店铺推荐
【推荐语】
本书适合作为高等院校统计学专业、经济管理类专业的本科生教材，也可作为理、工、农、医、文等专业的选修课教材，对于初学统计学、了解统计学、理解统计思想等也有较高的参考价值。
【作者】
王小刚，男，博士，副教授，硕士生导师。重量一流本科课程《统计学原理》主持人，国家民委青年教学标兵，北方民族大学教学名师。2013年6月毕业于上海财经大学统计与管理学院统计学专业，获得应用经济学博士学位。研究方向为经济统计、数量经济模型与方法、结构突变理论等。主持完成国家自然科学基金项目1项，主持国家社会科学基金项目1项，主持完成宁夏高等院校科学研究项目1项，发表文章20余篇。主持完成自治区级教研项目1向，校级教研项目4项，完成在线课程建设2门，两次获学校教学优秀奖。主要讲授《统计学原理》《统计调查》《统计建模》《回归分析》《贝叶斯统计》《非参数统计》等课程，指导学生参加全国大学生统计建模大赛获全国三等奖；指导学生参加全国大学生市场调查与分析大赛获全国一等奖1项，全国二等奖3项，全国三等奖2项，省部级奖项多项。
【内容】
本书是重量一流本科课程“统计学原理”（线上线下混合式）的近期新建设成果，共分7章，包括绪论、数据产生、数据展示、数据描述、概率论、统计推断和统计指数，全面系统地介绍了统计学的基本概念、性质、理论和方法。本书配套各章思维导图、重难点内容、拓展知识、章节测试、习题讨论、微课视频等。
本书对于理解统计思想具有较高的参考价值，适合作为高等院校统计学专业、经济管理类专业的本科生教材，也可供统计工作人员、企业领导和其他管理工作者参考学习。
本书对于理解统计思想具有较高的参考价值，适合作为高等院校统计学专业、经济管理类专业的本科生教材，也可供统计工作人员、企业领导和其他管理工作者参考学习。
【目录】
第1章 绪论
1.1 什么是统计学
1.1.1 合理的数据也可能很不靠谱
1.1.2 相信奇闻逸事还是相信数据
1.1.3 数据来源相当重要
1.1.4 相关性可信吗
1.1.5 统计学概述
1.2 为什么要学习统计学
1.3 描述性统计和推断性统计
1.3.1 描述性统计
1.3.2 推断性统计
1.4 无处不在的统计学
习题
第2章 数据产生
2.1 基本概念
2.1.1 个体和变量
2.1.2 总体和样本
2.2 数据来源
2.2.1 观察
2.2.2 实验
2.2.3 抽样调查
2.2.4 普查
2.3 随机性与抽样误差
2.3.1 随机性
2.3.2 抽样误差
2.4 数据类型
2.4.1 分类数据、顺序数据、数值型数据
2.4.2 观察数据和实验数据
2.4.3 横截面数据和时间序列数据
2.5 数据是如何“撒谎”的
习题
第3章 数据展示
3.1 数据预处理
3.1.1 数据审核
3.1.2 数据筛选
3.1.3 数据排序
3.1.4 数据汇总
3.2 数据整理
3.2.1 分类数据整理
3.2.2 顺序数据整理
3.2.3 数值型数据整理
3.3 数据展示
3.3.1 品质型数据展示
3.3.2 数值型数据展示
3.4 数据图表的使用
3.4.1 统计图
3.4.2 统计表
3.5 数据可视化
习题
第4章 数据描述
4.1 数据分布特征描述
4.1.1 集中趋势度量
4.1.2 离散趋势度量
4.1.3 分布形态度量
4.2 相关关系
习题
第5章 概率论
5.1 什么是概率
5.1.1 随机事件
5.1.2 古典概率
5.1.3 概率的性质与运算法则
5.2 随机变量
5.2.1 随机变量的定义与分类
5.2.2 概率分布与数字特征
5.3 离散型随机变量
5.3.1 二项分布
5.3.2 泊松分布
5.4 连续型随机变量
5.4.1 均匀分布
5.4.2 正态分布
习题
第6章 统计推断
6.1 抽样分布
6.1.1 抽样分布的基本概念
6.1.2 三大抽样分布
6.2 大数定律与中心极限定理
6.2.1 大数定律
6.2.2 中心极限定理
6.3 数值型数据统计推断
6.3.1 点估计
6.3.2 区间估计
6.3.3 样本容量的确定
6.4 假设检验
6.4.1 单总体假设检验
6.4.2 两个总体假设检验
6.5 品质数据统计推断
6.5.1 拟合优度检验
6.5.2 列联分析
6.5.3 列联表中的相关测量
习题
第7章 统计指数
7.1 指数的概念及分类
7.1.1 指数的概念
7.1.2 指数的分类
7.1.3 指数编制中的问题
7.2 个体指数和总指数
7.2.1 个体指数
7.2.2 总指数
7.3 指数体系因素分解
7.3.1 总量指数因素分解
7.3.2 平均指数因素分解
7.4 常用经济指数
7.4.1 居民消费价格指数
7.4.2 生产者价格指数
7.4.3 满意度指数
7.4.4 股票价格指数
习题
附录
参考文献
1.1 什么是统计学
1.1.1 合理的数据也可能很不靠谱
1.1.2 相信奇闻逸事还是相信数据
1.1.3 数据来源相当重要
1.1.4 相关性可信吗
1.1.5 统计学概述
1.2 为什么要学习统计学
1.3 描述性统计和推断性统计
1.3.1 描述性统计
1.3.2 推断性统计
1.4 无处不在的统计学
习题
第2章 数据产生
2.1 基本概念
2.1.1 个体和变量
2.1.2 总体和样本
2.2 数据来源
2.2.1 观察
2.2.2 实验
2.2.3 抽样调查
2.2.4 普查
2.3 随机性与抽样误差
2.3.1 随机性
2.3.2 抽样误差
2.4 数据类型
2.4.1 分类数据、顺序数据、数值型数据
2.4.2 观察数据和实验数据
2.4.3 横截面数据和时间序列数据
2.5 数据是如何“撒谎”的
习题
第3章 数据展示
3.1 数据预处理
3.1.1 数据审核
3.1.2 数据筛选
3.1.3 数据排序
3.1.4 数据汇总
3.2 数据整理
3.2.1 分类数据整理
3.2.2 顺序数据整理
3.2.3 数值型数据整理
3.3 数据展示
3.3.1 品质型数据展示
3.3.2 数值型数据展示
3.4 数据图表的使用
3.4.1 统计图
3.4.2 统计表
3.5 数据可视化
习题
第4章 数据描述
4.1 数据分布特征描述
4.1.1 集中趋势度量
4.1.2 离散趋势度量
4.1.3 分布形态度量
4.2 相关关系
习题
第5章 概率论
5.1 什么是概率
5.1.1 随机事件
5.1.2 古典概率
5.1.3 概率的性质与运算法则
5.2 随机变量
5.2.1 随机变量的定义与分类
5.2.2 概率分布与数字特征
5.3 离散型随机变量
5.3.1 二项分布
5.3.2 泊松分布
5.4 连续型随机变量
5.4.1 均匀分布
5.4.2 正态分布
习题
第6章 统计推断
6.1 抽样分布
6.1.1 抽样分布的基本概念
6.1.2 三大抽样分布
6.2 大数定律与中心极限定理
6.2.1 大数定律
6.2.2 中心极限定理
6.3 数值型数据统计推断
6.3.1 点估计
6.3.2 区间估计
6.3.3 样本容量的确定
6.4 假设检验
6.4.1 单总体假设检验
6.4.2 两个总体假设检验
6.5 品质数据统计推断
6.5.1 拟合优度检验
6.5.2 列联分析
6.5.3 列联表中的相关测量
习题
第7章 统计指数
7.1 指数的概念及分类
7.1.1 指数的概念
7.1.2 指数的分类
7.1.3 指数编制中的问题
7.2 个体指数和总指数
7.2.1 个体指数
7.2.2 总指数
7.3 指数体系因素分解
7.3.1 总量指数因素分解
7.3.2 平均指数因素分解
7.4 常用经济指数
7.4.1 居民消费价格指数
7.4.2 生产者价格指数
7.4.3 满意度指数
7.4.4 股票价格指数
习题
附录
参考文献
