Excel統計分析與應用(修訂版‧附光碟)（簡體書）

Excel 2010是目前市場上最強大的電子表格製作軟件，它不僅能將整 齊、美觀的表格呈現給用戶，還能像數據庫操作一樣對表格中的數據進行 各種複雜的計算，是表格與數據庫的完美結合。《Excel統計分析與應用（修訂版）（含DVD光盤1張） 》共分為17章，為讀者詳細講解了 Excel在統計分析中的應用，內容包括Excel 2010的基礎知識，Excel 2010 數據管理的功能，描述性統計分析，數據分組與頻數統計，抽樣與隨機數 發生器，二項分佈，泊松分佈和正態分佈，參數估計，假設檢驗，方差分 析，相關分析，回歸分析，時間序列分析，解不確定值，數據透視表和數 據透視圖，專業統計分析，VBA與宏的使用，並在前16章的基礎上，第17章 通過Excel在經濟管理、自然學科、社會科學、醫學和調查分析中的應用， 讓讀者理解和掌握各種統計分析方法的綜合應用。由於《Excel統計分析與應用（修訂版）（含DVD光盤1張） 》採用由淺入深、循序漸進的講 述方法，內容豐富，結構安排合理，企業中的經營預測者與決策者，財會 、市場營銷、生產管理等部門的工作者，經濟管理部門或政府的廣大工作 者都可將本書用作參考書。同時，本書還可供大專院校經濟管理類各專業 的高年級本科生、研究生和MBA學員作參考。本書由莊君、蔣敏傑、李秀霞等編寫。

《Excel統計分析與應用(修訂版)》采用由淺入深、循序漸進的講述方法，內容豐富，結構安排合理，企業中的經營預測者與決策者，財會、市場營銷、生產管理等部門的工作者，經濟管理部門或政府的廣大工作者都可將《Excel統計分析與應用(修訂版)》用作參考書。同時，《Excel統計分析與應用(修訂版)》還可供大專院校經濟管理類各專業的高年級本科生、研究生和MBA學員作參考。

第1章Excel 2010基礎知識1．1Excel 2010的特點1．2Excel 2010的安裝1．3Excel 2010的啟動與退出1．3．1Excel 2010的啟動1．3．2Excel 2010的退出1．4Excel 2010的工作界面概況1．4．1文件按鈕1．4．2快速訪問工具欄1．4．3標題欄1．4．4功能區1．4．5狀態欄與顯示模式1．5Excel 2010功能區的設置1．5．1功能區的最小化及還原1．5．2自定義快速訪問工具欄1．5．3在功能區下方顯示快速訪問工具欄第2章Excel 2010的數據管理2．1Excel 2010的工作簿與工作表2．1．1工作簿的創建與保存2．1．2工作表的插入、刪除和重命名2．1．3修飾工作表2．2數據的輸入2．2．1數值、文本、日期或時間的輸入2．2．2自動填充數據2．3數據的編輯2．3．1插入單元格、行或列2．3．2清除或刪除單元格、行或列2．3．3移動或複製單元格2．3．4查找和替換數據2．4Excel 2010函數基礎2．4．1公式的引入2．4．2運算符及優先級2．4．3函數的輸入2．5圖像基礎知識2．5．1Excel 2010圖表的分類2．5．2創建圖表2．5．3圖表類型的轉換2．5．4設置圖表佈局及樣式2．5．5格式化背景牆2．6上機題第3章描述性統計分析3．1描述集中與離中趨勢的統計量3．1．1算術平均值3．1．2幾何平均值3．1．3調和平均值3．1．4眾數3．1．5中位數3．1．6方差與標準差3．2描述總體分佈形態的統計量3．2．1偏度3．2．2峰度3．3使用數據分析工具進行描述統計分析3．3．1數據分析工具加載3．3．2用數據分析工具進行描述統計分析3．4上機題第4章數據分組與頻數統計4．1數據分組4．1．1數據分組的概況4．1．2分組標誌的選擇4．1．3分組界限的確定4．2頻數統計4．2．1單項式分組的頻數統計4．2．2組距式分組的頻數統計4．2．3頻數統計直方圖4．3上機題第5章抽樣與隨機數發生器5．1抽樣5．1．1抽樣方法的實現5．1．2按週期抽樣5．1．3隨機抽樣5．2隨機數發生器5．2．1隨機數發生器的實現5．2．2均勻分佈隨機數5．2．3正態分佈隨機數5．2．4柏努利分佈隨機數5．2．5二項分佈隨機數5．2．6泊松分佈隨機數5．3隨機數產生的函數實現5．3．1生成某個區間的隨機實數5．3．2生成某個區間的隨機整數5．4上機題第6章幾種重要分佈6．1二項分佈6．1．1計算二項分佈的概率6．1．2使用二項分佈函數6．1．3二項分佈的概率分佈圖與累積概率分佈圖的繪製6．2泊松分佈6．2．1使用泊松分佈函數6．2．2泊松分佈的概率分佈圖的繪製6．3正態分佈6．3．1使用正態分佈函數6．3．2正態分佈密度圖和正態分佈圖的繪製6．4上機題第7章參數估計7．1參數估計概述7．1．1參數估計的分類7．2．2評價參數估計的標準7．2總體均值的估計7．2．1總體方差已知情況下的估計7．2．2總體方差未知且為小樣本情況下估計7．2．3總體方差未知且為大樣本情況下的估計7．2．4總體均值之差估計7．3總體方差的估計7．3．1總體方差的估計7．3．2總體方差比的估計7．4上機題第8章假設檢驗8．1單個樣本的假設檢驗8．1．1總體方差已知，關於均值的檢驗8．1．2總體方差未知，關於均值的檢驗8．1．3總體均值已知，關於方差的檢驗8．1．4總體均值未知，關於方差的檢驗8．2雙樣本假設檢驗8．2．1z檢驗：雙樣本均值差檢驗8．2．2t-檢驗：雙樣本等方差檢驗8．2．3t-檢驗：雙樣本異方差檢驗8．2．4t檢驗：平均值的成對二樣本分析8．2．5F-檢驗：雙樣本方差8．3單尾檢驗8．3．1樣本均值的單尾檢驗8．3．2樣本方差的單尾檢驗8．4非參數檢驗8．4．1單樣本檢驗8．4．2兩樣本檢驗8．5上機題第9章方差分析9．1單因素方差分析介紹9．1．1單因素方差分析9．1．2方差分析表9．2雙因素方差分析9．2．1無重複的雙因素方差分析9．2．2可重複的雙因素方差分析9．3上機題第10章相關分析10．1相關分析概述10．2簡單相關分析方法10．2．1描述簡單相關分析的方法10．2．2使用散點圖進行簡單相關分析10．2．3使用Excel函數進行簡單相關分析10．2．4使用相關係數數據分析工具進行簡單相關分析10．2．5利用協方差進行簡單相關分析10．3多元變量相關分析方法10．3．1描述多元變量相關分析的方法10．3．2利用多元相關係數進行多元變量相關分析10．3．3利用多元協方差進行多元變量相關分析10．4等級數據的相關分析610．4．1描述等級數據相關分析的方法10．4．2利用等級相關係數進行等級數據相關分析10．5上機題第11章回歸分析11．1使用趨勢線進行回歸分析11．1．1繪製散點圖11．1．2添加趨勢線11．1．3分析趨勢線的參數11．2使用回歸函數進行回歸分析11．2．1計算回歸分析係數11．2．2使用回歸分析函數的數組形式11．2．3計算回歸參數11．3使用回歸分析工具進行回歸分析11．3．1加載回歸分析工具11．3．2使用回歸分析工具進行回歸分析及回歸結果分析11．4多元線性回歸分析11．4．1多元線性回歸係數的求解11．4．2多元線性回歸的統計檢驗11．4．3使用回歸函數進行多元回歸11．4．4使用回歸分析工具進行多元線性回歸分析11．5上機題第12章時間序列分析12．1時間序列分析概述12．1．1時間序列的建模12．1．2時間序列的組成成分12．2時間序列的移動平均12．2．1簡單移動平均法12．2．2趨勢移動平均法12．3時間序列的指數平滑12．3．1加權係數的確定12．3．2一次指數平滑法12．3．3二次指數平滑法12．4上機題第13章解不確定值13．1模擬運算表13．1．1單變量模擬運算表13．1．2雙變量模擬運算表13．2單變量求解13．2．1目標搜索13．2．2求解非線性方程13．3方案管理器13．4規劃求解13．4．1規劃求解簡介及其安裝13．4．2規劃求解一般流程中的參數設置13．4．3規劃求解中的其他設置13．4．4規劃求解操作13．5上機題第14章數據透視表和數據透視圖14．1數據透視表14．1．1數據透視表的創建與清14．1．2數據透視表的編輯14．1．3數據顯示格式的設置14．1．4通過數據透視表分析數據14．2數據透視圖14．2．1數據透視圖的創建與清除14．2．2數據透視圖的編輯14．2．3通過數據透視圖分析數據14．3數據透視表統計應用14．4上機題第15章利用Excel 2010實現專業統計分析15．1聚類分析15．1．1聚類分析的依據15．1．2聚類分析的方法15．1．3聚類分析的應用15．2判別分析15．2．1判別分析的距離判別法15．2．2判別分析的應用15．3上機題第16章Excel中的宏和VBA16．1Excel中的宏16．1．1Excel宏簡介16．1．2宏的錄製16．1．3宏的運行16．1．4編輯宏16．2Excel中的VBA16．2．1VBA簡介16．2．2VBA的操作界面16．2．3VBA語法簡介16．2．4VBA應用實例16．3上機題第17章Execl綜合案例操作17．1Excel在經濟管理科學中的應用17．2Excel在自然科學中的應用17．3Excel在社會科學中的應用17．4Excel在醫學中的應用17．5Excel在調查分析中的應用17．6上機題

第12章 時間序列分析
時間序列是按時間順序排列的一組數字序列。時間序列分析就是利用這組數列，應用數理統計方法加以處理，以預測未來事物的發展。通常我們所面臨的決策中，時間往往是一個重要的變量。管理者做預測時，常常以過去的歷史資料為依據，預測將來的銷售量、國民生產總值、股價的變動，以及人口成長等變量。過去的歷史數據，我們稱之為時間序列。更明確的定義，時間序列是一群統計數據，按照其發生時間的先后順序排成的序列。例如，某地每日的平均溫度、某地的每月降水量、股票市場中每天的收盤價格、某型號電視機每年的產量，以及歷年來國民收入與出口總額等，是每年或一段較長時間一直重復出現的數據，其都是時間序列。
研究時間序列分析的核心是時間序列的預測，而Excel 2010提供了時間序列的多種預測方法，因此，學習Excel 2010的時間序列分析工具對實際生活和研究工作有著重要的意義。
12.1時間序列分析概述
時間序列分析是一種動態數據處理的統計方法。該方法基于隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用于解決實際問題。它包括一般統計分析（如自相關分析，譜分析等），統計模型的建立與推斷，以及關于時間序列的最優預測、控制與濾波等內容。一般來講，時間序列分析的核心內容是建模，主要研究對象是組成成分。下面將一一介紹。
12.1.1 時間序列的建模
經典的統計分析都假定數據序列具有獨立性，而時間序列分析則側重研究數據序列的互相依賴關系。因此，時間序列的數據往往不能以回歸分析的方法來建立模型加以分析，因為回歸分析建立的是因果模型。而時間序列中的各觀測值間通常都存在相關性，時間相隔越短，兩觀測值相關性越大，時間序列并不滿足所謂“各觀測值為獨立”的必要假設。因此，時間序列分析和其他傳統分析不同的是，它不需要借助預測變量，僅依照變量本身過去的數據所存在的變異形態來建立模型。
時間序列分析是定量預測方法之一，它的基本原理：一是承認事物發展的延續性。應用過去數據，就能推測事物的發展趨勢。二是考慮到事物發展的隨機性。任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對歷史數據進行處理。該方法簡單易行，便于掌握，但準確性差，一般只適用于短期預測。時間序列預測一般反映3種實際變化規律：趨勢變化、周期性變化和隨機性變化。
時間序列分析主要用于：①系統描述。根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。②系統分析。當觀測值取自兩個以上變量時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。③預測未來。一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。④決策和控制。根據時間序列模型可調整輸入變量使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。