經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材：統計學導論（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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曾五一，肖紅葉 編

圖書標籤:

• 統計學
• 經濟學
• 管理學
• 高等教育
• 本科教材
• 規劃教材
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 應用統計

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030361493

版次：2

商品編碼：11170649

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：460

字數：448000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書不僅可以作為經濟與管理類統計學專業的基礎教材，也可以作為一般經濟與管理類專業《統計學》核心課程的教材。
　　本書濃縮瞭廈門大學著名教授曾五一老師的一生心血，且收獲眾多榮譽，被評為“十二五”普通高等教育本科***規劃教材，***精品課程教材。

內容簡介

　　《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》是根據教育部高等學校統計學專業教學指導分委員會新製定的《統計學專業教學規範（授繹濟學學位）》中提齣的課程設置和教學內容綱要編寫齣版的係列教材之一。2007年《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》第一版被評為教育部普通高等教育精品教材。根據經濟與管理類專業的特點，《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》第二版進一步貫徹“少而精”和“學以緻用”的原則，對第一版作瞭修改與完善。修訂後的教學內容與課時安排，更適閤經濟與管理類專業的教學。《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》第二版的主要內容包括統計學的基本框架，統計數據的收集、整理與顯示，數據分布特徵的描述，概率基礎，抽樣分布與參數估計，假設檢驗與方差分析，相關與迴歸分析，非參數統計，時間序列分析，對比分析與指數分析，統計綜閤評價，Excel在統計中的應用等。通過《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》的學習，學生可以具備基本的統計思想，掌握基本的統計方法，培養自身應用統計方法分析和解決經濟管理中實際問題的能力，並為進一步的學習和研究打好基礎。
　　《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》不僅可以作為經濟與管理類統計學專業的基礎教材，也可以作為一般經濟與管理類專業統計學核心課程的教材。

作者簡介

曾五一：廈門大學經濟學院副院長；教授、博導；統計學分教指委主任委員。

內頁插圖

目錄

總序
第二版前言
第一版前言

第一章 緒論
第一節 什麼是統計
第二節 統計學的産生與發展
第三節 統計學的基本概念
本章小結
思考與練習

第二章 統計數據的收集、整理與顯示
第一節 統計數據的收集
第二節 統計數據的整理
第三節 統計數據的顯示
第四節 Excel在統計整理與統計圖錶中的應用
本章小結

第三章 數據分布特徵的描述
第四章 概率基礎
第五章 抽樣分布與參數估計
參考文獻
附錄一
Excel在統計中的應用
附錄二
常用統計錶

精彩書摘

　　一、關於統計的含義在日常生活中，人們對於“統計”這術語常常有不同的用法。例如，企業每年要“統計”産量和産值，這是將其作為一種工作來看待。瞭解股票的交易狀況要看有關成交額和股票指數“統計”，這時又是將其作為數據來運用。而大學課堂上所說的“我們正在學習‘統計’”，則是指一門學科，即統計學。
　　那麼究竟何為統計，這裏有必要給齣一個比較準確的科學定義。所謂統計，它是人們認識客觀世界總體數量變動關係和變動規律的活動的總稱，是人們認識客觀世界的一種有力工具。統計的研究對象具有以下特點：
　　（1）數量性。這是統計研究對象的基本特點。常言道，“數字是統計的語言”，“數據是統計的成果”，指的正是這個意思。但並不是任何一種數量都可以作為統計對象。統計數據總是客觀事物量的反映，統計定量認識必須建立在對客觀事物定性認識的基礎上。
　　（2）總體性。統計的數量研究是對現象總體中各單位普遍存在的事實進行大量觀察和綜閤分析，得齣反映現象總體的數量特徵。例如，進行城鎮居民傢計調查，需要對具體的居民傢庭進行調查，但是其目的並不在於瞭解個彆居民傢庭的生活狀況，而是要反映一個國傢、一個城市的居民收入水平、收入分配、消費水平、消費結構等。
　　（3）變異性。統計研究同類現象總體的數量特徵，它的前提是總體各單位的特徵錶現存在著差異，而且這些差異並不是事先可以預知的。例如，各種股票的價格和成交量每天不同，這纔需要對其進行統計，編製股票指數等指標。如果說，總體各單位的變異錶現齣個彆現象的特殊性和偶然性，而對現象總體的數量研究，則是通過大量觀察，從各單位的變異中歸納概括齣它們的共同特徵，顯示齣現象的普遍性和必然性。
　　統計作為一種社會實踐活動已有悠久的曆史。據曆史記載，我國在西周朝代就已建立瞭統計報告製度。在英文中，統計為staistics，它與“國傢”為同一詞根。可以說，自從有瞭國傢，就有統計實踐活動。最初，統計隻是為統治者瞭解國傢的情況和管理國傢提供數量依據。隨著社會經濟和科技的發展以及統計學自身的進步，統計的應用領域不斷擴大。現在，統計不僅被用於經濟管理領域，而且在醫學、生物、物理等其他領域也得到廣泛的應用。
　　人們通過統計實踐活動所得的數據即統計數據。它既是統計工作的成果，也是進一步開展統計研究的基礎。
　　……

前言/序言

《統計學導論（第2版）》 概述 《統計學導論（第2版）》是“經濟與管理類統計學係列教材”中的一部重要著作，同時也是“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材。本書旨在為經濟與管理類專業的本科生提供係統、深入的統計學基礎知識和應用技能，幫助他們理解和掌握數據分析的核心原理與方法，從而更好地服務於未來的學習與工作。 核心內容與特色 本書共分為 X 章（此處應填寫真實章節數量），結構嚴謹，邏輯清晰，內容涵蓋瞭統計學的主要分支和關鍵概念。 第一部分：統計學基礎 數據與統計學概述： 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. 數據的類型與計量尺度： 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. 數據的圖錶展示： 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：描述性統計 集中趨勢的度量： 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. 離散程度的度量： 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. 分布形態的度量： 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. 常用統計圖錶進階： 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：概率論基礎 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. 隨機變量及其分布： 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：統計推斷 抽樣分布： 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. 參數估計： 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. 假設檢驗： 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：迴歸分析與相關分析 相關分析： 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. 迴歸分析： 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：方差分析與時間序列分析 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. 時間序列分析： 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：非參數統計與統計軟件應用 非參數統計： 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. 統計軟件應用： 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. 目標讀者 本書主要麵嚮全國高等院校經濟學、管理學、金融學、市場營銷、會計學、人力資源管理等專業的本科生。同時，對於對統計學感興趣的其他專業學生、研究生以及相關領域的從業人員，本書也能提供有價值的學習資源。 學習價值 通過學習《統計學導論（第2版）》，學生將能夠： 建立堅實的統計學理論基礎： 深刻理解統計學原理、概念和方法。 掌握數據分析的核心技能： 能夠熟練運用各種統計工具和方法對經濟與管理數據進行描述、推斷和建模。 培養數據驅動的決策能力： 學會如何從數據中提取有價值的信息，支持科學決策。 提升解決實際問題的能力： 將所學統計知識應用於解決經濟和管理領域中的實際問題。 為後續專業學習打下基礎： 為學習更高級的計量經濟學、運籌學、數據科學等課程做好準備。 《統計學導論（第2版）》以其嚴謹的學術性、鮮明的時代性、鮮活的實踐性和係統的全麵性，緻力於幫助廣大讀者掌握統計學的精髓，成為具備紮實統計學功底的復閤型人纔。

評分☆☆☆☆☆

作為一名即將步入社會的學生，我非常看重教材的實用性和前瞻性，而《統計學導論（第2版）》在這兩方麵都達到瞭很高的水平。它不僅僅教授我們“是什麼”和“怎麼做”，更引導我們思考“為什麼”和“在什麼條件下”。書中對於統計推斷的講解，比如置信區間和假設檢驗，都深入淺齣，並且反復強調瞭其在質量控製、市場評估、風險管理等方麵的應用。我特彆喜歡書中關於抽樣方法和樣本設計的部分，它詳細闡述瞭不同抽樣方法的優缺點以及在不同情況下的選擇原則，這對於我們理解如何從大量數據中提取有代錶性的信息至關重要。而且，教材並沒有迴避統計學中的一些難點，比如多重共綫性、異方差等問題，而是以一種引導性的方式，讓我們在理解基本概念的同時，也對這些潛在問題有所認識，並為後續深入學習打下瞭基礎。書中的參考文獻也提供瞭進一步學習的綫索，這對於有誌於在統計學領域深造的學生來說，是非常寶貴的資源。總的來說，這本書為我打開瞭一扇通往經濟管理統計學世界的大門，讓我能夠以更專業的視角去理解和分析數據，為我未來的職業生涯增添瞭重要的競爭優勢。

評分☆☆☆☆☆

我之所以如此鍾愛這本《統計學導論（第2版）》，是因為它不僅僅是一本教材，更是一位循循善誘的老師。在講解統計學理論時，它總是能夠從讀者的角度齣發，預設我們可能遇到的睏惑，並提前給齣解答。例如，在介紹中心極限定理時，書中並沒有直接給齣冗長的數學證明，而是通過模擬和圖示，直觀地展示瞭不同分布的抽樣分布如何趨近於正態分布，這種處理方式極大地降低瞭理解的難度。同時，教材中的案例分析也做得非常到位，它不僅僅是簡單地羅列數據和結果，而是深入地剖析瞭案例的背景、問題的提齣、方法的選擇、結果的解釋以及結論的得齣。這種“故事化”的講解方式，讓我在學習統計知識的同時，也體驗到瞭統計學在解決實際問題中的魅力。我記得在學習時間序列分析時，書中通過分析股票價格、商品銷量等案例，讓我們看到瞭統計學在預測未來趨勢方麵的強大能力。這種將理論知識與實際應用緊密結閤的教學方式，讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，並對未來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其嚴謹性和科學性。作為一本國傢級規劃教材，它在學術嚴謹性方麵做得非常齣色，每一個概念的定義都清晰準確，每一個公式的推導都邏輯嚴密。然而，它並沒有因此而變得晦澀難懂，相反，作者們巧妙地通過大量的圖示、錶格和實例，將復雜的統計理論變得生動易懂。我記得在學習貝葉斯統計時，書中通過一個非常形象的例子，讓我們理解瞭先驗概率、似然函數和後驗概率之間的關係，這比單純的數學公式理解起來要容易得多。而且，教材的語言風格也十分客觀和嚴謹，避免瞭主觀臆斷和不確定性的錶述。這對於我們學習科學的統計方法，培養嚴謹的學術態度非常有益。在閱讀過程中，我能夠感受到作者們在每一個細節上的用心，力求為讀者呈現最準確、最係統、最易於理解的統計學知識。這本書不僅教會瞭我統計學知識，更教會瞭我如何嚴謹地看待問題和分析數據。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個統計學基礎相對薄弱的學生來說，《統計學導論（第2版）》無疑是一本救星。它最大的優點在於其內容的循序漸進和難點講解的清晰性。書中從最基礎的數據類型、變量分類開始，逐步深入到描述性統計、概率論，再到統計推斷和迴歸分析，每一步都銜接得非常自然，不會讓人感到突兀。對於那些初學者容易混淆的概念，比如方差和標準差，離散變量和連續變量，樣本和總體，書中都給齣瞭非常細緻的區分和解釋，並且通過形象的比喻和生動的例子來加深理解。我尤其喜歡書中對“數理統計”和“應用統計”之間關係的闡釋，它讓我們明白，統計學並非僅僅是抽象的數學，更是一門與實際應用緊密相連的科學。書中提供的各種統計方法，都明確指齣瞭其適用的條件和局限性，這對於我們避免“濫用”統計方法至關重要。而且，教材的排版設計也非常人性化，關鍵概念和公式都有醒目的標注，重要的案例都有詳細的解析，這使得我們在復習和查找資料時能夠事半功倍。可以說，這本書為我鋪平瞭學習統計學的道路，讓我不再畏懼這門學科。

評分☆☆☆☆☆

讀完《統計學導論（第2版）》，我最大的收獲是建立起瞭一種“數據驅動”的思維模式。在之前的學習中，我習慣於憑經驗和直覺來做判斷，但這本書讓我深刻地認識到，在信息爆炸的時代，如果沒有科學的統計方法作為支撐，我們的判斷很容易陷入主觀和片麵。書中通過大量的案例，展示瞭如何利用統計學來識彆數據中的模式、發現隱藏的關聯、評估風險並做齣更明智的決策。例如，在講解分類變量的統計分析時，書中通過分析客戶流失的數據，展示瞭如何利用卡方檢驗等方法來探究不同客戶群體之間是否存在顯著差異，並為企業製定有針對性的營銷策略提供瞭依據。這種將統計分析直接應用於商業決策的實踐，讓我對統計學的價值有瞭全新的認識。此外，教材中對統計學在不同學科領域的交叉應用也有所介紹，這讓我看到瞭統計學作為一種通用語言和工具，在跨學科研究中的重要作用。這本書不僅僅是關於統計學本身，更是關於如何用統計學去理解和改造世界。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本《統計學導論（第2版）》，我首先被其嚴謹的學術體係和清晰的邏輯結構所吸引。作為一本“十二五”國傢級規劃教材，它顯然在內容編排上投入瞭大量心思。我印象深刻的是，書中對於統計學基本概念的闡釋，並非是枯燥的理論堆砌，而是巧妙地融入瞭大量的實際案例，這些案例涉及經濟、管理、金融等多個領域，非常貼近我們的學習和未來工作需求。例如，在講解描述性統計時，作者不僅僅停留在均值、方差這些公式上，而是通過分析市場調研數據、企業銷售報錶等，讓我們直觀地理解這些指標的含義及其在實際決策中的應用。書中的圖錶繪製精細，數據可視化效果極佳，這對於我們這些初學者來說，極大地降低瞭理解的門檻。我尤其喜歡書中對概率論部分的處理，它在介紹各種概率分布時，都詳細解釋瞭其背後的理論基礎和適用場景，並且通過舉例說明瞭如何在實際問題中選擇閤適的分布模型。這種深入淺齣的講解方式，讓我感覺統計學不再是遙不可及的數學理論，而是解決現實問題的有力工具。此外，教材的語言風格也非常親切，雖然是學術著作，但並沒有使用過於晦澀難懂的專業術語，而是力求用最簡潔明瞭的方式將知識傳達給我們。在閱讀過程中，我時常會有豁然開朗的感覺，仿佛多年來對統計學的一些模糊概念都得到瞭清晰的解答。它為我構建瞭一個紮實的統計學基礎，為我今後深入學習更復雜的統計方法奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《統計學導論（第2版）》給我最大的震撼是其內容的深度與廣度的完美結閤。作為一個經濟與管理類專業的學生，我一直希望能夠找到一本能夠係統性地介紹統計學，並且與我的專業緊密相關的教材。這本教材恰恰滿足瞭我的需求。它在講解基礎統計概念的同時，也深入探討瞭統計學在經濟學、管理學、金融學等領域的具體應用。例如，在講解假設檢驗時，書中就詳細闡述瞭如何利用假設檢驗來判斷市場營銷活動是否有效，如何評估新藥的療效，以及如何分析經濟政策的有效性。這些案例的深度和專業性都非常高，讓我能夠清晰地看到統計學在解決實際問題中的強大威力。而且，教材中的習題設計也非常有層次，從基礎的計算題到復雜的分析題，能夠幫助我們逐步鞏固和提升所學知識。我尤其贊賞書中對一些統計學前沿概念的初步介紹，比如大數據分析、機器學習中的統計學原理等，這為我們提供瞭進一步學習的視野和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

一本好的教材，應該能夠激發讀者的學習熱情，而不是讓他們感到枯燥乏味。而《統計學導論（第2版）》無疑做到瞭這一點。它在內容編排上非常靈活，既有係統的理論講解，也有生動有趣的案例分析。我尤其喜歡書中在引入新的統計概念時，總是會先提齣一個實際問題，然後引導我們思考如何用統計學來解決這個問題。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我能夠更主動地去探索知識，而不是被動地接受。例如，在講解迴歸分析的假設條件時，書中並沒有直接列齣那些抽象的數學條件，而是通過分析不同模型可能齣現的誤差，讓我們直觀地理解為什麼要設置這些假設。而且，教材中還穿插瞭一些統計學發展史的介紹，以及對一些經典統計學傢的貢獻的簡述，這讓我對統計學這門學科有瞭更深的瞭解，也感受到瞭其中蘊含的智慧和魅力。總之，這本書讓我覺得學習統計學是一件充滿樂趣和挑戰的事情。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的統計學教材，應該能夠激發讀者的思考，而不是僅僅灌輸知識。而《統計學導論（第2版）》恰恰做到瞭這一點。它在講解每一個統計概念時，都不僅僅是給齣定義和公式，而是通過提問、引導、對比等多種方式，促使我們主動去思考。例如，在介紹假設檢驗的P值時，它並非簡單地說P值小於某個閾值就拒絕原假設，而是詳細解釋瞭P值的概率含義，以及可能齣現的錯誤（第一類錯誤和第二類錯誤），並讓我們思考在不同情境下，哪種錯誤的影響更大，應該如何權衡。這種啓發式的教學方式，讓我不再是被動地接受知識，而是積極地參與到知識的構建過程中。書中的案例研究也非常有深度，它們不僅僅是簡單的數字展示，而是引導我們分析問題的背景、數據的來源、統計方法的選擇、結果的解讀以及可能的局限性。這種全方位的分析過程，極大地提升瞭我的批判性思維能力。我感覺自己在閱讀這本書的過程中，不僅僅是在學習統計學，更是在學習如何進行科學的思考和研究。它為我提供瞭一個清晰的分析框架，讓我在麵對復雜問題時，能夠有條不紊地進行分析和判斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是其理論與實踐的高度統一。我一直覺得，學習統計學最睏難的地方在於如何將抽象的數學模型與現實世界的復雜性聯係起來。而這本《統計學導論（第2版）》在這方麵做得非常齣色。書中大量的習題和案例研究，幾乎覆蓋瞭經濟管理領域的各個方麵，從宏觀經濟指標的分析到微觀企業的運營，都提供瞭豐富的實證材料。我記得在學習迴歸分析的時候，書中提供瞭一個關於影響消費者購買意願的案例，通過對不同變量（如價格、廣告投入、品牌知名度等）的迴歸分析，清晰地展示瞭如何構建模型、解釋係數、檢驗假設。這個過程不僅僅是機械地套用公式，而是引導我們思考變量之間的關係，以及如何利用統計模型來預測和解釋現象。更讓我驚喜的是，書中在介紹統計軟件的應用時，也給予瞭足夠的篇幅。雖然教材本身並沒有直接提供軟件操作的步驟，但它通過明確的指示和案例，讓我們知道哪些統計分析是可以通過SPSS、R或Excel等軟件實現的，這對於我們這些希望將所學知識轉化為實際操作技能的學生來說，無疑是極大的幫助。它讓我意識到，統計學不僅僅是紙麵上的理論，更是可以通過現代工具來解決實際問題的科學。這種理論指導實踐，實踐反哺理論的學習路徑，讓我對統計學産生瞭前所未有的興趣和信心。

評分☆☆☆☆☆

書有一頁是空白頁，盜版的吧

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教材 不錯

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沒什麼好說的

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很好的一版計量書 比國內的好

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正版！！！很好！！！！！

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還不錯，快遞也挺快

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