“统计学”是高等学校经济学类和管理学类各专业均必须开设的核心课程。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1章介绍统计学中的一些基本问题，第2章至第5章属于描述统计学的基本理论和方法，第6章至第10章属于推断统计学的基本理论和方法，第11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。本书是国家精品资源共享课配套教材，同时全书设置27个二维码精准关联相关教学资源，读者通过扫描二维码，输入封底防伪二维码下的20位密码后即可访问相关资源。

本书可作为高等学校经济管理类各专业本科生的统计学教材，也可作为其他相关专业的统计学教材，还可供广大统计工作者和统计爱好者参考。

前辅文
第1章 总论
  学习目标
  引例
  1.1 统计学的学科地位
   1.1.1 从诺贝尔经济学奖说起
   1.1.2 统计学应用的广泛性
   1.1.3 大数据与统计学
   1.1.4 本教材的结构
  1.2 什么是统计
   1.2.1 统计的含义
   1.2.2 统计学的分类
   1.2.3 统计学发展史中的一些主要学派
   1.2.4 统计的特点和基本方法
  1.3 统计学中的基本术语
   1.3.1 总体?个体与样本
   1.3.2 标志?指标与变量
   1.3.3 统计数据的分类和计量尺度
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第2章 统计数据的收集和整理
  学习目标
  引例
  2.1 统计数据收集
   2.1.1 统计数据的来源
   2.1.2 统计调查方案及组织形式
   2.1.3 统计误差
  2.2 统计数据的整理
   2.2.1 统计数据整理的意义
   2.2.2 统计分组
   2.2.3 分布数列
  2.3 统计数据的图表显示
   2.3.1 统计表
   2.3.2 统计图
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第3章 数据特征的描述分析
  学习目标
  引例
  3.1 总量水平与相对水平的描述
   3.1.1 总量指标
   3.1.2 相对指标
  3.2 集中趋势的描述
   3.2.1 数值平均数
   3.2.2 位置平均数
   3.2.3 均值?众数与中位数的比较
  3.3 离中趋势的描述
   3.3.1 极差
   3.3.2 四分位差
   3.3.3 平均差
   3.3.4 方差和标准差
   3.3.5 异众比率
   3.3.6 相对变异程度——离散系数
  3.4 分布形态的描述
   3.4.1 偏态系数
   3.4.2 峰态系数
  3.5 相对位置的描述与异常值检测
   3.5.1 Z-分数
   3.5.2 切比雪夫定理与经验法则
   3.5.3 异常值检测
  本章小结
  思考与练习题
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第4章 时间序列分析
  学习目标
  引例
  4.1 时间序列概述
   4.1.1 时间序列的概念
   4.1.2 时间序列的种类
   4.1.3 时间序列的构成因素和组合模型
  4.2 时间序列的指标分析
   4.2.1 水平分析
   4.2.2 速度分析
   4.2.3 时间序列指标分析应注意的问题
  4.3 时间序列的构成因素分析
   4.3.1 时间序列的长期趋势测定与预测
   4.3.2 时间序列的季节变动测定及预测
   4.3.3 时间序列的循环变动测定
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第5章 统计指数与综合评价
  学习目标
  引例
  5.1 统计指数的概念?作用和分类
   5.1.1 统计指数的概念
   5.1.2 统计指数的作用
   5.1.3 统计指数的分类
  5.2 总指数的计算
   5.2.1 综合法指数
   5.2.2 平均法指数
   5.2.3 居民消费价格指数及其编制
  5.3 指数体系与因素分析
   5.3.1 指数体系的概念与作用
   5.3.2 因素分析
  5.4 综合评价
   5.4.1 综合评价及其意义
   5.4.2 综合评价的一般步骤
   5.4.3 综合评价的常用方法
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第6章 统计量与抽样分布
  学习目标
  引例
  6.1 统计推断的基本概念
   6.1.1 统计推断中的总体及个体
   6.1.2 统计推断中的样本及其性质
   6.1.3 样本联合分布函数及似然函数
  6.2 样本统计量
   6.2.1 样本统计量的概念
   6.2.2 样本统计量的抽样分布
   6.2.3 常用统计量
   *6.2.4 顺序统计量的分布
  6.3 统计推断中的几个重要分布
   6.3.1 χ2分布
   6.3.2 t分布
   6.3.3 F分布
  6.4 抽样分布定理
   6.4.1 单正态总体样本统计量的抽样分布
   6.4.2 两独立总体样本统计量的抽样分布
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第7章 参数估计
  学习目标
  引例
  7.1 抽样估计的基本问题
   7.1.1 抽样设计
   7.1.2 抽样估计误差
  7.2 点估计及评价标准
   7.2.1 矩估计法
   7.2.2 估计量的评价标准
  7.3 区间估计
   7.3.1 区间估计的基本问题
   7.3.2 单个总体参数的区间估计
  7.4 必要样本量的确定
  7.5 其他抽样组织方式的抽样误差
   7.5.1 分层抽样的抽样误差
   7.5.2 等距抽样的抽样误差
   7.5.3 整群抽样的抽样误差
   7.5.4 多阶段抽样
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第8章 假设检验
  学习目标
  引例
  8.1 假设检验的基本原理
   8.1.1 假设检验的基本思想
   8.1.2 假设检验的基本步骤
   8.1.3 假设检验中的两类错误
  8.2 正态总体均值的检验
   8.2.1 正态总体且方差已知时,对总体均值的检验
   8.2.2 正态总体但方差未知时,对总体均值的检验
  8.3 正态总体方差的检验
  8.4 总体成数的检验
  8.5 拟合优度检验和独立性检验
   8.5.1 拟合优度检验
   8.5.2 独立性检验
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第9章 两个总体参数的统计推断
  学习目标
  引例
  9.1 两个总体参数的区间估计
   9.1.1 两个正态总体均值之差的区间估计
   9.1.2 两个总体成数之差的区间估计
   9.1.3 两个总体方差之比的区间估计
  9.2 两个总体参数的假设检验
   9.2.1 两个正态总体均值之差的检验
   9.2.2 两个正态总体成数之差的检验
   9.2.3 两个正态总体方差之比的检验
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第10章 实验设计与方差分析
  学习目标
  引例
  10.1 完全随机化实验设计——单因素方差分析
   10.1.1 完全随机化设计的提出
   10.1.2 单因素方差分析过程
   10.1.3 完全随机化设计的应用
  10.2 随机化区组设计——无交互作用的双因素方差分析
   10.2.1 随机化区组设计的提出
   10.2.2 无交互作用双因素方差分析过程
   10.2.3 随机化区组设计的应用
  10.3 析因设计——有交互作用的双因素方差分析
   10.3.1 析因设计的提出
   10.3.2 有交互作用的双因素方差分析过程
   10.3.3 析因设计的应用
  10.4 正交设计——多因素分析
   10.4.1 正交设计的提出
   10.4.2 正交设计的基本分析方法
   10.4.3 正交设计的相关说明
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
第11章 相关与回归分析
  学习目标
  引例
  11.1 相关与回归分析的概述
   11.1.1 相关关系的概念
   11.1.2 相关关系的类型
   11.1.3 散点图
   11.1.4 相关关系定量分析的基本内容
  11.2 一元线性相关分析
   11.2.1 简单线性相关系数
   11.2.2 简单线性相关系数的检验
   11.2.3 等级相关系数
  11.3 一元线性回归分析
   11.3.1 一元线性回归方程的估计
   11.3.2 一元线性回归方程的拟合效果
   11.3.3 一元线性回归方程的显著性检验
   11.3.4 利用一元线性回归方程进行预测
  11.4 多元线性回归分析
   11.4.1 多元线性回归方程的估计
   11.4.2 多元线性回归方程的拟合效果
   11.4.3 多元线性回归的显著性检验
  本章小结
  思考与练习题
  推荐阅读
附录1 常用统计软件概述
  学习目标
  引例
  1 Excel简介
  2 SPSS简介
  3 SAS简介
  4 Stata简介
  5 R简介
  6 Python简介
  7 Tableau简介
  8 Alteryx简介
  9 总结与比较
  思考与练习题
  推荐阅读
附录2 常用统计表
参考文献

“十一五”国家规划教材