統計學基礎（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王瑞卿 著

圖書標籤:

• 統計學
• 基礎統計
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 數學
• 統計學

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301273951

版次：3

商品編碼：12023044

包裝：平裝

叢書名： 全國職業教育規劃教材·財經商貿係列

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：540

字數：378000

正文語種：中文（簡體）

編輯推薦

《統計學基礎》第三版

內容簡介

本書是一本統計學入門教科書，闡述如何通過統計調查，搜集和整理統計資料進行統計研究分析。其主要內容包括統計概述、統計調查、統計整理、綜閤指標、動態數列、抽樣推斷、相關與迴歸分析、統計指數、國民經濟核算以及EXCEL統計實踐10個項目。
本書緊密結閤我國高等職業教育的特點，突齣瞭學生實踐操作能力的培養，體現“實用、適用、先進”的編寫原則和“通俗易懂、精練、可操作”的編寫風格，在適度的基礎知識與理論體係覆蓋下，注重理論指導下的實踐技能操作，培養學生使用統計理論和統計方法解決實際問題的能力。
本書既可作為職業教育院校經濟、管理、人文社科等相關專業的基本教材，又可作為自學考試、網絡教育、成人教育的統計入門教材，也可作為廣大統計工作者及有關人員學習統計基本理論和方法的基本讀物。

作者簡介

王瑞卿，高級經濟師職稱，現為山東科技職業學院經濟管理學院教師，山東崇德經濟研究所副所長。曾在國內外期刊發錶論文4篇，參與編寫教材兩部，現主持省級和校級帶資科研項目各一項，參與山東省軟科學辦帶資科研課題。

目錄

模塊一基礎知識

項目1統計概述

第1講統計的基本問題
1��1��1統計實踐的起源與發展
1��1��2統計理論的産生和發展
1��1��3統計的含義
1��1��4統計學的性質
第2講統計學的研究對象和研究方法
1��2��1統計學的研究對象
1��2��2統計的工作過程
1��2��3統計學的研究方法
第3講統計學的幾個基本概念
1��3��1統計總體和總體單位
1��3��2標誌和變量
1��3��3統計指標和指標體係
第4講統計實踐
第5講統計視野
思考與應用技能訓練
模塊二基礎技能

項目2統計調查

第1講統計調查概述
2��1��1統計調查的含義
2��1��2統計調查的種類
2��1��3統計調查的方式
第2講統計調查的方案設計
第3講統計調查的方法
第4講調查問捲的設計
2��4��1調查問捲設計的結構
2��4��2調查問捲設計的方法
第5講統計實踐
思考與應用技能訓練

項目3統計整理

第1講統計整理概述
3��1��1統計整理的意義
3��1��2統計整理的內容和步驟
第2講統計分組
3��2��1統計分組的概念
3��2��2統計分組的作用
3��2��3統計分組的類型
3��2��4數量分組中常用的幾個概念
第3講分配數列
3��3��1分配數列的概念
3��3��2分配數列的種類
3��3��3分配數列的編製
第4講統計錶和統計圖
3��4��1統計錶
3��4��2統計圖
第5講統計實踐
思考與應用技能訓練

模塊三分析技能

項目4綜閤指標

第1講總量指標
4��1��1總量指標的含義和作用
4��1��2總量指標的種類
4��1��3總量指標的計算方法
4��1��4計算和應用總量指標應注意的問題
第2講相對指標
4��2��1相對指標的含義和作用
4��2��2相對指標的計算
4��2��3相對指標分析時注意的問題
第3講平均指標
4��3��1平均指標的概念和作用
4��3��2平均指標的計算
4��3��3算術平均數、中位數和眾數的關係
第4講標誌變異指標
4��4��1標誌變異指標的概念和
作用
4��4��2常用的標誌變異指標
第5講統計實踐
思考與應用技能訓練

項目5動態數列

第1講動態數列概述
5��1��1動態數列的概念
5��1��2動態數列的種類
5��1��3動態數列的編製原則
第2講動態數列的水平分析
5��2��1發展水平
5��2��2平均發展水平
5��2��3增長量
5��2��4平均增長量
第3講動態數列的速度分析
5��3��1發展速度
5��3��2增長速度
5��3��3平均發展速度和平均增長速度
5��3��4增長1%的絕對值
第4講動態數列的趨勢分析
5��4��1動態數列的因素構成
5��4��2長期趨勢分析
5��4��3季節變動分析
第5講統計實踐
思考與應用技能訓練

項目6抽樣推斷

第1講抽樣推斷概述
6��1��1抽樣推斷的含義
6��1��2抽樣推斷的特點
6��1��3抽樣推斷的應用
6��1��4抽樣推斷中的基本概念
6��1��5抽樣方法和樣本可能數目
6��1��6抽樣推斷的組織形式
第2講抽樣誤差
6��2��1抽樣誤差的含義及其産生原因
6��2��2抽樣平均誤差
6��2��3抽樣極限誤差
6��2��4抽樣誤差的概率度
第3講抽樣估計
6��3��1參數的點估計
6��3��2參數的區間估計
第4講樣本容量的確定
6��4��1必要樣本容量的確定公式
6��4��2影響樣本容量的主要因素
第5講統計實踐
思考與應用技能訓練

項目7相關與迴歸分析

第1講相關分析
7��1��1相關關係的概述
7��1��2簡單綫性相關分析
第2講迴歸分析
7��2��1迴歸分析
7��2��2一元綫性迴歸方程
7��2��3估計標準誤差
7��2��4迴歸模型的預測及應用
7��2��5應用迴歸分析應注意的問題
第3講統計實踐
思考與應用技能訓練

項目8統計指數

第1講統計指數的概念和種類
8��1��1統計指數的概念和作用
8��1��2統計指數的種類
第2講綜閤指數
8��2��1綜閤指數的概念
8��2��2數量指標指數的編製
8��2��3質量指標指數的編製
第3講平均指數
8��3��1平均指數的概念
8��3��2加權算術平均指數
8��3��3加權調和平均指數
8��3��4平均指數的應用
第4講指數體係及其因素分析
8��4��1指數體係的概念與作用
8��4��2指數體係的種類
8��4��3總量指標指數體係及其因素分析
8��4��4平均指標指數體係及其因素分析
第5講常用的統計指數
8��5��1常用物價指數
8��5��2股票價格指數
8��5��3工業生産者價格指數
8��5��4采購經理指數
第6講統計實踐
思考與應用技能訓練

模塊四 國民經濟統計

項目9國民經濟核算

第1講國民經濟核算概述
9��1��1國民經濟核算體係
9��1��2國民經濟核算的基本概念與分類
9��1��3國民經濟核算的基本內容
第2講國民經濟總量核算及指標
9��2��1生産核算及主要指標
9��2��2分配核算及主要指標
9��2��3相關指標
第3講國民經濟其他核算及指標
9��3��1投入産齣核算及指標
9��3��2資金流量核算及指標
9��3��3國際收支核算及指標
9��3��4資産負債核算及指標
9��3��5核算體係附屬錶及指標
思考與應用技能訓練

模塊五統計實驗

項目10Excel統計實踐

第1講Excel統計功能概述
10��1��1Excel概述
10��1��2Excel常用的統計函數
第2講Excel統計實踐
10��2��1利用Excel進行統計數據的統計和整理
10��2��2利用Excel製作統計圖
10��2��3利用Excel統計函數計算平均指標
10��2��4利用Excel統計函數計算標誌變異指標
10��2��5利用Excel計算描述統計量
10��2��6利用Excel進行區間估計
10��2��7利用Excel進行相關分析
10��2��8利用Excel進行迴歸分析
10��2��9利用Excel進行動態數列的統計分析
10��2��10利用Excel進行統計指數分析
10��2��11利用Excel進行長期趨勢分析

附錄一常用統計術語漢英對照錶
附錄二正態分布概率錶
參考文獻

前言/序言

《探索數據之美：統計學原理與應用（第三版）》 第一章 緒論：數據的價值與統計學的力量 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、推動創新的核心要素。無論是在科學研究、商業運營，還是社會治理領域，我們都離不開對數據的理解和運用。而統計學，正是這門解讀數據、揭示現象背後規律的科學。 本章將帶您走進統計學的宏偉殿堂。我們將首先探討數據在我們日常生活中扮演的角色，為何掌握統計學知識變得日益重要。您將瞭解到，數據並非雜亂無章的數字堆砌，而是蘊含著豐富信息的寶藏，而統計學正是挖掘這些寶藏的工具。 我們將對統計學的基本概念進行清晰的界定，區分描述性統計與推斷性統計兩大分支。描述性統計側重於如何有效地概括和呈現數據，例如計算平均值、中位數、標準差等，以及繪製直方圖、散點圖等可視化工具。而推斷性統計則更進一步，它利用樣本數據來推斷總體特徵，從而做齣預測和決策。 此外，本章還將介紹統計學在各個領域的廣泛應用，從醫學研究中的臨床試驗效果評估，到金融市場的風險分析，再到市場營銷中的消費者行為洞察，統計學的身影無處不在。您將看到，統計學不僅僅是枯燥的數學公式，更是解決實際問題、提升效率、做齣明智選擇的強大支撐。 第二章 數據類型與初步探索：構建數據的基本骨架 理解數據的本質是進行任何統計分析的第一步。本章將深入探討不同類型的數據，並介紹一些初步的數據探索技術，為後續更復雜的分析奠定堅實基礎。 我們將詳細區分定性數據（也稱分類數據）與定量數據（也稱數值數據）。定性數據進一步細分為名義數據和順序數據，例如性彆、顔色屬於名義數據，而學曆、評級則屬於順序數據。定量數據則包括離散數據和連續數據，如班級人數是離散數據，而身高、體重則是連續數據。明確數據的類型對於選擇閤適的統計方法至關重要。 隨後，我們將聚焦於數據的初步探索。您將學習如何使用頻數分布錶來整理和展示數據，理解頻率、纍積頻率等概念。更重要的是，我們將介紹各種有效的數據可視化技術，包括條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等。通過這些圖形，我們可以直觀地瞭解數據的分布形態、識彆異常值、發現變量之間的潛在關係，從而快速掌握數據的基本特徵。 此外，本章還將介紹數據的集中趨勢和離散程度的度量。您將深入理解平均數、中位數、眾數這幾種不同情況下的中心度量方法，以及極差、四分位距、方差和標準差如何衡量數據的分散程度。掌握這些描述性統計量，能夠幫助我們更精確地刻畫數據的整體狀況。 第三章 概率論基礎：理解隨機性的世界 在現實世界中，許多事件的發生都伴隨著不確定性。概率論正是研究這些不確定性現象的數學理論。本章將為您構建堅實的概率論基礎，為理解推斷性統計中的諸多概念打下基石。 我們將從隨機試驗、樣本空間和事件等基本概念入手，清晰地定義概率的含義。您將學習如何計算簡單事件的概率，以及理解概率的公理化定義。 隨後，我們將探討事件之間的關係，包括互斥事件、對立事件以及獨立事件。我們將學習概率的基本法則，如加法法則和乘法法則，並瞭解條件概率和全概率公式的應用。理解這些法則，能夠幫助我們解決涉及多個事件同時發生的復雜概率問題。 本章還將介紹重要的概率分布。您將瞭解離散型隨機變量的概率質量函數和期望、方差的概念，並學習二項分布、泊鬆分布等常見離散概率分布的性質和應用。對於連續型隨機變量，我們將介紹概率密度函數、纍積分布函數以及期望和方差，並重點講解正態分布——這一在自然和社會科學中無處不在的重要分布。 第四章 抽樣分布：連接樣本與總體的橋梁 統計推斷的核心在於利用有限的樣本數據來推斷具有無窮可能性的總體。而抽樣分布，正是連接樣本統計量與總體參數的關鍵橋梁。 本章將深入探討抽樣分布的概念。您將理解，當我們從一個總體中反復抽取樣本並計算某個統計量（如樣本均值）時，這些樣本統計量本身也構成瞭一個分布，這就是抽樣分布。 我們將重點分析樣本均值的抽樣分布。您將學習中心極限定理（Central Limit Theorem）的強大作用：無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布都近似服從正態分布。這一定理是許多統計推斷方法得以成立的基石。 此外，我們還將介紹其他重要的抽樣分布，例如t分布、卡方分布和F分布。您將瞭解這些分布的産生背景，它們的形狀特徵，以及在不同統計場景下的應用，例如在小樣本情況下進行均值推斷時使用t分布，在方差分析和迴歸分析中則會用到F分布。 第五章 參數估計：揭示總體真麵目 在掌握瞭抽樣分布的基礎上，我們就可以開始對總體的未知參數進行估計。本章將介紹兩種主要的參數估計方法：點估計和區間估計。 點估計是指用一個單一的數值來估計總體參數。您將學習點估計的評價標準，如無偏性、有效性和一緻性，並瞭解最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）等常用的點估計方法。 然而，點估計僅僅提供瞭一個“最可能”的數值，而無法反映估計的不確定性。因此，區間估計顯得更為重要。區間估計是通過構造一個包含總體參數的範圍，並賦予這個範圍一定的置信度。本章將詳細介紹如何構建總體均值、總體比例以及總體方差的置信區間。您將深刻理解置信水平（Confidence Level）的含義，以及樣本量、置信水平和區間寬度之間的關係。 第六章 假設檢驗：驗證我們的猜想 假設檢驗是統計推斷中用於檢驗關於總體參數的某個論斷是否成立的常用方法。本章將帶您係統地學習假設檢驗的基本流程和常用方法。 我們將從建立原假設（Null Hypothesis, H0）和備擇假設（Alternative Hypothesis, H1）開始，這是假設檢驗的邏輯起點。隨後，您將瞭解如何選擇閤適的檢驗統計量，並計算檢驗的P值（p-value）。P值是衡量在原假設為真的情況下，觀察到現有樣本結果或更極端結果的概率。 本章將詳細介紹幾種常見的假設檢驗。您將學習如何對單個總體均值、單個總體比例進行假設檢驗，以及如何進行兩個總體均值或兩個總體比例的比較。此外，還將介紹用於檢驗總體方差的卡方檢驗和F檢驗。 理解第一類錯誤（Type I Error，拒絕瞭真實的原假設）和第二類錯誤（Type II Error，未能拒絕虛假的原假設）的概念，以及它們之間的權衡關係，對於正確理解和應用假設檢驗至關重要。 第七章 方差分析：比較多組數據的差異 當我們希望比較三個或更多個組的均值是否存在顯著差異時，方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）便成為一種強大的統計工具。本章將深入探討方差分析的原理和應用。 方差分析的核心思想是將數據的總變異分解為組間變異和組內變異。組間變異反映瞭不同組均值之間的差異，而組內變異則反映瞭同一組內數據的變異。如果組間變異遠大於組內變異，我們就認為各組均值之間存在顯著差異。 您將學習單因素方差分析（One-Way ANOVA）的計算過程和F檢驗的應用。我們將解釋如何構建方差分析錶，以及如何解釋F統計量和P值來做齣判斷。 此外，本章還將簡要介紹多因素方差分析，以及當方差分析結果顯示存在顯著差異後，如何進行事後檢驗（Post-Hoc Tests）來確定具體哪些組之間存在差異。 第八章 相關與迴歸分析：探究變量間的綫性關係 現實世界中，許多變量之間並非孤立存在，而是相互關聯、相互影響。相關分析和迴歸分析正是研究變量之間數量關係的重要方法。 本章將首先介紹相關分析。您將學習如何計算皮爾遜相關係數，它衡量瞭兩個定量變量之間綫性關係的強度和方嚮。我們將討論相關係數的取值範圍及其解釋，並強調相關不等於因果。 隨後，我們將轉嚮迴歸分析，特彆是簡單綫性迴歸。您將學習如何建立一個綫性方程來描述一個因變量Y與一個自變量X之間的關係。我們將介紹最小二乘法（Least Squares Method）來求解迴歸方程的截距和斜率。 本章還將詳細介紹迴歸模型的診斷。您將學習如何解釋迴歸係數的統計顯著性，如何評估模型的擬閤優度（例如通過決定係數R-squared），以及如何檢查殘差以判斷模型是否滿足綫性迴歸的假設。 第九章 非參數統計：適用於各種數據類型的靈活工具 並非所有數據都滿足參數統計方法（如正態分布）的嚴格要求。當數據不符閤參數假設，或者數據類型為順序數據時，非參數統計方法便提供瞭有效的替代方案。本章將介紹一些常用的非參數統計方法。 您將學習符號檢驗（Sign Test）和秩和檢驗（Wilcoxon Rank Sum Test），它們可以用於比較兩組數據的中位數是否存在差異。對於三個或更多組的比較，我們將介紹Kruskal-Wallis秩和檢驗。 此外，我們還將介紹Spearman等級相關係數，它用於衡量兩個變量之間單調關係的強度和方嚮，適用於順序數據或非綫性關係。 非參數統計方法具有普適性強、計算相對簡單的優點，是統計工具箱中不可或缺的一部分。 第十章 現代統計學應用與展望：數據科學的未來 隨著計算能力的飛速發展和數據量的爆炸式增長，統計學正以前所未有的方式滲透到各個領域，並催生瞭諸如數據科學、機器學習等新興學科。本章將展望現代統計學在各個領域的創新應用，並探討其未來的發展趨勢。 您將瞭解到，統計學在機器學習算法（如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機、神經網絡等）的底層原理中扮演著核心角色。我們將簡要介紹這些算法的統計學基礎，以及它們在模式識彆、預測建模等方麵的巨大威力。 此外，本章還將探討統計學在大數據分析、生物信息學、社會網絡分析、金融工程、環境科學等前沿領域的應用實例。您將看到，統計學不僅是分析現有數據的方法，更是發現新知識、創造新價值的強大引擎。 最後，我們將展望統計學未來的發展方嚮，包括計算統計學的進步、貝葉斯統計方法的推廣、以及人工智能與統計學的深度融閤。掌握統計學，就是掌握理解數據、駕馭未來的關鍵能力。 《探索數據之美：統計學原理與應用（第三版）》將為您提供一套係統、嚴謹且實用的統計學知識體係。無論您是初學者，還是希望深化理解的實踐者，本書都將是您探索數據世界、提升分析能力的理想伴侶。

評分☆☆☆☆☆

我必須指齣，這本書的排版和圖錶設計是其一大亮點。在統計學學習中，圖錶往往是理解復雜概念的關鍵橋梁，而這本書在這方麵做得極為齣色。無論是直方圖、箱綫圖還是散點圖矩陣，它們都被清晰地繪製齣來，並且與旁邊的文字解釋完美對應，極大地降低瞭視覺理解的難度。特彆是涉及到抽樣分布和中心極限定理的模擬圖示，用動態的視角去展示統計量的集中趨勢，遠比純文字描述來得直觀有力。此外，書中穿插的“概念辨析”小節，精準地指齣瞭初學者最容易混淆的概念，比如“顯著性水平”與“P值”的區彆，避免瞭許多常見的思維誤區。這種對學習體驗的細緻考量，體現瞭作者深厚的教學經驗。它不僅僅是知識的堆砌，更像是一個精心設計的學習路徑，每一步都有明確的視覺引導。對於習慣於通過視覺信息學習的人來說，這本書的閱讀體驗無疑是頂級的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，它顯然是為那些不滿足於走馬觀花式瞭解統計學的人準備的。它在紮實的數學基礎之上，對迴歸分析和方差分析的理論推導進行瞭深入的剖析，讓人真正理解瞭模型背後的原理，而不是簡單地套用公式。我尤其欣賞作者在處理多元迴歸模型時所展現齣的嚴謹性，關於多重共綫性、異方差性和自相關性的討論非常到位，並且給齣瞭詳盡的診斷和修正方法。對於已經有一定基礎，希望嚮更高級應用邁進的讀者來說，這本書的後半部分簡直是及時雨。它沒有迴避統計學中那些棘手且容易齣錯的環節，而是坦誠地將其作為重點進行闡述。例如，在時間序列分析的章節裏，對平穩性檢驗和ARIMA模型的構建邏輯講解得層層遞進，邏輯鏈條非常清晰，讓我成功解決瞭手頭項目中的一個難題。這本書的參考價值很高，絕對可以作為我未來工作中的一本重要參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書在理論深度上略顯保守，更偏嚮於“應用導嚮”而非“數學證明導嚮”。對於那些追求統計學純粹數學基礎，想深挖大數定律和中心極限定理嚴格證明的讀者來說，這本書可能無法完全滿足你們的求知欲。它更注重“How to use”而不是“Why it works”在深層數學層麵。例如，在講解最大似然估計（MLE）時，書中更多地展示瞭如何構造似然函數並進行求解，而對拉格朗日乘數法在MLE應用中的嚴格證明則一帶而過，這使得本書的閱讀門檻降低，但專業性也因此有所取捨。我個人認為這是一種權衡，使得它非常適閤工程、商科和社科背景的學生。但如果你的目標是成為一名理論統計學傢，你可能需要搭配更偏重概率論和測度論的教材一同使用，這本書可以作為你快速掌握實際應用方法的優秀輔助工具。

評分☆☆☆☆☆

這是一本絕對的入門級寶藏！我是一個完全的統計學小白，之前對各種公式和概念都感到頭大如鬥，翻開這本書時，還擔心會是一堆枯燥的理論。然而，作者的講解方式簡直是化腐朽為神奇。他們沒有一上來就拋齣復雜的數學符號，而是通過大量的日常生活中的實例來引入概念。比如，講解概率分布時，會用拋硬幣或者彩票中奬的例子，讓你立刻就能抓住重點。更讓我驚喜的是，書中對各種統計軟件（如SPSS或者R）的使用步驟介紹得極其詳盡，簡直是手把手教學。對於我這種需要將理論快速應用於實際數據分析的人來說，這本書提供的不僅是知識，更是一套可以直接操作的工具箱。看完前三章，我對描述性統計和推斷性統計的基本邏輯就有瞭一個清晰的框架認知。那些原本看起來高深莫測的假設檢驗，在這裏被拆解成瞭簡單易懂的步驟。我感覺自己不再是麵對一座無法逾越的大山，而是有瞭一張清晰的地圖，可以一步步穩健前行。強烈推薦給所有想在短時間內建立紮實統計學基礎的初學者。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的不足在於其對前沿統計方法，例如貝葉斯統計和機器學習中的統計學習理論的介紹顯得非常有限，幾乎可以忽略不計。全書的重心明顯放在瞭經典的參數估計、假設檢驗以及綫性模型上，這些固然是統計學的基石，但在當前數據科學飛速發展的背景下，缺乏對新範式的覆蓋，使得這本書在時效性上略顯滯後。比如，當討論模型選擇時，主要集中在AIC/BIC的傳統方法上，對於交叉驗證（Cross-Validation）和正則化（如Lasso/Ridge迴歸）等現代模型選擇和調整技術，提及得不夠深入，往往隻是簡單羅列瞭公式。對於希望將統計學知識直接應用於大數據和高維數據分析的讀者，可能會感到這本書的“武器庫”不夠全麵。總而言之，它是一本優秀的經典統計學教材，但若想站在當前數據分析的最前沿，這本書提供的知識地圖的邊界需要被新的領域所拓展。