統計學（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王雲 著

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 數學
• 高等教育
• 教材
• 理學
• 應用統計
• 統計推斷

齣版社： 四川大學齣版社

ISBN：9787561447239

版次：3

商品編碼：10717950

包裝：平裝

叢書名： 高等學校經濟學類專業核心課程係列教材

開本：16開

齣版時間：2010-01-01

頁數：251

正文語種：中文

內容簡介

高等學校經濟學類專業核心課程係列教材，是根據教育部確定的麵嚮21世紀經濟學類專業核心課程，為適應國內高等學校經濟學類專業大學本科教學的需要而編著的。麵嚮21世紀大學本科經濟學類專業的核心課程共8門：政治經濟學、西方經濟學、計量經濟學、國際經濟學、貨幣銀行學、財政學、會計學、統計學。

內頁插圖

目錄

1. 導論
1.1 統計學的對象與方法
1.1.1 統計學的對象及理論基礎
1.1.2 統計學的基本方法
1.2 統計學的職能和作用
1.3 統計學的基本概念
1.3.1 統計總體和總體單位
1.3.2 統計標誌和標誌錶現
1.3.3 統計指標和指標體係
習題

2. 統計數據的搜集與整理
2.1 統計數據的搜集
2.1.1 統計調查的概念及作用
2.1.2 統計調查的基本要求
2.1.3 統計調查的種類
2.1.4 統計調查方案的設計
2.1.5 統計調查方式
2.2 統計數據的整理
2.2.1 統計數據整理的意義及內容
2.2.2 統計分組
2.2.3 頻數分配數列
2.2.4 統計錶
2.3 綜閤指標
2.3.1 總量指標
2.3.2 相對指標
2.3.3 平均指標
2.3.4 計算和運用相對指標應注意的問題
習題

3. 變量數列的分布特徵
3.1 變量數列集中趨勢的測度
3.1.1 數值平均數
3.1.2 位置平均數
3.1.3 平均數之間的關係
3.2 標誌變異指標
3.2.1 全距
3.2.2 平均差
3.2.3 方差與標準差
3.2.4 標誌變異係數
3.2.5 標誌變異指標在經濟分析中的應用
3.2.6 方差的數學性質
3.3 成數
3.3.1 成數的概念
3.3.2 是非標誌的平均數
3.3.3 是非標誌的方差和標準差
習題

4. 抽樣估計
4.1 抽樣估計的基本概念
4.1.1 抽樣估計的意義和一般步驟
4.1.2 抽樣估計的基本概念
4.1.3 抽樣誤差
4.2 抽樣估計
4.2.1 點估計
4.2.2 區間估計
4.2.3 抽樣數目的確定
4.3 抽樣組織方式
4.3.1 分層抽樣
4.3.2 等距抽樣
4.3.3 整群抽樣
習題

5. 時間數列指標分析
5.1 時間數列概述
5.1.1 時間數列的概念
5.1.2 時間數列的種類
5.1.3 編製時間數列的原則
5.2 時間數列具體指標
5.2.1 發展水平與平均發展水平
5.2.2 增減量與平均增減量
5.2.3 發展速度與平均發展速度
5.2.4 增長速度與平均增長速度
5.2.5 增長1％的絕對值
5.2.6 時間數列中特殊值計算速度指標的思考
習題

6. 時間數列影響因素分析
6.1 時間數列影響因素分析的基本問題
6.1.1 時間數列影響因素分析的步驟
6.1.2 時間數列的影響因素
6.1.3 時間數列因素分析的基本模型
6.2 長期趨勢
6.2.1 移動平均法
6.2.2 最小平方法
6.3 季節變動
6.3.1 測定季節變動的基本思想
6.3.2 季節變動的測定方法
6.3.3 季節指數的應用
6.4 周期波動
習題

7. 統計指數
7.1 統計指數的概念與分類
7.1.1 統計指數的概念
7.1.2 統計指數的作用
7.1.3 統計指數的分類
7.1.4 統計指數的性質
7.2 總指數的綜閤形式
7.2.1 總指數綜閤形式的特點
7.2.2 總指數的各種綜閤形式
7.2.3 總指數綜閤形式的應用
7.3 總指數的平均形式
7.3.1 總指數平均形式的特點
7.3.2 總指數的各種平均形式
7.3.3 總指數平均形式的應用
7.4 指數體係與因素分析
7.4.1 指數體係
7.4.2 因素分析
習題

8. 相關與迴歸分析
8.1 相關與迴歸分析的基本概念
8.1.1 相關的概念
8.1.2 相關關係的分類
8.1.3 迴歸的概念和分類
8.1.4 相關與迴歸分析的主要內容
8.2 相關分析
8.2.1 相關錶和相關圖
8.2.2 相關係數
8.2.3 等級相關
8.3 一元綫性迴歸分析
8.3.1 一元綫性迴歸方程的建立
8.3.2 迴歸估計標準差
8.3.3 迴歸係數、相關係數、迴歸估計標準差之間的聯係
8.3.4 迴歸模型的檢驗——殘差圖法
8.3.5 迴歸估計的置信區間
8.4 多元綫性迴歸分析
8.4.1 多元綫性迴歸方程的建立
8.4.2 多元綫性迴歸估計標準差
8.4.3 多元綫性迴歸的復相關係數
8.5 非綫性迴歸分析
8.5.1 非綫性迴歸模型的主要類型
8.5.2 麯綫相關的判定係數
8.5.3 麯綫迴歸模型的檢驗
8.6 自相關與自迴歸
習題
附錄
附錄1隨機分布數字錶
附錄2正態分布概率錶
參考文獻

精彩書摘

根據以上分析可知，要通過對數量方麵的研究達到對社會經濟現象總體性的認識，這一過程要求運用相應的統計方法來完成。統計學的研究方法很多，根據不同的研究目的和統計研究所處階段的不同，采用的方法各異，從總體上講一般有大量觀察法、分組法、綜閤分析法和歸納推斷法。
整個統計研究可分為四個階段，即統計設計、統計調查、統計整理、統計分析。統計設計是對統計活動全過程作齣全麵安排和方案設計的階段，它是科學、有效地開展統計活動的前提。統計調查是根據統計調查方案嚮各個調查單位收集資料的階段，是整個統計活動的基礎。統計整理是對收集的資料進行分組、匯總，加工整理為綜閤資料的階段，它是統計活動的初步成果。統計分析是以統計資料為依據，對社會經濟現象進行分析研究，形成最終成果的階段。可見，統計調查是統計整理和統計分析的基礎環節，是後兩個階段的質量保證。而統計調查所收集的資料是否全麵、正確，能否反映客觀事物的規律性，又取決於統計調查階段是否采用瞭科學的方法。
大量觀察法的思想貫穿於整個統計工作，但這一方法主要用於統計調查階段。大量觀察法是指在研究社會經濟現象時，應從總體上考慮問題：在確定研究範圍時，應有足夠多的調查單位；在收集統計資料時，應著手個體、著眼總體；在分析問題時，應以對總體現象的認識為目標。大量觀察法強調大量性，但大量性是一個相對的概念。大量性取決於以下因素：①分析問題的精確度。對某一社會經濟現象數量的分析要求越精確，所需總體單位就越多，這樣纔能從大量分析中排除偶然因素的影響，把握現象的本質和規律性。②現象各單位間的變異程度或參差程度。在考察的總體單位數目一定的情況下，總體單位各變量之間的差異程度越大，就越難發現其變化規律。要揭示現象的內在規律，就要求我們觀察的總體所包含的個體單位越多越好。
分組法主要適用於統計整理階段。分組法，就是將所要研究對象的數量按一定標誌劃分為不同類型或組，做到同類相聚、異類相分，以便進行匯總和對總體內部結構進行分析，確定各類型的數量狀況、構成及其相互關係等。
綜閤分析法和歸納推斷法主要用於統計分析階段。

前言/序言

　　高等學校經濟學類專業核心課程係列教材，是根據教育部確定的麵嚮21世紀經濟學類專業核心課程，為適應國內高等學校經濟學類專業大學本科教學的需要而編著的。麵嚮21世紀大學本科經濟學類專業的核心課程共8門：政治經濟學、西方經濟學、計量經濟學、國際經濟學、貨幣銀行學、財政學、會計學、統計學。
　　當前，伴隨人類進入21世紀，中國加快瞭加入WTO的步伐，中國經濟正快速同國際經濟接軌，中國高等教育為融入國際社會，改革迫在眉睫。為瞭同世界高等教育接軌，國內不少高校開始部分試用引進國外著名高校的經濟學類大學原版教材，也有不少國內高校開始研究與藉鑒國外高校經濟學類經典教材來更新和補充國內高校經濟學類教材的內容。我們組織麵嚮21世紀經濟學類專業核心課程係列教材的編著，也是當前國內高校經濟學類專業大學本科核心課程教材改革的重要組成部分。
　　在高等學校經濟學類專業核心課程係列教材的編著中，我們注意力爭做到以下幾點：
　　第一，本核心課程係列教材在大學經濟學類專業本科教學中的地位與作用。8門核心課程都是教育部規定的經濟類專業大學本科生的基礎必修課程，要求經濟學類專業的大學本科生通過這8門課程的學習，達到基本掌握經濟學類專業的基礎理論與研究方法，為進入高年級階段的專業學習奠定深厚的理論基礎。
　　第二，從實際齣發，密切聯係我國國情。編著中始終堅持以鄧小平的建設有中國特色的社會主義市場經濟理論為指導，以培養能從事中國社會主義市場經濟建設的高素質的經濟管理人纔為目標。

《統計學：洞察數據，理解世界》 本書並非《統計學（第3版）》，而是一部緻力於揭示數據背後真相、培養嚴謹分析思維的入門指南。在信息爆炸的時代，數據無處不在，理解並駕馭數據已成為現代人必備的核心技能。本書旨在為零基礎的讀者構建一套清晰、係統、實用的統計學知識體係，幫助您從紛繁復雜的數據中提煉有價值的信息，做齣更明智的決策，從而更深刻地理解我們所處的世界。 第一部分：數據之源與初探 我們生活在一個由數據構成的世界。從社交媒體上的點贊數到股票市場的波動，從天氣預報的概率到醫學研究的療效，數據滲透於我們生活的方方麵麵。然而，數據的價值並非自動顯現，它需要我們去收集、整理、描述和分析。《數據之源與初探》將帶您走進數據的世界，瞭解數據的基本概念、類型及其來源。 數據的定義與類型： 我們將首先明確什麼是數據，以及如何區分不同類型的數據，例如定性數據（如性彆、顔色）與定量數據（如年齡、收入），以及離散數據（如人口數量）與連續數據（如身高、溫度）。理解這些基本分類是後續統計分析的基礎。 數據的收集與來源： 數據並非憑空産生，它來自於各種各樣的渠道。本書將介紹常見的數據收集方法，如普查、抽樣調查，以及數據在不同領域的應用場景，如商業分析、科學研究、社會調查等。您將瞭解到，數據收集的質量直接影響到分析結果的可靠性。 描述性統計的藝術： 在麵對大量原始數據時，我們通常需要對其進行概括和描述，以便快速瞭解數據的整體特徵。本部分將重點介紹描述性統計學的核心工具，幫助您掌握如何用簡潔的語言和圖錶來呈現數據的分布情況。 集中趨勢的度量： 平均數、中位數、眾數是衡量數據集中趨勢的常用指標。我們將詳細講解它們的計算方法、適用場景以及各自的優缺點，幫助您理解數據的“典型”值。 離散程度的度量： 數據並非總是聚集在一起，瞭解數據的離散程度同樣重要。我們將介紹極差、四分位距、方差和標準差等指標，讓您能夠評估數據的分散程度和變異性。 數據可視化： “一圖勝韆言”。本書將帶領您探索各種強大的數據可視化技術，如直方圖、條形圖、摺綫圖、散點圖、餅圖等。通過生動形象的圖錶，您可以直觀地發現數據中的模式、趨勢和異常值，而無需深入復雜的計算。 頻率分布與纍積頻率： 理解數據在不同範圍內的分布情況，有助於我們更全麵地認識數據。我們將學習如何構建頻率分布錶，並繪製頻率多邊形、纍積頻數麯綫，從而更深入地理解數據的分布形態。 第二部分：概率的魔力與推斷的基石 描述性統計為我們提供瞭數據的“快照”，但現實世界中的許多現象都充滿瞭不確定性。概率論正是處理不確定性的數學工具，而統計推斷則是在樣本數據的基礎上對總體進行預測和判斷的關鍵。本部分將為您揭開概率的神秘麵紗，並為您構建堅實的統計推斷基礎。 概率論入門： 概率是衡量事件發生可能性的數值。我們將從最基本的概念入手，如樣本空間、事件，並介紹古典概率、條件概率、聯閤概率等。您將學會如何計算簡單事件的概率，並理解概率的基本性質。 隨機變量與概率分布： 許多現象的發生結果是隨機的，可以用隨機變量來錶示。我們將介紹離散型隨機變量和連續型隨機變量，並重點講解兩種重要的概率分布：二項分布（適用於重復獨立的伯努利試驗）和正態分布（自然界和許多統計現象的普遍分布）。 中心極限定理： 這是統計學中最重要的定理之一。我們將深入淺齣地解釋中心極限定理，理解為什麼在許多情況下，即使原始數據的分布不是正態的，樣本均值的分布也會趨近於正態分布，這為統計推斷奠定瞭理論基礎。 統計推斷的邏輯： 統計推斷的核心是從已知（樣本）推測未知（總體）。本書將引導您理解統計推斷的基本思想和方法。 參數估計： 當我們無法測量整個總體時，我們可以從總體中抽取樣本，然後利用樣本的統計量來估計總體的參數（如總體均值、總體比例）。我們將介紹點估計和區間估計的概念。 置信區間： 點估計隻能提供一個單一的數值，而置信區間則能提供一個範圍，並且我們知道這個範圍包含真實總體參數的概率。我們將學習如何計算和解釋不同置信水平的置信區間，理解其含義和局限性。 假設檢驗： 假設檢驗是用來檢驗關於總體參數的某個斷言是否成立的統計方法。我們將學習假設檢驗的基本步驟，包括提齣零假設和備擇假設，計算檢驗統計量，並根據p值或臨界值做齣決策。 第一類錯誤與第二類錯誤： 在假設檢驗中，我們有可能犯錯。我們將解釋第一類錯誤（拒絕瞭真實的零假設）和第二類錯誤（未能拒絕錯誤的零假設）的含義，以及如何權衡這兩種錯誤。 第三部分：數據間的聯係與模型構建 在理解瞭數據的基本特徵和不確定性之後，我們還需要進一步探索不同變量之間的關係，並嘗試用模型來描述這些關係。本部分將帶您進入相關分析和迴歸分析的世界，學習如何量化變量之間的關聯程度，以及如何構建模型來預測和解釋現象。 相關分析： 當我們觀察到兩個或多個變量的變化似乎存在某種聯係時，我們就需要進行相關分析。 相關係數： 我們將學習如何計算皮爾遜相關係數，它衡量瞭兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮。您將瞭解相關係數的取值範圍（-1到+1），以及正相關、負相關和無相關的含義。 散點圖的重要性： 散點圖是直觀展示兩個變量之間關係的重要工具。我們將通過解讀不同形態的散點圖來識彆綫性關係、非綫性關係，以及是否存在異常值。 迴歸分析： 如果我們懷疑一個變量（因變量）的變動是由另一個或多個變量（自變量）的變動引起的，那麼迴歸分析就是解決之道。 簡單綫性迴歸： 在最簡單的情況下，我們嘗試用一條直綫來描述一個因變量和一個自變量之間的關係。我們將學習如何確定這條最佳擬閤直綫（最小二乘法），以及如何解釋迴歸方程的係數，例如斜率和截距。 迴歸模型的評估： 一個好的迴歸模型不僅要能擬閤數據，還要具有預測能力。我們將學習如何使用判定係數（R方）來衡量模型對因變量變異的解釋程度，以及如何通過殘差分析來檢驗模型的假設。 多重綫性迴歸（初步）： 在現實世界中，一個結果往往受到多種因素的影響。我們將初步介紹多重綫性迴歸的概念，即用多個自變量來解釋因變量，並強調理解和選擇重要自變量的重要性。 非參數統計（簡介）： 在某些情況下，數據可能不滿足正態分布等參數統計方法的前提條件。本書將簡要介紹非參數統計的基本思想，以及一些常用的非參數檢驗方法，為讀者提供更廣泛的分析工具。 第四部分：數據分析的實踐與挑戰 理論知識的學習最終需要通過實踐來鞏固和應用。本部分將側重於數據分析的實踐層麵，並討論在實際應用中可能遇到的挑戰和倫理問題。 數據分析的流程： 我們將梳理一個完整的數據分析項目所經曆的典型流程，從問題定義、數據收集、數據清洗、探索性數據分析（EDA）、模型選擇與構建、結果解釋到最終的報告撰寫。 常見的數據分析工具（概覽）： 本部分將簡要介紹一些常用的數據分析工具和軟件，如Excel、SPSS、R、Python等，幫助讀者瞭解如何利用這些工具來輔助完成數據分析任務。 統計分析中的陷阱與誤區： 數據分析並非一帆風順，許多常見的陷阱和誤區可能導緻錯誤的結論。我們將討論一些典型的例子，如相關不等於因果、樣本偏差、過擬閤等，並提供避免這些陷阱的建議。 統計倫理與責任： 在利用數據做齣決策時，我們必須時刻關注統計倫理和數據隱私。本書將強調負責任地使用數據的重要性，以及如何避免歧視性分析和保護個人隱私。 統計思維的培養： 統計學不僅僅是一係列公式和方法，更是一種思維方式。本書的最終目標是幫助讀者培養一種批判性、數據驅動的思維模式，使您能夠更科學、更理性地看待和分析世界。 結語 《數據之源與初探》是一段探索數據奧秘的旅程。通過掌握本書介紹的統計學基本原理和方法，您將具備解讀數據、發現規律、做齣科學決策的能力。無論您是學生、研究人員、商業人士，還是任何對數據充滿好奇的探索者，本書都將是您開啓數據分析之旅的堅實起點。數據是理解現代世界的鑰匙，願您在這段旅程中收獲知識，更收獲洞察。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本書的排版和案例設計體現瞭齣版方和編者極高的專業素養。市麵上很多統計學教材的圖錶看起來灰濛濛的，重點不突齣，看久瞭眼睛疼。但第三版的《統計學》在視覺呈現上做瞭大量的優化。圖錶顔色搭配和諧，關鍵數據點和結論都用粗體或者不同的顔色高亮顯示，即便是初學者也能迅速抓住核心信息。更重要的是，書中的案例庫非常豐富，而且具有時代感。它不僅僅局限於傳統的經濟學或生物學案例，還融入瞭社會熱點話題的數據分析，比如對社交媒體用戶行為的觀察、對不同城市生活滿意度的比較等。這極大地激發瞭我的學習興趣，讓我能將所學的知識立即應用到對現實世界的觀察中去思考。讀完一個章節後，書後配套的練習題難度設置得也恰到好處，既有基礎鞏固型的計算題，也有需要綜閤運用知識進行論證的開放式問題，確保瞭知識的真正內化。

評分☆☆☆☆☆

作為一名跨專業學習統計學的研究生，我發現這本書最大的亮點在於其對統計軟件操作的融閤性。過去我遇到的很多教材都是“紙上談兵”，學完理論，做題時卻發現自己連SPSS或者R語言的基本操作都不熟悉。這本書則非常貼心地設置瞭專門的“軟件應用”模塊。它不僅告訴你應該用哪個統計檢驗，還配有詳細的截圖和步驟說明，告訴你如何在主流軟件中實現這一步驟。這極大地彌補瞭理論學習與實踐操作之間的鴻溝。我第一次用書上的指導完成瞭我的小型調研數據分析，那種看著數據從混亂無序變得條理清晰、最終得齣可靠結論的過程，成就感是無與倫比的。這本書真正做到瞭理論指導實踐，實踐反哺理論的良性循環，讓人感覺手中的書本不再是靜態的知識集閤，而是一個動態的學習工具。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我對比瞭過去用的幾本舊版教材，第三版的更新速度和覆蓋的知識點廣度令人印象深刻。它明顯吸納瞭近些年來統計學領域的新發展。比如，在迴歸分析那一章，對多重共綫性、異方差性等“疑難雜癥”的處理比我之前接觸的版本要深入和係統得多。舊版本可能隻是簡單提及，而新版則給齣瞭更現代、更穩健的處理方法和診斷工具。特彆是對非參數統計方法的介紹，不再是蜻蜓點水，而是有針對性地講解瞭何時選用以及它們的適用邊界。這對於需要處理復雜、非正態分布數據的科研人員來說，簡直是雪中送炭。這本書的更新，體現瞭編者對學術前沿的敏銳洞察，它確保瞭讀者學到的知識是當前學科中最實用、最前沿的方法論，而不是過時的理論框架。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學（第3版）》簡直是我的“救星”！我之前對數據分析的概念一直很頭疼，總覺得那些公式和圖錶離我太遙遠，枯燥乏味得讓人想打瞌睡。但這本書的作者顯然深諳“化繁為簡”的藝術。它不像有些教科書那樣上來就扔一堆晦澀難懂的數學符號，而是用非常貼近生活的例子來引入統計學的基本概念。比如，在講解概率分布時，作者沒有直接陷入復雜的積分運算，而是用瞭彩票中奬的概率、班級平均身高分布這類學生們耳熟能詳的情境。閱讀起來非常流暢，每走一步都有清晰的邏輯引導，讓你能真正理解“為什麼”要用這種方法，而不是死記硬背“怎麼做”。我尤其欣賞它對假設檢驗部分的講解，那部分通常是學習的難點，但作者通過一個模擬市場調查的案例，層層遞進，把零假設和備擇假設的概念講得透徹明白，讓人感覺統計學不再是高高在上的理論，而是解決實際問題的有力工具。那種豁然開朗的感覺，真是太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我用一個詞來形容就是——“溫暖而堅定”。它不像某些學術著作那樣冷冰冰的、拒人於韆裏之外，它的文字中充滿瞭對學習者耐心的引導和鼓勵。每當引入一個難度較高的概念時，作者總會用一句過渡性的話語來緩衝讀者的情緒，例如“請不要擔心，我們隻需稍作停頓，迴顧一下基礎……”這種體貼入微的設計，對於那些有統計焦慮的讀者來說，簡直是心理上的巨大支撐。它不是高高在上地俯視你，而是像一位經驗豐富、脾氣極好的導師，陪在你身邊，一步步幫你攻剋難關。這種“陪伴感”讓我在麵對睏難的習題時，也願意多花些時間去鑽研，而不是輕易放棄。這種人文關懷，使得這本書的閱讀體驗遠超齣瞭單純的知識傳遞範疇。

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

朋友買的，應該是正版

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正版的。就是從外地調貨有點久。

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是本還可以的書，感覺不錯。

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