统计学概论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

杨缅昆，方国松 编

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 基础统计
• 统计推断
• 回归分析
• 抽样调查
• 实验设计
• 数据可视化

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302209263

版次：1

商品编码：10399944

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-09-01

页数：265

正文语种：中文

编辑推荐

　　 《统计学概论（应用型）》特色：
　　 专为应用型院校设计，淡化统计公式的数学证明，注重统计思想的阐述。
　　 编写体例新颖，将各种统计分析方法划分成若干类型，分别给出规范化的计算分析程序，从而简化统计方法的计算。
　　 引入“马克威”统计分析软件，加强实验教学，有利于培养应用型人才的综合素质。
　　 将教学内容进行分类，以满足不同授课对象的教学需要。

内容简介

　　 《统计学概论（应用型）》针对应用型院校复合型人才的培养目标，适当弱化了统计学中的数学理论推理，更注重统计学的基本概念和基本原理，增强实验教学，培养学生分析问题、解决问题和动手实践的能力，突出了应用统计的特点。全书共十章，包括第一章绪论，第二章统计数据的搜集、整理与显示，第三章统计分布的数值特征，第四章概率基础和抽样分布，第五章统计推断，第六章相关与回归分析，第七章统计指数，第八章时间数列分析，第九章方差分析，第十章马克威统计分析软件在统计中的应用等内容。
　　 《统计学概论（应用型）》适用于应用型本科院校统计学专业的学生；在对《统计学概论（应用型）》内容酌情取舍后，也适用于应用型本科院校非统计学专业的学生。

目录

第一章 绪论
第一节 统计学的产生与发展
一、古典统计学时期
二、近代统计学时期
三、现代统计学时期
第二节 统计学的研究对象和性质
一、统计学的研究对象
二、统计学的性质
第三节 统计学的基本概念
一、统计总体、总体单位与样本
二、标志、变量和统计指标
三、参数与统计量
思考与练习

第二章 统计数据的搜集、整理与显示
第一节 统计数据的搜集
一、统计数据的直接来源
二、调查方案设计
第二节 统计数据的整理
一、统计分组
二、变量数列
第三节 统计数据的显示
思考与练习

第三章 统计分布的数值特征
第一节 集中趋势指标
一、算术平均数
二、调和平均数
三、几何平均数
四、算术平均数、几何平均数、调和平均数的比较
五、众数
六、中位数
七、四分位数
八、平均指标的比较
第二节 离散程度指标
一、极差
二、四分位差
三、平均差
四、方差与标准差
五、变异系数
第三节 分布形态的描述指标
一、矩的概念
二、分布的偏态
三、分布的峰度
思考与练习

第四章 概率基础和抽样分布
第一节 随机事件及其概率
一、试验与事件
二、事件的概率
三、概率的性质及运算法则
第二节 随机变量的概率分布
一、离散型随机变量的概率分布
二、连续型随机变量的概率分布
三、随机变量的数字特征
第三节 抽样分布
一、抽样以及抽样分布的含义
二、重置抽样下的抽样分布
三、不重置抽样下的抽样分布
第四节 正态分布
一、正态分布在统计学中的地位
二、正态分布的密度函数及其数学性质
三、正态分布函数及其标准化
四、关于抽样分布的定理
五、几个与抽样有关的概率分布
思考与练习

第五章 统计推断
第一节 抽样推断及其特点
一、抽样推断的特点
二、总体参数和样本统计量
三、抽样推断的基本条件
四、抽样推断的误差
第二节 总体参数估计
一、总体参数估计概述
二、点估计
三、区间估计
四、样本容量的确定
第三节 假设检验概述
一、假设检验的基本概念
二、假设检验中的基本问题
三、总体平均数的检验
四、总体成数的检验
五、P值检验
思考与练习

第六章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
一、函数关系与相关关系
二、相关关系的种类
三、相关分析及其内容
四、回归与回归分析
五、相关分析与回归分析的关系
第二节 简单线性相关分析
一、相关系数的计算公式
二、相关系数的特征及判别标准
三、相关系数的检验
第三节 一元线性回归分析
一、一元线性回归模型的建立
二、一元线性回归模型的参数估计
三、一元线性回归拟合优度的评价
四、回归估计标准误差
五、显著性检验
六、一元线性回归模型预测
第四节 多元线性回归分析
一、多元线性回归模型的建立
二、多元线性相关分析与拟合优度的评价
三、多元回归的回归估计标准误差
四、显著性检验
五、多元线性回归模型预测
六、应用统计软件进行回归分析
第五节 非线性回归分析
思考与练习

第七章 统计指数
第一节 指数的概念与分类
一、统计指数的概念
二、统计指数的分类
三、总指数编制的两个基本方式
第二节 综合指数
一、综合指数的概念及编制原理
二、拉氏指数
三、帕氏指数
四、综合指数的其他形式
第三节 平均指数
一、平均指数的概念及编制原理
二、算术平均指数
三、调和平均指数
第四节 指数体系与因数分析
一、指数体系的概念及其作用
二、指数因素分析方法
三、总量指标的因素分析
四、平均指标的因素分析
第五节 其他常用指数
一、工业生产指数
二、农副产品收购价格指数
三、股票价格指数
四、居民消费价格指数
思考与练习

第八章 时间数列分析
第一节 时间数列概述
一、时间数列的概念和作用
二、时间数列的种类
三、时间数列的编制原则
第二节 时间数列的水平指标
一、发展水平
二、平均发展水平
第三节 时间数列的速度指标
一、增长量和平均增长量
二、发展速度与增长速度
三、平均发展速度和平均增长速度
第四节 时间数列的构成因素分析
一、时间数列的构成因素和分析模型
二、长期趋势测定
第五节 季节变动分析
一、季节变动及其测定目的
二、季节变动分析的原理和方法
三、季节变动的调整
第六节 循环变动分析
一、循环变动及其测定目的
二、循环变动的测定方法
思考与练习

第九章 方差分析
第一节 引言
一、问题的提出
二、方差分析的基本概念
三、方差分析的基本思想和原理
四、方差分析的基本假设
第二节 单因素方差分析
一、单因素方差分析的数据结构
二、方差分析的数学模型
三、方差分析的基本方法
四、方差分析案例
第三节 双因素方差分析
一、双因素方差分析概述
二、无交互作用的双因素方差分析
三、有交互作用的双因素方差分析
思考与练习

第十章 马克威统计分析软件在统计中的应用
实验一 统计数据的整理
实验二 描述性统计指标的计算
实验三 总体参数的假设检验
实验四 相关与回归分析
实验五 一元方差分析
实验六 多元方差分析
附录A
参考文献

精彩书摘

第一章 绪论
第一节 统计学的产生与发展
统计学的产生与统计实践活动是密不可分的，统计作为一种社会实践活动，已有四五千年的历史。早在原始社会，人们按部落居住在一起，打猎、捕鱼后就要算算有多少人、多少食物，以便分配食物；我国夏禹时代就有了人口数据的记载；为了赋税、徭役和兵役的需要，历代都有田亩和户口的记录。而统计学的理论和方法，则是在长期统计实践活动的基础上发展起来的，距今已有三百多年的历史。从统计学的发展过程来看，
一、古典统计学时期
17世纪中叶至18世纪中叶是古典统计学时期，在这一时期，统计学理论初步形成了一定的学术派别，主要有国势学派和政治算术学派。
1．国势学派
国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。其主要代表人物是海尔曼·康令（Hemann Conring，1606-1681）和阿亨华尔（Gottfried Achenwall，1719-1772）。康令于1660年把国势学从法学、史学和地理学等学科中独立出来，在大学中讲授“实际政治家所必需的知识”；阿亨华尔在哥廷根大学开设“国家学”课程，其主要著作是《近代欧洲各国国势学纲要》，书中讲述“国或多数国家的显著事项”，主要用对比分析的方法研究了一国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力，比较了各国实力的强弱，为德国的君主政体服务。

前言/序言

　　统计学是关于数据搜集、整理、归纳与分析，并从中探寻客观对象内在规律的方法论科学。根据教育部的要求，统计学是经济、管理类本科生必修的核心课程。随着人们对统计学重要性的认识日益增强，现在已经有越来越多的人文学科的有关专业也开设了这门课程。可以预见，随着人们对统计分析和数量分析提出更高要求，统计学作为一门基础性课程，其重要作用将与日俱增。
　　众所周知，我国实行扩招政策以来，在高等教育领域已经形成了一个新的与研究型本科教育群体不同的教育群体——应用型本科教育群体。然而，我们注意到，我国教育界并没有专门为这部分教育群体准备相适应的教材，他们所使用的教材绝大多数仍然是以培养研究型人才为目的的教材.统计学科也不例外。由于现有的统计学教材在设计上过于强调理论性和系统性，忽视基础性和应用性，导致数学证明及各种数理统计方法在课程中占有较大比重，教材的难度明显与这个教育群体的文化结构和数学基础不相适应。面对晦涩难懂、不易理解的教学内容，这个教育群体容易产生畏难情绪，陷入一种厌学的困境，无法保证教学效果。面向该教育群体，重视理论的应用性是本书编写的初衷。
　　本书是由仰恩大学从事统计学教学多年且授课经验丰富的教师编写而成的。全书根据应用型本科教育群体自身的特点，重新谋篇布局，重点放在体例结构和教学内容的调整上，形成以下几个特点：
　　1.淡化统计公式的数学证明，注重统计思想的阐述。对于应用型本科学生来说，学习统计学课程，目的在于让学生在正确把握统计思想本质的基础上，根据不同的社会经济现象熟练地运用正确的统计方法。因此，在本书的许多章节中，在不失严谨的前提下，力求淡化数学推导。我们主要通过大量的图示、表格和实例，生动形象地把统计分析的理论和方法呈现在读者面前。
　　2.编写体例新颖，贴近现实生活，有助于培养与提高学生的学习兴趣.统计学的教学涉及大量的数学公式和繁琐的计算，容易使学生产生畏难心理，为此，我们在相关的各章节中将各种统计分析方法划分成若干类型，分别给出规范化的计算分析程序，从而简化统计方法的计算。

统计学概论 书籍介绍 《统计学概论》并非一本传统的教科书，它更像是一次深入浅出的思想漫游，带领读者穿越纷繁复杂的数据海洋，领略统计学作为一种思维方式和解决问题的强大工具所展现出的无穷魅力。本书不拘泥于繁复的公式推导和枯燥的证明过程，而是将重心放在统计学核心概念的理解、实际应用场景的剖析以及统计思维模式的培养上。我们旨在为所有对数据背后的故事充满好奇，希望在信息爆炸的时代拥有洞察力的读者，提供一个清晰、生动且富有启发性的视角。 为何需要统计学？ 身处一个数据驱动的时代，我们无时无刻不被海量信息所包围。从日常的新闻报道、社交媒体的趋势，到科学研究的发现、商业决策的制定，甚至我们个人的健康管理、生活规划，都离不开对数据的理解和分析。然而，原始的数据本身往往是零散、杂乱且难以理解的。如果缺乏有效的工具和思维方法，我们很容易被表象所迷惑，做出错误的判断，甚至被虚假的信息误导。《统计学概论》正是为了应对这一挑战而生，它教会我们如何审视数据，如何从中提炼出有价值的信息，如何量化不确定性，并最终做出更明智、更科学的决策。 本书的独特之处 本书最大的特点在于其“非传统”的写作视角。我们不追求面面俱到地覆盖所有统计学分支，而是精选那些最具代表性、最能体现统计学精髓的核心概念。每一个概念的引入，都伴随着精心挑选的、贴近现实生活的案例。这些案例来自经济、金融、医学、社会科学、工程技术乃至体育竞技等多个领域，力求展现统计学在不同场景下的强大生命力。 核心内容概览（非详尽目录，而是思想脉络） 1. 认识数据：量化世界的起点 数据的本质与类型： 我们首先会探讨数据的来源、类型（分类数据、数值数据）以及它们所蕴含的信息。理解数据的属性是进行任何分析的第一步。 描述性统计：让数据“开口说话”： 在面对大量数据时，直观的描述性统计方法至关重要。本书会介绍如何通过集中趋势（均值、中位数、众数）来把握数据的中心位置，如何通过离散程度（方差、标准差）来衡量数据的波动性，以及如何运用可视化手段（直方图、箱线图、散点图）来揭示数据的分布规律和潜在关系。我们不会仅仅停留在计算公式，而是强调这些指标背后的含义以及它们如何帮助我们快速了解数据的整体特征。 2. 探究关系：变量之间的奥秘 相关性与因果性：一个重要的区分： 这是统计学中最容易被误解但又至关重要的概念之一。本书会详细阐述相关性并不等于因果性，并通过生动的例子说明为何必须谨慎对待数据间的关联，避免草率下结论。 回归分析：预测与建模的基石： 我们将介绍回归分析的基本思想，如何建立模型来描述一个变量如何随着另一个（或多个）变量的变化而变化。这包括简单线性回归以及多元回归的基本原理，强调模型的可解释性和预测能力。例如，如何用广告投入预测销售额，或者用学习时间预测考试成绩。 3. 推断未知：从样本到整体的飞跃 抽样：认识世界的捷径： 由于种种原因，我们常常无法对总体进行全面测量。抽样技术就成为一种经济高效的获取信息的方式。本书会探讨不同的抽样方法，以及为何随机抽样如此重要，确保样本能够代表整体。 概率论：量化不确定性的语言： 概率论是统计推断的理论基础。我们将介绍概率的基本概念，如何计算事件发生的可能性，以及概率分布（如正态分布）如何帮助我们理解随机现象。 统计推断：基于样本的决策： 这是统计学最核心的价值所在。本书将介绍点估计和区间估计，让我们知道如何根据样本信息来推断总体的参数，并且能够给出估计的可靠性范围。更重要的是，我们将深入讲解假设检验的逻辑：如何利用样本数据来检验关于总体的某个猜想，并根据证据做出判断。例如，药物的有效性检验，或者新营销策略的效果评估。 4. 实验设计：科学探究的严谨性 如何设计一个有效的实验？ 统计学不仅仅是分析数据，更是指导我们如何去收集数据。本书会触及实验设计的核心原则，例如随机化、对照组、重复等，强调它们在减少偏见、提高研究结论可信度方面的作用。 5. 统计思维：贯穿始终的理念 批判性思维与数据素养： 本书始终强调，统计学不仅仅是一系列方法，更是一种思维方式。它鼓励读者保持批判性的态度，质疑数据的来源，审视分析的逻辑，不盲从所谓的“大数据”和“权威结论”。 拥抱不确定性： 统计学最深刻的教诲之一，就是承认并量化不确定性。我们学会如何与不确定性共存，而不是试图消除它。通过概率和统计推断，我们能够更理性地理解风险，做出更稳健的决策。 本书的阅读体验 《统计学概论》的语言风格力求通俗易懂，避免使用过多的专业术语，即使有，也会在第一时间进行清晰的解释。我们相信，好的统计学普及读物，应该能够让非统计学专业的读者也能轻松理解其中的精髓。书中穿插的图表、类比和故事，都旨在帮助读者建立直观的理解，将抽象的统计概念具象化。 谁适合阅读本书？ 渴望理解数据背后真相的普通读者： 无论你是对新闻报道中的统计数据感到困惑，还是想更深入地了解某个领域的研究成果，本书都能为你提供有力的工具。 希望提升决策能力的职场人士： 在商业、市场、管理等领域，数据分析能力是核心竞争力。本书能帮助你理解数据分析报告，掌握基本的分析思路，为你的职业发展打下坚实基础。 初涉数据科学领域的学生和爱好者： 本书可以作为你系统学习统计学的一块敲门砖，为你打下坚实的理论基础和实践意识，为你进一步深入学习打下基础。 对科学方法论感兴趣的任何人： 统计学是现代科学研究不可或缺的工具。了解统计学的基本原理，有助于你更深刻地理解科学发现的过程和局限性。 结语 《统计学概论》是一次关于数据、逻辑和决策的探索之旅。它不是让你成为统计学专家，而是让你成为一个更具洞察力、更理性、更懂得如何与数据打交道的人。我们希望通过这本书，点燃你对数据世界的兴趣，赋予你解读信息、洞察规律、做出更优选择的能力。在这个信息爆炸的时代，拥有统计学的思维，就等于拥有了一副看透世界的“水晶球”。让我们一起，踏上这场精彩的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度，在我阅读的诸多入门读物中，算是相当出类拔萃的。它并没有流于表面地罗列公式和定义，而是非常注重知识体系的内在逻辑构建。作者似乎花了大量精力去梳理统计学理论的发展脉络，从最基础的描述性统计入手，逐步深入到推断性统计的核心，每一步的过渡都自然流畅，让人感觉仿佛是在跟随一位经验丰富的向导，稳健地探索一个复杂领域的全貌。我尤其欣赏它在处理复杂概率模型时所采用的类比和实例，这些生活化的场景代入，有效地消弭了纯数学推导带来的隔阂感。读完一章，总有一种豁然开朗的感觉，而不是仅仅停留在“知道这个概念”的层面，而是真正开始思考如何运用这些工具去分析现实问题，这种从“知其然”到“知其所以然”的提升，才是衡量一本优秀学术著作的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在令人眼前一亮，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，搭配着烫金的字体，显得既专业又不失典雅。纸张的质感也非常出色，厚实且光滑，翻阅起来手感极佳，即便是长时间阅读，手指也不会感到疲劳。内页的排版布局也颇为讲究，字体大小适中，行距疏密有致，即便是初次接触这类理论性书籍的人，也能很快适应其阅读节奏。尤其值得称赞的是，书中很多关键概念的图示和案例插图，色彩运用得当，线条清晰明了，极大地辅助了抽象概念的理解。我个人认为，从书籍的物理形态上来说，它已经超越了一本普通教材的范畴，更像是一件可以收藏的工艺品，这种对细节的极致追求，无疑为阅读体验增添了许多愉悦感。每次拿起它，都能感受到出版方在制作过程中的用心良苦，这在如今快节奏的出版市场中是相当难得的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在章节间的衔接处理上，展现出了一种教科书式的严谨和巧妙。很多教材在从一个主题跳到下一个主题时，会让人感觉突兀，仿佛是零散知识点的堆砌。但在这里，每一个新概念的引入，都似乎是对前一章节未尽议题的自然延伸或深化。比如，在前面对抽样分布的详尽阐述后，紧接着引入中心极限定理，这个过渡处理得非常丝滑，让人清晰地看到理论是如何一步步构建起统计推断的宏伟殿堂的。这种结构上的连贯性，极大地减轻了我的记忆负担，因为知识点之间不再是孤立的，而是形成了一个有机的整体。我甚至不需要反复翻阅前面的章节来回顾背景知识，因为作者已经在我阅读当前内容时，巧妙地以一种回顾性的方式，将必要的先验信息重新铺陈开来，体现了极高的编撰智慧。

评分☆☆☆☆☆

作为一名跨专业学习者，我最担心的就是教材过于学术化，充斥着大量只有专业人士才能理解的术语和繁复的数学证明。然而，这本书在这方面展现出了极高的包容性。它的语言风格是那种温和而坚定的叙述，既保证了科学的严谨性，又处处体现出对初学者的体贴。它会用更通俗易懂的语言去解释那些看似高深莫测的假设检验流程，并且在关键节点设置了“思考题”或者“应用场景剖析”，这使得阅读过程不再是单向的信息输入，而是一种主动的思维参与。我发现自己不再是机械地记忆知识点，而是开始对数据背后隐藏的故事产生好奇心，这种激发内生学习动力的设计，比任何强制性的学习方法都要有效得多，它真正做到了“引人入胜”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性评估，是它区别于同类书籍的另一个显著优势。理论的价值最终要通过实践来体现，而这本书似乎深谙此道。它不仅仅停留在理论模型的阐述上，更穿插了大量关于数据处理和结果解释的实操建议。例如，在讲解回归分析时，它详细讨论了多重共线性、异方差等实际操作中必然会遇到的“陷阱”及其规避方法，这部分内容对于希望将统计学应用于实际研究或商业分析的人来说，简直是无价之宝。作者并没有回避现实世界数据的“脏乱差”，反而直面这些挑战，并提供了切实可行的工具箱。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的良性循环，让这本书的价值链得到了极大的延伸，它不仅仅是一本“学什么”的书，更是一本“怎么用”的操作手册，极大地提升了读者的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

第八章

评分☆☆☆☆☆

￥42N.00(8.8折)

评分☆☆☆☆☆

12条

评分☆☆☆☆☆

22条

评分☆☆☆☆☆

编写体例新颖，将各种统计分析方法划分成若C干类型，分别给出规范化的计算分析程序，从D而简化统计方法的计算。C

评分☆☆☆☆☆

啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

三、调和平均r指数

评分☆☆☆☆☆

I二、长期趋势测定

评分☆☆☆☆☆

第三节