具体描述
《统计用产品分类目录》是对社会经济活动中的实物类产品和服务类产品进行的统一分类和编码，它适用于以实物类产品和服务类产品为对象的所有统计调查活动。其主要特点：一是以《国民经济行业分类》为基础，其产品大类与行业分类的大类基本一致；二是建立了与联合国《产品总分类》的转换关系；三是在产品库中对主要产品建立了与《海关统计商品目录》的转换关系；四是为用户提供了灵活的使用方法，用户可根据需要在第六层拓延三位代码；五是采用灵活的计量单位，在使用产品分类目录时，可根据需要从《计量单位代码表》中选取计量单位和代码。
《现代统计学原理与应用》 作者： 王建华 教授 出版社： 经济科学出版社 出版时间： 2023年10月 定价： 128.00 元 --- 内容简介 《现代统计学原理与应用》是一部面向当代数据科学、经济管理、社会科学及工程技术领域专业人士与高年级本科生、研究生的综合性教材与参考手册。本书旨在系统、深入地介绍现代统计学从理论基础到前沿应用的完整体系，力求在保持数学严谨性的同时，强调统计思维与实际问题的结合。 本书共分四篇十八章，结构清晰，逻辑严密，内容涵盖了统计学的经典理论与近年来发展迅速的计算统计和大数据分析方法。 第一篇：统计学基础与描述性分析（第1章至第4章） 本篇为全书的基石，侧重于培养读者的统计学基本概念和数据处理能力。 第1章 数据与变量的本质： 深入探讨了定性数据与定量数据的分类、测量层次（名义、顺序、间隔、比率）的界定及其对后续分析方法的制约。详细阐述了研究设计中抽样的重要性，包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样的优缺点及实施步骤。 第2章 集中趋势与离散程度的度量： 不仅介绍了均值、中位数、众数等集中趋势指标，更细致地分析了它们在不同分布形态下（正态、偏态、多峰分布）的适用性。在离散程度方面，着重讲解了方差、标准差、极差、四分位距（IQR）的计算及其在识别数据异常值中的作用。 第3章 数据可视化与探索性分析（EDA）： 强调可视化在数据理解中的核心地位。详细介绍了直方图、茎叶图、箱线图、散点图矩阵等工具的绘制方法和解读技巧。特别新增了利用交互式工具（如R的ggplot2或Python的Seaborn库）进行动态数据探索的案例分析。 第4章 概率论基础回顾与统计推断的逻辑： 对条件概率、独立性、贝叶斯定理进行必要的回顾，并在此基础上引入随机变量及其常见分布（二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布、F分布）。清晰阐述了统计推断（参数估计与假设检验）的逻辑框架。 第二篇：参数估计与假设检验的经典方法（第5章至第9章） 本篇是数理统计的核心内容，系统讲解了如何从样本信息可靠地推断总体特征。 第5章 点估计与区间估计： 详细讲解了矩估计法（Method of Moments, MM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的推导过程及其性质（无偏性、一致性、有效性）。随后，给出了基于正态分布和比例数据的置信区间的精确构造方法，并讨论了对数正态分布等非正态总体下的区间估计策略。 第6章 假设检验的基本原理： 深入剖析了原假设与备择假设的构建，I型错误（$alpha$）与II型错误（$eta$）的权衡，功效函数（Power Function）的概念，以及P值在实际决策中的正确解读。 第7章 单样本和双样本的均值与比例检验： 覆盖了Z检验、t检验（单样本、独立样本、配对样本）的适用条件和操作流程。对于总体方差未知的情况，给出了自由度的精确计算方法。同时，对大样本比例的检验进行了详尽的论述。 第8章 方差分析（ANOVA）的理论与实践： 详细阐述了单因素方差分析（One-way ANOVA）的线性模型假设、平方和的分解原理，以及F统计量的构建。拓展至双因素方差分析（Two-way ANOVA）以探究交互作用效应。本章提供了如何利用最小二乘法理解ANOVA模型的具体步骤。 第9章 频数分析与非参数检验： 介绍了卡方拟合优度检验和独立性检验在线性不可得数据中的应用。在非参数方法方面，重点介绍了中位数检验（如符号检验、Wilcoxon秩和检验）和等级相关检验，适用于数据不满足正态性或存在严重异常值的情况。 第三篇：线性模型与回归分析（第10章至第13章） 本篇是应用统计的重头戏，聚焦于变量间关系的建模、预测与因果推断。 第10章 简单线性回归模型： 完整介绍了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的推导，估计量的性质（BLUE）。深度剖析了回归模型的四大基本假设（线性、独立性、同方差性、正态性），并详细讲解了如何通过残差图诊断模型设定误差。 第11章 多元线性回归： 扩展到多个预测变量的情形。重点讨论了多重共线性对估计效率的影响及VIF（方差膨胀因子）的计算。系统介绍了变量选择方法，包括逐步回归（Stepwise）、前向选择和后向剔除法，并强调了赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在模型选择中的作用。 第12章 回归模型的扩展与修正： 针对经典OLS模型的局限性，本章引入了加权最小二乘法（WLS）处理异方差问题，以及广义最小二乘法（GLS）在处理自相关问题中的应用。此外，还介绍了虚拟变量（Dummy Variables）的引入以处理分类自变量。 第13章 广义线性模型（GLMs）： 跨越了标准线性回归的界限，系统介绍了Logistic回归（用于二元结果，如Logit和Probit模型）和Poisson回归（用于计数数据，如事件发生率）。详细解释了Link函数和指数族分布在构建GLM中的作用。 第四篇：时间序列、生存分析与现代计算方法（第14章至第18章） 本篇面向更高级的应用场景，涵盖了处理特定结构数据和利用现代计算资源的技术。 第14章 时间序列分析基础： 区分了时间序列数据与横截面数据的差异。介绍了平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）。重点讲解了ARIMA模型的构建流程，包括差分操作、模型的识别、参数估计和诊断检验。 第15章 随机过程与波动性模型： 引入了更复杂的随机模型，如GARCH模型，用于描述金融和经济数据中的波动性聚类现象。对平稳性和非平稳性进行了深入讨论，强调了单位根检验的重要性。 第16章 生存分析导论： 专门处理具有“时间至事件”特征的数据。介绍了生存函数的概念，Kaplan-Meier估计器的推导及其在描述生存率中的应用。详细解释了Cochran-Mantel-Haenszel检验和Log-Rank检验。 第17章 Cox比例风险模型： 专注于回归分析在生存数据中的应用。详细阐述了Cox模型的偏似然函数（Partial Likelihood）的构建，解释了风险比（Hazard Ratio）的实际意义及其置信区间的计算。 第18章 计算统计与Bootstrap方法： 转向现代统计计算。重点介绍了Bootstrap（自助法）的原理，用于估计复杂统计量的抽样分布和置信区间，无需依赖严格的解析公式。并简要介绍了蒙特卡洛模拟方法在求解高维积分问题中的应用潜力。 本书特点： 1. 强调统计思维： 每章均以一个现实世界案例引入，贯穿“提出问题—数据收集—模型选择—结果解释”的全流程。 2. 案例驱动： 结合了金融风险评估、市场调研、生物医学试验、质量控制等多个领域的真实数据集，使理论更具操作性。 3. 平衡理论与应用： 在提供严谨的数学推导的同时，提供了使用主流统计软件（如SAS/R/Stata）进行实际操作的详细步骤和输出结果解读指南。 4. 前沿拓展： 纳入了如广义线性模型、生存分析等现代应用统计学的关键工具，确保读者掌握面向未来的数据分析技能。 本书是统计学专业学生、经济学与金融学研究生、数据分析师、以及需要进行严谨数据分析的工程师和研究人员的理想读物。通过学习本书，读者将能够独立地设计实验、选择合适的统计模型、批判性地解释分析结果，并最终利用数据做出更明智的决策。
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