統計原理與實務/高等職業教育會計專業教學改革成果教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李良樹，汪博興 編

圖書標籤:

• 統計原理
• 會計
• 高等職業教育
• 教學改革
• 教材
• 統計學
• 會計專業
• 職業教育
• 實務
• 數據分析

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040465433

版次：1

商品編碼：12142222

包裝：平裝

叢書名： 全國職業教育規劃教材 ，

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：177

字數：290000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計原理與實務/高等職業教育會計專業教學改革成果教材》是高等職業教育會計專業教學改革成果教材，也是湖北省教育科學研究院牽頭組織的“湖北省中高職銜接課程和教學體係研究”課題研究成果之一。
　　《統計原理與實務/高等職業教育會計專業教學改革成果教材》以素質和能力結構優化及協調發展為宗旨，既強調應知應會的理論知識講解，又注重統計業務技能的掌握。《統計原理與實務/高等職業教育會計專業教學改革成果教材》在內容上既實用又開放，注重統計實務操作技能訓練，在形式上適閤高職學生的認知特點，文字錶述深入淺齣，內容展現圖文並茂。
　　《統計原理與實務/高等職業教育會計專業教學改革成果教材》包括統計調查、統計整理、統計指標分析、時間數列分析、統計指數分析、相關分析與迴歸分析、企業統計報錶製度7個單元，學生通過統計案例分析和統計實務操作構建統計理論知識，提升實踐能力。
　　《統計原理與實務/高等職業教育會計專業教學改革成果教材》既可作為高職高專非統計專業的統計教材，也可作為相關專業人員的培訓教程及自學參考用書。

目錄

第一單元 統計調查
1．1 統計的任務及工作過程
1．2 統計數據的收集
1．3 統計調查方案設計
1．4 統計調查問捲設計
單元小結
單元練習

第二單元 統計整理
2．1 統計整理的意義與程序
2．2 統計分組
2．3 分配數列的編製
2．4 統計錶與統計圖
單元小結
單元練習

第三單元 統計指標分析
3．1 總量指標
3．2 相對指標
3．3 平均指標
3．4 標誌變異指標
3．5 利用Excel計算描述統計指標
單元小結
單元練習

第四單元 時間數列分析
4．1 時間數列
4．2 時間數列水平指標分析
4．3 時間數列速度指標分析
4．4 增長1％絕對值
4．5 時間數列長期趨勢分析
4．6 時間數列季節變動分析
單元小結
單元練習

第五單元 統計指數分析
5．1 編製綜閤指數
5．2 指數體係的建立
5．3 因素分析
單元練習

第六單元 相關分析與迴歸分析
6．1 相關關係
6．2 相關分析
6．3 迴歸分析
單元小結
單元練習

第七單元 企業統計報錶製度
7．1 企業從業人員及工資統計
7．2 財務統計
單元練習

參考文獻
附錄 EXCEL常用統計函數錶

《數字時代的決策智慧：數據分析與統計學應用指南》 內容簡介 在這個信息爆炸、數據驅動的時代，理解並運用統計學原理，已不再是特定學術領域的專屬技能，而是各行各業人士必備的“數字語言”和“決策利器”。《數字時代的決策智慧：數據分析與統計學應用指南》正是應運而生，旨在為廣大讀者，特彆是那些渴望在工作中提升分析能力、優化決策過程的職場人士、學生以及對數據充滿好奇心的探索者，提供一套全麵、係統且極具實操性的統計學知識體係和數據分析方法論。本書並非學院派的理論堆砌，而是深刻洞察現實需求，將抽象的統計概念與鮮活的商業案例、社會現象巧妙融閤，緻力於讓讀者真正掌握“用數據說話”的能力，從而在復雜的環境中做齣更明智、更有效的決策。 本書的編寫初衷，是希望能夠打破統計學與實際應用的鴻溝，讓統計學的力量觸手可及，成為推動個人成長和組織發展的強大引擎。我們深知，許多人在接觸統計學時，往往會被復雜的公式和抽象的概念所睏擾，感到難以理解和應用。因此，本書在內容設計上，始終堅持以“學以緻用”為核心，以“清晰易懂”為原則，力求將深奧的統計學原理轉化為易於理解的邏輯和可操作的步驟。 第一部分：統計學基石——理解數據的語言 本書的開篇，我們將帶領讀者走進統計學的殿堂，從最基礎的概念齣發，建立對數據世界的初步認知。 數據是什麼？數據的類型與來源： 我們將詳細闡述數據的基本概念，區分定性數據與定量數據，以及更細分的層次（如分類數據、順序數據、間隔數據、比例數據）。同時，我們會探討數據在現實世界中的各種來源，從傳感器收集的實時數據，到調查問捲、公開數據集，再到社交媒體上的海量信息，讓讀者瞭解數據無處不在。 描述性統計——數據的初步畫像： 在收集到數據後，如何對其進行初步的概括和描述，是理解數據的第一步。本部分將深入講解集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）及其適用場景；離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位距），幫助讀者理解數據的波動性和分布的緊密程度。我們還將介紹頻數分布錶、直方圖、箱綫圖等可視化工具，讓數據“活”起來，直觀地展現數據的分布特徵和潛在規律。 概率論基礎——不確定性下的理性推斷： 統計學的核心在於處理不確定性。本部分將以通俗易懂的方式介紹概率的基本概念、隨機事件、概率的計算方法，並深入探討常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布。我們將重點講解正態分布作為“萬能分布”在統計推斷中的重要性，以及如何利用其性質進行初步的概率計算和推斷。 第二部分：探尋規律——統計推斷的核心方法 掌握瞭描述性統計，我們便能更好地瞭解“樣本”本身。而統計推斷的魅力在於，我們可以從有限的樣本齣發，對更廣闊的“總體”做齣閤理的判斷。 抽樣調查與抽樣分布——從局部窺探整體： 抽樣是統計推斷的基礎。本書將詳細介紹各種抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等）及其優缺點，幫助讀者理解如何在實踐中選擇最適閤的抽樣策略。在此基礎上，我們將引入“抽樣分布”這一關鍵概念，尤其是中心極限定理，闡釋為什麼樣本均值的分布會趨於正態，以及它如何支撐我們進行參數估計和假設檢驗。 參數估計——估測總體的未知之謎： 基於樣本信息，我們如何對總體的未知參數（如總體均值、總體比例）進行估計？本部分將詳細講解點估計和區間估計。特彆會深入介紹置信區間的概念，解釋置信水平的含義，並通過大量實例演示如何計算和解釋置信區間，讓讀者理解我們對總體參數的估計具有多大的可靠性。 假設檢驗——用證據說話的科學方法： 假設檢驗是統計學中用於驗證某種觀點的最強大工具之一。本書將循序漸進地引導讀者理解假設檢驗的基本流程：提齣原假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、確定拒絕域、計算p值，並根據p值做齣決策。我們將覆蓋單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、比例檢驗、方差分析（ANOVA）等經典的假設檢驗方法，並輔以豐富的應用場景，例如市場營銷中的A/B測試、産品質量控製的檢驗等，讓讀者學會如何利用數據來支持或否定某個論斷。 第三部分：揭示關係——多維度的數據分析 數據之間的關係往往蘊含著更深層次的意義。本部分將聚焦於探究變量之間的關聯性，幫助讀者理解“為什麼”和“如何”發生。 相關性分析——衡量變量間的綫性聯係： 當我們想知道兩個連續變量之間是否存在某種程度的一緻變動時，相關性分析是首選。本書將講解相關係數（Pearson相關係數）的計算和解讀，區分相關性與因果性，警示人們不要誤讀相關性所暗示的關係。 迴歸分析——預測與解釋的強大模型： 迴歸分析是預測和解釋變量間關係的“明星”技術。我們將從最簡單的綫性迴歸開始，深入講解模型的建立、係數的解釋、模型的擬閤優度（R²）的評估，以及殘差分析的重要性。在此基礎上，我們將進一步介紹多元綫性迴歸，以及如何處理分類自變量、多項式迴歸等，幫助讀者構建更復雜的預測模型，並理解各個因素對結果的影響程度。 分類數據分析——卡方檢驗與列聯錶： 對於定性數據之間的關係，卡方檢驗是重要的分析工具。本書將介紹卡方檢驗的基本原理，如何構建列聯錶，以及如何檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯，這在市場調研、社會學研究等領域有著廣泛的應用。 第四部分：決策的智慧——統計學在實際中的應用 理論的最終目的是指導實踐。《數字時代的決策智慧》的價值，不僅在於傳授知識，更在於展示統計學如何賦能決策。 實驗設計——科學決策的基石： 本部分將介紹科學實驗設計的原理，包括隨機化、對照、重復等原則，以及如何設計有效的實驗來收集可靠的數據，避免偏差。我們將以實際案例說明，如何通過精心的實驗設計來解決實際問題，如新産品推廣效果評估、教學方法優劣比較等。 商業與金融中的統計應用： 我們將聚焦於商業和金融領域的具體應用，例如市場營銷中的客戶細分與行為分析、風險管理中的信用評分模型、投資組閤優化、金融時間序列分析等。通過這些案例，讀者將看到統計學如何幫助企業做齣更精準的市場定位、更有效的資源配置，以及更審慎的風險控製。 社會科學與公共事務中的統計應用： 統計學在理解社會現象、評估政策效果方麵也發揮著不可替代的作用。本書將探討如何在人口普查、民意調查、教育評估、公共衛生研究等領域運用統計方法，揭示社會發展的規律，為公共政策的製定和調整提供科學依據。 利用現代工具進行數據分析： 鑒於當前數據分析工具的普及，本書也將穿插介紹一些常用統計軟件（如Excel、SPSS、Python的統計庫等）的基本操作和應用，演示如何將書中講解的統計方法轉化為實際操作，讓讀者能夠快速上手，在真實的數據分析任務中得到應用。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章節都力求在深入淺齣地講解統計學原理的同時，配以大量精心設計的案例，涵蓋經濟、管理、金融、市場營銷、社會科學等多個領域，讓讀者在學習理論的同時，能夠體會到其在實際問題中的應用價值。 循序漸進，由淺入深： 全書結構清晰，從基礎概念到高級方法，層層遞進，確保讀者能夠逐步建立起完整的統計學知識框架，即使是初學者也能輕鬆掌握。 強調“為什麼”和“如何做”： 本書不僅會告訴讀者“是什麼”，更會深入剖析“為什麼”這樣設計和計算，以及“如何”在實際場景中應用這些方法，幫助讀者真正理解統計學背後的邏輯。 注重思維訓練： 除瞭方法和技術，本書更注重培養讀者的統計思維，即如何以數據的視角審視問題，如何批判性地分析信息，以及如何基於證據做齣閤理判斷。 語言通俗易懂，避免技術術語濫用： 盡管涉及專業知識，本書在語言錶達上力求通俗易懂，避免使用晦澀難懂的技術術語，即使沒有深厚的數學背景的讀者也能理解。 麵嚮廣泛讀者群體： 無論您是希望提升工作技能的在職人員，還是正在接受高等教育的學生，亦或是對數據分析充滿興趣的業餘愛好者，《數字時代的決策智慧》都將是您寶貴的參考書和實踐指南。 掌握統計學，就是掌握理解世界、影響世界的新視角和新能力。《數字時代的決策智慧：數據分析與統計學應用指南》將是您開啓這段精彩旅程的理想夥伴，幫助您在不確定性中發現確定性，在海量數據中提煉價值，最終做齣更明智、更具影響力的決策。

評分☆☆☆☆☆

翻開內頁，首先吸引我的是它在排版和圖示運用上的用心良苦。很多統計學的書，圖錶多得讓人眼花繚亂，或者圖示過於簡化，看不齣內在的邏輯關聯。但這本書的視覺呈現非常清晰，每一個復雜的統計圖錶，比如主成分分析的碎石圖，或者是聚類分析的樹狀圖，配的文字解釋都非常到位，而且圖例的設計也充分考慮瞭讀者的直觀感受。我特彆欣賞它在不同統計方法之間的銜接處理，它不像很多書籍那樣，把描述性統計、推斷性統計和非參數檢驗等內容生硬地切開，而是通過一個貫穿始終的案例，展示瞭在數據分析流程的不同階段，需要依次調用哪些工具。這種結構安排，極大地幫助我理清瞭分析思路，避免瞭在實際操作中“手裏有錘子，看什麼都是釘子”的工具濫用傾嚮。它教會我的不是單純地使用某個軟件功能，而是一種結構化的問題解決路徑。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的篇幅相當可觀，內容覆蓋麵廣得令人吃驚，從最基礎的概率分布到高級的時間序列分析都有涉及。最初我有些擔心它會變成一本“大而空”的百科全書，但實際閱讀體驗告訴我，這種廣度恰恰是為瞭更好地支持深度。它似乎將高等職業教育階段需要掌握的統計知識點，做瞭一次非常徹底的梳理和整閤。舉例來說，在講解方差分析（ANOVA）時，它不僅詳細解釋瞭單因素、雙因素方差的原理，還緊接著引入瞭穩健方法和非參數替代方案（如Kruskal-Wallis檢驗），這使得即便是麵對不符閤正態性或等方差性假設的真實世界數據，讀者也能找到應對之策。這種“理論結閤實操，兼顧理想與現實”的編撰思路，讓這本書的實用價值遠遠超齣瞭普通教材的範疇，更像是一本隨時可以查閱的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格可以說是嚴謹而不失親切，這在技術類書籍中是比較難得的平衡。我尤其喜歡它在討論一些統計學前沿或灰色地帶時的態度。比如，在講解如何處理多重共綫性問題時，作者沒有直接給齣“正則化”或“變量剔除”這種標準答案，而是花瞭好大篇幅去探討不同處理方法的優缺點，以及它們對模型解釋性的潛在影響。這種探討式的寫作，迫使讀者必須進行深入的思考，而不是被動接受結論。對於我這種追求深度理解的人來說，這種對細節和邊界條件的關注，是極其寶貴的。它讓我意識到，統計學不是一門絕對的科學，它需要大量的專業判斷和對業務背景的深刻理解纔能發揮最大效力。讀起來，感覺就像是有一位經驗極其豐富的導師在身旁，耐心為你剖析每一個復雜概念背後的權衡取捨。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手的時候，那種厚重感和紮實的封麵設計就給人一種“這是本乾貨”的預感。我本來是想找一本能幫我快速上手數據分析和統計建模的工具書，尤其是在處理實際業務數據時，那些教科書上的理論公式總是顯得有點飄。結果這本書完全沒有讓我失望，它不像傳統教材那樣隻停留在概念層麵，而是真的把統計學的那些枯燥的原理，掰開瞭揉碎瞭，用非常貼近行業實踐的案例來闡述。比如，它在講解假設檢驗時，不是簡單地給齣P值和拒絕域的定義，而是會結閤一個市場調研的場景，告訴你為什麼在這個特定情況下，我們選擇單尾檢驗而不是雙尾檢驗，以及這個選擇對最終商業決策意味著什麼。這種“知其所以然”的教學方式，讓我這個之前對統計有點畏懼的人，也能很快建立起對數據驅動思維的信心。尤其是那些關於迴歸分析的章節，講解得尤其細膩，從模型選擇的標準到如何解讀迴歸係數的經濟學含義，都交代得清清楚楚，感覺作者真的是站在我們這些一綫應用者的角度來編撰的。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的一點，是它在潛移默化中培養瞭一種批判性地看待統計結果的習慣。在很多章節的結尾，作者都會設置一個“陷阱警示”或“常見誤區”的小欄目。例如，在講述相關性不等於因果性時，它不僅給齣瞭經典的混淆變量例子，還設計瞭一個小練習，要求讀者自己去識彆一個給定的數據集中，是否存在可能導緻虛假相關的隱藏因素。這種互動性和警示性的設計，極大地提升瞭閱讀的參與感。讀完這本書，我感覺自己看待所有基於數據的報告和新聞時的眼神都變得更加挑剔瞭，不再輕易相信那些片麵的數字結論。它成功地將統計思維的種子播撒瞭下去，讓我明白，閤格的數據應用者，必須是帶著審慎和懷疑精神去麵對數據的。