高等学校教材：统计学（第3版）（附光盘1张） [Statistics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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管于华 编

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• 统计学
• 高等学校教材
• 教材
• 概率论
• 数理统计
• 数据分析
• 学术研究
• 理工科
• 大学教材
• 统计方法

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040365689

版次：3

商品编码：11183792

包装：平装

外文名称：Statistics

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：463

字数：550000

正文语种：中文

附件：光盘

附件数量：1

内容简介

　　《高等学校教材：统计学（第3版）》广泛吸收国内外优秀统计学教材的成果，按描述统计和推断统计搭建教材的基本框架，力求内容系统实用，脉络清晰，注重对统计方法思想的阐述，强调正确应用统计方法的条件，并配以内容丰富的实例。《高等学校教材：统计学（第3版）》系统介绍了统计学的基本理论和基本方法及其在经济管理等方面的应用，以四个大型数据集作为演算的背景数据，使用Excel和SPSS软件进行数据处理；借助大量网络资源，延伸课本内容，调动学生探求新知的潜能。《高等学校教材：统计学（第3版）》还配有一定数量的习题，帮助学生巩固所学的统计概念与方法。配套光盘提供了每章例题、习题的基本数据，便于学生练习和老师教学；提供了统计学网络考试的模拟系统。
　　本教材适用于高等学校经济类、管理类专业的本科生，若作为专科教材，可适当删减部分章节，也可供统计工作者参考。

内页插图

目录

第一章 统计学及其基本概念
第一节 统计学简介
一、统计的涵义
二、统计学的过去与现在
三、统计学的应用
第二节 数据及其分类
一、认识数据
二、数据类型Ⅰ
三、数据类型Ⅱ
第三节 统计学中的几个基本概念
一、统计总体和个体
二、标志、指标与指标体系
三、变量及其分类
第四节 统计计算工具
一、统计分析软件简介
二、Excel实现数据处理的主要途径
三、SPSS实现数据处理的主要途径
习题

第二章 数据的收集与整理
第一节 数据的收集
一、数据的来源
二、统计调查方案设计
三、统计调查的组织方式
四、统计调查方法
第二节 数据的整理
一、数据的审定
二、数据的分组
第三节 次数分布
一、次数分布数列及其种类
二、品质数列的编制
三、变量数列的编制
习题

第三章 统计表与统计图
第一节 统计表
一、统计表的结构
二、统计表的分类
三、统计表设计规则
第二节 用Excel做透视表
一、什么是透视表
二、如何做平面透视表（二维）
三、如何做立体透视表（三维）
第三节 用Excel汇总统计表
一、完全相同型的合并
二、不完全相同型的合并
第四节 统计图
一、统计图的结构
二、统计图的种类
第五节 用Excel和SPSS做统计图
一、饼图
二、条形图
三、直方图、折线图与曲线图
四、茎叶图与箱线图
习题

第四章 数据的描述性分析
第五章 参数估计
第六章 假设检验
第七章 方差分析
第八章 非参数检验
第九章 相关与回归分析
第十章 多元统计分析
第十一章 时间序列分析
第十二章 指数
第十三章 统计决策
第十四章 统计质量管理
第十五章 数据挖掘

附录
主要参考书目
第一版后记
第二版后记
第三版后记

《统计学》（第三版） 内容简介 本书是为高等院校统计学专业及相关学科学生量身打造的一本入门教材，旨在系统、全面地介绍统计学的基本概念、理论、方法和应用。第三版在第二版的基础上，进行了内容更新和结构优化，更加贴合当前统计学的发展前沿和教学需求，并附带一张光盘，收录了书中使用的相关数据集、例题计算的详细步骤及部分章节的演示视频，为读者提供更丰富的学习资源。 本书特点： 1. 系统性强，理论与实践相结合： 本书从最基础的统计学概念讲起，逐步深入到概率论、数理统计、推断统计等核心理论，同时注重理论知识在实际问题中的应用。书中穿插了大量来自经济、金融、管理、医学、社会科学等领域的实际案例，帮助读者理解统计方法的实际意义和应用价值。 2. 内容全面，覆盖统计学基础知识： 本书涵盖了统计学的几个主要分支，包括描述性统计、概率论基础、抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析、非参数统计等。每一部分都力求讲解清晰透彻，逻辑严谨。 3. 语言通俗易懂，便于初学者掌握： 尽管涉及复杂的数学理论，本书的语言力求简洁明了，避免过多的专业术语，即使是没有统计学背景的读者也能较快地理解和掌握。作者通过丰富的图表、实例和类比，将抽象的统计概念具象化，降低学习难度。 4. 数学要求适中，强调概念理解： 本书在必要的数学推导和公式讲解上，力求做到恰到好处，既能展现统计理论的严谨性，又不至于让数学基础薄弱的学生望而却步。重点在于帮助读者理解统计思想、方法的逻辑和适用条件。 5. 章节编排逻辑清晰，循序渐进： 全书结构紧凑，章节之间衔接自然，从基础的描述统计工具，到概率论的基石，再到推断统计的各种方法，逐步引导读者构建起完整的统计学知识体系。 6. 丰富案例研究，提升应用能力： 每章都配有大量精选的案例，这些案例来源于真实世界的研究和实践，涵盖了统计学在不同领域的广泛应用。通过分析这些案例，读者不仅能巩固理论知识，更能学习如何将统计工具应用于解决实际问题。 7. 附带光盘，提供增值学习资源： 本书配备的光盘包含： 数据集： 书中例题和习题所使用的数据集，方便读者进行复现和深入分析。 计算步骤： 对书中重要例题的计算过程进行详细图文解析，帮助读者理解每一步的逻辑和操作。 演示视频： 部分核心概念或方法的视频讲解，将抽象的理论转化为直观的视觉呈现，进一步加深理解。 本书内容概述： 第一部分：统计学基础（描述性统计） 第一章 统计学概述： 介绍统计学的基本概念、研究对象、研究方法、在各个领域的作用和发展简史。明确总体、样本、个体、变量、参数、统计量等基本术语。 第二章 数据收集与整理： 讲解数据的类型（分类数据、顺序数据、数值数据）、数据的测量层次（定类、定序、定距、定比）。介绍常用的数据收集方法，如普查、抽样调查，以及数据整理的基本方法，如编码、分类、分组。 第三章 数据图表展示： 学习如何使用图形和图表有效地展示和描述数据。介绍常见的统计图，如频数分布表、直方图、条形图、饼图、散点图、折线图等。讲解如何根据数据类型和分析目的选择合适的图表。 第四章 数据的集中趋势与离散程度： 介绍衡量数据集中趋势的统计量，如均值、中位数、众数，并分析它们的优缺点及适用情况。讲解衡量数据离散程度的统计量，如极差、方差、标准差、变异系数，以及它们的意义。 第二部分：概率论与随机变量 第五章 概率： 引入概率的基本概念，包括古典概型、条件概率、乘法法则、全概率公式、贝叶斯公式。讲解事件的相互独立性。 第六章 随机变量及其概率分布： 定义随机变量（离散型和连续型）。介绍常见的离散型概率分布，如二项分布、泊松分布。介绍常见的连续型概率分布，如均匀分布、指数分布、正态分布。 第七章 多维随机变量及其分布： 介绍联合概率分布、边缘概率分布、条件概率分布。讲解两个随机变量的协方差和相关系数，以及它们在衡量变量间线性关系中的作用。 第八章 期望与方差： 深入探讨随机变量的期望（均值）和方差的性质和计算方法。引入期望的线性性质，方差的性质，以及期望和方差在统计推断中的重要性。 第三部分：抽样分布与统计推断 第九章 抽样分布： 介绍抽样的基本概念和抽样方法。重点讲解样本均值、样本比例的抽样分布，特别是中心极限定理的意义和应用。介绍t分布、卡方分布、F分布等常用抽样分布。 第十章 参数估计： 讲解点估计和区间估计的概念。介绍常用的点估计方法（矩估计法、最大似然估计法）。重点讲解置信区间的构造和解释，包括均值、比例、方差的置信区间。 第十一章 假设检验： 介绍假设检验的基本原理和步骤，包括原假设、备择假设、检验统计量、拒绝域、P值等概念。学习如何进行单个总体均值、比例、方差的检验。 第四部分：统计推断的扩展与应用 第十二章 两个总体的统计推断： 学习如何对两个独立总体或配对总体的均值、比例、方差进行比较。讲解独立样本t检验、配对样本t检验、两样本比例检验、方差比检验等。 第十三章 方差分析： 介绍方差分析（ANOVA）的基本原理，用于比较三个或三个以上总体均值是否相等。讲解单因素方差分析和多因素方差分析。 第十四章 回归分析： 引入回归分析的概念，用于研究变量之间的函数关系。重点讲解简单线性回归模型，包括模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型检验、预测与置信区间。 第十五章 多元回归分析： 扩展回归分析，处理多个自变量与一个因变量的关系。讲解多元线性回归模型的建立、检验和解释。 第十六章 相关分析： 介绍Pearson相关系数的计算和解释，以及Spearman秩相关系数。区分相关与因果。 第十七章 时间序列分析初步： 介绍时间序列数据的特征，如趋势、季节性、周期性、随机性。讲解简单的时间序列模型，如移动平均模型、指数平滑法。 第十八章 非参数统计： 介绍当数据不满足参数检验的假设时，如何使用非参数统计方法。讲解符号检验、秩和检验、Wilcoxon检验等。 光盘内容详情： 光盘提供了与教材内容紧密结合的学习辅助工具。例如，在讲解“数据的集中趋势与离散程度”时，光盘会提供包含实际数据的Excel文件，并附带详细的计算步骤图解，展示如何使用Excel或专门的统计软件计算均值、中位数、标准差等。在学习“回归分析”时，光盘会提供回归分析的案例数据，以及一步步指导读者完成数据录入、模型建立、结果解读的视频教程。这大大增强了学习的互动性和实践性，帮助读者克服理论学习中的难点，更好地掌握统计分析的实际操作技能。 适用对象： 本书适合高等院校统计学专业、经济学、管理学、金融学、社会学、医学、心理学、工程学等需要学习统计学基础知识的各个专业的本科生和研究生。同时，也适合对统计学感兴趣的社会各界人士阅读。 总结： 《统计学》（第三版）是一本集科学性、系统性、实用性于一体的优秀教材。它不仅传授了统计学的理论精髓，更注重培养读者的统计思维和实际应用能力。通过本书的学习，读者将能够更好地理解数据、分析数据，并运用统计方法解决实际问题，为未来的学习和工作打下坚实的数理统计基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《高等数学：统计学（第3版）》的书封设计挺素雅的，拿到手里感觉挺有分量的，拿在手上感觉像是那种可以陪我度过一整个学期，甚至更久的老伙计。我个人对统计学这门学科一直都抱持着一种敬畏又好奇的心态，毕竟它好像是连接纯粹数学和我们日常生活中那些纷繁复杂的数据之间的桥梁。我之前尝试过几本其他的入门教材，但总觉得它们要么过于侧重理论推导，把我绕得晕头转向，要么就是案例太过于陈旧和抽象，完全提不起兴趣。这本书的目录初看之下布局很合理，从最基本的描述性统计开始，逐步过渡到推断性统计，再到回归分析这些稍微深入的主题，感觉是为真正想搞明白统计学精髓的人准备的，而不是仅仅应付考试的那种速成读物。我尤其期待它光盘里的内容，希望能有一些互动式的练习或者更直观的模拟，毕竟统计学这东西，光看文字是很难真正“抓住”的，得动手算一算，跑一跑数据才能体会到其中的妙处。希望第三版能紧跟时代步伐，加入一些近年来大数据和机器学习背景下的新思路。

评分☆☆☆☆☆

这次换第三版，主要是听闻相比第二版，它在处理现代数据特征方面做了很多更新。我印象中第二版在讲解方差分析（ANOVA）时，案例略显陈旧，可能更贴近传统的实验设计。我希望能看到更多关于非参数检验的介绍，因为在现实世界的商业数据中，很多数据分布并不满足正态性假设，如果这本书能提供更丰富的非参数方法论及其适用场景，那就极大地提升了其实用价值。更重要的是，现在很多统计软件的输出结果都非常复杂，包含大量的P值、F统计量、修正后的R方等等，这本书如果能在“结果解读”这一块下功夫，用清晰的图表和文字说明如何批判性地解读统计报告，而非仅仅停留在“拒绝零假设”的层面，那将是这本书最大的亮点。毕竟，统计学的最终价值在于指导决策，而不仅仅是得出一些冷冰冰的数字。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深读者的角度来看，一本好的教材需要具备极强的可读性和严谨性之间的平衡，这本书似乎在这方面做得不错。我翻阅到关于假设检验的章节时，作者对“第一类错误”和“第二类错误”的区分讲解得非常到位，并且用一个生活中的例子进行了解释，而不是直接甩出一堆数学符号，这种“润物细无声”的教学方式非常适合我这种需要反复咀嚼才能理解的读者。我对这本教材的结构设计非常欣赏，它似乎是围绕着“从样本到总体”这一核心思想展开的，每一步的推进都显得水到渠成。唯一的期望是，在涉及极值处理和异常值识别的部分，能够提供一些当代统计学中更先进的鲁棒性方法，而不是仅仅依赖传统的箱线图或Z-score筛选，毕竟数据清洗在实际分析中占了巨大的工作量。期待能在这本书里找到那种“豁然开朗”的感觉。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析领域有浓厚兴趣的自学者，这次购入这本书主要是想系统地建立一个坚实的理论基础。市面上那些网络课程很多都只讲“如何操作软件”来得出结果，但一旦数据出现异常或者模型拟合效果不佳时，就完全不知道如何从统计原理层面去诊断问题。这本书的厚度本身就说明了它的内容深度，它似乎更倾向于讲解背后的逻辑和原理。我对其中关于“中心极限定理”的阐述特别留意，这是一个理解统计推断的基石，如果这里讲得含糊不清，后面的一切都会建立在沙丘之上。希望作者能用严谨而不失生动的语言，将这些看似抽象的定理与实际数据变异性联系起来。光盘部分我还没来得及深入研究，但如果它能提供不同统计软件（比如R或者Python）的代码示例来复现书中的案例，那简直是太棒了，这样理论和实践就能无缝对接起来，真正做到学以致用，而不是让那些公式束之高阁。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我买这本书是带着一点点功利的目的的，毕竟接下来的几门专业课都会频繁引用到统计学的概念，什么假设检验、置信区间，这些名词听起来就让人头大。翻开前几章，那种排版和行文风格让我稍微松了一口气，它没有一开始就抛出一大堆复杂的公式，而是用了不少篇幅去解释“为什么”我们需要统计学，以及在什么情境下应该使用哪种统计工具，这种对应用场景的强调非常重要。对于我这种非数学专业的学生来说，理解概念的来龙去脉比死记硬背公式来得有效率得多。我注意到书中对概率论的基础部分讲解得相当扎实，没有跳跃感，这对于后续理解抽样分布至关重要。不过，我有点小小的担忧，就是这些讲解在面对更复杂的多元回归或者时间序列分析时，是否还能保持这种清晰度，毕竟复杂模型往往是劝退新手的拦路虎。总体而言，它给我的第一印象是：这本书是认真想教你统计思维，而不是简单地罗列知识点。

评分☆☆☆☆☆

本教材适用于高等学校经济类、管理类专业的本科生，若作为专科教材，可适当删减部分章节，也可供统计工作者参考。

评分☆☆☆☆☆

目录

评分☆☆☆☆☆

第一章 统计学及其基本概念第一节 统计学简介一、统计的涵义二、统计学的过去与现在三、统计学的应用第二节 数据及其分类一、认识数据二、数据类型Ⅰ三、数据类型Ⅱ第三节 统计学中的几个基本概念一、统计总体和个体二、标志、指标与指标体系三、变量及其分类第四节 统计计算工具一、统计分析软件简介二、Excel实现数据处理的主要途径三、SPSS实现数据处理的主要途径习题第二章 数据的收集与整理第一节 数据的收集一、数据的来源二、统计调查方案设计三、统计调查的组织方式四、统计调查方法第二节 数据的整理一、数据的审定二、数据的分组第三节 次数分布一、次数分布数列及其种类二、品质数列的编制三、变量数列的编制习题第三章 统计表与统计图第一节 统计表一、统计表的结构二、统计表的分类三、统计表设计规则第二节 用Excel做透视表一、什么是透视表二、如何做平面透视表（二维）三、如何做立体透视表（三维）第三节 用Excel汇总统计表一、完全相同型的合并二、不完全相同型的合并第四节 统计图一、统计图的结构二、统计图的种类第五节 用Excel和SPSS做统计图一、饼图二、条形图三、直方图、折线图与曲线图四、茎叶图与箱线图习题第四章 数据的描述性分析第五章 参数估计第六章 假设检验第七章 方差分析第八章 非参数检验第九章 相关与回归分析第十章 多元统计分析第十一章 时间序列分析第十二章 指数第十三章 统计决策第十四章 统计质量管理第十五章 数据挖掘附录主要参考书目第一版后记第二版后记第三版后记

评分☆☆☆☆☆

买的教材很好

评分☆☆☆☆☆

买的教材很好

评分☆☆☆☆☆

东西很好。

评分☆☆☆☆☆

老师要求用书，只是太贵

评分☆☆☆☆☆

不错..................................

评分☆☆☆☆☆

速度快，就是贵