统计学作为研究数据的一门科学，为使用者提供了一套获取数据、分析数据并从数据中得出结论的原则和方法。掌握统计技术可以让你在竞争激烈的就业市场中占据优势。
第六版有如下特色：
（1）突出应用性，内容简洁易懂。
（2）强调对统计思想的阐述，通过实例讲解统计方法，强调与计算机的结合。书中实例均给出SPSS和Excel的实现过程和结果。
（3）增加了R软件介绍。
（4）配有内容丰富的教学资源库，便于读者学习。

作者简介

贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革’，项目获2001年***教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。

第1章统计、数据和计算机
开篇案例：怎样理解这样一些统计结论?
1．1 统计及其应用领域
1．2 怎样获得统计数据
1．3 统计与计算机
本书图解：统计方法分类与本书框架
第2章用图表展示数据
开篇案例：用哪些图形展示奖牌?
2．1 用图表展示定性数据
2．2 用图表展示定量数据
2．3 合理使用图表
本章图解：数据类型与图表展示方法
第3章用统计量描述数据
开篇案例：哪名运动员的发挥更稳定?
3．1 水平的度量
3．2 差异的度量
3．3 分布形状的度量
本章图解：数据分布特征与描述统计量
第4章概率分布
开篇案例：神舟七号飞船遭遇空间碎片的概率有多大?
4．1 度量事件发生的可能性
4．2 随机变量的概率分布
4．3 其他几个重要的统计分布
4．4 样本统计量的概率分布
第5章参数估计
开篇案例：大学生每周上网花多少时间?
5．1 参数估计的基本原理
5．2 一个总体参数的区间估计
5．3 两个总体参数的区间估计
5．4 样本量的确定
第6章假设检验
6．1 假设检验的基本原理
6．2 一个总体参数的检验
6．3 两个总体参数的检验
6．4 总体分布的检验
第7章类别变量的推断
7．1 一个类别变量的拟合优度检验
7．2 两个类别变量的独立性检验
7．3 两个类别变量的相关性度量
第8章方差分析与实验设计
开篇案例：不同运动队的平均成绩之间是否有显著差异?
8．1 方差分析的基本原理
8．2 单因素方差分析
8．3 双因素方差分析
8．4 方差分析的假定及其检验
8．5 实验设计初步
第9章一元线性回归
开篇案例：子代与父代一样吗?
9．1 变量间的关系
9．2 一元线性回归模型的估计和检验
9．3 利用回归方程进行预测
9．4 用残差检验模型的假定
第10章多元线性回归
开篇案例：身高受哪些因素影响?
10．1 多元线性回归模型
10．2 拟合优度和显著性检验
10．3 多重共线性及其处理
10．4 利用回归方程进行预测
10．5 哑变量回归
第11章时间序列预测
开篇案例：下个月的消费者信心指数是多少?
11．1 时间序列的成分和预测方法
11．2 平稳序列的预测
11．3 趋势预测
11．4 多成分序列的预测
11．5 Box-Jenkins方法：ARIMA模型
第12章主成分分析和因子分析
开篇案例：因子分析得到的是什么?
12．1 主成分分析
12．2 因子分析
第13章聚类分析
开篇案例：怎样把消费者分类?
13．1 聚类分析基本原理
13．2 层次聚类
13．3 K-均值聚类
第14章非参数检验
开篇案例：不同商圈的报纸发行量是否有差异?
14．1 单样本的检验
14．2 两个及两个以上样本的检验
14．3 秩相关及其检验
附录解读指数
参考文献

精彩书摘

本书具有以下特点: 第一，首次将部分多元统计方法和非参数检验纳入《统计学》教材。本书包括一元线性回归、多元线性回归、主成分分析和因子分析、聚类分析以及非参数检验等。计算机应用的普及，使这些方法的实际应用成为可能。第二，实现教材内容与计算机的完全结合。除部分为展示方法的计算过程外，多数统计计算都实现了计算机化。在讲清楚统计方法原理和思想的基础上，基本上都给出了由统计软件实现计算的详细操作步骤，并对输出结果做了详细解读。考虑到读者对统计软件的可获得性和熟悉程度，本书结合使用了SPSS（19.0中文版）和Excel（2010版）两个软件。其中大部分方法使用SPSS实现计算和分析，少量使用 Excel。对每种软件都给出了具体的操作步骤，读者按此操作就会得到所需的统计分析结果。第三，本书配有内容丰富的教学和学习资源库，内容包括教学和学习用PPT、教材例题和练习题的数据文件。此外，本书配套的学习指导书给出了每一章的知识结构、学习要点、选择题和答案，以及教材后所附习题的详细解答。