[二手] 統計學(第六版)(21世紀統計學係列教材；“十二五”普通高等教育本科規劃教材；教 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈俊平 著

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
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• 教材
• 二手書
• 21世紀統計學係列
• 十二五規劃教材
• 理工科
• 統計分析

店鋪： 盛況空前圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300203096

商品編碼：16004806830

包裝：平裝

齣版時間：2015-01-01

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基本信息

書名：統計學(第六版)(21世紀統計學係列教材；“十二五”普通高等教育本科規劃教材；教育部推薦教材；國傢統計局統計教材)

定價：39.9元

作者：賈俊平

齣版社：中國人民大學齣版社

齣版日期：2015-01-01

ISBN：9787300203096

字數：

頁碼：

版次：6

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《統計學》第六版是在第五版的基礎上修改而成的。在廣泛吸取讀者意見的基礎上，對第五版中的部分內容進行瞭修訂。第六版在結構上與第五版基本相同，但對部分章節上進行瞭重新寫和修訂。其中，3章進行瞭重新編寫，更新瞭全部數據，並將季節型序列的預測一節閤並到復閤型序列的分解預測中。第5章對部分內容作瞭簡化。第9章增加瞭SPSS的應用。 

目錄

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作者介紹

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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年榮獲寶鋼教師奬等。 

文摘

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《統計學》第六版是在第五版的基礎上修改而成的。在廣泛吸取讀者意見的基礎上，對第五版中的部分內容進行瞭修訂。 
第六版在結構上與第五版基本相同，但對部分章節上進行瞭重新編寫和修訂。其中，3章進行瞭重新編寫，更新瞭全部數據，並將季節型序列的預測一節閤並到復閤型序列的分解預測中。第5章對部分內容作瞭簡化。第9章增加瞭SPSS的應用。 
第六版仍由賈俊平任主編。各章執筆人是：章、第3章、第4章、第7章、0章、1章、2章、3章由賈俊平編寫；第5章、第6章由何曉群編寫；第2章、第8章、第9章、4章由金勇進編寫。 
感謝為本次修訂提齣寶貴意見的教師和讀者。感謝中國人民大學齣版社對本書齣版的大力支持。 
由於作者水平所限，書中的錯誤和疏漏之處在所難免。敬請讀者提齣寶貴意見，以便進一步修訂和改進。

序言

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《深入淺齣統計學：掌握數據分析的實用指南》 這是一本旨在幫助讀者全麵理解並掌握統計學核心概念的實用指南。本書摒棄瞭枯燥乏味的理論推導，以清晰易懂的語言和豐富的圖錶，將統計學的奧秘呈現在您眼前。無論您是初學者，還是希望鞏固和提升統計學技能的在職人士，都能從本書中獲益匪淺。 核心內容聚焦： Descriptive Statistics (描述性統計)： 我們將從最基礎的數據描述開始，學習如何運用均值、中位數、眾數、方差、標準差等指標來概括數據的中心趨勢和離散程度。您將學會如何通過直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具，直觀地展現數據的分布特徵，從而快速洞察數據的內在規律。本書特彆強調數據可視化的重要性，指導您如何選擇最閤適的圖錶來有效地傳達信息，避免誤導。 Probability Theory (概率論基礎)： 概率是統計學的心髒。本書將深入淺齣地介紹概率的基本概念，包括事件、樣本空間、概率的計算方法（如加法法則、乘法法則），以及條件概率和獨立事件。您將理解如何運用貝葉斯定理來更新您的信念，並學習常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等。這些分布是許多統計推斷方法的基礎，掌握它們將為您後續的學習打下堅實的基礎。 Inferential Statistics (推斷性統計)： 這是統計學中最具力量的部分。本書將引導您如何從樣本數據推斷總體特徵。我們將詳細講解點估計和區間估計，讓您明白如何根據樣本來估計總體的均值、比例等參數，並瞭解估計的置信度和精度。在此基礎上，本書將詳細闡述假設檢驗的整個流程，包括原假設、備擇假設的設定，檢驗統計量的選擇，P值的含義與解讀，以及如何做齣統計決策。我們將覆蓋常見的假設檢驗方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，並解釋它們的應用場景。 Regression Analysis (迴歸分析)： 迴歸分析是探索變量之間關係的最常用工具。本書將從簡單綫性迴歸入手，教會您如何建立模型來預測一個變量如何隨著另一個變量的變化而變化。您將學習如何解釋迴歸係數、判斷模型的擬閤優度（如R方），並理解殘差分析的重要性。在此基礎上，本書還將介紹多元綫性迴歸，讓您能夠處理多個預測變量對因變量的影響，從而構建更復雜的預測模型。 Non-parametric Statistics (非參數統計)： 並非所有數據都符閤參數統計的假設。本書將介紹一些常用的非參數統計方法，這些方法對數據的分布沒有嚴格的要求，因此具有更廣泛的適用性。您將學習如秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗）等方法，適用於處理等級數據或當參數檢驗的假設不滿足時。 Experimental Design (實驗設計基礎)： 為瞭科學地研究因果關係，良好的實驗設計至關重要。本書將簡要介紹實驗設計的基本原理，包括隨機化、對照組、重復等概念，幫助讀者理解如何設置實驗來減少偏倚，獲得可靠的結論。 本書的特色： 注重理解而非記憶： 我們相信，真正的掌握源於深刻的理解。本書通過大量的實例和類比，幫助您理解統計學概念背後的邏輯，而非死記硬背公式。 循序漸進的教學方法： 內容組織嚴謹，由淺入深，確保讀者能夠一步一步地建立起統計學的知識體係。 豐富的案例分析： 每一個概念的講解都配以貼近實際的案例，讓您看到統計學在生活、科研、商業等領域的廣泛應用。 強調實際操作： 本書不僅僅是理論的闡述，更注重培養讀者的實際數據分析能力，鼓勵您動手實踐。 清晰的圖錶呈現： 大量精心設計的圖錶，直觀地展示數據和統計概念，使抽象的理論變得生動形象。 麵嚮廣泛讀者群體： 無論您是統計學專業的學生，還是需要運用統計學解決實際問題的跨學科領域的學習者，本書都將是您的理想選擇。 學習本書，您將能夠： 讀懂和分析數據： 具備初步解讀統計報告、理解圖錶和數據錶格的能力。 進行基本的數據分析： 能夠運用基本的統計方法對數據進行描述和推斷。 批判性地評估統計信息： 識彆數據中的潛在偏誤，對統計結論保持審慎的態度。 為進一步學習打下堅實基礎： 為深入學習更高級的統計技術和機器學習方法做好準備。 統計學是一門強大而迷人的學科，它賦予我們洞察世界、做齣明智決策的力量。《深入淺齣統計學：掌握數據分析的實用指南》將陪伴您踏上這段精彩的統計學探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿好奇的學生，我一直都在尋找一本能夠係統性地介紹統計學知識的教材。這本書的齣現，可以說正好滿足瞭我的需求。我最先閱讀的是關於“概率論基礎”的部分，作者在這個部分的處理非常到位。他沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是先從生活中的隨機現象入手，比如拋硬幣、擲骰子，然後引申到概率的概念。這種循序漸進的方式，讓我能夠很自然地理解概率的本質。接著，他詳細解釋瞭各種概率分布，比如伯努利分布、二項分布、泊鬆分布以及正態分布。我尤其對正態分布的講解印象深刻，作者用大量的圖示和例子，清晰地展示瞭正態分布的對稱性和鍾形麯綫的特點，以及它在自然界和許多統計現象中的普遍性。他還講解瞭中心極限定理，這是一個非常重要的統計學概念，作者用一種非常直觀的方式解釋瞭它，讓我理解瞭為什麼即使總體分布不是正態的，樣本均值的分布也趨嚮於正態分布。這對於理解很多統計推斷方法至關重要。而且，這本書在講解過程中，還穿插瞭一些小的練習題，讓我能夠及時鞏固所學知識，這種即時反饋的方式非常有益於學習。總而言之，這本書在概率論基礎部分給我留下瞭深刻的印象，它既有深度又不失趣味性，為我後續學習統計推斷奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我個人一直對統計學抱有濃厚的興趣，總覺得它是一門能夠揭示事物背後規律的學科。拿到這本教材後，我迫不及待地翻閱瞭前幾章。不得不說，它的語言風格非常吸引人，不像一些枯燥的學術著作，而是充滿瞭啓發性。作者在開篇就點明瞭統計學在解決現實問題中的關鍵作用，這一點讓我覺得這本書的目標非常明確，就是讓讀者能夠學以緻用。我尤其喜歡它在介紹基礎概念時所采用的類比和故事，比如在講到“樣本”和“總體”的時候，作者引用瞭一個關於抽樣調查的生動例子，讓我瞬間就理解瞭這兩個概念的區彆和聯係，以及為什麼我們需要進行抽樣。這種教學方式比單純的定義和公式要有效得多。而且，這本書在講解每個概念時，都會強調它的“why”和“how”，不僅僅告訴你這是什麼，更重要的是解釋為什麼我們需要它，以及如何去運用它。這一點對於培養批判性思維非常有幫助。例如，在講解“描述性統計”的時候，作者並沒有停留在計算平均值和方差，而是深入分析瞭這些指標能夠反映齣數據的哪些特徵，以及在不同情境下，哪些指標更能代錶數據的整體情況。它還提到瞭數據可視化的一些基礎技巧，這對於直觀地理解數據非常重要。總的來說，這本書以一種非常人性化和易於理解的方式，嚮我展示瞭統計學的魅力，讓我對接下來的學習充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學一直有點望而卻步，覺得它充滿瞭各種公式和復雜的計算。但是，當我開始閱讀這本教材時，我發現我的看法完全被顛覆瞭。我首先翻閱瞭介紹“迴歸分析”的章節。作者在講解綫性迴歸時，並沒有一開始就給齣復雜的迴歸方程，而是從描繪變量之間的關係入手，比如通過散點圖來觀察變量是否具有綫性關係。然後，他逐步引入瞭最小二乘法，並用直觀的圖示解釋瞭它是如何找到最能擬閤數據點的直綫的。這讓我一下子就理解瞭迴歸分析的核心思想。接著，他詳細講解瞭迴歸係數的含義，以及如何去解釋它們。我特彆喜歡作者在講解“多重綫性迴歸”時，強調瞭控製其他變量對某個變量影響的重要性，以及如何通過引入啞變量來處理分類變量。這讓我看到瞭迴歸分析在實際應用中的強大之處，比如在經濟學、社會學等領域，都可以用來分析各種因素的影響。而且，書中還提到瞭一些關於模型診斷的內容，比如殘差分析，這讓我意識到，建立一個好的迴歸模型，不僅僅是擬閤數據，更要確保模型的有效性和可靠性。這本書以一種非常接地氣的方式，將復雜的迴歸分析原理呈現在我麵前，讓我覺得統計學並非遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

我對統計學一直抱有一種探索未知的好奇心，而這本書在“多變量統計分析”的部分，為我打開瞭一個全新的視角。作者在這個部分，介紹瞭一些用於分析多個變量之間關係的統計方法。我特彆關注瞭主成分分析（PCA）的講解。作者用非常形象的比喻，比如“壓縮照片”或者“提取信息”，來解釋PCA的核心思想：找到一組新的、互相獨立的變量（主成分），它們能夠盡可能多地保留原始變量的信息。這讓我一下子就理解瞭PCA的降維作用。我還學習瞭因子分析，它與PCA類似，但側重於尋找潛在的、不可直接觀測的“因子”，來解釋多個觀測變量之間的相關性。作者用瞭一些非常貼切的例子，比如心理學中關於人格特質的分析，來演示因子分析的應用。他還介紹瞭判彆分析，這是一種用於區分不同類彆的統計方法，比如根據一係列特徵來預測一個人屬於哪個群體。這本書讓我覺得，多變量統計分析方法能夠幫助我們從海量的數據中挖掘齣更深層次的規律，並揭示變量之間的復雜聯係。它不僅是數據分析的工具，更是理解復雜係統的重要途徑。

評分☆☆☆☆☆

對於許多人來說，統計學可能意味著枯燥的公式和繁瑣的計算，但這本書卻讓我看到瞭統計學的另一麵——它如何幫助我們做齣更明智的決策，並在信息爆炸的時代保持清醒的頭腦。我翻閱瞭“非參數統計”的章節。作者在這個部分非常巧妙地引入瞭這類方法，它強調瞭非參數統計方法對數據分布沒有嚴格的假設，因此在很多時候比參數統計方法更加靈活和實用。我特彆關注瞭Mann-Whitney U檢驗和Wilcoxon符號秩檢驗，作者用非常形象的比喻，比如“排隊”和“排隊後的位置”，來解釋這兩個檢驗的原理。這讓我一下子就理解瞭它們的核心思想，即比較兩個樣本的秩次。我還學習瞭Kruskal-Wallis H檢驗，這是ANOVA的非參數版本，作者詳細介紹瞭它如何用於比較三個或更多獨立樣本的中位數是否存在顯著差異。這本書讓我覺得，非參數統計方法是統計學工具箱中不可或缺的一部分，它能夠在參數方法失效或者不適用的情況下，提供有效的分析手段。而且，作者還提到瞭Spearman秩相關係數，這讓我看到瞭如何用非參數的方法來衡量變量之間的相關性，即使變量之間是非綫性的關係。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對數據中的“不確定性”感到好奇，也想瞭解統計學是如何處理這種不確定性的。這本書在“時間序列分析”的章節中，給我帶來瞭很多啓發。作者首先介紹瞭時間序列數據的基本特徵，比如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。然後，他詳細講解瞭如何去識彆和度量這些特徵。我特彆關注瞭關於“平穩性”的概念，以及如何通過差分等方法來使非平穩時間序列變得平穩。這讓我明白，很多時間序列模型都要求序列是平穩的，所以預處理是多麼重要。在講解AR、MA、ARMA、ARIMA模型時，作者循序漸進，從最簡單的AR模型講起，然後逐步引入MA、ARMA和ARIMA模型，並詳細解釋瞭每個模型的結構和假設。他還提供瞭大量的實例，比如股票價格、銷售額等，來演示這些模型的應用。我最喜歡的部分是關於模型識彆和模型診斷的講解，作者強調瞭如何通過自相關圖（ACF）和偏自相關圖（PACF）來識彆模型的階數，以及如何通過殘差分析來檢驗模型的擬閤效果。這本書讓我覺得，時間序列分析不僅僅是預測未來，更是理解數據隨時間變化的規律。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計學是一門連接理論與實踐的橋梁，而這本書，似乎正是這座橋梁上最堅實的基石。我深入研究瞭關於“貝葉斯統計”的章節。作者在這個部分，將傳統的頻率學派統計學與貝葉斯學派統計學進行瞭清晰的對比，讓我看到瞭兩種統計思想的差異和各自的優勢。他從貝葉斯定理入手，詳細講解瞭先驗概率、似然函數和後驗概率之間的關係。這種將先驗知識融入統計推斷的思路，讓我感到耳目一新。我還學習瞭如何利用貝葉斯方法進行參數估計和假設檢驗，比如通過MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法來模擬後驗分布。作者用瞭一些非常直觀的例子，比如根據病人的癥狀來判斷患某種疾病的概率，來演示貝葉斯推斷的應用。這讓我覺得，貝葉斯統計學在處理不確定性問題時，能夠提供更加豐富和有用的信息。他還提到瞭貝葉斯因子在模型比較中的作用，這讓我看到瞭如何用貝葉斯的方法來選擇最優的模型。這本書讓我覺得，貝葉斯統計學不僅僅是一種理論，更是一種思考問題的方式，它鼓勵我們在已有信息的基礎上，不斷更新我們的信念。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒來得及細看，但就翻閱的幾章來看，它的編排邏輯還是挺清晰的，從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的模型。序言部分就強調瞭統計學在現代社會中的重要性，這一點我深有同感。如今，數據無處不在，無論是商業決策、科學研究還是日常生活，都需要我們具備一定的統計學素養來理解和分析這些數據。這本書似乎緻力於培養讀者的這種能力，這一點我很贊賞。作者在解釋概念時，也盡可能地使用瞭通俗易懂的語言，避免瞭過多的專業術語堆砌，這對於初學者來說無疑是巨大的福音。而且，它還結閤瞭一些現實世界的案例，比如市場調研、醫學實驗等等，讓抽象的統計學原理變得鮮活起來，也更容易理解這些理論在實際應用中的價值。這不僅僅是一本教科書，更像是一本引導我們認識數據世界的入門指南。我特彆關注瞭關於概率分布的那部分，作者用瞭很多圖示來輔助說明，比如正態分布、二項分布等等，這些圖示非常直觀，一下子就點亮瞭我之前模糊的概念。而且，它還解釋瞭不同分布的特點和適用場景，這對於我以後選擇閤適的統計模型來分析數據至關重要。總的來說，這本書給我的初步印象是非常積極的，它似乎能夠很好地滿足我對統計學入門的需求，並為我打下堅實的理論基礎，為我將來更深入的學習做好準備。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，統計學是理解復雜世界的一把鑰匙，而這本書，似乎正是為我打造的這把鑰匙。我花瞭大量時間研讀瞭關於“方差分析（ANOVA）”的章節。作者在講解ANOVA時，並沒有直接跳到F檢驗，而是從分解總變異入手，解釋瞭總變異可以分解為組間變異和組內變異。這種思路非常清晰，讓我能夠理解ANOVA的核心邏輯：比較不同組彆的均值是否存在顯著差異。他用瞭一些非常生動的例子，比如比較不同教學方法對學生成績的影響，或者不同藥物對病人康復率的影響，讓我對ANOVA的應用有瞭直觀的認識。在講解F統計量時，作者也用瞭圖示來輔助說明，讓我能夠理解F值的大小與組間變異和組內變異的關係。而且，他還詳細講解瞭ANOVA的假設條件，比如數據的正態性、方差齊性等，並提到瞭如何去檢驗這些假設。這一點對於保證ANOVA分析的可靠性非常重要。書中還介紹瞭多因素ANOVA，這讓我看到瞭ANOVA在處理更復雜的研究設計時的潛力，能夠同時考察多個因素的獨立效應和交互效應。這本書讓我覺得，ANOVA不僅僅是一種統計方法，更是一種科學的實驗設計和數據分析的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

我對統計學一直抱有一種敬畏感，覺得它是一門既嚴謹又充滿智慧的學科。這本書的到來，讓我對這種感覺有瞭更深的體會。我仔細閱讀瞭關於“抽樣方法”和“統計推斷”的章節。作者在講解抽樣方法時，非常細緻地介紹瞭各種抽樣技術，比如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等等，並詳細分析瞭它們各自的優缺點以及適用場景。這讓我明白，在實際應用中，選擇閤適的抽樣方法是多麼重要，它直接關係到我們能否獲得具有代錶性的樣本，進而做齣準確的推斷。在統計推斷部分，我更是被作者的講解所摺服。他從點估計和區間估計講起，逐步引導讀者理解如何利用樣本信息來估計總體的未知參數。尤其是關於置信區間的部分，作者用非常形象的比喻，比如“捕魚網”，來解釋置信區間的含義，讓我一下子就明白瞭我們並不是在估計一個確切的數值，而是在估計一個可能包含總體參數的範圍。他還詳細講解瞭假設檢驗的步驟和邏輯，比如零假設、備擇假設、P值等等，這些概念雖然抽象，但在作者的講解下，變得清晰明瞭。他反復強調瞭統計推斷的局限性，讓我們在得齣結論時保持審慎的態度，這一點非常重要。這本書讓我意識到，統計學不僅僅是數字的遊戲，更是一種嚴謹的科學思維方式。