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李红松，邓旭东，殷志平 等 编

图书标签:

• 统计分析
• 数据分析
• 统计方法
• 数据挖掘
• R语言
• Python
• SPSS
• 数据可视化
• 回归分析
• 假设检验

出版社： 经济管理出版社

ISBN：9787509634325

版次：1

商品编码：11609455

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-12-01

用纸：胶版纸

页数：329

字数：412000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计数据分析方法与技术》以统计数据分析的全过程为主线，结合笔者多年的教学经验和体会，介绍了数据的来源与获得、数据的整理与展示、数据处理与分析等内容，其中的分析方法涵盖了统计学中的基本统计方法，主要针对高校的统计学和数据分析类课程教学需要而编写。《统计数据分析方法与技术》内容力求简明、通俗易懂。《统计数据分析方法与技术》注重理论分析与方法应用相结合，在介绍方法应用的过程中，尽量结合Excel和SPSS软件等广泛使用的数据分析工具，突出工具实现的操作过程，使学习者容易上手，其中，Excel软件的操作介绍适用于Office 2003及以上版本，SPSS软件的操作介绍适用于17.0及以上版本。

内页插图

目录

第一章数据分析的基本问题
第一节统计数据的类型
第二节数据的来源
第三节数据分析的步骤
第四节常用的数据分析工具

第二章数据的整理与展示
第一节数据的预处理
第二节数据的分组
第三节数据的汇总技术
第四节数据的图形展示

第三章数据的描述性分析
第一节数据的集中趋势分析
第二节数据的离散程度分析
第三节数据分布的偏态与峰度

第四章抽样数据的推断分析
第一节随机抽样方法与抽样分布
第二节总体参数的抽样估计
第三节总体参数的假设检验
第四节方差分析方法

第五章数据的相关与回归分析
第一节相关分析
第二节一元线性回归分析
第三节多元线性回归分析
第四节非线性回归模型

第六章时间序列数据分析与预测
第一节时间序列概述
第二节时间序列的描述分析
第三节长期趋势分析
第四节季节变动分析
第五节循环变动分析
第六节时间序列的预测

第七章统计指数与因素分析法
第一节统计指数的概念与分类
第二节综合指数的编制
第三节平均数指数
第四节指数体系与因素分析

第八章数据分类与降维技术
第一节聚类分析
第二节判别分析
第三节主成分分析
第四节因子分析

思考练习题参考答案
附表
参考文献

前言/序言

　　当前，数据挖掘与分析无论是在理论研究领域还是在实际工作中都已得到高度重视，掌握基本的数据分析方法和分析工具已成为管理者应具备的基本技能。为了顺应这一趋势，在高校的教学中应注重培养学生掌握方法的应用原理以及方法应用的实现工具并重，这是培养学生知识和技能不可或缺的两个方面。
　　数据的处理与分析包括数据的获得、数据的整理与展示、数据的分析等环节，其中。数据的分析环节需要运用大量的统计分析方法，而这些方法如果依靠分析工具由计算机自动完成，可大大提高工作效率并确保分析结果的准确性。
　　本书以统计数据分析的全过程为主线，结合笔者多年的教学经验和体会，介绍了数据的来源与获得、数据的整理与展示、数据处理与分析等内容，其中的分析方法涵盖了统计学中的基本统计方法，主要针对高校的统计学和数据分析类课程教学需要而编写。
　　本书内容力求简明、通俗易懂。本书注重理论分析与方法应用相结合，在介绍方法应用的过程中，尽量结合Excel和SPSS软件等广泛使用的数据分析工具，突出工具实现的操作过程，使学习者容易上手，其中，Excel软件的操作介绍适用于Office2003及以上版本，SPSS软件的操作介绍适用于17．0及以上版本。
　　全书由李红松、邓旭东担任主编，殷志平、刘俊武、李洪斌担任副主编，各章编写分工如下：第一、二、三、五、七章由李红松、邓旭东撰写；第四章由李红松、刘俊武、殷志平撰写；第六章由李洪斌撰写；第八章由殷志平、刘俊武撰写。本书编写过程中，得到童泽平老师的帮助与支持，并提出了有益的建议，在此表示感谢！
　　由于笔者水平有限，书中难免存在疏漏、错误和不足之处，希望得到同行和读者的反馈与指正，以便对教材进一步完善。．
　　编者
　　2014年8月

《统计数据分析方法与技术》 内容简介 本书是一本全面介绍统计数据分析方法与技术的专业著作。从基础概念到高级应用，内容涵盖了数据收集、整理、描述、推断、建模等各个环节，旨在为读者提供一套系统、严谨的统计分析理论体系和实用的操作指南。无论是统计学领域的初学者，还是希望深化专业技能的数据科学工作者，抑或是需要运用统计学解决实际问题的研究人员和业务分析师，都能从中获益匪浅。 第一部分：统计学基础与数据处理 在现代数据驱动的世界里，理解并有效利用统计学原理是任何数据分析工作的基础。本书的开篇部分将带您深入理解统计学的核心概念，为后续的学习打下坚实的基础。 第一章：统计学的基本概念与分支 本章将阐释统计学的定义、作用以及在不同学科领域的应用价值。我们将区分描述性统计与推断性统计两大分支，并介绍统计学研究的基本流程，包括问题的提出、数据的收集、数据的整理与描述、数据的推断以及结论的解释与应用。此外，还将简要介绍概率论与数理统计在统计学中的关键作用，为后续章节的学习铺平道路。 第二章：数据类型与测量尺度 数据的性质直接决定了我们能够使用的统计方法。本章将详细讲解不同类型的数据，包括定性数据（如分类数据、顺序数据）和定量数据（如离散数据、连续数据）。我们将深入探讨四种基本的测量尺度：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度，并分析不同测量尺度下数据的特点及其对统计分析方法的选择所带来的影响。理解这些基本概念，将帮助读者准确地识别和处理不同来源的数据。 第三章：数据的收集与抽样技术 高质量的数据是有效统计分析的前提。本章将探讨数据收集的常见方法，包括普查、抽样调查，以及实验设计的基本原则。我们将重点介绍各种抽样技术，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，分析它们的优缺点以及适用场景。同时，还会讨论非概率抽样方法的局限性，以及如何避免抽样误差和测量误差，确保数据的代表性和准确性。 第四章：数据整理与描述性统计 原始数据往往杂乱无章，需要经过整理和汇总才能揭示其内在信息。本章将介绍数据预处理的关键步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值、重复值）、数据变换（如对数变换、平方根变换）和数据编码。随后，我们将深入讲解描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距）以及位置的度量（百分位数、四分位数）。此外，还将介绍数据可视化技术，如频数分布表、直方图、条形图、饼图、箱线图、散点图等，帮助读者直观地理解数据的分布特征和潜在关系。 第二部分：概率论基础与推断性统计 在理解了数据的基本特征后，我们便进入了统计推断的核心领域。本部分将构建起概率论的桥梁，并在此基础上详细介绍统计推断的两大基石：参数估计与假设检验。 第五章：概率论的基本概念 概率是衡量事件发生可能性的数学语言。本章将从随机事件、样本空间、概率定义（古典定义、统计定义、公理化定义）等基本概念入手，逐步深入到条件概率、乘法法则、全概率公式和贝叶斯定理。我们将讨论独立事件与相关事件的区别，并引入常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、几何分布等，为理解随机变量的性质奠定基础。 第六章：随机变量及其分布 随机变量是描述随机现象数值结果的变量。本章将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并详细介绍它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。我们将重点讲解几个重要的概率分布，包括： 离散型分布： 伯努利分布、二项分布、泊松分布、负二项分布、超几何分布。 连续型分布： 均匀分布、指数分布、正态分布（及其重要性质）、t分布、卡方分布、F分布。 理解这些分布的特性及其应用场景，是进行统计推断的关键。 第七章：参数估计 当我们想要了解总体的某个特征（如均值、比例、方差）时，往往只能通过样本数据来推断。本章将深入讲解参数估计的两种主要方法：点估计和区间估计。 点估计： 我们将介绍矩估计法和最大似然估计法，并讨论估计量的性质，如无偏性、有效性、一致性。 区间估计： 本章将重点讲解置信区间的概念，包括如何构建单个总体均值、比例、方差的置信区间，以及两个总体均值、比例、方差的置信区间。我们将详细推导这些区间估计的公式，并解释置信水平的含义，强调置信区间在表达估计不确定性方面的作用。 第八章：假设检验 假设检验是统计推断的另一重要工具，它允许我们根据样本数据对总体的某个假设进行决策。本章将详细介绍假设检验的基本步骤，包括： 1. 建立原假设（H0）与备择假设（H1）。 2. 选择检验统计量。 3. 确定拒绝域（或计算p值）。 4. 根据样本数据进行计算。 5. 做出统计决策：拒绝H0或接受H0。 我们将介绍各种常见的假设检验方法，包括： 关于单个总体的检验： z检验、t检验（单样本、配对样本）、卡方检验（关于方差）、F检验（关于方差）。 关于两个总体的检验： z检验、t检验（独立样本）、卡方检验（关于比例）、F检验（关于方差）。 非参数检验： 符号检验、秩和检验（如Mann-Whitney U检验）、Wilcoxon符号秩检验等，它们适用于数据不符合参数检验的分布假设的情况。 我们将深入讲解每种检验的原理、适用条件、计算步骤，并解释第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念，以及检验效能（1-β）。 第三部分：回归分析与方差分析 本部分将转向更高级的统计建模技术，特别是研究变量之间的关系以及比较多个组的均值差异。 第九章：相关分析 相关分析用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。本章将介绍相关系数的概念，重点讲解皮尔逊积矩相关系数（Pearson correlation coefficient）的计算方法、解释及其适用条件。我们还将讨论斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）在非参数情况下的应用。本章还将强调相关不等于因果，并讨论如何解读相关系数的数值。 第十章：简单线性回归 简单线性回归是研究一个因变量与一个自变量之间线性关系的最基本模型。本章将详细讲解线性回归模型的建立，包括模型的形式（Y = β0 + β1X + ε）、参数的估计（最小二乘法）、拟合优度的度量（决定系数R²）以及模型的显著性检验（F检验）。我们还将介绍回归系数的解释，以及如何使用模型进行预测。此外，还将讨论回归分析中的重要假设（线性、独立性、同方差性、正态性）以及残差分析的应用。 第十一章：多元线性回归 当我们需要研究多个自变量对一个因变量的影响时，就需要使用多元线性回归。本章将扩展简单线性回归模型，介绍包含多个预测变量的模型形式。我们将讨论如何选择和纳入自变量，以及如何解释多个回归系数（在控制其他变量不变的情况下）。本章还将介绍变量筛选技术（如逐步回归、向前选择、向后剔除），多重共线性问题及其诊断与处理，以及模型整体的显著性检验。 第十二章：方差分析（ANOVA） 方差分析是一种用于比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异的统计技术。本章将从单因素方差分析（One-way ANOVA）入手，讲解其基本原理，即通过分解总变异来判断不同组别之间的变异是否大于组内随机变异。我们将介绍F统计量的计算和解释，以及多重比较（如Tukey's HSD, Bonferroni）在发现具体哪些组别之间存在差异时的应用。此外，还将简要介绍双因素方差分析（Two-way ANOVA）及其在处理两个分类自变量时可能出现的交互效应。 第四部分：专题与应用 在掌握了基础理论和核心技术后，本书的最后部分将深入探讨一些专题性的统计方法，并结合实际案例展示统计学的应用价值。 第十三章：分类数据分析 对于分类数据，常用的统计方法与定量数据有所不同。本章将介绍卡方检验（Chi-squared test）在分析分类变量之间的关联性（如独立性检验）和拟合优度检验中的应用。我们将详细讲解四格表分析、列联表的构建与解释，以及Fisher精确检验在小样本情况下的适用性。 第十四章：时间序列分析入门 时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据点。本章将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机性。我们将讲解平稳性、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的概念，以及AR、MA、ARMA、ARIMA等经典时间序列模型的原理和建模步骤。本章还将介绍一些常用的时间序列预测方法。 第十五章：统计软件的应用 熟练掌握统计软件是进行实际数据分析的必要技能。本章将介绍当前主流统计软件（如R、Python的统计库、SPSS、SAS）的基本操作和常用功能，包括数据导入导出、描述性统计计算、图表绘制、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等。本章将通过具体的示例，演示如何在这些软件中实现本书介绍的各种统计方法。 第十六章：统计分析的案例研究 本书的最后一章将通过几个具有代表性的案例研究，展示统计数据分析方法在各个领域的实际应用。这些案例将涵盖市场调研、医学研究、金融分析、社会科学调查等方面，通过真实的数据和问题，引导读者将所学的理论和技术融会贯通，学会如何根据实际问题选择合适的统计方法，并对分析结果进行恰当的解释和应用。 结语 《统计数据分析方法与技术》力求做到理论的严谨性与实践的可操作性相结合。每一章节都配有清晰的讲解、详实的数学推导（在必要时）以及实际应用的示例，旨在帮助读者建立扎实的统计学功底，掌握先进的数据分析技能，从而在复杂的数据环境中游刃有余，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排简直可以算是教科书级别的典范，逻辑的连贯性让我几乎没有遇到任何“断层”的感觉。它从最基础的描述性统计入手，稳扎稳打地铺垫了概率论和数理统计的基础知识，这部分内容虽然常见，但作者对核心概念的阐释角度非常新颖，特别是对“中心极限定理”和“大数定律”的直观几何解释，让我这个曾经对此感到困惑的人豁然开朗。真正精彩的是中后期的内容，比如高维数据分析和非参数统计部分。通常这些内容在一般的教材里都会被一带而过，或者只给出冷冰冰的公式。但在这里，作者不仅详细介绍了主成分分析（PCA）和因子分析的数学基础，还用大量的篇幅讨论了在模型解释性与预测精度之间如何取舍。我特别欣赏它在介绍机器学习算法（如支持向量机、随机森林）时，并没有完全抛弃统计学的视角，而是强调了这些算法的统计学假设和模型可解释性约束，这使得读者能够更审慎地评估模型的有效性和适用范围，而不是盲目追求“黑箱”模型的最高准确率。这种严谨的治学态度，让整本书的专业度提升了一个档次。

评分☆☆☆☆☆

我最看重的是这本书在方法论上的前瞻性和对新兴领域的覆盖。在数据科学飞速发展的今天，一本优秀的统计分析书籍必须能够跟上时代的步伐。这本书在这方面做得非常出色，它并没有将重点局限于传统的经典线性模型，而是花了相当大的篇幅去探讨了近年来备受关注的因果推断方法。特别是对倾向得分匹配（PSM）和双重差分（DID）等计量经济学中的因果识别工具的引入，为我分析政策效果和商业干预提供了全新的视角。这些内容在很多偏重于编程实现的教材中是看不到的。此外，书中对时间序列的现代处理方法，比如ARIMA模型的局限性以及向状态空间模型过渡的必要性，也进行了深入探讨。作者似乎非常致力于培养读者对数据深层结构而非仅仅是表面模式的理解能力。每一次阅读，都感觉像是在与一位经验丰富的资深统计学家进行深度对话，他不仅分享了工具，更分享了如何思考问题的哲学——即在复杂的数据海洋中，如何构建一个有效且可信的因果链条。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚厚的书，首先映入眼帘的是封面设计，那种深沉的蓝色调和简约的字体搭配，透着一股专业又不失沉稳的气息。我本以为它会是一本枯燥的纯理论著作，毕竟“统计数据分析方法与技术”这个名字听起来就带着浓厚的学术味儿。然而，当我翻开第一章，那种感觉立刻就变了。作者在引言部分没有直接一头扎进复杂的公式，而是花了很大篇幅来阐述数据分析在现代决策制定中的核心地位，并且巧妙地通过几个当下热门行业的实际案例引入，比如市场趋势预测和用户行为建模，一下子就抓住了我的注意力。我记得其中一个案例是关于如何用时间序列分析来优化电商的库存管理，那讲解细致入微，从数据采集的规范性到模型选择的逻辑推导，每一步都像是手把手带着读者走。更让我惊喜的是，书中对R语言和Python中相关库的运用讲解得异常清晰，不再是那种生硬的代码堆砌，而是深入到代码背后的统计学原理，让你知道为什么这么写，而不是只会复制粘贴。对于我这种既想掌握理论深度，又需要在实际工作中快速应用的人来说，这种平衡感是极其难得的。它不是那种只停留在概念层面，而是真正致力于将理论转化为生产力的实用工具手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和排版质量也值得特别提及，这直接影响了我的学习效率。我注意到，书中许多关键的统计分布和公式推导，都配有精美的图表来辅助理解，这些图表绘制得非常清晰专业，很多地方甚至是动态模拟的简化版本，极大地减轻了纯文字阅读的枯燥感。更贴心的是，书中提供的所有案例代码，都可以在一个专门的在线代码库中找到，并且这些代码是模块化的，结构清晰，便于读者直接克隆下来进行修改和复现。我尝试运行了其中一个关于高斯过程回归的复杂例子，不到五分钟就成功得到了与书中描述一致的结果，这极大地增强了我学习下去的信心。与我过去读过的某些书籍相比，这本书在“可操作性”和“理论深度”之间找到了一个近乎完美的平衡点。它既能满足学术研究者对严谨性的要求，又能让渴望快速应用到工作中的工程师找到立即可用的模板和思路。总而言之，这是一部集大成之作，对于任何想要系统提升数据分析能力的人来说，都是一本不可或缺的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我带来了一种渐入佳境的沉浸感，其语言风格是那种温和而坚定的引导，不会让人感到压迫。它不像有些技术书籍那样，每一个段落都充满了陌生的术语和晦涩难懂的句子，需要频繁地查阅词典。相反，作者似乎非常体谅初学者的困境，总能在引入新概念的同时，提供足够的背景铺垫和生活化的类比。比如，在讲解贝叶斯推断时，书中没有直接跳到复杂的后验概率计算，而是先构建了一个简单的医疗诊断场景，通过不断更新的先验信息来动态展示贝叶斯更新的威力，这种叙事手法极大地降低了理解的门槛。此外，书中对各种统计检验（t检验、方差分析、卡方检验等）的应用场景和前提假设的区分讲解得极其透彻。它不仅告诉你什么时候用F检验，更重要的是，它会明确指出在数据不满足正态性或方差齐性假设时，应该优先考虑哪些稳健的替代方法，这对于真实世界中数据“不完美”的情况至关重要。这本书真正做到了“授人以渔”，教会读者如何带着批判性的眼光去审视和选择最适合自己问题的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

还不错还不错还不错还不错还不错

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还不错还不错还不错还不错还不错

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偏理论，但不适合理论研究用，比较适合统计工具应用的同时简单探索原理用

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还没看，应该不错

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好

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还不错

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还不错还不错还不错还不错还不错

评分☆☆☆☆☆

价格便宜，物超所值，超级好用

评分☆☆☆☆☆

很棒，正版！