教育部經濟管理類核心課程教材：《統計學》（第五版）學習指導書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

賈俊平 著

圖書標籤:

• 統計學
• 經濟管理類
• 教材
• 學習指導書
• 高等教育
• 第五版
• 教育部
• 核心課程
• 數據分析
• 概率論

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300200231

版次：1

商品編碼：11614329

包裝：平裝

叢書名： 教育部經濟管理類核心課程教材

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：164

內容簡介

　　《教育部經濟管理類核心課程教材：<統計學>（第五版）學習指導書》統計作為數據分析的一種通用語言，為使用者提供瞭一套獲取數據、分析數據並從數據中得齣結論的原則和方法。包括描述統計、推斷統計、多元統計和非參數統計等主要方法。

作者簡介

　　賈俊平，中國人民大學統計學院副教授。研究方嚮：統計方法在經濟各領域的應用、統計教學方式和方法。主要著作有《統計學》、《描述統計》、《工商管理統計》、《市場調查與分析》等。主持研究的“非統計學專業本科公共基礎課——統計學教學改革”項目獲2001年國傢級教學成果二等奬、2001年北京市教學成果一等奬。2001年榮獲北京市經濟技術創新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼優秀教師奬等。

內頁插圖

目錄

第1章 統計、數據和計算機
1．1 統計及其應用領域
1．2 怎樣獲得統計數據
1．3 統計與計算機

第2章 用圖錶展示數據
2．1 用圖錶展示定性數據
2．2 用圖錶展示定量數據
2．3 閤理使用圖錶

第3章 用統計量描述數據
3．1 水平的度量
3．2 差異的度量
3．3 分布形狀的度量

第4章 概率分布
4．1 度量事件發生的可能性
4．2 隨機變量的概率分布
4．3 其他幾個重要的統計分布
4．4 樣本統計量的概率分布

第5章 參數估計
5．1 參數估計的基本原理
5．2 一個總體參數的區間估計
5．3 兩個總體參數的區間估計
5．4 樣本量的確定

第6章 假設檢驗
6．1 假設檢驗的基本原理
6．2 一個總體參數的檢驗
6．3 兩個總體參數的檢驗

第7章 分類變量的推斷
7．1 一個分類變量的擬閤優度檢驗
7．2 兩個分類變量的獨立性檢驗
7．3 兩個分類變量的相關性度量

第8章 方差分析與實驗設計
8．1 方差分析的基本原理
8．2 單因素方差分析
8．3 雙因素方差分析
8．4 實驗設計初步

第9章 一元綫性迴歸
9．1 變量間的關係
9．2 一元綫性迴歸模型的估計和檢驗
9．3 利用迴歸方程進行預測
9．4 用殘差檢驗模型的假定

第10章 多元綫性迴歸
10．1 多元綫性迴歸模型
10．2 擬閤優度和顯著性檢驗
0．3 多重共綫性及其處理
10．4 利用迴歸方程進行預測
10．5 啞變量迴歸

第11章 時間序列預測
11．1 時間序列的成分和預測方法
11．2 平穩序列的預測
11．3 趨勢預測
11．4 多成分序列的預測

第12章 主成分分析和因子分析
12．1 主成分分析
12．2 因子分析

第13章 聚類分析
13．1 聚類分析基本原理
13．2 層次聚類
13．3 K均值聚類

第14章 非參數檢驗
14．1 單樣本的檢驗
4．2 兩個及兩個以上樣本的檢驗
14．3 秩相關及其檢驗

前言/序言

　　本書在《統計學》（第四版）的基礎上修訂而成，體係和內容與第四版基本相同。本次修訂的變化主要有以下幾個方麵：第一，為使讀者更好地理解本書的體係和內容，第1章後增加瞭“本書圖解：統計方法分類與本書框架”，描述瞭本書的內容體係及各章之間的邏輯關係；其餘各章後均增加瞭“本章圖解”，說明該章各節之間的邏輯關係以及內容梗概，作為該章學習的小結第二，將第1章改名為“統計、數據和計算機”，增加瞭統計與計算機一節內容，介紹瞭幾種常見的統計軟件，目的是強調統計數據的處理和計算必須交給計機來完成的學習理念，強調學習統計必須從計算中解脫齣來，重點放在對統計方思想的理解上來。第三，對書中的部分數據做瞭更新。特彆是第11章時間序列預測的數據全部做瞭更新，使用瞭最新的統計數據。第四，考慮到多數讀者使用的方便，本書使用瞭SPSS19.0中文版軟件。書中所附的軟件應用的操作步驟及圖錶輸齣結果也全部改為中文版格式。喜歡使用英文版的讀者可參考第四版的內容。由於Excel不同版本的統計函數和數據分析的操作步驟沒有差異，因此未做改動。第五版在內容難度上與第四版沒有差異，可作為高等院校經濟管理類專業本科生統計學課程的教材，也可作為研究生和MBA的教材或參考書。

《統計學》（第五版）學習指導書 引言 統計學，作為一門研究如何從數據中提取有用信息、進行科學決策的學科，在當今大數據時代的重要性愈發凸顯。無論是經濟管理、社會科學、自然科學，還是日常生活，統計學的思維和方法都扮演著至關重要的角色。本書《教育部經濟管理類核心課程教材：《統計學》（第五版）學習指導書》旨在為廣大統計學初學者，特彆是經濟管理類專業的學生，提供一套係統、全麵、易於理解的學習輔助材料，幫助大傢紮實掌握統計學的基本原理、方法和應用。 本書特色與內容概要 本書緊密圍繞教育部經濟管理類核心課程教材《統計學》（第五版）展開，力求在內容編排、知識點梳理、習題設計等方麵與原教材同步，並在此基礎上進行深化和拓展，以期達到最佳的學習效果。以下將詳細介紹本書的主要內容和亮點： 第一部分：統計學基礎概念與數據收集 統計學概覽：本部分將首先闡述統計學的定義、研究對象、基本思想以及在經濟管理中的重要地位和作用。我們將引導讀者建立對統計學“量化思維”的初步認識，理解其如何幫助我們認識世界、分析問題。 統計總體與樣本：清晰界定統計總體的概念，理解其無窮性和有限性。重點講解抽樣的意義、基本原則和常用抽樣方法，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等。通過實例分析，讓讀者理解如何科學地抽取樣本，保證樣本的代錶性，為後續的數據分析奠定基礎。 數據的類型與測量尺度：詳細介紹不同類型的數據，如定性數據（分類數據）和定量數據（數值數據），以及它們對應的測量尺度，如定類尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。理解不同類型數據的特徵，對於選擇閤適的統計分析方法至關重要。 數據收集與整理：介紹常見的數據收集方法，包括普查、抽樣調查、實驗研究等，並強調數據收集過程中的注意事項，如問捲設計、訪談技巧等。同時，講解如何對收集到的數據進行初步的整理和編碼，為後續的統計分析做好準備。 第二部分：數據描述與圖錶展示 頻數分布與圖錶展示：本部分將深入講解如何根據數據的類型和特徵，構建頻數分布錶，包括分組頻數分布。重點介紹各種統計圖錶，如直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖等，並分析不同圖錶的使用場景和錶達效果。通過大量實例，指導讀者如何根據數據選擇最恰當的圖錶形式，直觀有效地展示數據特徵。 集中趨勢的測度：詳細介紹描述數據集中趨勢的常用指標，包括均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數。分析它們各自的優缺點，以及在不同數據分布情況下的適用性。讀者將學會如何計算和解釋這些指標，從而把握數據的中心位置。 離散程度的測度：深入講解衡量數據離散程度的關鍵指標，如極差、四分位差、方差和標準差。理解這些指標如何反映數據的波動性和分散性，以及它們在比較不同數據集時的作用。學習計算和解讀這些指標，將有助於更全麵地理解數據的分布特徵。 分布形態的測度：介紹描述數據分布形態的指標，如偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。通過講解偏度和峰度，讀者將能更深入地瞭解數據的對稱性以及分布的尖峭程度，為進一步的統計推斷提供依據。 第三部分：概率論基礎與概率分布 概率的基本概念：本部分將為讀者構建堅實的概率論基礎。詳細講解概率的定義、基本性質、條件概率、乘法法則和加法法則。通過生動有趣的例子，幫助讀者理解隨機事件、樣本空間等概念。 隨機變量及其分布：引入隨機變量的概念，並區分離散型隨機變量和連續型隨機變量。詳細介紹兩種重要的離散型概率分布：二項分布和泊鬆分布，以及它們在實際問題中的應用。 正態分布與相關分布：重點講解統計學中最重要、最核心的概率分布——正態分布。深入分析正態分布的特徵、性質及其在自然界和社會現象中的普遍性。介紹標準正態分布，以及如何利用標準正態分布錶進行概率計算。同時，還將介紹與正態分布密切相關的其他分布，如t分布、卡方分布和F分布，為後續的統計推斷做好鋪墊。 第四部分：統計推斷 抽樣分布：本部分是統計推斷的理論基礎。詳細講解樣本均值的抽樣分布、樣本比例的抽樣分布等。深刻理解中心極限定理，這是連接樣本統計量與總體參數的橋梁，也是許多統計推斷方法得以成立的根本原因。 參數估計：介紹兩種主要的參數估計方法：點估計和區間估計。重點講解置信區間的概念、構造方法和解釋。通過大量實例，指導讀者如何根據樣本數據估計總體參數，並給齣估計的精確度範圍。 假設檢驗：詳細講解假設檢驗的基本原理、步驟和常用方法。包括原假設和備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、拒絕域的確定、P值的計算和解釋。重點介紹針對均值、比例、方差的假設檢驗，以及如何分析檢驗結果，並做齣統計決策。 第五部分：迴歸分析與相關分析 相關分析：介紹度量兩個變量之間綫性相關程度的指標，如協方差和相關係數。講解如何計算和解釋相關係數，判斷變量之間綫性關係的強弱和方嚮。 一元綫性迴歸分析：深入講解建立一元綫性迴歸模型，分析一個自變量如何影響一個因變量。講解最小二乘法原理，如何估計迴歸係數，以及如何解釋迴歸方程。重點介紹迴歸方程的顯著性檢驗、迴歸係數的檢驗以及擬閤優度 R² 的解釋。 多元綫性迴歸分析：在掌握一元綫性迴歸的基礎上，介紹如何建立包含多個自變量的多元綫性迴歸模型。講解如何選擇自變量、模型診斷（如多重共綫性、異方差性）以及模型解釋。 時間序列分析初步：簡要介紹時間序列數據的特點，以及一些基本的分析方法，如平穩性檢驗、移動平均法、指數平滑法等，幫助讀者初步認識時間序列數據的規律性和預測方法。 第六部分：方差分析與非參數檢驗 方差分析（ANOVA）：詳細介紹方差分析的基本思想和原理，特彆是單因素方差分析和多因素方差分析。講解如何比較三個或三個以上總體的均值是否存在顯著差異，以及方差分析的應用場景。 非參數檢驗：介紹在總體分布未知或數據不滿足參數檢驗條件時適用的非參數檢驗方法。例如，秩和檢驗、符號檢驗等，它們在處理定序數據和存在異常值的數據時尤為重要。 第七部分：統計軟件應用與案例分析 常用統計軟件操作入門：本書將結閤常用的統計軟件（如SPSS、Excel等）的操作，演示如何利用軟件進行數據導入、整理、描述性統計分析、統計推斷、迴歸分析等。這部分內容將極大地提升讀者的實際操作能力，將理論知識轉化為實踐。 經濟管理領域統計學典型案例：精選經濟管理領域中具有代錶性的統計學應用案例，涵蓋市場營銷、財務分析、人力資源管理、宏觀經濟預測等多個方麵。通過對案例的深入剖析，展示統計學方法在解決實際經濟管理問題中的強大威力，幫助讀者理解統計學的價值和意義。 學習方法建議 為瞭最大程度地發揮本書的學習指導作用，我們建議讀者采取以下學習方法： 1. 精讀教材，輔助學習：本書是基於《統計學》（第五版）教材編寫的，請務必將教材作為學習的主綫，本書作為輔助。在學習新章節時，先閱讀教材，理解基本概念和原理，然後再對照本書的講解，加深理解，梳理知識脈絡。 2. 注重理解，而非死記硬背：統計學的精髓在於其邏輯和思維方式。在學習過程中，要努力理解每一個概念的內涵、每一個公式的推導過程以及每一種方法的適用條件。不要試圖死記硬背，而是要將其融入到自己的思維體係中。 3. 勤於練習，鞏固知識：理論知識的學習離不開大量的練習。本書提供瞭豐富的例題和習題，請務必認真完成。對於習題中的錯誤，要及時反思，找齣原因，並查閱相關知識點進行鞏固。 4. 理論聯係實際，學以緻用：統計學是一門應用性很強的學科。在學習過程中，要時刻關注現實生活和經濟管理實踐中的統計學應用。嘗試用所學的統計學知識去分析身邊的數據和現象，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 5. 善用統計軟件，提高效率：在掌握瞭基本的統計學原理後，熟練掌握統計軟件的使用將大大提高分析效率和準確性。本書的第七部分將提供統計軟件的操作指導，請務必認真學習。 6. 多交流，多提問：學習過程中遇到難以理解的問題，可以與同學、老師進行交流討論，或者在課堂上積極提問。集思廣益，共同進步。 結語 統計學是一門博大精深的學科，掌握統計學知識和方法，將為你在未來的學習和職業生涯中打下堅實的基礎。本書旨在成為你學習統計學道路上的得力助手，陪伴你一起探索統計學的奧秘，掌握統計學的精髓。希望本書能夠幫助你剋服學習中的睏難，激發你對統計學的興趣，最終成為一名優秀的統計學學習者和實踐者。祝你學習順利，學有所成！

評分☆☆☆☆☆

關於教材內容的深度和廣度，我個人認為達到瞭一個非常平衡的“黃金分割點”。它既沒有為瞭追求“全麵”而將內容弄得麵麵俱到但每一塊都浮於錶麵，也沒有為瞭“深入”而陷入過於小眾或極端的數學分支。它穩穩地抓住瞭經濟管理領域最核心、最常用、最能體現統計學思維的那些工具箱——描述性統計、抽樣理論、參數估計、方差分析、迴歸預測等，並對這些核心內容進行瞭紮實的闡述。對於讀者來說，這意味著學習完這本書，你就有瞭一個堅實的理論基礎去應對絕大多數管理決策中的數據分析需求。它為後續學習更高級的計量經濟學或大數據分析技術鋪設瞭一條平穩的階梯，讓你在麵對新工具時，能夠迅速理解其背後的統計邏輯，而不是僅僅停留在軟件操作的層麵，這種底層邏輯的構建能力，是任何一本好的教材都應該具備的核心價值。

評分☆☆☆☆☆

我在翻閱這本書的過程中，感受到瞭編者團隊對於“經濟管理”這一應用背景的深刻理解。很多統計學教材往往過於偏重理論的證明和數理基礎，這對於立誌從事經濟管理工作的我們來說，可能有些“捨本逐末”瞭。然而，這本教材顯然走的是另一條路。它在每一個章節的末尾，都會設計一些與市場調研、財務分析、運營管理緊密相關的實戰演練題。這些習題的設置非常巧妙，它們不僅僅是數字的簡單代換，更多的是要求我們分析情景，選擇閤適的統計方法，並對結果做齣閤理的經濟學解釋。例如，有一章關於假設檢驗的案例，不是簡單的A/B測試，而是涉及到新營銷策略對客戶轉化率的長期影響評估，這完全貼閤瞭我們未來工作中會遇到的真實挑戰。這種強烈的應用導嚮，使得學習過程不再是枯燥的解題訓練，而更像是對未來職業場景的預演和模擬，極大地提升瞭知識的遷移能力和實際操作的信心。

評分☆☆☆☆☆

紙質書的排版和視覺呈現也是這本書的一大亮點，它體現瞭一種對讀者體驗的尊重。在當前電子閱讀盛行的時代，一本優秀的紙質教材更應該注重閱讀的舒適度和信息的可視化。這本書的字體選擇適中，行距和段落留白都做得恰到好處，長時間閱讀下來眼睛不易疲勞。更值得稱贊的是圖錶的製作質量。統計學高度依賴圖錶來直觀展示數據分布和關係，這本教材中的直方圖、箱綫圖、散點圖等都清晰銳利，色彩搭配專業而不花哨，關鍵信息點標識明確。特彆是那些復雜的統計模型圖示，復雜的流程被分解成瞭易於理解的模塊化圖形，大大降低瞭認知負荷。這錶明編者在內容生産的過程中，不僅僅考慮瞭“教什麼”，更細緻地考慮瞭“怎麼看”，確保瞭知識的有效傳達，這在很多老舊的教材中是難以見到的。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的結構安排著實讓人眼前一亮。它不是那種堆砌理論卻讓人抓不住重點的教科書，而是像一位經驗豐富的老教師，循循善誘地引導我們進入統計學的殿堂。從最基礎的概念，比如變量的劃分、數據的初步整理，到後麵復雜的概率分布和推斷統計，整個脈絡清晰得如同設計精良的路綫圖。我尤其欣賞它在引入新知識點時，總是先給齣實際生活中的案例，讓我們立刻能感受到這些抽象公式的實際用途和價值。比如，在講解迴歸分析時，它並非直接拋齣最小二乘法的數學推導，而是先展示如何用曆史銷售數據預測未來業績，這種“學以緻用”的鋪墊，極大地激發瞭我的學習興趣，讓我覺得統計學不再是高不可攀的數學分支，而是解決商業問題的強大工具。教材的語言風格也處理得非常到位，既保持瞭學術的嚴謹性，又不失生動活潑，很多地方的解釋深入淺齣，即便是初次接觸這門學科的讀者也能很快上手，不會被晦澀的術語嚇退。

評分☆☆☆☆☆

從一名習慣於自學的讀者的角度來看，這本書的輔助學習資源設計得非常貼心。雖然我評價的是書本本身，但書中的許多設計明顯指嚮瞭配套資源的有效整閤。比如，在講解某個推導過程時，它會提示讀者可以參考附錄中的“基礎微積分迴顧”或“矩陣代數基礎”，這種及時的知識點迴顧機製，極大地減少瞭讀者為瞭查閱前置知識而中斷學習流程的挫敗感。此外，有些算法的描述采用瞭步驟化的清單形式，這對於需要親手操作的讀者來說，簡直是救星。它將復雜的計算過程拆解成一個個可執行的指令，讓人感覺自己不是在“學習”統計學，而是在“使用”統計學。這種以行動為導嚮的學習引導，體現瞭現代教育設計理念對實踐學習者的充分理解和支持，使得學習過程中的自我修正和知識鞏固變得更加高效和自然。

評分☆☆☆☆☆

這本書非常好給我的學習帶來瞭很大的幫助希望會有好的成績

評分☆☆☆☆☆

還行，紙張不錯，物流也還行

評分☆☆☆☆☆

大數據學習，普及下知識

評分☆☆☆☆☆

還可以，，，，，，，，，，，，，

評分☆☆☆☆☆

我爸聊起這件事兒，一直說鬍子劉這人性子太烈，說好聽點兒叫打抱不平，說難聽點兒就是齣手沒個遮攔，早晚還得把自己陷進去。

評分☆☆☆☆☆

額 買錯瞭 這本是經管類的統計學

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

應急的。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

非常好。。。。。。。