统计方法应用国家标准汇编（术语符号和统计用表卷）（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国标准出版社第四编辑室 编

图书标签:

• 统计方法
• 应用
• 国家标准
• 汇编
• 术语
• 符号
• 统计用表
• 第2版
• 计量
• 规范

出版社： 中国标准出版社

ISBN：9787506663144

版次：2

商品编码：10819231

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：442

字数：853000

正文语种：中文

内容简介

统计方法应用国家标准是用数理统计应用技术解决科研、设计、生产、贸易和管理中所遇到的某些实际问题必须遵循的依据，广泛应用于会生活的各个领域，不仅为重大国家标准的研制提供重要的理论支持和实践指导，还直接应用在生产过程中产品抽样检验和流通领域产品质量监督等方面。因而，统计方法应用国家标准作为我国重要的基础性综合性标准，一直得到全社会的广泛关注。

目录

GB／T 3358．1—2009统计学词汇及符号第1部分：一般统计术语与用于概率的术语
GB／T 3358．2—2009统计学词汇及符号第2部分：应用统计
GB／T 3358．3—2009统计学词汇及符号第3部分：实验设计
GB／T 4086．1—1983统计分布数值表正态分布
GB／T 4086．2—1983统计分布数值表x2分布
GB／T 4086．3—1983统计分布数值表t分布
GB／T 4086．4—1983统计分布数值表F分布
GB／T 4086．5—1983统计分布数值表二项分布
GB／T 4086．6—1983统计分布数值表泊松分布
GB／T 4888—2009故障树名词术语和符号

前言/序言

《实用统计方法精要：从理论到实践的全面指南》 图书简介 在当今数据驱动的时代，掌握统计学的基本原理并能将其应用于实际问题，已成为科研人员、数据分析师、商业决策者乃至社会各界人士不可或缺的关键技能。本书《实用统计方法精要：从理论到实践的全面指南》并非一本枯燥的理论堆砌，而是一套旨在帮助读者深入理解并灵活运用各类统计方法的综合性教程。它力求以清晰的逻辑、生动的案例和易于理解的语言，架起统计理论与实际应用之间的桥梁，让读者在解决真实世界问题的过程中，自然而然地掌握统计学的力量。 本书共分为七大部分，每一部分都围绕一个核心的统计学主题展开，并辅以丰富的实例和操作指南，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第一部分：统计学的基石——描述性统计与数据可视化 本部分是统计学学习的起点，我们将从最基础的描述性统计入手，讲解如何有效地概括和呈现数据集的主要特征。内容包括： 数据的类型与测量尺度： 区分定性数据（如性别、类别）与定量数据（如身高、温度），以及不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）的含义和应用。理解数据类型是选择合适统计方法的首要步骤。 集中趋势的度量： 深入探讨均值、中位数和众数，理解它们各自的计算方法、适用场景以及对异常值的敏感性。我们将通过具体案例展示，如何在不同数据分布下选择最能代表整体水平的指标。 离散程度的度量： 学习极差、方差、标准差和变异系数等指标，量化数据的波动性和分散程度。理解这些指标有助于评估数据的稳定性和可靠性。 位置度量与分位数： 介绍百分位数、四分位数等概念，用于描述数据分布中的特定位置，并引出箱线图等可视化工具，直观展示数据的分布概况。 数据可视化基础： 重点介绍各种统计图表，包括但不限于直方图、条形图、折线图、散点图、饼图和箱线图。每种图表都有其最适合的应用场景，我们将指导读者如何根据数据类型和分析目的选择恰当的可视化方式，从而清晰、高效地传达信息。例如，如何通过直方图识别数据分布的形态（对称、偏斜），如何用散点图探索变量间的关系，以及如何利用箱线图比较不同组别数据的离散程度。 第二部分：概率论的语言——推断性统计的基础 在描述完数据之后，如何从样本推断总体是统计学的核心挑战。本部分将深入浅出地介绍概率论中的关键概念，为推断性统计打下坚实基础。 基本概率概念： 讲解事件、概率、条件概率、独立事件等基本概念。通过生动的生活实例，如抛硬币、抽奖等，帮助读者理解概率的计算和应用。 概率分布： 介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布和F分布。重点讲解正态分布的“钟形”特性及其在统计推断中的核心地位，以及其他分布在处理特定类型问题时的作用。 抽样分布： 解释样本均值、样本比例等统计量的抽样分布概念，以及中心极限定理的重要性。理解抽样分布是进行假设检验和置信区间估计的关键。 第三部分：从样本到总体——参数估计与假设检验 本部分是推断性统计的核心应用，将引导读者如何利用样本数据对未知的总体参数进行估计，并学会科学地检验统计假设。 点估计与区间估计： 学习如何使用样本统计量来估计总体参数，并掌握如何构建置信区间，以量化估计的精确度。我们将详细介绍如何根据样本量、置信水平和总体标准差（或样本标准差）来计算不同情况下的置信区间。 假设检验的基本原理： 详细阐述零假设（H0）和备择假设（H1）的设定，以及p值、显著性水平（α）、第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）的概念。强调理解假设检验的逻辑流程。 单样本检验： 讲解如何对单个总体的均值或比例进行假设检验，例如z检验和t检验。我们将通过实际案例，如产品合格率的检验、平均寿命的评估等，展示如何运用这些方法得出结论。 两样本检验： 介绍如何比较两个独立样本或配对样本的均值或比例是否存在显著差异，例如独立样本t检验、配对样本t检验和两样本比例z检验。这些方法在比较不同处理组效果、分析前后测量值差异等方面应用广泛。 方差分析（ANOVA）： 讲解如何比较三个或更多个组的均值是否存在显著差异，并介绍单因素和双因素方差分析。我们将通过农作物产量比较、市场营销活动效果评估等案例，展示ANOVA的强大之处。 第四部分：探索变量间的关系——相关性与回归分析 本部分将聚焦于探究不同变量之间的数量关系，是许多学科领域进行预测和解释的关键工具。 相关性分析： 介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，用于衡量变量间的线性或单调关系强度和方向。我们将通过案例说明，如何解读相关系数，并区分相关与因果。 简单线性回归： 详细讲解如何建立一个变量（因变量）与另一个变量（自变量）之间的线性模型，预测因变量的取值。内容包括回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R²）的意义，以及回归模型的假设检验。 多元线性回归： 扩展到多个自变量与一个因变量之间的线性关系。我们将探讨如何选择合适的自变量，处理变量间的共线性问题，以及如何评估模型的整体拟合优度。 非线性回归简介： 简要介绍指数模型、对数模型等非线性回归的应用场景，以及如何对非线性关系进行建模。 第五部分：分析分类数据的利器——卡方检验与非参数方法 当数据非数值型或不满足参数检验的假设时，本部分介绍的卡方检验和非参数方法将是有效的替代方案。 卡方拟合优度检验： 讲解如何检验观测到的频数分布是否与理论预测的分布一致。例如，检验硬币的抛掷结果是否符合均匀分布。 卡方独立性检验： 介绍如何检验两个分类变量之间是否存在关联。例如，检验吸烟习惯与肺癌发病率之间是否存在统计学上的显著关系。 非参数检验入门： 介绍不依赖于数据分布假设的非参数检验方法，如秩和检验（Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验）、符号秩检验（Wilcoxon符号秩检验）等，以及它们在特定情况下的应用。 第六部分：统计分析的实践——软件应用与案例研究 理论知识的学习最终需要通过实践来巩固。本部分将指导读者如何利用流行的统计软件（如Excel、SPSS、R或Python中的相关库）来实现书中的各种统计分析。 统计软件基础操作： 介绍选定的统计软件的基本界面、数据导入、变量管理、基本数据分析功能等。 案例驱动的软件应用： 针对前几部分介绍的各种统计方法，提供详细的软件操作步骤和输出结果的解读。例如，如何使用SPSS进行t检验，如何用R绘制散点图和拟合回归模型。 真实世界案例分析： 选取来自不同领域的典型案例，如市场营销、医学研究、金融分析、社会调查等，从数据收集、问题定义、方法选择、数据分析到结果解释，进行完整的统计分析过程演示。这些案例旨在帮助读者理解统计方法在实际工作中的应用价值和局限性。 第七部分：进阶与拓展——统计学思维的提升 在掌握了基本的统计方法后，本部分将引导读者进一步提升统计学思维，了解更高级的主题，并认识到统计学在决策过程中的重要作用。 统计决策与风险评估： 探讨如何将统计分析结果应用于实际决策，以及如何理解和量化决策过程中的不确定性。 实验设计原则： 简要介绍随机化、重复、区组等实验设计的基本原则，强调良好设计对获得有效统计结论的重要性。 统计学常见误区与陷阱： 指出在统计分析和结果解读中容易出现的常见错误，如混淆相关与因果、过度解读p值、样本偏差等，帮助读者建立批判性思维。 持续学习与资源推荐： 提供进一步学习统计学的方向和资源，鼓励读者在实践中不断探索和提升。 《实用统计方法精要：从理论到实践的全面指南》致力于成为读者学习和应用统计学的一站式解决方案。本书的编写风格力求严谨又不失生动，理论讲解与实例应用并重，旨在让统计学不再是抽象的符号和公式，而是成为解决实际问题、做出明智决策的强大工具。无论您是统计学初学者，还是希望巩固和拓展统计知识的专业人士，本书都将是您宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是在工作需要，特别是处理大量市场调研数据时，才迫切需要一本能够系统梳理统计理论的书籍。翻阅了市面上几本评价不错的书后，最终选择了这本，主要是看中了它理论深度与实践应用之间的平衡。这本书的逻辑结构设计得极其严谨，从基础的描述性统计开始，逐步深入到推断性统计的核心——假设检验和回归分析。它并没有满足于仅仅罗列公式，而是深入探讨了每种方法背后的统计学原理和适用条件。特别是关于多元回归模型的部分，作者对多重共线性、异方差性这些“拦路虎”的处理讲解得非常透彻，给出了清晰的诊断步骤和修正方案。对于我这样需要在工作中应用统计工具进行决策的人来说，这种“知其然更知其所以然”的讲解至关重要。这本书更像是一本工具手册，每当我在数据分析中遇到瓶颈时，翻开相应的章节，总能找到令人豁然开朗的解答。它帮助我从“会跑软件”的初级阶段，真正迈向了“理解数据本质”的专业水平。

评分☆☆☆☆☆

这本统计学入门读物简直是为我这种刚刚接触这门学科的小白量身定做的！我原本对“统计”这个词就感到头大，觉得它肯定充满了晦涩难懂的公式和枯燥的数字，但这本书完全颠覆了我的刻板印象。作者的叙述方式非常生活化，他不像是在讲课，更像是在和你面对面交流。比如，讲解概率论基础的时候，他用了大量现实生活中的例子，比如抛硬币、抽奖活动，甚至连天气预报的准确性都拿出来分析。读起来一点也不费劲，很多复杂的概念，经过他的拆解后，变得清晰明了。更让我惊喜的是，这本书的排版和插图设计也非常用心。色彩搭配柔和，图示清晰直观，完全没有传统教材那种沉闷感。每次翻开这本书，我都感觉自己不是在“学习”，而是在探索一个充满趣味的新世界。对于那些想在不给自己太大压力的前提下，建立起扎实的统计思维框架的人来说，这本书绝对是首选。它成功地将一个看似高冷的学科，拉到了大众的身边。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受是“严谨到近乎苛刻，但又充满体系美”。它不像某些畅销书那样试图用花哨的语言包装简单的概念，而是直面统计学的核心挑战，用一种教科书式的、无可指摘的逻辑链条来构建知识体系。我特别喜欢它对“模型假设”的强调，几乎每一个推断方法都伴随着对前提条件的详细剖析，这极大地训练了我对数据质量和模型适用边界的敏感度。如果你期待的是一本能让你“一小时速成”的读物，那么这本书可能会让你感到失望，因为它需要投入大量的时间和精力去消化和吸收。但是，对于那些追求知识的深度和精确性的读者，尤其是那些对学术规范有高要求的专业人士，这本书的价值是无法替代的。它不是那种读完就丢的参考书，而是那种需要放在手边，随时查阅和印证的案头巨著。它的存在本身，就是对统计学严谨精神的一种致敬。

评分☆☆☆☆☆

作为一个文科背景的学生，我对任何涉及量化分析的内容都抱着敬而远之的态度，直到我的导师推荐了这本书。坦白说，最初的几章读起来确实有些吃力，那些关于抽样分布和中心极限定理的描述，需要反复阅读才能勉强抓住要领。然而，一旦跨过了这个初始的门槛，后面的内容就展现出了强大的吸引力。这本书最出色的地方在于，它没有回避统计学的内在复杂性，但它提供了一套非常有效的“桥梁”来连接理论和直觉。作者似乎非常理解初学者的困境，经常会在关键节点插入“思考题”或者“误区辨析”，引导读者主动去质疑和验证所学知识，而不是被动接受。比如，它对P值（p-value）的阐述就异常精妙，清晰地指出了学术界和实际应用中常见的误读，这对我后续阅读专业文献帮助极大。这本书的价值在于，它不只是教你“怎么算”，更重要的是教你“如何批判性地思考”统计结果的意义和局限性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量，坦白说，在如今这个快餐时代，显得有些过时和厚重，但内容上的扎实程度是毋庸置疑的。我更倾向于将其视为一本“工具箱”而非“休闲读物”。它的深度和广度远远超出了我预期的基础教材范畴。其中关于时间序列分析和非参数统计的章节，内容详实，覆盖面广，很多高级主题的处理也相当到位，完全可以作为研究生阶段的参考书目。我特别欣赏它在案例选择上的国际化视野，引用的数据来源和研究背景多元，这使得读者在学习方法论的同时，也能领略到不同领域科学研究的范式。虽然阅读过程中需要时刻准备着笔和草稿纸，时常需要查阅配套的统计软件操作手册来辅助理解，但正是这种深度的交互，让知识真正内化成了自己的能力。对于希望在统计学领域深耕下去的研究人员来说，这本书无疑是一部值得反复研读的经典。