統計學(第六版) 賈俊平 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈俊平 著

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齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300203096

版次：6

商品編碼：10421516918

包裝：平裝

齣版時間：2015-01-01

基本信息

書名：統計學(第六版)

原價：39.90元

作者：賈俊平

齣版社：中國人民大學齣版社

齣版日期：2015-01-01

ISBN：9787300203096

字數：

頁碼：

版次：6

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《統計學》第六版是在第五版的基礎上修改而成的。在廣泛吸取讀者意見的基礎上，對第五版中的部分內容進行瞭修訂。第六版在結構上與第五版基本相同，但對部分章節上進行瞭重新寫和修訂。其中，第13章進行瞭重新編寫，更新瞭全部數據，並將季節型序列的預測一節閤並到復閤型序列的分解預測中。第5章對部分內容作瞭簡化。第9章增加瞭SPSS的應用。

目錄

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第1章導論
11統計及其應用領域
12統計數據的類型
13統計中的幾個基本概念
思考與練習
第2章數據的搜集
21數據的來源
22調查數據
23實驗數據
24數據的誤差
思考與練習
第3章數據的圖錶展示
31數據的預處理
32品質數據的整理與展示
33數值型數據的整理與展示
34閤理使用圖錶
思考與練習
第4章數據的概括性度量
41集中趨勢的度量
42離散程度的度量
43偏態與峰態的度量
思考與練習
第5章概率與概率分布
51隨機事件及其概率
52概率的性質與運算法則
53離散型隨機變量及其分布
54連續型隨機變量的概率分布
思考與練習
第6章統計量及其抽樣分布
61統計量
62關於分布的幾個概念
63由正態分布導齣的幾個重要分布
64樣本均值的分布與中心極限定理
65樣本比例的抽樣分布
66兩個樣本平均值之差的分布
67關於樣本方差的分布
思考與練習
第7章參數估計
71參數估計的基本原理
72一個總體參數的區間估計
73兩個總體參數的區間估計
74樣本量的確定
思考與練習
第8章假設檢驗
81假設檢驗的基本問題
82一個總體參數的檢驗
83兩個總體參數的檢驗
84檢驗問題的進一步說明
思考與練習
第9章分類數據分析
91分類數據與χ2統計量
92擬閤優度檢驗
93列聯分析：獨立性檢驗
94列聯錶中的相關測量
95列聯分析中應注意的問題
思考與練習
第10章方差分析
101方差分析引論
102單因素方差分析
103雙因素方差分析
思考與練習
第11章一元綫性迴歸
111變量間關係的度量
112一元綫性迴歸
113利用迴歸方程進行預測
114殘差分析
思考與練習
第12章多元綫性迴歸
121多元綫性迴歸模型
122迴歸方程的擬閤優度
123顯著性檢驗
124多重共綫性
125利用迴歸方程進行預測
126變量選擇與逐步迴歸
思考與練習
第13章時間序列分析和預測
131時間序列及其分解
132時間序列的描述性分析
133時間序列預測的程序
134平穩序列的預測
135趨勢型序列的預測
136復閤型序列的分解預測
思考與練習
第14章指數
141基本問題
142總指數編製方法
143指數體係
144幾種典型的指數
145綜閤評價指數
思考與練習
附錄一術語錶
附錄二用Excel生成概率分布錶
參考文獻

作者介紹

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賈俊平 中國人民大學統計學院副教授。研究方嚮：統計方法在經濟各領域的應用，統計教學方式和方法。主要著作有：《統計學》、《描述統計》、《工商管理統計》、《市場調查與分析》等。主持研究的“非統計學專業本科公共基礎課——統計學教學改革”項目獲2001年教學成果二等奬、2001年北京市教學成果一等奬。2001年榮獲北京市經濟技術創新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼教師奬等。

文摘

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序言

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《現代統計學：理論與應用》 這是一本緻力於係統闡述統計學基本原理及其在各學科領域廣泛應用的權威著作。本書內容涵蓋瞭從描述性統計到推斷性統計的完整體係，深入淺齣地介紹瞭統計思維、數據收集、數據整理、數據分析以及結果解釋等關鍵環節。 核心內容概述： 描述性統計： 書籍伊始，我們將深入探索描述性統計的魅力，學習如何有效地概括和呈現數據集的特徵。這包括對數據的集中趨勢（如均值、中位數、眾數）和離散程度（如方差、標準差、極差）的詳盡分析，以及如何運用頻率分布、直方圖、箱綫圖、散點圖等多種圖錶工具，直觀地展現數據的分布形態和變量間的關係。我們將學習如何選擇最閤適的統計量和圖示方法，以便清晰、準確地傳達數據的內在信息。 概率論基礎： 在此基礎上，本書將係統梳理概率論的基石。我們將理解隨機事件、概率的基本性質，掌握古典概率、條件概率、獨立性等概念，並深入學習重要的概率分布，包括離散型的二項分布、泊鬆分布，以及連續型的均勻分布、指數分布和正態分布。對正態分布的深入探討尤為關鍵，因為它在統計推斷中扮演著核心角色。我們將理解中心極限定理的強大威力，它為我們進行樣本推斷奠定瞭理論基礎。 抽樣分布與統計估計： 瞭解概率論後，我們將轉嚮統計推斷的核心——從樣本數據推斷總體特徵。本書將詳細介紹各種抽樣方法，分析樣本統計量（如樣本均值、樣本比例）的抽樣分布，並在此基礎上闡述點估計和區間估計。我們將學習如何計算置信區間，以量化總體參數估計的不確定性，並理解其在實際應用中的意義。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷的另一重要分支。本書將係統介紹假設檢驗的基本流程，包括建立原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定檢驗區域（拒絕域）、計算檢驗統計量的值並與臨界值比較，最終做齣統計決策。我們將學習針對不同類型的參數（如均值、比例、方差）進行單樣本、雙樣本以及配對樣本的假設檢驗，並詳細講解t檢驗、z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等常用檢驗方法。同時，我們將探討I類錯誤（棄真）和II類錯誤（取僞）的概念，以及如何理解和應用p值。 迴歸分析： 迴歸分析是研究變量之間數量關係的重要工具。本書將從簡單綫性迴歸入手，深入講解迴歸模型的基本假設、參數估計（最小二乘法）、模型擬閤優度檢驗（決定係數）、迴歸係數的顯著性檢驗以及置信區間的構建。在此基礎上，我們將擴展到多元綫性迴歸，探討如何處理多個自變量，並介紹多重共綫性、異方差等常見問題及其診斷與處理方法。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是用於比較三個或三個以上樣本均值是否存在顯著差異的統計技術。本書將詳細介紹單因素方差分析的原理、計算步驟、F檢驗的應用，並擴展到雙因素方差分析，探討主效應和交互效應的檢驗。 非參數統計： 考慮到並非所有數據都滿足參數檢驗的嚴格假設，本書還包含瞭非參數統計方法。我們將介紹符號檢驗、秩和檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗）、Kruskal-Wallis H檢驗等，這些方法在數據不符閤正態分布或存在異常值時提供瞭有力的替代方案。 時間序列分析（簡介）： 針對具有時間順序的數據，本書將提供時間序列分析的入門介紹，包括時間序列的組成成分（趨勢、季節性、周期性、隨機性）、平穩性概念，以及簡單的平滑方法和自迴歸移動平均（ARMA）模型的基本思想。 統計軟件應用： 為便於讀者實踐，本書將穿插介紹如何使用主流的統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS等）來實現上述統計方法的計算與分析，並通過實例演示，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 本書的特色： 體係完整，邏輯嚴謹： 從基礎概念到高級應用，層層遞進，構建瞭一個紮實的統計學知識體係。 理論與實踐並重： 既深入剖析統計理論背後的數學原理，又注重理論在實際問題中的應用，通過大量精心設計的例題和練習題，鞏固學習效果。 語言清晰，易於理解： 采用平實的語言，避免過於晦澀的數學推導，力求讓不同背景的讀者都能輕鬆掌握統計學的精髓。 廣泛的適用性： 無論是經濟學、管理學、社會學、心理學、醫學，還是工程技術領域，本書都將為讀者提供一套強大的數據分析工具。 目標讀者： 本書適閤於高等院校本科生、研究生，以及從事數據分析、科學研究、市場調研、決策谘詢等工作的專業人士。同時，對於任何希望提升數據素養，掌握科學分析方法，從而更好地理解和應對復雜世界的研究者和實踐者來說，本書也是一份寶貴的學習資源。通過本書的學習，讀者將能夠獨立運用統計學知識，科學地收集、整理、分析和解釋數據，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於“時間序列分析”的介紹，讓我開始意識到，原來統計學也能用於分析和預測隨時間變化的數據。我之前一直認為時間序列分析是非常高深的領域，隻屬於專業的經濟學傢或者金融分析師。但是，這本書從最基礎的概念講起，比如時間序列的組成部分（趨勢、季節性、周期性、隨機性），以及如何識彆和度量這些成分。作者還介紹瞭移動平均、指數平滑等一些基礎的平滑方法，這些方法簡單易懂，但卻能有效地剔除數據中的隨機波動，揭示其內在規律。讓我印象深刻的是，書中對於“自相關”和“偏自相關”的講解，以及如何利用它們來識彆ARIMA模型的階數。雖然這部分內容涉及到一些數學概念，但作者通過圖示和實例，讓這些概念變得更容易理解。書中的案例涵蓋瞭經濟、氣象、銷售等多個領域，讓我看到瞭時間序列分析在不同行業中的廣泛應用，也激發瞭我對預測和建模的興趣。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀關於“方差分析”的部分時，我被作者引導著，逐漸理解瞭如何同時比較多個組的均值是否存在顯著差異。在此之前，我可能隻會想到一個個地進行t檢驗，但這不僅效率低下，而且可能導緻纍積誤差。這本書則清晰地介紹瞭方差分析（ANOVA）的原理，它如何將總的變異分解為組間變異和組內變異，然後通過F統計量來判斷不同組的均值之間是否存在顯著差異。作者用大量的實際案例來支持講解，比如比較不同教學方法對學生成績的影響，或者比較不同肥料對作物産量的影響。這些案例都非常貼近生活和科研，讓我能夠直觀地理解方差分析的應用場景。書中對ANOVA錶的解讀也做得非常詳細，每一個數值的意義都解釋得清清楚楚，讓我不再僅僅是看懂結果，更能理解結果背後的統計原理。作者還探討瞭多重比較的問題，以及如何進行事後檢驗，這讓我對如何深入分析和解讀ANOVA的結果有瞭更全麵的認識，也讓我看到瞭方差分析在實際研究中的重要價值。

評分☆☆☆☆☆

書中對於“概率”這一概念的講解，給瞭我全新的認識。在此之前，我對概率的理解僅僅停留在拋硬幣、擲骰子這種最簡單的遊戲層麵，覺得它離現實生活中的決策有些遙遠。然而，這本書卻用一係列生動的例子，將概率的理論與實際應用緊密結閤。作者從基本的概率定義齣發，逐步深入到條件概率、獨立事件等概念，並且每一個概念的引入，都伴隨著實際場景的解析。例如，在講解條件概率時，作者舉瞭一個關於醫療診斷的例子，分析瞭某種疾病的發生率以及某種檢測方法準確率，然後通過計算，揭示瞭在檢測結果為陽性時，一個人真正患病的概率，這對於理解醫學診斷的局限性非常有幫助。書中還提到瞭“大數定律”和“中心極限定理”，這兩個聽起來非常“高大上”的定理，在作者的講解下，變得通俗易懂。作者用反復試驗的模擬，展示瞭隨著試驗次數的增加，樣本均值越來越接近總體均值，這讓我深刻理解瞭為什麼大規模的統計調查能夠得齣相對準確的結論。這部分的學習，不僅增長瞭我的知識，更改變瞭我看待隨機性和不確定性的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

關於“參數估計”的章節，我感覺這本書做得非常到位。作者並沒有一開始就陷入復雜的數學推導，而是先從“點估計”和“區間估計”的基本概念入手，用非常形象的比喻來解釋。比如，在講解點估計時，作者將其比作“猜一個具體的值”，就像我們估計明天的氣溫會是多少度一樣。而在講解區間估計時，作者則將其比作“給齣一個範圍”，就像我們說“明天氣溫大概在20到25度之間”。這種通俗的比喻，讓我這個對數學推導不甚敏感的讀者，也能快速理解這兩個概念的本質區彆。更重要的是，作者在講解過程中，大量運用瞭實際的例子，比如，如何根據過去的銷售數據，估計某種産品的平均銷售額，以及如何評估這個估計的可靠性。書中對“置信區間”的講解尤其詳細，通過圖示和文字的雙重解釋，讓我明白瞭置信區間代錶的意義，以及如何解釋一個置信區間。作者還探討瞭影響置信區間的因素，比如樣本量的大小以及置信水平的選擇，這些都讓我對統計推斷的嚴謹性有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學（第六版）》的封麵設計，第一眼看過去就透著一股穩重與專業。銀灰色調的主體，配閤著略顯粗獷的字體，沒有過多花哨的裝飾，仿佛直接在告訴你，這是一本要靠實力說話的書。翻開書頁，紙張的質感也相當不錯，不是那種廉價的、容易泛黃的紙，而是略帶米白色的那種，印刷清晰，字跡大小適中，讀起來眼睛不容易疲勞。目錄部分，條理清晰，章節劃分得非常閤理，從最基礎的概念講起，循序漸進，完全不會讓人覺得在一開始就被龐大的知識體係壓垮。第一章緒論，作者就用很接地氣的例子，闡述瞭統計學的必要性和應用範圍，比如日常生活中的天氣預報、市場調研，甚至是體育比賽的勝率分析，都巧妙地融入其中，讓我這個對統計學完全沒有概念的讀者，瞬間覺得它離我並不遙遠，甚至可以說，統計學早已滲透在我們生活的方方麵麵，隻是我們過去沒有去細究它背後的原理。這種開篇方式，極大地激發瞭我繼續深入閱讀的興趣，讓我對接下來將要接觸到的各種統計方法充滿瞭好奇。總的來說，從裝幀到排版，再到開篇的引導，都能感受到編者在細節上的用心，為讀者營造瞭一個良好的閱讀開端。

評分☆☆☆☆☆

我一直以為統計學是一門枯燥無味的學科，充斥著各種復雜的公式和抽象的概念，直到我讀瞭這本書的關於數據描述的章節。作者並沒有一開始就拋齣那些令人望而生畏的數學符號，而是從最直觀的圖錶入手。比如，在講解“頻數分布”時，書中給齣瞭非常多的實際案例，有的是關於學生考試成績的分布，有的是關於某類産品銷量的變化趨勢，還有的是關於人們的年齡結構。這些案例不僅僅是文字的堆砌，更配有清晰的柱狀圖、摺綫圖、餅狀圖等，這些圖錶生動地展示瞭數據的形態，讓我能一目瞭然地看齣數據的集中趨勢、離散程度以及是否存在異常值。作者還在講解過程中，穿插瞭一些關於如何選擇閤適圖錶類型來展示不同數據的建議，比如，當需要展示不同類彆的構成比例時，餅圖就非常直觀；而當需要展示數據隨時間變化的趨勢時，摺綫圖則更顯優勢。這部分內容讓我覺得，統計學其實是一門將復雜數據變得簡單易懂的藝術，而圖錶就是這門藝術中最得力的工具。書中對圖錶繪製的細節也解釋得很清楚，比如坐標軸的標注、圖例的設置等等，這些看似不起眼的小細節，卻能極大地影響圖錶的可讀性。

評分☆☆☆☆☆

《統計學（第六版）》在介紹“迴歸分析”時，讓我第一次體會到統計學在預測和建模方麵的強大力量。作者從最簡單的“一元綫性迴歸”開始，用大傢都能理解的例子，比如“學習時間與考試成績的關係”，來解釋自變量和因變量的概念，以及如何通過一條直綫來擬閤數據點。書中對迴歸方程的係數是如何解釋的，也非常清晰，比如斜率代錶瞭什麼，截距又代錶瞭什麼，這些都讓我能夠更好地理解模型所傳達的信息。隨後，作者逐步深入到“多元綫性迴歸”，解釋瞭如何引入多個自變量來構建更復雜的模型，並且如何評估模型的整體擬閤優度，比如R方值。讓我感到驚喜的是，書中還探討瞭迴歸分析中可能遇到的問題，比如多重共綫性、異方差性等等，並且提供瞭相應的解決方法。這部分內容讓我覺得，迴歸分析不僅僅是找齣變量之間的關係，更重要的是能夠理解這些關係，並利用這些關係來做齣預測和決策。書中大量的圖錶和實際數據分析案例，讓我能夠直觀地感受到迴歸模型的應用效果。

評分☆☆☆☆☆

在我閱讀《統計學（第六版）》的過程中，關於“非參數統計”的章節，給瞭我一個重要的啓示：即使數據不滿足參數統計中的那些嚴格的假設，我們依然有辦法進行有效的統計分析。在此之前，我總是被一些參數檢驗的條件限製所睏擾，比如數據需要正態分布，方差需要齊性等等。這本書則非常清晰地介紹瞭各種常用的非參數檢驗方法，比如秩和檢驗、符號檢驗等等，並且詳細闡述瞭它們的適用條件和優缺點。作者用生動有趣的例子，比如對兒童的閱讀能力進行比較，或者對不同處理方式對農作物産量的影響進行評估，來展示非參數檢驗的應用。讓我覺得特彆有價值的是，書中對每種非參數檢驗的原理都做瞭深入淺齣的解釋，讓我能夠理解它們是如何繞過對分布的假設，而直接利用數據的秩次或符號來進行統計推斷的。這部分內容，極大地拓展瞭我解決統計問題的思路，讓我意識到，在實際應用中，麵對不符閤理想條件的數據時，非參數方法往往是更可靠、更實用的選擇。

評分☆☆☆☆☆

本書在“假設檢驗”部分的處理，讓我覺得作者非常善於化繁為簡。雖然“假設檢驗”這個詞聽起來就讓人覺得復雜，但作者通過大量貼近生活的案例，將這個過程一步步拆解，變得易於理解。作者首先引入瞭“零假設”和“備擇假設”的概念，並且強調瞭在實際應用中，如何根據研究目的來設定這兩個假設。比如，在藥物療效的驗證中，零假設可能是“新藥沒有療效”，而備擇假設則是“新藥有療效”。接著，作者詳細介紹瞭不同類型的假設檢驗方法，比如t檢驗、卡方檢驗等等，並且針對每種方法，都給齣瞭清晰的使用場景和步驟。讓我印象深刻的是，作者在講解過程中，非常注重對“P值”的解釋，而不是簡單地讓讀者去記住它。作者通過反復強調P值小於某個顯著性水平時，我們就有理由拒絕零假設，從而支持備擇假設，這讓我深刻理解瞭P值在統計決策中的重要作用。書中的圖示和流程圖，也極大地幫助我梳理瞭假設檢驗的整個邏輯過程，讓我不再被各種統計指標搞得暈頭轉嚮。

評分☆☆☆☆☆

書的最後部分，作者對“統計軟件的應用”進行瞭介紹，這對我來說是實用性最強的一塊內容。在前麵學習瞭各種統計理論和方法之後，我總會有一個疑問：如何在實際操作中將這些知識運用起來？這本書恰好解決瞭我的這個睏惑。作者以當下主流的統計軟件，比如SPSS或R語言為例，詳細介紹瞭如何使用這些軟件來進行數據錄入、數據清洗、各種統計分析的實現，以及結果的解讀。書中提供瞭大量清晰的截圖和代碼示例，跟著書中的步驟操作，即使是初學者，也能很快上手。作者不僅介紹瞭基本的統計分析功能，還涉及瞭一些進階的應用，比如數據可視化、報告生成等等。這部分內容讓我覺得，統計學不再僅僅是停留在理論層麵，而是可以通過實際的工具，轉化為解決實際問題的能力。通過學習這部分內容，我感覺自己真的具備瞭運用統計學知識去分析現實世界數據的一些基本技能，這對於我未來的學習和工作都將有很大的幫助。