具体描述
《全国高职高专人才培养规划教材·统计学实训与案例》是专为全国财经管理类高职高专学生的实训课程“统计学实训”编写的实训教材，也可作为《统计基础》课程课内实训的配套教材使用。
全书分为实训篇和案例篇两部分。实训篇主要介绍统计软件在统计分析中的应用，全篇以统计工作过程为导向，构建了灵活的“模块型”的实训内容，前面七个模块以Excel为主，包括数据的收集、数据的预处理、数据的整理、统计图、描述统计分析、相关和回归分析以及动态数列分析等内容，第八模块介绍了SPSS用于统计分析的基本方法。案例篇收集并整理了24个实际案例，案例教学是统计学教学联系实际的特色形式，《全国高职高专人才培养规划教材·统计学实训与案例》所选案例，力求真实、新颖、精练、适用、实用，并注重案例与相关理论知识的有机结合。
《统计学实训与案例》是一本旨在帮助读者深入理解统计学理论并将其应用于实际问题解决的书籍。本书内容涵盖了统计学的核心概念、方法和工具，并辅以大量的实际案例分析，让学习者能够更直观地掌握统计学知识的运用。 核心内容概述： 描述性统计： 本书首先会详细介绍描述性统计学的基本概念，包括数据的收集、整理、汇总和可视化。读者将学习如何计算和解释各种统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等，并掌握绘制直方图、箱线图、散点图等常用图表的方法，以便清晰地展示和理解数据的分布特征。 概率论基础： 统计推断建立在概率论之上。因此，本书将深入讲解概率的基本概念，包括随机事件、概率的公理化定义、条件概率、独立事件等。同时，本书也会介绍重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并说明它们在不同情境下的应用。 抽样与抽样分布： 在实际研究中，我们通常无法对总体进行全面调查，而是通过抽样来推断总体的特征。本书将详细阐述抽样的基本原理和方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。更重要的是，本书会重点介绍抽样分布的概念，特别是中心极限定理的应用，为后续的统计推断奠定基础。 参数估计： 基于抽样理论，本书将引导读者学习如何利用样本统计量来估计总体的未知参数。这包括点估计和区间估计。读者将学习点估计的各种方法，如矩估计法和最大似然估计法，并理解它们的优缺点。同时，本书也会详细讲解置信区间的概念和计算方法，帮助读者量化估计的精度。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心内容之一，用于判断样本数据是否支持某个关于总体的假设。本书将系统介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域或计算P值，以及做出统计决策。读者将学习各种常用的假设检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验、F检验等，并应用于均值、方差、比例等参数的检验。 回归分析： 回归分析是研究变量之间数量关系的重要统计工具。本书将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。读者将学习如何建立回归模型，解释回归系数的含义，进行模型拟合优度检验（如R方、调整R方），并掌握如何进行预测和诊断。此外，书中还会提及非线性回归和相关分析。 方差分析（ANOVA）： 方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。本书将介绍单因素方差分析和双因素方差分析的基本原理和计算方法。读者将学习如何通过方差分析来检验不同处理或分组对观测变量的影响。 非参数统计： 当数据不满足参数检验的假设条件时，需要采用非参数统计方法。本书将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验（Wilcoxon秩和检验）、符号检验、Kruskal-Wallis H检验等，并说明它们的应用场景。 时间序列分析基础： 很多统计数据是按照时间顺序收集的。本书将提供时间序列分析的基础知识，包括时间序列的构成、平稳性检验、自相关和偏自相关函数，以及一些基本的预测模型，如AR、MA、ARMA模型。 多变量统计初步： 随着数据维度的增加，多变量统计方法变得日益重要。本书将初步介绍聚类分析、主成分分析等基础的多变量统计技术，帮助读者理解如何处理和分析高维数据。 案例分析： 本书的另一大亮点在于其丰富的案例分析。这些案例来源于经济、金融、市场营销、医学、社会科学等多个领域，涵盖了不同类型的统计问题。例如： 经济学案例： 分析影响GDP增长的因素、预测股票价格走势、评估投资组合的风险。 市场营销案例： 分析广告投入与销售额的关系、评估不同营销策略的效果、进行客户细分。 医学统计案例： 评估新药的疗效、分析疾病的危险因素、进行流行病学调查。 社会科学案例： 分析教育水平与收入的关系、研究社会群体特征、进行民意调查分析。 通过对这些案例的深入剖析，读者不仅能看到统计学理论的实际应用，还能学习到如何根据具体问题选择合适的统计方法，如何解读统计结果，以及如何将统计分析应用于决策制定。 学习目标： 阅读本书后，读者应能： 理解统计学的基本概念和原理。 熟练运用统计软件（例如，本书会提及常用软件的操作方法和思路，但具体软件使用可能需要额外辅助）进行数据分析。 能够识别不同类型的数据和研究问题，并选择恰当的统计方法。 准确地解释统计分析结果，并将其转化为有意义的结论。 将所学统计知识应用于解决实际工作和生活中的问题。 培养严谨的科学思维和数据分析能力。 本书适合统计学专业的学生、经济学、管理学、社会学等相关专业的本科生和研究生，以及需要在工作中运用统计分析方法的专业人士。通过理论学习和实践操作相结合的方式，本书致力于为读者提供一个扎实的统计学基础，培养其成为一个善于运用数据解决问题的分析者。
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