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王云 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 高等教育
• 教材
• 理学
• 应用统计
• 统计推断

出版社： 四川大学出版社

ISBN：9787561447239

版次：3

商品编码：10717950

包装：平装

丛书名： 高等学校经济学类专业核心课程系列教材

开本：16开

出版时间：2010-01-01

页数：251

正文语种：中文

内容简介

高等学校经济学类专业核心课程系列教材，是根据教育部确定的面向21世纪经济学类专业核心课程，为适应国内高等学校经济学类专业大学本科教学的需要而编著的。面向21世纪大学本科经济学类专业的核心课程共8门：政治经济学、西方经济学、计量经济学、国际经济学、货币银行学、财政学、会计学、统计学。

内页插图

目录

1. 导论
1.1 统计学的对象与方法
1.1.1 统计学的对象及理论基础
1.1.2 统计学的基本方法
1.2 统计学的职能和作用
1.3 统计学的基本概念
1.3.1 统计总体和总体单位
1.3.2 统计标志和标志表现
1.3.3 统计指标和指标体系
习题

2. 统计数据的搜集与整理
2.1 统计数据的搜集
2.1.1 统计调查的概念及作用
2.1.2 统计调查的基本要求
2.1.3 统计调查的种类
2.1.4 统计调查方案的设计
2.1.5 统计调查方式
2.2 统计数据的整理
2.2.1 统计数据整理的意义及内容
2.2.2 统计分组
2.2.3 频数分配数列
2.2.4 统计表
2.3 综合指标
2.3.1 总量指标
2.3.2 相对指标
2.3.3 平均指标
2.3.4 计算和运用相对指标应注意的问题
习题

3. 变量数列的分布特征
3.1 变量数列集中趋势的测度
3.1.1 数值平均数
3.1.2 位置平均数
3.1.3 平均数之间的关系
3.2 标志变异指标
3.2.1 全距
3.2.2 平均差
3.2.3 方差与标准差
3.2.4 标志变异系数
3.2.5 标志变异指标在经济分析中的应用
3.2.6 方差的数学性质
3.3 成数
3.3.1 成数的概念
3.3.2 是非标志的平均数
3.3.3 是非标志的方差和标准差
习题

4. 抽样估计
4.1 抽样估计的基本概念
4.1.1 抽样估计的意义和一般步骤
4.1.2 抽样估计的基本概念
4.1.3 抽样误差
4.2 抽样估计
4.2.1 点估计
4.2.2 区间估计
4.2.3 抽样数目的确定
4.3 抽样组织方式
4.3.1 分层抽样
4.3.2 等距抽样
4.3.3 整群抽样
习题

5. 时间数列指标分析
5.1 时间数列概述
5.1.1 时间数列的概念
5.1.2 时间数列的种类
5.1.3 编制时间数列的原则
5.2 时间数列具体指标
5.2.1 发展水平与平均发展水平
5.2.2 增减量与平均增减量
5.2.3 发展速度与平均发展速度
5.2.4 增长速度与平均增长速度
5.2.5 增长1％的绝对值
5.2.6 时间数列中特殊值计算速度指标的思考
习题

6. 时间数列影响因素分析
6.1 时间数列影响因素分析的基本问题
6.1.1 时间数列影响因素分析的步骤
6.1.2 时间数列的影响因素
6.1.3 时间数列因素分析的基本模型
6.2 长期趋势
6.2.1 移动平均法
6.2.2 最小平方法
6.3 季节变动
6.3.1 测定季节变动的基本思想
6.3.2 季节变动的测定方法
6.3.3 季节指数的应用
6.4 周期波动
习题

7. 统计指数
7.1 统计指数的概念与分类
7.1.1 统计指数的概念
7.1.2 统计指数的作用
7.1.3 统计指数的分类
7.1.4 统计指数的性质
7.2 总指数的综合形式
7.2.1 总指数综合形式的特点
7.2.2 总指数的各种综合形式
7.2.3 总指数综合形式的应用
7.3 总指数的平均形式
7.3.1 总指数平均形式的特点
7.3.2 总指数的各种平均形式
7.3.3 总指数平均形式的应用
7.4 指数体系与因素分析
7.4.1 指数体系
7.4.2 因素分析
习题

8. 相关与回归分析
8.1 相关与回归分析的基本概念
8.1.1 相关的概念
8.1.2 相关关系的分类
8.1.3 回归的概念和分类
8.1.4 相关与回归分析的主要内容
8.2 相关分析
8.2.1 相关表和相关图
8.2.2 相关系数
8.2.3 等级相关
8.3 一元线性回归分析
8.3.1 一元线性回归方程的建立
8.3.2 回归估计标准差
8.3.3 回归系数、相关系数、回归估计标准差之间的联系
8.3.4 回归模型的检验——残差图法
8.3.5 回归估计的置信区间
8.4 多元线性回归分析
8.4.1 多元线性回归方程的建立
8.4.2 多元线性回归估计标准差
8.4.3 多元线性回归的复相关系数
8.5 非线性回归分析
8.5.1 非线性回归模型的主要类型
8.5.2 曲线相关的判定系数
8.5.3 曲线回归模型的检验
8.6 自相关与自回归
习题
附录
附录1随机分布数字表
附录2正态分布概率表
参考文献

精彩书摘

根据以上分析可知，要通过对数量方面的研究达到对社会经济现象总体性的认识，这一过程要求运用相应的统计方法来完成。统计学的研究方法很多，根据不同的研究目的和统计研究所处阶段的不同，采用的方法各异，从总体上讲一般有大量观察法、分组法、综合分析法和归纳推断法。
整个统计研究可分为四个阶段，即统计设计、统计调查、统计整理、统计分析。统计设计是对统计活动全过程作出全面安排和方案设计的阶段，它是科学、有效地开展统计活动的前提。统计调查是根据统计调查方案向各个调查单位收集资料的阶段，是整个统计活动的基础。统计整理是对收集的资料进行分组、汇总，加工整理为综合资料的阶段，它是统计活动的初步成果。统计分析是以统计资料为依据，对社会经济现象进行分析研究，形成最终成果的阶段。可见，统计调查是统计整理和统计分析的基础环节，是后两个阶段的质量保证。而统计调查所收集的资料是否全面、正确，能否反映客观事物的规律性，又取决于统计调查阶段是否采用了科学的方法。
大量观察法的思想贯穿于整个统计工作，但这一方法主要用于统计调查阶段。大量观察法是指在研究社会经济现象时，应从总体上考虑问题：在确定研究范围时，应有足够多的调查单位；在收集统计资料时，应着手个体、着眼总体；在分析问题时，应以对总体现象的认识为目标。大量观察法强调大量性，但大量性是一个相对的概念。大量性取决于以下因素：①分析问题的精确度。对某一社会经济现象数量的分析要求越精确，所需总体单位就越多，这样才能从大量分析中排除偶然因素的影响，把握现象的本质和规律性。②现象各单位间的变异程度或参差程度。在考察的总体单位数目一定的情况下，总体单位各变量之间的差异程度越大，就越难发现其变化规律。要揭示现象的内在规律，就要求我们观察的总体所包含的个体单位越多越好。
分组法主要适用于统计整理阶段。分组法，就是将所要研究对象的数量按一定标志划分为不同类型或组，做到同类相聚、异类相分，以便进行汇总和对总体内部结构进行分析，确定各类型的数量状况、构成及其相互关系等。
综合分析法和归纳推断法主要用于统计分析阶段。

前言/序言

　　高等学校经济学类专业核心课程系列教材，是根据教育部确定的面向21世纪经济学类专业核心课程，为适应国内高等学校经济学类专业大学本科教学的需要而编著的。面向21世纪大学本科经济学类专业的核心课程共8门：政治经济学、西方经济学、计量经济学、国际经济学、货币银行学、财政学、会计学、统计学。
　　当前，伴随人类进入21世纪，中国加快了加入WTO的步伐，中国经济正快速同国际经济接轨，中国高等教育为融入国际社会，改革迫在眉睫。为了同世界高等教育接轨，国内不少高校开始部分试用引进国外著名高校的经济学类大学原版教材，也有不少国内高校开始研究与借鉴国外高校经济学类经典教材来更新和补充国内高校经济学类教材的内容。我们组织面向21世纪经济学类专业核心课程系列教材的编著，也是当前国内高校经济学类专业大学本科核心课程教材改革的重要组成部分。
　　在高等学校经济学类专业核心课程系列教材的编著中，我们注意力争做到以下几点：
　　第一，本核心课程系列教材在大学经济学类专业本科教学中的地位与作用。8门核心课程都是教育部规定的经济类专业大学本科生的基础必修课程，要求经济学类专业的大学本科生通过这8门课程的学习，达到基本掌握经济学类专业的基础理论与研究方法，为进入高年级阶段的专业学习奠定深厚的理论基础。
　　第二，从实际出发，密切联系我国国情。编著中始终坚持以邓小平的建设有中国特色的社会主义市场经济理论为指导，以培养能从事中国社会主义市场经济建设的高素质的经济管理人才为目标。

《统计学：洞察数据，理解世界》 本书并非《统计学（第3版）》，而是一部致力于揭示数据背后真相、培养严谨分析思维的入门指南。在信息爆炸的时代，数据无处不在，理解并驾驭数据已成为现代人必备的核心技能。本书旨在为零基础的读者构建一套清晰、系统、实用的统计学知识体系，帮助您从纷繁复杂的数据中提炼有价值的信息，做出更明智的决策，从而更深刻地理解我们所处的世界。 第一部分：数据之源与初探 我们生活在一个由数据构成的世界。从社交媒体上的点赞数到股票市场的波动，从天气预报的概率到医学研究的疗效，数据渗透于我们生活的方方面面。然而，数据的价值并非自动显现，它需要我们去收集、整理、描述和分析。《数据之源与初探》将带您走进数据的世界，了解数据的基本概念、类型及其来源。 数据的定义与类型： 我们将首先明确什么是数据，以及如何区分不同类型的数据，例如定性数据（如性别、颜色）与定量数据（如年龄、收入），以及离散数据（如人口数量）与连续数据（如身高、温度）。理解这些基本分类是后续统计分析的基础。 数据的收集与来源： 数据并非凭空产生，它来自于各种各样的渠道。本书将介绍常见的数据收集方法，如普查、抽样调查，以及数据在不同领域的应用场景，如商业分析、科学研究、社会调查等。您将了解到，数据收集的质量直接影响到分析结果的可靠性。 描述性统计的艺术： 在面对大量原始数据时，我们通常需要对其进行概括和描述，以便快速了解数据的整体特征。本部分将重点介绍描述性统计学的核心工具，帮助您掌握如何用简洁的语言和图表来呈现数据的分布情况。 集中趋势的度量： 平均数、中位数、众数是衡量数据集中趋势的常用指标。我们将详细讲解它们的计算方法、适用场景以及各自的优缺点，帮助您理解数据的“典型”值。 离散程度的度量： 数据并非总是聚集在一起，了解数据的离散程度同样重要。我们将介绍极差、四分位距、方差和标准差等指标，让您能够评估数据的分散程度和变异性。 数据可视化： “一图胜千言”。本书将带领您探索各种强大的数据可视化技术，如直方图、条形图、折线图、散点图、饼图等。通过生动形象的图表，您可以直观地发现数据中的模式、趋势和异常值，而无需深入复杂的计算。 频率分布与累积频率： 理解数据在不同范围内的分布情况，有助于我们更全面地认识数据。我们将学习如何构建频率分布表，并绘制频率多边形、累积频数曲线，从而更深入地理解数据的分布形态。 第二部分：概率的魔力与推断的基石 描述性统计为我们提供了数据的“快照”，但现实世界中的许多现象都充满了不确定性。概率论正是处理不确定性的数学工具，而统计推断则是在样本数据的基础上对总体进行预测和判断的关键。本部分将为您揭开概率的神秘面纱，并为您构建坚实的统计推断基础。 概率论入门： 概率是衡量事件发生可能性的数值。我们将从最基本的概念入手，如样本空间、事件，并介绍古典概率、条件概率、联合概率等。您将学会如何计算简单事件的概率，并理解概率的基本性质。 随机变量与概率分布： 许多现象的发生结果是随机的，可以用随机变量来表示。我们将介绍离散型随机变量和连续型随机变量，并重点讲解两种重要的概率分布：二项分布（适用于重复独立的伯努利试验）和正态分布（自然界和许多统计现象的普遍分布）。 中心极限定理： 这是统计学中最重要的定理之一。我们将深入浅出地解释中心极限定理，理解为什么在许多情况下，即使原始数据的分布不是正态的，样本均值的分布也会趋近于正态分布，这为统计推断奠定了理论基础。 统计推断的逻辑： 统计推断的核心是从已知（样本）推测未知（总体）。本书将引导您理解统计推断的基本思想和方法。 参数估计： 当我们无法测量整个总体时，我们可以从总体中抽取样本，然后利用样本的统计量来估计总体的参数（如总体均值、总体比例）。我们将介绍点估计和区间估计的概念。 置信区间： 点估计只能提供一个单一的数值，而置信区间则能提供一个范围，并且我们知道这个范围包含真实总体参数的概率。我们将学习如何计算和解释不同置信水平的置信区间，理解其含义和局限性。 假设检验： 假设检验是用来检验关于总体参数的某个断言是否成立的统计方法。我们将学习假设检验的基本步骤，包括提出零假设和备择假设，计算检验统计量，并根据p值或临界值做出决策。 第一类错误与第二类错误： 在假设检验中，我们有可能犯错。我们将解释第一类错误（拒绝了真实的零假设）和第二类错误（未能拒绝错误的零假设）的含义，以及如何权衡这两种错误。 第三部分：数据间的联系与模型构建 在理解了数据的基本特征和不确定性之后，我们还需要进一步探索不同变量之间的关系，并尝试用模型来描述这些关系。本部分将带您进入相关分析和回归分析的世界，学习如何量化变量之间的关联程度，以及如何构建模型来预测和解释现象。 相关分析： 当我们观察到两个或多个变量的变化似乎存在某种联系时，我们就需要进行相关分析。 相关系数： 我们将学习如何计算皮尔逊相关系数，它衡量了两个连续变量之间线性关系的强度和方向。您将了解相关系数的取值范围（-1到+1），以及正相关、负相关和无相关的含义。 散点图的重要性： 散点图是直观展示两个变量之间关系的重要工具。我们将通过解读不同形态的散点图来识别线性关系、非线性关系，以及是否存在异常值。 回归分析： 如果我们怀疑一个变量（因变量）的变动是由另一个或多个变量（自变量）的变动引起的，那么回归分析就是解决之道。 简单线性回归： 在最简单的情况下，我们尝试用一条直线来描述一个因变量和一个自变量之间的关系。我们将学习如何确定这条最佳拟合直线（最小二乘法），以及如何解释回归方程的系数，例如斜率和截距。 回归模型的评估： 一个好的回归模型不仅要能拟合数据，还要具有预测能力。我们将学习如何使用判定系数（R方）来衡量模型对因变量变异的解释程度，以及如何通过残差分析来检验模型的假设。 多重线性回归（初步）： 在现实世界中，一个结果往往受到多种因素的影响。我们将初步介绍多重线性回归的概念，即用多个自变量来解释因变量，并强调理解和选择重要自变量的重要性。 非参数统计（简介）： 在某些情况下，数据可能不满足正态分布等参数统计方法的前提条件。本书将简要介绍非参数统计的基本思想，以及一些常用的非参数检验方法，为读者提供更广泛的分析工具。 第四部分：数据分析的实践与挑战 理论知识的学习最终需要通过实践来巩固和应用。本部分将侧重于数据分析的实践层面，并讨论在实际应用中可能遇到的挑战和伦理问题。 数据分析的流程： 我们将梳理一个完整的数据分析项目所经历的典型流程，从问题定义、数据收集、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、模型选择与构建、结果解释到最终的报告撰写。 常见的数据分析工具（概览）： 本部分将简要介绍一些常用的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、R、Python等，帮助读者了解如何利用这些工具来辅助完成数据分析任务。 统计分析中的陷阱与误区： 数据分析并非一帆风顺，许多常见的陷阱和误区可能导致错误的结论。我们将讨论一些典型的例子，如相关不等于因果、样本偏差、过拟合等，并提供避免这些陷阱的建议。 统计伦理与责任： 在利用数据做出决策时，我们必须时刻关注统计伦理和数据隐私。本书将强调负责任地使用数据的重要性，以及如何避免歧视性分析和保护个人隐私。 统计思维的培养： 统计学不仅仅是一系列公式和方法，更是一种思维方式。本书的最终目标是帮助读者培养一种批判性、数据驱动的思维模式，使您能够更科学、更理性地看待和分析世界。 结语 《数据之源与初探》是一段探索数据奥秘的旅程。通过掌握本书介绍的统计学基本原理和方法，您将具备解读数据、发现规律、做出科学决策的能力。无论您是学生、研究人员、商业人士，还是任何对数据充满好奇的探索者，本书都将是您开启数据分析之旅的坚实起点。数据是理解现代世界的钥匙，愿您在这段旅程中收获知识，更收获洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我用一个词来形容就是——“温暖而坚定”。它不像某些学术著作那样冷冰冰的、拒人于千里之外，它的文字中充满了对学习者耐心的引导和鼓励。每当引入一个难度较高的概念时，作者总会用一句过渡性的话语来缓冲读者的情绪，例如“请不要担心，我们只需稍作停顿，回顾一下基础……”这种体贴入微的设计，对于那些有统计焦虑的读者来说，简直是心理上的巨大支撑。它不是高高在上地俯视你，而是像一位经验丰富、脾气极好的导师，陪在你身边，一步步帮你攻克难关。这种“陪伴感”让我在面对困难的习题时，也愿意多花些时间去钻研，而不是轻易放弃。这种人文关怀，使得这本书的阅读体验远超出了单纯的知识传递范畴。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我对比了过去用的几本旧版教材，第三版的更新速度和覆盖的知识点广度令人印象深刻。它明显吸纳了近些年来统计学领域的新发展。比如，在回归分析那一章，对多重共线性、异方差性等“疑难杂症”的处理比我之前接触的版本要深入和系统得多。旧版本可能只是简单提及，而新版则给出了更现代、更稳健的处理方法和诊断工具。特别是对非参数统计方法的介绍，不再是蜻蜓点水，而是有针对性地讲解了何时选用以及它们的适用边界。这对于需要处理复杂、非正态分布数据的科研人员来说，简直是雪中送炭。这本书的更新，体现了编者对学术前沿的敏锐洞察，它确保了读者学到的知识是当前学科中最实用、最前沿的方法论，而不是过时的理论框架。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学（第3版）》简直是我的“救星”！我之前对数据分析的概念一直很头疼，总觉得那些公式和图表离我太遥远，枯燥乏味得让人想打瞌睡。但这本书的作者显然深谙“化繁为简”的艺术。它不像有些教科书那样上来就扔一堆晦涩难懂的数学符号，而是用非常贴近生活的例子来引入统计学的基本概念。比如，在讲解概率分布时，作者没有直接陷入复杂的积分运算，而是用了彩票中奖的概率、班级平均身高分布这类学生们耳熟能详的情境。阅读起来非常流畅，每走一步都有清晰的逻辑引导，让你能真正理解“为什么”要用这种方法，而不是死记硬背“怎么做”。我尤其欣赏它对假设检验部分的讲解，那部分通常是学习的难点，但作者通过一个模拟市场调查的案例，层层递进，把零假设和备择假设的概念讲得透彻明白，让人感觉统计学不再是高高在上的理论，而是解决实际问题的有力工具。那种豁然开朗的感觉，真是太棒了。

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书的排版和案例设计体现了出版方和编者极高的专业素养。市面上很多统计学教材的图表看起来灰蒙蒙的，重点不突出，看久了眼睛疼。但第三版的《统计学》在视觉呈现上做了大量的优化。图表颜色搭配和谐，关键数据点和结论都用粗体或者不同的颜色高亮显示，即便是初学者也能迅速抓住核心信息。更重要的是，书中的案例库非常丰富，而且具有时代感。它不仅仅局限于传统的经济学或生物学案例，还融入了社会热点话题的数据分析，比如对社交媒体用户行为的观察、对不同城市生活满意度的比较等。这极大地激发了我的学习兴趣，让我能将所学的知识立即应用到对现实世界的观察中去思考。读完一个章节后，书后配套的练习题难度设置得也恰到好处，既有基础巩固型的计算题，也有需要综合运用知识进行论证的开放式问题，确保了知识的真正内化。

评分☆☆☆☆☆

作为一名跨专业学习统计学的研究生，我发现这本书最大的亮点在于其对统计软件操作的融合性。过去我遇到的很多教材都是“纸上谈兵”，学完理论，做题时却发现自己连SPSS或者R语言的基本操作都不熟悉。这本书则非常贴心地设置了专门的“软件应用”模块。它不仅告诉你应该用哪个统计检验，还配有详细的截图和步骤说明，告诉你如何在主流软件中实现这一步骤。这极大地弥补了理论学习与实践操作之间的鸿沟。我第一次用书上的指导完成了我的小型调研数据分析，那种看着数据从混乱无序变得条理清晰、最终得出可靠结论的过程，成就感是无与伦比的。这本书真正做到了理论指导实践，实践反哺理论的良性循环，让人感觉手中的书本不再是静态的知识集合，而是一个动态的学习工具。

评分☆☆☆☆☆

编写比较详细，内容也很丰富

评分☆☆☆☆☆

是本还可以的书，感觉不错。

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还可以 反正就是一本书

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是本还可以的书，感觉不错。

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正版的。就是从外地调货有点久。