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向书坚 著

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出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503759161

商品编码：10370603432

出版时间：2010-07-01

统计学-中南财经政法大学统计学系列教材 作  者:向书坚 著作 向书坚 张学毅 主编 定  价:48 出 版 社:中国统计出版社 出版日期:2010年07月01日 装  帧:平装 ISBN:9787503759161 ●  导论    ／1
●    案  例  旅游黄金周挖掘多少“黄金”    ／1
●      什么是统计学    ／2
●    第二节  统计学的产生与发展    ／8
●    第三节  统计学的分科及与其他学科的
●    关系    ／13
●    第四节统计学中的几个基本概念    ／16
●第二章  统计数据的收集、整理与显示    ／26
●    案  例  中国已经是世界强国了吗    ／26
●      统计数据的收集    ／27
●    第二节  调查设计    ／35
●    第三节  统计数据整理    ／41
●    第四节  统计表的设计    ／64
●第三章  数据分布特征的描述    ／70
●    案  例  职工通信费用支出额的分布特征如何    ／70
●      集中趋势——数值平均数    ／71
●    第二节  集中趋势——位置平均数    ／80
●    第三节  离中趋势的测度    ／87
●    第四节  偏态与峰态的测度    ／97
●第四章  概率分布与抽样    ／106
●部分目录

内容简介

    统计学作为大学经济类、管理类本科各专业的核心课程，其理论与方法在几乎所有的自然科学和社会科学领域都有广泛的应用。本书从我国高等财经院校各专业统计学教学的实际情况出发，充分借鉴靠前外很好教材的特点，从打好基础、学会应用出发，精选了统计学的教学内容，尽量避免冗长的公式推导和证明，力争系统地介绍统计学的基本概念、基本理论和基本方法。本书每一章由一个案例开始，引导相关内容的介绍，紧密结合Excel和SPSS的应用，充分反映了教育部制定的“统计学教学大纲”的目标和要求。其内容主要包括导论、统计数据的收集整理与显示、数据分布特征的描述、概率分布与抽样、参数估计与假设检验、非参数统计、方差分析、相关与回归分析、时间数列分析与预测、统计指数和综合评价方法等。全书分11章叙述。
    本书可供高等财经院校各专业等
    又变成了总体单位。例如，要研究某高等学校各系的在校学生人数时，某高等学校为总体，每个系为总体单位，而当要研究全省高等学校的在校学生人数时，则全省高等学校成了总体，而每一个高等学校又成了总体单位。
    有的总体单位以自然计量单位来表示，如人口以人为单位，家庭以户为单位，车床以台为单位等。这种单位都是不能细分的整数单位。有的总体单位是以物理计量单位来表示的，如时间、长度、面积、容积等。这就可以加以细分，单位可大可小。例如，研究粮食收获率，总体单位可以是每公顷、每亩、每平方米等;研究农产品价格时，总体单位可以是每吨、每公斤等。这种单位从理论上说，可以细分到无穷小的单位，根据研究所需的精密度而定。因此，作为一个总体，必须具有以下特征：
    其一，同等     又变成了总体单位。例如，要研究某高等学校各系的在校学生人数时，某高等学校为总体，每个系为总体单位，而当要研究全省高等学校的在校学生人数时，则全省高等学校成了总体，而每一个高等学校又成了总体单位。

    有的总体单位以自然计量单位来表示，如人口以人为单位，家庭以户为单位，车床以台为单位等。这种单位都是不能细分的整数单位。有的总体单位是以物理计量单位来表示的，如时间、长度、面积、容积等。这就可以加以细分，单位可大可小。例如，研究粮食收获率，总体单位可以是每公顷、每亩、每平方米等;研究农产品价格时，总体单位可以是每吨、每公斤等。这种单位从理论上说，可以细分到无穷小的单位，根据研究所需的精密度而定。因此，作为一个总体，必须具有以下特征：

   等

面向应用与实践的现代数据科学导论 作者： 钱立新，张建华 出版社： 科学与技术出版社 ISBN： 978-7-5045-1234-5 --- 本书简介 《面向应用与实践的现代数据科学导论》 是一部深度融合了经典统计学原理与前沿数据科学技术的综合性教材。本书旨在培养读者从海量、复杂数据中提取洞察、解决实际问题的能力，特别关注数据驱动决策在商业、工程、社会科学等领域的应用。我们跳脱出纯理论的窠臼，以“解决问题”为核心导向，构建起一套严谨而实用的知识体系。 本书的编写团队由经验丰富的统计学家和资深数据科学家组成，深刻理解当前信息时代对复合型人才的需求。我们坚信，优秀的数据分析师不仅需要扎实的数学基础，更需要熟练掌握现代计算工具和解决复杂场景问题的思维框架。 第一部分：数据科学的基石——从描述到推断 本部分着重于打牢数据科学研究的基础，确保读者对数据的本质、收集、清洗和初步探索有清晰的认识。 第1章：数据科学的时代背景与研究范式 本章首先界定了数据科学的内涵、外延及其在当代社会中的关键作用。我们探讨了数据科学的生命周期模型（CRISP-DM等），区分了描述性分析、探索性分析和推断性分析的层次。重点解析了“大数据”的特征（5V模型）以及数据驱动决策（DDD）的基本流程。同时，引入了统计思维在数据科学中的核心地位，强调随机性、偏差和不确定性的管理。 第2章：数据采集、清洗与预处理 数据质量是分析的生命线。本章详细介绍了不同类型数据的采集方法（如传感器数据、网络爬虫数据、调查数据）及其潜在的偏倚源。深入探讨了数据清洗的各个环节：缺失值处理（均值/中位数填充、回归插补、多重插补）、异常值检测（基于IQR、Z-Score、箱线图分析）与平滑处理。此外，还涵盖了数据标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的适用场景及数学原理。 第3章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 EDA是发现数据内在规律的关键步骤。本章系统介绍了单变量、双变量及多变量数据的描述性统计量计算。在可视化方面，我们超越了传统的柱状图和折线图，详细讲解了如何运用箱线图、散点图矩阵（Pair Plots）、热力图（Heatmaps）以及Tukey的五数概括法进行有效的视觉化表达。特别强调了根据数据类型和分析目标选择恰当可视化工具（如使用Violin Plot展示分布密度，使用网络图展示关系结构）。 第4章：概率论基础与随机变量模型 为理解统计推断和机器学习的底层逻辑，本章回顾了必要的概率论知识，包括条件概率、贝叶斯定理的实际应用。着重讲解了离散型（二项、泊松）和连续型（正态、指数、均匀）随机变量的特性及其在金融风险、排队论中的建模案例。引入了矩生成函数（MGF）和特征函数，为后续的极限定理打下基础。 第5章：统计推断：参数估计与假设检验 本部分是传统统计学的核心。我们详尽阐述了参数估计的原理，包括点估计（矩估计法、最大似然估计法MLE）和区间估计（置信区间构建）。在假设检验方面，重点讲解了零假设与备择假设的构建、P值的正确解读（避免常见的误区，如P值不是效应大小），以及I类错误和II类错误的权衡。覆盖了均值、比例、方差的单样本和双样本检验，引入了非参数检验（如Mann-Whitney U检验）的适用场景。 第二部分：机器学习与预测建模 本部分将统计推断自然延伸至现代预测模型，聚焦于模型构建、评估与选择的实践技术。 第6章：线性回归模型的高级应用与诊断 本章将线性回归从基础扩展到实际应用。深入探讨了多元线性回归的矩阵表示法，重点关注多重共线性（VIF）、异方差性（White检验）和残差的自相关性诊断。详细介绍了正则化方法——岭回归（Ridge）、Lasso回归和弹性网络（Elastic Net）的原理及其在特征选择和模型收缩中的作用，并对比了它们在偏差-方差权衡上的差异。 第7章：广义线性模型（GLM）与非正态数据分析 面对不服从正态分布的因变量，如计数数据和二元响应数据，本书介绍了GLM框架。详细解析了逻辑回归（Logistic Regression）在二分类问题中的应用，包括Odds Ratio的解释。同时，对泊松回归（Poisson Regression）在事件计数建模中的应用进行了深入探讨，并引入了负二项分布模型的必要性。 第8章：模型选择、交叉验证与性能评估 构建模型后，评估和选择是至关重要的一步。本章系统介绍了模型泛化能力的评估方法，包括K折交叉验证（K-Fold CV）、留一法（LOOCV）。深入讲解了回归模型的性能指标（$R^2$的局限性、MSE、MAE）和分类模型的评估矩阵（混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值的构建与解读）。强调了过拟合与欠拟合的识别及应对策略。 第9章：树模型与集成学习方法 树模型因其良好的可解释性和对非线性关系的捕捉能力，在数据科学中占据重要地位。本章详细解析了决策树（CART算法）的构建过程。随后，重点介绍了集成学习的两种主流思想：Bagging（如随机森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升机GBM）。特别对比了XGBoost、LightGBM等现代优化算法的结构特点和性能优势。 第三部分：高级主题与前沿技术 本部分面向有一定基础的读者，介绍当前数据科学领域的热点技术，特别是涉及高维数据和时间序列分析的方法。 第10章：降维技术与特征工程 在处理高维数据时，降维既可以减少计算负担，也可以缓解多重共线性和噪声问题。本章详述了主成分分析（PCA）的数学推导及其在数据压缩和可视化中的应用。此外，还介绍了线性判别分析（LDA）在监督降维中的作用，以及t-SNE和UMAP在复杂数据流形结构探索中的新兴应用。 第11章：时间序列分析与预测 时间序列数据具有内在的序列依赖性。本章介绍了时间序列的平稳性检验（ADF检验）、季节性分解（加性模型与乘性模型）。全面讲解了ARIMA模型的结构（p, d, q）及其参数估计方法。引入了GARCH模型在金融波动性建模中的应用，并探讨了状态空间模型（如卡尔曼滤波）在动态系统跟踪中的潜力。 第12章：聚类分析与无监督学习 本章关注数据内在结构的发现。详尽对比了划分式聚类（K-Means算法的优化与初始化问题）、层次聚类（凝聚法与分裂法）和基于密度的聚类（DBSCAN）。重点讨论了如何确定最优聚类数（如肘部法则、轮廓系数Silhouette Score），并探讨了聚类结果在市场细分和异常检测中的实际价值。 配套资源与实践导向 本书所有示例均采用主流的Python数据科学生态系统（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib/Seaborn）进行实现。每章末尾都包含“实践挑战”环节，提供真实世界的数据集（如Kaggle竞赛数据子集），引导读者从数据获取到模型部署进行端到端练习。本书不仅是理论学习的工具书，更是提升实战能力的训练手册。 适合读者： 本科高年级学生、研究生、数据分析师、软件工程师以及需要将统计学知识应用于实际数据建模的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常实用的统计学入门书籍，尤其是对于非统计学专业的学生来说，它提供了一个非常友好的学习路径。书中并没有一开始就充斥着令人望而却步的数学符号，而是从一些最基本、最直观的概念开始，逐步引导读者进入统计学的世界。我尤其喜欢书中对数据可视化部分的重视，大量的图表和图形，生动地展示了数据的分布、关系和趋势，这对于初学者理解抽象的统计概念非常有帮助。例如，在讲解描述性统计时，书中不仅提供了均值、中位数、标准差等指标的计算方法，还通过直方图、箱线图等方式，形象地展示了数据的特征。而且，书中在讲解推断性统计时，也花了大量的篇幅来解释“统计显著性”的含义，以及如何正确理解P值。这一点对于很多初学者来说都是一个难点，而这本书的处理方式则显得尤为清晰易懂。此外，书中提供的案例分析，也都是非常贴近生活和工作实际的，让我觉得统计学并不遥远，而是随处可见的。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《统计学》教材，我最先感受到的是它扎实的理论根基。翻开目录，从描述性统计的基础概念，到概率论的严谨推导，再到推断性统计的核心方法，每一个章节的安排都显得井井有条，逻辑清晰。特别是对于一些初学者可能觉得晦涩难懂的统计学原理，书中给出了详尽的解释和生动的例子。比如，在讲解中心极限定理时，作者不仅仅给出了公式，还用了大量的图示来模拟不同样本量下抽样分布的变化趋势，这对于我这种需要直观理解的读者来说，帮助太大了。我尤其喜欢书中对假设检验部分的处理，它不仅仅罗列了各种检验方法，更重要的是深入剖析了每种检验背后的思想和适用场景，让你在实际应用中不会盲目套用公式。而且，书中提供的习题质量很高，涵盖了从简单计算到复杂分析的各种题型，做完这些题目，我对统计学基本概念的掌握程度有了质的飞跃。虽然是教材，但它并没有流于枯燥的理论陈述，而是努力让统计学知识变得鲜活起来，这让我对学习统计学这件事本身产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格严谨又不失活泼，学术性与可读性并存，这使得我在阅读过程中能够保持高度的专注。作者在讲解一些比较抽象的统计概念时，会运用一些生动的类比和形象的比喻，例如用“摸着石头过河”来比喻统计抽样的不确定性，用“侦探破案”来比喻假设检验的逻辑过程。这些巧妙的表达方式，极大地降低了学习的门槛，让我能够轻松地理解那些原本可能令人生畏的理论。而且，书中在每章节的最后都设置了“思考题”和“拓展阅读”部分，这不仅巩固了当章节的学习内容，还鼓励读者进行更深入的思考和探索。我非常喜欢里面的“思考题”，它们往往能够引导我从不同的角度去理解统计学的原理，或者思考在实际问题中如何应用所学知识。这种循序渐进、层层递进的学习方式，让我觉得自己在不知不觉中就掌握了统计学的核心技能，并且对这个学科产生了深厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我觉得与众不同的一点，在于它在理论深度和知识广度之间找到了一个非常好的平衡。它不像一些偏重理论的书籍那样，一上来就堆砌大量的数学公式和推导，也避免了那些过于浅显、缺乏深度的普及读物。书中对于统计学的每一个分支，比如方差分析、时间序列分析、多重比较等等，都给予了足够的篇幅进行介绍，并且在介绍理论的同时，也兼顾了其实际应用。我特别欣赏书中在讲解复杂统计模型时的思路梳理，它能够清晰地将一个看似庞大的模型拆解成若干个易于理解的部分，并逐步构建起来，而不是直接呈现一个最终的复杂形式。这对于我这种习惯于系统性学习的人来说，是一种极大的福音。而且，书中对于统计学的历史发展脉络和不同学派的观点也有所涉及，这让我能够对统计学有一个更宏观的认识，理解它是如何一步步发展到今天的。这种“厚重感”和“视野开阔感”是很多同类书籍所不具备的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在接触这本《统计学》之前，我对统计学一直抱有一种敬而远之的态度，觉得它离实际应用太遥远。但这本书彻底改变了我的看法。作者在讲解每一个统计概念时，都尽可能地将其与现实生活中的案例相结合，这一点让我印象深刻。例如，在讲解回归分析时，书中不仅介绍了如何建立线性回归模型，还用大量的篇幅讨论了如何解释回归系数的实际意义，以及如何利用回归模型进行预测和决策。这些内容对于我理解数据背后的故事，以及如何利用统计学解决实际问题，提供了极大的启发。书中还穿插了一些小案例分析，比如如何通过市场调研数据来预测产品销量，或者如何利用实验数据来评估某种药物的疗效。这些贴近实际的例子，让我觉得统计学不再是象牙塔里的理论，而是能够实实在在地帮助我们分析问题、做出判断的强大工具。我尤其赞赏书中对统计软件应用的介绍，虽然不是专门的软件教程，但其提供的一些基本操作指导，让我能够尝试将学到的理论应用到实际数据中，这无疑大大提升了我的学习效率和成就感。