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全新正版统计学基础（第二版） 9787302530015 汪大金白金英闵悦昕李斌成刘晓梦赵玉凤肖文冯燕清华大学出版社

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作者: 汪大金白金英闵悦昕李斌成刘晓梦赵玉凤肖文冯燕
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302530015

出版时间: 2019-06
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 汪大金白金英闵悦昕李斌成刘晓梦赵玉凤肖文冯燕
出版社: 清华大学出版社

ISBN: 9787302530015
出版时间: 2019-06

装帧: 平装
开本: 16开

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27886318

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前言
统计学是对数据进行收集、整理、展示、分析和解释，以帮助人们更加有效地做出正确认识客观世界数量规律的方法论科学。在众多专业、学科领域，特别是在商务和经济活动中有着重要的应用。《统计学基础》（第二版）面向商科类专业的学习者系统地介绍了统计学及其各个领域应用方面的知识和技能。以基础统计应用为导向，做到内容简洁，学练一体，把对统计方法的学习理论和领会尽可能地在解决实际问题的过程中展现出来，并尝试从专业角度运用统计结论对问题进行分析和解答，更易于学习者理解和掌握。
本书内容以项目化方式编排，关键知识点教、练一体化，增加了统计案例在商业领域的重要创新成果和应用。用二维码链接扩展了各类学习资源，通过学习这些文本、视频，使学习者更加容易理解和掌握这些内容。每个项目都以一篇“实践中的统计”的文章开始,这些文章描述了本项目将要介绍的统计方法的应用。大部分的案例都是编者长期教学过程中的积累,实用性、针对性较强。
本书中的示例和练习都以真实的数据和资料为基础,这些数据资料来源广泛,我们进行了有针对性的讨论、演示和相应的练习。我们相信,实际数据的使用会让更多的学习者对统计资料产生兴趣,在学习统计方法的同时学会其应用方法。
Excel虽然不是专业的统计软件,但能够解决大部分的数据分析问题。本书中我们演示了这个软件的统计应用功能,它会使我们的统计工作变得更加轻松,因而,让学生了解和掌握它的应用方法也很重要。
本书中我们设计了统计案例的分析和实训内容,需要学习者认真完成。这些内容的完成,对于大家理解统计方法和应用大有裨益。
后一个项目我们讨论了一个统计学如何应用于质量管理的具体案例,供学习者参考。当然,统计学的应用不仅限于此,它还有更为广泛的应用领域需要学习者不断加以实践。
本书由兰州资源环境职业技术学院汪大金，扎兰屯职业学院白金英任主编；信阳职业技术学院闵悦昕、刘晓梦，甘肃财贸职业学院李斌成，佳木斯技师
学院赵玉凤任副主编；重庆信息技术职业学院肖文，德州科技职业学院冯燕参与编写。具体分工如下：项目1～3由汪大金编写，项目4由闵悦昕编写，项目5由李斌成编写，项目6由刘晓梦编写，项目7由赵玉凤编写，项目8～9由白金英编写，项目10由肖文编写，附录和案例由冯燕编写搜集。全书由汪大金负责统稿工作。
本书在编写过程中受到了多位老师的支持和协助,谨表谢意。由于受时间、资料等因素所限,书中难免有疏漏之处,请予谅解。
编者
2019年2月

导语摘要
本书以应用为导向，内容简洁，学练一体，对统计方法的阐述尽可能的在解决实际问题的过程中呈现出来，并运用统计结果对问题进行分析和解答，易于学习者理解和掌握。

作者简介
汪大金(1974-),男,甘肃凉州人,兰州资源环境职业技术学院,副教授,硕士,研究方向:运筹与管理、系统控制与优化。论文及课题：
《延迟策略在供应链管理中的应用》《“高职”供应链管理实务”学习领域课程整体设计》《论和谐劳动关系的文化机制与路径选择》《科学发展观视域下的人力资源开发与我国高等教育发展》《和谐劳动关系的“合作因素”及其实现机制——基于“合作主义”的视角》《次发展地区产业竞争力和中小企业集群成长》《和谐劳动关系：制度安排与机制创新——一个福利经济学的研究框架》《业主委员会组建与非营利组织介入——基于现代公共物品供给制度的视角》《珠三角产业集聚：发展路向与战略选择·基于人本管理的企业人力资源开发策略》

目录
项目1数据与统计
实践中的统计——淘宝数据：数据背后的价值
11统计学在经济活动中的应用
12统计中的几个基本概念
13数据的测量尺度与类型
14数据统计分析方法
15大数据与数据挖掘

项目2数据的搜集
实践中的统计——当代青年群体婚恋观调查
21数据的来源
22统计调查方案的设计
23统计调查问卷的设计
24数据采集误差

项目3数据的整理与图示
实践中的统计——奶粉质量管理中的统计
31分类型数据的汇总
32数值型数据的汇总
33频数分布的类型

项目4数据的概括性测度
实践中的统计——美特斯公司账期的统计量
41集中趋势的测度
42离散程度的测度
43偏态和峰态
44相对位置的度量和异常值的检测

项目5统计分布
实践中的统计——汇丰银行的自动服务系统
51随机变量
52离散型随机变量
53连续型随机变量
54正态分布

项目6抽样与参数估计

实践中的统计——抽样调查：谁能当选总统
61抽样与抽样方法
62抽样推断
63抽样分布
64参数估计
65总体均值的区间估计
66假设检验

项目7相关与回归分析
实践中的统计——联盟数据系统
71相关分析
72一元线性回归分析
73估计的线性回归方程
74回归估计标准误差
75判定系数
76利用回归方程进行估计和预测

项目8时间序列分析及预测
实践中的统计——职业健康诊所火灾损失的评估
81时间数列及分析方法
82时间数列的水平分析
83时间数列速度指标分析
84长期趋势的预测
85季节变动、循环变动因素分析

项目9指数

实践中的统计——中国制造业采购经理指数
91指数的概念和分类
92加权指数
93指数体系和因素分析
94几种常用的经济指数

项目10质量管理的统计方法
实践中的统计——陶氏化学公司的质量管理
101质量管理的内涵
102全面质量管理
103统计过程控制
104接受抽样

附录
表1标准正态分布曲线（单侧）下面积与概率
表2t分布临界值表
Ⅵ
Ⅴ

参考文献

内容摘要
本书以应用为导向，内容简洁，学练一体，对统计方法的阐述尽可能的在解决实际问题的过程中呈现出来，并运用统计结果对问题进行分析和解答，易于学习者理解和掌握。

主编推荐
汪大金(1974-),男,甘肃凉州人,兰州资源环境职业技术学院,副教授,硕士,研究方向:运筹与管理、系统控制与优化。论文及课题：
《延迟策略在供应链管理中的应用》《“高职”供应链管理实务”学习领域课程整体设计》《论和谐劳动关系的文化机制与路径选择》《科学发展观视域下的人力资源开发与我国高等教育发展》《和谐劳动关系的“合作因素”及其实现机制——基于“合作主义”的视角》《次发展地区产业竞争力和中小企业集群成长》《和谐劳动关系：制度安排与机制创新——一个福利经济学的研究框架》《业主委员会组建与非营利组织介入——基于现代公共物品供给制度的视角》《珠三角产业集聚：发展路向与战略选择·基于人本管理的企业人力资源开发策略》

精彩内容
淘宝数据：数据背后的价值
淘宝的数据分析一直走在电子商务领域的前沿，你知道淘宝是如何在大数据中做数据分析的吗？不看平均，看数据分布。因为凡是和“总和”或者“平均”类的统计有关的数据都会丢失掉很多重要的信息。例如，李嘉诚来我们公司参观，这一时间我们公司办公室里的个人“平均资产”就会因为李嘉诚一个人被抬高到人均几亿身家。如果有人根据这个“平均资产”数据来判定说我们办公室的人都是豪华游艇的潜在顾客，这是很荒谬的。
可实际上，我们每天都在做着类似的判断，比如，当我们听到说顾客“平均在线时间”是3分34秒，就可能根据这个时间来进行业务决策。例如设置“停留时间超过3分34秒为高价值流量”，或者设置系统，在用户停留了3分34秒还没有下单的话就弹出在线客服服务窗口。我们设置这些时间点的根据是“平均停留时间”，在我们的想象里，我们的每个顾客都有着“平均的”表现，停留时间大致都是3分34秒。可实际上真正的顾客访问时间有长有短，差别较大：在一些数据中我们可以看出，访客平均停留在页面的时间是非常的短暂。
例如，我们看到上个月平均订单金额500元/单，这个月也是500元/单，可能会觉得数字没有变化。可是实际上有可能上个月5万单都是400～600元，而这个月5万单则是2万单300元，2万单400元，5千单500元，5千单超过2500元 ——客户购买习惯已经发生了巨大变化：一方面可能是客户订单在变少（可能是因为产品单价上升，采购数量减少，或者客户选择了比较便宜的替代品）；另一方面，出现了一些相对较大的订单（可能是中小企业采购，或者是网站扩充产品线见效了）——看数据分布可以让我们更容易发现这些潜在的变化并及时的做出应对。这些隐藏在数据背后的价值，只有深刻洞察数据分布变化，才能充分利用数据分析做出相应的决策。
如何挖掘数据及其价值，本项目我们将从数据统计的基本概念出发，探讨可用于统计分析的数据类型，通过对数据的描述统计和推断统计使得数据解释和统计分析工作更具有实际价值和有意义。
我们经常会在各类媒体的报道中看到下面各种报道：
2018年11月30日国家统计局服务业调查中心和中国物流与采购联合会发布了中国采购经理指数。11月份，制造业PMI为500%，环比小幅回落02个百分点，处于临界点。本月主要特点：（1）价格指数明显回落。受近期部分大宗商品价格下行等因素影响，主要原材料购进价格指数和出厂价格指数均降至年内低点，分别为503%和464%，比上月回落77和56个百分点。（2）生产保持稳定，需求扩张减缓。生产指数为519%，比上月微落01个百分点，持续位于景气区间。新订单指数为504%，低于上月04个百分点，高于临界点，表明企业产品订货量增速有所放缓。（3）制造业多数行业处于扩张区间。其中，食品及酒饮料精制茶、纺织服装服饰、医药、铁路船舶航空航天设备、电气机械器材等制造业PMI位于520%及以上相对较高运行水平。受部分地区采暖季加大环境治理力度等因素影响，高耗能行业PMI降至484%。（4）进出口景气度继续低位运行。新出口订单指数和进口指数为470%和471%，均持续位于临界点以下，表明在全球经济复苏放缓和贸易摩擦不确定性增加的影响下，近期进出口下行压力有所加大。
（数据来源：国家统计局网站，20181130）
中国网民以青少年、青年和中年群体为主。截至2018年6月，10~39岁群体占总体网民的708%。其中20-29岁年龄段的网民占比，达279%；10~19岁、30~39岁群体占比分别为 182%、247%，与 2017 年末基本保持一致。30~49岁中年网民群体占比由 2017 年末的 367%扩大至 399%，互联网在中年人群中的渗透加强。
（数据来源：中国网信网，2018820）
数据显示，2016年以来，人民币汇率小幅贬值，汇率弹性明显增强。截至9月末，人民币对美元汇率中间价为 6152 5元，比上年末贬值556个基点，贬值幅度为09%。虽然总体上看，是贬值的，但是在每天的汇率波动中，人民币一改以往的单向趋势，有升有贬的走势越来越明显。以今年上半年为例，119个交易日中51个交易日升值、68个交易日出现贬值。
（央视新闻，201612）
肥胖可使人减寿。美国一项新研究显示,身高体重指数大于40的严重肥胖者比正常体重者的平均寿命多要短近14年,因为他们更容易出现癌症、心脏病、中风、糖尿病和肝脏疾病等健康问题并因此过早死亡。

(作者：Cari Kitahara；资料来源：《PLoS医学》2014724)
上述报道中,引用了数值事实,我们把这类报道称之为统计资料,也称统计信息。通过这些信息,可以帮助我们了解自然科学动态以及经济活动的情况。我们把搜集、分析、表述和解释数据进而认识客观现象数量规律的方法称为统计学(statistic)。特别是商务活动和经济研究领域,搜集、分析和解释数据旨在帮助管理者和决策者更好地理解商务活动和经济环境的变化,从而更科学、准确地作出决策。通过本书,我们可以看到统计学在各领域的广泛应用,以及它是如何影响我们的生活的。因此,统计学的学习更注重在实际工作中的应用,以及使用计算机对数据进行分析和处理。

11统计学在经济活动中的应用

111财务管理

公司的财务数据是投资者的重要参考依据。会计事务所和投资咨询公司根据公司提供的财务数据进行统计分析,为投资者提供参考。特别是股票市场,投资者可以根据上市公司提供的包括市盈率和股息等财务数据来判断某只股票的价值是高估还是低估,从而做出买卖还是持股的决策。例如，2015年10月时，高盛将携程股票评级上调为“买入”，它认为携程的每股收益2016年将下降超过50%，降至68美分，到2017年回升到191美元。携程目前的股价是高盛每股收益估值191美元的22倍。高盛给出的目标价为60美元，这意味着携程还有40%的上涨空间。
112市场营销
从商业本质上说,营销的过程就是满足市场需求、提供客户服务价值、完成交易实现利润的过程。互联网的迅速发展,改变了消费者的消费模式和行为习惯,也飞速改变着传统的商业模式,数据营销已成为市场营销的新手段。例如,顺丰速运每天数以百万计的包裹信息通过其终端POS扫描后,源源不断地汇总到数据中心,经过大约10道工序、12个小时后,顾客就可以收到自己的包裹。而支撑每天数以百万计的包裹快速到达的是顺丰速运庞大的信息系统和数据业务处理的高效运转。
113质量管理
产品质量管理是统计学在生产管理活动中的一项重要应用。各种统计质量管理图用于监测生产过程和产品质量。特别是六西格玛管理,已经成为一种重要的管理理念。而统计数据是实施六西格玛管理的重要工具，以数字说明一切。所有的生产表现、执行力等，都量化为具体的数据。例如,海尔认识到改进其产品质量的重要性,提出的目标是出厂的产品每百万件出现质量缺陷的概率不超过34,这个质量水平就是六西格玛质量水平。
114经济预测
人们经常要求经济学家对未来的经济和某一方面的发展做出预测,他们在预测时需要用到各种统计信息。例如,在预测通货膨胀时,利用如市场价格指数、失业率、制造业开工率等统计数据，借助于统计分析方法可以预测经济发展趋势。
115人力资源管理

借助于数据统计和分析工具,公司对人力资源的管理更加高效。例如,Google作为受欢迎的IT公司之一,每月收到数十万份以上的求职简历,该如何筛选出合适的简历呢？Google借助了大数据技术,让所有在职员工各完成一份300道问题的问卷,并根据问卷结果建立出来一套模型,这套模型让Google发现哪些是有潜力的申请者。IBM是人力资源管理的行业领先者,他们通过Professional Marketplace数据库,找到雇员成本和绩效水平的资源配置方式,这种方法使IBM的项目经理组建项目团队就像订机票一样简单。

12统计中的几个基本概念

数据(date)是描述和解释研究对象而搜集、分析和汇总的事实和数字。应用于特定对象而搜集的所有数据称为研究的数据集。表11是我国制造业上市公司分行业的平均市盈率的数据集。通过对全部制造业上市公司的市盈率深度分析,可为投资者提供了投资建议和投资依据。

表11上市公司行业平均市盈率统计表（部分）

行业编码
门类大类行业名称公司数量
静态市盈率滚动市盈率
加权平均中位数加权平均中位数
A农、林、牧、渔业244201508630453016
A01农业83291308833422653
A02林业2736773675555
A03畜牧业7545251933254286
A04渔业6355316123372712
A05农、林、牧、渔服务业1NANA48224822
B采矿业25183834211434206
B06煤炭开采和洗选业61041116381691
B07石油和天然气开采业12351235117681768
B08黑色金属矿采选业26036NANANA
B09有色金属矿采选业62881324626152752
B10非金属矿采选业143243233643364
(数据来源：国证网，20181130)
121总体与个体
总体(population)是指客观存在的、在同一性质基础上集合起来的许多单位的整体。构成总体的这些单位称为总体单位。在表11中,总体就是所有上市公司。
确定总体与总体单位,需注意以下两个方面：
（1）构成总体的单位必须是同质的,不能把不同质的单位混在总体之中。例如,研究职工的工资水平,就只能将靠工资收入的职工列入统计总体的范围。同时,也只能对职工的工资收入进行考察,对职工由其他方面取得的收入就要加以排除,这样才能正确反映职工的工资水平。
（2）总体与总体单位具有相对性,随着研究任务的改变而改变。同一单位可以是总体也可以是总体单位。例如,要了解全国工业企业职工的工资收入情况,那么全部工厂是总体,各个工厂是总体单位。如果旨在了解某个企业职工的工资收入情况,则该企业就成了总体,每位职工的工资就是总体单位了。
个体(element)是指构成总体数据的每一个子体。在表11中,每一个行业可以分割成一个个体,数据集由行业个体构成。
122变量与参数
变量(variable)是统计学研究对象的特征,变量值就是变量的具体表现。表11的数据集中有以下3个变量：
（1）公司数量；
（2）静态市盈率；
（3）滚动市盈率。
参数(parameter)是描述总体特征的概括性数字度量,它是研究者想要了解的总体的某种特征值。在表11中，描述农业类上市公司有24家，加权平均的静态市盈率是4201，加权平均的滚动市盈率是3045，这些数字度量被称为参数。在一项研究中，收集的个体变量观测量值形成的集合，称为一个观测值。在表中，我们看到的个观测值的测量值集合是24，4201，5086，3045，3016。
123统计标志与指标

1统计标志

统计标志简称标志,是指统计总体各单位所具有的共同特征的名称。从不同角度考察,每个总体单位可以有许多特征。例如,每个职员可以有性别、年龄、国籍、服务年限等特征。这些都是职员的标志。
总体单位是统计标志的直接承担者,是载体；统计标志依附于总体单位并说明总体单位的属性和特征。依附于某个总体单位的标志可以有多个。当一个统计标志在各个单位的具体表现都相同时,这个标志称为不变标志；当一个标志在各个单位的具体表现有可能不同时,这个标志称为可变标志或变异标志。
例如,中国第六次人口普查规定：“人口普查的对象是具有中华人民共和国国籍并在中华人民共和国国境内常住的人。”按照这一规定,在作为调查对象的人口总体中,国籍和在国境内居住是不变标志,而性别、年龄、民族、职业等则是变异标志。不变标志是构成统计总体的基础,因为至少必须有一个不变标志将各总体单位联结在一起,才能使它具有“同质性”,从而构成一个总体。变异标志是统计研究的主要内容,因为如果标志在各总体单位之间的表现都相同,那就没有进行统计分析研究的必要了。
标志根据其性质分类,可以分为品质标志和数量标志。品质标志表示事物的质的特性,是不能用数值表示的。例如雇员的性别、国籍、工种等。数量标志表示事物的量的特性,是可以用数值表示的,如雇员年龄、工资、服务年限等。品质标志主要用于分组,将性质不相同的总体单位划分开来,便于计算各组的总体单位数,计算结构和比例指标。数量标志既可用于分组,也可用于计算标志总量及其他各种质量指标。

2统计指标
统计指标简称指标,是反映同类社会经济现象总体数量特征的范畴及其具体数值。
统计指标通常有两种理解和使用方法：一是用来反映总体现象总体数量状况的基本概念。例如,年末全国人口总数、全年国内生产总值、国内生产总值年度增长率等。二是反映现象总体数量状况的概念和数值。例如,2010年我国年末总人口数为137 627万人，全社会固定资产投资增长率为13%等。
（1）统计指标按照其反映的内容或其数值表现形式,可以分为总量指标、相对指标和平均指标三种。总量指标是反映现象总体规模的统计指标,通常以数的形式来表现,因此又称为数。例如,土地面积、国内生产总值、财政收入等。总量指标按其反映的时间状况不同，又可以分为时期指标和时点指标。时期指标又称时期数,它反映的是现象在一段时期内的总量,如产品产量、能源生产总量、财政收入、商品零售额等。时期数通常可以累积,从而得到更长时期内的总量。时点指标又称时点数,它反映的是社会经济现象在某一时刻上的总量,如年末人口数、科技机构数、公司员工数、股票价格等。时点数通常不能累积,各时点数累计后没有实际意义。
相对指标又称相对数,是两个数之比,如经济增长率、物价指数、全社会固定资产增长率
- 图2
- 图3
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