GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 广通建筑科技图书专营店

出版社： 中国质检出版社

ISBN：155066139548

商品编码：1633800479

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实用统计方法与应用 本书是一本面向广大读者，集理论与实践于一体的统计学专著。它旨在揭示统计学在日常生活、科学研究以及各行各业中的强大应用潜力，帮助读者建立正确的统计思维，掌握实用的统计分析技能，从而更有效地理解和解决现实问题。本书内容涵盖了从基础的描述性统计到进阶的推断性统计，并重点关注了统计方法在数据驱动决策中的实际运用，力求让读者在轻松阅读中，领略统计学的魅力，并能学以致用。 第一部分：统计学的基础概念与描述性统计 在信息爆炸的时代，数据无处不在，理解和解读数据是现代社会必备的素养。本部分将带领读者走进统计学的大门，从最基础的概念入手，帮助读者建立起对统计学全局的认识。 数据的收集与度量： 我们首先会探讨如何科学、有效地收集数据，包括抽样方法的重要性、不同抽样设计的优劣势（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等），以及避免抽样偏差的策略。接着，我们将详细讲解不同类型的数据及其度量尺度，如定性数据（名义、次序）和定量数据（间隔、比例）。理解数据的类型对于后续选择合适的统计方法至关重要。 数据的整理与可视化： 原始数据往往杂乱无章，需要进行有效的整理和呈现。本书将介绍频率分布表、分组频数表等基本的数据整理工具，并重点强调数据可视化的力量。我们将学习如何利用直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等多种图表来直观地展示数据的分布特征、变量之间的关系以及异常值，让数据“开口说话”。 数据的概括性描述： 为了更清晰地把握数据的核心特征，我们需要一些关键的统计量。本部分将深入讲解： 集中趋势的度量： 平均数（均值、中位数、众数）是刻画数据集中位置的常用指标，我们将讨论它们各自的特点、适用场景以及对异常值的敏感度。 离散程度的度量： 全距、四分位差、方差和标准差是衡量数据分散程度的重要工具，它们能帮助我们理解数据的波动性和稳定性。 数据分布的形状： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）将帮助我们了解数据的对称性以及分布的尖峰或平坦程度，从而更全面地把握数据的内在规律。 第二部分：概率论基础与随机变量 统计学的一个重要分支是推断性统计，它依赖于概率论的理论基础。本部分将为读者构建扎实的概率论知识体系，为理解概率分布和统计推断奠定坚实基础。 随机事件与概率： 我们将从基本概念入手，理解什么是随机事件，以及概率的含义和基本性质。我们将学习如何计算各种事件的概率，包括条件概率、联合概率以及独立事件的概念，并介绍一些常用的概率计算方法。 随机变量及其分布： 随机变量是统计推断的核心概念。我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍它们各自重要的概率分布，包括： 离散型分布： 二项分布、泊松分布，它们在描述成功次数、事件发生频率等场景中扮演着重要角色。 连续型分布： 正态分布（高斯分布）是自然界和许多统计现象中最普遍的分布，我们将详细讲解其性质和重要性。此外，还会介绍均匀分布、指数分布等其他常用连续型分布。 期望与方差： 随机变量的期望（数学期望）可以看作是其长期平均值，而方差则衡量了随机变量取值的离散程度。我们将学习如何计算这些关键指标，并理解它们在描述随机变量特性上的作用。 大数定律与中心极限定理： 这两个重要的概率论定理是连接概率论与统计推断的桥梁。大数定律告诉我们，当样本量增大时，样本均值将趋近于总体均值；中心极限定理则指出，无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的分布近似于正态分布。我们将深入理解这两个定理的含义及其在统计推断中的关键作用。 第三部分：统计推断的基本原理与方法 在收集并描述了数据之后，我们常常需要利用样本信息来推断总体的特征。本部分将系统介绍统计推断的核心方法，使读者能够严谨地从样本走向总体。 参数估计： 我们将学习如何根据样本数据来估计总体的未知参数，如总体均值、总体比例等。 点估计： 介绍矩估计法、最大似然估计法等常用的点估计方法，以及它们在估计总体参数时的表现。 区间估计： 重点讲解置信区间的概念，学习如何根据样本数据构建出包含总体参数的置信区间，并理解置信水平的含义。我们将详细推导和应用关于均值、比例以及方差的置信区间。 假设检验： 假设检验是统计推断中另一个重要的工具，用于判断某个关于总体的假设是否能够被样本数据所支持。 基本思想与步骤： 介绍零假设、备择假设、检验统计量、P值等核心概念，并详细阐述假设检验的完整流程。 常用检验方法： 讲解 t 检验（单样本 t 检验、配对 t 检验、独立样本 t 检验）、Z 检验、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）等常用假设检验方法，并结合实际案例说明其应用。 第一类错误与第二类错误： 深入理解在假设检验过程中可能出现的两种错误，并学习如何控制它们的概率，以做出更可靠的判断。 第四部分：回归分析与相关性分析 在许多实际问题中，我们不仅关心变量的单个特征，更希望了解变量之间是否存在某种联系，以及这种联系的强度和方向。本部分将深入探讨回归分析与相关性分析。 相关性分析： 散点图的初步观察： 通过散点图直观地判断变量之间的线性关系。 皮尔逊相关系数： 讲解皮尔逊相关系数的计算方法，以及其取值范围（-1到1）所代表的线性关系的强度和方向。 斯皮尔曼秩相关系数： 介绍非参数的斯皮尔曼秩相关系数，适用于处理非线性关系或非正态分布的数据。 线性回归分析： 一元线性回归： 详细介绍如何建立简单线性回归模型，解释回归方程的组成部分（截距、斜率），并理解斜率的实际含义。我们将学习如何使用最小二乘法来估计回归系数，并进行模型诊断（如残差分析）。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何建立多元线性回归模型，理解偏回归系数的含义，以及如何进行模型选择（如逐步回归）和多重共线性问题的处理。 模型评估与解释： 讲解如何使用 R 方（决定系数）、F 检验、t 检验等统计量来评估模型的拟合优度和显著性，并对模型的解释力进行评价。 第五部分：方差分析（ANOVA） 当我们需要比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异时，方差分析是一种非常强大的工具。 单因素方差分析： 介绍如何设计和进行单因素方差分析，用于检验不同处理组或分类变量的均值是否存在显著差异。我们将学习方差分析的原理，包括组间方差和组内方差的计算，以及 F 统计量的解释。 多重比较： 在方差分析发现总体均值存在差异后，我们需要进行多重比较来确定具体是哪些组之间存在差异，本书将介绍 Bonferroni、Tukey 等常用的多重比较方法。 双因素方差分析（简介）： 简要介绍双因素方差分析，用于分析两个因素及其交互作用对因变量的影响，为读者拓展更复杂的分析思路。 第六部分：统计软件的应用与案例分析 理论的学习需要实践来巩固。本部分将引导读者了解并使用主流的统计软件（如 R、Python 的统计库、SPSS 等）来解决实际问题。 常用统计软件介绍： 简要介绍各种统计软件的特点、优势以及它们在数据分析领域的作用。 软件操作演示： 结合前面介绍的统计方法，通过实际数据案例，演示如何在统计软件中进行数据导入、清洗、描述性统计、可视化、参数估计、假设检验、回归分析和方差分析等操作。 真实世界案例分析： 选取来自不同领域（如医学、经济学、市场营销、社会科学、工程技术等）的真实案例，详细剖析研究问题，展示如何运用恰当的统计方法来分析数据，得出有价值的结论，并进行有效的沟通。这些案例将帮助读者理解统计学在解决实际问题中的重要价值，并激发读者将所学知识应用于自身的学习和工作。 总结 本书力求在通俗易懂的语言和严谨的统计理论之间取得平衡。我们相信，通过系统学习本书内容，读者不仅能够掌握统计学的基本原理和常用方法，更重要的是能够培养出科学的统计思维，学会用数据说话，用统计学工具来分析问题、解决问题，并在信息时代的浪潮中做出更明智的决策。无论您是学生、研究人员，还是希望提升数据分析能力的职场人士，本书都将是您通往统计学世界的一本实用指南。

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坦白说，我之前对统计学并没有太多的好感，总觉得它是一门枯燥乏味的学科，充斥着各种数字和公式，让人望而生畏。《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》这本书，在我初次接触时，也让我有过类似的顾虑。然而，当我真正开始阅读之后，我的看法发生了180度的转变。书中并非简单地堆砌专业术语，而是通过一种非常人性化的方式，将那些看似复杂的概念进行了解构和阐释。它就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索统计学世界的奥秘。我特别喜欢书中对于一些统计学原理的“故事化”讲述，例如，在解释“大数定律”时，书中引用了一个经典的抛硬币的例子，通过模拟大量重复的实验，让我直观地理解了随机事件的长期稳定性。这种方式，让我能够将抽象的理论与具体的现象联系起来，大大提高了学习的趣味性和效率。此外，书中对一些容易混淆的术语，比如“精确度”和“准确度”，也进行了非常细致的区分，并且给出了相应的例子，让我避免了在实际应用中产生误解。这本书让我明白，统计学并非是高高在上、遥不可及的学科，而是与我们的生活息息相关，并且可以通过一些有趣的方式去理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》简直是一本统计学的“百科全书”，当然，从一个初学者的角度来看，它更像是一本“通关秘籍”。我一直对数据分析和统计学抱有浓厚的兴趣，但每每深入阅读相关的书籍，总会被那些层出不穷的术语和符号搞得晕头转向。这本国标的出现，对我来说无疑是及时雨。它并非简单地罗列词汇，而是以一种非常系统化的方式，将统计学的核心概念进行了梳理和定义。我印象最深刻的是，书中对于“均值”、“中位数”、“众数”这些基本概念的阐述，虽然它们听起来很简单，但作者通过详细的解释和具体的例子，让我深刻理解了它们在不同场景下的适用性和局限性，避免了我之前将它们混淆使用的情况。更不用说那些更加复杂的概念，比如“方差”、“标准差”、“协方差”等等，书中都给出了清晰的数学定义和直观的解释，让我能够一步步理解它们的计算原理和实际意义。我尤其喜欢书中对于一些抽象概念的形象化比喻，比如将“置信区间”比作“射击的靶子”，虽然不完全贴切，但却极大地帮助我理解了它所代表的不确定性范围。阅读过程中，我时不时会拿出笔和纸，跟着书中的例子进行演算，这种亲自动手实践的过程，让知识更加牢固地印刻在我的脑海里。这本书就像一个耐心的老师，循循善诱地引导我穿越统计学的迷雾，让我逐渐对这个曾经令人生畏的领域产生了新的认识和信心。

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起初拿到这本《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》，我抱着一种“姑且看看”的心态。毕竟，统计学对我来说，总是充满了各种公式和数字，感觉离我的生活有些遥远。然而，翻开书页，我却被它严谨的编排和清晰的逻辑所吸引。书中并非一味地罗列枯燥的定义，而是通过对每个术语的起源、演变以及在不同领域应用场景的介绍，让我逐渐看到了统计学并非是冷冰冰的数字游戏，而是渗透在我们日常生活方方面面的有力工具。例如，书中对“抽样调查”的解释，让我明白了为什么新闻报道中的民意调查结果并非完全准确，以及如何去理解其背后的抽样误差。又比如，对“回归分析”的阐述，让我开始思考如何利用历史数据来预测未来的趋势，无论是天气预报，还是股票市场的波动，都离不开这种分析方法。最让我感到惊喜的是，书中还涉及到了一些我们日常生活中可能不太会注意到的统计学概念，比如“显著性水平”和“p值”，这些概念的出现，让我开始审视自己对信息的判断方式，不再轻易相信那些看似“巧合”的现象，而是学会用更科学、更理性的视角去解读世界。这本书让我感觉，统计学不再是专业人士的专利，而是每个人都应该掌握的基本“思维工具”。

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我一直认为，学习新知识的关键在于找到合适的切入点，而《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》这本书，正是这样一个绝佳的切入点。它以一种非常直观、易懂的方式，将统计学的世界呈现在读者面前。书中对每一个术语的解释，都力求简洁明了，并且辅以生动的实例。例如，在解释“置信水平”时，书中并非直接给出枯燥的数学公式，而是通过一个“抽奖”的比喻，形象地说明了在一定概率下，我们能够多大程度上相信我们的抽样结果能够代表整体的真实情况。这种“接地气”的解释方式，让我能够轻松理解那些看似复杂的统计概念，并且将它们运用到实际生活中。我曾尝试过阅读一些其他的统计学书籍，但往往因为术语的不理解而半途而废，而这本书，则让我能够一步一个脚印地向前迈进，并且充满了乐趣。它让我觉得，统计学并非是高不可攀的学科，而是任何人都可以通过努力去掌握的技能。这本书就像一盏明灯，照亮了我通往统计学世界的道路，让我充满了继续探索的动力。

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作为一名统计学专业的学生，我一直致力于打牢基础，而《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》无疑是我学习过程中的一个重要支撑。在课堂上，老师讲解的很多概念，我都会在课后翻阅这本书来巩固和深化理解。书中对每一个词汇都进行了详尽的解释，并且提供了相应的英文翻译和符号表示，这对于我们记忆和区分相似概念至关重要。我特别欣赏书中对于一些专业术语的循序渐进的解释，它会从最基础的概念讲起，然后逐步引入更复杂的概念，并说明它们之间的联系。例如，在理解“假设检验”的过程中，书中详细解释了“零假设”、“备择假设”、“第一类错误”和“第二类错误”等概念，并且通过图示和实例，帮助我直观地理解这些概念的含义和它们在整个检验过程中的作用。这种系统性的讲解，让我避免了之前那种“知其然不知其所以然”的学习状态。此外，书中还提供了大量的参考资料和相关的国家标准，这对于我进行更深入的研究和论文撰写非常有帮助。这本国标不仅仅是一本词汇书，更像是一本统计学学习的“地图”，为我指明了方向，让我能够更有效地在统计学的海洋中航行。

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在一次偶然的机会，我接触到了《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》这本书，本以为它会是一本枯燥乏味的参考书，但出乎意料的是，它却给我带来了深刻的启发。书中对于统计术语的定义，不仅仅是文字上的解释，更是一种对统计思想的提炼和升华。例如，书中对“随机性”的阐述，让我不再将其视为简单的“偶然”，而是理解了它背后所蕴含的概率规律和统计模型。这本书让我意识到，每一个统计术语的背后，都代表着一种思维方式和解决问题的逻辑。我开始尝试将书中阐述的统计概念，运用到我日常的思考和判断中。例如，在面对一些不确定的信息时，我不再轻易下结论，而是会思考其中可能存在的偏差和不确定性，这在很大程度上提升了我对信息的辨别能力。这本书让我明白，统计学并非仅仅是服务于科学研究的工具，更是塑造我们理性思维的重要力量。它让我开始用一种更科学、更严谨的态度去面对生活中的各种问题，也让我对这个充满不确定性的世界有了更深的理解。

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作为一个对语言和文字有着特殊情结的人，我总是喜欢深入探究词语的本源和意义。《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》这本书，满足了我对统计学术语深层理解的渴望。它不仅仅是一本工具书，更像是一部统计学语言的“史书”。书中对每一个术语的溯源，都充满了历史的厚重感。例如，书中在解释“概率”这个词时，不仅仅给出了数学上的定义，还追溯了它在人类思想史上的发展历程，以及它在不同学科领域的演变。这种解读方式，让我对统计学产生了更深层次的敬意，也让我看到了语言在科学发展中的重要作用。我尤其喜欢书中对于一些古老统计概念的现代解读，它能够将那些听起来有些“过时”的概念，与现代的统计方法和应用联系起来，展现出统计学跨越时空的生命力。这本书让我明白，统计学并非是脱离实际的理论，而是人类认识世界、理解规律的智慧结晶。它让我在学习统计学时，不再仅仅是死记硬背，而是能够领略到其中蕴含的逻辑之美和思想之深邃。

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作为一名在学术界摸爬滚打多年的研究者，我深知精准的语言和统一的符号对于科研工作的重要性。在撰写论文、参与学术交流的过程中，常常会因为对统计学术语理解的偏差而导致沟通障碍，甚至影响研究结论的解读。《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》的出现，为我们提供了一个权威、规范的参考标准。它不仅仅是一本工具书，更是一种科研精神的体现，强调了严谨和统一的重要性。书中对每一个术语的定义都力求精确，力求反映其最本质的含义，并且在可能的情况下，还列举了相关的符号表示，这对于撰写学术论文，尤其是需要大量使用统计方法的学科来说，简直是福音。我曾多次在审阅稿件时，发现作者对某些统计术语的使用存在误解，导致整个研究的严谨性大打折扣。这本书的普及，无疑能够有效提升研究人员的专业素养，减少不必要的学术争议。此外，对于那些需要跨学科合作的研究项目，统一的统计学术语更是沟通的桥梁，能够确保不同领域的专家在同一语境下进行交流，避免信息传递的失真。这本书所倡导的严谨性，也能够潜移默化地影响研究者的思维方式，让他们在设计实验、分析数据时更加审慎，更加注重每一个细节的准确性。

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在实际工作中，我经常需要处理各种各样的数据，但有时候，对于数据的解读和分析，总感觉缺乏一个坚实的基础。《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》这本书，就像是我工作中的一个“数据字典”，为我提供了清晰、权威的指导。当我遇到不熟悉的统计术语时，我都会翻阅这本书，它能够迅速为我提供准确的定义和解释。例如，我之前对“信噪比”这个概念总是模糊不清，在工作中也经常被误用，但通过阅读这本书，我才真正理解了它在信号处理和数据分析中的重要性，以及如何去计算和解读它。这本书的实用性非常强，它所涵盖的词汇和符号，都是在实际工作中经常会遇到的。我发现，通过对这些基本概念的深入理解，我能够更准确地把握数据的含义，更有效地进行数据分析，从而做出更明智的决策。这本书不仅仅是提供了词汇的定义，它更是在潜移默化地提升我的数据分析能力。我开始能够更自信地与同事交流数据分析的结果，也能够更准确地理解第三方提供的数据报告。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长年从事数据分析工作的人员，《GB/T 3358.1-2009统计学词汇及符号 第1部分：一般统计术语》这本书，在我看来，是一本不可或缺的“案头宝典”。它以其严谨的定义、规范的符号和系统性的编排，为我提供了最权威的参考。在工作中，经常会遇到各种复杂的数据和分析场景，有时候，一个不准确的术语定义，就可能导致整个分析的偏差。这本书恰好解决了这个问题。我特别欣赏书中对一些“易混淆”术语的详细辨析，例如“样本容量”和“效应量”之间的区别，以及它们在统计推断中的重要性。这些细节的阐述，帮助我避免了很多潜在的错误，也让我在与同事交流时，能够更加准确地传达我的分析意图。此外，书中提供的各种统计符号的标准表示，也为我撰写报告和进行数据可视化提供了极大的便利。它确保了我的工作成果能够被更广泛地理解和接受。这本书就像一位严谨的“校对员”，时刻提醒我在使用统计术语和符号时，要遵循规范，力求精准。它让我的工作变得更加高效，也更加专业。