[二手] 统计学(第六版)(21世纪统计学系列教材；“十二五”普通高等教育本科规划教材；教 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾俊平 著

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店铺： 盛况空前图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300203096

商品编码：16004806830

包装：平装

出版时间：2015-01-01

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基本信息

书名：统计学(第六版)(21世纪统计学系列教材；“十二五”普通高等教育本科规划教材；教育部推荐教材；国家统计局统计教材)

定价：39.9元

作者：贾俊平

出版社：中国人民大学出版社

出版日期：2015-01-01

ISBN：9787300203096

字数：

页码：

版次：6

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《统计学》第六版是在第五版的基础上修改而成的。在广泛吸取读者意见的基础上，对第五版中的部分内容进行了修订。第六版在结构上与第五版基本相同，但对部分章节上进行了重新写和修订。其中，3章进行了重新编写，更新了全部数据，并将季节型序列的预测一节合并到复合型序列的分解预测中。第5章对部分内容作了简化。第9章增加了SPSS的应用。 

目录

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作者介绍

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贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢教师奖等。 

文摘

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《统计学》第六版是在第五版的基础上修改而成的。在广泛吸取读者意见的基础上，对第五版中的部分内容进行了修订。 
第六版在结构上与第五版基本相同，但对部分章节上进行了重新编写和修订。其中，3章进行了重新编写，更新了全部数据，并将季节型序列的预测一节合并到复合型序列的分解预测中。第5章对部分内容作了简化。第9章增加了SPSS的应用。 
第六版仍由贾俊平任主编。各章执笔人是：章、第3章、第4章、第7章、0章、1章、2章、3章由贾俊平编写；第5章、第6章由何晓群编写；第2章、第8章、第9章、4章由金勇进编写。 
感谢为本次修订提出宝贵意见的教师和读者。感谢中国人民大学出版社对本书出版的大力支持。 
由于作者水平所限，书中的错误和疏漏之处在所难免。敬请读者提出宝贵意见，以便进一步修订和改进。

序言

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《深入浅出统计学：掌握数据分析的实用指南》 这是一本旨在帮助读者全面理解并掌握统计学核心概念的实用指南。本书摒弃了枯燥乏味的理论推导，以清晰易懂的语言和丰富的图表，将统计学的奥秘呈现在您眼前。无论您是初学者，还是希望巩固和提升统计学技能的在职人士，都能从本书中获益匪浅。 核心内容聚焦： Descriptive Statistics (描述性统计)： 我们将从最基础的数据描述开始，学习如何运用均值、中位数、众数、方差、标准差等指标来概括数据的中心趋势和离散程度。您将学会如何通过直方图、箱线图、散点图等可视化工具，直观地展现数据的分布特征，从而快速洞察数据的内在规律。本书特别强调数据可视化的重要性，指导您如何选择最合适的图表来有效地传达信息，避免误导。 Probability Theory (概率论基础)： 概率是统计学的心脏。本书将深入浅出地介绍概率的基本概念，包括事件、样本空间、概率的计算方法（如加法法则、乘法法则），以及条件概率和独立事件。您将理解如何运用贝叶斯定理来更新您的信念，并学习常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。这些分布是许多统计推断方法的基础，掌握它们将为您后续的学习打下坚实的基础。 Inferential Statistics (推断性统计)： 这是统计学中最具力量的部分。本书将引导您如何从样本数据推断总体特征。我们将详细讲解点估计和区间估计，让您明白如何根据样本来估计总体的均值、比例等参数，并了解估计的置信度和精度。在此基础上，本书将详细阐述假设检验的整个流程，包括原假设、备择假设的设定，检验统计量的选择，P值的含义与解读，以及如何做出统计决策。我们将覆盖常见的假设检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验等，并解释它们的应用场景。 Regression Analysis (回归分析)： 回归分析是探索变量之间关系的最常用工具。本书将从简单线性回归入手，教会您如何建立模型来预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。您将学习如何解释回归系数、判断模型的拟合优度（如R方），并理解残差分析的重要性。在此基础上，本书还将介绍多元线性回归，让您能够处理多个预测变量对因变量的影响，从而构建更复杂的预测模型。 Non-parametric Statistics (非参数统计)： 并非所有数据都符合参数统计的假设。本书将介绍一些常用的非参数统计方法，这些方法对数据的分布没有严格的要求，因此具有更广泛的适用性。您将学习如秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）等方法，适用于处理等级数据或当参数检验的假设不满足时。 Experimental Design (实验设计基础)： 为了科学地研究因果关系，良好的实验设计至关重要。本书将简要介绍实验设计的基本原理，包括随机化、对照组、重复等概念，帮助读者理解如何设置实验来减少偏倚，获得可靠的结论。 本书的特色： 注重理解而非记忆： 我们相信，真正的掌握源于深刻的理解。本书通过大量的实例和类比，帮助您理解统计学概念背后的逻辑，而非死记硬背公式。 循序渐进的教学方法： 内容组织严谨，由浅入深，确保读者能够一步一步地建立起统计学的知识体系。 丰富的案例分析： 每一个概念的讲解都配以贴近实际的案例，让您看到统计学在生活、科研、商业等领域的广泛应用。 强调实际操作： 本书不仅仅是理论的阐述，更注重培养读者的实际数据分析能力，鼓励您动手实践。 清晰的图表呈现： 大量精心设计的图表，直观地展示数据和统计概念，使抽象的理论变得生动形象。 面向广泛读者群体： 无论您是统计学专业的学生，还是需要运用统计学解决实际问题的跨学科领域的学习者，本书都将是您的理想选择。 学习本书，您将能够： 读懂和分析数据： 具备初步解读统计报告、理解图表和数据表格的能力。 进行基本的数据分析： 能够运用基本的统计方法对数据进行描述和推断。 批判性地评估统计信息： 识别数据中的潜在偏误，对统计结论保持审慎的态度。 为进一步学习打下坚实基础： 为深入学习更高级的统计技术和机器学习方法做好准备。 统计学是一门强大而迷人的学科，它赋予我们洞察世界、做出明智决策的力量。《深入浅出统计学：掌握数据分析的实用指南》将陪伴您踏上这段精彩的统计学探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学一直抱有一种探索未知的好奇心，而这本书在“多变量统计分析”的部分，为我打开了一个全新的视角。作者在这个部分，介绍了一些用于分析多个变量之间关系的统计方法。我特别关注了主成分分析（PCA）的讲解。作者用非常形象的比喻，比如“压缩照片”或者“提取信息”，来解释PCA的核心思想：找到一组新的、互相独立的变量（主成分），它们能够尽可能多地保留原始变量的信息。这让我一下子就理解了PCA的降维作用。我还学习了因子分析，它与PCA类似，但侧重于寻找潜在的、不可直接观测的“因子”，来解释多个观测变量之间的相关性。作者用了一些非常贴切的例子，比如心理学中关于人格特质的分析，来演示因子分析的应用。他还介绍了判别分析，这是一种用于区分不同类别的统计方法，比如根据一系列特征来预测一个人属于哪个群体。这本书让我觉得，多变量统计分析方法能够帮助我们从海量的数据中挖掘出更深层次的规律，并揭示变量之间的复杂联系。它不仅是数据分析的工具，更是理解复杂系统的重要途径。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是理解复杂世界的一把钥匙，而这本书，似乎正是为我打造的这把钥匙。我花了大量时间研读了关于“方差分析（ANOVA）”的章节。作者在讲解ANOVA时，并没有直接跳到F检验，而是从分解总变异入手，解释了总变异可以分解为组间变异和组内变异。这种思路非常清晰，让我能够理解ANOVA的核心逻辑：比较不同组别的均值是否存在显著差异。他用了一些非常生动的例子，比如比较不同教学方法对学生成绩的影响，或者不同药物对病人康复率的影响，让我对ANOVA的应用有了直观的认识。在讲解F统计量时，作者也用了图示来辅助说明，让我能够理解F值的大小与组间变异和组内变异的关系。而且，他还详细讲解了ANOVA的假设条件，比如数据的正态性、方差齐性等，并提到了如何去检验这些假设。这一点对于保证ANOVA分析的可靠性非常重要。书中还介绍了多因素ANOVA，这让我看到了ANOVA在处理更复杂的研究设计时的潜力，能够同时考察多个因素的独立效应和交互效应。这本书让我觉得，ANOVA不仅仅是一种统计方法，更是一种科学的实验设计和数据分析的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是一门连接理论与实践的桥梁，而这本书，似乎正是这座桥梁上最坚实的基石。我深入研究了关于“贝叶斯统计”的章节。作者在这个部分，将传统的频率学派统计学与贝叶斯学派统计学进行了清晰的对比，让我看到了两种统计思想的差异和各自的优势。他从贝叶斯定理入手，详细讲解了先验概率、似然函数和后验概率之间的关系。这种将先验知识融入统计推断的思路，让我感到耳目一新。我还学习了如何利用贝叶斯方法进行参数估计和假设检验，比如通过MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法来模拟后验分布。作者用了一些非常直观的例子，比如根据病人的症状来判断患某种疾病的概率，来演示贝叶斯推断的应用。这让我觉得，贝叶斯统计学在处理不确定性问题时，能够提供更加丰富和有用的信息。他还提到了贝叶斯因子在模型比较中的作用，这让我看到了如何用贝叶斯的方法来选择最优的模型。这本书让我觉得，贝叶斯统计学不仅仅是一种理论，更是一种思考问题的方式，它鼓励我们在已有信息的基础上，不断更新我们的信念。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对统计学一直有点望而却步，觉得它充满了各种公式和复杂的计算。但是，当我开始阅读这本教材时，我发现我的看法完全被颠覆了。我首先翻阅了介绍“回归分析”的章节。作者在讲解线性回归时，并没有一开始就给出复杂的回归方程，而是从描绘变量之间的关系入手，比如通过散点图来观察变量是否具有线性关系。然后，他逐步引入了最小二乘法，并用直观的图示解释了它是如何找到最能拟合数据点的直线的。这让我一下子就理解了回归分析的核心思想。接着，他详细讲解了回归系数的含义，以及如何去解释它们。我特别喜欢作者在讲解“多重线性回归”时，强调了控制其他变量对某个变量影响的重要性，以及如何通过引入哑变量来处理分类变量。这让我看到了回归分析在实际应用中的强大之处，比如在经济学、社会学等领域，都可以用来分析各种因素的影响。而且，书中还提到了一些关于模型诊断的内容，比如残差分析，这让我意识到，建立一个好的回归模型，不仅仅是拟合数据，更要确保模型的有效性和可靠性。这本书以一种非常接地气的方式，将复杂的回归分析原理呈现在我面前，让我觉得统计学并非遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及细看，但就翻阅的几章来看，它的编排逻辑还是挺清晰的，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的模型。序言部分就强调了统计学在现代社会中的重要性，这一点我深有同感。如今，数据无处不在，无论是商业决策、科学研究还是日常生活，都需要我们具备一定的统计学素养来理解和分析这些数据。这本书似乎致力于培养读者的这种能力，这一点我很赞赏。作者在解释概念时，也尽可能地使用了通俗易懂的语言，避免了过多的专业术语堆砌，这对于初学者来说无疑是巨大的福音。而且，它还结合了一些现实世界的案例，比如市场调研、医学实验等等，让抽象的统计学原理变得鲜活起来，也更容易理解这些理论在实际应用中的价值。这不仅仅是一本教科书，更像是一本引导我们认识数据世界的入门指南。我特别关注了关于概率分布的那部分，作者用了很多图示来辅助说明，比如正态分布、二项分布等等，这些图示非常直观，一下子就点亮了我之前模糊的概念。而且，它还解释了不同分布的特点和适用场景，这对于我以后选择合适的统计模型来分析数据至关重要。总的来说，这本书给我的初步印象是非常积极的，它似乎能够很好地满足我对统计学入门的需求，并为我打下坚实的理论基础，为我将来更深入的学习做好准备。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满好奇的学生，我一直都在寻找一本能够系统性地介绍统计学知识的教材。这本书的出现，可以说正好满足了我的需求。我最先阅读的是关于“概率论基础”的部分，作者在这个部分的处理非常到位。他没有一开始就抛出复杂的公式，而是先从生活中的随机现象入手，比如抛硬币、掷骰子，然后引申到概率的概念。这种循序渐进的方式，让我能够很自然地理解概率的本质。接着，他详细解释了各种概率分布，比如伯努利分布、二项分布、泊松分布以及正态分布。我尤其对正态分布的讲解印象深刻，作者用大量的图示和例子，清晰地展示了正态分布的对称性和钟形曲线的特点，以及它在自然界和许多统计现象中的普遍性。他还讲解了中心极限定理，这是一个非常重要的统计学概念，作者用一种非常直观的方式解释了它，让我理解了为什么即使总体分布不是正态的，样本均值的分布也趋向于正态分布。这对于理解很多统计推断方法至关重要。而且，这本书在讲解过程中，还穿插了一些小的练习题，让我能够及时巩固所学知识，这种即时反馈的方式非常有益于学习。总而言之，这本书在概率论基础部分给我留下了深刻的印象，它既有深度又不失趣味性，为我后续学习统计推断奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我个人一直对统计学抱有浓厚的兴趣，总觉得它是一门能够揭示事物背后规律的学科。拿到这本教材后，我迫不及待地翻阅了前几章。不得不说，它的语言风格非常吸引人，不像一些枯燥的学术著作，而是充满了启发性。作者在开篇就点明了统计学在解决现实问题中的关键作用，这一点让我觉得这本书的目标非常明确，就是让读者能够学以致用。我尤其喜欢它在介绍基础概念时所采用的类比和故事，比如在讲到“样本”和“总体”的时候，作者引用了一个关于抽样调查的生动例子，让我瞬间就理解了这两个概念的区别和联系，以及为什么我们需要进行抽样。这种教学方式比单纯的定义和公式要有效得多。而且，这本书在讲解每个概念时，都会强调它的“why”和“how”，不仅仅告诉你这是什么，更重要的是解释为什么我们需要它，以及如何去运用它。这一点对于培养批判性思维非常有帮助。例如，在讲解“描述性统计”的时候，作者并没有停留在计算平均值和方差，而是深入分析了这些指标能够反映出数据的哪些特征，以及在不同情境下，哪些指标更能代表数据的整体情况。它还提到了数据可视化的一些基础技巧，这对于直观地理解数据非常重要。总的来说，这本书以一种非常人性化和易于理解的方式，向我展示了统计学的魅力，让我对接下来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

对于许多人来说，统计学可能意味着枯燥的公式和繁琐的计算，但这本书却让我看到了统计学的另一面——它如何帮助我们做出更明智的决策，并在信息爆炸的时代保持清醒的头脑。我翻阅了“非参数统计”的章节。作者在这个部分非常巧妙地引入了这类方法，它强调了非参数统计方法对数据分布没有严格的假设，因此在很多时候比参数统计方法更加灵活和实用。我特别关注了Mann-Whitney U检验和Wilcoxon符号秩检验，作者用非常形象的比喻，比如“排队”和“排队后的位置”，来解释这两个检验的原理。这让我一下子就理解了它们的核心思想，即比较两个样本的秩次。我还学习了Kruskal-Wallis H检验，这是ANOVA的非参数版本，作者详细介绍了它如何用于比较三个或更多独立样本的中位数是否存在显著差异。这本书让我觉得，非参数统计方法是统计学工具箱中不可或缺的一部分，它能够在参数方法失效或者不适用的情况下，提供有效的分析手段。而且，作者还提到了Spearman秩相关系数，这让我看到了如何用非参数的方法来衡量变量之间的相关性，即使变量之间是非线性的关系。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对数据中的“不确定性”感到好奇，也想了解统计学是如何处理这种不确定性的。这本书在“时间序列分析”的章节中，给我带来了很多启发。作者首先介绍了时间序列数据的基本特征，比如趋势、季节性、周期性和随机波动。然后，他详细讲解了如何去识别和度量这些特征。我特别关注了关于“平稳性”的概念，以及如何通过差分等方法来使非平稳时间序列变得平稳。这让我明白，很多时间序列模型都要求序列是平稳的，所以预处理是多么重要。在讲解AR、MA、ARMA、ARIMA模型时，作者循序渐进，从最简单的AR模型讲起，然后逐步引入MA、ARMA和ARIMA模型，并详细解释了每个模型的结构和假设。他还提供了大量的实例，比如股票价格、销售额等，来演示这些模型的应用。我最喜欢的部分是关于模型识别和模型诊断的讲解，作者强调了如何通过自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来识别模型的阶数，以及如何通过残差分析来检验模型的拟合效果。这本书让我觉得，时间序列分析不仅仅是预测未来，更是理解数据随时间变化的规律。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学一直抱有一种敬畏感，觉得它是一门既严谨又充满智慧的学科。这本书的到来，让我对这种感觉有了更深的体会。我仔细阅读了关于“抽样方法”和“统计推断”的章节。作者在讲解抽样方法时，非常细致地介绍了各种抽样技术，比如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等等，并详细分析了它们各自的优缺点以及适用场景。这让我明白，在实际应用中，选择合适的抽样方法是多么重要，它直接关系到我们能否获得具有代表性的样本，进而做出准确的推断。在统计推断部分，我更是被作者的讲解所折服。他从点估计和区间估计讲起，逐步引导读者理解如何利用样本信息来估计总体的未知参数。尤其是关于置信区间的部分，作者用非常形象的比喻，比如“捕鱼网”，来解释置信区间的含义，让我一下子就明白了我们并不是在估计一个确切的数值，而是在估计一个可能包含总体参数的范围。他还详细讲解了假设检验的步骤和逻辑，比如零假设、备择假设、P值等等，这些概念虽然抽象，但在作者的讲解下，变得清晰明了。他反复强调了统计推断的局限性，让我们在得出结论时保持审慎的态度，这一点非常重要。这本书让我意识到，统计学不仅仅是数字的游戏，更是一种严谨的科学思维方式。