简介
本书由浅入深，系统地介绍了如何在Excel 2003中实现各种统计分析功能，帮助读者在巩固统计学知识的基础上，将Excel作为进行统计分析的一种有效工具熟练地运用于日常的工作、学习及科研中。
全书涵盖了基础统计学的绝大部分内容，如描述性统计、概率分布与概率分布图、抽样与抽样分布等共11个大类，150多个应用范例，以及Excel中与统计分析有关的内容。全书范例典型、针对性强，并给出了详细的操作步骤，有助于读者快速掌握和融会贯通。随书光盘提供Excel入门教学课程，以及本书所有范例的Excel源文件，读者可将源文件调入Excel中进行练习，或加以改进运用到实际工作中。
本书适合运用Excel进行统计分析的统计工作者或有一定统计学基础的用户使用，也可作为高校经济和金融相关专业师生进行统计学及Excel学习的参考书，还可作为各类培训班的教学用书。
根据统计分析需求，量身打造
采用图解教学方法，上手迅速
章后关键习题，帮助总结提高
多媒体教学光盘，助您快速入门
从空白表格开始制作，逐步引导，渐入佳境！
本书特色：
作者系统计领域的专家，有多年的从业经验，对Excel有深刻认识，能够从实战的角度为读者剖析Excel应用的奥秘。
选择统计分析最常见的算法，比如频率分布图、综合指数、平均指数、概率分布、抽样统计、假设检验、方差分析等内容，适合统计专业人员、各类科研单位、大中院校使用。
从零开始，读者跟随本书的引导，边学习统计理论知识，边用Excel实现各种算法，并很快成为运用Excel解决统计问题的行家里手。
每章最后都配有练习题，让读者在掌握该章内容的基础上，进一步巩固提高，强化学习，同时也可以作为课后作业使用。
光盘内容：
多媒体教学，助您快速入门
范例源文件，方便实战演练
目录
目录
第1章 统计基础与数据描述
1．1 总体和样本
1．2 数据类型
1．2．1 连续数据与离散数据
1．2．2 横截面数据和时间序列数据
1．2．3 组数据和非组数据
1．3 数据描述
1．3．1 频率分布图
1．3．2 相对频率分布图
1．3．3 累积频率分布图或累积曲线
1．3．4 直方图
1．4 小结
1．5 习题
第2章 描述性统计
2．1 中心趋势
2．1．1 算数平均值
2．1．2 几何平均值
2．1．3 众数
2．1．4 中位数
2．1．5 调和平均数
2．2 离中趋势
2．2．1 方差
2．2．2 标准差
2．2．3 四分位数偏差
2．2．4 方差系数
2．3 偏度
2．3．1 偏斜度
2．3．2 矩偏度系数
2．3．3 四分位数偏度系数
2．3．4 Spearman偏度系数
2．4 峰度
2．4．1 峰值
2．4．2 矩峰度系数
2．5 利用分析工具进行描述性统计
2．6 小结
2．7 习题
第3章 数据库统计函数与数据透视表
3．1 数据库
3．1．1 数据库创建
3．1．2 数据的查询与筛选
3．1．3 数据分类汇总
3．2 数据库统计函数
3．2．1 计数函数
3．2．2 求和、乘积函数
3．2．3 最值函数
3．2．4 均值、方差、标准差函数
3．2．5 其他数据库函数
3．3 数据透视表
3．3．1 创建数据透视表
3．3．2 编辑数据透视表
3．4 小结
3．5 习题
第4章 统计指数
4．1 综合指数
4．1．1 同等加权指数
4．1．2 基期加权指数(拉氏指数)
4．1．3 现期加权指数(帕氏指数)
4．1．4 资本加权指数
4．2 平均指数
4．2．1 算术平均指数
4．2．2 几何平均指数
4．2．3 调和平均指数
4．3 小结
4．4 习题
第5章 概率分布及概率分布图
5．1 离散型概率分布
5．1．1 二项分布
5．1．2 超几何分布
5．1．3 泊松分布
5．2 连续型概率分布
5．2．1 正态分布
5．2．2 标准正态分布
5．2．3 对数正态分布
5．2．4 其他连续型分布
5．3 小结
5．4 习题
第6章 抽样与抽样分布
6．1 随机抽样
6．1．1 采用随机数函数进行简单抽样
6．1．2 采用随机数发生器进行简单随机抽样
6．1．3 采用抽样宏进行简单随机抽样
6．1．4 采用随机数函数进行等距抽样
6．1．5 分层抽样
6．2 周期抽样
6．3 选择抽样样本大小
6．3．1 估计均值时样本大小的选择
6．3．2 估计比例时样本大小的选择
6．4 抽样分布
6．4．1 大样本的抽样分布
6．4．2 小样本的抽样分布
6．5 小结
6．6 习题
第7章 参数估计
7．1 总体均值的估计
7．1．1 总体方差已知下估计
7．1．2 总体方差未知且为小样本下估计
7．1．3 总体方差未知且为大样本下估计
7．2 总体均值之差估计
7．3 总体比例和比例之差的估计
7．3．1 总体比例估计
7．3．2 总体比例之差估计
7．4 总体方差和方差比估计
7．4．1 总体方差估计
7．4．2 总体方差比的估计
7．5 小结
7．6 习题
第8章 假设检验
8．1 总体均值的假设检验
8．1．1 总体方差已知下均值的假设检验
8．1．2 方差未知且为小样本下总体均值检验
8．1．3 总体方差未知且为大样本下的检验
8．2 总体均值之差假设检验
8．2．1 总体方差已知下的检验
8．2．2 总体方差未知且为大样本下检验
8．2．3 总体方差未知且为小样本下检验
8．3 总体比例和比例之差的假设检验
8．3．1 总体比例的假设检验
8．3．2 总体比例之差假设检验
8．4 总体方差的假设检验
8．4．1 单个正态总体方差的假设检验
8．4．2 两总体方差的检验
8．5 小结
8．6 习题
第9章 非参数检验
9．1 〓检验
9．1．1 拟合优度检验
9．1．2 独立性检验
9．2 符号检验
9．2．1 简单符号检验
9．2．2 Wilcoxon带符号的等级检验
9．3 Mann-Whitney U检验
9．4 Kruskal-Wallis H检验
9．5 等级相关检验
9．6 小结
9．7 习题
第10章 方差分析
10．1 单因素方差分析
10．1．1 单因素方差 分析方法
10．1．2 方差分析表
10．1．3 单因素方差分析工具的运用
10．2 双因素方差分析
10．2．1 无重复的双因素方差分析
10．2．2 有重复的双因素方差分析
10．3 小结
10．4 习题
第11章 相关分析
11．1 简单线性相关
11．1．1 散点图法
11．1．2 相关函数法
11．1．3 相关分析工具
11．1．4 相关系数的检验
11．2 多元相关
11．2．1 多元相关系数
11．2．2 偏相关系数
11．3 小结
11．4 习题
第12章 回归分析与预测
12．1 一元线性回归分析与预测
12．1．1 应用散点图和趋势线进行回归分析
12．1．2 应用回归函数进行回归分析
12．1．3 应用回归分析工具进行回归分析
12．1．4 一元线性预测
12．2 多元线性回归分析与预测
12．2．1 运用LINEST函数进行多元线性回归分析
12．2．2 运用回归分析工具进行多元线性回归分析
12．2．3 多元线性预测
12．3 一元非线性回归分析与预测
12．3．1 指数回归与预测
12．3．2 对数回归与预测
12．3．3 幂函数回归与预测
12．3．4 多项式回归与预测
12．4 小结
12．5 习题
第13章 时间序列分析
13．1 移动平均法测定长期趋势
13．1．1 中心移动平均法
13．1．2 历史移动平均法
13．2 趋势回归法测定长期趋势
13．2．1 线性趋势方程
13．2．2 二次多项式趋势方程
13．2．3 指数趋势方程
13．3 指数平滑法测定长期趋势
13．3．1 确定最佳阻尼系数(1-α)
13．3．2 指数平滑分析工具
13．4 季节变动的测定
13．4．1 长期趋势消除法
13．4．2 季节虚拟变量回归法
13．5 小结
13．6 习题
第1章 统计基础与数据描述
1．1 总体和样本
1．2 数据类型
1．2．1 连续数据与离散数据
1．2．2 横截面数据和时间序列数据
1．2．3 组数据和非组数据
1．3 数据描述
1．3．1 频率分布图
1．3．2 相对频率分布图
1．3．3 累积频率分布图或累积曲线
1．3．4 直方图
1．4 小结
1．5 习题
第2章 描述性统计
2．1 中心趋势
2．1．1 算数平均值
2．1．2 几何平均值
2．1．3 众数
2．1．4 中位数
2．1．5 调和平均数
2．2 离中趋势
2．2．1 方差
2．2．2 标准差
2．2．3 四分位数偏差
2．2．4 方差系数
2．3 偏度
2．3．1 偏斜度
2．3．2 矩偏度系数
2．3．3 四分位数偏度系数
2．3．4 Spearman偏度系数
2．4 峰度
2．4．1 峰值
2．4．2 矩峰度系数
2．5 利用分析工具进行描述性统计
2．6 小结
2．7 习题
第3章 数据库统计函数与数据透视表
3．1 数据库
3．1．1 数据库创建
3．1．2 数据的查询与筛选
3．1．3 数据分类汇总
3．2 数据库统计函数
3．2．1 计数函数
3．2．2 求和、乘积函数
3．2．3 最值函数
3．2．4 均值、方差、标准差函数
3．2．5 其他数据库函数
3．3 数据透视表
3．3．1 创建数据透视表
3．3．2 编辑数据透视表
3．4 小结
3．5 习题
第4章 统计指数
4．1 综合指数
4．1．1 同等加权指数
4．1．2 基期加权指数(拉氏指数)
4．1．3 现期加权指数(帕氏指数)
4．1．4 资本加权指数
4．2 平均指数
4．2．1 算术平均指数
4．2．2 几何平均指数
4．2．3 调和平均指数
4．3 小结
4．4 习题
第5章 概率分布及概率分布图
5．1 离散型概率分布
5．1．1 二项分布
5．1．2 超几何分布
5．1．3 泊松分布
5．2 连续型概率分布
5．2．1 正态分布
5．2．2 标准正态分布
5．2．3 对数正态分布
5．2．4 其他连续型分布
5．3 小结
5．4 习题
第6章 抽样与抽样分布
6．1 随机抽样
6．1．1 采用随机数函数进行简单抽样
6．1．2 采用随机数发生器进行简单随机抽样
6．1．3 采用抽样宏进行简单随机抽样
6．1．4 采用随机数函数进行等距抽样
6．1．5 分层抽样
6．2 周期抽样
6．3 选择抽样样本大小
6．3．1 估计均值时样本大小的选择
6．3．2 估计比例时样本大小的选择
6．4 抽样分布
6．4．1 大样本的抽样分布
6．4．2 小样本的抽样分布
6．5 小结
6．6 习题
第7章 参数估计
7．1 总体均值的估计
7．1．1 总体方差已知下估计
7．1．2 总体方差未知且为小样本下估计
7．1．3 总体方差未知且为大样本下估计
7．2 总体均值之差估计
7．3 总体比例和比例之差的估计
7．3．1 总体比例估计
7．3．2 总体比例之差估计
7．4 总体方差和方差比估计
7．4．1 总体方差估计
7．4．2 总体方差比的估计
7．5 小结
7．6 习题
第8章 假设检验
8．1 总体均值的假设检验
8．1．1 总体方差已知下均值的假设检验
8．1．2 方差未知且为小样本下总体均值检验
8．1．3 总体方差未知且为大样本下的检验
8．2 总体均值之差假设检验
8．2．1 总体方差已知下的检验
8．2．2 总体方差未知且为大样本下检验
8．2．3 总体方差未知且为小样本下检验
8．3 总体比例和比例之差的假设检验
8．3．1 总体比例的假设检验
8．3．2 总体比例之差假设检验
8．4 总体方差的假设检验
8．4．1 单个正态总体方差的假设检验
8．4．2 两总体方差的检验
8．5 小结
8．6 习题
第9章 非参数检验
9．1 〓检验
9．1．1 拟合优度检验
9．1．2 独立性检验
9．2 符号检验
9．2．1 简单符号检验
9．2．2 Wilcoxon带符号的等级检验
9．3 Mann-Whitney U检验
9．4 Kruskal-Wallis H检验
9．5 等级相关检验
9．6 小结
9．7 习题
第10章 方差分析
10．1 单因素方差分析
10．1．1 单因素方差 分析方法
10．1．2 方差分析表
10．1．3 单因素方差分析工具的运用
10．2 双因素方差分析
10．2．1 无重复的双因素方差分析
10．2．2 有重复的双因素方差分析
10．3 小结
10．4 习题
第11章 相关分析
11．1 简单线性相关
11．1．1 散点图法
11．1．2 相关函数法
11．1．3 相关分析工具
11．1．4 相关系数的检验
11．2 多元相关
11．2．1 多元相关系数
11．2．2 偏相关系数
11．3 小结
11．4 习题
第12章 回归分析与预测
12．1 一元线性回归分析与预测
12．1．1 应用散点图和趋势线进行回归分析
12．1．2 应用回归函数进行回归分析
12．1．3 应用回归分析工具进行回归分析
12．1．4 一元线性预测
12．2 多元线性回归分析与预测
12．2．1 运用LINEST函数进行多元线性回归分析
12．2．2 运用回归分析工具进行多元线性回归分析
12．2．3 多元线性预测
12．3 一元非线性回归分析与预测
12．3．1 指数回归与预测
12．3．2 对数回归与预测
12．3．3 幂函数回归与预测
12．3．4 多项式回归与预测
12．4 小结
12．5 习题
第13章 时间序列分析
13．1 移动平均法测定长期趋势
13．1．1 中心移动平均法
13．1．2 历史移动平均法
13．2 趋势回归法测定长期趋势
13．2．1 线性趋势方程
13．2．2 二次多项式趋势方程
13．2．3 指数趋势方程
13．3 指数平滑法测定长期趋势
13．3．1 确定最佳阻尼系数(1-α)
13．3．2 指数平滑分析工具
13．4 季节变动的测定
13．4．1 长期趋势消除法
13．4．2 季节虚拟变量回归法
13．5 小结
13．6 习题
Excel统计分析实例精讲
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- 类型
- 大小
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