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| 內容簡介： |
统计作为数据分析的一种有效工具,广泛应用于生产、生活和科学研究的各个领域，成为各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。
本书是在第二版的基础上修订而成的，保留了前两版的特色，写法上立足于统计应用，力求通俗易懂，每种方法都从实际问题入手进行讨论，尽可能避免对统计方法原理的阐述和公式的推导，书中的例题通常直接给出计算机的输出结果，软件应用和相关公式放在每章末尾。
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| 關於作者： |
贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用、统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》《描述统计》《工商管理统计》《市场调查与分析》等。主持研究的非统计学专业本科公共基础课统计学教学改革项目获2001年*教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖。
谭英平 中国人民大学应用经济学博士，现任对外经济贸易大学保险学院统计与精算学系主任，副教授。从事应用统计学教学工作十余年，在《统计研究》《中国统计》《统计与决策》等核心期刊发表论文多篇，出版《商务统计学》《应用统计学》等多本教材译著。
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| 目錄：
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第1章统计能为你做些什么
11统计无处不在
12统计学研究数据
13怎样获得数据
第2章用图表和统计量看数据
21用图表描述数据
22用统计量描述数据
第3章用概率分布描述随机变量
31度量事件发生的可能性
32随机变量的概率分布
33由正态分布导出的几个重要分布
34样本统计量的抽样分布
第4章用样本推断总体
41怎样进行推断？
42估计总体参数
43检验总体假设
第5章类别变量分析
51某个类别变量的观测频数与期望频数是否一致
52两个类别变量是否独立
53度量两个类别变量的关系强度
第6章类别变量对数值变量的影响
61方差分析解决什么问题
62考虑一个类别变量的影响
63考虑两个类别变量的影响
第7章利用变量间的关系进行预测
71变量之间有什么样的关系
72建立变量之间的数学表达式
73拟合效果的度量和回归检验
74所有自变量都有必要放进模型中吗
75用自变量预测因变量
76含有定性自变量的回归
第8章根据过去的模式预测未来
81时间序列的组成要素
82时间序列预测的程序
83平滑法预测
84趋势模型预测
85多成分序列的预测
第9章用少数变量代表多个变量
91主成分分析
92因子分析
第10章把对象分成不同的类别
101聚类分析
102判别分析
第11章不依赖于分布的检验
111关于非参数检验
112单样本的非参数检验
113两样本的非参数检验
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| 內容試閱：
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一本什么样的教材能让学生更好地理解统计呢？根据笔者对统计的理解及多年的教学经验，尽可能少使用那些专业的统计术语、少去纠缠那些复杂的公式、少去用晦涩的词汇表述统计问题和结果，或许是个不错的选择。本书在写法上做了一些新的尝试：力图把统计方法的思想用书中标题的形式表达出来，尽管这种表达不一定确切；在书中内容的表述上，每种方法都尽力用实际问题引出，而不是从概念开始，尽量不使用更专业的统计术语；书中例题的解答直接使用计算机的输出结果，尽可能抛弃手工计算过程，书中例题的计算使用SPSS和Excel两种软件，但以SPSS为主，对软件操作的一些说明放在每章后的附录里。
作为一门应用性很强的学科，多数人学习的目的也主要是应用。但初学者学习统计时面临的主要困惑是学完不会用。问题在于学习过程中多把注意力集中在公式和计算上，而忽视对统计思想的理解。学习统计关键在于理解。记住公式，不等于学会统计；学会计算，不等于会用统计。统计的真谛在于它所体现的思想，在于它所提供的思维方式。学好统计的关键是掌握如何运用统计思维来思考问题，而不是简单地记住那些死的统计知识。有些初学者对统计课程往往感到畏惧，被书中的公式吓倒。实际上，抛开公式照样可以学会统计。特别是在计算机应用已经普及的今天，所有的计算都可以由计算机来完成。只要清楚统计方法使用的前提，理解统计方法的实质，要应用统计并不困难。
本书的初衷是作为统计学专业学生的入门课程教材，以替代过去的描述统计内容。作为本专业的学生，在最初接触统计时，应该让他们对统计有一个较全面的认识，了解一些统计思想，为后续的专业课学习奠定基础。当然，本书也可以作为非统计专业学生通开课的教材使用。由于书中的有些提法只是笔者的个人看法，不一定恰当，希望读者多提意见和建议，以便进一步修改和完善。
贾俊平谭英平
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