21世纪成人高等教育精品教材：统计学基础学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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林志文，尤华 编

图书标签:

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• 基础
• 数据分析
• 概率论

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564052928

版次：1

商品编码：10924184

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：107

字数：127000

正文语种：中文

内容简介

　　 《21世纪成人高等教育精品教材：统计学基础学习指导》是为北京理工大学出版社出版的《统计学基础》（第二版）配套而编写的。作为一门方法论科学，统计学方法繁多，适用条件各异，因而在学习和掌握本课程知识的过程中，会遇到种种困难。《21世纪成人高等教育精品教材：统计学基础学习指导》汇集了600多道习题，既可以帮助学生系统地理解统计学的基本思想和方法，提高学生的学习兴趣和学习效果，培养学生的理解能力、判断能力、分析和运用所学知识的能力，也可以帮助教师驾驭学生的课堂学习，作为统计学教师和统计工作者的参考资料。《21世纪成人高等教育精品教材：统计学基础学习指导》分为三个部分。第一部分是习题，共有判断题、单项选择题、多项选择题和计算题四种类型；第二部分是参考答案，含有判断题、单项选择题、多项选择题和计算题的参考答案以及计算方法；第三部分是综合练习题。

目录

第一部分 习题
第一章 绪论
第二章 统计调查
第三章 统计整理
第四章 总量指标和相对指标
第五章 平均指标和变异指标
第六章 抽样估计
第七章 假设检验
第八章 相关与回归
第九章 时间序列分析和预测
第十章 指数
第十一章 国民经济核算

第二部分 参考答案
第一章 绪论
第二章 统计调查
第三章 统计整理
第四章 总量指标和相对指标
第五章 平均指标和变异指标
第六章 抽样估计
第七章 假设检验
第八章 相关与回归
第九章 时间序列分析和预测
第十章 指数
第十一章 国民经济核算

第三部分 综合练习题
第一章 绪论
第二章 统计调查
第三章 统计整理
第四章 总量指标和相对指标
第五章 平均指标和变异指标
第六章 抽样估计
第七章 假设检验综合练习题
第八章 相关与回归
第九章 时间序列分析和预测
第十章 指数
第十一章 国民经济核算
参考文献

前言/序言

统计学基础学习指导：驾驭数据，洞察未来 在信息爆炸的21世纪，数据已成为驱动社会进步、技术革新乃至个人决策的核心要素。无论您是身处学术殿堂的莘莘学子，还是渴望在职业生涯中更上一层楼的职场人士，亦或是对身边千变万化的现象充满好奇的社会观察者，掌握统计学的基本原理和方法，都将为您开启一扇理解世界、解决问题的全新视角。本书，《21世纪成人高等教育精品教材：统计学基础学习指导》，正是为您量身打造的一份权威指南，旨在以最清晰、最系统、最贴合实际的方式，引领您全面掌握统计学的精髓，点燃您运用数据智慧的潜能。 本书并非一本枯燥乏味的理论手册，而是一本注重实践、强调理解、贯穿现代应用的学习伙伴。我们深知，对于许多学习者而言，统计学初看起来似乎是一门充满抽象符号和复杂公式的学科。然而，本书的编写宗旨在于化繁为简，将那些看似晦涩的概念转化为直观易懂的语言，并通过丰富的实例和循序渐进的练习，帮助您在轻松愉快的氛围中，逐步建立起扎实的统计学基础。 内容深度与广度：构建坚实的统计学知识体系 本书在内容设计上，力求兼顾理论的严谨性与应用的广泛性，为成人高等教育的学习者提供一个全面而深入的学习体验。 数据世界的入口：数据的收集、整理与描述 我们将从最基础的数据入手，引导您理解数据产生的意义，并学习如何有效地收集和整理各类数据。从简单的人口普查、市场调研到复杂的科学实验，数据的来源多种多样，但有效的收集和整理是后续一切分析的前提。您将学会如何设计科学的调查问卷，如何进行随机抽样以保证样本的代表性，以及如何对原始数据进行清洗、编码和录入，为数据分析奠定坚实基础。 接着，我们深入讲解描述性统计的核心方法。您将掌握如何使用各种统计量（如均值、中位数、众数、方差、标准差等）来刻画数据的集中趋势和离散程度，如何通过直方图、散点图、箱线图等图形工具来直观地展示数据的分布特征和潜在规律。这些描述性方法不仅是理解数据的第一步，也是后续推断性统计分析的重要铺垫。 概率的魅力：理解随机性与不确定性 统计学与概率论紧密相连，概率是理解随机现象和进行统计推断的基石。本书将以通俗易懂的方式介绍概率的基本概念、运算规则以及重要的概率分布。您将学习如何计算事件发生的可能性，理解条件概率和独立事件的含义，并熟悉泊二项分布、正态分布等在实际应用中扮演重要角色的概率模型。通过对概率的深入理解，您将能够更科学地评估风险，更好地预测未来可能发生的事件。 从样本到整体：统计推断的奥秘 推断性统计是统计学最具价值的部分之一，它使我们能够从有限的样本信息中推断出关于总体特征的结论。本书将详细阐述点估计和区间估计的概念，教您如何根据样本数据计算出总体的均值、比例等参数的最佳估计值，并构建置信区间，量化估计的不确定性。 假设检验是统计推断的核心技术，您将在这里学习如何提出科学的假设，如何设计检验统计量，以及如何根据样本数据做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我们将覆盖单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等常用假设检验方法，并引导您理解这些方法在不同情境下的应用。 探寻变量间的关系：回归与相关分析 在现实世界中，变量之间往往存在着相互关联的现象。本书将深入讲解相关分析，帮助您度量两个变量之间线性关系的强度和方向，理解相关系数的意义。 更重要的是，您将学习回归分析，这是揭示变量间数量关系的强大工具。从简单的线性回归，到多元线性回归，本书将引导您理解模型构建的原理，学习如何解释回归系数，如何评估模型的拟合优度，以及如何利用模型进行预测。您将接触到如何处理非线性关系，如何进行变量选择，以及如何避免常见的回归陷阱。 超越经典：现代统计学视角与应用 为了适应21世纪快速发展的需求，本书还将适时引入一些现代统计学的发展和应用视角。您将了解到大数据时代下统计学所面临的挑战与机遇，以及一些新兴的统计方法和技术，如非参数统计、时间序列分析、贝叶斯统计的基本思想等。 我们还将强调统计软件在实际应用中的重要性。虽然本书侧重于概念的理解和方法的掌握，但也会适当介绍常用统计软件（如SPSS, R, Python的统计库等）的基本操作和应用，帮助您将所学知识转化为解决实际问题的能力。 学习导向与特色：让学习过程更高效、更有趣 为了确保每一位学习者都能顺利掌握统计学知识，本书在设计上充分考虑了成人学习者的特点和需求： 清晰的逻辑结构与循序渐进的难度：全书内容按照统计学知识体系的逻辑顺序展开，从基础概念到高级应用，难度层层递进，确保学习者能够逐步构建起完整的知识框架。 丰富的案例分析与实践练习：理论讲解与实际案例紧密结合，涵盖经济、管理、社会、医疗、工程等多个领域，让您看到统计学在真实世界中的强大作用。每章都配有精心设计的练习题，并提供详细的解答和思路解析，帮助您巩固所学，提升解题能力。 注重概念理解而非死记硬背：我们强调对统计学核心概念的深入理解，鼓励学习者探究“为什么”和“如何做”，而非仅仅记忆公式。通过图示、类比和直观解释，化解学习难点。 语言风格通俗易懂，避免专业术语堆砌：力求使用清晰、简洁、生动的语言进行表达，尽可能避免不必要的专业术语，即使是初学者也能轻松阅读和理解。 与时俱进的内容更新：21世纪是信息时代，统计学也在不断发展。本书在内容上力求反映统计学在当今社会中的最新发展趋势和应用热点。 本书的价值与意义：开启您的数据智慧之旅 掌握了本书所介绍的统计学基础知识，您将获得： 批判性思维能力的提升：学会用数据说话，能够辨别信息的真伪，理解统计报告中的潜在偏见，做出更理性的判断。 解决实际问题的能力：无论是分析市场趋势、评估项目风险、优化生产流程，还是理解科学研究成果，统计学都将为您提供强大的分析工具。 职业竞争力的增强：在当今任何行业，数据分析能力都已成为一项宝贵的软技能，能够显著提升您的职场价值。 对世界更深刻的洞察：通过统计学的视角，您将能更深入地理解社会现象、经济规律、自然规律，从而获得更广阔的视野。 《21世纪成人高等教育精品教材：统计学基础学习指导》是一本值得您拥有的统计学入门读物，更是您通往数据智慧殿堂的阶梯。无论您是希望系统学习统计学的学生，还是希望提升数据分析能力的职场人士，本书都将成为您学习旅途中最可靠的伙伴。让我们一起，用统计学这把钥匙，开启理解数据、洞察未来的大门！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我买了很多本自学的参考书，很多都是作者自己“爽了”的知识结构，对于像我这样零基础又需要快速上手的职场人士来说，简直是灾难。这本书最让我欣赏的一点是它的实操导向性。它不是一本纯理论的数学书，更像是一本“实战手册”。在讲解假设检验、方差分析（ANOVA）或者回归分析时，它会同步介绍如何使用主流的统计软件（比如R或者SPSS的简化操作逻辑）来运行这些分析。它会告诉你，在软件界面上点哪个菜单，输入哪些参数，然后重点关注输出结果中的哪几个P值或者F统计量。这种“理论+工具”的打包教学模式，极大地缩短了从“学到”到“用到”的时间差。我记得有一次在做一个市场细分报告时，面对一堆分类变量，我一下子想到了书中关于卡方检验的章节，立刻对照着书里的步骤跑了一遍，高效解决了问题。这种即时的反馈和应用感，是其他纯理论书籍无法提供的巨大优势。

评分☆☆☆☆☆

我是一个比较注重学习体验的读者，尤其是在面对枯燥的学科时，内容的组织方式和语言风格直接决定了我能否坚持下去。这本书的行文风格非常沉稳、克制，但又带着一种温和的引导性，完全没有那种高高在上的学术腔调。它更像是你请了一位经验丰富、但又非常耐心的导师在旁边给你讲解。举个例子，在处理多重共线性或者异方差性这些比较棘手的回归问题时，作者不会用一堆晦涩的数学符号吓唬人，而是会用非常形象的比喻来描述这些“技术性错误”对模型稳定性的影响，比如把模型比作盖楼，多重共线性就像地基打桩打得太近，互相干扰了。这种接地气的表达，大大降低了复杂概念的认知门槛。而且，书中的例子总是紧扣经济、金融或社会科学的前沿话题，而不是停留在老掉牙的抛硬币、掷骰子上了，这让学习过程本身就充满了一种与时代同步的活力感。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对逻辑严谨度要求比较高的人，很多通俗读物为了追求流畅性，会牺牲掉理论推导的深度，这一点我非常不能接受。庆幸的是，这本教材在保持易读性的同时，并没有在核心的推导上偷工减料。比如讲到中心极限定理时，很多书会直接告诉你“结论是这样的”，然后赶紧跳到应用。但这里，它花了相当的篇幅，用一种比较直观的几何解释（虽然我得承认，有些微积分背景的读者会理解得更快），把为什么大样本的均值分布会趋向正态分布的原理阐述得很清晰。对我来说，理解“为什么”比记住“是什么”重要得多。而且，书里附带的习题设计非常巧妙，它不只是简单的套公式计算题，后面还有很多开放式的思考题，要求你根据给定的数据背景，判断应该使用哪种检验方法，以及这种方法可能存在的局限性。这种对“方法论的批判性思考”的培养，远比单纯的计算技巧有价值，它在训练我们如何像一个真正的统计师那样去思考问题，而不是仅仅做一个数据录入员。

评分☆☆☆☆☆

这套教材在结构上的严谨性布局，让我感到非常放心。很多教材在讲完基础的概率分布后，会突然跳跃到复杂的非参数检验，中间缺少必要的桥梁。但这本书处理得非常平滑。它把重点放在了参数检验的基础——正态分布的理解和T检验、方差分析的逻辑链条上，确保读者完全掌握了“方差”这个核心概念。随后，它才非常自然地引入了回归分析，并把回归分析视为是检验变量间线性关系的延伸。最让我感到惊喜的是，它没有将“时间序列分析”或“贝叶斯统计”这些高阶内容塞进来导致内容臃肿，而是将它们作为“后续进阶方向”在结语部分进行了清晰的导览。这表明作者对“基础”的定义边界划分得非常清晰和负责任。对于一个以“基础”为目标的读者来说，这意味着我不会在还未完全消化完核心内容前，就被那些更高级的、可能偏离主线的知识点所干扰，保证了学习的聚焦度和深度。

评分☆☆☆☆☆

这套教材，说实话，初拿到手的时候，我心里是有点打鼓的。毕竟“统计学基础”这几个字本身就带着一股子枯燥和抽象的味道，生怕自己啃起来会像嚼蜡烛一样。我不是科班出身，工作需要接触数据分析，所以这次是硬着头皮来补课的。这本书的排版设计倒是挺用心的，不像有些学术书那样黑压压一片，它在图示和关键概念的强调上做得比较到位。我特别喜欢它在每章开头设置的“生活中的统计学”小案例，一下子就把抽象的公式和我们日常接触到的场景联系起来了，比如商场搞的折扣活动背后的概率问题，或者新闻报道中关于民意调查的误差分析。这让我感觉统计学不再是高高在上的数学分支，而是解决实际问题的工具。虽然一开始接触那些描述性统计（均值、中位数、众数）的时候，我还是得对照着例子多琢磨几遍，但作者似乎很理解初学者的困境，对基础概念的解释极其耐心，用了不少比喻。那种循序渐进的感觉，让我觉得跨越学习的陡坡似乎平缓了不少，至少在入门阶段，它成功地建立了我对这门学科的初步信心和兴趣，没有一上来就给我灌输复杂的理论，这点非常关键。