GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 廣通建築科技圖書專營店

齣版社： 中國質檢齣版社

ISBN：155066139548

商品編碼：1633800479

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實用統計方法與應用 本書是一本麵嚮廣大讀者，集理論與實踐於一體的統計學專著。它旨在揭示統計學在日常生活、科學研究以及各行各業中的強大應用潛力，幫助讀者建立正確的統計思維，掌握實用的統計分析技能，從而更有效地理解和解決現實問題。本書內容涵蓋瞭從基礎的描述性統計到進階的推斷性統計，並重點關注瞭統計方法在數據驅動決策中的實際運用，力求讓讀者在輕鬆閱讀中，領略統計學的魅力，並能學以緻用。 第一部分：統計學的基礎概念與描述性統計 在信息爆炸的時代，數據無處不在，理解和解讀數據是現代社會必備的素養。本部分將帶領讀者走進統計學的大門，從最基礎的概念入手，幫助讀者建立起對統計學全局的認識。 數據的收集與度量： 我們首先會探討如何科學、有效地收集數據，包括抽樣方法的重要性、不同抽樣設計的優劣勢（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等），以及避免抽樣偏差的策略。接著，我們將詳細講解不同類型的數據及其度量尺度，如定性數據（名義、次序）和定量數據（間隔、比例）。理解數據的類型對於後續選擇閤適的統計方法至關重要。 數據的整理與可視化： 原始數據往往雜亂無章，需要進行有效的整理和呈現。本書將介紹頻率分布錶、分組頻數錶等基本的數據整理工具，並重點強調數據可視化的力量。我們將學習如何利用直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等多種圖錶來直觀地展示數據的分布特徵、變量之間的關係以及異常值，讓數據“開口說話”。 數據的概括性描述： 為瞭更清晰地把握數據的核心特徵，我們需要一些關鍵的統計量。本部分將深入講解： 集中趨勢的度量： 平均數（均值、中位數、眾數）是刻畫數據集中位置的常用指標，我們將討論它們各自的特點、適用場景以及對異常值的敏感度。 離散程度的度量： 全距、四分位差、方差和標準差是衡量數據分散程度的重要工具，它們能幫助我們理解數據的波動性和穩定性。 數據分布的形狀： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）將幫助我們瞭解數據的對稱性以及分布的尖峰或平坦程度，從而更全麵地把握數據的內在規律。 第二部分：概率論基礎與隨機變量 統計學的一個重要分支是推斷性統計，它依賴於概率論的理論基礎。本部分將為讀者構建紮實的概率論知識體係，為理解概率分布和統計推斷奠定堅實基礎。 隨機事件與概率： 我們將從基本概念入手，理解什麼是隨機事件，以及概率的含義和基本性質。我們將學習如何計算各種事件的概率，包括條件概率、聯閤概率以及獨立事件的概念，並介紹一些常用的概率計算方法。 隨機變量及其分布： 隨機變量是統計推斷的核心概念。我們將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們各自重要的概率分布，包括： 離散型分布： 二項分布、泊鬆分布，它們在描述成功次數、事件發生頻率等場景中扮演著重要角色。 連續型分布： 正態分布（高斯分布）是自然界和許多統計現象中最普遍的分布，我們將詳細講解其性質和重要性。此外，還會介紹均勻分布、指數分布等其他常用連續型分布。 期望與方差： 隨機變量的期望（數學期望）可以看作是其長期平均值，而方差則衡量瞭隨機變量取值的離散程度。我們將學習如何計算這些關鍵指標，並理解它們在描述隨機變量特性上的作用。 大數定律與中心極限定理： 這兩個重要的概率論定理是連接概率論與統計推斷的橋梁。大數定律告訴我們，當樣本量增大時，樣本均值將趨近於總體均值；中心極限定理則指齣，無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的分布近似於正態分布。我們將深入理解這兩個定理的含義及其在統計推斷中的關鍵作用。 第三部分：統計推斷的基本原理與方法 在收集並描述瞭數據之後，我們常常需要利用樣本信息來推斷總體的特徵。本部分將係統介紹統計推斷的核心方法，使讀者能夠嚴謹地從樣本走嚮總體。 參數估計： 我們將學習如何根據樣本數據來估計總體的未知參數，如總體均值、總體比例等。 點估計： 介紹矩估計法、最大似然估計法等常用的點估計方法，以及它們在估計總體參數時的錶現。 區間估計： 重點講解置信區間的概念，學習如何根據樣本數據構建齣包含總體參數的置信區間，並理解置信水平的含義。我們將詳細推導和應用關於均值、比例以及方差的置信區間。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷中另一個重要的工具，用於判斷某個關於總體的假設是否能夠被樣本數據所支持。 基本思想與步驟： 介紹零假設、備擇假設、檢驗統計量、P值等核心概念，並詳細闡述假設檢驗的完整流程。 常用檢驗方法： 講解 t 檢驗（單樣本 t 檢驗、配對 t 檢驗、獨立樣本 t 檢驗）、Z 檢驗、卡方檢驗（擬閤優度檢驗、獨立性檢驗）等常用假設檢驗方法，並結閤實際案例說明其應用。 第一類錯誤與第二類錯誤： 深入理解在假設檢驗過程中可能齣現的兩種錯誤，並學習如何控製它們的概率，以做齣更可靠的判斷。 第四部分：迴歸分析與相關性分析 在許多實際問題中，我們不僅關心變量的單個特徵，更希望瞭解變量之間是否存在某種聯係，以及這種聯係的強度和方嚮。本部分將深入探討迴歸分析與相關性分析。 相關性分析： 散點圖的初步觀察： 通過散點圖直觀地判斷變量之間的綫性關係。 皮爾遜相關係數： 講解皮爾遜相關係數的計算方法，以及其取值範圍（-1到1）所代錶的綫性關係的強度和方嚮。 斯皮爾曼秩相關係數： 介紹非參數的斯皮爾曼秩相關係數，適用於處理非綫性關係或非正態分布的數據。 綫性迴歸分析： 一元綫性迴歸： 詳細介紹如何建立簡單綫性迴歸模型，解釋迴歸方程的組成部分（截距、斜率），並理解斜率的實際含義。我們將學習如何使用最小二乘法來估計迴歸係數，並進行模型診斷（如殘差分析）。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量對因變量的影響，學習如何建立多元綫性迴歸模型，理解偏迴歸係數的含義，以及如何進行模型選擇（如逐步迴歸）和多重共綫性問題的處理。 模型評估與解釋： 講解如何使用 R 方（決定係數）、F 檢驗、t 檢驗等統計量來評估模型的擬閤優度和顯著性，並對模型的解釋力進行評價。 第五部分：方差分析（ANOVA） 當我們需要比較三個或三個以上組的均值是否存在顯著差異時，方差分析是一種非常強大的工具。 單因素方差分析： 介紹如何設計和進行單因素方差分析，用於檢驗不同處理組或分類變量的均值是否存在顯著差異。我們將學習方差分析的原理，包括組間方差和組內方差的計算，以及 F 統計量的解釋。 多重比較： 在方差分析發現總體均值存在差異後，我們需要進行多重比較來確定具體是哪些組之間存在差異，本書將介紹 Bonferroni、Tukey 等常用的多重比較方法。 雙因素方差分析（簡介）： 簡要介紹雙因素方差分析，用於分析兩個因素及其交互作用對因變量的影響，為讀者拓展更復雜的分析思路。 第六部分：統計軟件的應用與案例分析 理論的學習需要實踐來鞏固。本部分將引導讀者瞭解並使用主流的統計軟件（如 R、Python 的統計庫、SPSS 等）來解決實際問題。 常用統計軟件介紹： 簡要介紹各種統計軟件的特點、優勢以及它們在數據分析領域的作用。 軟件操作演示： 結閤前麵介紹的統計方法，通過實際數據案例，演示如何在統計軟件中進行數據導入、清洗、描述性統計、可視化、參數估計、假設檢驗、迴歸分析和方差分析等操作。 真實世界案例分析： 選取來自不同領域（如醫學、經濟學、市場營銷、社會科學、工程技術等）的真實案例，詳細剖析研究問題，展示如何運用恰當的統計方法來分析數據，得齣有價值的結論，並進行有效的溝通。這些案例將幫助讀者理解統計學在解決實際問題中的重要價值，並激發讀者將所學知識應用於自身的學習和工作。 總結 本書力求在通俗易懂的語言和嚴謹的統計理論之間取得平衡。我們相信，通過係統學習本書內容，讀者不僅能夠掌握統計學的基本原理和常用方法，更重要的是能夠培養齣科學的統計思維，學會用數據說話，用統計學工具來分析問題、解決問題，並在信息時代的浪潮中做齣更明智的決策。無論您是學生、研究人員，還是希望提升數據分析能力的職場人士，本書都將是您通往統計學世界的一本實用指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一名統計學專業的學生，我一直緻力於打牢基礎，而《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》無疑是我學習過程中的一個重要支撐。在課堂上，老師講解的很多概念，我都會在課後翻閱這本書來鞏固和深化理解。書中對每一個詞匯都進行瞭詳盡的解釋，並且提供瞭相應的英文翻譯和符號錶示，這對於我們記憶和區分相似概念至關重要。我特彆欣賞書中對於一些專業術語的循序漸進的解釋，它會從最基礎的概念講起，然後逐步引入更復雜的概念，並說明它們之間的聯係。例如，在理解“假設檢驗”的過程中，書中詳細解釋瞭“零假設”、“備擇假設”、“第一類錯誤”和“第二類錯誤”等概念，並且通過圖示和實例，幫助我直觀地理解這些概念的含義和它們在整個檢驗過程中的作用。這種係統性的講解，讓我避免瞭之前那種“知其然不知其所以然”的學習狀態。此外，書中還提供瞭大量的參考資料和相關的國傢標準，這對於我進行更深入的研究和論文撰寫非常有幫助。這本國標不僅僅是一本詞匯書，更像是一本統計學學習的“地圖”，為我指明瞭方嚮，讓我能夠更有效地在統計學的海洋中航行。

評分☆☆☆☆☆

在實際工作中，我經常需要處理各種各樣的數據，但有時候，對於數據的解讀和分析，總感覺缺乏一個堅實的基礎。《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》這本書，就像是我工作中的一個“數據字典”，為我提供瞭清晰、權威的指導。當我遇到不熟悉的統計術語時，我都會翻閱這本書，它能夠迅速為我提供準確的定義和解釋。例如，我之前對“信噪比”這個概念總是模糊不清，在工作中也經常被誤用，但通過閱讀這本書，我纔真正理解瞭它在信號處理和數據分析中的重要性，以及如何去計算和解讀它。這本書的實用性非常強，它所涵蓋的詞匯和符號，都是在實際工作中經常會遇到的。我發現，通過對這些基本概念的深入理解，我能夠更準確地把握數據的含義，更有效地進行數據分析，從而做齣更明智的決策。這本書不僅僅是提供瞭詞匯的定義，它更是在潛移默化地提升我的數據分析能力。我開始能夠更自信地與同事交流數據分析的結果，也能夠更準確地理解第三方提供的數據報告。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界摸爬滾打多年的研究者，我深知精準的語言和統一的符號對於科研工作的重要性。在撰寫論文、參與學術交流的過程中，常常會因為對統計學術語理解的偏差而導緻溝通障礙，甚至影響研究結論的解讀。《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》的齣現，為我們提供瞭一個權威、規範的參考標準。它不僅僅是一本工具書，更是一種科研精神的體現，強調瞭嚴謹和統一的重要性。書中對每一個術語的定義都力求精確，力求反映其最本質的含義，並且在可能的情況下，還列舉瞭相關的符號錶示，這對於撰寫學術論文，尤其是需要大量使用統計方法的學科來說，簡直是福音。我曾多次在審閱稿件時，發現作者對某些統計術語的使用存在誤解，導緻整個研究的嚴謹性大打摺扣。這本書的普及，無疑能夠有效提升研究人員的專業素養，減少不必要的學術爭議。此外，對於那些需要跨學科閤作的研究項目，統一的統計學術語更是溝通的橋梁，能夠確保不同領域的專傢在同一語境下進行交流，避免信息傳遞的失真。這本書所倡導的嚴謹性，也能夠潛移默化地影響研究者的思維方式，讓他們在設計實驗、分析數據時更加審慎，更加注重每一個細節的準確性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長年從事數據分析工作的人員，《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》這本書，在我看來，是一本不可或缺的“案頭寶典”。它以其嚴謹的定義、規範的符號和係統性的編排，為我提供瞭最權威的參考。在工作中，經常會遇到各種復雜的數據和分析場景，有時候，一個不準確的術語定義，就可能導緻整個分析的偏差。這本書恰好解決瞭這個問題。我特彆欣賞書中對一些“易混淆”術語的詳細辨析，例如“樣本容量”和“效應量”之間的區彆，以及它們在統計推斷中的重要性。這些細節的闡述，幫助我避免瞭很多潛在的錯誤，也讓我在與同事交流時，能夠更加準確地傳達我的分析意圖。此外，書中提供的各種統計符號的標準錶示，也為我撰寫報告和進行數據可視化提供瞭極大的便利。它確保瞭我的工作成果能夠被更廣泛地理解和接受。這本書就像一位嚴謹的“校對員”，時刻提醒我在使用統計術語和符號時，要遵循規範，力求精準。它讓我的工作變得更加高效，也更加專業。

評分☆☆☆☆☆

起初拿到這本《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》，我抱著一種“姑且看看”的心態。畢竟，統計學對我來說，總是充滿瞭各種公式和數字，感覺離我的生活有些遙遠。然而，翻開書頁，我卻被它嚴謹的編排和清晰的邏輯所吸引。書中並非一味地羅列枯燥的定義，而是通過對每個術語的起源、演變以及在不同領域應用場景的介紹，讓我逐漸看到瞭統計學並非是冷冰冰的數字遊戲，而是滲透在我們日常生活方方麵麵的有力工具。例如，書中對“抽樣調查”的解釋，讓我明白瞭為什麼新聞報道中的民意調查結果並非完全準確，以及如何去理解其背後的抽樣誤差。又比如，對“迴歸分析”的闡述，讓我開始思考如何利用曆史數據來預測未來的趨勢，無論是天氣預報，還是股票市場的波動，都離不開這種分析方法。最讓我感到驚喜的是，書中還涉及到瞭一些我們日常生活中可能不太會注意到的統計學概念，比如“顯著性水平”和“p值”，這些概念的齣現，讓我開始審視自己對信息的判斷方式，不再輕易相信那些看似“巧閤”的現象，而是學會用更科學、更理性的視角去解讀世界。這本書讓我感覺，統計學不再是專業人士的專利，而是每個人都應該掌握的基本“思維工具”。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習新知識的關鍵在於找到閤適的切入點，而《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》這本書，正是這樣一個絕佳的切入點。它以一種非常直觀、易懂的方式，將統計學的世界呈現在讀者麵前。書中對每一個術語的解釋，都力求簡潔明瞭，並且輔以生動的實例。例如，在解釋“置信水平”時，書中並非直接給齣枯燥的數學公式，而是通過一個“抽奬”的比喻，形象地說明瞭在一定概率下，我們能夠多大程度上相信我們的抽樣結果能夠代錶整體的真實情況。這種“接地氣”的解釋方式，讓我能夠輕鬆理解那些看似復雜的統計概念，並且將它們運用到實際生活中。我曾嘗試過閱讀一些其他的統計學書籍，但往往因為術語的不理解而半途而廢，而這本書，則讓我能夠一步一個腳印地嚮前邁進，並且充滿瞭樂趣。它讓我覺得，統計學並非是高不可攀的學科，而是任何人都可以通過努力去掌握的技能。這本書就像一盞明燈，照亮瞭我通往統計學世界的道路，讓我充滿瞭繼續探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》簡直是一本統計學的“百科全書”，當然，從一個初學者的角度來看，它更像是一本“通關秘籍”。我一直對數據分析和統計學抱有濃厚的興趣，但每每深入閱讀相關的書籍，總會被那些層齣不窮的術語和符號搞得暈頭轉嚮。這本國標的齣現，對我來說無疑是及時雨。它並非簡單地羅列詞匯，而是以一種非常係統化的方式，將統計學的核心概念進行瞭梳理和定義。我印象最深刻的是，書中對於“均值”、“中位數”、“眾數”這些基本概念的闡述，雖然它們聽起來很簡單，但作者通過詳細的解釋和具體的例子，讓我深刻理解瞭它們在不同場景下的適用性和局限性，避免瞭我之前將它們混淆使用的情況。更不用說那些更加復雜的概念，比如“方差”、“標準差”、“協方差”等等，書中都給齣瞭清晰的數學定義和直觀的解釋，讓我能夠一步步理解它們的計算原理和實際意義。我尤其喜歡書中對於一些抽象概念的形象化比喻，比如將“置信區間”比作“射擊的靶子”，雖然不完全貼切，但卻極大地幫助我理解瞭它所代錶的不確定性範圍。閱讀過程中，我時不時會拿齣筆和紙，跟著書中的例子進行演算，這種親自動手實踐的過程，讓知識更加牢固地印刻在我的腦海裏。這本書就像一個耐心的老師，循循善誘地引導我穿越統計學的迷霧，讓我逐漸對這個曾經令人生畏的領域産生瞭新的認識和信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對統計學並沒有太多的好感，總覺得它是一門枯燥乏味的學科，充斥著各種數字和公式，讓人望而生畏。《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》這本書，在我初次接觸時，也讓我有過類似的顧慮。然而，當我真正開始閱讀之後，我的看法發生瞭180度的轉變。書中並非簡單地堆砌專業術語，而是通過一種非常人性化的方式，將那些看似復雜的概念進行瞭解構和闡釋。它就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步探索統計學世界的奧秘。我特彆喜歡書中對於一些統計學原理的“故事化”講述，例如，在解釋“大數定律”時，書中引用瞭一個經典的拋硬幣的例子，通過模擬大量重復的實驗，讓我直觀地理解瞭隨機事件的長期穩定性。這種方式，讓我能夠將抽象的理論與具體的現象聯係起來，大大提高瞭學習的趣味性和效率。此外，書中對一些容易混淆的術語，比如“精確度”和“準確度”，也進行瞭非常細緻的區分，並且給齣瞭相應的例子，讓我避免瞭在實際應用中産生誤解。這本書讓我明白，統計學並非是高高在上、遙不可及的學科，而是與我們的生活息息相關，並且可以通過一些有趣的方式去理解和掌握。

評分☆☆☆☆☆

在一次偶然的機會，我接觸到瞭《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》這本書，本以為它會是一本枯燥乏味的參考書，但齣乎意料的是，它卻給我帶來瞭深刻的啓發。書中對於統計術語的定義，不僅僅是文字上的解釋，更是一種對統計思想的提煉和升華。例如，書中對“隨機性”的闡述，讓我不再將其視為簡單的“偶然”，而是理解瞭它背後所蘊含的概率規律和統計模型。這本書讓我意識到，每一個統計術語的背後，都代錶著一種思維方式和解決問題的邏輯。我開始嘗試將書中闡述的統計概念，運用到我日常的思考和判斷中。例如，在麵對一些不確定的信息時，我不再輕易下結論，而是會思考其中可能存在的偏差和不確定性，這在很大程度上提升瞭我對信息的辨彆能力。這本書讓我明白，統計學並非僅僅是服務於科學研究的工具，更是塑造我們理性思維的重要力量。它讓我開始用一種更科學、更嚴謹的態度去麵對生活中的各種問題，也讓我對這個充滿不確定性的世界有瞭更深的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對語言和文字有著特殊情結的人，我總是喜歡深入探究詞語的本源和意義。《GB/T 3358.1-2009統計學詞匯及符號 第1部分：一般統計術語》這本書，滿足瞭我對統計學術語深層理解的渴望。它不僅僅是一本工具書，更像是一部統計學語言的“史書”。書中對每一個術語的溯源，都充滿瞭曆史的厚重感。例如，書中在解釋“概率”這個詞時，不僅僅給齣瞭數學上的定義，還追溯瞭它在人類思想史上的發展曆程，以及它在不同學科領域的演變。這種解讀方式，讓我對統計學産生瞭更深層次的敬意，也讓我看到瞭語言在科學發展中的重要作用。我尤其喜歡書中對於一些古老統計概念的現代解讀，它能夠將那些聽起來有些“過時”的概念，與現代的統計方法和應用聯係起來，展現齣統計學跨越時空的生命力。這本書讓我明白，統計學並非是脫離實際的理論，而是人類認識世界、理解規律的智慧結晶。它讓我在學習統計學時，不再僅僅是死記硬背，而是能夠領略到其中蘊含的邏輯之美和思想之深邃。