具体描述
作者简介
目录信息
一、统计学实验课的教学目的
二、统计学实验室环境和设备
1.硬件
2.软件
三、数据处理和统计分析软件包简介
1.电子表格与数据库管理软件包
2.几种常见的统计分析软件包
四、Minitab工作表和命令
1.数据的种类
2.工作表的基本内容
3.Minitab命令格式
4.工作表和Minitab文件
五、Minitab的启动和退出
1.启动
2.Minitab提示符
3.退出
六、求助和问讯
1.求助
2.问讯
七、实验报告的撰写
第二部分 实验内容
第一课 统计数据的录入、调取和编辑
一、数据的输入和输出
1.键盘输入
2.自数据文件调入
3.列赋名
4.显屏
5.写出
6.存盘
7.调取
二、数据的编辑
1.赋值
2.删列
3.删行
4.复制
5.重编码
6.拆列
三、Minitab工作表中的计算
1.一般表达式
2.函数表达式
3.涉及不详值的运算
实验一：问卷答案的录入
第二课 截面数据的描述
一、茎叶图（STEM―AND―LEAF）
二、量别数据的分组（CODE）
三、频数分布表（TALLY）
四、直方图（HISTOGRAM）
五、算术平均数和标准差（MEAN，STDEV ect.）
六、五大位势量数（MINIMUM Q1，MEDIAN，Q3，MAXIMUM）和箱索图（BOXPLOT）
七、交叉表（TABLE）
实验二：节能调研数据的探索和描述
第三课 统计数据的动态分析
一、时间数列长期趋势
1.由长期趋势散点图（TSPLOT）辨别长期趋势的模型
2.使用最小二乘法拟合长期趋势方程
二、时间数列的季节性变动分析
1.由时间数列散点图辨认季节性变动的存在
2.季节指数的测定
三、指数分析
1.统计指数的计算
2.指数数列的编制
实验三（1）：航空客运量的长期趋势分析
实验三（2）：现金需用量的季节变动分析
实验三（3）：产品成本指数的计算
第四课 概率分布和抽样分布
一、常用概率分布的计算
1.二项分布概率的计算（PDE和CDF；BINOMIAL.）
2.正态分布概率的计算（PDE和CDF；NORMAL.）
二、随机数字的生成和随机抽样
1.随机数字的生成（RANDOM；BERNOULLI/BINOMIAL/DISCRETE/NORMAL.）
2.随机抽样（有返回与无返回）（SAMPLE；REPLACE）
三、中心极限定理的验证
实验四 应用实际数据验证中心极限定理
第五课 统计推断
一、使用Z分布作关于μ的统计推断（Z已知）
1.总体平均数的区间估计（ZINTERVAL）
2.总体平均数的假设检验（ZTEST）
二、使用t分布作关于μ的统计推断（Z未知）
1.总体平均数的区间估计（TINTERVAL）
2.总体平均数的假设检验（TTEST）
三、使用t分布作关于两总体平均数差额（μ1―μ2）的统计推断
（TWOSAMPLE和TWOT）
四、关于比率的统计推断
实验五（1）：生产控制中的平均数假设检验
实验五（2）：不同品种农作物产量差的区间估计
实验五（3）：不同橡胶轮胎耐磨性之比较
实验五（4）：企业多元化、国际化效果研究
第六课 回归与相关分析
一、散点图（PLOT）
二、相关系数矩阵（CORRELATION）
三、回归分析（REGRESSION）
四、变量转换
1.一般的转换
2.标准化转换（CENTER）
3.时间滞后变量的产生（LAG）
4.哑变量的产生（INDICATOR）
五、逐步回归法（STEPWISE）
实验六：公司销售额复回归分析
第三部分 附录
一、Minitab命令简表
二、回收的节能研究问卷（30份）
三、实验所用数据文件和宏命令文件
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本《经贸统计数据处理与分析》的封面设计倒是挺吸引人的，挺符合行业特点的，沉稳又不失专业感。拿到手里的时候，感觉纸张的质量还不错，装帧也挺结实的，这对于经常翻阅和查阅的工具书来说很重要。我原本对这类偏学术、技术性的书籍有点望而生畏，总觉得会充斥着大量晦涩难懂的公式和枯燥的理论。但翻开目录后发现，结构安排得挺有条理的，从基础的数据收集、清洗到高级的回归分析和时间序列处理，逻辑链条非常清晰。尤其让我惊喜的是，它似乎并没有把重点完全放在纯理论的推导上，而是更侧重于实际操作和案例演示，这一点对于我们这些更需要“拿来即用”的实务工作者来说，简直太友好了。我期待它能用生动的例子，把那些复杂的统计概念讲得通俗易懂，真正帮我把手里的数据变成有价值的商业洞察，而不是一堆冰冷的数字。希望作者在介绍软件应用时能更加细致，毕竟实际操作中遇到的陷阱和细节才是最折磨人的地方。
评分从一个长期关注数据可视化效果的读者的角度来看，统计分析的最后一步，即结果的呈现，往往是决定分析报告能否被高层采纳的关键。很多统计书籍在这一点上往往虎头蛇尾，只给出几个标准的图表，远不能满足现代商业报告的要求。我非常期待这本书能在“分析与展示”的结合点上有所突破。它是否会介绍如何构建交互式的仪表盘？或者，它会指导我们如何根据不同的受众（是技术专家还是管理层）来选择最能突出核心发现的可视化类型？例如，展示相关性时，是使用散点图矩阵还是热力图更有效？我希望它能强调叙事性，教会我们如何用图表来讲故事，把复杂的统计结果转化为清晰、有说服力的商业叙事，从而真正发挥数据分析在商业决策中的驱动作用。
评分说实话，我对统计软件的使用一直有点磕磕绊绊的，特别是处理跨年度、跨地区的大型数据集时，经常被数据透视、变量合并这些基础操作卡住，导致整个分析流程效率低下。因此，这本书如果能在“数据处理”这一块做得足够扎实，对我来说就值回票价了。我希望它不仅仅是罗列了一堆菜单命令，而是能深入讲解数据预处理背后的统计学意义。比如，缺失值应该用均值填充、中位数填充还是更复杂的插补方法，每种方法对最终模型结果的影响是什么？这种“知其然更知其所以然”的讲解，才是真正能提升一个人数据素养的关键。如果这本书能提供一些关于大数据集优化处理的技巧，比如如何高效地进行数据清洗和转换，那真是雪中送炭。毕竟，再好的模型，如果输入的数据一团糟，结果也只会是“垃圾进，垃圾出”。
评分我对数据的敏感度一直比较高，总觉得在这个时代，谁能更好地解读数据，谁就能抓住先机。然而，很多统计学的书往往将重点放在“为什么”这个理论基础的构建上，读完后感觉自己像个哲学家，对数据背后的商业逻辑却依然感到迷茫。这本书的介绍似乎暗示了一个不同的方向：它更像是一本“实战手册”，强调的是“如何做”和“如何用”。我尤其关注它在非参数统计和数据可视化方面的着墨程度。因为在实际的贸易分析中，我们经常面对的样本不完全符合正态分布的假设，这时候，僵硬的参数方法就显得力不从心了。如果这本书能提供一些灵活应对市场波动、处理非标准数据的有效工具和方法，那它的价值就体现出来了。我非常看重它在“分析”环节的深度，能不能指导我们从数据中提炼出真正能指导企业决策的信号，而不是停留在描述性统计的层面。
评分我身边不少朋友都是经济学背景出身，他们提到统计分析时，语气里总带着一种对复杂性的敬畏。我个人更偏向于应用型学习，喜欢那种能立即看到成果的学习路径。这本书的标题里包含了“经贸”二字，这让我对它的应用案例抱有极高的期待。我希望看到的不是那种教科书式的、脱离现实的虚拟数据，而是来自于进出口贸易、国际投资、汇率波动等真实经济场景的案例。比如，如何用回归模型预测某个新兴市场的需求增长，或者如何通过时间序列分析来对冲汇率风险。如果书中能附带一些清晰的、可复现的步骤，让我可以对照着自己手头的数据进行尝试，那就太棒了。这种将抽象统计工具与具体商业问题紧密结合的能力，才是衡量一本经贸统计书是否成功的试金石。我希望它能成为我工作台上的一个“问题解决工具箱”，而不是一个“理论知识库”。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有