经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材：统计学导论（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曾五一，肖红叶 编

图书标签:

• 统计学
• 经济学
• 管理学
• 高等教育
• 本科教材
• 规划教材
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 应用统计

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030361493

版次：2

商品编码：11170649

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：460

字数：448000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书不仅可以作为经济与管理类统计学专业的基础教材，也可以作为一般经济与管理类专业《统计学》核心课程的教材。
　　本书浓缩了厦门大学著名教授曾五一老师的一生心血，且收获众多荣誉，被评为“十二五”普通高等教育本科***规划教材，***精品课程教材。

内容简介

　　《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会新制定的《统计学专业教学规范（授绎济学学位）》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。2007年《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》第一版被评为教育部普通高等教育精品教材。根据经济与管理类专业的特点，《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》第二版进一步贯彻“少而精”和“学以致用”的原则，对第一版作了修改与完善。修订后的教学内容与课时安排，更适合经济与管理类专业的教学。《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》第二版的主要内容包括统计学的基本框架，统计数据的收集、整理与显示，数据分布特征的描述，概率基础，抽样分布与参数估计，假设检验与方差分析，相关与回归分析，非参数统计，时间序列分析，对比分析与指数分析，统计综合评价，Excel在统计中的应用等。通过《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》的学习，学生可以具备基本的统计思想，掌握基本的统计方法，培养自身应用统计方法分析和解决经济管理中实际问题的能力，并为进一步的学习和研究打好基础。
　　《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》不仅可以作为经济与管理类统计学专业的基础教材，也可以作为一般经济与管理类专业统计学核心课程的教材。

作者简介

曾五一：厦门大学经济学院副院长；教授、博导；统计学分教指委主任委员。

内页插图

目录

总序
第二版前言
第一版前言

第一章 绪论
第一节 什么是统计
第二节 统计学的产生与发展
第三节 统计学的基本概念
本章小结
思考与练习

第二章 统计数据的收集、整理与显示
第一节 统计数据的收集
第二节 统计数据的整理
第三节 统计数据的显示
第四节 Excel在统计整理与统计图表中的应用
本章小结

第三章 数据分布特征的描述
第四章 概率基础
第五章 抽样分布与参数估计
参考文献
附录一
Excel在统计中的应用
附录二
常用统计表

精彩书摘

　　一、关于统计的含义在日常生活中，人们对于“统计”这术语常常有不同的用法。例如，企业每年要“统计”产量和产值，这是将其作为一种工作来看待。了解股票的交易状况要看有关成交额和股票指数“统计”，这时又是将其作为数据来运用。而大学课堂上所说的“我们正在学习‘统计’”，则是指一门学科，即统计学。
　　那么究竟何为统计，这里有必要给出一个比较准确的科学定义。所谓统计，它是人们认识客观世界总体数量变动关系和变动规律的活动的总称，是人们认识客观世界的一种有力工具。统计的研究对象具有以下特点：
　　（1）数量性。这是统计研究对象的基本特点。常言道，“数字是统计的语言”，“数据是统计的成果”，指的正是这个意思。但并不是任何一种数量都可以作为统计对象。统计数据总是客观事物量的反映，统计定量认识必须建立在对客观事物定性认识的基础上。
　　（2）总体性。统计的数量研究是对现象总体中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析，得出反映现象总体的数量特征。例如，进行城镇居民家计调查，需要对具体的居民家庭进行调查，但是其目的并不在于了解个别居民家庭的生活状况，而是要反映一个国家、一个城市的居民收入水平、收入分配、消费水平、消费结构等。
　　（3）变异性。统计研究同类现象总体的数量特征，它的前提是总体各单位的特征表现存在着差异，而且这些差异并不是事先可以预知的。例如，各种股票的价格和成交量每天不同，这才需要对其进行统计，编制股票指数等指标。如果说，总体各单位的变异表现出个别现象的特殊性和偶然性，而对现象总体的数量研究，则是通过大量观察，从各单位的变异中归纳概括出它们的共同特征，显示出现象的普遍性和必然性。
　　统计作为一种社会实践活动已有悠久的历史。据历史记载，我国在西周朝代就已建立了统计报告制度。在英文中，统计为staistics，它与“国家”为同一词根。可以说，自从有了国家，就有统计实践活动。最初，统计只是为统治者了解国家的情况和管理国家提供数量依据。随着社会经济和科技的发展以及统计学自身的进步，统计的应用领域不断扩大。现在，统计不仅被用于经济管理领域，而且在医学、生物、物理等其他领域也得到广泛的应用。
　　人们通过统计实践活动所得的数据即统计数据。它既是统计工作的成果，也是进一步开展统计研究的基础。
　　……

前言/序言

《统计学导论（第2版）》 概述 《统计学导论（第2版）》是“经济与管理类统计学系列教材”中的一部重要著作，同时也是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。本书旨在为经济与管理类专业的本科生提供系统、深入的统计学基础知识和应用技能，帮助他们理解和掌握数据分析的核心原理与方法，从而更好地服务于未来的学习与工作。 核心内容与特色 本书共分为 X 章（此处应填写真实章节数量），结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了统计学的主要分支和关键概念。 第一部分：统计学基础 数据与统计学概述： 本部分首先 introduces the fundamental role of statistics in modern society, particularly within the economic and management fields. It distinguishes between descriptive statistics (summarizing data) and inferential statistics (drawing conclusions about populations from samples). Students will grasp the importance of data collection, organization, and presentation as the initial steps in any statistical analysis. 数据的类型与计量尺度： Detailed explanations of various data types (qualitative vs. quantitative, discrete vs. continuous) and measurement scales (nominal, ordinal, interval, ratio) are provided. This foundational understanding is crucial for selecting appropriate statistical methods. 数据的图表展示： The book emphasizes the power of visual representation in understanding data. It covers a range of graphical techniques, including histograms, bar charts, pie charts, scatter plots, and box plots, explaining their strengths and weaknesses for different data types and analytical purposes. 第二部分：描述性统计 集中趋势的度量： This section delves into measures that describe the central tendency of a dataset, such as the mean, median, and mode. The text clarifies the conditions under which each measure is most appropriate and the insights they provide about a dataset’s typical value. 离散程度的度量： Beyond central tendency, understanding data variability is essential. The book comprehensively explains measures of dispersion, including range, variance, and standard deviation. These measures are critical for assessing the spread and consistency of data. 分布形态的度量： Students will learn to describe the shape of a data distribution using concepts like skewness and kurtosis. Understanding these characteristics helps in identifying patterns and potential outliers. 常用统计图表进阶： Building on the initial introduction, this part may include more advanced charting techniques relevant to economic and management data, such as time series plots, cumulative frequency curves, and Lorenz curves, depending on the specific focus of the edition. 第三部分：概率论基础 概率的基本概念： This crucial section lays the groundwork for inferential statistics. It introduces probability axioms, events, conditional probability, and independence. Students will develop an understanding of randomness and uncertainty. 随机变量及其分布： The concept of random variables (discrete and continuous) is explained, along with common probability distributions like the binomial, Poisson, and normal distributions. The normal distribution, in particular, is highlighted for its pervasive importance in statistical inference. 第四部分：统计推断 抽样分布： This part bridges the gap between probability and inference by explaining the concept of sampling distributions, particularly the sampling distribution of the mean. The Central Limit Theorem is explained in detail, underscoring its fundamental role in statistical inference. 参数估计： Students will learn how to estimate population parameters (like the mean and proportion) using sample data. Both point estimation and interval estimation (confidence intervals) are thoroughly covered, emphasizing the concept of margin of error and confidence level. 假设检验： This is a cornerstone of statistical inference. The book provides a systematic approach to hypothesis testing, covering the formulation of null and alternative hypotheses, choice of test statistics, decision rules, and interpretation of results. Common hypothesis tests, such as z-tests, t-tests, and chi-square tests, are explained with practical examples. 第五部分：回归分析与相关分析 相关分析： This section explores the relationship between two variables. Students will learn to calculate and interpret correlation coefficients, understanding the strength and direction of linear associations. 回归分析： The book offers a comprehensive introduction to linear regression, including simple linear regression and multiple linear regression. Topics covered include model building, estimation of regression coefficients, hypothesis testing for regression coefficients, and interpretation of the R-squared value. The application of regression in forecasting and understanding causal relationships (with appropriate caveats) is emphasized. 第六部分：方差分析与时间序列分析 方差分析（ANOVA）： This part introduces the technique for comparing means of three or more groups. Students will learn the principles of ANOVA and how to interpret its results in various economic and management contexts. 时间序列分析： For data collected over time, this section covers fundamental concepts and methods for analyzing trends, seasonality, and cyclical patterns. Techniques for forecasting future values based on historical data may be included. 第七部分：非参数统计与统计软件应用 非参数统计： This section may introduce statistical methods that do not rely on assumptions about the distribution of the population, offering alternatives when parametric assumptions are violated. 统计软件应用： A significant feature of modern statistical education is the integration of statistical software. This book is expected to guide students in using popular statistical software packages (such as SPSS, R, or Excel’s data analysis tools) to perform the statistical analyses discussed. Practical exercises and real-world case studies will be integrated throughout the text to reinforce learning. 目标读者 本书主要面向全国高等院校经济学、管理学、金融学、市场营销、会计学、人力资源管理等专业的本科生。同时，对于对统计学感兴趣的其他专业学生、研究生以及相关领域的从业人员，本书也能提供有价值的学习资源。 学习价值 通过学习《统计学导论（第2版）》，学生将能够： 建立坚实的统计学理论基础： 深刻理解统计学原理、概念和方法。 掌握数据分析的核心技能： 能够熟练运用各种统计工具和方法对经济与管理数据进行描述、推断和建模。 培养数据驱动的决策能力： 学会如何从数据中提取有价值的信息，支持科学决策。 提升解决实际问题的能力： 将所学统计知识应用于解决经济和管理领域中的实际问题。 为后续专业学习打下基础： 为学习更高级的计量经济学、运筹学、数据科学等课程做好准备。 《统计学导论（第2版）》以其严谨的学术性、鲜明的时代性、鲜活的实践性和系统的全面性，致力于帮助广大读者掌握统计学的精髓，成为具备扎实统计学功底的复合型人才。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《统计学导论（第2版）》，我首先被其严谨的学术体系和清晰的逻辑结构所吸引。作为一本“十二五”国家级规划教材，它显然在内容编排上投入了大量心思。我印象深刻的是，书中对于统计学基本概念的阐释，并非是枯燥的理论堆砌，而是巧妙地融入了大量的实际案例，这些案例涉及经济、管理、金融等多个领域，非常贴近我们的学习和未来工作需求。例如，在讲解描述性统计时，作者不仅仅停留在均值、方差这些公式上，而是通过分析市场调研数据、企业销售报表等，让我们直观地理解这些指标的含义及其在实际决策中的应用。书中的图表绘制精细，数据可视化效果极佳，这对于我们这些初学者来说，极大地降低了理解的门槛。我尤其喜欢书中对概率论部分的处理，它在介绍各种概率分布时，都详细解释了其背后的理论基础和适用场景，并且通过举例说明了如何在实际问题中选择合适的分布模型。这种深入浅出的讲解方式，让我感觉统计学不再是遥不可及的数学理论，而是解决现实问题的有力工具。此外，教材的语言风格也非常亲切，虽然是学术著作，但并没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是力求用最简洁明了的方式将知识传达给我们。在阅读过程中，我时常会有豁然开朗的感觉，仿佛多年来对统计学的一些模糊概念都得到了清晰的解答。它为我构建了一个扎实的统计学基础，为我今后深入学习更复杂的统计方法奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的统计学教材，应该能够激发读者的思考，而不是仅仅灌输知识。而《统计学导论（第2版）》恰恰做到了这一点。它在讲解每一个统计概念时，都不仅仅是给出定义和公式，而是通过提问、引导、对比等多种方式，促使我们主动去思考。例如，在介绍假设检验的P值时，它并非简单地说P值小于某个阈值就拒绝原假设，而是详细解释了P值的概率含义，以及可能出现的错误（第一类错误和第二类错误），并让我们思考在不同情境下，哪种错误的影响更大，应该如何权衡。这种启发式的教学方式，让我不再是被动地接受知识，而是积极地参与到知识的构建过程中。书中的案例研究也非常有深度，它们不仅仅是简单的数字展示，而是引导我们分析问题的背景、数据的来源、统计方法的选择、结果的解读以及可能的局限性。这种全方位的分析过程，极大地提升了我的批判性思维能力。我感觉自己在阅读这本书的过程中，不仅仅是在学习统计学，更是在学习如何进行科学的思考和研究。它为我提供了一个清晰的分析框架，让我在面对复杂问题时，能够有条不紊地进行分析和判断。

评分☆☆☆☆☆

我之所以如此钟爱这本《统计学导论（第2版）》，是因为它不仅仅是一本教材，更是一位循循善诱的老师。在讲解统计学理论时，它总是能够从读者的角度出发，预设我们可能遇到的困惑，并提前给出解答。例如，在介绍中心极限定理时，书中并没有直接给出冗长的数学证明，而是通过模拟和图示，直观地展示了不同分布的抽样分布如何趋近于正态分布，这种处理方式极大地降低了理解的难度。同时，教材中的案例分析也做得非常到位，它不仅仅是简单地罗列数据和结果，而是深入地剖析了案例的背景、问题的提出、方法的选择、结果的解释以及结论的得出。这种“故事化”的讲解方式，让我在学习统计知识的同时，也体验到了统计学在解决实际问题中的魅力。我记得在学习时间序列分析时，书中通过分析股票价格、商品销量等案例，让我们看到了统计学在预测未来趋势方面的强大能力。这种将理论知识与实际应用紧密结合的教学方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，并对未来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是其理论与实践的高度统一。我一直觉得，学习统计学最困难的地方在于如何将抽象的数学模型与现实世界的复杂性联系起来。而这本《统计学导论（第2版）》在这方面做得非常出色。书中大量的习题和案例研究，几乎覆盖了经济管理领域的各个方面，从宏观经济指标的分析到微观企业的运营，都提供了丰富的实证材料。我记得在学习回归分析的时候，书中提供了一个关于影响消费者购买意愿的案例，通过对不同变量（如价格、广告投入、品牌知名度等）的回归分析，清晰地展示了如何构建模型、解释系数、检验假设。这个过程不仅仅是机械地套用公式，而是引导我们思考变量之间的关系，以及如何利用统计模型来预测和解释现象。更让我惊喜的是，书中在介绍统计软件的应用时，也给予了足够的篇幅。虽然教材本身并没有直接提供软件操作的步骤，但它通过明确的指示和案例，让我们知道哪些统计分析是可以通过SPSS、R或Excel等软件实现的，这对于我们这些希望将所学知识转化为实际操作技能的学生来说，无疑是极大的帮助。它让我意识到，统计学不仅仅是纸面上的理论，更是可以通过现代工具来解决实际问题的科学。这种理论指导实践，实践反哺理论的学习路径，让我对统计学产生了前所未有的兴趣和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其严谨性和科学性。作为一本国家级规划教材，它在学术严谨性方面做得非常出色，每一个概念的定义都清晰准确，每一个公式的推导都逻辑严密。然而，它并没有因此而变得晦涩难懂，相反，作者们巧妙地通过大量的图示、表格和实例，将复杂的统计理论变得生动易懂。我记得在学习贝叶斯统计时，书中通过一个非常形象的例子，让我们理解了先验概率、似然函数和后验概率之间的关系，这比单纯的数学公式理解起来要容易得多。而且，教材的语言风格也十分客观和严谨，避免了主观臆断和不确定性的表述。这对于我们学习科学的统计方法，培养严谨的学术态度非常有益。在阅读过程中，我能够感受到作者们在每一个细节上的用心，力求为读者呈现最准确、最系统、最易于理解的统计学知识。这本书不仅教会了我统计学知识，更教会了我如何严谨地看待问题和分析数据。

评分☆☆☆☆☆

读完《统计学导论（第2版）》，我最大的收获是建立起了一种“数据驱动”的思维模式。在之前的学习中，我习惯于凭经验和直觉来做判断，但这本书让我深刻地认识到，在信息爆炸的时代，如果没有科学的统计方法作为支撑，我们的判断很容易陷入主观和片面。书中通过大量的案例，展示了如何利用统计学来识别数据中的模式、发现隐藏的关联、评估风险并做出更明智的决策。例如，在讲解分类变量的统计分析时，书中通过分析客户流失的数据，展示了如何利用卡方检验等方法来探究不同客户群体之间是否存在显著差异，并为企业制定有针对性的营销策略提供了依据。这种将统计分析直接应用于商业决策的实践，让我对统计学的价值有了全新的认识。此外，教材中对统计学在不同学科领域的交叉应用也有所介绍，这让我看到了统计学作为一种通用语言和工具，在跨学科研究中的重要作用。这本书不仅仅是关于统计学本身，更是关于如何用统计学去理解和改造世界。

评分☆☆☆☆☆

一本好的教材，应该能够激发读者的学习热情，而不是让他们感到枯燥乏味。而《统计学导论（第2版）》无疑做到了这一点。它在内容编排上非常灵活，既有系统的理论讲解，也有生动有趣的案例分析。我尤其喜欢书中在引入新的统计概念时，总是会先提出一个实际问题，然后引导我们思考如何用统计学来解决这个问题。这种“问题导向”的学习方式，让我能够更主动地去探索知识，而不是被动地接受。例如，在讲解回归分析的假设条件时，书中并没有直接列出那些抽象的数学条件，而是通过分析不同模型可能出现的误差，让我们直观地理解为什么要设置这些假设。而且，教材中还穿插了一些统计学发展史的介绍，以及对一些经典统计学家的贡献的简述，这让我对统计学这门学科有了更深的了解，也感受到了其中蕴含的智慧和魅力。总之，这本书让我觉得学习统计学是一件充满乐趣和挑战的事情。

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将步入社会的学生，我非常看重教材的实用性和前瞻性，而《统计学导论（第2版）》在这两方面都达到了很高的水平。它不仅仅教授我们“是什么”和“怎么做”，更引导我们思考“为什么”和“在什么条件下”。书中对于统计推断的讲解，比如置信区间和假设检验，都深入浅出，并且反复强调了其在质量控制、市场评估、风险管理等方面的应用。我特别喜欢书中关于抽样方法和样本设计的部分，它详细阐述了不同抽样方法的优缺点以及在不同情况下的选择原则，这对于我们理解如何从大量数据中提取有代表性的信息至关重要。而且，教材并没有回避统计学中的一些难点，比如多重共线性、异方差等问题，而是以一种引导性的方式，让我们在理解基本概念的同时，也对这些潜在问题有所认识，并为后续深入学习打下了基础。书中的参考文献也提供了进一步学习的线索，这对于有志于在统计学领域深造的学生来说，是非常宝贵的资源。总的来说，这本书为我打开了一扇通往经济管理统计学世界的大门，让我能够以更专业的视角去理解和分析数据，为我未来的职业生涯增添了重要的竞争优势。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个统计学基础相对薄弱的学生来说，《统计学导论（第2版）》无疑是一本救星。它最大的优点在于其内容的循序渐进和难点讲解的清晰性。书中从最基础的数据类型、变量分类开始，逐步深入到描述性统计、概率论，再到统计推断和回归分析，每一步都衔接得非常自然，不会让人感到突兀。对于那些初学者容易混淆的概念，比如方差和标准差，离散变量和连续变量，样本和总体，书中都给出了非常细致的区分和解释，并且通过形象的比喻和生动的例子来加深理解。我尤其喜欢书中对“数理统计”和“应用统计”之间关系的阐释，它让我们明白，统计学并非仅仅是抽象的数学，更是一门与实际应用紧密相连的科学。书中提供的各种统计方法，都明确指出了其适用的条件和局限性，这对于我们避免“滥用”统计方法至关重要。而且，教材的排版设计也非常人性化，关键概念和公式都有醒目的标注，重要的案例都有详细的解析，这使得我们在复习和查找资料时能够事半功倍。可以说，这本书为我铺平了学习统计学的道路，让我不再畏惧这门学科。

评分☆☆☆☆☆

《统计学导论（第2版）》给我最大的震撼是其内容的深度与广度的完美结合。作为一个经济与管理类专业的学生，我一直希望能够找到一本能够系统性地介绍统计学，并且与我的专业紧密相关的教材。这本教材恰恰满足了我的需求。它在讲解基础统计概念的同时，也深入探讨了统计学在经济学、管理学、金融学等领域的具体应用。例如，在讲解假设检验时，书中就详细阐述了如何利用假设检验来判断市场营销活动是否有效，如何评估新药的疗效，以及如何分析经济政策的有效性。这些案例的深度和专业性都非常高，让我能够清晰地看到统计学在解决实际问题中的强大威力。而且，教材中的习题设计也非常有层次，从基础的计算题到复杂的分析题，能够帮助我们逐步巩固和提升所学知识。我尤其赞赏书中对一些统计学前沿概念的初步介绍，比如大数据分析、机器学习中的统计学原理等，这为我们提供了进一步学习的视野和方向。

评分☆☆☆☆☆

好书，值得购买。适合本科教学

评分☆☆☆☆☆

好书，值得购买。适合本科教学

评分☆☆☆☆☆

没什么好说的

评分☆☆☆☆☆

上课用的教材，内容写的挺好

评分☆☆☆☆☆

没什么好说的

评分☆☆☆☆☆

书有一页是空白页，盗版的吧

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好书，值得购买。适合本科教学

评分☆☆☆☆☆

非常不错，哈哈哈，好