旅游统计学:原理与方法 9787310041671 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭为著 著

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出版社： 南开大学出版社

ISBN：9787310041671

商品编码：29764045841

包装：平装

出版时间：2013-05-01

图书基本信息
图书名称	旅游统计学:原理与方法	作者	郭为著
定价	40.00元	出版社	南开大学出版社
ISBN	9787310041671	出版日期	2013-05-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.481Kg

内容简介

郭为编著的《旅游统计学原理与方法》是高等院校旅游专业系列教材之一。本书共十五章节，内容包括绪论、数据收集与统计分组、数据的描述性统计分析、概率、*变量和概率分布、正态分布、样本的变异性、估计、假设检验、均值比较、卡方检验、F检验和方差分析等。本书给供相关学者参考阅读。

作者简介

目录

序言章 绪论 1.1 统计学的历史和发展 1.2 什么是统计学和旅游统计学 1.3 旅游统计学中的几个基本概念 1.4 旅游统计指标与旅游统计指标体系 练习题第二章 数据收集与统计分组 2.1 旅游统计调查方案 2.2 旅游统计调查的种类 2.3 旅游统计资料的分组 2.4 分配数列的概念和种类 2.5 直方图的绘制 练习题第三章 数据的描述性统计分析 3.1 数据类型 3.2 数据的形态特征 3.3 数据的数值特征 3.4 软件处理：求均值指标和离散度指标 练习题第四章 概率 4.1 概率的基本概念 4.2 结果和一个事件的概率 4.3 事件的特性和概率计算 4.4 对概率的进一步说明：多变量实验与概率定义 练习题第五章 变量和概率分布 5.1 变量与概率分布 5.2 变量的均值和方差 5.2 二项概率分布 5.3 二项概率的软件处理 练习题第六章 正态分布 6.1 正态分布 6.2 标准正态分布 6.3 二项分布的正态近似 6.4 软件处理 练习题第七章 样本的变异性 7.1 抽样分布 7.2 抽样分布的形态 7.3 中心极限定理的运用 7.4 t分布 7.5 软件处理 练习题第八章 估计 8.1 点估计和点估计量 8.2 区问估计 8.3 软件处理 练习题第九章 假设检验 9.1 假设检验的概念和一般方法 9.2 正态分布的总体参数检验 9.3 抽样、统计推断和假设检验的软件处理 练习题第十章 均值比较 10.1 均值比较：大样本或总体呈正态分布 10.2 方差比较 10.3 均值比较：独立小样本 10.4 均值比较：相依小样本 10.5 比例值比较 10.6 软件处理 练习题第十一章 卡方检验 11.1 卡方分布 11.2 卡方检验：列联表 11.3 软件处理 练习题第十二章 F检验和方差分析 12.1 单因素方差分析 12.2 双因素方差分析 12.3 软件处理 练习题第十三章 统计指数 13.1 指数的概念 13.2 旅游指数的种类 13.3 旅游综合指数 13.4 旅游数量指标综合指数 13.5 旅游质量指标综合指数 13.6 旅游平均指标指数 13.7 旅游平均指标对比指数 13.8 旅游指数体系与因素分解 13.9定基指数、环比指数和综合指数的软件处理 练习题第十四章 相关关系和回归 14.1 相关关系 14.2 回归分析 14.3 相关关系和回归分析的软件处理 练习题第十五章 旅游卫星账户 15.1 旅游卫星账户介绍 15.2 旅游卫星账户基本概念和定义 15.3 访问者和旅程的特点 15.4 旅游卫星账户中的旅游支出 15.5 旅游产品和旅游活动的分类 练习题参考答案附录1 我国旅游统计调查——以深圳市为例附录2 标准正态分布函数数值表附录3 旅游统计基本概念和主要指标解释附录4 网络数据来源主要参考资料

编辑推荐

文摘

序言

现代统计学：理论的基石与实践的利器 统计学，作为一门研究如何收集、整理、分析和解释数据以认识世界规律的科学，其应用渗透于社会经济生活的方方面面。从宏观的国家经济发展指标到微观的个人健康数据，统计学都扮演着至关重要的角色，帮助我们理解现象背后的本质，做出更明智的决策。本书旨在为读者构建一个全面、深入的统计学知识体系，涵盖其核心理论以及在各领域中的实际应用。 第一部分：统计学的基本概念与理论框架 本部分将带领读者走进统计学的殿堂，理解其最基础的元素。我们将从“什么是统计学”这一根本性问题出发，阐述其研究对象、基本任务以及与其他学科的关系。 数据与变量： 深入探讨不同类型的数据，如定性数据（名义变量、顺序变量）和定量数据（离散变量、连续变量），以及变量之间的关系。理解数据的测量尺度对于选择恰当的统计方法至关重要。 总体与样本： 区分“总体”这一研究的全部对象与“样本”这一从总体中抽取的部分。着重讲解抽样的方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等）和样本代表性的重要性，这是统计推断的基础。 数据的整理与描述： 学习如何对收集到的原始数据进行初步的整理和概括。这包括数据分组、制作频数分布表、绘制各类统计图表（如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等）。通过图表直观地展示数据的分布特征、集中趋势和离散程度。 集中趋势的度量： 掌握描述数据中心位置的统计量，包括均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数。分析它们各自的适用范围和优缺点。 离散程度的度量： 深入理解描述数据分散程度的统计量，如极差、四分位差、方差和标准差。这些指标帮助我们评估数据的波动性和稳定性。 分布形态的描述： 学习偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等概念，以刻画数据分布的对称性和尖峭程度，从而更全面地理解数据的形态特征。 第二部分：概率论——统计推断的理论基石 概率论是统计学理论的基石，它为我们理解随机现象和进行统计推断提供了数学工具。 随机事件与概率： 定义随机事件、必然事件、不可能事件，并介绍概率的基本性质和计算方法（如古典概率、统计概率、主观概率）。 条件概率与独立性： 探讨事件之间相互影响的关系，理解条件概率的概念，并学习如何判断事件是否独立。 随机变量及其分布： 引入随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量。详细介绍常见的离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如均匀分布、指数分布、正态分布）。 期望与方差： 学习随机变量的期望（均值）和方差的概念，它们分别代表了随机变量的中心位置和离散程度。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论中两个极其重要的定理。大数定律揭示了大量重复试验的平均结果趋向于期望值，而中心极限定理则表明，无论原总体分布如何，足够大样本的均值都近似服从正态分布。这两个定理是统计推断得以成立的关键。 第三部分：统计推断——从样本到总体的飞跃 统计推断是统计学最核心的应用之一，它允许我们基于有限的样本信息来对无限的总体进行估计和检验。 参数估计： 点估计： 学习如何利用样本统计量（如样本均值、样本比例）来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）。重点介绍矩估计法和最大似然估计法。 区间估计： 认识到点估计的局限性，学习构建置信区间，即以一定的概率（置信水平）包含总体参数的区间。详细介绍均值、比例、方差的置信区间的计算方法。 假设检验： 基本原理： 介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），计算检验统计量，确定拒绝域，以及做出统计决策。 第一类错误与第二类错误： 理解在假设检验中可能出现的两种错误（拒绝真实的原假设，接受虚假的原假设），以及它们的概率（显著性水平α和β）。 常见的假设检验方法： 学习针对不同类型数据和研究问题的假设检验方法，例如： t检验： 用于检验单个总体均值、两个独立总体均值之差、配对样本均值之差的显著性。 Z检验： 用于检验比例的显著性，或在总体方差已知的情况下检验均值的显著性。 卡方检验（χ²检验）： 用于检验拟合优度（数据是否符合某一理论分布）和独立性（两个分类变量之间是否存在关联）。 F检验： 主要用于方差分析（ANOVA），检验多个总体均值是否存在显著差异。 第四部分：回归分析——探索变量间的关系 回归分析是统计学中用于研究变量之间数量关系的重要工具，它可以帮助我们预测一个变量的值，并理解其他变量对其的影响。 一元线性回归： 深入探讨两个变量之间线性关系的建模。学习如何建立回归方程，解释回归系数的含义，并对模型的拟合优度进行评估（如决定系数R²）。 多重线性回归： 将研究扩展到多个自变量对因变量的影响。学习如何选择变量，处理变量间的共线性问题，并解读多重回归模型的系数。 非线性回归： 介绍当变量间的关系不是线性时，如何选择和应用非线性回归模型（如多项式回归、指数回归等）。 模型诊断与选择： 学习如何对回归模型进行诊断，检查模型假设是否满足（如残差的正态性、方差齐性），并介绍模型选择的标准和方法。 第五部分：方差分析（ANOVA）——比较多个均值 方差分析是一种强大的统计技术，用于检验三个或更多组的均值之间是否存在显著差异。 基本原理： 解释方差分析如何通过分解总变异来比较各组均值。 单因素方差分析： 详细介绍如何分析一个分类因子对定量响应变量的影响。 多因素方差分析： 探讨同时考虑多个因子及其交互作用对响应变量的影响。 方差分析的应用： 介绍方差分析在实验设计、产品质量控制、医学研究等领域的广泛应用。 第六部分：非参数统计——无分布假设的统计方法 当数据不满足参数统计方法（如正态性）的假设时，非参数统计方法便成为一种有效的替代方案。 秩和检验： 介绍如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等，它们基于数据的秩次而非原始数值进行推断。 符号检验： 学习如何利用数据的符号来检验中位数或分布的位置。 Kruskal-Wallis H检验： 作为单因素方差分析的非参数替代。 Spearman秩相关系数： 用于度量两个变量之间单调关系的强度和方向。 第七部分：多元统计分析简介 对于拥有大量变量的数据集，多元统计分析技术提供了强大的分析工具。 主成分分析（PCA）： 学习如何通过降维技术，将多个相关变量转换为少数几个不相关的“主成分”，以捕捉数据的主要变异。 因子分析（Factor Analysis）： 探索隐藏在观测变量背后的潜在因子。 聚类分析（Cluster Analysis）： 学习如何将数据对象分成若干个相似的组（簇）。 判别分析（Discriminant Analysis）： 建立模型以区分不同群体的个体。 第八部分：统计软件的应用 现代统计分析离不开强大的统计软件。本书将引导读者了解和使用主流的统计软件（如R、SPSS、Python的统计库等），通过实例演示如何运用这些工具进行数据分析。 数据导入与管理： 学习如何将数据导入统计软件，并进行基本的数据清理和管理。 统计分析的实现： 演示如何使用软件执行各种统计分析，包括描述性统计、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等。 图表的可视化： 学习如何利用软件创建高质量的统计图表，以更好地展示分析结果。 结论 本书力求全面系统地介绍统计学的理论体系与实践方法，旨在帮助读者建立坚实的统计学基础，掌握分析和解读数据的关键技能。无论您是统计学专业的学生，还是希望提升数据分析能力的科研人员、企事业单位的从业者，或是对数据驱动决策感兴趣的普通读者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具。通过深入理解统计学的原理，您将能更清晰地认识世界，做出更科学、更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的练习和习题设计堪称一绝，它们充分体现了“学以致用”的原则。这些习题并非简单的概念复述，而是设计成了模拟实际工作场景的案例分析。例如，其中一组练习要求读者利用提供的某国入境旅游的年度数据，自行选择合适的模型来判断经济波动对旅游需求的影响，并要求撰写一份简明的分析报告摘要。这种要求读者“动手操作”而非“被动接受”的设置，极大地锻炼了我的数据处理能力和报告撰写能力。做完这些练习后，我感觉自己对统计软件的操作熟练度都有了显著提升，不再是只会输入数据，而是真正理解了每一步统计操作背后的意义，这种实践层面的训练，是任何纯理论书籍都无法比拟的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织逻辑清晰得令人赞叹，作者显然对“旅游统计学”这个领域有着深刻而系统的理解。它并非简单地堆砌理论公式，而是采取了一种循序渐进的教学方式。从基础的描述性统计概念入手，逐步过渡到更复杂的抽样方法和回归分析在旅游数据中的应用。我特别喜欢它在引入新概念时，总是会立刻结合实际的旅游业案例进行说明，比如如何用时间序列分析预测某个景区的未来客流量，或者如何通过因子分析来解构游客满意度的构成维度。这种理论与实践紧密结合的叙事结构，极大地降低了理解的门槛，让原本枯燥的统计学原理变得鲜活起来，感觉就像是跟着一位经验丰富的行业专家在进行一对一的辅导，而不是在啃一本冷冰冰的教科书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的选材范围广度也给我留下了深刻印象。它不仅仅局限于传统的旅游市场规模测算和游客结构分析，还大胆地涉猎了一些前沿和交叉领域。我注意到其中专门有一章讨论了社交媒体数据（如评论情感分析）在旅游目的地形象研究中的统计方法应用，这对于我们当前这个数字化时代来说，无疑是极具前瞻性的内容。此外，书中对于旅游可持续性指标的统计构建也进行了详细阐述，涉及到了环境承载力等复杂指标的量化处理。这种对行业最新发展趋势的敏锐捕捉和专业性的深度挖掘，使得这本书的价值远远超出了普通教材的范畴，更像是一本集理论精粹与行业趋势于一体的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配着烫金的书名和作者信息，显得既专业又不失典雅。拿到手里就能感受到纸张的质感，厚实而细腻，内页的印刷清晰度极高，即便是那些复杂的图表和公式，也能看得一清二楚，完全没有那种廉价印刷品的廉价感。我尤其欣赏它在细节上的用心，比如书脊处的折页处理得非常平整，即便是经常翻阅，也不容易出现松散或者磨损的迹象。对于一本涉及严谨学科的教材来说，这种高标准的物理呈现，无疑为阅读体验打下了坚实的基础。我常常觉得，一本好书首先应该在物理层面上让人感到愉悦，而这本书在这方面做得非常出色，让人忍不住想把它摆在书架最显眼的位置，时不时地拿出来翻阅一番，感受那种知识沉淀的厚重感。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我发现这本书在处理那些数学推导部分时，采用了非常人性化的处理方式。很多统计学教材往往在推导公式时过于简略，直接抛出结果，让人一头雾水。然而，这本书详尽地展示了每一步推导的依据和逻辑关节，即便是我这种对高等数学不是特别精通的读者，也能大致跟上思路。更值得称道的是，它没有过度纠缠于纯粹的数学证明，而是在解释完原理后，立即跳回到统计方法的实际应用场景，比如解释了中心极限定理在构建置信区间时的重要性，并配上了旅游消费额分布的模拟图。这种“先给你工具，再告诉你工具能做什么”的处理手法，极大地提升了学习效率和成就感，让人觉得掌握的知识是真正可以用来解决实际问题的。