本书系统地介绍了统计数据来源及其质量、定性数据分析、定量数据的描述、随机变量及概率分布、抽样分布、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析与正交设计、相关与回归分析、时序分析与动态预测、抽样调查、风险决策等内容。
相比**版,本书内容结构更合理,内容更精炼,例题与实际的经济管理科研结合更紧密,更具实用性,同时本次修订还增加了教学课件与案例分析支持。
本书可作为财经类、工商管理类本科生的教学教辅材料,也可以作为工商管理硕士及从事社会经济实际统计工作人员参考。

**章 绪论
作为一门科学的统计学是怎样产生和发展起来的,现代统计学的知识体系构成如何,统计思想与��计方法有哪些基本特征,从事统计应用需要注意什么问题,在这一章里,我们将对诸如此类的问题进行介绍和说明。
**节 统计学的渊源及其体系
一、统计学的起源与发展
统计活动源远流长,可以说自从人类社会有了数的概念,有了计数活动,统计就开始了。但作为一门科学的统计学,它的出现却晚得多。统计学究竟产生于什么年代,迄今为止人们的看法还不尽一致,不过多数人认为,统计学大概兴起于17世纪。
17世纪中叶,在英国**出现了有意识地用数字语言说明问题,注重从数量角度探索客观事物变化规律的研究活动。配第(W.Petty)《政治算术》(1676)一书的问世,标志着统计学的肇端。配第在这本书以及其他有关著作中,采用了不同于前人的研究方法,明确地用大量的数据资料分析问题,试图把结论建立在可靠的事实根据上。正如他在《政治算术》的“序言”中所写到的,“我进行这种工作所采用的方法,在目前还不是常见的,因为我不使用比较级或***的词语只进行思辩式的议论,相反却采用了这样的方法,即用数字、重量和尺度来表达自己想说的问题,进行诉诸于人们感觉的议论,借以考察在自然中有可见根据的原因”。在统计史的研究中,一般把以配第为代表的关于社会经济现象“算术”式的研究,称为“政治算术”统计学。“政治算术”还有一位重要的人物,就是英国人格朗特(J.Graunt),他的代表性著作《关于死亡表的自然观察与政治观察》(1662),通过对人口变动数据的分析,揭示了人口变化的规律,尤其是他在这本书里,运用了不少独特的资料整理方法和估算方法,给后来统计学的发展留下了有益的启示。
……

第二版 序
**版 序
**章 绪论
**节 统计学的渊源及其体系
第二节 统计学的概念
第三节 统计学的性质与特点
第四节 统计学的应用
第二章 数据来源与数据质量
**节 统计数据的来源
第二节 统计数据的测量尺度
第三节 统计数据质量问题
第三章 定性数据的统计描述
**节 定性数据的频数分布
第二节 定性数据的图形表示
第三节 定性数据的特征数字
第四章 定量数据的统计描述
**节 定量数据的频数分布
第二节 定量数据的图形描述
第三节 定量数据的特征数字
第五章 随机变量与概率分布
**节 基本概念
第二节 随机变量的期望、方差及矩
第三节 重要的离散型概率分布
第四节 重要的连续型概率分布
第六章 抽样分布
**节 参数、统计量与抽样分布
第二节 由正态分布导出的分布
第三节 常用的抽样分布
第七章 参数估计
**节 参数估计综述
第二节 点估计
第三节 区间估计
第八章 参数假设检验
**节 参数假设检验的基本问题
第二节 总体均值检验
第三节 总体成数检验
第四节 总体方差检验
第九章 非参数检验
**节 非参数方法评
第二节 卡方检验
第三节 柯尔莫哥洛夫与斯米尔诺夫检验
第四节 符号检验
第五节 秩和检验
第六节 游程检验
第十章 方差分析与正交试验设计
**节 方差分析原理
第二节 单因素方差分析
第三节 两因素方差分析
第四节 试验设计基本问题
第五节 正交试验分析

第十一章 相关与回归分析
**节 相关分析
第二节 一元线性回归
第三节 多元线性回归分析
第四节 非线性回归分析
第十二章 时序分析与动态预测
**节 时间序列的含义及其作用
第二节 时间序列的分解与假定模型
第三节 长期趋势的测定与预测
第四节 季节变动测定与预测
第五节 循环变动的测定
第十三章 抽样调查
**节 抽样调查的基本问题
第二节 简单随机抽样
第三节 分层随机抽样
第四节 整群抽样
第五节 系统抽样
第六节 多阶段抽样
第十四章 风险决策分析
**节 风险决策分析概述
第二节 不确定型决策
第三节 风险型决策
第四节 决策树
第五节 贝叶斯决策问题
参考文献
附录:常用统计表

通俗易懂,深入浅出阐述统计思想,理论体系完善合理,重要概念清晰易懂,精选例题,并结合经济管理研究和实践中的常用工具,吸收当代统计学发展中新的、实用的成果。
统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。本书旨在使读者掌握统计学的基本方法,并能将其在解决实际问题中得到较好的应用。