Excel在教育统计中的应用pdf电子书版本下载

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目录 1

第一章　Excel入门 1

1.1 Excel 2003基础知识 2

1.1.1 Excel 2003的启动和退出 2

1.1.2　Excel 2003窗口 3

1.1.3 Excel 2003的工具栏和菜单栏 4

1.2　工作簿与工作表 7

1.2.1 工作簿 7

1.2.2　工作表 9

1.3　基本操作 10

1.3.1 工作表的操作 10

1.3.2　单元格的操作 13

1.3.3　单元格格式 19

1.3.4　打印工作簿与工作表 21

1.4　创建公式 23

1.4.1　输入公式 23

1.4.2 引用 25

1.4.3　使用函数 26

1.4.4　数组公式 27

1.5　创建图表 27

第二章　基本统计 31

2.1　一般统计 32

2.1.1　数学计算 32

2.1.2　数值统计 34

2.1.3　求和计算 35

2.1.4　矩阵运算 38

2.1.5　随机数 40

2.2　频数分布与百分比排位 44

2.2.1　频数分布 44

2.2.2　排位与百分比排位 44

2.2.3　排位 46

2.2.4　百分比排位 46

2.3　集中量 46

2.3.1 平均数（AVERAGE函数） 46

2.3.2 中位数（MEDIAN函数） 47

2.3.3 众数（MODE函数） 47

2.3.4 几何平均数（GEOMEAN函数） 48

2.3.6 百分位数（PERCENTILE函数） 49

2.3.5 调和平均数（HARMEAN函数） 49

2.3.7 四分位数（QUARTILE函数） 50

2.4　差异量 50

2.4.1 全距 50

2.4.2 平均差（AVEDEV函数） 51

2.4.3 偏差平方和（DEVSQ函数） 51

2.4.4　偏态量（SKEW函数） 52

2.4.5 峰态量（KURT函数） 52

2.4.6　标准差 52

2.4.7　方差 53

2.4.8　标准误 54

2.5　标准分数 54

2.6　描述统计量 55

第三章　概率分布与抽样分布 59

3.1　离散型概率分布 60

3.1.1　二项分布 60

3.1.2　累积二项分布 60

3.1.3　超几何分布 61

3.1.4 负二项分布 62

3.1.5　泊松分布 62

3.2　连续型概率分布 63

3.2.1 正态分布 63

3.2.3　标准正态累积分布函数 64

3.2.4　标准正态累积分布的反函数 64

3.2.2　正态累积分布的反函数 64

3.3　抽样分布 65

3.3.1 T分布（TDIST函数） 65

3.3.2　T分布的反函数 65

3.3.3 F分布（FDIST函数） 65

3.3.4　F分布的反函数 66

3.3.5 χ2分布（CHIDIST函数） 66

3.3.6　χ2分布的反函数 67

3.3.7　抽样方法 67

第四章　统计图表 71

4.1　创建图表 72

4.1.1 图表的基本概念 72

4.1.2　建立工作表 73

4.1.3　创建图表 75

4.1.5　创建组合图表 77

4.1.4 自定义图表类型 77

4.2　设置图表格式 78

4.2.1　选定及编辑图表项 78

4.2.2　编辑数据系列格式 79

4.2.3 编辑图表区格式 79

4.2.4　坐标轴格式 80

4.3　编辑图表 82

4.3.1　修改图表类型 82

4.3.2　修改图表中的数据 82

4.3.3 添加和删除数据系列 82

4.3.4　添加文本和图形 84

4.4.2　打印预览 85

4.4　打印图表 85

4.4.1 页面设置 85

4.4.3　打印图表 86

4.5　各种常用图表的绘制 86

4.5.1 柱形图 87

4.5.2　条形图 87

4.5.3　折线图 88

4.5.4　饼图 89

4.5.5 面积图 90

4.5.6 圆环图 90

4.5.7 雷达图 91

第五章　数据库管理与统计 93

5.1.1　数据清单 94

5.1　数据清单 94

5.1.2　数据清单的管理 95

5.2　数据排序 97

5.2.1　默认排序顺序 97

5.2.2　数据排序 97

5.3　筛选数据 99

5.3.1 自动筛选 99

5.3.2　高级筛选 101

5.4　数据合并计算 102

5.4.1　使用三维引用进行合并计算 103

5.4.2　按位置合并计算 103

5.4.3　按分类合并计算 105

5.5.1　计数 106

5.5　数据库统计函数 106

5.5.2　最大（小）值 107

5.5.3　平均数 107

5.5.4 总和 107

5.5.5　标准差与方差 107

5.5.6　单一值 108

5.5.7 乘积 108

5.6　分类汇总 108

5.6.1 简单分类汇总 109

5.6.2　多级分类汇总 111

5.6.3　删除分类汇总 111

5.7.1　数据透视表 112

5.7　数据透视表和数据透视图 112

5.7.2　数据透视图 116

第六章　假设检验 119

6.1　总体平均数的显著性检验 120

6.1.1　基本理论 120

6.1.2 应用实例 121

6.2　成对双样本平均差检验 125

6.2.1　基本理论 125

6.2.2　应用实例 126

6.3　独立小样本平均数差异的t检验 130

6.3.1　基本理论 130

6.3.2　应用实例 131

6.4.2　应用实例 133

6.4　方差不等的两样本t检验 133

6.4.1　基本理论 133

6.5　独立大样本平均数差异的Z检验 135

6.5.1　基本理论 135

6.5.2　应用实例 135

6.6　两样本方差相等的F检验 137

6.6.1　基本理论 137

6.6.2　应用实例 138

6.7　χ2检验 139

6.7.1　基本理论 139

6.7.2　应用实例 140

6.8.1　基本理论 144

6.8.2　应用实例 144

6.8　总体平均数的区间估计 144

第七章　相关分析 147

7.1　协方差 148

7.1.1 协方差COVAR函数 148

7.1.2　协方差矩阵 149

7.2　积差相关 150

7.2.1 CORREL相关系数 151

7.2.2　PEARSON相关系数 152

7.2.3 相关矩阵 152

7.3　等级相关 153

7.3.1 斯皮尔曼（Spearman）等级相关 153

7.3.2　肯德尔（Kandall）和谐系数 156

7.4　质与量的相关 159

7.4.1　二列相关 159

7.4.2　点二列相关 161

7.5　偏相关 162

第八章　回归分析 165

8.1　线性回归 166

8.1.1　XY散点图 166

8.1.2　添加趋势线 168

8.1.3 测定系数R2 169

8.2　非线性回归 170

8.2.1　对数回归方程 171

8.2.2　多项式回归方程 171

8.2.4　指数回归方程 172

8.2.3　乘幂回归方程 172

8.3 回归分析 173

8.3.1　最小二乘方法基本理论 173

8.3.2　Excel回归分析方法 175

8.3.3　应用实例 177

8.3.4　线性回归的检验 183

8.4　回归分析其他函数应用 183

8.4.1 线性估计最小二乘方法（LINEST） 183

8.4.2 曲线估计回归分析（LOGEST） 185

8.4.3 趋势分析（TREND） 186

8.4.4 成长分析（GROWTH） 186

8.4.5 线性趋势预测（FORECAST） 187

8.4.6 线性回归截距分析（INTERCEPT） 187

8.4.8　预测Y值标准误差（STEYX） 188

8.4.7　线性回归斜率分析（SLOPE） 188

第九章　方差分析 191

9.1　单因素方差分析 192

9.1.1　基本理论 192

9.1.2　单因素方差分析使用方法 193

9.1.3　应用实例 194

9.2　双因素重复性检验方差分析 196

9.2.1　基本理论 196

9.2.2　双因素重复性检验方差分析使用方法 198

9.2.3　应用实例 199

9.3　双因素无重复性检验方差分析 202

9.3.1　基本理论 202

9.3.2　应用实例 204