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編輯推薦

　　《統計學（修訂第4版）》適宜作為大學本科、專科財經類各專業統計課教材，也可作為廣大經濟管理人員學習統計專業知識用書。

內容簡介

　　《統計學（修訂第4版）》簡明扼要地介紹應用寫作的基本知識——立意、選材、語言、修改，並具體介紹瞭公文、實務類文書、禮儀文書、電子類文書等應用文件的概念、格式、寫作要求等。《統計學（修訂第4版）》吸收瞭國內外統計科學的最新研究成果，以及其他統計教材的優點，係統地闡述瞭統計的基本理論和方法，並簡明扼要地介紹瞭一些統計方法在實踐中的運用。

內頁插圖

目錄

第一章 總論
第一節 統計學的性質和研究對象
第二節 統計學的方法及理論基礎
第三節 統計學的基本概念
第四節 統計指標的形成及錶現形式
本章小結
思考題與練習題

第二章 數據資料的搜集
第一節 數據的意義及類型
第二節 數據搜集的方式和方法
第三節 調查方案的設計
第四節 調查錶和調查問捲
本章小結
思考題與練習題

第三章 統計分組與次數分布
第一節 統計分組
第二節 次數分布
第三節 統計錶
第四節 用Excel整理和顯示數據
本章小結
思考題與練習題

第四章 集中趨勢和離散程度的測定
第一節 集中趨勢和離散程度
第二節 算術平均數
第三節 調和平均數
第四節 幾何平均數
第五節 中位數和眾數
第六節 標誌變異指標
附錄描述統計的Excel實現
本章小結
思考題與練習題

第五章 概率基礎與抽樣分布
第一節 隨機變量及其概率分布
第二節 離散型隨機變量的概率分布
第三節 連續型隨機變量的概率分布
第四節 抽樣分布與中心極限定理
本章小結
思考題與練習題

第六章 抽樣推斷
第一節 抽樣推斷概述
第二節 抽樣誤差
第三節 總體指標的估計
第四節 假設檢驗
第五節 抽樣組織形式及抽樣方案設計
附錄參數的Excel實現
本章小結
思考題與練習題

第七章 相關與迴歸
第一節 相關分析
第二節 一元綫性迴歸
第三節 多元綫性迴歸
第四節 一元非綫性迴歸
附錄相關與迴歸分析的Excel實現
本章小結
思考題與練習題

第八章 時間數列分析
第一節 時間數列和動態分析指標
第二節 長期趨勢分析
第三節 季節變動和循環變動分析
本章小結
思考題與練習題

第九章 統計指數
第一節 統計指數的概念與分類
第二節 總指數的綜閤形式--綜閤指數
第三節 總指數的平均形式--平均指數
第四節 指數體係及因素分析
第五節 常用經濟指數
本章小結
思考題與練習題

第十章 國民經濟核算基礎
第一節 國民經濟核算體係的概念與作用
第二節 國民經濟核算的基本概念
第三節 我國國民經濟核算體係的基本結構與內容
本章小結
思考題與練習題
練習題參考答案

附錶
附錶1正態分布概率錶
附錶2隨機數字錶
附錶3 F分布臨界值錶（α=0.01）
附錶4 t分布臨界值錶
附錶5檢驗相關係數p=0的臨界值（rα）錶
附錶6標準正態分布錶

精彩書摘

　　以上是從嚴格的意義上說明隨機變量的概念。在實踐中，隨機變量有一個更為常用的意義。簡單地說，隨機變量就是取值事先不能確定的具有隨機性的變量。例如，隨機測量一群孩子的身高，在通常意義下，這群孩子的“身高”就可看作是一個隨機變量。
　　在引進隨機變量後，隨機事件就可用隨機變量的取值錶示，這樣就把對隨機事件及其概率的研究轉化為對隨機變量取值及其概率的研究，便於討論隨機現象的數量規律。
　　按照隨機變量的特性，通常可把隨機變量分為離散型隨機變量和非離散型隨機變量兩類。非離散型隨機變量範圍很廣，情況比較復雜，其中連續型隨機變量是在實際中最重要的和最常遇到的。本書隻研究離散型和連續型隨機變量兩種。
　　若隨機變量X的所有可能取值可以一一列舉，即所有可能取值為有限個或無限可列個，則稱X為離散型隨機變量。例如，在一批産品中“取到次品的個數”、“單位時間內某交換颱收到的呼叫次數”等都是離散型隨機變量。離散型隨機變量可以用隨機變量的概率分布來描述。而形成概率分布有兩個要素：一個是它的所有可能取值；另一個是取這些值的概率。
　　如果隨機變量X的所有可能取值不能逐個列舉齣來，而是某一區間，則稱X為連續型隨機變量。例如，一批電子元件的壽命、實際工作中常遇到的測量誤差、候車時間等都是連續型隨機變量。
　　考慮一群成年男子中任意一個人的體重X，它可以取區間[m，M]內的一切值，其中m為這群成年男子中的最輕體重，M為這群成年男子中的最重體重。當然，X是一個連續型隨機變量。這時考察X取某個值的概率沒有什麼實際意義，人們不會關心一個人體重恰為50公斤的概率為多少這類問題，而是會關心一個人的體重在50～60公斤之間的概率為多少這類問題。因此，在實際工作中，將X的所有可能取值區間[m，M]分成若乾組，即分成若乾個首尾相連的小區間，每個小區間包含左端點，不包含右端點，小區間的長度為組距，研究X在每個小區間上取值的概率。
　　二、隨機變量的概率分布
　　研究一個隨機變量，要知道它所有可能的取值以及取這些值時的概率。對應於所有可能取值的一係列概率，稱為隨機變量的概率分布。我們仍用投擲一顆均勻骰子為例進行說明。在投擲中可能齣現的點數X為1，2，3，4，5，6，每個點數齣現的概率分彆為為一個概率分布。概率分布必須滿足兩個基本條件：
　　（1）概率是非負的，即必須大於或等於0；
　　（2）所有可能取值的概率之和必須等於1（或100％）。
　　概率分布反映瞭隨機變量的數量規律性。上例中，擲一顆均勻的骰子齣現六種點數（1，2，3，4，5，6點）的概率均為1／6。這就是說，六種點數齣現的可能性是相同的，都是1／6。但應正確理解這裏l／6的意義。比如，我們說“齣現3點的概率是1／6”，絕不是意味著每投擲骰子6次就會有l次三點齣現，這句話的意思是在擲骰子很多次時，齣現3點的次數與總次數之比大約是1／6，而且，投擲次數越多，這個次數比例越接近1／6。
　　從投擲骰子的例子中，還可以體會到概率分布與頻率分布的關係。一方麵，它們的性質是不同的。在第三章中講到變量的頻率分布是對客觀現象已發生的情況，即隨機變量已齣現的那些取值的現實分布的概括描述，是一種經驗分布；而概率分布是說明未來可能齣現的不同結果（隨機變量的不同取值）的機會的大小，是一種理論上的分布。但另一方麵，從上述例子中還可看齣，它們又有密切的聯係，即隨著試驗次數（如骰子投擲次數）的增多，頻率將越來越接近概率。因此，頻率可作為概率的估計，頻率分布也可作為歸納概率分布的基礎。
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