统计原理与实务/高等职业教育会计专业教学改革成果教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李良树，汪博兴 编

图书标签:

• 统计原理
• 会计
• 高等职业教育
• 教学改革
• 教材
• 统计学
• 会计专业
• 职业教育
• 实务
• 数据分析

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040465433

版次：1

商品编码：12142222

包装：平装

丛书名： 全国职业教育规划教材 ，

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：177

字数：290000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计原理与实务/高等职业教育会计专业教学改革成果教材》是高等职业教育会计专业教学改革成果教材，也是湖北省教育科学研究院牵头组织的“湖北省中高职衔接课程和教学体系研究”课题研究成果之一。
　　《统计原理与实务/高等职业教育会计专业教学改革成果教材》以素质和能力结构优化及协调发展为宗旨，既强调应知应会的理论知识讲解，又注重统计业务技能的掌握。《统计原理与实务/高等职业教育会计专业教学改革成果教材》在内容上既实用又开放，注重统计实务操作技能训练，在形式上适合高职学生的认知特点，文字表述深入浅出，内容展现图文并茂。
　　《统计原理与实务/高等职业教育会计专业教学改革成果教材》包括统计调查、统计整理、统计指标分析、时间数列分析、统计指数分析、相关分析与回归分析、企业统计报表制度7个单元，学生通过统计案例分析和统计实务操作构建统计理论知识，提升实践能力。
　　《统计原理与实务/高等职业教育会计专业教学改革成果教材》既可作为高职高专非统计专业的统计教材，也可作为相关专业人员的培训教程及自学参考用书。

目录

第一单元 统计调查
1．1 统计的任务及工作过程
1．2 统计数据的收集
1．3 统计调查方案设计
1．4 统计调查问卷设计
单元小结
单元练习

第二单元 统计整理
2．1 统计整理的意义与程序
2．2 统计分组
2．3 分配数列的编制
2．4 统计表与统计图
单元小结
单元练习

第三单元 统计指标分析
3．1 总量指标
3．2 相对指标
3．3 平均指标
3．4 标志变异指标
3．5 利用Excel计算描述统计指标
单元小结
单元练习

第四单元 时间数列分析
4．1 时间数列
4．2 时间数列水平指标分析
4．3 时间数列速度指标分析
4．4 增长1％绝对值
4．5 时间数列长期趋势分析
4．6 时间数列季节变动分析
单元小结
单元练习

第五单元 统计指数分析
5．1 编制综合指数
5．2 指数体系的建立
5．3 因素分析
单元练习

第六单元 相关分析与回归分析
6．1 相关关系
6．2 相关分析
6．3 回归分析
单元小结
单元练习

第七单元 企业统计报表制度
7．1 企业从业人员及工资统计
7．2 财务统计
单元练习

参考文献
附录 EXCEL常用统计函数表

《数字时代的决策智慧：数据分析与统计学应用指南》 内容简介 在这个信息爆炸、数据驱动的时代，理解并运用统计学原理，已不再是特定学术领域的专属技能，而是各行各业人士必备的“数字语言”和“决策利器”。《数字时代的决策智慧：数据分析与统计学应用指南》正是应运而生，旨在为广大读者，特别是那些渴望在工作中提升分析能力、优化决策过程的职场人士、学生以及对数据充满好奇心的探索者，提供一套全面、系统且极具实操性的统计学知识体系和数据分析方法论。本书并非学院派的理论堆砌，而是深刻洞察现实需求，将抽象的统计概念与鲜活的商业案例、社会现象巧妙融合，致力于让读者真正掌握“用数据说话”的能力，从而在复杂的环境中做出更明智、更有效的决策。 本书的编写初衷，是希望能够打破统计学与实际应用的鸿沟，让统计学的力量触手可及，成为推动个人成长和组织发展的强大引擎。我们深知，许多人在接触统计学时，往往会被复杂的公式和抽象的概念所困扰，感到难以理解和应用。因此，本书在内容设计上，始终坚持以“学以致用”为核心，以“清晰易懂”为原则，力求将深奥的统计学原理转化为易于理解的逻辑和可操作的步骤。 第一部分：统计学基石——理解数据的语言 本书的开篇，我们将带领读者走进统计学的殿堂，从最基础的概念出发，建立对数据世界的初步认知。 数据是什么？数据的类型与来源： 我们将详细阐述数据的基本概念，区分定性数据与定量数据，以及更细分的层次（如分类数据、顺序数据、间隔数据、比例数据）。同时，我们会探讨数据在现实世界中的各种来源，从传感器收集的实时数据，到调查问卷、公开数据集，再到社交媒体上的海量信息，让读者了解数据无处不在。 描述性统计——数据的初步画像： 在收集到数据后，如何对其进行初步的概括和描述，是理解数据的第一步。本部分将深入讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景；离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距），帮助读者理解数据的波动性和分布的紧密程度。我们还将介绍频数分布表、直方图、箱线图等可视化工具，让数据“活”起来，直观地展现数据的分布特征和潜在规律。 概率论基础——不确定性下的理性推断： 统计学的核心在于处理不确定性。本部分将以通俗易懂的方式介绍概率的基本概念、随机事件、概率的计算方法，并深入探讨常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布。我们将重点讲解正态分布作为“万能分布”在统计推断中的重要性，以及如何利用其性质进行初步的概率计算和推断。 第二部分：探寻规律——统计推断的核心方法 掌握了描述性统计，我们便能更好地了解“样本”本身。而统计推断的魅力在于，我们可以从有限的样本出发，对更广阔的“总体”做出合理的判断。 抽样调查与抽样分布——从局部窥探整体： 抽样是统计推断的基础。本书将详细介绍各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等）及其优缺点，帮助读者理解如何在实践中选择最适合的抽样策略。在此基础上，我们将引入“抽样分布”这一关键概念，尤其是中心极限定理，阐释为什么样本均值的分布会趋于正态，以及它如何支撑我们进行参数估计和假设检验。 参数估计——估测总体的未知之谜： 基于样本信息，我们如何对总体的未知参数（如总体均值、总体比例）进行估计？本部分将详细讲解点估计和区间估计。特别会深入介绍置信区间的概念，解释置信水平的含义，并通过大量实例演示如何计算和解释置信区间，让读者理解我们对总体参数的估计具有多大的可靠性。 假设检验——用证据说话的科学方法： 假设检验是统计学中用于验证某种观点的最强大工具之一。本书将循序渐进地引导读者理解假设检验的基本流程：提出原假设与备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算p值，并根据p值做出决策。我们将覆盖单样本t检验、双样本t检验、比例检验、方差分析（ANOVA）等经典的假设检验方法，并辅以丰富的应用场景，例如市场营销中的A/B测试、产品质量控制的检验等，让读者学会如何利用数据来支持或否定某个论断。 第三部分：揭示关系——多维度的数据分析 数据之间的关系往往蕴含着更深层次的意义。本部分将聚焦于探究变量之间的关联性，帮助读者理解“为什么”和“如何”发生。 相关性分析——衡量变量间的线性联系： 当我们想知道两个连续变量之间是否存在某种程度的一致变动时，相关性分析是首选。本书将讲解相关系数（Pearson相关系数）的计算和解读，区分相关性与因果性，警示人们不要误读相关性所暗示的关系。 回归分析——预测与解释的强大模型： 回归分析是预测和解释变量间关系的“明星”技术。我们将从最简单的线性回归开始，深入讲解模型的建立、系数的解释、模型的拟合优度（R²）的评估，以及残差分析的重要性。在此基础上，我们将进一步介绍多元线性回归，以及如何处理分类自变量、多项式回归等，帮助读者构建更复杂的预测模型，并理解各个因素对结果的影响程度。 分类数据分析——卡方检验与列联表： 对于定性数据之间的关系，卡方检验是重要的分析工具。本书将介绍卡方检验的基本原理，如何构建列联表，以及如何检验两个分类变量之间是否存在关联，这在市场调研、社会学研究等领域有着广泛的应用。 第四部分：决策的智慧——统计学在实际中的应用 理论的最终目的是指导实践。《数字时代的决策智慧》的价值，不仅在于传授知识，更在于展示统计学如何赋能决策。 实验设计——科学决策的基石： 本部分将介绍科学实验设计的原理，包括随机化、对照、重复等原则，以及如何设计有效的实验来收集可靠的数据，避免偏差。我们将以实际案例说明，如何通过精心的实验设计来解决实际问题，如新产品推广效果评估、教学方法优劣比较等。 商业与金融中的统计应用： 我们将聚焦于商业和金融领域的具体应用，例如市场营销中的客户细分与行为分析、风险管理中的信用评分模型、投资组合优化、金融时间序列分析等。通过这些案例，读者将看到统计学如何帮助企业做出更精准的市场定位、更有效的资源配置，以及更审慎的风险控制。 社会科学与公共事务中的统计应用： 统计学在理解社会现象、评估政策效果方面也发挥着不可替代的作用。本书将探讨如何在人口普查、民意调查、教育评估、公共卫生研究等领域运用统计方法，揭示社会发展的规律，为公共政策的制定和调整提供科学依据。 利用现代工具进行数据分析： 鉴于当前数据分析工具的普及，本书也将穿插介绍一些常用统计软件（如Excel、SPSS、Python的统计库等）的基本操作和应用，演示如何将书中讲解的统计方法转化为实际操作，让读者能够快速上手，在真实的数据分析任务中得到应用。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都力求在深入浅出地讲解统计学原理的同时，配以大量精心设计的案例，涵盖经济、管理、金融、市场营销、社会科学等多个领域，让读者在学习理论的同时，能够体会到其在实际问题中的应用价值。 循序渐进，由浅入深： 全书结构清晰，从基础概念到高级方法，层层递进，确保读者能够逐步建立起完整的统计学知识框架，即使是初学者也能轻松掌握。 强调“为什么”和“如何做”： 本书不仅会告诉读者“是什么”，更会深入剖析“为什么”这样设计和计算，以及“如何”在实际场景中应用这些方法，帮助读者真正理解统计学背后的逻辑。 注重思维训练： 除了方法和技术，本书更注重培养读者的统计思维，即如何以数据的视角审视问题，如何批判性地分析信息，以及如何基于证据做出合理判断。 语言通俗易懂，避免技术术语滥用： 尽管涉及专业知识，本书在语言表达上力求通俗易懂，避免使用晦涩难懂的技术术语，即使没有深厚的数学背景的读者也能理解。 面向广泛读者群体： 无论您是希望提升工作技能的在职人员，还是正在接受高等教育的学生，亦或是对数据分析充满兴趣的业余爱好者，《数字时代的决策智慧》都将是您宝贵的参考书和实践指南。 掌握统计学，就是掌握理解世界、影响世界的新视角和新能力。《数字时代的决策智慧：数据分析与统计学应用指南》将是您开启这段精彩旅程的理想伙伴，帮助您在不确定性中发现确定性，在海量数据中提炼价值，最终做出更明智、更具影响力的决策。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的篇幅相当可观，内容覆盖面广得令人吃惊，从最基础的概率分布到高级的时间序列分析都有涉及。最初我有些担心它会变成一本“大而空”的百科全书，但实际阅读体验告诉我，这种广度恰恰是为了更好地支持深度。它似乎将高等职业教育阶段需要掌握的统计知识点，做了一次非常彻底的梳理和整合。举例来说，在讲解方差分析（ANOVA）时，它不仅详细解释了单因素、双因素方差的原理，还紧接着引入了稳健方法和非参数替代方案（如Kruskal-Wallis检验），这使得即便是面对不符合正态性或等方差性假设的真实世界数据，读者也能找到应对之策。这种“理论结合实操，兼顾理想与现实”的编撰思路，让这本书的实用价值远远超出了普通教材的范畴，更像是一本随时可以查阅的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页，首先吸引我的是它在排版和图示运用上的用心良苦。很多统计学的书，图表多得让人眼花缭乱，或者图示过于简化，看不出内在的逻辑关联。但这本书的视觉呈现非常清晰，每一个复杂的统计图表，比如主成分分析的碎石图，或者是聚类分析的树状图，配的文字解释都非常到位，而且图例的设计也充分考虑了读者的直观感受。我特别欣赏它在不同统计方法之间的衔接处理，它不像很多书籍那样，把描述性统计、推断性统计和非参数检验等内容生硬地切开，而是通过一个贯穿始终的案例，展示了在数据分析流程的不同阶段，需要依次调用哪些工具。这种结构安排，极大地帮助我理清了分析思路，避免了在实际操作中“手里有锤子，看什么都是钉子”的工具滥用倾向。它教会我的不是单纯地使用某个软件功能，而是一种结构化的问题解决路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格可以说是严谨而不失亲切，这在技术类书籍中是比较难得的平衡。我尤其喜欢它在讨论一些统计学前沿或灰色地带时的态度。比如，在讲解如何处理多重共线性问题时，作者没有直接给出“正则化”或“变量剔除”这种标准答案，而是花了好大篇幅去探讨不同处理方法的优缺点，以及它们对模型解释性的潜在影响。这种探讨式的写作，迫使读者必须进行深入的思考，而不是被动接受结论。对于我这种追求深度理解的人来说，这种对细节和边界条件的关注，是极其宝贵的。它让我意识到，统计学不是一门绝对的科学，它需要大量的专业判断和对业务背景的深刻理解才能发挥最大效力。读起来，感觉就像是有一位经验极其丰富的导师在身旁，耐心为你剖析每一个复杂概念背后的权衡取舍。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的一点，是它在潜移默化中培养了一种批判性地看待统计结果的习惯。在很多章节的结尾，作者都会设置一个“陷阱警示”或“常见误区”的小栏目。例如，在讲述相关性不等于因果性时，它不仅给出了经典的混淆变量例子，还设计了一个小练习，要求读者自己去识别一个给定的数据集中，是否存在可能导致虚假相关的隐藏因素。这种互动性和警示性的设计，极大地提升了阅读的参与感。读完这本书，我感觉自己看待所有基于数据的报告和新闻时的眼神都变得更加挑剔了，不再轻易相信那些片面的数字结论。它成功地将统计思维的种子播撒了下去，让我明白，合格的数据应用者，必须是带着审慎和怀疑精神去面对数据的。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，那种厚重感和扎实的封面设计就给人一种“这是本干货”的预感。我本来是想找一本能帮我快速上手数据分析和统计建模的工具书，尤其是在处理实际业务数据时，那些教科书上的理论公式总是显得有点飘。结果这本书完全没有让我失望，它不像传统教材那样只停留在概念层面，而是真的把统计学的那些枯燥的原理，掰开了揉碎了，用非常贴近行业实践的案例来阐述。比如，它在讲解假设检验时，不是简单地给出P值和拒绝域的定义，而是会结合一个市场调研的场景，告诉你为什么在这个特定情况下，我们选择单尾检验而不是双尾检验，以及这个选择对最终商业决策意味着什么。这种“知其所以然”的教学方式，让我这个之前对统计有点畏惧的人，也能很快建立起对数据驱动思维的信心。尤其是那些关于回归分析的章节，讲解得尤其细腻，从模型选择的标准到如何解读回归系数的经济学含义，都交代得清清楚楚，感觉作者真的是站在我们这些一线应用者的角度来编撰的。