统计学（第三版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宁自军，杜欢政 编

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 高等教育
• 本科教材
• 规划教材
• 数据分析
• 统计方法
• 应用统计
• 理工科

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030508010

版次：3

商品编码：12151000

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：480000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计学（第三版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》系统阐述了统计学的基本理论与方法。《统计学（第三版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》共分10章，内容包括绪论、统计调查、统计整理、综合指标、时间数列、统计指数、抽样调查、相关与回归分析、国民经济统计概论和Excel在统计中的应用。书中的内容结合统计实例进行讲解，突出统计分析方法的实用性。
　　《统计学（第三版）/“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材》既可作为高等院校经济学和管理学类各本科专业教学用书，也可作为社会学、心理学、人口学等学科研究与应用人士的参考用书。

内页插图

目录

第三版前言
第二版前言
第一版前言

第一章 绪论
第一节 统计与统计学
一、统计学的产生和发展
二、“统计”的三种含义
三、统计学的研究对象和性质
四、统计学的分支学科
第二节 统计的工作过程、职能及研究方法
一、统计的工作过程
二、统计工作的职能
三、统计学的研究方法
第三节 统计学中的基本概念
一、统计总体与总体单位
二、标志与变量
三、统计指标与指标体系
习题

第二章 统计调查
第一节 统计调查的意义和种类
一、统计调查的意义和基本要求
二、统计调查的种类
第二节 统计调查方案设计
一、确定调查目的
二、确定调查对象和调查单位
三、确定调查项目、制定调查表
四、确定调查时间和调查期限
五、制订调查工作的组织实施计划
第三节 调查问卷
一、问卷调查的意义
二、问卷的结构
三、问卷设计
第四节 统计调查的组织形式
一、统计报表制度
二、普查
三、重点调查
四、典型调查
五、抽样调查
习题

第三章 统计整理
第一节 统计整理的意义、步骤和内容
一、统计整理的意义
二、统计整理的步骤及其主要内容
第二节 统计分组
一、统计分组的概念和作用
二、统计分组的原则
三、分组标志的选择
四、统计分组的种类
第三节 分配数列
一、分配数列的概念、要素和种类
二、变量分配数列的编制
三、分配数列中的其他问题
第四节 统计表
一、统计表的意义及构成
二、统计表的分类
三、统计表的制表规则
习题

第四章 综合指标
第一节 总量指标
一、总量指标的概念和作用
二、总量指标的种类
三、总量指标的计量单位
第二节 相对指标
一、相对指标的概念和作用
二、相对指标的种类及计算方法
三、计算和运用相对指标的原则
第三节 平均指标
一、平均指标的概念、特点和作用
二、平均指标的种类
三、各种平均数之间的关系
四、应用平均指标时注意的问题
……
第五章 时间数列
第六章 统计指数
第七章 抽样调查
第八章 相关与回归分析
第九章 国民经济统计概论
第十章 Excel在统计中的应用
附录I 常用统计表
附录Ⅱ 实验指导与操作
附录Ⅲ 习题参考答案
参考文献

前言/序言

　　统计学作为国家教育部规定的经济、管理类专业核心课程之一，是研究如何收集、整理、分析统计数据，以帮助人们正确认识客观世界数量特征和数量规律的方法论学科。编者在多年来对经济、管理类专业本科教学实践经验积累的基础上，为高校本科非统计学专业编写了本书。根据本科的培养目标和要求，本书系统介绍了统计学的原理与方法，并把重点放在统计学原理与方法的实际应用上。本书的编写采取由浅入深、循序渐进的思路，尽量避免繁杂的公式推导，在讲清关键概念、原理与方法的同时借助实例进行分析说明，在每章后均附有习题，以帮助学生巩固所学知识。本书第一版于2008年出版，2013年第二版入选了国家“十二五”规划教材，受到广大读者的好评。根据许多师生和读者对本书前两版提出的意见和建议，经编写组讨论，编者决定在第二版的基础上对本书进行修订和完善。
　　本次修订的内容主要包括：①对第一章中第三节的内容结构体系进行了微调；②对原第二章统计调查与整理的内容进行了充实和完善，考虑到章节及篇幅，将本部分内容拆分为第二章统计调查和第三章统计整理；③对原第五章统计指数中的部分内容进行了删减或补充；④将原第九章统计电算化内容修订为Excel2010在统计中的应用；⑤对各章节中的实例数据进行了更新；⑥对课后习题进行了调整和补充，并在附录中增加了习题参考答案。本次修订后的第三版共有10章，内容适用于48～64课时的教学计划，各院校可在教学过程中根据需要进行取舍，在教学过程中可安排4～8学时的实践实训内容。
　　本次修订主要由宁自军、吴德彪和杨松完成，部分数据资料的收集和整理由白霞祖和冯云完成。
　　本书修订过程中，得到了科学出版社的大力支持，在此表示感谢。对一直以来关心、支持和使用本书的广大师生和读者朋友，我们再一次表示衷心的感谢。
　　由于编者水平有限，书中不足之处在所难免，敬请广大读者批评指正。

洞悉数据之魅，驾驭未来之势 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步、科技创新和商业决策的核心力量。如何从海量信息中提炼出有价值的洞察？如何准确地理解现象背后的规律？如何科学地预测未来的发展趋势？《洞悉数据之魅，驾驭未来之势》旨在为读者提供一把解开数据奥秘的钥匙，一套理解世界运转规律的科学方法论。本书并非对某一特定领域进行微观的探讨，而是聚焦于支撑一切量化分析和科学推理的底层逻辑——统计学的基本原理和应用。 本书将带领您踏上一段引人入胜的学习之旅，从最基础的统计概念出发，逐步深入到更为复杂但极其实用的统计工具和方法。我们的目标是让您在掌握理论知识的同时，更能体会到统计学在各个领域强大的生命力和解决问题的能力。我们将着力于培养您独立思考、批判性分析以及基于数据进行理性判断的能力，使您能够更加自信地面对和处理现实世界中遇到的各种复杂问题。 第一章：开启数据世界的钥匙——统计学的基石 在信息时代，数据无处不在，统计学便是理解和运用这些数据的科学。本章将带您认识统计学的基本概念，例如总体与样本，它们是统计推断的基石。您将了解到描述性统计的重要性，它能帮助我们有效地概括和呈现数据的基本特征。我们将介绍如何利用集中趋势的度量（如均值、中位数、众数）来把握数据的“中心”，以及如何通过离散程度的度量（如方差、标准差）来理解数据的“散布”情况。此外，本章还将初步触及数据可视化，学习如何用直观的图形（如直方图、箱线图）来揭示数据的内在结构和潜在模式。这为后续更深入的学习奠定了坚实的基础。 第二章：数据的形态与测量——量化世界的语言 数据的类型千差万别，理解它们的测量尺度是进行恰当统计分析的前提。本章将详细介绍不同类型的数据，包括定性数据（如分类数据、顺序数据）和定量数据（如离散数据、连续数据）。您将学习如何根据数据的类型选择合适的统计方法。我们将深入探讨数据的分布形态，例如正态分布、偏态分布等，了解它们对统计推断的影响。通过对概率分布的初步认识，您将为理解随机性和不确定性打下基础。这一章的内容，如同掌握了量化世界的不同“语言”，使得我们能够更准确地“阅读”和“理解”数据。 第三章：从样本推断总体——窥一斑而知全豹的智慧 现实世界中，我们往往无法接触到所有的数据（即总体），只能通过抽取一部分数据（即样本）来进行研究。本章的核心在于揭示“从样本推断总体”的统计智慧。我们将介绍抽样调查的基本原理和方法，如何设计科学的抽样方案以保证样本的代表性。您将学习点估计和区间估计的概念，理解如何利用样本统计量来估计未知的总体参数，并学会如何构建置信区间，量化我们估计的精确程度。这一章的内容，将使您具备从有限信息中做出合理推断的能力，这是统计学最具魅力的应用之一。 第四章：假设检验的艺术——检验真相的科学方法 在科学研究和决策过程中，我们常常需要对某种关于总体的断言（即假设）进行检验。本章将系统介绍假设检验的基本框架和流程。您将学习如何设定原假设和备择假设，理解p值的含义及其在决策中的作用。我们将演示如何进行各种常见的假设检验，例如t检验、卡方检验等，并探讨它们的应用场景。通过本章的学习，您将掌握一种严谨而科学的逻辑工具，能够有效地评估各种论断的可信度，避免被表面现象所迷惑。 第五章：变量间的联系——探寻规律的奥秘 世界是复杂的，事物之间往往不是孤立存在的。本章将聚焦于探寻变量之间的关系，理解它们如何相互影响。我们将介绍相关分析，学习如何度量两个定量变量之间的线性相关程度，并理解相关不等于因果的重要性。在此基础上，我们将引入回归分析，学习如何建立模型来预测一个变量（因变量）如何随另一个或多个变量（自变量）的变化而变化。您将接触到简单线性回归和多元线性回归，了解模型的拟合优度检验以及如何解释回归系数。这一章的内容，将使您具备揭示事物之间内在联系、进行预测和解释现象的能力。 第六章：数据的多面体——分类数据分析与非参数方法 除了定量数据的分析，对分类数据进行深入分析同样具有重要的现实意义。本章将为您打开分类数据分析的视角。您将学习如何利用列联表来分析两个分类变量之间的关系，并掌握卡方检验在分析分类数据中的应用。此外，本章还将介绍一些非参数统计方法。这些方法不像参数方法那样对数据的分布有严格的要求，因此在实际应用中更加灵活和普适。您将了解到像符号检验、秩和检验等非参数方法的原理和适用场景。通过这一章的学习，您的统计工具箱将更加丰富，能够应对更多样化的数据分析挑战。 第七章：从过去看未来——时间序列分析的初步 预测未来是人类永恒的追求。时间序列数据，即按照时间顺序排列的数据，在经济、金融、气象、生产等领域具有广泛的应用。本章将为您介绍时间序列分析的基本概念和常用方法。您将了解时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和周期性。我们将介绍移动平均法、指数平滑法等简单而有效的预测方法，并初步探讨自回归模型（AR）和滑动平均模型（MA）等更专业的模型。通过本章的学习，您将掌握一种分析和预测随时间变化的数据的有力工具。 第八章：实验设计与抽样分布——科学探究的严谨性 科学的结论离不开严谨的实验设计和对抽样分布的深刻理解。本章将引导您进入实验设计的世界，学习如何规划实验以获得最有效、最可靠的结果。您将了解随机化、对照和重复等实验设计的基本原则。此外，本章还将深入探讨中心极限定理，解释为什么样本均值的分布趋近于正态分布，以及这一重要理论如何支撑我们进行统计推断。您还将了解t分布、卡方分布、F分布等重要的抽样分布，它们是进行参数估计和假设检验的关键。 第九章：方差分析——比较多组均值的利器 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）便显得尤为强大。本章将详细介绍方差分析的原理和应用。您将学习如何将总变异分解为组间变异和组内变异，并理解F统计量的计算和解释。我们将介绍单因素方差分析，并初步触及多因素方差分析，它能帮助我们分析多个因子对结果的影响。通过本章的学习，您将掌握一种高效的方法来比较多组数据的均值差异，这在农业、医学、教育等领域有着广泛的应用。 第十章：决策的智慧——统计学在现实世界中的应用 理论的最终目的是指导实践。本章将聚焦于统计学在各个领域的实际应用，帮助您将所学知识融会贯通，并看到统计学如何成为现代社会不可或缺的驱动力。我们将探讨统计学在商业决策中的作用，例如市场调研、风险评估、产品优化等。在科学研究领域，统计学是验证假说、分析实验结果、得出科学结论的重要工具。在公共政策制定、社会科学研究、医疗健康诊断等方面，统计学都扮演着至关重要的角色。我们将通过案例分析，展示统计学如何帮助我们做出更明智的决策，解决实际问题，并推动社会进步。 学习目标与价值 《洞悉数据之魅，驾驭未来之势》不仅仅是一本教科书，更是一场思维的启迪。通过本书的学习，您将能够： 建立扎实的统计学理论基础：理解核心概念、原理和方法，为深入学习打下坚实基础。 掌握数据分析的基本技能：学会描述、可视化、推断和检验数据，从数据中提取有价值的信息。 培养科学的逻辑思维：学会如何理性分析问题，基于证据做出判断，避免主观臆断。 提升解决实际问题的能力：将统计学知识应用于工作和生活中，更有效地应对各种挑战。 为进一步学习打下基础：为学习更高级的统计模型、机器学习、人工智能等领域做好准备。 无论您是初次接触统计学的学生，还是希望巩固和拓展统计学知识的从业者，本书都将是您不可多得的学习伙伴。让我们一起，用统计学的智慧，洞悉数据之魅，驾驭未来之势，在这个由数据驱动的时代，掌握属于自己的主动权。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在拿到这本书之前，我对统计学是有点畏惧心理的，觉得它抽象难懂。但这本书彻底改变了我的看法。作者的写作风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在循循善诱。他会站在读者的角度考虑问题，预见到我们可能会遇到的困惑，并提前给出解答。比如，在讲解抽样分布时，作者用了“集体照”的比喻，生动地解释了样本均值的分布情况，让我一下子就抓住了核心概念。书中对统计方法的讲解，不仅仅停留在“是什么”，更深入地探讨了“为什么”和“怎么用”。它会解释每个统计检验的假设条件，以及在什么情况下应该使用哪种方法，这对于避免我们在实际应用中“瞎猫碰死耗子”至关重要。我还特别喜欢书中关于统计软件的附录，虽然不是主体内容，但为我提供了很好的实践指导，让我能够立刻动手操作，验证书中的理论。总的来说，这本书让我觉得统计学不再是枯燥的数学公式堆砌，而是解决实际问题的有力工具，学习起来充满了乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的是，它不仅仅是在讲解统计理论，更是在培养一种统计思维。作者强调，统计学不仅仅是一门学科，更是一种看待和理解世界的方式。他鼓励读者要批判性地看待数据，要关注数据的来源、收集方法以及可能存在的偏差。在讲解统计推断时，书中会反复强调“不确定性”的概念，以及如何量化这种不确定性，这对于培养严谨的科学态度非常有帮助。书中还包含了一些关于统计陷阱和常见误区的讨论，比如如何识别虚假的相关性，如何避免过度拟合等，这些内容在其他教材中可能很少见到，但对于我们真正掌握统计学、并能将其应用于实际分析中非常有价值。我尤其欣赏书中对于案例的选取，它们都非常有代表性，能够触及到统计学在不同领域的实际应用，比如在市场调研、医学研究、工程质量控制等，这让我看到了统计学的广阔前景。这本书的逻辑非常严谨，但又不失趣味性，让我愿意反复阅读，并从中获得新的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我统计学学习路上的“及时雨”，内容安排得非常合理。第一部分基础概念的讲解循序渐进，从最核心的描述性统计入手，什么均值、方差、标准差，都讲得清清楚楚，还配有很多直观的图示，比如箱线图、直方图，让我一下子就明白了数据分布的特点。接着进入推断性统计，这里的核心是如何从样本推断整体，作者非常细致地讲解了假设检验的逻辑，每一个步骤都解释得很透彻，尤其是p值的概念，我以前一直觉得很抽象，看了这本书的例子，比如新药疗效的检验，感觉豁然开朗。而且，书中穿插的案例分析也特别贴近实际，有经济学、社会学、医学等多个领域的例子，让我看到统计学在不同学科中的应用，这极大激发了我继续深入学习的兴趣。不像我之前看过的某本教材，上来就一大堆公式，看完头晕脑胀，这本的语言风格更像是老师在耐心讲解，而不是冷冰冰地罗列知识点。我特别喜欢它在讲解某些统计方法时，还会稍微提及一下其背后的数学原理，但又不会过于深入，点到为止，既保证了理论的严谨性，又不会让初学者望而却步。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的排版和设计也为它的内容增色不少。整体风格非常现代，不是那种老旧的学术书籍感觉，阅读起来很舒服。每个章节的开头都会有一个明确的学习目标，让你知道接下来要学什么，学完之后能达到什么程度。章节的划分也很清晰，过渡自然，知识点之间的逻辑连接非常紧密。我特别喜欢它在每个小节结束时设置的“思考题”和“练习题”，这些题目既有检验理解程度的基础题，也有一些需要发散思维的应用题，做完这些题目，我能立刻知道自己对这一部分内容的掌握情况，也能够及时巩固所学知识。书中还巧妙地运用了彩图和表格，使得原本可能枯燥的统计图表变得生动易懂。比如，在讲解概率分布时，书中用彩色的柱状图和曲线图展示了不同分布的形状和参数变化的影响，这比单纯的文字描述要直观太多了。而且，作者在讲解统计软件的应用时，还会给出不同版本软件的截图，这大大降低了学习软件的门槛，让我觉得统计学不再是遥不可及的学科，而是可以通过实践掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学》的阅读体验绝对是超乎预期的。它在理论深度和实用性之间找到了一个绝佳的平衡点。我特别欣赏书中对数据处理和可视化工具的应用讲解，比如如何使用Excel或者SPSS进行基本的数据整理和分析，这对于我们这些初学者来说至关重要。书中提供了大量带有详细步骤的案例，从数据录入到结果解读，每一步都写得明明白白。特别是关于回归分析的部分，作者不仅讲解了线性回归的原理，还涉及了多元回归和一些常见的诊断方法，比如多重共线性、异方差的处理，这些都是在实际研究中经常会遇到的问题。书中还强调了统计建模的意义，以及如何根据实际问题选择合适的模型。我印象深刻的是，书中在讨论某些复杂统计概念时，会先用一个简单的比喻或者类比来帮助理解，然后再逐步引入数学公式，这种“先易后难”的教学方式让我学习起来非常有成就感。此外，书中还包含了一些关于实验设计的内容，比如如何设置对照组、随机分组等，这对于理解研究的科学性和严谨性非常有帮助，也为我后续进行自己的研究打下了基础。