統計學是高等院校管理類有關專業的一門必修課。《統計學（第3版）/普通高等教育經濟管理類專業規劃教材》一書系統地闡述了統計學的基本原理和方法，加強了統計推斷的內容，也增加了新的內容，使之既符合國際慣例，又符合我國的實際情況。全書共13章，包括概論、數據的收集與整理、數據分析特征的度量、抽樣與參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析、多元回歸模型、非參數統計、統計指數、時間序列分析、投入產出分析、統計監測預警與決策。
第3版前言
第2版前言
第1版前言
第1章 概論
1.1 統計學概述
1.2 統計學的基本概念
1.3 統計工作過程
1.4 統計指標體系
1.5 統計方法的普適性
小結
思考題
作業題
第2章 數據的收集與整理
2.1 數據的類型
2.2 數據的收集
2.3 數據的誤差
2.4 數據的預處理
2.5 數據的統計分組與頻數分布
2.6數據的展示
小結
思考題
作業題
附錄2.1 非數值型數據頻數分布的編制
附錄2.2 數值型數據頻數分布的編制
第3章 數據分布特征的度量
3.1 集中趨勢的度量
3.2 離散程度的度量
3.3 偏度與峰度的度量
小結
思考題
作業題
統計學
目錄
第4章 抽樣與參數估計
4.1 抽樣與抽樣誤差
4.2 抽樣分布
4.3 參數估計的一般問題
4.4 一個總體參數的區間估計
4.5 兩個總體參數的區間估計
4.6樣本容量的確定
小結
思考題
作業題
第5章 假設檢驗
5.1 假設檢驗方法論
5.2 總體均值的假設檢驗
5.3 總體比率的假設檢驗
5.4 總體方差的假設檢驗
小結
思考題
作業題
附錄5.1 使用Excel進行假設檢驗
附錄5.2 使用SPSS進行假設檢驗
第6章 方差分析
6.1 方差分析的基本問題
6.2 單因素方差分析
6.3 雙因素方差分析
小結
思考題
作業題
附錄6.1 使用Excel進行假設檢驗
附錄6.2 使用SPSS進行假設檢驗
第7章 相關與回歸分析
7.1 相關分析
7.2 回歸分析概述
7.3 一元線性回歸模型的參數估計
7.4 一元線性回歸模型的統計檢驗
7.5 一元線性回歸分析的應用
小結
思考題
作業題
附錄SPSS的一元線性回歸分析
第8章 多元線性回歸模型
8.1 多元線性回歸模型的參數估計
8.2 多元線性回歸模型的統計檢驗
8.3 多元線性回歸分析的預測
8.4 多元線性回歸模型中假設條件的驗證與處理
8.5 非線性回歸模型的建立和估計
小結
思考題
作業題
附錄統計分析軟件SPSS的應用
第9章 非參數統計
9.1 非參數統計概述
9.2 單樣本非參數檢驗
9.3 兩個相關樣本的非參數檢驗
9.4 兩個獨立樣本的非參數檢驗
小結
思考題
作業題
第10章 統計指數
10.1 統計指數的基本概念
10.2 綜合指數
10.3 加權平均數指數
10.4 平均指標指數
10.5 指數體系
10.6幾種常用的經濟指數
小結
思考題
作業題
第11章 時間序列分析
11.1 時間序列的概念和種類
11.2 時間序列的指標分析
11.3 時間序列的因素分析
11.4 隨機時間序列分析
小結
思考題
作業題
第12章 投入產出分析
12.1 投入產出分析的基礎
12.2 全國實物型產品投入產出模型
12.3 全國價值型產品投入產出模型
12.4 企業投入產出分析
小結
思考題
作業題
第13章 統計監測預警與決策
13.1 統計監測
13.2 統計預警
13.3 統計決策
小結
思考題
作業題
參考文獻
2．統計學的特點
（1）數量性。任何事物（或現象）都是質與量的統一。事物的質即本質，它決定了某一事物與其他事物的區別；事物的量即表現為數量多少、水平高低，以及數量關系。量變到質變是事物變化的普遍規律。統計學所研究的是事物的數量方面，它通過各種統計方法描述和推斷事物總體的數量特征、數量關系和量變到質變的數量界限，揭示事物在數量方面顯示出來的質的規律性。這是統計學最突出的特點。
（2）具體性。統計學不同于數學。數學研究的數字是抽象的數，以及它們的運算規律，而統計學所研究的數量是具有質的規定性的事物（或現象）量，以及它們顯示出來的事物質的規律性。如2010年遠大企業的工業增加值為10000萬元，它告訴我們，數值10000反映了遠大企業工業增加值的內容，以價值量萬元為單位，并且它是遠大企業2010年的工業增加值。也就是說，10000這個數字在數學中是有意義的，但在統計學中是沒有意義的。同樣，10000萬元、工業增加值為10000、工業增加值為10000萬元、企業工業增加值為10000萬元、2010年工業增加值為10000萬元等都是沒有意義的。因此，具體性是指除數字外，還要有說明該數字所表示的內容、所指的時間（或時點）、所指的空間以及計量單位和計算方法，這些稱為統計指標的構成要素。只有這樣具備全部構成要素的統計數字，才有意義。
（3）總體性。統計學所研究的是客觀事物（或現象）的數量方面。具體地講，它是把客觀事物作為一個總體來認識其數量特征，而不是認識客觀事物總體中的某個部分的數量特征，這就是統計學的總體性。例如，要調查遠大企業職工的工資水平，指的是認識遠大企業全部職工這一總體的工資總水平或平均水平，而不是指認識遠大企業中某一位職工或某些職工的工資水平或平均水平。在實際中，總體性體現為要把認識（研究）對象作為一個整體來描述、揭示或推斷它的數量特征。
3．統計學的方法
統計學的方法是指統計學研究和認識客觀事物（或現象）總體數量方面的各種方法。從研究主體來看，與其他諸多科學研究需要經歷定性分析、資料搜集、整理、分析的過程一樣，統計學的研究也需要經歷這樣的過程，并且把這一過程劃為四個階段：統計設計、統計調查、統計整理、統計分析。從總體上講，統計學的基本方法有大量觀察法、分組法、綜合指標法、統計推斷法。
（1）大量觀察法。為了達到認識客觀事物（或現象）總體數量特征的目的，必須對現象總體包含的足夠多的單位進行調查。通過對大量單位的調查，排除個別的、偶然的非本質的因素影響，顯示出現象普遍的、決定性的特征和規律。這種通過統計調查，搜集大量、足夠多的單位資料的方法稱為大量觀察法。從這里我們應看到，在實際中，考慮到調查的經濟性和時效性，往往不進行全面調查，而使用非全面調查（對無限總體來說，只能使用非全面調查）。但調查很少的單位（小量觀察）是不足以認識客觀事物的數量特征及其規律的。這是統計規律所特有的性質。那么調查多少單位才是大量觀察呢？這取決于總體內在的變異、調查精度和不同調查方法的要求。
（2）分組法。認識客觀事物（或現象）及其內在的差異是統計學的一項重要內容。對復雜現象進行調查取得大量的數字資料，就要根據統計研究的任務和現象的內在特點，將被研究的現象劃分為性質不同的各個組，稱為統計分組。通過分組揭示了復雜現象及其內在的差異。分組法是貫穿于整個統計工作中的一個重要方法
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