本书是根据教育部高等学校统计学专业教学指导委员会制定的《统计学专业教学规范（授经济学学位）》中提出的课程设置和教学内容纲要编写的教材。考虑到统计学类、经济管理类专业课程的特点，本书在内容设计上避免繁杂的数学公式推导，贯彻学以致用、理论联系实际的原则，旨在提高学生运用统计学知识解决实际问题的实践分析能力。本书内容包括：绪论，数据的收集、整理与显示，数据分布特征测度，抽样分布与参数估计，假设检验与方差分析，相关与回归分析，时间序列分析，统计指数，统计综合评价，文本数据分析和图像数据的统计分析。本书部分章节附有Excel和Python操作细节。通过本书的学习，学生可以具备基本的统计思想，掌握基本的统计分析方法，具有应用统计方法分析解决经济管理中实际问题的能力，为进一步的深入学习打下坚实的基础。

本书不仅可以作为高等学校统计学类、经济管理类专业的基础教材，也可以作为相关专业系统掌握统计学基础知识的参考用书。

前辅文
第一章 绪论
  第一节 统计及其应用领域
   一、什么是统计
   二、统计学的应用领域
   三、统计的工作过程
  第二节 统计学的发展背景及与相关学科间的关系
   一、统计学的产生与发展
   二、理论统计学与应用统计学
   三、统计学与相关学科间的关系
  第三节 统计学的基本概念
   一、总体
   二、样本
   三、标志
   四、统计指标与指标体系
   五、统计数据
  即测即评
  练习与思考
第二章 数据的收集、整理与显示
  第一节 统计数据的收集
   一、统计调查的基本理论
   二、统计调查方案设计
   三、统计调查的组织方式
  第二节 统计整理
   一、统计整理概述
   二、统计分组
   三、频数分布
   四、累计频数与累计频率
  第三节 统计数据的显示
   一、统计表
   二、统计图
   三、频（次）数分布的类型
  第四节 Excel在统计整理与统计图表中的应用
   一、编制变量数列
   二、绘制统计图
  即测即评
  练习与思考
第三章 数据分布特征测度
  第一节 总量指标和相对指标
   一、总量指标
   二、相对指标
   三、正确运用相对指标的原则
  第二节 集中趋势测度
   一、平均指标概述
   二、测度集中趋势的统计指标
   三、众数、中位数和均值关系
  第三节 离散程度测度
   一、变异指标的含义与作用
   二、测度离散程度的主要指标
  第四节 数据形态测度
   一、偏度及其测度
   二、峰度及其测度
  第五节 Excel在数据分布特征中的应用
   一、计算描述统计量
   二、统计分析工具
   三、统计函数
  即测即评
  练习与思考
第四章 抽样分布与参数估计
  第一节 有关抽样的基本概念
   一、样本容量和样本个数
   二、总体参数和样本统计量
   三、概率抽样
   四、重复抽样和不重复抽样
  第二节 抽样分布
   一、总体分布、样本分布和抽样分布
   二、样本均值的抽样分布
   三、样本比例的抽样分布
   四、样本方差的抽样分布
  第三节 抽样误差
   一、抽样误差的概念
   二、实际抽样误差和抽样平均误差
   三、抽样极限误差
  第四节 总体参数估计
   一、总体参数估计概述
   二、总体参数的点估计
   三、总体参数的区间估计
  第五节 必要样本容量的确定
   一、确定必要样本容量的意义
   二、必要样本容量的确定
  第六节 抽样组织方式
   一、简单随机抽样
   二、分层抽样
   三、整群抽样
   四、系统抽样
   五、多阶段抽样
  第七节 利用Python软件进行总体参数的区间估计
  即测即评
  练习与思考
第五章 假设检验与方差分析
  第一节 假设检验与方差分析的基本原理
   一、假设检验的基本原理
   二、方差分析的基本原理
  第二节 总体均值与总体比例的假设检验
   一、单个总体均值的假设检验
   二、两个总体均值的假设检验
   三、总体比例的假设检验
  第三节 方差分析
   一、单因素方差分析
   二、双因素方差分析
  第四节 利用Python进行假设检验与方差分析
   一、用到的Python工具包
   二、一个总体均值的z检验
   三、一个总体均值的t检验
   四、两个独立总体均值的t检验
   五、单因素方差分析
   六、双因素方差分析
   七、有交互作用的双因素方差分析
  即测即评
  练习与思考
第六章 相关与回归分析
  第一节 相关的意义和种类
   一、相关关系的概念
   二、相关关系的种类
   三、相关分析的主要内容
  第二节 简单线性相关分析
   一、相关表和相关图
   二、简单相关系数
   三、相关系数的检验
  第三节 回归分析
   一、回归分析概述
   二、一元线性回归分析
  第四节 利用Python进行相关与回归分析
  即测即评
  练习与思考
第七章 时间序列分析
  第一节 时间序列分析概述
   一、时间序列的概念
   二、时间序列的种类
   三、时间序列的编制原则
  第二节 时间序列的水平分析
   一、发展水平与平均发展水平
   二、增长量与平均增长量
  第三节 时间序列的速度分析
   一、发展速度与平均发展速度
   二、增长速度、平均增长速度与增长1%的绝对值
  第四节 时间序列的因素分析
   一、时间序列的构成因素与分解模型
   二、长期趋势的测定
   三、季节变动的测定
  第五节 Python在时间序列分析中的应用
   一、相关Python包
   二、时间序列的水平分析
   三、时间序列的速度分析
   四、时间序列的因素分析
  即测即评
  练习与思考
第八章 统计指数
  第一节 统计指数的概念和种类
   一、统计指数的概念
   二、统计指数的分类
   三、统计指数的作用
  第二节 综合指数
   一、综合指数的编制原理
   二、不同形式的综合指数及应用
  第三节 平均指数
   一、平均指数的编制原理
   二、平均指数的基本形式
   三、平均指数的应用
  第四节 指数体系与因素分析
   一、指数体系的概念及作用
   二、指数因素分析法的意义及种类
   三、指数因素分析法的步骤和方法
   四、指数因素分析法的应用
  第五节 常用的经济指数
   一、居民消费价格指数
   二、工业生产指数
   三、股票价格指数
   四、工业生产者出厂价格指数
   五、GDP平减指数
   六、采购经理指数
  即测即评
  练习与思考
第九章 统计综合评价
  第一节 统计综合评价的概念和基本步骤
   一、统计综合评价的概念
   二、统计综合评价的基本步骤
  第二节 评价指标体系构建与数据预处理
   一、评价指标体系构建
   二、定性指标的量化
   三、数据的无量纲化处理
   四、数据的同向化处理
  第三节 权重确定方法
   一、层次分析法
   二、熵值法
  第四节 统计综合评价案例
   一、案例背景
   二、案例描述
   三、案例分析
  即测即评
  练习与思考
第十章 文本数据分析
  第一节 文本数据分析概述
   一、基本概念
   二、文本数据分析任务
   三、文本数据分析技术
   四、文本数据分析面临的困难
  第二节 文本数据收集与整理
   一、文本数据收集
   二、文本数据整理方法
  第三节 文本数据分析方法应用
   一、文本分类
   二、文本聚类
   三、主题模型
   四、情感分析
   五、可视化
  第四节 文本数据分析案例
  即测即评
  练习与思考
第十一章 图像数据的统计分析
  第一节 图像数据的表达与存储
   一、图像的输入、输出与保存
   二、图像类型的改变
   三、图像存储的数据结构
  第二节 图像数据的统计特征
   一、图像数据的一阶样本统计量与二阶样本统计量
   二、图像像素亮度的分布
  第三节 图像数据的基本运算
   一、图像的融合
   二、图像的特征提取
   三、基于PCA的图像重建
  第四节 图像数据的分割案例
  即测即评
  练习与思考
附录 常用统计表
  附表1 标准正态分布表
  附表2 标准正态分布分位数表
  附表3 t分布分位数表
  附表4 χ2分布分位数表
  附表5 F分布分位数表
参考文献