本書以應用為目標，以方法原理的講解為主旨，從解決實際問題出發(fā)，引導讀者主動思考并理解各類統計方法的內涵。全書在系統介紹重要統計概念、基礎知識的前提下，避免對數理推導的大篇幅論述，結合大量貼近生活的例題和數據，直觀演示各類統計方法解決實際問題的分析過程，且絕大部分計算工作由軟件完成可操作性強。本書內容深入淺出，通俗易懂，不具備任何統計基礎的讀者也可學習使用。
譚英平 對外經濟貿易大學保險學院統計與精算學系主任，副教授，中國人民大學統計學博士。從事統計教學工作十余年，在《統計研究》《統計與決策》《統計與信息論壇》等核心期刊發(fā)表論文多篇，出版《應用統計學》《統計學》《商務統計》等多本教材和譯著，曾獲全國統計科學研究優(yōu)秀成果一等獎，北京市優(yōu)秀統計科討論文三等獎。
目錄
第1章統計能為你做什么
1.1統計無處不在
1.2統計學研究數據
1.3怎樣獲得數據
第2章用圖表和統計量看數據
2.1 用圖表描述數據
2.2用統計量描述數據
第3章用概率分布描述隨機變量
3.1讀來給你事件發(fā)生的可能性
3.2 隨機變量的概率分布
3.3由正態(tài)分布導出的幾個重要分布
3.4 樣本統計量的抽樣分布
第4章 用樣本推斷總體
4.1 統計推斷的基礎知識
4.2 估計不同的總體參數
4.3 檢驗總體假設
第5章 類別變量分析
5.1類別變量的觀測頻數與期望頻數是否一致
5.2兩個類別變量是否獨立
5.3度量兩個類別變量的關系強度
第6章類別變量對數值變量的影響
6.1 方差分析解決什么問題
6.2考慮一個類別變量的影響
6.3 考慮兩個類別變量的影響
第7章 利用變量間的關系進行預測
7.1變量之間有什么樣的關系
7.2建立變量之間的數學表達式
7.3擬合效果的度量和顯著性檢驗
7.4 所有自變量都有必要放進模型中嗎?
7.5 用自變量預測因變量
7.6 含有類別變量的回歸
第8章 根據過去的模式預測未來
8.1 時間序列的組成要素
8.2 時間序列預測的程序
8.3 平滑法預測
8.4 趨勢模型預測
8.5 多成分序列的徐策
第9章 用少數變量代表多個變量
9.1主成分分析
9.2 因子分析
第10章 把對象分成不同的類別
10.1 聚類分析
10.2 判別分析
第11章 不依賴于分布的檢驗
11.1 關于非參數檢驗
11.2單樣本的非參數檢驗
11.3 兩樣本的非參數檢驗
附錄 各章習題答案
參考書目
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