應用統計學（第三版）（MBA精品係列） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈俊平 著

圖書標籤:

• 應用統計學
• 統計學
• MBA
• 管理學
• 數據分析
• 商業統計
• 第三版
• 高等教育
• 概率論
• 迴歸分析

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300239347

版次：3

商品編碼：12155934

包裝：平裝

叢書名： MBA精品係列

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

頁數：236

內容簡介

統計作為數據分析的一種有效工具，廣泛應用於生産、生活和科學研究的各個領域，成為各學科領域研究者和實際工作者的必備知識。
本書是在第二版的基礎上修訂而成的，保留瞭前兩版的特色，寫法上立足於統計應用，力求通俗易懂，每種方法都從實際問題入手進行討論，盡可能避免對統計方法原理的闡述和公式的推導，書中的例題通常直接給齣計算機的輸齣結果，軟件應用和相關公式放在每章末尾。

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***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。
譚英平 中國人民大學應用經濟學博士，現任對外經濟貿易大學保險學院統計與精算學係主任，副教授。從事應用統計學教學工作十餘年，在《統計研究》《中國統計》《統計與決策》等核心期刊發錶論文多篇，齣版《商務統計學》《應用統計學》等多本教材譯著。

目錄

第1章統計能為你做些什麼

1��1統計無處不在

1��2統計學研究數據

1��3怎樣獲得數據

第2章用圖錶和統計量看數據

2��1用圖錶描述數據

2��2用統計量描述數據

第3章用概率分布描述隨機變量

3��1度量事件發生的可能性

3��2隨機變量的概率分布

3��3由正態分布導齣的幾個重要分布

3��4樣本統計量的抽樣分布

第4章用樣本推斷總體

4��1怎樣進行推斷？

4��2估計總體參數

4��3檢驗總體假設

第5章類彆變量分析

5��1某個類彆變量的觀測頻數與期望頻數是否一緻

5��2兩個類彆變量是否獨立

5��3度量兩個類彆變量的關係強度

第6章類彆變量對數值變量的影響

6��1方差分析解決什麼問題

6��2考慮一個類彆變量的影響

6��3考慮兩個類彆變量的影響

第7章利用變量間的關係進行預測

7��1變量之間有什麼樣的關係

7��2建立變量之間的數學錶達式

7��3擬閤效果的度量和迴歸檢驗

7��4所有自變量都有必要放進模型中嗎

7��5用自變量預測因變量

7��6含有定性自變量的迴歸

第8章根據過去的模式預測未來

8��1時間序列的組成要素

8��2時間序列預測的程序

8��3平滑法預測

8��4趨勢模型預測

8��5多成分序列的預測

第9章用少數變量代錶多個變量

9��1主成分分析

9��2因子分析

第10章把對象分成不同的類彆

10��1聚類分析

10��2判彆分析

第11章不依賴於分布的檢驗

11��1關於非參數檢驗

11��2單樣本的非參數檢驗

11��3兩樣本的非參數檢驗

精彩書摘

一本什麼樣的教材能讓學生更好地理解統計呢？根據筆者對統計的理解及多年的教學經驗，盡可能少使用那些專業的統計術語、少去糾纏那些復雜的公式、少去用晦澀的詞匯錶述統計問題和結果，或許是個不錯的選擇。本書在寫法上做瞭一些新的嘗試：力圖把統計方法的思想用書中標題的形式錶達齣來，盡管這種錶達不一定確切；在書中內容的錶述上，每種方法都盡力用實際問題引齣，而不是從概念開始，盡量不使用更專業的統計術語；書中例題的解答直接使用計算機的輸齣結果，盡可能拋棄手工計算過程，書中例題的計算使用SPSS和Excel兩種軟件，但以SPSS為主，對軟件操作的一些說明放在每章後的附錄裏。
作為一門應用性很強的學科，多數人學習的目的也主要是應用。但初學者學習統計時麵臨的主要睏惑是學完不會用。問題在於學習過程中多把注意力集中在公式和計算上，而忽視對統計思想的理解。學習統計關鍵在於理解。記住公式，不等於學會統計；學會計算，不等於會用統計。統計的真諦在於它所體現的思想，在於它所提供的思維方式。學好統計的關鍵是掌握如何運用統計思維來思考問題，而不是簡單地記住那些死的統計知識。有些初學者對統計課程往往感到畏懼，被書中的公式嚇倒。實際上，拋開公式照樣可以學會統計。特彆是在計算機應用已經普及的今天，所有的計算都可以由計算機來完成。隻要清楚統計方法使用的前提，理解統計方法的實質，要應用統計並不睏難。
本書的初衷是作為統計學專業學生的入門課程教材，以替代過去的描述統計內容。作為本專業的學生，在最初接觸統計時，應該讓他們對統計有一個較全麵的認識，瞭解一些統計思想，為後續的專業課學習奠定基礎。當然，本書也可以作為非統計專業學生通開課的教材使用。由於書中的有些提法隻是筆者的個人看法，不一定恰當，希望讀者多提意見和建議，以便進一步修改和完善。
賈俊平譚英平

《現代數據分析導論》 內容簡介 在當今這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、預測未來的關鍵力量。無論您身處商業、金融、市場營銷、醫學研究，還是公共管理領域，掌握有效的數據分析能力都已不再是錦上添花，而是必不可少的職業技能。《現代數據分析導論》旨在為您提供一套係統、全麵且實用的數據分析方法論和實踐指南，幫助您駕馭海量數據，從中提煉有價值的見解，並將其轉化為切實可行的商業策略和研究成果。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是以清晰的邏輯、豐富的案例和循序漸進的教學方式，引導讀者從零開始，逐步建立起堅實的數據分析基礎。我們深入淺齣地講解瞭數據分析的整個生命周期，從數據的收集、清洗、預處理，到探索性數據分析、模型構建，再到結果的解釋和溝通，每一個環節都進行瞭詳盡的闡述。 核心內容概覽： 第一部分：數據分析基礎與思維 數據驅動的決策文化： 本章將探討為什麼數據分析在現代組織中如此重要，以及如何培養一種以數據為導嚮的思維模式。您將瞭解數據分析如何幫助企業提升效率、降低風險、發現新機遇，並學習如何將數據思維融入日常工作流程。 數據分析流程與方法論： 介紹一個標準的數據分析流程，包括問題定義、數據獲取、數據理解、數據準備、建模、評估和部署。我們將強調每個階段的重要性，以及在實際操作中可能遇到的挑戰和解決方案。 統計學在數據分析中的基石作用： 盡管本書並非一本純粹的統計學教材，但我們依然會迴顧並強調統計學在數據分析中的核心地位。我們將介紹描述性統計（均值、中位數、方差、標準差等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間）的基本概念，以及它們在理解數據分布、量化不確定性方麵的作用。 數據類型與度量尺度： 詳細區分不同類型的數據（如數值型、類彆型、有序型）以及它們各自適用的分析方法。理解數據的度量尺度（名義、順序、間隔、比例）是選擇正確統計工具的前提。 數據可視化入門： 強調可視化在探索數據、識彆模式、傳達信息方麵的強大力量。我們將介紹各種基礎的可視化圖錶類型（如直方圖、散點圖、箱綫圖、條形圖），並指導讀者如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶。 第二部分：數據探索與預處理 數據收集與來源： 討論各種常見的數據收集途徑，包括數據庫、API、網頁抓取、調查問捲等，並分析不同數據來源的優劣勢。 數據清洗與缺失值處理： 實際的數據往往是“髒”的，包含錯誤、異常值和缺失值。本章將提供一係列實用的數據清洗技術，如識彆和處理異常值、刪除重復記錄、以及多種處理缺失值的方法（如均值/中位數填充、插值法、模型預測填充），並討論不同處理方法的適用場景和潛在影響。 特徵工程基礎： 介紹如何從原始數據中提取、轉換或創建新的特徵，以提高模型的性能。這包括特徵縮放（標準化、歸一化）、類彆特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼）、以及創建交互特徵和多項式特徵。 探索性數據分析（EDA）進階： 在基礎可視化之上，我們將深入探討如何通過EDA來揭示數據中的隱藏關係。這包括相關性分析（Pearson、Spearman）、協方差分析、以及如何使用交叉製錶和分組聚閤來理解不同變量之間的關聯。 第三部分：預測模型構建與評估 迴歸分析：理解變量間的綫性關係 簡單綫性迴歸： 講解如何建立一個模型來預測一個連續變量如何隨著另一個變量的變化而變化，並解釋迴歸係數的含義。 多元綫性迴歸： 擴展到多個預測變量的情況，探討如何同時考慮多個因素對目標變量的影響，以及如何處理多重共綫性問題。 模型診斷與優化： 學習如何通過殘差分析、R²值、調整R²等指標來評估綫性迴歸模型的擬閤優度，並識彆模型中的潛在問題，如異方差性、非綫性關係等。 分類模型：區分不同類彆 邏輯迴歸： 介紹如何使用邏輯迴歸來預測二元或多元分類問題，以及如何解釋概率輸齣。 決策樹： 講解如何構建一棵樹狀模型，通過一係列規則將數據劃分為不同的類彆，並介紹剪枝和過擬閤的處理方法。 支持嚮量機（SVM）： 介紹SVM的核心思想，如何找到最優的決策邊界來分離不同類彆的數據。 分類模型評估指標： 學習準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值等關鍵指標，以全麵評估分類模型的性能。 聚類分析：發現數據中的自然分組 K-Means聚類： 介紹一種常用的無監督學習算法，將數據點分組到K個簇中，並討論如何選擇閤適的K值。 層次聚類： 學習如何構建一個聚類樹狀圖（樹狀圖），以展示不同聚類層次之間的關係。 聚類結果的解釋與應用： 探討如何分析和解釋聚類結果，以及它們在客戶細分、異常檢測等領域的應用。 第四部分：高級分析技術與應用 時間序列分析入門： 學習如何分析具有時間依賴性的數據，如股票價格、銷售數據等，並介紹ARIMA等經典模型。 文本數據分析基礎： 介紹如何處理和分析非結構化文本數據，包括詞頻統計、TF-IDF、情感分析等。 模型選擇與調優： 探討模型選擇的標準（如AIC、BIC、交叉驗證），以及如何通過網格搜索、隨機搜索等技術來優化模型超參數。 機器學習管道與自動化： 介紹如何構建一個端到端的數據分析管道，將數據預處理、模型訓練和評估自動化，提高工作效率。 數據分析報告的撰寫與呈現： 強調清晰、簡潔、有說服力地溝通數據分析結果的重要性。本書將提供撰寫數據分析報告的指南，包括如何組織內容、選擇圖錶、以及如何有效嚮不同受眾解釋復雜的分析結果。 本書特色： 案例驅動： 本書貫穿瞭大量來自商業、金融、市場營銷等領域的真實案例，通過實際問題的解決過程來闡述數據分析方法，使讀者能夠直觀地理解理論知識的應用。 實踐導嚮： 鼓勵讀者動手實踐，提供代碼示例（兼容主流分析工具如Python/R）和練習題，幫助讀者鞏固所學知識，掌握實際操作技能。 循序漸進： 內容從基礎概念到高級技術，邏輯清晰，易於理解，適閤不同背景的讀者。 全麵性： 覆蓋瞭數據分析的關鍵環節和常用技術，為讀者構建一個完整的數據分析知識體係。 前瞻性： 關注當前數據分析領域的熱點和發展趨勢，幫助讀者站在行業前沿。 《現代數據分析導論》將是您踏入數據分析領域、提升數據素養、並在您的職業生涯中實現數據驅動決策的寶貴指南。無論您是學生、初入職場的專業人士，還是希望提升自身數據分析能力的在職人員，本書都將助您一臂之力，讓您自信地駕馭數據，發現價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計簡直是業界良心的典範。我以前看過的很多教材，內容是挺好的，但打開書就像麵對一座信息密集的迷宮，眼睛很容易疲勞，重點也抓不住。但這本書的開本、字體大小、行距的設置都非常考究，閱讀起來非常舒適，即使是長時間對著屏幕或紙質書進行深度學習，也不會感到明顯的壓迫感。更絕的是，作者在關鍵概念的強調上使用瞭不同的顔色和邊框設計，那些“陷阱點”或者“核心公式”被巧妙地框選齣來，極大地提高瞭復習效率。我可以直接翻到那些高亮區域，快速迴顧要點，而不用重新通讀整個段落。這種對閱讀體驗的重視，體現瞭作者對目標讀者的深刻理解——他們知道我們時間寶貴，需要的是高效的學習路徑。這種對細節的打磨，讓這本書不僅僅是一本工具書，更像是一位耐心的、懂你的私人導師，時刻為你指明方嚮。

評分☆☆☆☆☆

從組織結構上看，這本書的邏輯遞進簡直是教科書級彆的流暢。它沒有生硬地堆砌章節，而是通過一係列精心設計的橋梁段落，將基礎的描述性統計，平穩地過渡到推斷性統計，再自然地延伸到多元迴歸和實驗設計。特彆是它對“假設檢驗”這一核心概念的處理，采用瞭循序漸進的方式，先從直觀的對比引入，再慢慢引入P值和置信區間的概念，每深入一層，都會用一個更復雜的商業場景來鞏固前一層的知識。這種“溫故而知新，層層遞進”的編排方式，極大地降低瞭初學者的學習麯綫的陡峭程度。我感覺自己不是在啃一本厚重的教科書，而是在跟隨一位經驗豐富的專傢，一步一步地構建起完整的統計學認知框架，每一步都踏實有力，充滿瞭被引導的愉悅感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在處理復雜概念時，展現齣一種令人耳目一新的清晰度和條理感。我特彆欣賞他們如何將抽象的統計學理論與實際的商業決策緊密結閤起來，而不是僅僅停留在公式的推導上。例如，在講解迴歸分析那一章時，作者並沒有直接拋齣復雜的數學模型，而是通過一個生動的案例，詳細拆解瞭每一步的邏輯含義，這對於我這樣一個需要將理論快速應用到工作中的MBA學生來說，簡直是雪中送炭。他們對數據可視化工具的介紹也極為實用，不僅僅是教你如何操作軟件，更重要的是教會你如何“解讀”圖錶背後的商業信號。很多統計學教材往往過於側重理論的嚴謹性，讀起來晦澀難懂，但這本書成功地在學術深度和實操價值之間找到瞭一個絕佳的平衡點。每次讀完一章，我都能感覺到自己對市場趨勢的把握能力有瞭質的飛躍，它讓我明白，統計學不隻是一個學科，而是一種全新的、更具洞察力的商業思維方式。這種將理論落地、化為實際生産力的敘述方式，是這本書最讓我感到振奮的地方。

評分☆☆☆☆☆

我在學習過程中發現，這本書在介紹每一種統計方法時，都會非常詳盡地探討其適用條件和潛在的局限性。這一點至關重要，因為很多時候，知道“如何做”不如知道“何時不能做”。比如在討論時間序列分析時，作者花瞭大量篇幅去討論數據平穩性的重要性，並列舉瞭幾個因違反平穩性假設而導緻錯誤預測的商業案例。這種批判性的思維訓練，幫助我避免瞭“萬能公式”的誤區，使我能夠根據實際業務場景，審慎地選擇最恰當的分析工具。這本書沒有把統計學塑造成一個無所不能的魔法，而是將其描繪成一個需要審慎運用、並且時常需要“校準”的精密儀器。這種誠實的態度，讓讀者建立起對統計結果的閤理敬畏，而不是盲目相信數據模型。這種嚴謹的教學態度，為我未來的職業生涯打下瞭非常堅實的方法論基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例庫的豐富度和現代感，是它區彆於其他教材的又一大亮點。我翻閱瞭許多早期的統計學著作，裏麵的案例往往局限於傳統的製造業或金融業的陳舊場景。然而，這本書的案例緊跟時代脈搏，大量引入瞭互聯網數據分析、社交媒體用戶行為預測、以及新興電商平颱的A/B測試結果等前沿主題。這使得我在閱讀時，總能立刻聯想到我日常接觸到的商業問題。舉個例子，關於最大似然估計的講解，作者並沒有用傳統的拋硬幣模型，而是用瞭一個關於優化在綫廣告點擊率的例子，這讓我瞬間理解瞭其背後的優化思維。這種與時俱進的內容更新，確保瞭我們所學的知識不是“過時的理論”，而是可以直接投放到今天商業戰場上的“實時武器”，極大地增強瞭學習的趣味性和即時成就感。

評分☆☆☆☆☆

老公買的書~我錶示看不懂

評分☆☆☆☆☆

不錯，學習用！

評分☆☆☆☆☆

打瞭打給給

評分☆☆☆☆☆

書是好書，但是不是老師推薦的

評分☆☆☆☆☆

不錯，學習用！

評分☆☆☆☆☆

打瞭打給給

評分☆☆☆☆☆

good good

評分☆☆☆☆☆

好看

評分☆☆☆☆☆

我們的教材，不錯，