旅遊統計學:原理與方法 9787310041671 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭為著 著

圖書標籤:

• 旅遊統計
• 統計學
• 旅遊研究
• 數據分析
• 方法論
• 高等教育
• 學術著作
• 旅遊管理
• 計量經濟學
• 社會科學

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齣版社： 南開大學齣版社

ISBN：9787310041671

商品編碼：29764045841

包裝：平裝

齣版時間：2013-05-01

圖書基本信息
圖書名稱	旅遊統計學:原理與方法	作者	郭為著
定價	40.00元	齣版社	南開大學齣版社
ISBN	9787310041671	齣版日期	2013-05-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.481Kg

內容簡介

郭為編著的《旅遊統計學原理與方法》是高等院校旅遊專業係列教材之一。本書共十五章節，內容包括緒論、數據收集與統計分組、數據的描述性統計分析、概率、*變量和概率分布、正態分布、樣本的變異性、估計、假設檢驗、均值比較、卡方檢驗、F檢驗和方差分析等。本書給供相關學者參考閱讀。

作者簡介

目錄

序言章 緒論 1.1 統計學的曆史和發展 1.2 什麼是統計學和旅遊統計學 1.3 旅遊統計學中的幾個基本概念 1.4 旅遊統計指標與旅遊統計指標體係 練習題第二章 數據收集與統計分組 2.1 旅遊統計調查方案 2.2 旅遊統計調查的種類 2.3 旅遊統計資料的分組 2.4 分配數列的概念和種類 2.5 直方圖的繪製 練習題第三章 數據的描述性統計分析 3.1 數據類型 3.2 數據的形態特徵 3.3 數據的數值特徵 3.4 軟件處理：求均值指標和離散度指標 練習題第四章 概率 4.1 概率的基本概念 4.2 結果和一個事件的概率 4.3 事件的特性和概率計算 4.4 對概率的進一步說明：多變量實驗與概率定義 練習題第五章 變量和概率分布 5.1 變量與概率分布 5.2 變量的均值和方差 5.2 二項概率分布 5.3 二項概率的軟件處理 練習題第六章 正態分布 6.1 正態分布 6.2 標準正態分布 6.3 二項分布的正態近似 6.4 軟件處理 練習題第七章 樣本的變異性 7.1 抽樣分布 7.2 抽樣分布的形態 7.3 中心極限定理的運用 7.4 t分布 7.5 軟件處理 練習題第八章 估計 8.1 點估計和點估計量 8.2 區問估計 8.3 軟件處理 練習題第九章 假設檢驗 9.1 假設檢驗的概念和一般方法 9.2 正態分布的總體參數檢驗 9.3 抽樣、統計推斷和假設檢驗的軟件處理 練習題第十章 均值比較 10.1 均值比較：大樣本或總體呈正態分布 10.2 方差比較 10.3 均值比較：獨立小樣本 10.4 均值比較：相依小樣本 10.5 比例值比較 10.6 軟件處理 練習題第十一章 卡方檢驗 11.1 卡方分布 11.2 卡方檢驗：列聯錶 11.3 軟件處理 練習題第十二章 F檢驗和方差分析 12.1 單因素方差分析 12.2 雙因素方差分析 12.3 軟件處理 練習題第十三章 統計指數 13.1 指數的概念 13.2 旅遊指數的種類 13.3 旅遊綜閤指數 13.4 旅遊數量指標綜閤指數 13.5 旅遊質量指標綜閤指數 13.6 旅遊平均指標指數 13.7 旅遊平均指標對比指數 13.8 旅遊指數體係與因素分解 13.9定基指數、環比指數和綜閤指數的軟件處理 練習題第十四章 相關關係和迴歸 14.1 相關關係 14.2 迴歸分析 14.3 相關關係和迴歸分析的軟件處理 練習題第十五章 旅遊衛星賬戶 15.1 旅遊衛星賬戶介紹 15.2 旅遊衛星賬戶基本概念和定義 15.3 訪問者和旅程的特點 15.4 旅遊衛星賬戶中的旅遊支齣 15.5 旅遊産品和旅遊活動的分類 練習題參考答案附錄1 我國旅遊統計調查——以深圳市為例附錄2 標準正態分布函數數值錶附錄3 旅遊統計基本概念和主要指標解釋附錄4 網絡數據來源主要參考資料

編輯推薦

文摘

序言

現代統計學：理論的基石與實踐的利器 統計學，作為一門研究如何收集、整理、分析和解釋數據以認識世界規律的科學，其應用滲透於社會經濟生活的方方麵麵。從宏觀的國傢經濟發展指標到微觀的個人健康數據，統計學都扮演著至關重要的角色，幫助我們理解現象背後的本質，做齣更明智的決策。本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的統計學知識體係，涵蓋其核心理論以及在各領域中的實際應用。 第一部分：統計學的基本概念與理論框架 本部分將帶領讀者走進統計學的殿堂，理解其最基礎的元素。我們將從“什麼是統計學”這一根本性問題齣發，闡述其研究對象、基本任務以及與其他學科的關係。 數據與變量： 深入探討不同類型的數據，如定性數據（名義變量、順序變量）和定量數據（離散變量、連續變量），以及變量之間的關係。理解數據的測量尺度對於選擇恰當的統計方法至關重要。 總體與樣本： 區分“總體”這一研究的全部對象與“樣本”這一從總體中抽取的部分。著重講解抽樣的方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等）和樣本代錶性的重要性，這是統計推斷的基礎。 數據的整理與描述： 學習如何對收集到的原始數據進行初步的整理和概括。這包括數據分組、製作頻數分布錶、繪製各類統計圖錶（如直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等）。通過圖錶直觀地展示數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。 集中趨勢的度量： 掌握描述數據中心位置的統計量，包括均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數。分析它們各自的適用範圍和優缺點。 離散程度的度量： 深入理解描述數據分散程度的統計量，如極差、四分位差、方差和標準差。這些指標幫助我們評估數據的波動性和穩定性。 分布形態的描述： 學習偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等概念，以刻畫數據分布的對稱性和尖峭程度，從而更全麵地理解數據的形態特徵。 第二部分：概率論——統計推斷的理論基石 概率論是統計學理論的基石，它為我們理解隨機現象和進行統計推斷提供瞭數學工具。 隨機事件與概率： 定義隨機事件、必然事件、不可能事件，並介紹概率的基本性質和計算方法（如古典概率、統計概率、主觀概率）。 條件概率與獨立性： 探討事件之間相互影響的關係，理解條件概率的概念，並學習如何判斷事件是否獨立。 隨機變量及其分布： 引入隨機變量的概念，區分離散型隨機變量和連續型隨機變量。詳細介紹常見的離散型分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型分布（如均勻分布、指數分布、正態分布）。 期望與方差： 學習隨機變量的期望（均值）和方差的概念，它們分彆代錶瞭隨機變量的中心位置和離散程度。 大數定律與中心極限定理： 這是概率論中兩個極其重要的定理。大數定律揭示瞭大量重復試驗的平均結果趨嚮於期望值，而中心極限定理則錶明，無論原總體分布如何，足夠大樣本的均值都近似服從正態分布。這兩個定理是統計推斷得以成立的關鍵。 第三部分：統計推斷——從樣本到總體的飛躍 統計推斷是統計學最核心的應用之一，它允許我們基於有限的樣本信息來對無限的總體進行估計和檢驗。 參數估計： 點估計： 學習如何利用樣本統計量（如樣本均值、樣本比例）來估計總體的未知參數（如總體均值、總體比例）。重點介紹矩估計法和最大似然估計法。 區間估計： 認識到點估計的局限性，學習構建置信區間，即以一定的概率（置信水平）包含總體參數的區間。詳細介紹均值、比例、方差的置信區間的計算方法。 假設檢驗： 基本原理： 介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設（H0）和備擇假設（H1），計算檢驗統計量，確定拒絕域，以及做齣統計決策。 第一類錯誤與第二類錯誤： 理解在假設檢驗中可能齣現的兩種錯誤（拒絕真實的原假設，接受虛假的原假設），以及它們的概率（顯著性水平α和β）。 常見的假設檢驗方法： 學習針對不同類型數據和研究問題的假設檢驗方法，例如： t檢驗： 用於檢驗單個總體均值、兩個獨立總體均值之差、配對樣本均值之差的顯著性。 Z檢驗： 用於檢驗比例的顯著性，或在總體方差已知的情況下檢驗均值的顯著性。 卡方檢驗（χ²檢驗）： 用於檢驗擬閤優度（數據是否符閤某一理論分布）和獨立性（兩個分類變量之間是否存在關聯）。 F檢驗： 主要用於方差分析（ANOVA），檢驗多個總體均值是否存在顯著差異。 第四部分：迴歸分析——探索變量間的關係 迴歸分析是統計學中用於研究變量之間數量關係的重要工具，它可以幫助我們預測一個變量的值，並理解其他變量對其的影響。 一元綫性迴歸： 深入探討兩個變量之間綫性關係的建模。學習如何建立迴歸方程，解釋迴歸係數的含義，並對模型的擬閤優度進行評估（如決定係數R²）。 多重綫性迴歸： 將研究擴展到多個自變量對因變量的影響。學習如何選擇變量，處理變量間的共綫性問題，並解讀多重迴歸模型的係數。 非綫性迴歸： 介紹當變量間的關係不是綫性時，如何選擇和應用非綫性迴歸模型（如多項式迴歸、指數迴歸等）。 模型診斷與選擇： 學習如何對迴歸模型進行診斷，檢查模型假設是否滿足（如殘差的正態性、方差齊性），並介紹模型選擇的標準和方法。 第五部分：方差分析（ANOVA）——比較多個均值 方差分析是一種強大的統計技術，用於檢驗三個或更多組的均值之間是否存在顯著差異。 基本原理： 解釋方差分析如何通過分解總變異來比較各組均值。 單因素方差分析： 詳細介紹如何分析一個分類因子對定量響應變量的影響。 多因素方差分析： 探討同時考慮多個因子及其交互作用對響應變量的影響。 方差分析的應用： 介紹方差分析在實驗設計、産品質量控製、醫學研究等領域的廣泛應用。 第六部分：非參數統計——無分布假設的統計方法 當數據不滿足參數統計方法（如正態性）的假設時，非參數統計方法便成為一種有效的替代方案。 秩和檢驗： 介紹如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗等，它們基於數據的秩次而非原始數值進行推斷。 符號檢驗： 學習如何利用數據的符號來檢驗中位數或分布的位置。 Kruskal-Wallis H檢驗： 作為單因素方差分析的非參數替代。 Spearman秩相關係數： 用於度量兩個變量之間單調關係的強度和方嚮。 第七部分：多元統計分析簡介 對於擁有大量變量的數據集，多元統計分析技術提供瞭強大的分析工具。 主成分分析（PCA）： 學習如何通過降維技術，將多個相關變量轉換為少數幾個不相關的“主成分”，以捕捉數據的主要變異。 因子分析（Factor Analysis）： 探索隱藏在觀測變量背後的潛在因子。 聚類分析（Cluster Analysis）： 學習如何將數據對象分成若乾個相似的組（簇）。 判彆分析（Discriminant Analysis）： 建立模型以區分不同群體的個體。 第八部分：統計軟件的應用 現代統計分析離不開強大的統計軟件。本書將引導讀者瞭解和使用主流的統計軟件（如R、SPSS、Python的統計庫等），通過實例演示如何運用這些工具進行數據分析。 數據導入與管理： 學習如何將數據導入統計軟件，並進行基本的數據清理和管理。 統計分析的實現： 演示如何使用軟件執行各種統計分析，包括描述性統計、參數估計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等。 圖錶的可視化： 學習如何利用軟件創建高質量的統計圖錶，以更好地展示分析結果。 結論 本書力求全麵係統地介紹統計學的理論體係與實踐方法，旨在幫助讀者建立堅實的統計學基礎，掌握分析和解讀數據的關鍵技能。無論您是統計學專業的學生，還是希望提升數據分析能力的科研人員、企事業單位的從業者，或是對數據驅動決策感興趣的普通讀者，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具。通過深入理解統計學的原理，您將能更清晰地認識世界，做齣更科學、更有效的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的練習和習題設計堪稱一絕，它們充分體現瞭“學以緻用”的原則。這些習題並非簡單的概念復述，而是設計成瞭模擬實際工作場景的案例分析。例如，其中一組練習要求讀者利用提供的某國入境旅遊的年度數據，自行選擇閤適的模型來判斷經濟波動對旅遊需求的影響，並要求撰寫一份簡明的分析報告摘要。這種要求讀者“動手操作”而非“被動接受”的設置，極大地鍛煉瞭我的數據處理能力和報告撰寫能力。做完這些練習後，我感覺自己對統計軟件的操作熟練度都有瞭顯著提升，不再是隻會輸入數據，而是真正理解瞭每一步統計操作背後的意義，這種實踐層麵的訓練，是任何純理論書籍都無法比擬的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我發現這本書在處理那些數學推導部分時，采用瞭非常人性化的處理方式。很多統計學教材往往在推導公式時過於簡略，直接拋齣結果，讓人一頭霧水。然而，這本書詳盡地展示瞭每一步推導的依據和邏輯關節，即便是我這種對高等數學不是特彆精通的讀者，也能大緻跟上思路。更值得稱道的是，它沒有過度糾纏於純粹的數學證明，而是在解釋完原理後，立即跳迴到統計方法的實際應用場景，比如解釋瞭中心極限定理在構建置信區間時的重要性，並配上瞭旅遊消費額分布的模擬圖。這種“先給你工具，再告訴你工具能做什麼”的處理手法，極大地提升瞭學習效率和成就感，讓人覺得掌握的知識是真正可以用來解決實際問題的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是令人眼前一亮，封麵采用瞭沉穩的深藍色調，搭配著燙金的書名和作者信息，顯得既專業又不失典雅。拿到手裏就能感受到紙張的質感，厚實而細膩，內頁的印刷清晰度極高，即便是那些復雜的圖錶和公式，也能看得一清二楚，完全沒有那種廉價印刷品的廉價感。我尤其欣賞它在細節上的用心，比如書脊處的摺頁處理得非常平整，即便是經常翻閱，也不容易齣現鬆散或者磨損的跡象。對於一本涉及嚴謹學科的教材來說，這種高標準的物理呈現，無疑為閱讀體驗打下瞭堅實的基礎。我常常覺得，一本好書首先應該在物理層麵上讓人感到愉悅，而這本書在這方麵做得非常齣色，讓人忍不住想把它擺在書架最顯眼的位置，時不時地拿齣來翻閱一番，感受那種知識沉澱的厚重感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的選材範圍廣度也給我留下瞭深刻印象。它不僅僅局限於傳統的旅遊市場規模測算和遊客結構分析，還大膽地涉獵瞭一些前沿和交叉領域。我注意到其中專門有一章討論瞭社交媒體數據（如評論情感分析）在旅遊目的地形象研究中的統計方法應用，這對於我們當前這個數字化時代來說，無疑是極具前瞻性的內容。此外，書中對於旅遊可持續性指標的統計構建也進行瞭詳細闡述，涉及到瞭環境承載力等復雜指標的量化處理。這種對行業最新發展趨勢的敏銳捕捉和專業性的深度挖掘，使得這本書的價值遠遠超齣瞭普通教材的範疇，更像是一本集理論精粹與行業趨勢於一體的參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織邏輯清晰得令人贊嘆，作者顯然對“旅遊統計學”這個領域有著深刻而係統的理解。它並非簡單地堆砌理論公式，而是采取瞭一種循序漸進的教學方式。從基礎的描述性統計概念入手，逐步過渡到更復雜的抽樣方法和迴歸分析在旅遊數據中的應用。我特彆喜歡它在引入新概念時，總是會立刻結閤實際的旅遊業案例進行說明，比如如何用時間序列分析預測某個景區的未來客流量，或者如何通過因子分析來解構遊客滿意度的構成維度。這種理論與實踐緊密結閤的敘事結構，極大地降低瞭理解的門檻，讓原本枯燥的統計學原理變得鮮活起來，感覺就像是跟著一位經驗豐富的行業專傢在進行一對一的輔導，而不是在啃一本冷冰冰的教科書。