统计学（第四版）/面向21世纪课程教材·高等学校经济学类、工商管理类核心课程教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁卫，庞皓，杨灿 等 编

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• 统计学
• 经济学
• 工商管理
• 高等教育
• 教材
• 第四版
• 核心课程
• 21世纪课程
• 概率论
• 数理统计

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040398984

版次：4

商品编码：11509897

包装：平装

丛书名： 面向21世纪课程教材 ， 高等学校经济学类、工商管理类核心课程教材

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：305

字数：460000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计学（第四版）/面向21世纪课程教材·高等学校经济学类、工商管理类核心课程教材》是教育部“面向21世纪课程教材”，是高等学校经济学类、上商管理类核心课程教材。
　　《统计学（第四版）/面向21世纪课程教材·高等学校经济学类、工商管理类核心课程教材》在第三版基础上进一步强化“统计学是数据和数据分析的科学”这一主线，突出应用统计的特点。在基本保留原有框架的基础上，更新了案例和数据，精简了较为烦琐的数学推倒和统计软件可以取代的数学计算，删去了第10章同民经济统计基础知识，力图使数据和数据分析的核心内容更加简洁。在基本数据分析的方法上，增加更多的实际案例，从正反两个方面强化正确选择和使用分析工具的能力。
　　《统计学（第四版）/面向21世纪课程教材·高等学校经济学类、工商管理类核心课程教材》可作为高等学校经济学类、工商管理类专业本科生的教材，也可作为人文、社会科学以及其他学科的本、专科教材或参考书，还可作为棚关管理人员和研究人员的参考书。

内页插图

目录

第1章 数据与统计学
1.1 统计数据与统计学
1.2 统计学的产生与发展
1.3 统计学的分科
1.3.1 描述统计和推断统计
1.3.2 理论统计和应用统计
1.4 数据的种类与来源
1.4.1 数据的种类
1.4.2 数据的来源
1.5 统计数据的质量
1.6 统计学的基本概念
1.6.1 总体
1.6.2 变量
1.6.3 样本
本章小结
思考与练习
案例分析

第2章 统计数据的描述
2.1 统计数据的整理
2.1.1 统计数据的分组
2.1.2 次数分配
2.1.3 次数分配直方图
2.1.4 洛伦茨曲线与基尼系数
2.2 分布集中趋势的测度
2.2.1 众数
2.2.2 中位数
2.2.3 分位数
2.2.4 均值
2.2.5 几何平均数
2.2.6 切尾均值
2.2.7 众数、中位数和均值的关系
2.3 分布离散程度的测度
2.3.1 极差
2.3.2 内距
2.3.3 方差和标准差
2.3.4 离散系数
2.4 分布偏态与峰度的测度
2.4.1 偏态及其测度
2.4.2 峰度及其测度
2.5 统计表、统计图与辛普森悖论
2.5.1 统计表
2.5.2 统计图
2.5.3 辛普森悖论
本章小结
思考与练习
案例分析
附录

第3章 概率、概率分布与抽样分布
3.1 事件及其概率
3.1.1 试验、事件和样本空间
3.1.2 事件的概率
3.1.3 概率的性质和运算法则
3.1.4 条件概率与事件的独立性
3.1.5 全概率公式与逆概率公式
3.2 随机变量及其概率分布
3.2.1 随机变量
3.2.2 离散型随机变量的概率分布
3.2.3 离散型随机变量的数学
……
第4章 参数估计
第5章 假设检验
第6章 方差分析
第7章 相关与回归分析
第8章 时间序列分析与预测
第9章 统计指数
附录 常用统计表
参考书目

精彩书摘

　　3.3.2分层抽样
　　在抽样之前先将总体的单位划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的单位组成一个样本，这样的抽样方式称为分层抽样，也称分类抽样。
　　在分层或分类时，应使层内各单位的差异尽可能小，而使层与层之间的差异尽可能大。各层的划分可根据研究者的判断或研究的需要进行。例如，研究的对象为人时，可按性别、年龄等分层；研究收入的差异时，可按城镇、农村分层；等等。
　　分层抽样是一种常用的抽样方式。它具有以下优点：第一，分层抽样除了可以对总体进行估计外，还可以对各层的子总体进行估计；第二，分层抽样可以按自然区域或行政区域进行分层，使抽样的组织和实施都比较方便；第三，分层抽样的样本分布在各个层内，从而使样本在总体中的分布比较均匀；第四，如果分层抽样做得好，便可以提高估计的精度。
　　例如，假定某大学的商学院想对今年的毕业生进行一次调查，以便了解他们的就业倾向。该学院有5个专业：会计、金融、市场营销、经营管理、信息系统。今年共有l500名毕业生，其中会计专业500名，金融专业300名，市场营销专业300名，经营管理专业250名，信息系统专业150名。假定要选取180人作为样本，各专业按比例应抽取的人数分别为：会计专业60人，金融专业36人，市场营销专业36人，经营管理专业30人，信息系统专业18人。
　　3.3.3系统抽样
　　在抽样中先将总体各单位按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后，每隔一定的间隔抽取一个单位，直至抽取n个单位形成一个样本。这样的抽样方式称为系统抽样，也称等距抽样或机械抽样。
　　系统抽样具有以下优点：第一，简便易行。当样本量很大时，简单随机抽样要逐个使用随机数字表抽选也是相当麻烦的，而系统抽样有了总体单位的排序，只要确定出抽样的随机起点和间隔后，样本单位也就随之确定，而且可以利用现有的排列顺序，以方便操作。例如，抽选学生时利用学校的花名册，抽选居民时可利用居委会的户口本，等等。因此系统抽样常用来代替简单随机抽样。第二，系统抽样的样本在总体中的分布一般也比较均匀，由此抽样误差通常要小于简单随机抽样。如果掌握了总体的有关信息，将总体各单位按有关标志排列，就可以提高估计的精度。例如，我国农产量调查就是先对一个地区按照过去三年的平均粮食产量从高到低排队，然后从高产量地块随机地找到一个起点，按照
　　3.3.2分层抽样
　　在抽样之前先将总体的单位划分为若干层（类），然后从各个层中抽取一定数量的单位组成一个样本，这样的抽样方式称为分层抽样，也称分类抽样。
　　在分层或分类时，应使层内各单位的差异尽可能小，而使层与层之间的差异尽可能大。各层的划分可根据研究者的判断或研究的需要进行。例如，研究的对象为人时，可按性别、年龄等分层；研究收入的差异时，可按城镇、农村分层；等等。
　　分层抽样是一种常用的抽样方式。它具有以下优点：第一，分层抽样除了可以对总体进行估计外，还可以对各层的子总体进行估计；第二，分层抽样可以按自然区域或行政区域进行分层，使抽样的组织和实施都比较方便；第三，分层抽样的样本分布在各个层内，从而使样本在总体中的分布比较均匀；第四，如果分层抽样做得好，便可以提高估计的精度。
　　例如，假定某大学的商学院想对今年的毕业生进行一次调查，以便了解他们的就业倾向。该学院有5个专业：会计、金融、市场营销、经营管理、信息系统。今年共有l500名毕业生，其中会计专业500名，金融专业300名，市场营销专业300名，经营管理专业250名，信息系统专业150名。假定要选取180人作为样本，各专业按比例应抽取的人数分别为：会计专业60人，金融专业36人，市场营销专业36人，经营管理专业30人，信息系统专业18人。
　　3.3.3系统抽样
　　在抽样中先将总体各单位按某种顺序排列，并按某种规则确定一个随机起点，然后，每隔一定的间隔抽取一个单位，直至抽取n个单位形成一个样本。这样的抽样方式称为系统抽样，也称等距抽样或机械抽样。
　　系统抽样具有以下优点：第一，简便易行。当样本量很大时，简单随机抽样要逐个使用随机数字表抽选也是相当麻烦的，而系统抽样有了总体单位的排序，只要确定出抽样的随机起点和间隔后，样本单位也就随之确定，而且可以利用现有的排列顺序，以方便操作。例如，抽选学生时利用学校的花名册，抽选居民时可利用居委会的户口本，等等。因此系统抽样常用来代替简单随机抽样。第二，系统抽样的样本在总体中的分布一般也比较均匀，由此抽样误差通常要小于简单随机抽样。如果掌握了总体的有关信息，将总体各单位按有关标志排列，就可以提高估计的精度。例如，我国农产量调查就是先对一个地区按照过去三年的平均粮食产量从高到低排队，然后从高产量地块随机地找到一个起点，按照
　　……

前言/序言

　　我们已经进入了大数据时代。作为数据和数据分析科学的统计学，在大数据环境中应用越来越广泛而深入。但与此同时，大数据的分析越来越依赖于计算机技术，具有熟练计算机技能和数据分析能力的毕业生成为社会最紧缺的人才。基于这样的社会需求，我们在第三版基础上进一步强化“统计学是数据和数据分析的科学”这一主线，突出应用统计的特点；在基本保留原有框架的基础上，更新了案例和数据，精简了较为烦琐的数学推倒和统计软件可以取代的数学计算，删去了第10章国民经济统计基础知识，力图使数据和数据分析的核心内容更加简洁；在基本数据分析的方法上，增加了更多的实际案例，从正反两个方面强化了正确选择和使用分析工具的能力，比如第2章中增加了辛普森悖论的内容等。
　　统计学教学和研究已经离不开计算机和统计软件。在学习过程中，学生通过大量实际的数据分析才能真正掌握统计方法的精髓，才能将书本的知识转化为自己的能力。因此，我们将与教材配套的习题也作了相应的较大的修改，原则就是少而精，重点是把握方法背后的思想和基本原理。考虑到各地教学条件的差异，本书统计方法的实现仍然以Excel为主。对于有条件、有能力的教师和读者，建议使用SAS、SPSS、R等更专业的统计软件来处理和分析数据。
　　第四版修订仍由中国人民大学、厦门大学和西南财经大学合作完成。各章的执笔人分别是：第1、2章袁卫（中国人民大学）；第3章袁卫、贾俊平（中国人民大学）；第4、5、6章贾俊平；第7、8章庞皓（西南财经大学），第9章杨灿（厦门大学）。全书由袁卫、贾俊平修改定稿。
　　本书可作为高等学校经济学类、工商管理类以及人文、社会科学和其他学科的本、专科教材或参考书。感谢广大读者和任课教师，你们的鼓励和建议是我们修改完善的动力。感谢高等教育出版社相关编辑，你们的支持和帮助使得这一版能和读者尽快见面。由于统计方法和科技发展日新月异，我们受知识能力所限，这一版中仍有不少疏漏乃至错误之处，恳请同行和读者继续提出批评和建议，以便进一步修改完善。

探寻数字背后的奥秘：一堂面向未来的统计思维启蒙 我们身处一个信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌来，如何在这股洪流中辨别真伪、提取价值，已成为现代人必备的核心素养。本书并非旨在教授您枯燥的公式和繁复的计算，而是旨在为您打开一扇通往“统计思维”的大门，让您在理解数据、分析数据、运用数据的过程中，培养一种严谨、理性的思维方式，从而更好地认识世界、解决问题。 本书将带您领略统计学的魅力，从宏观的视角审视数据，从微观的细节洞察规律。 您将不再被冰冷的数据所吓倒，而是学会与之对话，理解它们所承载的故事。我们相信，掌握了统计学的基本原理和方法，就如同拥有了一副洞察现实的“火眼金睛”，能够拨开迷雾，直击事物的本质。 您是否曾对社会现象背后的驱动力感到好奇？ 为什么某些产品的销量会飙升？是什么因素影响了消费者的决策？如何才能更有效地评估一项政策的成效？本书将为您提供一套系统性的分析工具，帮助您深入挖掘这些问题的根源，并通过数据来验证和解释您的猜想。我们将从描述性统计入手，学习如何用简洁明了的图表和统计量来概括和呈现数据，让复杂的信息一目了然。您将学会如何绘制直方图、箱线图，计算均值、中位数、众数、方差等，从而掌握描述数据的基本技巧。 进一步地，我们将步入更具探索性的领域——推断性统计。 在有限的样本信息中，我们如何能够对整体情况做出合理的推断？如何评估我们的判断是否可靠？本书将引导您理解概率论的基本概念，例如随机变量、概率分布等，为理解推断性统计奠定坚实的基础。您将学习如何进行假设检验，判断不同群体之间是否存在显著差异，如何构建置信区间，估计总体参数的取值范围。这些工具将帮助您在不确定性中做出更明智的决策，例如在市场调研中预测产品受欢迎程度，在医学研究中评估新药的疗效，或者在金融投资中分析风险。 在现代经济学和工商管理领域，数据分析的重要性不言而喻。 无论您未来的职业方向是市场营销、金融分析、人力资源管理，还是运营管理，统计学都将是您不可或缺的得力助手。本书将通过大量贴近实际的案例，展示统计学在这些领域的具体应用。您将看到如何利用统计模型来预测销售额，分析客户行为，优化生产流程，评估投资组合的风险与回报。我们将探讨回归分析，学习如何建立数学模型来量化变量之间的关系，从而更好地理解和预测事物的发展趋势。 本书的编写理念始终贯穿“面向21世纪”的时代精神。 我们不仅关注理论知识的传授，更注重培养您运用统计学解决实际问题的能力。因此，本书将强调统计思维的培养，引导您从数据中发现问题，提出假设，设计研究方案，进行数据收集和分析，并最终解释和沟通研究结果。我们鼓励您将所学知识融会贯通，灵活运用到各种场景中，成为一个具有敏锐洞察力和强大分析能力的专业人才。 我们相信，学习统计学并非遥不可及的数学难题，而是一次充满智慧的探索之旅。 本书将以通俗易懂的语言、生动形象的案例，为您铺就这条探索之路。您将有机会挑战自我，拓展思维的边界，发现数字背后隐藏的深刻含义。无论您是经济学、工商管理或其他相关专业的学生，还是希望提升自身数据分析能力的职场人士，本书都将是您宝贵的学习伙伴。 让我们一起踏上这段精彩的统计学之旅，用数据说话，用智慧启迪未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格，我个人觉得非常具有“学术气质”，但又不失活泼。虽然是一本面向高等院校的教材，但它并没有使用那种晦涩难懂、故作高深的语言。相反，作者在讲解每一个概念时，都力求清晰、简洁，并且富有逻辑性。让我印象深刻的是，书中在引入一些复杂公式时，通常会先给出其在实际应用中的意义，然后再逐步进行推导。例如，在讲解中心极限定理时，书中并没有直接给出冗长的数学证明，而是通过模拟抛掷硬币、测量学生身高分布等实验，来直观地展示中心极限定理的强大作用，然后再引导读者理解其背后的数学原理。此外，我还注意到，这本书在讲解过程中，会经常穿插一些“提示”或者“注意”栏目，用来强调一些关键点或者指出一些常见的错误，这对于我这样的初学者来说，无疑是及时雨，能够帮助我避免走弯路。虽然这本书的篇幅相当可观，但由于其清晰的结构和富有逻辑性的讲解，我并没有感到 overwhelming。相反，我越来越享受在这个知识体系中探索的过程，并从中获得了很多启发。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本《统计学》时，第一个念头就是：又要啃硬骨头了。封面设计虽然简洁，但“核心课程教材”的定位，让我已经做好了被海量公式和抽象概念轰炸的准备。然而，出乎意料的是，这本书在引入每一个新的统计概念时，都力求通俗易懂，并且紧密结合了经济学和管理学的实际应用场景。比如，在讲到回归分析时，它不仅仅是罗列出多元线性回归的数学模型，还细致地分析了在市场营销中，如何利用广告投入、产品价格、竞争对手策略等变量来预测销售额，以及如何解读回归系数的含义，判断哪些因素对销售额的影响最大。更让我印象深刻的是，书中在讲解一些复杂的统计模型，例如时间序列分析或者分类变量的回归时，并没有止步于理论公式，而是详细探讨了在宏观经济预测、股票市场分析、客户流失预测等实际问题中，这些模型是如何被应用的。作者还非常注重培养读者的批判性思维，在介绍一些统计方法时，会同步指出其局限性，以及在实际应用中可能遇到的挑战，比如数据误差、模型假设不满足等，并给出了相应的规避建议。这种严谨而又贴近实际的讲解方式，让我觉得这不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的老师，在循循善诱地引导我进入统计学的殿堂，并且教我如何运用这些工具去解决现实世界中的问题，而不是死记硬背那些冰冷的公式。

评分☆☆☆☆☆

当我开始翻阅这本书时，最先吸引我的就是它那清晰明了的结构。从描述性统计的入门，到概率论的基础，再到统计推断的核心，每一章节都好像一座精心搭建的阶梯，引领我一步步攀登统计学的殿堂。最让我惊喜的是，作者并没有把每一个章节都变成一个孤立的知识点，而是巧妙地将它们联系起来，形成一个完整的知识体系。例如，在讲解抽样分布时，作者会明确指出它与前面学习的样本统计量和总体参数的关系，以及它在构建置信区间和进行假设检验中的关键作用。这种“前后呼应”的设计，让我能够更好地理解不同概念之间的内在联系，而不是将它们视为零散的信息。而且，书中对于每一个公式的推导，都写得非常详细，并且辅以图示和文字说明，让我能够清晰地看到每一个步骤是如何得出的，而不是一味地接受结论。更重要的是，作者并没有回避统计学中的一些难点，比如正态分布的数学性质，或者最大似然估计的原理，而是用一种循序渐进的方式，逐步引导读者去理解。这种“咬定青山不放松”的严谨态度，让我对这本书的专业性充满了信任。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始对这本书的期待并没有那么高，毕竟“核心课程教材”这几个字，很容易让人联想到那些“为考试而生”的厚重著作，内容枯燥、乏味，只求覆盖考试大纲，而缺乏与实际应用的连接。然而，这本书在这一点上给了我很大的惊喜。在介绍推断性统计的章节，比如假设检验和置信区间的时候，作者并没有停留在理论的推导上，而是花了大量的篇幅去解释这些方法是如何在实际的商业决策、科学研究中发挥作用的。举个例子，在讲解A/B测试时，书中不仅仅是给出了公式，还详细阐述了如何设计实验、收集数据，以及如何根据统计结果来判断哪个版本的网页或产品更受欢迎，从而指导营销策略的制定。这种“理论联系实际”的写法，让我感觉自己不仅仅是在学习一堆公式和概念，而是在学习一种解决问题的思维方式和分析工具。我还注意到，书中穿插了一些“案例分析”的部分，虽然篇幅不长，但却能让我在阅读理论之后，立刻看到这些理论是如何被应用到真实的商业场景中的。比如，分析市场调研数据，预测销售趋势，评估新产品上市的效果等等。这些案例让我对统计学在经济和管理领域的应用有了更深刻的认识，也让我更有动力去深入学习。总而言之，这本书虽然严谨，但并没有因此而牺牲掉其实用性和可读性，这一点我非常欣赏。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的内容深度和广度都相当令人印象深刻。它不仅仅是停留在基础的描述统计和概率论上，而是大胆地深入到了更高级的统计推断方法，比如方差分析、卡方检验、以及各种回归模型。而且，令人欣慰的是，这些高级内容的讲解，并没有让我感到难以理解。作者在引入复杂的统计概念时，往往会先用一个非常生动的例子来铺垫，让读者先对这个概念的应用场景有一个初步的认识，然后再逐步展开数学推导和解释。例如，在讲解方差分析时，书中通过一个关于不同教学方法对学生成绩影响的实验，清晰地展示了方差分析是如何帮助我们判断不同处理组之间是否存在显著差异的。这种“由果溯因”式的讲解方式，大大降低了理解的难度，让我觉得统计学不再是枯燥的数学游戏，而是解决实际问题的强大工具。更值得一提的是，书中在讲解每一个模型或方法时，都会强调其背后的逻辑和前提条件，这让我能够更深刻地理解为什么需要使用这个方法，以及在什么情况下不适合使用。这种严谨的态度，对于培养读者扎实的统计学功底至关重要。总的来说，这本书的内容安排非常合理，从浅入深，循序渐进，即使是对统计学初学者来说，也能在其中找到学习的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞赏的一点，就是它在理论性和实践性之间找到了一个绝佳的平衡点。作为一个经济学和管理学的学生，我最关心的是如何将统计学知识应用于实际问题，而不是仅仅停留在抽象的理论层面。而这本书在这方面做得相当出色。在讲解每一个统计方法时，作者都会非常贴切地给出相应的应用场景，并且用详实的案例来支撑。比如，在讲解假设检验时，书中会举例说明如何利用假设检验来判断某个广告活动是否真的提升了产品销量，或者某项政策是否对经济产生了预期的影响。这些案例让我能够清晰地看到，统计学是如何帮助我们做出更明智的决策，而不是仅仅停留在“数据好看”的层面。而且，书中的图表和数据可视化也做得非常到位，清晰直观，能够帮助我更好地理解数据背后的信息。让我觉得，这本书不仅仅是在教授统计学，更是在培养一种数据驱动的分析思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计理念，我个人觉得非常契合“面向21世纪”的时代需求。它没有拘泥于传统的理论框架，而是将现代统计学的前沿思想融入其中。例如，在讲解抽样调查时，它不仅仅提到了简单的简单随机抽样，还引入了分层抽样、整群抽样等更复杂的抽样技术，并分析了它们在不同场景下的优劣。更让我眼前一亮的是，书中对数据挖掘和机器学习的一些基本概念也有所涉猎，虽然篇幅不多，但足以让我感受到统计学在当今大数据时代所扮演的关键角色。作者在阐述这些内容时，并没有使用过于晦涩的术语，而是尽量用通俗易懂的语言来解释，并且通过一些实际的例子来展示这些技术是如何被应用于商业分析、市场预测等领域的。例如，在讲到聚类分析时，书中举了一个关于客户细分市场的例子，说明如何通过聚类算法将具有相似消费习惯的客户归为一类，从而为精准营销提供依据。这种前瞻性的内容安排，让我觉得这本书不仅是一本学习统计学基础知识的教材，更是一本能够帮助我理解未来发展趋势的指南。阅读这本书，让我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，而是在为适应未来的数字化、智能化时代做好准备。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的整体风格来看，我感受到了一种“严谨中不失启发”的力量。虽然它是面向高等经济学和工商管理类专业的教材，内容必然要求严谨扎实，但它并没有因此而变得枯燥乏味。作者在讲解每一个统计概念时，都力求深入浅出，并且通过大量的例子来阐释其背后的逻辑和应用。我特别喜欢书中对一些核心概念的引入方式，比如在讲解概率论的“条件概率”时，作者会先用一个经典的“生日问题”或者“蒙提霍尔问题”来引起读者的兴趣，然后再引导出条件概率的数学定义和计算方法。这种“先入为主”的方式，能够有效地激发读者的学习兴趣，并帮助他们建立直观的理解。而且，书中对于一些统计模型的解释，也是非常到位，不仅仅给出了模型形式，还会详细分析模型的假设条件、参数估计的方法，以及模型的优缺点。这让我觉得，阅读这本书不仅仅是在学习知识，更是在学习一种科学的分析方法。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书给我的整体感觉是“厚重而扎实”，但同时又“并非高不可攀”。从目录上看，它涵盖了统计学几乎所有核心的知识点，从最基础的概率论到稍微复杂一些的多元回归分析，再到时间序列分析等等，可以说是应有尽有。然而，让我感到惊喜的是，它并没有将这些知识点堆砌成一本冷冰冰的“参考书”，而是通过大量细致入微的讲解和贴合实际的例子，将这些抽象的概念变得生动起来。例如，在讲解期望值和方差的计算时，作者并没有直接给出公式，而是先通过一个赌场游戏或者一个投资组合的例子，让读者直观地理解这两个概念的含义，然后再引导读者进行公式的推导。这种“先感性，后理性”的学习路径，对于我这样非数学专业的学生来说，实在是太友好了。而且，这本书在讲解统计推断时，非常注重逻辑的严谨性，会详细解释每一步操作的依据和前提条件，这让我能够真正理解为什么会得到这样的结果，而不是死记硬背结论。我个人觉得，这本书的价值不仅仅在于它提供了多少知识点，更在于它教会了我如何去思考，如何去运用统计学的方法去分析问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书，哦，真是个沉甸甸的家伙，从拿到手里的那一刻起，我就知道这是一场硬仗。封面那种沉稳的蓝色，加上“面向21世纪课程教材”和“高等学校经济学类、工商管理类核心课程教材”这样的字样，就已经宣告了它的学术严肃性。翻开第一页，迎面而来的是密密麻麻的数学符号和公式，这让我在最初的几分钟内，内心是有那么一丝丝的恐慌的。毕竟，我不是数学系的，虽然知道统计学离不开数学，但看到那些抽象的符号，总会不自觉地联想到枯燥的计算和晦涩的理论。然而，随着阅读的深入，特别是当我读到关于描述性统计的章节时，我开始看到一丝曙光。作者并没有一开始就堆砌那些高深的理论，而是从最基本的概念入手，比如均值、中位数、众数，以及标准差、方差这些用来衡量数据离散程度的指标。他们用非常贴近现实的例子来解释这些概念，比如分析某个班级的考试成绩分布，或者某个公司员工的收入情况。这些例子让我觉得，统计学并不是高高在上的理论，而是实实在在能帮助我们理解世界的一种工具。更让我感到欣慰的是，书中的图表制作也非常用心，清晰直观，虽然有时还需要仔细对照文字理解，但总体来说，图表大大降低了理解的难度，让那些原本抽象的数据变得生动起来。当然，这本书的篇幅相当可观，想要完全消化也不是一蹴而就的事情，但至少，它为我打开了一扇通往统计学世界的大门，让我不再觉得它是一门遥不可及的学科，而是充满挑战和趣味的学习过程。

评分☆☆☆☆☆

很好，帮助我解决了问题，谢谢

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

内容不错书的质量也很好

评分☆☆☆☆☆

经典的统计学教材，一如既往的喜欢

评分☆☆☆☆☆

正版的，但书有点久，物流很快

评分☆☆☆☆☆

除了有点脏，其他都满意。

评分☆☆☆☆☆

质量不错

评分☆☆☆☆☆

书的质量还好。很不错~

评分☆☆☆☆☆

正版书，包装很好！快递员很敬业，给你2的n次方个赞（2无穷大）