《统计学》是统计学的入门教材，强调统计学的应用性，在全面提供统计学基础知识的基础上，还为读者提供了丰富的统计资料检索渠道。本书从统计活动的实际过程中介绍了统计资料的搜集、整理和分析的各种技术和方法，部分方法还辅以Excel 软件应用实例。
统计学是经济与管理类学科的核心课程，是一门利用科学的方法，进行数据信息的搜集、整理、归纳和分析的学科，具有广泛的应用性。
本书立足于国际统计教育的前沿，在教材的内容体系上下了不少工夫，不但与概率论与数理统计学的教学内容互相配合，互相补充，相得益彰，在基本概念上、专业术语上，也都尽可能与概率论与数理统计学紧密衔接，而且能够全面完成统计学的基础教育任务，使经济类和管理类专业的学生获得较为系统、全面、准确的统计专业知识。除此之外，本书还尽量地体现统计学的实用性，在内容的安排上也精心作了一些调整，生动流畅，循序渐进，具有较强的实用性，使得读者能够比较容易地掌握统计学的基本思想、基本方法并应用到各自的专业领域。
本书体系完整，内容科学，重点突出，简明扼要，始终贯彻以实用性为主导的基本思想。书中所用的例子都是现实生活中经常用到的，具有一定的参考和实际运用价值。
统计学专业是我校最早获得省级名牌专业称号的专业，统计学课程也是我校最早获得省级精品课称号的课程之一，统计学院教师编写的统计学教材体现了向着更高层次的精品教材方向努力的结晶。
西安财经学院统计学院院长
王佐仁
2008年11月8日
致 读 者
译 者 序
教学建议
第1章 统计学
1.1 什么是统计学
1.2 可测量性和变异性
1.3 数据收集
1.4 概率和统计学比较
1.5 统计学和科学技术
第2章 描述分析和单变量数据的展示
2.1 图形、排列图和茎叶图
2.2 频数分布和直方图
2.3 中心趋势度量
2.4 离散程度的度量
2.5 位置测度
2.6 对标准差的解释和理解
2.7 统计陷阱
第3章 描述分析和双变量数据的展示
3.1 双变量数据
3.2 线性相关
3.3 线性回归
第4章 概率
4.1 事件的概率
4.2 事件的条件概率
4.3 概率运算法则
4.4 互斥事件
4.5 独立事件
4.6 互斥事件和独立事件有联系吗
第5章 概率分布（离散变量）
5.1 随机变量
5.2 离散随机变量的概率分布
5.3 离散概率分布的均值和方差
5.4 二项概率分布
5.5 二项分布与均值和标准差
第6章 正态概率分布
6.1 正态分布
6.2 标准正态分布
6.3 正态分布的应用
6.4 符号
6.5 二项分布的正态近似
第7章 样本间变异
7.1 抽样分布
7.2 样本均值的抽样分布
7.3 样本均值抽样分布的应用
第8章 统计推断概述
8.1 估计的性质
8.2 均值 μ的估计（σ已知）
8.3 假设检验的性质
8.4 均值 μ的假设检验 （σ已知）:p值法
8.5 均值 μ的假设检验 （σ已知）:临界值法
第9章 单总体的推断
9.1 均值μ的推断（σ未知）
9.2 二项成功概率的推断
9.3 关于方差和标准差的推断
第10章 双总体的推断
10.1 相关样本和独立样本
10.2 两个相关样本均值差异的推断
10.3 两个独立样本均值差异的推断
10.4 两个独立样本总体比例差异 的推断
10.5 两个独立样本方差比的推断
第11章 卡方的应用
11.1 卡方统计量
11.2 多项试验的推论
11.3 列联表的推论
第12章 方差分析
12.1 方差分析简介
12.2 方差分析方法的逻辑
12.3 单因子方差分析的应用
第13章 线性相关和回归分析
13.1 线性相关分析
13.2 线性相关系数的推论
13.3 线性回归分析
13.4 回归直线斜率的推论
13.5 回归的置信区间
13.6 理解相关和回归之间的关系
第14章 非参数统计的要素
14.1 非参数统计
14.2 统计检验的比较
14.3 符号检验
14.4 曼-惠特尼u检验
14.5 游程检验
14.6 秩相关
附录a
1.1.2统计学的用处
统计学的使用不受任何限制。我们可以找到统计学扮演整个角色的领域，但要想出完全不用统计学的领域却难得多。下面我们给出几个应用实例。
·教育学频繁地使用描述统计来说明考试结果。
·在科学领域，研究人员必须收集和分析实验数据。
·政府随时都在收集各种统计数据。实际上，美国政府可能是全世界最大的数据收集者。
仔细研究统计结果并得出适当的结论是统计分析过程一个非常重要的环节。这些结论必须被精确地传递给读者，如果不把结果奉献出来与他人分享，研究就没有任何意义。我们的生活中到处都有统计报道：报纸、杂志、收音机和电视，所以，我们能够看到或听到各种新的研究成果，特别是与健康有关的很多研究成果。
1.1.3统计语言
要继续深入学习统计学，我们就要了解它的术语。除描述统计和推断统计外，统计学还包括其他需要被定义和解释的术语。总体就是其中一个最基本的概念。
总体（population）是样本收集者感兴趣的所有个人或物体的集合。我们必须认真定义感兴趣的总体，只有在确定了每个个体以后，才能充分定义总体。“在美国上过大学的所有学生”就是一个被明确定义的总体。
一般情况下，我们常把总体看做是人的集合。但是，动物、植物、制成品等的集合也都可以构成统计总体。例如，所有的加州红杉树就是一个总体。
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