當今是一個大數據的時代，人們已經生活在數據的海洋之中。本書嘗試了解學習者的想法和需要，強調統(tǒng)計學的基本概念，突出數據，使用R軟件為讀者呈現可見即可得的統(tǒng)計分析過程，讓讀者能夠輕松、愉快地了解統(tǒng)計的基本思想和應用價值。本書可讀性強，語言輕松活潑，內容通俗易懂。 本書可作為高等學校理、工、農、醫(yī)、經濟、管理、人文社會科學專業(yè)的統(tǒng)計學教材，也可以供從事商務活動和經濟分析等實際工作的各類人員參考。
本書能夠滿足當代學生和廣大讀者對統(tǒng)計方法在信息社會中日益增長而又尚未滿足的需求。
當今是一個大數據的時代，大數據的概念已經深入人心。毫不夸張地說，人們已經生活在數據的海洋之中。各行各業(yè)、不同人群都聽說過大數據，了解統(tǒng)計方法。而數據到信息、再到知識，需要用統(tǒng)計方法揭示出來。數據不僅限于數字，也可能是圖表或者文字、音樂、視頻等。統(tǒng)計學是數據的科學和藝術，其所分析的對象就是數據。統(tǒng)計學與各個學科的數據都有聯系，幾乎應用于所有領域。這就決定了大多數統(tǒng)計應用不是由統(tǒng)計學家實施的，而是由實際工作者（包括目前正在學習統(tǒng)計學的本科生、研究生）完成的。作為一個數據接收者或者使用者，在日常生活和工作中，了解統(tǒng)計學的基本概念以及懂得如何用統(tǒng)計手段去解決問題是非常重要的。
根據作者多年的教學經驗，一本好的教材要以人為本，不僅重視傳授統(tǒng)計學科的特點，也要了解讀者學習統(tǒng)計的需求。因此，本書非常重視統(tǒng)計學的基本概念、公式和方法，這有助于讀者了解統(tǒng)計方法和思想的精髓。很多煩瑣的計算則交給統(tǒng)計軟件去完成，讓讀者結合數據理解相關統(tǒng)計方法，突出各種統(tǒng)計方法的介紹和使用。
本書的最大特色就是在干中學，極大地方便了讀者的理解和學習。使用非常方便的R軟件使得統(tǒng)計技術不再枯燥，不僅為讀者呈現了可見即可得的數據分析過程，而且這種便捷性有助于讀者馬上動手實踐，能更好地體會不同類型和結構的數據需要何種合適的統(tǒng)計方法，從而得到最大的啟發(fā)，進而有興趣掌握統(tǒng)計的基本概念和方法，在潛移默化中輕松、愉快地了解統(tǒng)計的基本思想。數據和方法的大量使用也使得本書內容通俗易懂，語言輕松活潑，可讀性強。
本書可作為理、工、農、醫(yī)、經濟、管理、人文社會科學專業(yè)的統(tǒng)計學教材，也可以供從事商務活動和經濟分析等實際工作的各類人員參考。本書相關的資料可以在https://pan.baidu.com/s/1hrDmvMO下載。
由于時間倉促，書中不妥之處在所難免，敬請讀者指正。希望本書能引起讀者對統(tǒng)計學和R語言的興趣，在大數據時代從數據中發(fā)現價值，改善我們的生活。
劉超2019年1月
劉超，中國人民大學統(tǒng)計學博士，清華大學應用經濟學博士后，現為北京航空航天大學數學與系統(tǒng)科學學院副教授、碩士生導師、副系主任。兼任全國工業(yè)統(tǒng)計學教學研究會理事，北京應用統(tǒng)計學會理事，北京大數據協(xié)會理事等。近年來主持國家社科基金、教育部人文社科項目、國家稅務總局項目等多項課題，在國內外刊物發(fā)表20余篇論文。獲得寶鋼優(yōu)秀教師獎，北京航空航天大學藍天新星等10余項教學科研獎勵。出版教材和譯著10余本。
第1章緒論
1.1什么是統(tǒng)計學
1.1.1基本定義
1.1.2基本類型
1.2數據和變量
1.2.1變量
1.2.2數據
1.3統(tǒng)計軟件
1.3.1R軟件
1.3.2其他常用統(tǒng)計軟件簡介
練習題
第2章數據的描述性分析
2.1單變量數據的描述分析
2.1.1分類型數據
2.1.2數值型數據
2.2雙變量數據的描述分析
2.2.1分類型數據對分類型數據
2.2.2分類型數據對數值型數據
2.2.3數值型數據對數值型數據
2.3多變量數據的描述分析
練習題
第3章概率與分布
3.1隨機性和規(guī)律性
3.2概率
3.3變量的分布
3.3.1離散型分布
3.3.2連續(xù)型分布
3.4中心極限定理和抽樣分布
3.4.1中心極限定理
3.4.2抽樣分布
3.5分位數
練習題
第4章參數估計
4.1點估計
4.1.1總體、樣本和統(tǒng)計量
4.1.2常用的點估計量
4.1.3估計量的選擇標準
4.2區(qū)間估計
4.2.1正態(tài)分布總體均值的區(qū)間估計
4.2.2獨立正態(tài)分布總體均值差1-2的區(qū)間估計
4.2.3配對正態(tài)分布總體均值差D=1-2的區(qū)間估計
4.2.4總體比例p的區(qū)間估計
4.2.5總體比例之差p1-p2的區(qū)間估計
4.3確定合適的樣本量
練習題
第5章均值的假設檢驗
5.1假設檢驗的基本思想
5.2單個總體均值的假設檢驗
5.2.1單樣本t檢驗
5.2.2單樣本Wilcoxon符號秩和檢驗
5.3兩個總體均值的假設檢驗
5.3.1兩樣本t檢驗
5.3.2兩樣本Wilcoxon符號秩和檢驗
5.4配對總體均值的假設檢驗
5.4.1配對t檢驗
5.4.2配對Wilcoxon符號秩和檢驗
5.5正態(tài)性檢驗
5.6功效與樣本量的計算
5.6.1單樣本t檢驗與配對t檢驗的功效與樣本量
5.6.2兩獨立樣本t檢驗的功效與樣本量
練習題
第6章比例與列聯表的假設檢驗
6.1單個總體的比例
6.2兩個獨立總體的比例
6.3多個總體比例和趨勢檢驗
6.4rc表格
6.5比例的功效與樣本量
練習題
第7章方差分析
7.1單因素方差分析
7.1.1基本思想
7.1.2成對比較和多重檢驗
7.1.3Bartlett檢驗
7.1.4放寬對方差的假設
7.1.5KruskalWallis檢驗
7.2雙因素方差分析
7.2.1基本思想
7.2.2無交互作用的雙因素方差分析
7.2.3有交互作用的雙因素方差分析
7.2.4Friedman檢驗
練習題
第8章一元線性回歸
8.1基本原理
8.1.1基本模型
8.1.2參數估計
8.2數據描述
8.3模型設定和估計
8.4模型檢驗和評價
8.5殘差與回歸值
8.6預測與置信區(qū)間
練習題
第9章多元線性回歸
9.1基本原理
9.2多維數據描述
9.3模型設定和估計
9.4模型檢驗和評價
9.5模型選擇和逐步回歸
9.6多重共線性
9.6.1多重共線性的定義及檢驗
9.6.2逐步回歸
9.6.3嶺回歸
練習題
第10章簡單時間序列分析
10.1基本概念
10.1.1自相關
10.1.2白噪聲
10.1.3平穩(wěn)性
10.2時間序列的平滑與分解
10.2.1時間序列的成分
10.2.2時間序列的分解
練習題
附錄AR的使用
A.1程序包的安裝與加載
A.2數據的讀取與保存
A.2.1直接輸入數據
A.2.2讀取R包中的自帶數據
A.2.3讀取外部數據
A.2.4輸出數據
A.2.5編輯數據
A.3基本的命令與函數
A.3.1數據類型
A.3.2數據對象及其運算
A.3.3數據的合并與拆分
參考文獻
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