本书以Excel和R语言为计算工具，阐述统计学基础理论与方法。全书共分为8章，其中第1章为概述，是全书的基础，主要介绍统计学中的一些基本概念、数据的搜集方式及R语言的基本操作；第2章和第3章介绍描述统计，阐述如何整理和显示数据，以及如何描述现象的基本数量特征；第4章和第5章介绍推断统计，研究抽样推断中参数估计和假设检验两大基本问题；第6章和第7章介绍方差分析和回归分析，这是实际工作中应用为广泛的两类统计模型，也是很多复杂统计模型的基础；第8章介绍时间序列数据的分析与预测问题，研究如何挖掘历史数据的信息，合理地应用各种预测模型，实现对现象的预测。本书各章均从实际问题入手，在不失严谨性的前提下，尽量淡化统计方法本身的数学推导，注重统计学思想的阐述及以Excel和R语言为计算工具的应用过程。
内容简介
前言
第1章 统计学概述
案例导入:有关文学著作的统计推断
1.1 统计学及相关概念
1.2 统计数据的搜集
1.3 常用统计软件介绍
1.4 R语言基本操作简介
第2章 统计数据的整理与显示
案例导入:如何整理和显示数据
2.1 统计数据的整理
2.2 统计表
2.3 统计图
2.4 案例分析——灯泡使用寿命数据的整理与显示
第3章 统计数据的描述性分析
案例导入:今天,你被平均了吗
3.1 集中趋势的描述
3.2 离散程度的描述
3.3 数据分布形状的描述
3.4 应用Excel计算描述性统计指标
3.5 应用R语言计算描述性统计指标
3.6 案例分析
第4章 抽样分布与参数估计
案例导入:大学生消费调查:一个月花费多少
4.1 抽样分布
4.2 点估计及其评价标准
4.3 区间估计
第5章 假设检验
案例导入:男女婚嫁的假设检验
5.1 假设检验的一般问题
5.2 正态总体参数的假设检验
5.3 总体比例的假设检验
5.4 非参数检验
第6章 方差分析
案例导入:如何检验安眠药的疗效
6.1 单因素方差分析
6.2 双因素方差分析
6.3 案例分析
第7章 相关分析与回归分析
案例导入:花粉量对防晒霜的销量有影响吗
7.1 相关分析
7.2 一元线性回归
7.3 多元线性回归
7.4 线性回归模型的诊断
7.5 非线性回归
第8章 时间序列分析与预测
案例导入:如何预测产品的销售量
8.1 时间序列概述
8.2 时间序列的描述性分析
8.3 时间序列预测的一般问题
8.4 平稳时间序列的预测
8.5 趋势型时间序列的预测
8.6 复合型时间序列的预测
附录A 常用统计表
附表1 标准正态分布函数表
附表2 标准正态分布分位数表(下侧)
附表3 t分布分位数表(上侧)
附表4 X~2分布分位数表(上侧)
附表5 F分布分位数表(上侧,α=0.05)
附表6 D.W.检验临界值表(上侧,α=0.05)
附录B 书中用到的R程序包及函数
附表1 已有的R程序包和函数
附表2 本书自编的statsup包中的R函数及用途
参考文献
