管理统计学(2025版）

李宏伟

目录

  • 1 绪论
    • 1.1 课前准备
      • 1.1.1 Bridge-in—导言
      • 1.1.2 Objective—目标
      • 1.1.3 Pre-assessment—前测
    • 1.2 统计学及其应用领域
    • 1.3 统计数据类型
    • 1.4 统计学的基本概念
    • 1.5 Post-assessment—后测
    • 1.6 Summry—摘要与总结
    • 1.7 案例研究1
    • 1.8 课程延伸与拓展
      • 1.8.1 ***统计实验1——Excel基础
      • 1.8.2 **统计人物传记一
      • 1.8.3 *趣味统计1
      • 1.8.4 *拓展阅读：政治算数
  • 2 数据收集
    • 2.1 课前准备
      • 2.1.1 Bridge-in—导言
      • 2.1.2 Objective—目标
      • 2.1.3 Pre-assessment—前测
    • 2.2 数据的来源与调查方法
    • 2.3 实验方法及数据误差
    • 2.4 Post-assessment—后测
    • 2.5 Summry—摘要与总结
    • 2.6 案例研究2
    • 2.7 课程延伸与拓展
      • 2.7.1 ***统计实验2——数据搜集
      • 2.7.2 **统计人物传记二
      • 2.7.3 *趣味统计2
      • 2.7.4 *拓展阅读：美国总统大选普调的失败
  • 3 数据的图表展示
    • 3.1 课前准备
      • 3.1.1 Bridge-in—导言
      • 3.1.2 Objective—目标
      • 3.1.3 Pre-assessment—前测
    • 3.2 数据的预处理
    • 3.3 品质数据整理与展示
    • 3.4 数值型数据整理与展示
    • 3.5 Post-assessment—后测
    • 3.6 Summry—摘要与总结
    • 3.7 课程延伸与拓展
      • 3.7.1 ***统计实验3——数据整理
      • 3.7.2 **统计人物传记三
      • 3.7.3 *趣味统计3
      • 3.7.4 *拓展阅读：拿破仑远征与统计图形
      • 3.7.5 *应用统计学例题及练习题数据（选做）
  • 4 数据的概括性度量
    • 4.1 课前准备
      • 4.1.1 Bridge-in—导言
      • 4.1.2 Objective—目标
      • 4.1.3 Pre-assessment—前测
    • 4.2 集中趋势度量
    • 4.3 离散趋势度量
    • 4.4 分布形状度量
    • 4.5 Post-assessment—后测
    • 4.6 Summry—摘要与总结
    • 4.7 案例研究3
    • 4.8 课程延伸与拓展
      • 4.8.1 ***统计实验4——综合指标分析
      • 4.8.2 **统计人物传记四
      • 4.8.3 *趣味统计4
      • 4.8.4 *拓展阅读：统计方法
  • 5 概率与概率分布（自学）
    • 5.1 随机事件及其概率
    • 5.2 随机变量及其分布
  • 6 统计量及其抽样分布（自学）
    • 6.1 参悟正态分布
    • 6.2 统计量
    • 6.3 几个重要分布
    • 6.4 课程延伸与拓展
      • 6.4.1 **统计人物传记五
      • 6.4.2 *趣味统计5
      • 6.4.3 *拓展阅读：让数据说真话
  • 7 参数估计
    • 7.1 课前准备
      • 7.1.1 Bridge-in—导言
      • 7.1.2 Objective—目标
      • 7.1.3 Pre-assessment—前测
    • 7.2 基本原理及概念
    • 7.3 一个总体区间估计
    • 7.4 两个总体区间估计*(选学)
    • 7.5 样本量确定
    • 7.6 Post-assessment—后测
    • 7.7 Summry—摘要与总结
    • 7.8 案例研究4
    • 7.9 案例研究5
    • 7.10 案例研究6
    • 7.11 课程延伸与拓展
      • 7.11.1 ***统计实验6——抽样推断
      • 7.11.2 **统计人物传记六
      • 7.11.3 *趣味统计7
      • 7.11.4 *拓展阅读：直观推断下的决策
  • 8 假设检验
    • 8.1 课前准备
      • 8.1.1 Bridge-in
      • 8.1.2 Objective
      • 8.1.3 Pre-assessment
    • 8.2 基本概念及原理
    • 8.3 一个总体参数检验
    • 8.4 两个总体参数检验
    • 8.5 Post-assessment
    • 8.6 Summry
    • 8.7 案例研究7
    • 8.8 课程延伸与拓展
      • 8.8.1 ***统计实验7——假设检验
      • 8.8.2 **统计人物传记七
      • 8.8.3 趣味统计7
      • 8.8.4 *拓展阅读：选人决策
  • 9 一元线性回归
    • 9.1 课前准备
      • 9.1.1 Bridge-in
      • 9.1.2 Objective
      • 9.1.3 Pre-assessment
    • 9.2 变量间关系的度量
    • 9.3 一元线性回归
    • 9.4 回归方程预测与分析
    • 9.5 Post-assessment
    • 9.6 Summry
    • 9.7 课程延伸与拓展
      • 9.7.1 ***统计实验8——回归分析
      • 9.7.2 **统计人物传记八
      • 9.7.3 *趣味统计8
      • 9.7.4 *拓展阅读：相关的演变
  • 10 时间序列分析和预测
    • 10.1 课程准备
      • 10.1.1 Bridge-in
      • 10.1.2 Objective
      • 10.1.3 Pre-assessment
    • 10.2 时间序列概述
    • 10.3 时间序列描述性分析
    • 10.4 时间序列预测的程序
    • 10.5 平稳序列的预测
    • 10.6 趋势型序列的预测
    • 10.7 复合型序列的分解预测
    • 10.8 Post-assessment
    • 10.9 Summry
    • 10.10 课程延伸与拓展
      • 10.10.1 ***统计实验9——时间序列分析
      • 10.10.2 **统计人物传记九
      • 10.10.3 *趣味统计9
      • 10.10.4 *拓展阅读：生活中决策
  • 11 统计指数（自学）
    • 11.1 课前准备
      • 11.1.1 Bridge-in
      • 11.1.2 Objective
      • 11.1.3 Pre-assessment
    • 11.2 指数基本问题
    • 11.3 总指数编制
    • 11.4 指数体系及因素分析
    • 11.5 Post-assessment
    • 11.6 Summry
    • 11.7 课程延伸与拓展
      • 11.7.1 ***统计实验10——指数分析
      • 11.7.2 **统计人物传记十
      • 11.7.3 *趣味统计10
      • 11.7.4 *拓展阅读：CPI编制实用指南
  • 12 分类数据分析（自学）
    • 12.1 分类数据与卡方统计量
    • 12.2 拟合优度检验
    • 12.3 列联分析：独立性检验
    • 12.4 列联表中的相关测量
    • 12.5 本章练习
  • 13 方差分析(自学）
    • 13.1 方差分析的基本思想
    • 13.2 单因素方差分析
    • 13.3 双因素方差分析
  • 14 练习题总汇
    • 14.1 单项选择题
    • 14.2 多项选择题
    • 14.3 判断题
    • 14.4 概括性度量计算题
    • 14.5 参数估计计算题
    • 14.6 假设检验计算题
    • 14.7 时间序列计算题
    • 14.8 材料分析题
双因素方差分析
  • 1 双因素方差分析
  • 2 无重复双因素分析
  • 3 可重复双因素分析
  • 4 单因素例题解析

一、双因素方差分析 (two-way analysis of variance) 

1.分析两个因素(行因素Row和列因素Column)对试验结果的影响。

2.如果两个因素对试验结果的影响是相互独立的，分别判断行因素和列因素对试验数据的影响，这时的双因素方差分析称为无交互作用的双因素方差分析或无重复双因素方差分析(Two-factor without replication)。

3.如果除了行因素和列因素对试验数据的单独影响外，两个因素的搭配还会对结果产生一种新的影响，这时的双因素方差分析称为有交互作用的双因素方差分析或可重复双因素方差分析 (Two-factor with replication )。

二、双因素方差分析的基本假定：

1.每个总体都服从正态分布

对于因素的每一个水平，其观察值是来自正态分布总体的简单随机样本。

2.各个总体的方差必须相同

对于各组观察数据，是从具有相同方差的总体中抽取的。

3.观察值是独立的