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| 內容簡介： |
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本书是关于统计学基本理论和方法的教材，强调重思想、重应用，按照先描述统计、后推断统计的思路编写。第1章概括性地介绍了统计学的形成及基本概念；第2～5章属于描述统计学的基本理论和方法；第6～9章属于推断统计学的基本理论和方法；第9章相关与回归分析，是计量经济学课程的起点。本书可作为经济类和管理类非统计专业本科生的统计学课程教材，也可作为统计学专业的统计学入门教材，还可作为广大经济管理人员学习统计学的参考书。
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| 關於作者： |
作者简介向蓉美西南财经大学统计学院教授，博士生导师，四川省教学名师。统计学国家精品课程、统计学国家精品资源共享课程、四川省统计学教学团队负责人。中国投入产出学会常务理事、中国国民经济核算研究会理事、成都市统计学会常务理事。1990～1991年作为访问学者到美国交流，2004年受德国学术交流中心（DAAD）资助赴德国研究访问3个月。先后主持完成3项国家社科基金项目、9项省部级课题，获6项省部级优秀研究成果奖、科技进步奖和优秀教学成果奖，教育部、团中央等第十届挑战杯全国大学生科技作品竞赛优秀指导教师，曾获西南财经大学优秀教师一等奖。主要研究领域为经济统计。出版专著3部，主编和独立编写研究生、本科生教材十余部，其中主编的《统计学导论》被评为十二五国家规划教材。
王青华西南财经大学统计学院副教授，硕士生导师，主要讲授课程有统计学、金融统计分析和宏观经济统计分析等。主编的《统计学导论》被评为十二五*规划教材，主编及参编教材十余部，发表学术论文十多篇，参加多项*和省部级课题研究，曾荣获四川省教学成果二等奖、四川省第十三次哲学社会科学优秀成果二等奖及国家统计局优秀科研成果二等奖。作者简介向蓉美西南财经大学统计学院教授，博士生导师，四川省教学名师。统计学国家精品课程、统计学国家精品资源共享课程、四川省统计学教学团队负责人。中国投入产出学会常务理事、中国国民经济核算研究会理事、成都市统计学会常务理事。1990～1991年作为访问学者到美国交流，2004年受德国学术交流中心（DAAD）资助赴德国研究访问3个月。先后主持完成3项国家社科基金项目、9项省部级课题，获6项省部级优秀研究成果奖、科技进步奖和优秀教学成果奖，教育部、团中央等第十届挑战杯全国大学生科技作品竞赛优秀指导教师，曾获西南财经大学优秀教师一等奖。主要研究领域为经济统计。出版专著3部，主编和独立编写研究生、本科生教材十余部，其中主编的《统计学导论》被评为十二五国家规划教材。
王青华西南财经大学统计学院副教授，硕士生导师，主要讲授课程有统计学、金融统计分析和宏观经济统计分析等。主编的《统计学导论》被评为十二五*规划教材，主编及参编教材十余部，发表学术论文十多篇，参加多项*和省部级课题研究，曾荣获四川省教学成果二等奖、四川省第十三次哲学社会科学优秀成果二等奖及国家统计局优秀科研成果二等奖。
马 丹女，统计学博士，西南财经大学统计学院经济统计系教授，博士生导师。西南财经大学经济统计系主任，*精品课程统计学主讲教师。第十一批四川省科学和技术带头人后备人选，四川省统计学会理事、成都市统计学会理事、南方工业统计研究会常务理事。从事经济、金融、统计领域研究工作，在本专业重要学术期刊发表学术论文40余篇，累计逾50万字。参加完成国家社科基金等*、省部级课题十余项。主持国家社会科学基金、教育部人文社会科学基金等课题。先后多次获得各级学术嘉奖，获得全国百篇优秀博士论文提名奖、全国统计科研成果奖优秀博士论文二等奖、全国统计科研成果奖优秀教材类一等奖、四川省教学成果奖一等奖等。
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| 目錄：
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目录
作者简介
第2版前言
第1版前言
第1章总论
引例
11为什么要学习统计学
12什么是统计
13统计学中的基本术语
14用Excel进行统计分析
本章小结
思考与练习题
第2章统计数据的收集、整理与显示
引例
21统计数据的收集
22统计数据的整理
23统计数据的图表显示
本章小结
思考与练习题
第3章数据特征的描述
引例
31总量指标和相对指标
32数据集中趋势的描述：平均指标
33数据离中趋势的描述：变异指标
34数据分布形态的描述：偏度和峰度
35利用统计软件计算相关指标和绘制统计图
本章小结
思考与练习题
第4章时间序列分析
引例
41时间序列概述
42时间序列的水平分析
43时间序列的速度分析
44时间序列的构成因素分析
本章小结
思考与练习题
第5章统计指数与综合评价
引例
51统计指数的概念、作用和分类
52总指数的计算
53指数体系与因素分析
54综合评价
本章小结
思考与练习题
第6章统计量与抽样分布
引例
61总体分布及其样本特性
62总体参数与样本统计量
63抽样分布及抽样分布定理
本章小结
思考与练习题
第7章参数估计
引例
71抽样估计的基本问题
72点估计
73简单随机抽样的区间估计
74其他抽样组织方式的抽样误差
本章小结
思考与练习题
第8章假设检验与方差分析
引例
81假设检验的一般问题
82单个总体参数的假设检验
*83两个总体参数的假设检验
84多个总体均值的检验：单因素方差分析
本章小结
思考与练习题
第9章相关与回归分析
引例
91相关与回归分析概述
92一元线性相关分析
93一元线性回归分析
*94多元线性回归分析
本章小结
思考与练习题
附录A常用统计附表
部分参考答案
参考文献
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| 內容試閱：
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第2版前言统计学作为经济类和管理类专业的必修课，也一直是西南财经大学的大学科基础课，经过多年的建设，西南财经大学的统计学先后被评为四川省精品课程、国家精品课程、国家精品资源共享课程。该课程的教材体系、教学内容、教学资源日趋成熟完善。2015年，党的十八届五中全会公报提出要实施国家大数据战略，大数据时代的到来，让数据即资产已经成为新的全球发展趋势。在数字浪潮中，统计学无疑将扮演更加重要的角色，统计学教学也面临新环境和新问题，统计学课程教材的适时更新与不断完善势在必行。
本书是在2013年机械工业出版社出版的《统计学》一书的基础上修订而成的。《统计学》第1版自出版发行以来受到了广大读者的欢迎，先后多次重印，被许多高等院校作为教材或主要参考书。本次修订在保留了原书的基本框架和内容体系的基础上，对各章体例进行了调整，将课后习题单独整理为配套练习册《统计学学习指导及能力提升训练》，便于教师讲授和学生完成练习。此外，我们适时更新了教材数据和案例，将最新的统计数据引入教材，在教学资料等内容的时效性方面进行了更新和充实。
全书共9章，第1～5章主要涉及描述统计基本概念和方法；第6～9章主要介绍数理统计基本概念和方法。第1章总论论述了统计学的基本概念、特点及历史发展等。第2章主要介绍统计数据的收集、数据整理和展示。第3章介绍数据集中趋势、离中趋势以及分布形态。第4章讲授确定性时间序列分析的基本方法。第5章讲授统计指数理论综合评价。第6章介绍三大抽样分布及抽样分布定理。第7章介绍抽样估计方法和主要的抽样组织方式。第8章讲述假设检验和方差分析的基本理论和方法。第9章讨论了相关与回归分析的基本问题。再版教材由各章原作者进行修订，向蓉美、王青华和马丹三位主编进行统稿。
在本书第2版的修订编写过程中，我们参阅了国内外专家、学者的著作，也参考了同行的相关教材，在此对他们表示崇高的敬意和衷心的感谢！机械出版社的领导及编辑对本书的修订出版付出了辛勤的劳动，也一并表示诚挚的谢意！由于作者水平有限，加上时间仓促，书中错漏和不妥之处在所难免，恳请专家、同行和读者批评指正。
编者2017年3月于西南财经大学第1版前言统计的力量是如此强大、无处不在，哪里有数据，哪里就有统计，统计是现代人谋生的手段，因为我们正处于信息化的时代，数字化信息随处可见，所以国家教育部把统计学列为经济类、管理类大学生的专业（核心）基础课。
统计学的内容十分丰富。本书是一本关于统计学基本理论和方法的教材，适用于经济类和管理类非统计专业本科学生，也可以作为统计学专业的统计学入门教材，还可以作为广大经济管理人员学习统计学的参考书。
本书强调重思想、重应用，按照先描述统计、后推断统计的思路编写。只有对样本进行了描述，才能对总体进行推断，描述统计是推断统计的基础。本书第2～5章属于描述统计学的基本理论和方法，第6～9章属于推断统计学的基本理论和方法。教材最后一章相关与回归分析，是计量经济学课程的起点。这样的安排符合知识点的逻辑关系，便于课程之间的合理衔接和教学。
本书把统计知识的学习与计算机软件的运用有机结合，采用Microsoft Excel作为数据处理软件。Excel是最普及的数据处理和分析软件，非常便于统计计算和统计制图。在本书各章中，结合实例介绍其应用。少数Excel不能直接处理的计算，我们将简单介绍如何用SPSS处理，如单个总体的假设检验、等级相关系数的计算。
为了帮助大家更好地学习、理解和应用所讲知识，每章后面配有本章小结、基本知识梳理以及灵活多样的练习题。
根据学生对象不同或课时安排不同，标记有*的内容可以选择讲授。
2007年西南财经大学的统计学学科被评为国家级重点学科，统计学课程被评为国家级精品课程，2012年统计学课程被推荐为国家精品资源共享课。不断提高《统计学》教材的质量，是我们建设重点学科和统计学精品课程最重要的内容之一。本书由西南财经大学统计学院几位长期从事统计学教学的教授和副教授共同编写而成。作者和具体分工如下：向蓉美第1章和第4章，苏远琳第2章，黎春第3章，雷敏第5章，夏怡凡第6章，马丹第7章，王青华第8章和第9章。由向蓉美、王青华和马丹对全书进行总体设计和修改、总撰。谢小燕教授参加了教材总体设计的讨论，提出了很好的建议。
随着社会经济的不断发展和统计理论的不断完善，我们将适时根据其发展变化情况修订本书，也恳请使用本书的读者将建议和意见及时反馈给我们，对此我们表示衷心的感谢。
作者2013年2月于西南财经大学
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