本书依托目前最为普及的Excel软件和社会科学领域最为普及的SPSS统计软件为基本工具，详细介绍了数据收集和整理、统计数据的汇总、概率论基础、抽样分布和参数估计、假设检验、方差分析、一元回归和多元回归、时间序列预测和指数、卡方检验和非参数检验，以及统计在质量管理中的应用等重要内容。与计算机软件相结合是本书最大的特点，另一大特点是将统计理论与统计实践紧密联系，每一章都提供了具体案例和大量例题以辅助教学。
　　本书体系完善，布局合理，实例丰富，应用性强，每章均有习题，并配备了内容丰富的教学课件和习题答案，能够适应统计学的教学需要，可作为高等院校上科类和经济管理类相关专业的本科、硕士、MBA和工程硕士等的教学用书，也可作为从事统计、信息管理、市场调研等实际工作的各类经济管理人员的参考用书或培训教材。

《应用统计学》特点：　　体例创新。结合Excel和SPSS统计分析软件全面讲述了统计理论和统计方法的应用，帮助读者利用统计分析工具解决实际问题。　　应用性强。详细介绍了Excel和SPSS软件的具体操作方法，教会读者利用这两种软件整理、分析数据和解释数据分析结果。　　易学易用。避免数学推导，力求简单实用。　　案例式教学。每一章都提供了详细的案例，通过案例分析进一步讲述管理科学领域中的各类统计学原理和方法。

　　在经济全球化和信息化的环境下，管理决策者面临着高度不确定的外部环境和巨大的风险。应用统计学是定量分析非确定性问题的规律，帮助管理决策者进行科学决策、规避风险、获取最优经济和社会效益的科学方法，已成为现代科学管理中必不可少的强劲工具。
　　本书在确保知识的系统性和正确性的基础上，尽量使用通俗易懂的语言，阐述应用统计学的基本概念、基本原理及解决问题的基本方法和应用条件，略去了繁琐的推导证明过程，使读者更容易理解和掌握。鉴于计算机是求解统计问题的有效手段，本书中对主要的概率统计方法，都以常用的计算机软件Excel和SPSS作为求解运算和分析的主要工具，以大幅度提高本课程的实用价值和学生的计算机应用能力。与计算机软件相结合是本书最大的特点。本书另一大特点是将统计理论与统计实践紧密联系，每一章都提供了具体案例和大量例题以辅助教学。
　　本书内容全面，几乎涉及应用统计学的所有内容。本书是《以Excel 和SPSS为工具的管理统计》(张建同、孙昌言编著，清华大学出版社，2005年)的修订再版，在基于原书前6章内容的基础上，增加了时间序列预测和指数、卡方检验和非参数检验、统计在质量管理中的应用三项重要的内容。对照原书，再版书具体的变化如下：
　　第1章保留了原书的1.1节、1.2节和1.3节并增加了统计基本术语和变量的类型，把原书的1.4节作为第2章。
　　第2章按照分类数据和数值数据分别介绍统计表和统计图，增加了帕累托图和交叉表等新的内容。
　　第3章的内容是在原书第2章的基础上增加了四分位数、四分位数极差、Z值、五数汇总、箱线图、协方差和相关系数等内容。
　　第4章是原书第3章并增加了均匀分布的内容。
　　第5章是原书第4章4.1节、4.2和4.3节的内容。
　　第6章在原书4.4节的基础上增加了样本容量确定的内容。
　　第7章是关于单个总体假设检验的问题，参照了原书第5章的前四节内容，并增加了考试及格线确定的案例。
　　第8章是关于两个总体假设检验的问题，参照原书5.5～5.9节的内容。
　　第9章是原书第6章的内容。
　　第10章卡方检验和非参数检验是新增加的内容。
　　第11章是关于一元回归的内容，在原书第8章前三节的基础上增加了残差分析的内容。
　　第12章是关于多元线性回归的内容，在原书8.4和8.5节的基础上增加了多元回归模型的偏F检验、虚拟变量、交互作用项和二次回归模型的内容。
　　第13章是原书第9章的内容。
　　第14章时间序列预测和指数是新增加的内容。
　　第15章统计在质量管理中的应用是新增加的内容。
　　本书体系完善，布局合理，实例丰富，应用性强，可作为高等院校工科类和经济管理类相关专业的本科、硕士、MBA和工程硕士等的教学用书，也可作为从事统计、信息管理、市场调研等实际工作的各类经济管理人员的参考用书或培训教材。其中在章节前没加注*号的，适用于本科和MBA的教学及本科层次的读者，在章节前加*号的，适用于工程硕士研究生的教学和硕士研究生层次的读者。本书每章最后均有习题，并配备了内容丰富的教学课件(下载网址为http://www.tupwk.com.cn，亦可访问同济大学经济与管理学院精品课程网站获取更多教学参考资料)和习题答案(教师可发送邮件至cuiwei80@163.com索取，我们将及时提供详细答案)，以备教学所需。
　　本书第1～3、5、6、9～12、15章由王世进和张建同编写；第4、7、8章由张建军编写；第13、14章由简泽编写。刘文驰进行了部分校对。全书由张建同总纂并定稿。由于水平有限，书中难免有错误或不足之处，恳请广大读者批评指正，以便本书能不断修正和完善。
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　

第1章 统计和统计数据收集
1.1 统计学概述
1.1.1 统计的广泛应用
1.1.2 统计与统计学
1.1.3 统计研究对象的特点
1.1.4 统计学的分类
1.2 统计基本术语
1.3 数据的收集
1.3.1 普遍调查
1.3.2 重点调查
1.3.3 典型调查
1.3.4 抽样调查
1.3.5 网上调查
1.4 问卷设计
1.4.1 合理性
1.4.2 一般性
1.4.3 逻辑性
1.4.4 明确性
1.4.5 非诱导性
1.4.6 便于整理、分析
1.5 变量
1.5.1 变量类型
1.5.2 度量水平和度量等级
习题一

第2章 统计表和统计图
2.1 分类数据的图表
2.1.1 汇总表
2.1.2 条形图
2.1.3 饼图
2.1.4 帕累托图
2.2 数值数据的整理
2.3 数值数据的图表
2.3.1 频数分布表
2.3.2 其他数值数据统计图
2.4 交叉表
2.4.1 列联表
2.4.2 并行条形图
2.5 图表汇总和制作原则
习题二

第3章 统计数据的描述度量
3.1 度量中心趋势的指标
3.1.1 算术平均数
3.1.2 中位数
3.1.3 众数
3.1.4 算术平均数、中位数和众数间的关系
3.1.5 四分位数
3.1.6 数汇总和箱线图
3.1.7 几何平均数
3.2 度量离散程度的指标
3.2.1 极差
3.2.2 四分位数极差
3.2.3 平均差
3.2.4 方差和标准差
3.2.5 变异系数
3.2.6 Z值
3.3 度量偏斜程度的指标
3.3.1 用标准差为单位计量的偏度系数
3.3.2 使用三阶中心矩计量的偏度系数
3.4 度量两种数值变量关系的指标
3.5 利用Excel数据分析功能求各种统计指标
习题三

第4章 概率论基础
4.1 引言
[案例4.1] 新型洗衣机产品投资生产决策
4.2 随机试验与随机事件
4.2.1 随机现象
4.2.2 随机试验
4.2.3 随机事件
4.2.4 事件间的关系和运算
4.3 概率
4.3.1 频率与概率
[案例4.2] 活塞销遭退货的概率有多大
4.3.2条件概率
[案例4.3] 60岁的人至少能活到80岁的概率
[案例4.4] 患癌症的概率
4.3.3 事件的独立性
4.4 随机变量及其分布函数
4.4.1 随机变量
4.4.2 随机变量的分布函数
4.5 离散型随机变量
4.5.1 离散型随机变量的概率分布
4.5.2 几种重要的离散型分布
[案例4.5] 应配置多大功率的变压器
4.6连续型随机变量
[案例4.6] 电子产品的寿命分析
4.6.1 概率密度
4.6.2 几种重要的连续型分布
4.7 随机变量的数学期望和方差
4.7.1 数学期望
4.7.2 方差
4.8 大数定律和中心极限定理及其计算机模拟验证
4.8.1 大数定律
4.8.2 中心极限定理
4.8.3 中心极限定理的动态模拟验证
4.9 新产品投资决策案例分析
4.9.1 投产后各种销售状况下的项目净现值
4.9.2 不考虑试生产时的最优决策分析
4.9.3 考虑试生产并获取用户试用反馈信息的方案分析
4.9.4 追加信息的价值
习题四

第5章 抽样与抽样分布
5.1 简单随机抽样和统计量
5.1.1 随机样本
5.1.2 统计量及抽样分布
5.2 其他抽样方法
5.2.1 分层随机抽样
5.2.2 整群抽样
5.2.3 系统抽样
5.2.4 方便抽样
5.2.5 判断抽样
5.3 参数估计
5.3.1 参数的点估计
5.3.2 点估计的方法
5.3.3 估计量的评价标准
习题五

第6章 置信区间估计
6.1 基本概念准备
6.2 单个正态总体均值和方差的区间估计
6.2.1 总体均值斓那?涔兰
6.2.2 总体方差的区间估计
6.3 总体比例的区间估计
6.4 样本容量确定
6.4.1 单个正态总体均值估计的样本容量确定
6.4.2 总体比例估计的样本容量确定
6.5 两个正态总体的均值差和方差比的区间估计
6.5.1 两个正态总体均值差的区间估计
6.5.2 两正态总体方差比的区间估计
6.6 单侧置信限的估计
6.7 区间估计小结
习题六

第7章 单个总体的假设检验
7.1 案例介绍
[案例7.1] 新工艺是否有效?
[案例7.2] 机床的加工是否满足要求?
7.2假设检验的基本原理
7.2.1 假设检验的基本原理和步骤
7.3 单个正态总体均值的检验
7.4 单个正态总体方差的检验(X2检验)
7.5 单个总体比例的检验
7.6 单个总体的假设检验小结
习题七

第8章 两个总体的假设检验
8.1 引言
[案例8.1] 哪种安眠药的疗效好?
8.2 两个独立正态总体均值的检验
8.3 成对样本试验的均值检验
8.4 两个正态总体方差的检验俨检验)
8.5 两个总体比例的检验
8.6 两个总体的假设检验小结
习题八

第9章 方差分析
9.1 引言
9.1.1 案例介绍
[案例9.1] 哪种促销方式效果最好?
[案例9.2] 如何确定最优生产工艺条件?
9.1.2 方差分析的基本概念
9.1.3 方差分析的基本假设条件
9.1.4 方差分析的目的
9.2 单因子方差分析
9.2.1 单因子试验的数学模型
9.2.2 方差分析的基本方法
9.2.3 检验H0的统计量
9.2.4 方差分析表
9.2.5 进一步的分析
9.3 5 双因子方差分析
9.3.1 不考虑交互作用的双因子方差分析
9.3.2 考虑交互作用时的双因子方差分析
习题九

第10章 卡方检验和非参数检验
10.1 总体分布的／检验
10.1.1 检验的基本原理
10.1.2 检验的具体步骤
10.2 比例差异的X2检验(独立样本)
10.2.1 两个比例差异的X2检验
10.2.2 两个以上比例差异的／检验
10.2.3 独立性的X2检验
10.3 两个相关样本比例差异检验
10.4 两个独立总体的非参数分析：Wilcoxon秩和检验
10.5 单因素方差分析的非参数分析：Kruskal-Wallis秩检验
10.6 小结
习题十

第11章 一元回归
11.1 引言
[案例11.1] 质量控制应用
11.1.1 变量间的两类关系
11.1.2 线性回归的数学模型
11.1.3 线性回归模型的经典假设条件
11.1.4 回归分析的内容和分析步骤
11.2 一元线性回归
11.2.1 一元线性回归的数学模型
11.2.2 参数和的最小二乘估计
11.2.3 最小二乘估计和的性质
11.2.4 回归方程的显著性检验
11.2.5 预测和控制
11.3 质量控制应用案例分析
11.4 残差分析
11.5 曲线回归
11.5.1 曲线回归的分析步骤
11.5.2 常用曲线的线性化方法
习题十一

第12章 多元线性回归
12.1 多元线性回归的数学模型
12.2 参数獾淖钚《?斯兰
12.3 多元回归模型的显著性检验
12.3.1 回归方程的显著性检验
12.3.2 回归系数的显著性检验和置信区间估计
12.4 预测与控制
12.5* 多元回归模型的偏9检验
12.6* 在回归模型中运用虚拟变量和交互作用项
12.6.1 虚拟变量
12.6.2 交互作用
12.7* 二次回归模型
习题十二

第13章* 违背经典假设的经济计量模型
13.1 引言
13.2 异方差
13.2.1 异方差的概念
13.2.2 异方差产生的原因
13.2.3 异方差的后果
13.2.4 异方差的识别和检验
13.2.5 消除异方差的方法
[案例13.1] 居民储蓄模型——异方差的检验和处理
13.3 自相关
13.3.1 自相关的概念
13.3.2 产生自相关的原因
13.3.3 自相关的后果
13.3.4 自相关的识别和检验
13.3.5 自相关的处理方法
[案例13.2] 地区商品出口模型——自相关的检验和处理
13.4 多重共线性
13.4.1 多重共线性的概念
13.4.2 多重共线性的后果
13.4.3 产生多重共线性的原因
13.4.4 多重共线性的识别和检验
13.4.5 消除多重共线性的方法
[案例13.3] 农业产出模型——多重共线性问题
习题十三

第14章 时间序列预测和指数
14.1 时间序列模型的组成因素
14.2 年度时间序列数据的平滑
14.2.1 移动平均法
14.2.2 指数平滑法
14.3 基于最小二乘法的趋势拟合和预测
14.3.1 线型趋势模型
14.3.2 二次趋势模型
14.3.3 指数趋势模型
14.3.4 运用第一、第二和百分率差值选择模型
14.4 自回归模型用于拟合和预测趋势
14.5 时间序列预测季节数据
14.6 指数
14.6.1 价格指数
14.6.2 综合价格指数
习题十四

第15章 统计在质量管理中的应用
15.1 全面质量管理
15.2 六西格玛管理
15.3 控制图理论
15.4 比例的控制图：P-图
15.5 极差和均值控制图
15.5.1 R-图
15.5.2 X-图
15.6 过程能力
15.6.1 顾客满意和规格极限
15.6.2 能力指数
习题十五
附录A 泊松分布表
附录B 标准正态分布表
附录C X2分布表
附录D t分布表
附录E F分布表
附录F Wilcoxon秩和检验的上下临界值
附录G 杜宾-瓦森检验临界值表

　　1.1.1 统计的广泛应用
　　人类活动的各个方面都离不开统计工作和统计数据。  在个人生活中，人们的任何决策都依赖于有关的统计信息。无论是报考学校、选择工作单位、购买房屋、进行股票交易、外出旅游，还是购买日常生活用品、生活开支预算等，都离不开有关的统计信息。尽管个人生活中的许多统计信息是以非常简单粗糙的形式出现的，但正是在对过去发生的事情或经验所获得的信息进行综合的基础上，人们才能作出正确的判断和决策。
　　在政府的层次上，统计更是渗透于每一个部门的管理工作之中。政府部门通过不断收集经济、社会、人口等各个领域的统计数据，在综合分析的基础上对国民经济的发展进行预测、规划、指导和调控，并对全社会提供各种统计信息。
　　在科学和学术研究的各个领域，包括自然科学、经济学、社会学、体育、医疗卫生、环境保护等领域，都广泛使用统计学方法进行分析和推断。
　　在商务活动中，统计学有更广泛的应用，经营管理人员在作决策时需要应用统计方法来归纳分析各种可以获得的统计资料（参看如图1.1所示的由数据向信息和决策的转换过程）。商务活动中经常使用统计方法的有以下几个方面。