统计数据与人人密切相关，我们每天都会和大量的数据打交道，都会用到相关的数据做出必要的决策。统计学在分析数据、探索数据规律性、研究现实问题中已形成许多各具特色的思想方法，除一些基本统计方法与技术外，本书主要介绍一些比较实用、常用的统计数据分析理论与方法。现代统计分析方法的功能从研究问题的角度大致可归纳为：分类分析、简化结构、相关分析、预测决策分析。

前言

第一章 统计数据的获取

 第一节 统计数据的来源

 第二节 常用的抽样方法

 第三节 抽样调查的基本程序

第二章 统计数据的描述

 第一节 数据的计量和类型

 第二节 品质数据的描述

 第三节 数值数据的描述

第三章 统计数据的质量评估

第一节 数据质量的涵义与特征

第二节 统计数据质量评估

第四章 相关和回归分析

 第一节 相关分析

 第二节 回归分析

第五章 时间序列分析

第一节 时问序列分析简介

第二节 确定型时间序列分析

第三节 随机时间序列分析

第六章 聚类分析

第一节 相近程度的度量方法

第二节 系统聚类

第三节 七一均值聚类

第四节 聚类分析需要注意的问题

第七章 判别分析

 第一节 距离判别法

第二节 费歇判别分析法

第三节 贝叶斯判别法

第四节 逐步判别分析法

第八章 主成分分析和因子分析

第一节 主成分分析c

第二节 因子分析

第九章 对应分析

第一节 列联表和列联表分析

第二节 对应分析

第十章 指数分析

第一节 指数的作用及分类

第二节 指数的编制

第三节 常用指数

第四节 其他指数

附表1 正态分布的密度函数表

附表2 正态分布表

附表3 正态分布的双侧分位数(UA)表

附表4 X2分布表

附表5 X2分布的上侧分位数表

附表6 T分布表

附表7 F分布上侧临界值表(p{F>F0．05}=0．05) 

附表8 F分布上侧临界值表(p{F>F0.01}=0．01) 

参考文献