統計學（第四版）/麵嚮21世紀課程教材·高等學校經濟學類、工商管理類核心課程教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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袁衛，龐皓，楊燦 等 編

圖書標籤:

• 統計學
• 經濟學
• 工商管理
• 高等教育
• 教材
• 第四版
• 核心課程
• 21世紀課程
• 概率論
• 數理統計

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040398984

版次：4

商品編碼：11509897

包裝：平裝

叢書名： 麵嚮21世紀課程教材 ， 高等學校經濟學類、工商管理類核心課程教材

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：305

字數：460000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計學（第四版）/麵嚮21世紀課程教材·高等學校經濟學類、工商管理類核心課程教材》是教育部“麵嚮21世紀課程教材”，是高等學校經濟學類、上商管理類核心課程教材。
　　《統計學（第四版）/麵嚮21世紀課程教材·高等學校經濟學類、工商管理類核心課程教材》在第三版基礎上進一步強化“統計學是數據和數據分析的科學”這一主綫，突齣應用統計的特點。在基本保留原有框架的基礎上，更新瞭案例和數據，精簡瞭較為煩瑣的數學推倒和統計軟件可以取代的數學計算，刪去瞭第10章同民經濟統計基礎知識，力圖使數據和數據分析的核心內容更加簡潔。在基本數據分析的方法上，增加更多的實際案例，從正反兩個方麵強化正確選擇和使用分析工具的能力。
　　《統計學（第四版）/麵嚮21世紀課程教材·高等學校經濟學類、工商管理類核心課程教材》可作為高等學校經濟學類、工商管理類專業本科生的教材，也可作為人文、社會科學以及其他學科的本、專科教材或參考書，還可作為棚關管理人員和研究人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 數據與統計學
1.1 統計數據與統計學
1.2 統計學的産生與發展
1.3 統計學的分科
1.3.1 描述統計和推斷統計
1.3.2 理論統計和應用統計
1.4 數據的種類與來源
1.4.1 數據的種類
1.4.2 數據的來源
1.5 統計數據的質量
1.6 統計學的基本概念
1.6.1 總體
1.6.2 變量
1.6.3 樣本
本章小結
思考與練習
案例分析

第2章 統計數據的描述
2.1 統計數據的整理
2.1.1 統計數據的分組
2.1.2 次數分配
2.1.3 次數分配直方圖
2.1.4 洛倫茨麯綫與基尼係數
2.2 分布集中趨勢的測度
2.2.1 眾數
2.2.2 中位數
2.2.3 分位數
2.2.4 均值
2.2.5 幾何平均數
2.2.6 切尾均值
2.2.7 眾數、中位數和均值的關係
2.3 分布離散程度的測度
2.3.1 極差
2.3.2 內距
2.3.3 方差和標準差
2.3.4 離散係數
2.4 分布偏態與峰度的測度
2.4.1 偏態及其測度
2.4.2 峰度及其測度
2.5 統計錶、統計圖與辛普森悖論
2.5.1 統計錶
2.5.2 統計圖
2.5.3 辛普森悖論
本章小結
思考與練習
案例分析
附錄

第3章 概率、概率分布與抽樣分布
3.1 事件及其概率
3.1.1 試驗、事件和樣本空間
3.1.2 事件的概率
3.1.3 概率的性質和運算法則
3.1.4 條件概率與事件的獨立性
3.1.5 全概率公式與逆概率公式
3.2 隨機變量及其概率分布
3.2.1 隨機變量
3.2.2 離散型隨機變量的概率分布
3.2.3 離散型隨機變量的數學
……
第4章 參數估計
第5章 假設檢驗
第6章 方差分析
第7章 相關與迴歸分析
第8章 時間序列分析與預測
第9章 統計指數
附錄 常用統計錶
參考書目

精彩書摘

　　3.3.2分層抽樣
　　在抽樣之前先將總體的單位劃分為若乾層（類），然後從各個層中抽取一定數量的單位組成一個樣本，這樣的抽樣方式稱為分層抽樣，也稱分類抽樣。
　　在分層或分類時，應使層內各單位的差異盡可能小，而使層與層之間的差異盡可能大。各層的劃分可根據研究者的判斷或研究的需要進行。例如，研究的對象為人時，可按性彆、年齡等分層；研究收入的差異時，可按城鎮、農村分層；等等。
　　分層抽樣是一種常用的抽樣方式。它具有以下優點：第一，分層抽樣除瞭可以對總體進行估計外，還可以對各層的子總體進行估計；第二，分層抽樣可以按自然區域或行政區域進行分層，使抽樣的組織和實施都比較方便；第三，分層抽樣的樣本分布在各個層內，從而使樣本在總體中的分布比較均勻；第四，如果分層抽樣做得好，便可以提高估計的精度。
　　例如，假定某大學的商學院想對今年的畢業生進行一次調查，以便瞭解他們的就業傾嚮。該學院有5個專業：會計、金融、市場營銷、經營管理、信息係統。今年共有l500名畢業生，其中會計專業500名，金融專業300名，市場營銷專業300名，經營管理專業250名，信息係統專業150名。假定要選取180人作為樣本，各專業按比例應抽取的人數分彆為：會計專業60人，金融專業36人，市場營銷專業36人，經營管理專業30人，信息係統專業18人。
　　3.3.3係統抽樣
　　在抽樣中先將總體各單位按某種順序排列，並按某種規則確定一個隨機起點，然後，每隔一定的間隔抽取一個單位，直至抽取n個單位形成一個樣本。這樣的抽樣方式稱為係統抽樣，也稱等距抽樣或機械抽樣。
　　係統抽樣具有以下優點：第一，簡便易行。當樣本量很大時，簡單隨機抽樣要逐個使用隨機數字錶抽選也是相當麻煩的，而係統抽樣有瞭總體單位的排序，隻要確定齣抽樣的隨機起點和間隔後，樣本單位也就隨之確定，而且可以利用現有的排列順序，以方便操作。例如，抽選學生時利用學校的花名冊，抽選居民時可利用居委會的戶口本，等等。因此係統抽樣常用來代替簡單隨機抽樣。第二，係統抽樣的樣本在總體中的分布一般也比較均勻，由此抽樣誤差通常要小於簡單隨機抽樣。如果掌握瞭總體的有關信息，將總體各單位按有關標誌排列，就可以提高估計的精度。例如，我國農産量調查就是先對一個地區按照過去三年的平均糧食産量從高到低排隊，然後從高産量地塊隨機地找到一個起點，按照
　　3.3.2分層抽樣
　　在抽樣之前先將總體的單位劃分為若乾層（類），然後從各個層中抽取一定數量的單位組成一個樣本，這樣的抽樣方式稱為分層抽樣，也稱分類抽樣。
　　在分層或分類時，應使層內各單位的差異盡可能小，而使層與層之間的差異盡可能大。各層的劃分可根據研究者的判斷或研究的需要進行。例如，研究的對象為人時，可按性彆、年齡等分層；研究收入的差異時，可按城鎮、農村分層；等等。
　　分層抽樣是一種常用的抽樣方式。它具有以下優點：第一，分層抽樣除瞭可以對總體進行估計外，還可以對各層的子總體進行估計；第二，分層抽樣可以按自然區域或行政區域進行分層，使抽樣的組織和實施都比較方便；第三，分層抽樣的樣本分布在各個層內，從而使樣本在總體中的分布比較均勻；第四，如果分層抽樣做得好，便可以提高估計的精度。
　　例如，假定某大學的商學院想對今年的畢業生進行一次調查，以便瞭解他們的就業傾嚮。該學院有5個專業：會計、金融、市場營銷、經營管理、信息係統。今年共有l500名畢業生，其中會計專業500名，金融專業300名，市場營銷專業300名，經營管理專業250名，信息係統專業150名。假定要選取180人作為樣本，各專業按比例應抽取的人數分彆為：會計專業60人，金融專業36人，市場營銷專業36人，經營管理專業30人，信息係統專業18人。
　　3.3.3係統抽樣
　　在抽樣中先將總體各單位按某種順序排列，並按某種規則確定一個隨機起點，然後，每隔一定的間隔抽取一個單位，直至抽取n個單位形成一個樣本。這樣的抽樣方式稱為係統抽樣，也稱等距抽樣或機械抽樣。
　　係統抽樣具有以下優點：第一，簡便易行。當樣本量很大時，簡單隨機抽樣要逐個使用隨機數字錶抽選也是相當麻煩的，而係統抽樣有瞭總體單位的排序，隻要確定齣抽樣的隨機起點和間隔後，樣本單位也就隨之確定，而且可以利用現有的排列順序，以方便操作。例如，抽選學生時利用學校的花名冊，抽選居民時可利用居委會的戶口本，等等。因此係統抽樣常用來代替簡單隨機抽樣。第二，係統抽樣的樣本在總體中的分布一般也比較均勻，由此抽樣誤差通常要小於簡單隨機抽樣。如果掌握瞭總體的有關信息，將總體各單位按有關標誌排列，就可以提高估計的精度。例如，我國農産量調查就是先對一個地區按照過去三年的平均糧食産量從高到低排隊，然後從高産量地塊隨機地找到一個起點，按照
　　……

前言/序言

　　我們已經進入瞭大數據時代。作為數據和數據分析科學的統計學，在大數據環境中應用越來越廣泛而深入。但與此同時，大數據的分析越來越依賴於計算機技術，具有熟練計算機技能和數據分析能力的畢業生成為社會最緊缺的人纔。基於這樣的社會需求，我們在第三版基礎上進一步強化“統計學是數據和數據分析的科學”這一主綫，突齣應用統計的特點；在基本保留原有框架的基礎上，更新瞭案例和數據，精簡瞭較為煩瑣的數學推倒和統計軟件可以取代的數學計算，刪去瞭第10章國民經濟統計基礎知識，力圖使數據和數據分析的核心內容更加簡潔；在基本數據分析的方法上，增加瞭更多的實際案例，從正反兩個方麵強化瞭正確選擇和使用分析工具的能力，比如第2章中增加瞭辛普森悖論的內容等。
　　統計學教學和研究已經離不開計算機和統計軟件。在學習過程中，學生通過大量實際的數據分析纔能真正掌握統計方法的精髓，纔能將書本的知識轉化為自己的能力。因此，我們將與教材配套的習題也作瞭相應的較大的修改，原則就是少而精，重點是把握方法背後的思想和基本原理。考慮到各地教學條件的差異，本書統計方法的實現仍然以Excel為主。對於有條件、有能力的教師和讀者，建議使用SAS、SPSS、R等更專業的統計軟件來處理和分析數據。
　　第四版修訂仍由中國人民大學、廈門大學和西南財經大學閤作完成。各章的執筆人分彆是：第1、2章袁衛（中國人民大學）；第3章袁衛、賈俊平（中國人民大學）；第4、5、6章賈俊平；第7、8章龐皓（西南財經大學），第9章楊燦（廈門大學）。全書由袁衛、賈俊平修改定稿。
　　本書可作為高等學校經濟學類、工商管理類以及人文、社會科學和其他學科的本、專科教材或參考書。感謝廣大讀者和任課教師，你們的鼓勵和建議是我們修改完善的動力。感謝高等教育齣版社相關編輯，你們的支持和幫助使得這一版能和讀者盡快見麵。由於統計方法和科技發展日新月異，我們受知識能力所限，這一版中仍有不少疏漏乃至錯誤之處，懇請同行和讀者繼續提齣批評和建議，以便進一步修改完善。

探尋數字背後的奧秘：一堂麵嚮未來的統計思維啓濛 我們身處一個信息爆炸的時代，海量的數據如同潮水般湧來，如何在這股洪流中辨彆真僞、提取價值，已成為現代人必備的核心素養。本書並非旨在教授您枯燥的公式和繁復的計算，而是旨在為您打開一扇通往“統計思維”的大門，讓您在理解數據、分析數據、運用數據的過程中，培養一種嚴謹、理性的思維方式，從而更好地認識世界、解決問題。 本書將帶您領略統計學的魅力，從宏觀的視角審視數據，從微觀的細節洞察規律。 您將不再被冰冷的數據所嚇倒，而是學會與之對話，理解它們所承載的故事。我們相信，掌握瞭統計學的基本原理和方法，就如同擁有瞭一副洞察現實的“火眼金睛”，能夠撥開迷霧，直擊事物的本質。 您是否曾對社會現象背後的驅動力感到好奇？ 為什麼某些産品的銷量會飆升？是什麼因素影響瞭消費者的決策？如何纔能更有效地評估一項政策的成效？本書將為您提供一套係統性的分析工具，幫助您深入挖掘這些問題的根源，並通過數據來驗證和解釋您的猜想。我們將從描述性統計入手，學習如何用簡潔明瞭的圖錶和統計量來概括和呈現數據，讓復雜的信息一目瞭然。您將學會如何繪製直方圖、箱綫圖，計算均值、中位數、眾數、方差等，從而掌握描述數據的基本技巧。 進一步地，我們將步入更具探索性的領域——推斷性統計。 在有限的樣本信息中，我們如何能夠對整體情況做齣閤理的推斷？如何評估我們的判斷是否可靠？本書將引導您理解概率論的基本概念，例如隨機變量、概率分布等，為理解推斷性統計奠定堅實的基礎。您將學習如何進行假設檢驗，判斷不同群體之間是否存在顯著差異，如何構建置信區間，估計總體參數的取值範圍。這些工具將幫助您在不確定性中做齣更明智的決策，例如在市場調研中預測産品受歡迎程度，在醫學研究中評估新藥的療效，或者在金融投資中分析風險。 在現代經濟學和工商管理領域，數據分析的重要性不言而喻。 無論您未來的職業方嚮是市場營銷、金融分析、人力資源管理，還是運營管理，統計學都將是您不可或缺的得力助手。本書將通過大量貼近實際的案例，展示統計學在這些領域的具體應用。您將看到如何利用統計模型來預測銷售額，分析客戶行為，優化生産流程，評估投資組閤的風險與迴報。我們將探討迴歸分析，學習如何建立數學模型來量化變量之間的關係，從而更好地理解和預測事物的發展趨勢。 本書的編寫理念始終貫穿“麵嚮21世紀”的時代精神。 我們不僅關注理論知識的傳授，更注重培養您運用統計學解決實際問題的能力。因此，本書將強調統計思維的培養，引導您從數據中發現問題，提齣假設，設計研究方案，進行數據收集和分析，並最終解釋和溝通研究結果。我們鼓勵您將所學知識融會貫通，靈活運用到各種場景中，成為一個具有敏銳洞察力和強大分析能力的專業人纔。 我們相信，學習統計學並非遙不可及的數學難題，而是一次充滿智慧的探索之旅。 本書將以通俗易懂的語言、生動形象的案例，為您鋪就這條探索之路。您將有機會挑戰自我，拓展思維的邊界，發現數字背後隱藏的深刻含義。無論您是經濟學、工商管理或其他相關專業的學生，還是希望提升自身數據分析能力的職場人士，本書都將是您寶貴的學習夥伴。 讓我們一起踏上這段精彩的統計學之旅，用數據說話，用智慧啓迪未來！

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我贊賞的一點，就是它在理論性和實踐性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。作為一個經濟學和管理學的學生，我最關心的是如何將統計學知識應用於實際問題，而不是僅僅停留在抽象的理論層麵。而這本書在這方麵做得相當齣色。在講解每一個統計方法時，作者都會非常貼切地給齣相應的應用場景，並且用詳實的案例來支撐。比如，在講解假設檢驗時，書中會舉例說明如何利用假設檢驗來判斷某個廣告活動是否真的提升瞭産品銷量，或者某項政策是否對經濟産生瞭預期的影響。這些案例讓我能夠清晰地看到，統計學是如何幫助我們做齣更明智的決策，而不是僅僅停留在“數據好看”的層麵。而且，書中的圖錶和數據可視化也做得非常到位，清晰直觀，能夠幫助我更好地理解數據背後的信息。讓我覺得，這本書不僅僅是在教授統計學，更是在培養一種數據驅動的分析思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書的設計理念，我個人覺得非常契閤“麵嚮21世紀”的時代需求。它沒有拘泥於傳統的理論框架，而是將現代統計學的前沿思想融入其中。例如，在講解抽樣調查時，它不僅僅提到瞭簡單的簡單隨機抽樣，還引入瞭分層抽樣、整群抽樣等更復雜的抽樣技術，並分析瞭它們在不同場景下的優劣。更讓我眼前一亮的是，書中對數據挖掘和機器學習的一些基本概念也有所涉獵，雖然篇幅不多，但足以讓我感受到統計學在當今大數據時代所扮演的關鍵角色。作者在闡述這些內容時，並沒有使用過於晦澀的術語，而是盡量用通俗易懂的語言來解釋，並且通過一些實際的例子來展示這些技術是如何被應用於商業分析、市場預測等領域的。例如，在講到聚類分析時，書中舉瞭一個關於客戶細分市場的例子，說明如何通過聚類算法將具有相似消費習慣的客戶歸為一類，從而為精準營銷提供依據。這種前瞻性的內容安排，讓我覺得這本書不僅是一本學習統計學基礎知識的教材，更是一本能夠幫助我理解未來發展趨勢的指南。閱讀這本書，讓我感覺自己不僅僅是在學習一門學科，而是在為適應未來的數字化、智能化時代做好準備。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格，我個人覺得非常具有“學術氣質”，但又不失活潑。雖然是一本麵嚮高等院校的教材，但它並沒有使用那種晦澀難懂、故作高深的語言。相反，作者在講解每一個概念時，都力求清晰、簡潔，並且富有邏輯性。讓我印象深刻的是，書中在引入一些復雜公式時，通常會先給齣其在實際應用中的意義，然後再逐步進行推導。例如，在講解中心極限定理時，書中並沒有直接給齣冗長的數學證明，而是通過模擬拋擲硬幣、測量學生身高分布等實驗，來直觀地展示中心極限定理的強大作用，然後再引導讀者理解其背後的數學原理。此外，我還注意到，這本書在講解過程中，會經常穿插一些“提示”或者“注意”欄目，用來強調一些關鍵點或者指齣一些常見的錯誤，這對於我這樣的初學者來說，無疑是及時雨，能夠幫助我避免走彎路。雖然這本書的篇幅相當可觀，但由於其清晰的結構和富有邏輯性的講解，我並沒有感到 overwhelming。相反，我越來越享受在這個知識體係中探索的過程，並從中獲得瞭很多啓發。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本《統計學》時，第一個念頭就是：又要啃硬骨頭瞭。封麵設計雖然簡潔，但“核心課程教材”的定位，讓我已經做好瞭被海量公式和抽象概念轟炸的準備。然而，齣乎意料的是，這本書在引入每一個新的統計概念時，都力求通俗易懂，並且緊密結閤瞭經濟學和管理學的實際應用場景。比如，在講到迴歸分析時，它不僅僅是羅列齣多元綫性迴歸的數學模型，還細緻地分析瞭在市場營銷中，如何利用廣告投入、産品價格、競爭對手策略等變量來預測銷售額，以及如何解讀迴歸係數的含義，判斷哪些因素對銷售額的影響最大。更讓我印象深刻的是，書中在講解一些復雜的統計模型，例如時間序列分析或者分類變量的迴歸時，並沒有止步於理論公式，而是詳細探討瞭在宏觀經濟預測、股票市場分析、客戶流失預測等實際問題中，這些模型是如何被應用的。作者還非常注重培養讀者的批判性思維，在介紹一些統計方法時，會同步指齣其局限性，以及在實際應用中可能遇到的挑戰，比如數據誤差、模型假設不滿足等，並給齣瞭相應的規避建議。這種嚴謹而又貼近實際的講解方式，讓我覺得這不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的老師，在循循善誘地引導我進入統計學的殿堂，並且教我如何運用這些工具去解決現實世界中的問題，而不是死記硬背那些冰冷的公式。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的內容深度和廣度都相當令人印象深刻。它不僅僅是停留在基礎的描述統計和概率論上，而是大膽地深入到瞭更高級的統計推斷方法，比如方差分析、卡方檢驗、以及各種迴歸模型。而且，令人欣慰的是，這些高級內容的講解，並沒有讓我感到難以理解。作者在引入復雜的統計概念時，往往會先用一個非常生動的例子來鋪墊，讓讀者先對這個概念的應用場景有一個初步的認識，然後再逐步展開數學推導和解釋。例如，在講解方差分析時，書中通過一個關於不同教學方法對學生成績影響的實驗，清晰地展示瞭方差分析是如何幫助我們判斷不同處理組之間是否存在顯著差異的。這種“由果溯因”式的講解方式，大大降低瞭理解的難度，讓我覺得統計學不再是枯燥的數學遊戲，而是解決實際問題的強大工具。更值得一提的是，書中在講解每一個模型或方法時，都會強調其背後的邏輯和前提條件，這讓我能夠更深刻地理解為什麼需要使用這個方法，以及在什麼情況下不適閤使用。這種嚴謹的態度，對於培養讀者紮實的統計學功底至關重要。總的來說，這本書的內容安排非常閤理，從淺入深，循序漸進，即使是對統計學初學者來說，也能在其中找到學習的樂趣和成就感。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的整體風格來看，我感受到瞭一種“嚴謹中不失啓發”的力量。雖然它是麵嚮高等經濟學和工商管理類專業的教材，內容必然要求嚴謹紮實，但它並沒有因此而變得枯燥乏味。作者在講解每一個統計概念時，都力求深入淺齣，並且通過大量的例子來闡釋其背後的邏輯和應用。我特彆喜歡書中對一些核心概念的引入方式，比如在講解概率論的“條件概率”時，作者會先用一個經典的“生日問題”或者“濛提霍爾問題”來引起讀者的興趣，然後再引導齣條件概率的數學定義和計算方法。這種“先入為主”的方式，能夠有效地激發讀者的學習興趣，並幫助他們建立直觀的理解。而且，書中對於一些統計模型的解釋，也是非常到位，不僅僅給齣瞭模型形式，還會詳細分析模型的假設條件、參數估計的方法，以及模型的優缺點。這讓我覺得，閱讀這本書不僅僅是在學習知識，更是在學習一種科學的分析方法。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書給我的整體感覺是“厚重而紮實”，但同時又“並非高不可攀”。從目錄上看，它涵蓋瞭統計學幾乎所有核心的知識點，從最基礎的概率論到稍微復雜一些的多元迴歸分析，再到時間序列分析等等，可以說是應有盡有。然而，讓我感到驚喜的是，它並沒有將這些知識點堆砌成一本冷冰冰的“參考書”，而是通過大量細緻入微的講解和貼閤實際的例子，將這些抽象的概念變得生動起來。例如，在講解期望值和方差的計算時，作者並沒有直接給齣公式，而是先通過一個賭場遊戲或者一個投資組閤的例子，讓讀者直觀地理解這兩個概念的含義，然後再引導讀者進行公式的推導。這種“先感性，後理性”的學習路徑，對於我這樣非數學專業的學生來說，實在是太友好瞭。而且，這本書在講解統計推斷時，非常注重邏輯的嚴謹性，會詳細解釋每一步操作的依據和前提條件，這讓我能夠真正理解為什麼會得到這樣的結果，而不是死記硬背結論。我個人覺得，這本書的價值不僅僅在於它提供瞭多少知識點，更在於它教會瞭我如何去思考，如何去運用統計學的方法去分析問題。

評分☆☆☆☆☆

老實說，一開始對這本書的期待並沒有那麼高，畢竟“核心課程教材”這幾個字，很容易讓人聯想到那些“為考試而生”的厚重著作，內容枯燥、乏味，隻求覆蓋考試大綱，而缺乏與實際應用的連接。然而，這本書在這一點上給瞭我很大的驚喜。在介紹推斷性統計的章節，比如假設檢驗和置信區間的時候，作者並沒有停留在理論的推導上，而是花瞭大量的篇幅去解釋這些方法是如何在實際的商業決策、科學研究中發揮作用的。舉個例子，在講解A/B測試時，書中不僅僅是給齣瞭公式，還詳細闡述瞭如何設計實驗、收集數據，以及如何根據統計結果來判斷哪個版本的網頁或産品更受歡迎，從而指導營銷策略的製定。這種“理論聯係實際”的寫法，讓我感覺自己不僅僅是在學習一堆公式和概念，而是在學習一種解決問題的思維方式和分析工具。我還注意到，書中穿插瞭一些“案例分析”的部分，雖然篇幅不長，但卻能讓我在閱讀理論之後，立刻看到這些理論是如何被應用到真實的商業場景中的。比如，分析市場調研數據，預測銷售趨勢，評估新産品上市的效果等等。這些案例讓我對統計學在經濟和管理領域的應用有瞭更深刻的認識，也讓我更有動力去深入學習。總而言之，這本書雖然嚴謹，但並沒有因此而犧牲掉其實用性和可讀性，這一點我非常欣賞。

評分☆☆☆☆☆

當我開始翻閱這本書時，最先吸引我的就是它那清晰明瞭的結構。從描述性統計的入門，到概率論的基礎，再到統計推斷的核心，每一章節都好像一座精心搭建的階梯，引領我一步步攀登統計學的殿堂。最讓我驚喜的是，作者並沒有把每一個章節都變成一個孤立的知識點，而是巧妙地將它們聯係起來，形成一個完整的知識體係。例如，在講解抽樣分布時，作者會明確指齣它與前麵學習的樣本統計量和總體參數的關係，以及它在構建置信區間和進行假設檢驗中的關鍵作用。這種“前後呼應”的設計，讓我能夠更好地理解不同概念之間的內在聯係，而不是將它們視為零散的信息。而且，書中對於每一個公式的推導，都寫得非常詳細，並且輔以圖示和文字說明，讓我能夠清晰地看到每一個步驟是如何得齣的，而不是一味地接受結論。更重要的是，作者並沒有迴避統計學中的一些難點，比如正態分布的數學性質，或者最大似然估計的原理，而是用一種循序漸進的方式，逐步引導讀者去理解。這種“咬定青山不放鬆”的嚴謹態度，讓我對這本書的專業性充滿瞭信任。

評分☆☆☆☆☆

這本書，哦，真是個沉甸甸的傢夥，從拿到手裏的那一刻起，我就知道這是一場硬仗。封麵那種沉穩的藍色，加上“麵嚮21世紀課程教材”和“高等學校經濟學類、工商管理類核心課程教材”這樣的字樣，就已經宣告瞭它的學術嚴肅性。翻開第一頁，迎麵而來的是密密麻麻的數學符號和公式，這讓我在最初的幾分鍾內，內心是有那麼一絲絲的恐慌的。畢竟，我不是數學係的，雖然知道統計學離不開數學，但看到那些抽象的符號，總會不自覺地聯想到枯燥的計算和晦澀的理論。然而，隨著閱讀的深入，特彆是當我讀到關於描述性統計的章節時，我開始看到一絲曙光。作者並沒有一開始就堆砌那些高深的理論，而是從最基本的概念入手，比如均值、中位數、眾數，以及標準差、方差這些用來衡量數據離散程度的指標。他們用非常貼近現實的例子來解釋這些概念，比如分析某個班級的考試成績分布，或者某個公司員工的收入情況。這些例子讓我覺得，統計學並不是高高在上的理論，而是實實在在能幫助我們理解世界的一種工具。更讓我感到欣慰的是，書中的圖錶製作也非常用心，清晰直觀，雖然有時還需要仔細對照文字理解，但總體來說，圖錶大大降低瞭理解的難度，讓那些原本抽象的數據變得生動起來。當然，這本書的篇幅相當可觀，想要完全消化也不是一蹴而就的事情，但至少，它為我打開瞭一扇通往統計學世界的大門，讓我不再覺得它是一門遙不可及的學科，而是充滿挑戰和趣味的學習過程。

評分☆☆☆☆☆

還可以，應該是正品，但是就是不便宜

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，絕對的好書，而且滿減下來很滿意哦~一如既往的支持京東！

評分☆☆☆☆☆

書很好，習題很多，希望對考試有用

評分☆☆☆☆☆

統計學（第四版）/麵嚮21世紀課程教材·高等學校經濟學類、工商管理類核心課程教材

評分☆☆☆☆☆

就是便宜 贊

評分☆☆☆☆☆

這本書挺不錯，快遞也很快

評分☆☆☆☆☆

很好的東西，不錯，下次還來

評分☆☆☆☆☆

一模一樣

評分☆☆☆☆☆

不錯