統計數據分析方法與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李紅鬆，鄧旭東，殷誌平 等 編

圖書標籤:

• 統計分析
• 數據分析
• 統計方法
• 數據挖掘
• R語言
• Python
• SPSS
• 數據可視化
• 迴歸分析
• 假設檢驗

齣版社： 經濟管理齣版社

ISBN：9787509634325

版次：1

商品編碼：11609455

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-12-01

用紙：膠版紙

頁數：329

字數：412000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計數據分析方法與技術》以統計數據分析的全過程為主綫，結閤筆者多年的教學經驗和體會，介紹瞭數據的來源與獲得、數據的整理與展示、數據處理與分析等內容，其中的分析方法涵蓋瞭統計學中的基本統計方法，主要針對高校的統計學和數據分析類課程教學需要而編寫。《統計數據分析方法與技術》內容力求簡明、通俗易懂。《統計數據分析方法與技術》注重理論分析與方法應用相結閤，在介紹方法應用的過程中，盡量結閤Excel和SPSS軟件等廣泛使用的數據分析工具，突齣工具實現的操作過程，使學習者容易上手，其中，Excel軟件的操作介紹適用於Office 2003及以上版本，SPSS軟件的操作介紹適用於17.0及以上版本。

內頁插圖

目錄

第一章數據分析的基本問題
第一節統計數據的類型
第二節數據的來源
第三節數據分析的步驟
第四節常用的數據分析工具

第二章數據的整理與展示
第一節數據的預處理
第二節數據的分組
第三節數據的匯總技術
第四節數據的圖形展示

第三章數據的描述性分析
第一節數據的集中趨勢分析
第二節數據的離散程度分析
第三節數據分布的偏態與峰度

第四章抽樣數據的推斷分析
第一節隨機抽樣方法與抽樣分布
第二節總體參數的抽樣估計
第三節總體參數的假設檢驗
第四節方差分析方法

第五章數據的相關與迴歸分析
第一節相關分析
第二節一元綫性迴歸分析
第三節多元綫性迴歸分析
第四節非綫性迴歸模型

第六章時間序列數據分析與預測
第一節時間序列概述
第二節時間序列的描述分析
第三節長期趨勢分析
第四節季節變動分析
第五節循環變動分析
第六節時間序列的預測

第七章統計指數與因素分析法
第一節統計指數的概念與分類
第二節綜閤指數的編製
第三節平均數指數
第四節指數體係與因素分析

第八章數據分類與降維技術
第一節聚類分析
第二節判彆分析
第三節主成分分析
第四節因子分析

思考練習題參考答案
附錶
參考文獻

前言/序言

　　當前，數據挖掘與分析無論是在理論研究領域還是在實際工作中都已得到高度重視，掌握基本的數據分析方法和分析工具已成為管理者應具備的基本技能。為瞭順應這一趨勢，在高校的教學中應注重培養學生掌握方法的應用原理以及方法應用的實現工具並重，這是培養學生知識和技能不可或缺的兩個方麵。
　　數據的處理與分析包括數據的獲得、數據的整理與展示、數據的分析等環節，其中。數據的分析環節需要運用大量的統計分析方法，而這些方法如果依靠分析工具由計算機自動完成，可大大提高工作效率並確保分析結果的準確性。
　　本書以統計數據分析的全過程為主綫，結閤筆者多年的教學經驗和體會，介紹瞭數據的來源與獲得、數據的整理與展示、數據處理與分析等內容，其中的分析方法涵蓋瞭統計學中的基本統計方法，主要針對高校的統計學和數據分析類課程教學需要而編寫。
　　本書內容力求簡明、通俗易懂。本書注重理論分析與方法應用相結閤，在介紹方法應用的過程中，盡量結閤Excel和SPSS軟件等廣泛使用的數據分析工具，突齣工具實現的操作過程，使學習者容易上手，其中，Excel軟件的操作介紹適用於Office2003及以上版本，SPSS軟件的操作介紹適用於17．0及以上版本。
　　全書由李紅鬆、鄧旭東擔任主編，殷誌平、劉俊武、李洪斌擔任副主編，各章編寫分工如下：第一、二、三、五、七章由李紅鬆、鄧旭東撰寫；第四章由李紅鬆、劉俊武、殷誌平撰寫；第六章由李洪斌撰寫；第八章由殷誌平、劉俊武撰寫。本書編寫過程中，得到童澤平老師的幫助與支持，並提齣瞭有益的建議，在此錶示感謝！
　　由於筆者水平有限，書中難免存在疏漏、錯誤和不足之處，希望得到同行和讀者的反饋與指正，以便對教材進一步完善。．
　　編者
　　2014年8月

《統計數據分析方法與技術》 內容簡介 本書是一本全麵介紹統計數據分析方法與技術的專業著作。從基礎概念到高級應用，內容涵蓋瞭數據收集、整理、描述、推斷、建模等各個環節，旨在為讀者提供一套係統、嚴謹的統計分析理論體係和實用的操作指南。無論是統計學領域的初學者，還是希望深化專業技能的數據科學工作者，抑或是需要運用統計學解決實際問題的研究人員和業務分析師，都能從中獲益匪淺。 第一部分：統計學基礎與數據處理 在現代數據驅動的世界裏，理解並有效利用統計學原理是任何數據分析工作的基礎。本書的開篇部分將帶您深入理解統計學的核心概念，為後續的學習打下堅實的基礎。 第一章：統計學的基本概念與分支 本章將闡釋統計學的定義、作用以及在不同學科領域的應用價值。我們將區分描述性統計與推斷性統計兩大分支，並介紹統計學研究的基本流程，包括問題的提齣、數據的收集、數據的整理與描述、數據的推斷以及結論的解釋與應用。此外，還將簡要介紹概率論與數理統計在統計學中的關鍵作用，為後續章節的學習鋪平道路。 第二章：數據類型與測量尺度 數據的性質直接決定瞭我們能夠使用的統計方法。本章將詳細講解不同類型的數據，包括定性數據（如分類數據、順序數據）和定量數據（如離散數據、連續數據）。我們將深入探討四種基本的測量尺度：定類尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度，並分析不同測量尺度下數據的特點及其對統計分析方法的選擇所帶來的影響。理解這些基本概念，將幫助讀者準確地識彆和處理不同來源的數據。 第三章：數據的收集與抽樣技術 高質量的數據是有效統計分析的前提。本章將探討數據收集的常見方法，包括普查、抽樣調查，以及實驗設計的基本原則。我們將重點介紹各種抽樣技術，如簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣和整群抽樣，分析它們的優缺點以及適用場景。同時，還會討論非概率抽樣方法的局限性，以及如何避免抽樣誤差和測量誤差，確保數據的代錶性和準確性。 第四章：數據整理與描述性統計 原始數據往往雜亂無章，需要經過整理和匯總纔能揭示其內在信息。本章將介紹數據預處理的關鍵步驟，包括數據清洗（處理缺失值、異常值、重復值）、數據變換（如對數變換、平方根變換）和數據編碼。隨後，我們將深入講解描述性統計量，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）、離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位數間距）以及位置的度量（百分位數、四分位數）。此外，還將介紹數據可視化技術，如頻數分布錶、直方圖、條形圖、餅圖、箱綫圖、散點圖等，幫助讀者直觀地理解數據的分布特徵和潛在關係。 第二部分：概率論基礎與推斷性統計 在理解瞭數據的基本特徵後，我們便進入瞭統計推斷的核心領域。本部分將構建起概率論的橋梁，並在此基礎上詳細介紹統計推斷的兩大基石：參數估計與假設檢驗。 第五章：概率論的基本概念 概率是衡量事件發生可能性的數學語言。本章將從隨機事件、樣本空間、概率定義（古典定義、統計定義、公理化定義）等基本概念入手，逐步深入到條件概率、乘法法則、全概率公式和貝葉斯定理。我們將討論獨立事件與相關事件的區彆，並引入常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，為理解隨機變量的性質奠定基礎。 第六章：隨機變量及其分布 隨機變量是描述隨機現象數值結果的變量。本章將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並詳細介紹它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。我們將重點講解幾個重要的概率分布，包括： 離散型分布： 伯努利分布、二項分布、泊鬆分布、負二項分布、超幾何分布。 連續型分布： 均勻分布、指數分布、正態分布（及其重要性質）、t分布、卡方分布、F分布。 理解這些分布的特性及其應用場景，是進行統計推斷的關鍵。 第七章：參數估計 當我們想要瞭解總體的某個特徵（如均值、比例、方差）時，往往隻能通過樣本數據來推斷。本章將深入講解參數估計的兩種主要方法：點估計和區間估計。 點估計： 我們將介紹矩估計法和最大似然估計法，並討論估計量的性質，如無偏性、有效性、一緻性。 區間估計： 本章將重點講解置信區間的概念，包括如何構建單個總體均值、比例、方差的置信區間，以及兩個總體均值、比例、方差的置信區間。我們將詳細推導這些區間估計的公式，並解釋置信水平的含義，強調置信區間在錶達估計不確定性方麵的作用。 第八章：假設檢驗 假設檢驗是統計推斷的另一重要工具，它允許我們根據樣本數據對總體的某個假設進行決策。本章將詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括： 1. 建立原假設（H0）與備擇假設（H1）。 2. 選擇檢驗統計量。 3. 確定拒絕域（或計算p值）。 4. 根據樣本數據進行計算。 5. 做齣統計決策：拒絕H0或接受H0。 我們將介紹各種常見的假設檢驗方法，包括： 關於單個總體的檢驗： z檢驗、t檢驗（單樣本、配對樣本）、卡方檢驗（關於方差）、F檢驗（關於方差）。 關於兩個總體的檢驗： z檢驗、t檢驗（獨立樣本）、卡方檢驗（關於比例）、F檢驗（關於方差）。 非參數檢驗： 符號檢驗、秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗等，它們適用於數據不符閤參數檢驗的分布假設的情況。 我們將深入講解每種檢驗的原理、適用條件、計算步驟，並解釋第一類錯誤（α）和第二類錯誤（β）的概念，以及檢驗效能（1-β）。 第三部分：迴歸分析與方差分析 本部分將轉嚮更高級的統計建模技術，特彆是研究變量之間的關係以及比較多個組的均值差異。 第九章：相關分析 相關分析用於衡量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。本章將介紹相關係數的概念，重點講解皮爾遜積矩相關係數（Pearson correlation coefficient）的計算方法、解釋及其適用條件。我們還將討論斯皮爾曼等級相關係數（Spearman rank correlation coefficient）在非參數情況下的應用。本章還將強調相關不等於因果，並討論如何解讀相關係數的數值。 第十章：簡單綫性迴歸 簡單綫性迴歸是研究一個因變量與一個自變量之間綫性關係的最基本模型。本章將詳細講解綫性迴歸模型的建立，包括模型的形式（Y = β0 + β1X + ε）、參數的估計（最小二乘法）、擬閤優度的度量（決定係數R²）以及模型的顯著性檢驗（F檢驗）。我們還將介紹迴歸係數的解釋，以及如何使用模型進行預測。此外，還將討論迴歸分析中的重要假設（綫性、獨立性、同方差性、正態性）以及殘差分析的應用。 第十一章：多元綫性迴歸 當我們需要研究多個自變量對一個因變量的影響時，就需要使用多元綫性迴歸。本章將擴展簡單綫性迴歸模型，介紹包含多個預測變量的模型形式。我們將討論如何選擇和納入自變量，以及如何解釋多個迴歸係數（在控製其他變量不變的情況下）。本章還將介紹變量篩選技術（如逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除），多重共綫性問題及其診斷與處理，以及模型整體的顯著性檢驗。 第十二章：方差分析（ANOVA） 方差分析是一種用於比較三個或三個以上組的均值是否存在顯著差異的統計技術。本章將從單因素方差分析（One-way ANOVA）入手，講解其基本原理，即通過分解總變異來判斷不同組彆之間的變異是否大於組內隨機變異。我們將介紹F統計量的計算和解釋，以及多重比較（如Tukey's HSD, Bonferroni）在發現具體哪些組彆之間存在差異時的應用。此外，還將簡要介紹雙因素方差分析（Two-way ANOVA）及其在處理兩個分類自變量時可能齣現的交互效應。 第四部分：專題與應用 在掌握瞭基礎理論和核心技術後，本書的最後部分將深入探討一些專題性的統計方法，並結閤實際案例展示統計學的應用價值。 第十三章：分類數據分析 對於分類數據，常用的統計方法與定量數據有所不同。本章將介紹卡方檢驗（Chi-squared test）在分析分類變量之間的關聯性（如獨立性檢驗）和擬閤優度檢驗中的應用。我們將詳細講解四格錶分析、列聯錶的構建與解釋，以及Fisher精確檢驗在小樣本情況下的適用性。 第十四章：時間序列分析入門 時間序列數據是指按照時間順序排列的數據點。本章將介紹時間序列分析的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性和隨機性。我們將講解平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的概念，以及AR、MA、ARMA、ARIMA等經典時間序列模型的原理和建模步驟。本章還將介紹一些常用的時間序列預測方法。 第十五章：統計軟件的應用 熟練掌握統計軟件是進行實際數據分析的必要技能。本章將介紹當前主流統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS、SAS）的基本操作和常用功能，包括數據導入導齣、描述性統計計算、圖錶繪製、參數估計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等。本章將通過具體的示例，演示如何在這些軟件中實現本書介紹的各種統計方法。 第十六章：統計分析的案例研究 本書的最後一章將通過幾個具有代錶性的案例研究，展示統計數據分析方法在各個領域的實際應用。這些案例將涵蓋市場調研、醫學研究、金融分析、社會科學調查等方麵，通過真實的數據和問題，引導讀者將所學的理論和技術融會貫通，學會如何根據實際問題選擇閤適的統計方法，並對分析結果進行恰當的解釋和應用。 結語 《統計數據分析方法與技術》力求做到理論的嚴謹性與實踐的可操作性相結閤。每一章節都配有清晰的講解、詳實的數學推導（在必要時）以及實際應用的示例，旨在幫助讀者建立紮實的統計學功底，掌握先進的數據分析技能，從而在復雜的數據環境中遊刃有餘，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源和排版質量也值得特彆提及，這直接影響瞭我的學習效率。我注意到，書中許多關鍵的統計分布和公式推導，都配有精美的圖錶來輔助理解，這些圖錶繪製得非常清晰專業，很多地方甚至是動態模擬的簡化版本，極大地減輕瞭純文字閱讀的枯燥感。更貼心的是，書中提供的所有案例代碼，都可以在一個專門的在綫代碼庫中找到，並且這些代碼是模塊化的，結構清晰，便於讀者直接剋隆下來進行修改和復現。我嘗試運行瞭其中一個關於高斯過程迴歸的復雜例子，不到五分鍾就成功得到瞭與書中描述一緻的結果，這極大地增強瞭我學習下去的信心。與我過去讀過的某些書籍相比，這本書在“可操作性”和“理論深度”之間找到瞭一個近乎完美的平衡點。它既能滿足學術研究者對嚴謹性的要求，又能讓渴望快速應用到工作中的工程師找到立即可用的模闆和思路。總而言之，這是一部集大成之作，對於任何想要係統提升數據分析能力的人來說，都是一本不可或缺的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本厚厚的書，首先映入眼簾的是封麵設計，那種深沉的藍色調和簡約的字體搭配，透著一股專業又不失沉穩的氣息。我本以為它會是一本枯燥的純理論著作，畢竟“統計數據分析方法與技術”這個名字聽起來就帶著濃厚的學術味兒。然而，當我翻開第一章，那種感覺立刻就變瞭。作者在引言部分沒有直接一頭紮進復雜的公式，而是花瞭很大篇幅來闡述數據分析在現代決策製定中的核心地位，並且巧妙地通過幾個當下熱門行業的實際案例引入，比如市場趨勢預測和用戶行為建模，一下子就抓住瞭我的注意力。我記得其中一個案例是關於如何用時間序列分析來優化電商的庫存管理，那講解細緻入微，從數據采集的規範性到模型選擇的邏輯推導，每一步都像是手把手帶著讀者走。更讓我驚喜的是，書中對R語言和Python中相關庫的運用講解得異常清晰，不再是那種生硬的代碼堆砌，而是深入到代碼背後的統計學原理，讓你知道為什麼這麼寫，而不是隻會復製粘貼。對於我這種既想掌握理論深度，又需要在實際工作中快速應用的人來說，這種平衡感是極其難得的。它不是那種隻停留在概念層麵，而是真正緻力於將理論轉化為生産力的實用工具手冊。

評分☆☆☆☆☆

我最看重的是這本書在方法論上的前瞻性和對新興領域的覆蓋。在數據科學飛速發展的今天，一本優秀的統計分析書籍必須能夠跟上時代的步伐。這本書在這方麵做得非常齣色，它並沒有將重點局限於傳統的經典綫性模型，而是花瞭相當大的篇幅去探討瞭近年來備受關注的因果推斷方法。特彆是對傾嚮得分匹配（PSM）和雙重差分（DID）等計量經濟學中的因果識彆工具的引入，為我分析政策效果和商業乾預提供瞭全新的視角。這些內容在很多偏重於編程實現的教材中是看不到的。此外，書中對時間序列的現代處理方法，比如ARIMA模型的局限性以及嚮狀態空間模型過渡的必要性，也進行瞭深入探討。作者似乎非常緻力於培養讀者對數據深層結構而非僅僅是錶麵模式的理解能力。每一次閱讀，都感覺像是在與一位經驗豐富的資深統計學傢進行深度對話，他不僅分享瞭工具，更分享瞭如何思考問題的哲學——即在復雜的數據海洋中，如何構建一個有效且可信的因果鏈條。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書給我帶來瞭一種漸入佳境的沉浸感，其語言風格是那種溫和而堅定的引導，不會讓人感到壓迫。它不像有些技術書籍那樣，每一個段落都充滿瞭陌生的術語和晦澀難懂的句子，需要頻繁地查閱詞典。相反，作者似乎非常體諒初學者的睏境，總能在引入新概念的同時，提供足夠的背景鋪墊和生活化的類比。比如，在講解貝葉斯推斷時，書中沒有直接跳到復雜的後驗概率計算，而是先構建瞭一個簡單的醫療診斷場景，通過不斷更新的先驗信息來動態展示貝葉斯更新的威力，這種敘事手法極大地降低瞭理解的門檻。此外，書中對各種統計檢驗（t檢驗、方差分析、卡方檢驗等）的應用場景和前提假設的區分講解得極其透徹。它不僅告訴你什麼時候用F檢驗，更重要的是，它會明確指齣在數據不滿足正態性或方差齊性假設時，應該優先考慮哪些穩健的替代方法，這對於真實世界中數據“不完美”的情況至關重要。這本書真正做到瞭“授人以漁”，教會讀者如何帶著批判性的眼光去審視和選擇最適閤自己問題的分析工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構編排簡直可以算是教科書級彆的典範，邏輯的連貫性讓我幾乎沒有遇到任何“斷層”的感覺。它從最基礎的描述性統計入手，穩紮穩打地鋪墊瞭概率論和數理統計的基礎知識，這部分內容雖然常見，但作者對核心概念的闡釋角度非常新穎，特彆是對“中心極限定理”和“大數定律”的直觀幾何解釋，讓我這個曾經對此感到睏惑的人豁然開朗。真正精彩的是中後期的內容，比如高維數據分析和非參數統計部分。通常這些內容在一般的教材裏都會被一帶而過，或者隻給齣冷冰冰的公式。但在這裏，作者不僅詳細介紹瞭主成分分析（PCA）和因子分析的數學基礎，還用大量的篇幅討論瞭在模型解釋性與預測精度之間如何取捨。我特彆欣賞它在介紹機器學習算法（如支持嚮量機、隨機森林）時，並沒有完全拋棄統計學的視角，而是強調瞭這些算法的統計學假設和模型可解釋性約束，這使得讀者能夠更審慎地評估模型的有效性和適用範圍，而不是盲目追求“黑箱”模型的最高準確率。這種嚴謹的治學態度，讓整本書的專業度提升瞭一個檔次。

評分☆☆☆☆☆

真的挺好用的

評分☆☆☆☆☆

很好，有用。

評分☆☆☆☆☆

很好，有用。

評分☆☆☆☆☆

是課本必須買額(⊙o⊙)…書內容不咋。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

很好很好，第二天就收到瞭

評分☆☆☆☆☆

很好，有用。

評分☆☆☆☆☆

很好，有用。

評分☆☆☆☆☆

是課本必須買額(⊙o⊙)…書內容不咋。