本書介紹經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)科中常用的統(tǒng)計(jì)分析理論與方法。全書分七章。第1章為統(tǒng)計(jì)推斷的基本內(nèi)容，主要包括參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)，方差分析；第2章較為系統(tǒng)地介紹非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的基本方法和原理；第3章主要介紹線性回歸分析的理論和方法；第4章簡(jiǎn)要介紹非線性回歸分析的基本原理和方法；第5章介紹主成分分析；第6章介紹因子分析模型；第7章介紹馬爾可夫鏈的基本內(nèi)容。
前言
第1章統(tǒng)計(jì)推斷1
1.1隨機(jī)變量及其分布1
1.1.1常用的隨機(jī)變量及其分布2
1.1.2隨機(jī)變量的矩6
1.1.3分位點(diǎn)8
1.2抽樣分布及其常用統(tǒng)計(jì)量的分布9
1.2.1簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本9
1.2.2抽樣分布10
1.3參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)17
1.3.1參數(shù)估計(jì)18
1.3.2參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)30
1.3.3假設(shè)檢驗(yàn)中的兩個(gè)問(wèn)題46
1.4方差分析49
1.4.1單因素試驗(yàn)的方差分析50
1.4.2雙因素試驗(yàn)的方差分析63
1.5本章小結(jié)72
問(wèn)題與思考73
第2章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析74
2.1符號(hào)檢驗(yàn)75
2.1.1兩個(gè)總體分布是否相同的符號(hào)檢驗(yàn)75
2.1.2總體中位數(shù)Me的檢驗(yàn)79
2.1.3數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)存在性檢驗(yàn)80
2.1.4威爾科克森符號(hào)秩和檢驗(yàn)83
2.2秩和檢驗(yàn)法84
2.3多個(gè)樣本的檢驗(yàn)87
2.3.1克魯斯凱沃利斯單向方差秩檢驗(yàn)87
2.3.2費(fèi)里德曼雙向方差分析90
2.4秩相關(guān)分析94
2.4.1斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)94
2.4.2肯德?tīng)枽酉嚓P(guān)系數(shù)97
2.5χ2檢驗(yàn)法99
2.5.1擬合優(yōu)度檢驗(yàn)99
2.5.2獨(dú)立性檢驗(yàn)（列聯(lián)表分析）103
2.6正態(tài)性的檢驗(yàn)法106
2.7本章小結(jié)107
問(wèn)題與思考107
第3章線性回歸分析108
3.1一元線性回歸分析110
3.1.1參數(shù)β0,β1的估計(jì)112
3.1.2誤差項(xiàng)ε的方差σ2的估計(jì)113
3.1.3擬合回歸線的性質(zhì)114
3.1.4正態(tài)誤差回歸模型114
3.1.5線性回歸模型中自變量與因變量之間聯(lián)系的描述測(cè)度118
3.1.6一元線性回歸建模流程118
3.2多元線性回歸模型119
3.2.1多元回歸模型119
3.2.2回歸系數(shù)的涵義121
3.2.3回歸分析推斷121
3.2.4預(yù)測(cè)與控制125
3.2.5自變量與因變量線性相關(guān)程度的度量指標(biāo)126
3.2.6多元線性回歸模型中自變量的選擇問(wèn)題129
3.3回歸診斷136
3.3.1殘差及其性質(zhì)136
3.3.2誤差項(xiàng)的異方差137
3.3.3誤差序列自相關(guān)性139
3.3.4自變量的多重共線性140
3.3.5異常點(diǎn)與強(qiáng)影響點(diǎn)143
3.4含定性自變量的回歸模型145
3.4.1僅含定性自變量的回歸模型145
3.4.2對(duì)一個(gè)定量自變量和一個(gè)二值定性自變量的回歸146
3.4.3對(duì)于一個(gè)定量自變量和一個(gè)多值定性自變量的回歸150
3.4.4對(duì)于一個(gè)定量自變量和兩個(gè)定性自變量的回歸151
3.5本章小結(jié)152
問(wèn)題與思考152
第4章非線性回歸分析153
4.1可線性化的非線性回歸模型154
4.2多項(xiàng)式模型161
4.2.1一元多項(xiàng)式模型161
4.2.2二元多項(xiàng)式模型163
4.3因變量為指示變量的回歸165
4.3.1回歸模型165
4.3.2關(guān)于誤差項(xiàng)問(wèn)題166
4.3.3參數(shù)估計(jì)166
4.4邏輯斯蒂回歸模型169
4.5本章小結(jié)173
問(wèn)題與思考173
第5章主成分分析174
5.1隨機(jī)矩陣和隨機(jī)樣本174
5.1.1隨機(jī)矩陣174
5.1.2隨機(jī)樣本176
5.2總體主成分177
5.2.1一般形式177
5.2.2標(biāo)準(zhǔn)化變量的主成分179
5.3樣本主成分181
5.4舉例183
問(wèn)題與思考184
第6章因子分析185
6.1正交因子模型185
6.2參數(shù)估計(jì)187
6.2.1主成分法187
6.2.2主因子法189
6.2.3極大似然估計(jì)法190
6.3因子旋轉(zhuǎn)190
6.3.1基本原理190
6.3.2計(jì)算過(guò)程191
6.4因子得分194
6.4.1加權(quán)zui小二乘法194
6.4.2回歸分析法195
6.5應(yīng)用舉例196
問(wèn)題與思考200
第7章馬爾可夫鏈201
7.1隨機(jī)過(guò)程的基本概念201
7.1.1隨機(jī)過(guò)程的定義201
7.1.2有限維分布族202
7.1.3獨(dú)立增量過(guò)程與平穩(wěn)過(guò)程202
7.2泊松過(guò)程204
7.2.1計(jì)數(shù)過(guò)程204
7.2.2泊松過(guò)程的定義204
7.3馬爾可夫鏈208
7.3.1馬爾可夫性208
7.3.2馬爾可夫鏈的定義208
7.3.3C-K方程212
7.3.4遍歷性213
問(wèn)題與思考215
參考文獻(xiàn)216
附錄217
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