中位数和分位数
    3.1.3 水平代表值的选择
    3.2 差异的描述
    3.2.1 极差和四分位差
    3.2.2 方差和标准差
    3.2.3 变异系数
    3.2.4 标准得分
    3.3 分布形状的描述
    3.4 数据的综合描述
    本章 图解:数据分布特征与描述统计量
    主要术语
    思考与练习

    第4章 随机变量的概率分布
    问题与思考:彩票中奖的概率有多大?
    4.1 什么是概率
    4.2 随机变量的概率分布
    4.2.1 随机变量及其概括性度量
    4.2.2 随机变量的概率分布的类型
    4.2.3 其他几个重要的统计分布
    4.3 样本统计量的概率分布
    4.3.1 统计量及其分布
    4.3.2 样本均值的分布
    4.3.3 其他统计量的分布
    4.3.4 统计量的标准误差
    本章 图解:随机变量的概率分布
    主要术语
    思考与练习

    第5章 参数估计
    问题与思考:科学家做出重大贡献的最佳年龄是多少?
    5.1 参数估计的基本原理
    5.1.1 点估计与区间估计
    5.1.2 评价估计量的标准
    5.2 总体均值的区间估计
    5.2.1 一个总体均值的估计
    5.2.2 两个总体均值之差的估计
    5.3 总体比例的区间估计
    5.3.1 一个总体比例的估计
    5.3.2 两个总体比例之差的估计
    5.4 总体方差的区间估计
    5.4.1 一个总体方差的估计
    5.4.2 两个总体方差比的估计
    5.5 样本量的确定
    5.5.1 估计总体均值时样本量的确定
    5.5.2 估计总体比例时样本量的确定
    本章 图解:参数估计使用的分布
    主要术语
    思考与练习

    第6章 假设检验
    问题与思考:你相信饮用水瓶子标签上的说法吗?
    6.1 假设检验的基本原理
    6.1.1 怎样提出假设
    6.1.2 怎样做出决策
    6.1.3 怎样表述决策结果
    6.2 总体均值的检验
    6.2.1 一个总体均值的检验
    6.2.2 两个总体均值之差的检验
    6.3 总体比例的检验
    6.3.1 一个总体比例的检验
    6.3.2 两个总体比例之差的检验
    6.4 总体方差的检验
    6.4.1 一个总体方差的检验
    6.4.2 两个总体方差比的检验
    本章 图解:假设检验使用的分布
    主要术语
    思考与练习

    第7章 类别变量分析
    问题与思考:网购满意度与地区有关系吗?
    7.1 一个类别变量的拟合优度检验
    7.1.1 期望频数相等
    7.1.2 期望频数不等
    7.2 两个类别变量的独立性检验
    7.2.1 列联表与χ2独立性检验
    7.2.2 应用χ2检验的注意事项
    7.3 两个类别变量的相关性度量
    7.3.1 φ系数和Cramers V系数
    7.3.2 列联系数
    本章 图解:类别变量分析方法
    主要术语
    思考与练习

    第8章 方差分析
    问题与思考:超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗?
    8.1 方差分析的基本原理
    8.1.1 什么是方差分析
    8.1.2 误差分解
    8.2 单因子方差分析
    8.2.1 数学模型
    8.2.2 效应检验
    8.2.3 多重比较
    8.3 双因子方差分析
    8.3.1 数学模型
    8.3.2 主效应分析
    8.3.3 交互效应分析
    8.4 方差分析的假定及其检验
    8.4.1 正态性检验
    8.4.2 方差齐性检验
    本章 图解:方差分析过程
    主要术语
    思考与练习

    第9章 一元线性回归
    问题与思考:GDP与消费水平有关系吗?
    9.1 变量间的关系
    9.1.1 确定变量之间的关系
    9.1.2 相关关系的描述
    9.1.3 关系强度的度量
    9.2 一元线性回归模型的估计和检验
    9.2.1 一元线性回归模型
    9.2.2 参数的最小二乘估计
    9.2.3 模型的拟合优度
    9.2.4 模型的显著性检验
    9.3 利用回归方程进行预测
    9.3.1 平均值的置信区间
    9.3.2 个别值的预测区间
    9.4 用残差检验模型的假定
    9.4.1 检验方差齐性
    9.4.2 检验正态性
    本章 图解:一元线性回归的建模过程
    主要术语
    思考与练习

    第10章 多元线性回归
    问题与思考:不良贷款受哪些因素影响?
    10.1 多元线性回归模型
    10.1.1 回归模型与回归方程
    10.1.2 参数的最小二乘估计
    10.2 拟合优度和显著性检验
    10.2.1 模型的拟合优度
    10.2.2 模型的显著性检验
    10.3 多重共线性及其处理
    10.3.1 多重共线性及其识别
    10.3.2 变量选择与逐步回归
    10.4 利用回归方程进行预测
    10.5 哑变量回归
    10.5.1 在模型中引入哑变量
    10.5.2 含有一个哑变量的回归
    本章 图解:多元线性回归的建模过程
    主要术语
    思考与练习

    第11章 时间序列预测
    问题与思考:如何预测社会消费品零售总额?
    11.1 时间序列的成分和预测方法
    11.1.1 时间序列的成分
    11.1.2 预测方法的选择与评估
    11.2 平稳序列的预测
    11.3 趋势序列的预测
    11.3.1 线性趋势预测
    11.3.2 非线性趋势预测
    11.4 多成分序列的预测
    11.4.1 Winter指数平滑预测
    11.4.2 分解预测
    本章 图解:时间序列预测的程序和方法
    主要术语
    思考与练习

    附录SPSS操作提示

    参考文献

    精彩片断

    在大数据时代,每天都会产生大量的数据,这些数据需要处理和分析。作为数据分析方法的统计学自然会受到越来越多的人关注,也会越来越广泛地应用于各个领域。难以想象,不使用计算机或统计软件如何处理和分析这些海量数据。

    多数人都把统计学当作一门难学的课程来看待,原因之一就是对统计计算望而生畏,对复杂的统计公式望而却步。如果能从繁杂但属于简单劳动的计算中解脱出来,把它交给统计软件来完成,把统计计算统统“秒杀”,从而拿出更多的精力去理解统计方法的思想和原理,就会发现统计学不仅不像想象的那么难学,而且是一门非常有趣、非常有用的科学。

    SPSS是最早引入国内的优秀统计分析软件之一,以其视窗操作、易于使用和输出结果直观易懂等特点,被多数人广泛使用。目前,SPSS已有汉化版本,虽然汉化版本中许多术语和表述有不当之处,但还是会方便更多人使用。

    本书是一本基于SPSS实现全部计算的统计学教材,书中例题的解答给出了SPSS的详细操作步骤。每章 均以一个实际问题引入该章 要介绍的内容。在写法上完全立足于统计应用,避免统计公式的推导,力求通俗易懂。

    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使用,也可作为其他文科专业及部分理、工、农、林、医、药专业的教材或参考书使用,对广大实际工作者也极具参考价值。由于作者水平有限,错误难免,希望读者在使用中对本书的不足之处多提宝贵意见,以便进一步修改和完善。

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