编辑推荐
《工业工程专业新形态系列教材:应用统计学》可作为经济学和管理学本科生的应用统计学课程教材，也可作为各类专业人员、企事业单位管理人员学习基础应用统计学的参考读物。
目录
第1章绪论
1.1统计的含义
1.2基本概念
1.3统计学的基本内容
1.4统计学在经济与管理学中的应用领域
1.5常用统计分析软件
第2章概率及其计算
2.1随机试验
2.2古典概型
2.3全概率公式和贝叶斯公式
2.4本章小结
问题与思考
第3章一元随机变量及其概率特征
3.1随机变量的定义
3.2离散型随机变量
3.3连续型随机变量
3.4随机变量函数的分布
3.5数学期望和方差
3.6本章小结
问题与思考
第4章多元随机变量及其概率特征
4.1二维随机变量
4.2边际分布
4.3独立性
4.4二维随机变量函数的分布
4.5协方差和相关系数
4.6本章小结
问题与思考
第5章大数定律与中心极限定理
5.1大数定律
5.2中心极限定理
5.3本章小结
问题与思考
第6章数据的收集与分析
6.1数据类型
6.2数据收集方式
6.3数据分组
6.4数据特征描述
6.5本章小结
问题与思考
第7章抽样分布
7.1随机样本
7.2统计量
7.3几个常用的抽样分布
7.4本章小结
问题与思考
第8章统计推断
8.1参数估计
8.2区间估计
8.3假设检验
8.4x2拟合优度检验
8.5假设检验中的两个问题
8.6本章小结
问题与思考
第9章方差分析
9.1单因素试验的方差分析
9.2双因素试验的方差分析
9.3本章小结
问题与思考
第10章线性回归分析
10.1变量相关性概念
10.2一元线性回归分析
10.3多元线性回归分析
10.4本章小结
问题与思考
第11章时间序列分析
11.1基本概念
11.2时间序列分析指标
11.3时间序列变动趋势分析
11.4表章小结
问题与思考
第12章指数分析
12.1概念
12.2综合指数的编制
12.3指数体系及其因素分析
12.4常用指数
12.5本章小结
问题与思考
参考文献
附录
文摘
版权页：
如何将一个实际问题转化成一个可以进行系统分析的模型，这是利用定量分析工具解决实际问题的一个重要前提，统计推断也不例外。实践表明，大多数随机试验的结果可以用数量来表示，即使有些试验的结果是定性的，也可以将其数量化。例如，人的血型共有O型、A型、B型和AB型4种可能结果，如果我们以4个不同的数来表示这4种血型，那么，血型检验这个试验的结果就能以数值表示。在统计学中，我们关注的问题一般集中研究对象的某一数量指标上，如某型号电子元器件的寿命、某一批次某种产品的合格率等。因而，需要通过考虑与这一数量指标相联系的随机试验来对该数量指标进行试验或观测。我们将试验的全部可能的观测值称为总体。可以看到，这些值不一定都不相同，观测值的数量也未必有限。我们将试验的每一个观测值称为个体。总体中包含的个体数称为总体的容量。容量为有限的称为有限总体，否则称为无限总体。例如，在考察1000个某零件直径这一试验中，每个零件的直径是一个可能观测值，所形成的总体中一共含有1000个可能观测值，这是一个有限总体。观察并记录某一地点每天（包括以往、现在和将来）的最高气温，所得总体是无限总体。另外，在考察全国正在使用的某型号灯泡的寿命所形成的总体时，由于可能观测值的个数很多，也可以将其看成无限总体。
《工业工程专业新形态系列教材:应用统计学》可作为经济学和管理学本科生的应用统计学课程教材，也可作为各类专业人员、企事业单位管理人员学习基础应用统计学的参考读物。
目录
第1章绪论
1.1统计的含义
1.2基本概念
1.3统计学的基本内容
1.4统计学在经济与管理学中的应用领域
1.5常用统计分析软件
第2章概率及其计算
2.1随机试验
2.2古典概型
2.3全概率公式和贝叶斯公式
2.4本章小结
问题与思考
第3章一元随机变量及其概率特征
3.1随机变量的定义
3.2离散型随机变量
3.3连续型随机变量
3.4随机变量函数的分布
3.5数学期望和方差
3.6本章小结
问题与思考
第4章多元随机变量及其概率特征
4.1二维随机变量
4.2边际分布
4.3独立性
4.4二维随机变量函数的分布
4.5协方差和相关系数
4.6本章小结
问题与思考
第5章大数定律与中心极限定理
5.1大数定律
5.2中心极限定理
5.3本章小结
问题与思考
第6章数据的收集与分析
6.1数据类型
6.2数据收集方式
6.3数据分组
6.4数据特征描述
6.5本章小结
问题与思考
第7章抽样分布
7.1随机样本
7.2统计量
7.3几个常用的抽样分布
7.4本章小结
问题与思考
第8章统计推断
8.1参数估计
8.2区间估计
8.3假设检验
8.4x2拟合优度检验
8.5假设检验中的两个问题
8.6本章小结
问题与思考
第9章方差分析
9.1单因素试验的方差分析
9.2双因素试验的方差分析
9.3本章小结
问题与思考
第10章线性回归分析
10.1变量相关性概念
10.2一元线性回归分析
10.3多元线性回归分析
10.4本章小结
问题与思考
第11章时间序列分析
11.1基本概念
11.2时间序列分析指标
11.3时间序列变动趋势分析
11.4表章小结
问题与思考
第12章指数分析
12.1概念
12.2综合指数的编制
12.3指数体系及其因素分析
12.4常用指数
12.5本章小结
问题与思考
参考文献
附录
文摘
版权页：
如何将一个实际问题转化成一个可以进行系统分析的模型，这是利用定量分析工具解决实际问题的一个重要前提，统计推断也不例外。实践表明，大多数随机试验的结果可以用数量来表示，即使有些试验的结果是定性的，也可以将其数量化。例如，人的血型共有O型、A型、B型和AB型4种可能结果，如果我们以4个不同的数来表示这4种血型，那么，血型检验这个试验的结果就能以数值表示。在统计学中，我们关注的问题一般集中研究对象的某一数量指标上，如某型号电子元器件的寿命、某一批次某种产品的合格率等。因而，需要通过考虑与这一数量指标相联系的随机试验来对该数量指标进行试验或观测。我们将试验的全部可能的观测值称为总体。可以看到，这些值不一定都不相同，观测值的数量也未必有限。我们将试验的每一个观测值称为个体。总体中包含的个体数称为总体的容量。容量为有限的称为有限总体，否则称为无限总体。例如，在考察1000个某零件直径这一试验中，每个零件的直径是一个可能观测值，所形成的总体中一共含有1000个可能观测值，这是一个有限总体。观察并记录某一地点每天（包括以往、现在和将来）的最高气温，所得总体是无限总体。另外，在考察全国正在使用的某型号灯泡的寿命所形成的总体时，由于可能观测值的个数很多，也可以将其看成无限总体。
| ISBN | 9787030519887 |
|---|---|
| 出版社 | 科学出版社 |
| 作者 | 吴和成 |
| 尺寸 | 16 |