本书为统计学入门级教材，系统涵盖描述统计、推断统计及常用应用方法三大模块，内容共分9章。全书通过例题数据与Excel（2019版）全流程操作演示，帮助读者快速掌握数据预处理、可视化分析、参数估计、假设检验、回归分析及时间序列预测等技能。本书具有以下特色：

（1）全部使用Excel实现计算与分析。每种方法均以文本框的形式给出了详细操作步骤。考虑到读者对象的特点，Excel能够实现的一些方法并没有写进书中，如方差分析、双样本正态检验和t检验、双样本方差比F检验等。此外，本书最后的附录给出了书中用到的Excel函数的列表，以及用Excel生成常用概率分布表的方法。
（2）注重统计方法的应用。本书所有例题的计算和分析全部使用Excel2019版实现，每章开头均以问题与思考的形式引出该章内容。对方法的介绍侧重于原理和思想，完全避开了数学推导，并把繁杂的计算交给Excel来完成。读完本书后你就会发现统计学并不那么难学，而且比你想象的有趣和有用。
（3）方便教学和学习。每章都配有详细的ppt，并配备有书中例题和练习题的电子版数据，方便教师教学和和学生学习。

本书可作为普通高等院校非统计学专业的本科生、中等职业教育或继续教育的本科生和大专生的教材使用，对统计工作者及各领域的实际管理人员也有参考价值。

贾俊平，中国人民大学统计学院副教授，一直从事统计教学和研究工作。著有《统计学》《统计学——基于SPSS》《统计学——基于Excel》《统计学——基于R》《数据可视化——基于R语言》《统计学基础》等多部统计学教材。所著教材获得国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。参与的教学研究项目“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”获得国家级教学成果奖二等奖、北京市教育教学成果奖一等奖。荣获北京市经济技术创新标兵等称号。

第1章 统计学与数据
1.1 统计学与数据分析
1.1.1 什么是统计学
1.1.2 数据分析方法和工具
1.2 变量、数据及其分类
1.2.1 变量和数据
1.2.2 变量和数据的分类
1.3 数据的来源
1.3.1 间接来源和直接来源
1.3.2 抽样方法
1.4 Excel数据分析工具的安装
思维导图：本书基本框架
习题

第2章 数据处理
2.1 数据的预处理
2.1.1 数据审核与录入
2.1.2 数据排序和筛选
2.1.3 数据抽样
2.1.4 生成随机数
2.2 生成频数分布表
2.2.1 简单频数表
2.2.2 二维列联表
2.2.3 频数表的简单分析
2.3 数值数据类别化
2.3.1 数据分组
2.3.2 生成分组表
思维导图：数据处理与频数分布
习题

第3章 数据可视化
3.1 类别数据可视化
3.1.1 条形图
3.1.2 瀑布图和漏斗图
3.1.3 饼图和环形图
3.1.4 树状图和旭日图
3.2 数值数据可视化
3.2.1 展示数据分布
3.2.2 展示变量间关系
3.2.3 展示样本相似性
3.3 时间序列可视化
3.3.1 折线图
3.3.2 面积图
3.4 可视化的注意事项
3.4.1 图形标题
3.4.2 坐标轴刻度起点
3.4.3 图形比例
思维导图：数据类型与图表展示方法
习题

第4章 数据的描述统计量
4.1 描述水平的统计量
4.1.1 平均数
4.1.2 分位数
4.1.3 众数
4.2 描述差异的统计量
4.2.1 极差和四分位差
4.2.2 方差和标准差
4.2.3 离散系数
4.2.4 标准分数
4.3 描述分布形状的统计量
4.3.1 偏度系数
4.3.2 峰度系数
4.4 Excel【数据分析】工具的应用
思维导图：数据分布特征与描述统计量
习题

第5章 概率分布
5.1 概率与随机变量
5.1.1 什么是概率
5.1.2 随机变量及其概括性度量
5.2 随机变量的概率分布
5.2.1 二项分布
5.2.2 正态分布
5.2.3 χ^2分布、t分布和F分布
5.3 样本统计量的概率分布
5.3.1 统计量及其分布
5.3.2 样本均值的分布
5.3.3 其他统计量的分布
5.3.4 统计量的标准误
思维导图：随机变量的概率分布
习题

第6章 参数估计
6.1 参数估计的原理
6.1.1 点估计与区间估计
6.1.2 评价估计量的标准
6.2 总体均值的区间估计
6.2.1 大样本的估计
6.2.2 小样本的估计
6.3 总体比例的区间估计
6.4 总体方差的区间估计
6.5 样本量的确定
6.5.1 估计总体均值时样本量的确定
6.5.2 估计总体比例时样本量的确定
思维导图：参数估计所用的分布
习题

第 7章 假设检验
7.1 假设检验的步骤
7.1.1 提出假设
7.1.2 确定显著性水平
7.1.3 做出决策
7.1.4 表述结果
7.2 总体均值的检验
7.2.1 大样本的检验
7.2.2 小样本的检验
7.3 总体比例的检验
7.4 总体方差的检验
思维导图：假设检验所用的分布
习题

第 8章 相关与回归分析
8.1 相关分析与回归分析
8.1.1 相关分析
8.1.2 回归分析
8.2 一元线性回归模型的估计和检验
8.2.1 回归模型与回归方程
8.2.2 参数的最小二乘估计
8.2.3 模型的拟合优度1
8.2.4 模型的显著性检验
8.3 利用回归方程进行预测
8.3.1 平均值的置信区间
8.3.2 个别值的预测区间
8.4 残差分析
8.4.1 残差与标准化残差
8.4.2 残差图及其解读
思维导图：一元线性回归的建模过程
习题

第 9章 时间序列分析和预测
9.1 增长率分析
9.1.1 增长率与平均增长率
9.1.2 年化增长率
9.2 时间序列的成分和预测方法
9.2.1 时间序列的成分
9.2.2 预测方法的选择与评估
9.3 平滑法预测
9.3.1 移动平均预测
9.3.2 简单指数平滑预测
9.4 趋势预测
9.4.1 线性趋势预测
9.4.2 非线性趋势预测
思维导图：时间序列分析和预测方法
习题

附录1：Excel中的统计函数
附录2：用Excel生成概率分布表
参考文献