按照经济管理学科专业的要求，本书从描述统计和推断统计两个层次上，系统地综述了统计学的基本理论、基本原理和基本方法。在严谨科学的理论框架下，强调简洁性、系统性和可读性，力求深入浅出，理论联系实际，着重提高读者运用各种统计方法和统计软件分析问题、解决问题的实际能力，为经济管理专业课程的学习和研究奠定基础。

许瑞，男，河海大学商学院，管理科学与信息管理系，副教授，中国科学技术大学商务智能专业博士，曾在香港城市大学任研究助理，中科大-英国伯明翰大学开展博士后工作。任江苏省科技副总，长期致力于统计数据挖掘、商务大数据分析、智能优化决策、智慧物流与供应链等领域的教学研究工作，注重理论研究的同时关注源于社会实践的管理科学问题。

第1章　绪论1 　1.1　统计与统计学1 　　1.1.1　统计实践的出现1 　　1.1.2　统计学的产生和发展2 　　1.1.3　统计学的定义3 　　1.1.4　“统计”一词的含义4 　　1.1.5　描述统计和推断统计4 　1.2　统计的几个基本概念4 　　1.2.1　总体和样本4 　　1.2.2　参数和统计量5 　　1.2.3　数据计量尺度6 　　1.2.4　变量7 　　1.2.5　统计指标和标志8 　1.3　大数据环境下的统计发展9 　◇ Excel应用9 　◇ 思考与练习10 　◇人物小传11 第2章　统计数据收集12 　2.1　统计数据的来源12 　　2.1.1　统计调查12 　　2.1.2　数据的搜集方法14 　2.2　统计调查设计15 　　2.2.1　统计调查方案设计15 　　2.2.2　问卷设计17 　　2.2.3　敏感问题的随机化处理19 　2.3　统计数据质量20 　　2.3.1　统计数据的误差种类20 　　2.3.2　统计数据的质量标准21 　◇ Excel应用21 　◇ 思考与练习23 　◇人物小传24 第3章　数据整理和频数分布25 　3.1　数据的审核和筛选25 　　3.1.1　数据的审核25 　　3.1.2　数据的筛选26 　　3.1.3　数据的排序27 　3.2　数据的分组27 　　3.2.1　数据分组的意义27 　　3.2.2　非数值型数据的分组27 　　3.2.3　数值型数据的分组28 　　3.2.4　组中值31 　3.3　数据的频数分布33 　　3.3.1　频数与频数分布33 　　3.3.2　累积频数33 　　3.3.3　异距分组与标准组距频数34 　3.4　绝对数34 　　3.4.1　绝对数的概念34 　　3.4.2　绝对数的种类35 　　3.4.3　绝对数的计量单位36 　3.5　数据的展示36 　　3.5.1　统计表37 　　3.5.2　统计图38 　◇ Excel应用40 　◇ 思考与练习46 　◇人物小传47 第4章　数据分布特征的度量48 　4.1　集中趋势的度量48 　　4.1.1　众数48 　　4.1.2　中位数50 　　4.1.3　均值52 　　4.1.4　调和平均数55 　　4.1.5　几何平均数57 　　4.1.6　均值、调和平均数和几何平均数的比较59 　　4.1.7　均值、众数和中位数的比较59 　4.2　离散程度的度量60 　　4.2.1　异众比率60 　　4.2.2　四分位差61 　　4.2.3　取值范围62 　　4.2.4　平均差63 　　4.2.5　方差和标准差64 　　4.2.6　离散系数67 　　4.2.7　标准化值68 　4.3　偏度和峰度的度量69 　　4.3.1　偏度系数69 　　4.3.2　峰度系数70 　◇ Excel应用72 　◇ 思考与练习80 　◇人物小传82 第5章　指数83 　5.1　指数概述83 　　5.1.1　指数的概念83 　　5.1.2　指数的分类84 　5.2　综合指数85 　　5.2.1　综合指数原理85 　　5.2.2　拉氏指数和帕氏指数87 　　5.2.3　著名的指数公式89 　　5.2.4　拉氏公式和帕氏公式的变形90 　5.3　平均指数91 　　5.3.1　平均指数数量指数和质量指数91 　　5.3.2　固定权数的平均指数92 　5.4　指数体系93 　　5.4.1　总量指数体系分析93 　　5.4.2　平均数变动的因素分解95 　5.5　几种经典的价格指数97 　　5.5.1　居民消费价格指数97 　　5.5.2　商品零售价格指数98 　　5.5.3　工业品出厂价格指数100 　　5.5.4　股票价格指数101 　◇ Excel应用101 　◇ 思考与练习103 　◇人物小传105 第6章　抽样分布与参数估计106 　6.1　抽样分布106 　　6.1.1　总体、个体和样本106 　　6.1.2　大数定律和中心极限定理107 　　6.1.3　三种分布108 　　6.1.4　样本均值的抽样分布109 　　6.1.5　样本方差的抽样分布111 　　6.1.6　样本比例的抽样分布112 　　6.1.7　两个总体样本统计量的抽样分布112 　6.2　参数估计的一般问题114 　　6.2.1　估计量和估计值114 　　6.2.2　点估计115 　　6.2.3　点估计量的评价准则116 　　6.2.4　区间估计118 　6.3　单一总体参数的区间估计119 　　6.3.1　总体均值的区间估计119 　　6.3.2　总体方差的区间估计122 　　6.3.3　总体比例的区间估计123 　6.4　两个总体参数的区间估计124 　　6.4.1　两个总体均值之差的区间估计124 　　6.4.2　两个总体方差比值的区间估计127 　　6.4.3　两个总体比例之差的区间估计128 　◇ Excel应用129 　◇ 思考与练习130 　◇人物小传132 第7章　假设检验133 　7.1　假设检验的一般问题133 　　7.1.1　小概率原理133 　　7.1.2　假设检验的一般步骤134 　　7.1.3　假设检验的两类错误135 　　7.1.4　双侧检验和单侧检验136 　　7.1.5　p值138 　7.2　单一总体参数的假设检验139 　　7.2.1　总体均值的假设检验139 　　7.2.2　总体方差的假设检验142 　　7.2.3　总体比例的假设检验144 　7.3　两个总体参数的假设检验144 　　7.3.1　两个总体均值之差的假设检验144 　　7.3.2　两个总体方差之比的假设检验147 　　7.3.3　两个总体比值之差的假设检验148 　◇ Excel应用149 　◇ 思考与练习151 　◇人物小传153 第8章　方差分析154 　8.1　方差分析的一般问题154 　　8.1.1　方差分析的基本原理154 　　8.1.2　方差分析的基本假定156 　8.2　单因素方差分析156 　　8.2.1　单因素方差分析的步骤156 　　8.2.2　方差分析表160 　　8.2.3　方差分析中的多重比较160 　8.3　双因素方差分析162 　　8.3.1　无交互作用的双因素方差分析162 　　8.3.2　有交互作用的双因素方差分析165 　◇ Excel应用168 　◇ 思考与练习173 　◇人物小传176 第9章　相关与回归分析177 　9.1　相关关系177 　　9.1.1　相关关系的概念177 　　9.1.2　相关关系的度量179 　9.2　一元线性回归181 　　9.2.1　一元线性回归模型181 　　9.2.2　一元线性回归方程的最小二乘估计182 　　9.2.3　一元线性回归方程的拟合优度183 　　9.2.4　一元线性回归方程的显著性检验186 　　9.2.5　运用回归方程进行估计187 　9.3　多元线性回归191 　　9.3.1　多元线性回归模型191 　　9.3.2　多元线性回归的最小二乘估计192 　　9.3.3　多元线性回归方程的拟合优度193 　　9.3.4　多元线性回归的显著性检验194 　　9.3.5　运用多元线性回归方程进行估计196 　9.4　非线性回归的线性化199 　◇ Excel应用200 　◇ 思考与练习206 　◇人物小传208第10章　时间序列分析209 　10.1　描述性分析209 　　10.1.1　时间序列的种类209 　　10.1.2　发展水平和平均发展水平210 　　10.1.3　增长量与平均增长量212 　　10.1.4　发展速度和增长速度213 　　10.1.5　平均发展速度与平均增长速度214 　10.2　长期趋势分析216 　　10.2.1　长期趋势的因素分析216 　　10.2.2　移动平均法217 　　10.2.3　指数平滑220 　　10.2.4　模型拟合法222 　10.3　季节变动分析235 　　10.3.1　长期趋势的剔除235 　　10.3.2　季节指数的计算236 　10.4　循环变动分析238 　◇ Excel应用240 　◇ 思考与练习243 　◇人物小传245 第11章　高级统计学习方法246 　11.1　主成分分析247 　11.2　关联规则分析248 　11.3　聚类250 　　11.3.1　聚类的基础知识250 　　11.3.2　数据聚类方法252 　11.4　决策树256 　　11.4.1　特征选择256 　　11.4.2　决策树的生成257 　　11.4.3　决策树的剪枝257 　11.5　支持向量机262 　　11.5.1　感知机模型262 　　11.5.2　函数间隔与几何间隔263 　　11.5.3　支持向量264 　　11.5.4　SVM模型目标函数与优化264 　　11.5.5　线性可分SVM的算法过程265 　◇ 思考与练习269 　◇人物小传269 附录A　常用统计表270 参考文献277