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曾五一肖红叶 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 抽样调查
• 实验设计
• 假设检验
• 描述性统计
• 统计方法

店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030361493

商品编码：1677243108

出版时间：2013-03-01

作  者:曾五一//肖红叶 著作 定  价:36 出 版 社:科学出版社 出版日期:2013年03月01日 装  帧:平装 ISBN:9787030361493 ●总序
●第二版前言
●前言
●  绪论
●  什么是统计
●第二节  统计学的产生与发展
●第三节  统计学的基本概念
●本章小结
●思考与练习
●第二章  统计数据的收集、整理与显示
●  统计数据的收集
●第二节  统计数据的整理
●第三节  统计数据的显示
●第四节  Excel在统计整理与统计图表中的应用
●本章小结
●思考与练习
●第三章  数据分布特征的描述
●  统计变量集中趋势的测定
●第二节  统计变量离散程度的测定
●第三节  变量分布的偏度与峰度
●部分目录

内容简介

《统计学导论(第2版)》是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会新制定的《统计学专业教学规范(授经济学学位)》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。2007年本书**版被评为教育部普通高等教育精品教材。根据经济与管理类专业的特点，本书第二版进一步贯彻“少而精”和“学以致用”的原则，对**版作了修改与完善。修订后的教学内容与课时安排，更适合经济与管理类专业的教学。本书第二版的主要内容包括统计学的基本框架，统计数据的收集、整理与显示，数据分布特征的描述，概率基础，抽样分布与参数估计，假设检验与方差分析，相关与回归分析，非参数统计，时间序列分析，对比分析与指数分析，统计综合评价，Excel在统计中的应用等。通过本书的学习，学生可以具备基本的统计思想，掌握基本的统计方法，培养自身应用统计方法分析和解决经济管理中实际问题的能力，并为进一步的学习和研究打好基础。
《统计学等

《统计学导论：洞察数据背后的规律》 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同繁星般点缀着我们生活的各个角落。从日常消费的趋势分析，到科学研究的严谨论证，再到商业决策的精准预测，统计学都扮演着至关重要的角色。它并非仅仅是枯燥的数字和复杂的公式，而是一门关于如何从看似杂乱无章的数据中提炼出有价值信息，并在此基础上做出合理推断的科学。 《统计学导论：洞察数据背后的规律》这本书，正是为了带领您踏上这场激动人心的探索之旅而精心编写的。我们深信，掌握统计学的基本原理和方法，将使您能够更清晰地理解世界，更明智地做出选择，并在个人成长和职业发展中获得更强的竞争力。 本书的目标读者 无论您是刚刚接触统计学领域，还是希望系统梳理和深化已有知识的专业人士，抑或是出于对数据分析的兴趣而希望了解统计学精髓的爱好者，《统计学导论：洞察数据背后的规律》都将是您理想的学习伙伴。本书的编写风格力求深入浅出，循序渐进，旨在让不同背景的读者都能轻松理解并掌握统计学的核心概念。我们尤其欢迎以下几类读者： 初学者： 对统计学一无所知，渴望了解数据分析的基础知识。 学生： 正在学习统计学相关课程，需要一本能够辅助理解教材，提供更详尽解释的参考书。 职场人士： 需要运用数据进行分析和决策的各行各业人士，如市场营销、金融、人力资源、医疗健康、工程技术等。 科研工作者： 需要掌握统计方法来设计实验、分析数据、解释结果的科研人员。 对数据敏感的任何人： 想要提升数据素养，更好地理解新闻报道、市场研究报告，或者对身边的数据现象产生好奇心的人。 本书的独特之处与价值 《统计学导论：洞察数据背后的规律》并非一本简单的教科书，它更像是一位经验丰富的向导，引领您穿越统计学的广阔海洋。本书的独特之处在于： 1. 强调概念理解与直觉培养： 我们认为，死记硬背公式是统计学学习的最大误区。本书将重心放在了对统计学核心概念的深入剖析和直观解释上。通过大量生动形象的比喻、生活化的案例以及图文并茂的讲解，帮助读者建立起对统计学原理的深刻理解，而非仅仅停留在表面。您将学会“为什么”这些方法有效，而不仅仅是“如何”去应用它们。 2. 理论与实践的完美结合： 统计学是一门应用性极强的学科。本书在讲解理论知识的同时，紧密结合实际应用场景。我们选取了来自不同领域的真实案例，涵盖了从简单描述性统计到复杂推断统计的各类问题。这些案例不仅能帮助您理解理论知识的实际应用，还能启发您如何将所学知识迁移到自己的实际工作中。 3. 循序渐进的知识体系构建： 本书按照严谨的逻辑顺序，从最基础的描述性统计开始，逐步过渡到概率论的基础，再到统计推断的核心内容，最后介绍一些进阶的主题。每个章节都建立在前一章节的基础上，确保读者能够逐步构建起扎实的统计学知识体系，避免知识断层。 4. 注重统计思维的培养： 统计学不仅仅是一种工具，更是一种思维方式。本书致力于培养读者的“统计思维”，即用概率的眼光看问题，用数据的证据来支持论点，理解随机性的存在，并学会评估不确定性。这种思维方式将使您在面对复杂问题时，能够更加理性、客观地进行分析和判断。 5. 清晰易懂的语言风格： 我们力求使用清晰、简洁、易懂的语言来阐述复杂的统计学概念。避免使用过多晦涩难懂的专业术语，即使不得不使用，也会给出详尽的解释和说明。本书的行文风格力求流畅自然，就像与一位经验丰富的老师进行一对一交流。 本书的核心内容概览 《统计学导论：洞察数据背后的规律》将带领您系统学习以下核心内容： 第一部分：认识数据与描述性统计 数据是什么？ 我们将从数据的基本概念出发，探讨数据的类型（定性数据、定量数据）、数据的收集方法以及数据的组织形式（变量、观测值）。您将了解不同类型数据的重要性以及它们如何影响后续的分析方法。 如何看懂数据？ 这一部分将重点介绍描述性统计的强大工具，帮助您从海量数据中快速抓住关键信息。我们将学习： 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数，理解数据的“中心”在哪里。 离散程度的度量： 方差、标准差、极差、四分位距，了解数据的“散布”程度。 数据分布的可视化： 直方图、条形图、饼图、箱线图等，通过图形直观地展示数据的形态和特征。 数据的关系： 散点图、相关系数，初步探索变量之间的潜在联系。 第二部分：概率论的基础——理解不确定性 什么是概率？ 概率是统计学进行推断的基石。我们将介绍概率的基本概念，如随机事件、样本空间、概率的性质，以及条件概率和独立事件等关键概念。 随机变量与概率分布： 理解随机变量的意义，并学习常见的离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如正态分布、均匀分布）。特别是对正态分布的深入理解，它在统计学中扮演着核心角色。 中心极限定理： 这是统计学中最强大的定理之一。我们将揭示中心极限定理的原理，以及它如何为我们进行统计推断奠定理论基础。 第三部分：统计推断——从样本到总体 抽样分布： 理解样本统计量（如样本均值）的分布特性，这是连接样本和总体的桥梁。 参数估计： 如何利用样本信息来估计总体的未知参数？我们将学习点估计和区间估计的方法，并理解置信区间的含义。 假设检验： 这是统计推断的核心技能之一。您将学会如何根据数据来检验某个关于总体的假设是否成立，掌握零假设、备择假设、P值、显著性水平等关键概念。我们将通过大量的实例，学习如何对均值、比例、方差等进行假设检验。 第四部分：比较与关联——深入分析数据关系 两样本比较： 如何比较两组数据的均值是否存在显著差异？我们将学习 t 检验、Z 检验等方法。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或三个以上组的均值时，ANOVA将是您强大的工具。 回归分析： 探索变量之间的线性关系，并利用一个或多个自变量来预测因变量。我们将学习简单线性回归和多元线性回归的基本原理和应用。 分类数据的分析： 卡方检验等方法，用于分析定性数据之间的关联性。 第五部分：进阶主题与统计应用 非参数统计： 在不依赖于特定概率分布假设的情况下进行统计推断。 实验设计基础： 如何设计科学的实验以获得可靠的数据。 统计软件的应用简介： 简要介绍常用的统计软件（如 R, Python 的统计库, SPSS 等）在实际数据分析中的作用。 学习本书将为您带来什么？ 通过系统学习《统计学导论：洞察数据背后的规律》，您将获得： 更强的量化分析能力： 能够自信地运用统计学工具来分析和解释数据。 更敏锐的数据洞察力： 能够从数据中发现隐藏的规律、趋势和关联。 更理性的决策能力： 能够基于数据证据做出更明智、更可靠的决策。 更清晰的批判性思维： 能够辨别数据中的误导信息，并对统计结果保持审慎的态度。 更广阔的职业前景： 无论您从事哪个行业，数据分析能力都将成为您宝贵的财富。 结语 数据是现代世界的语言，而统计学就是解读这种语言的钥匙。《统计学导论：洞察数据背后的规律》旨在为您打开这扇通往数据世界的大门。我们相信，通过本书的学习，您将不仅掌握统计学的理论知识和方法，更重要的是，您将学会如何用统计学的视角去观察世界，用数据的力量去解决问题。 我们期待与您一同开启这段充满智慧与启发的旅程！

评分☆☆☆☆☆

我的书名是《统计学导论》，然而这本书所带来的启示，远不止于“导论”二字所能概括。作为一名对数据分析充满热情，却在初学阶段感到迷茫的人，我一直在寻找一本能够点亮我学习之路的书籍。这本书就如同我期盼已久的那盏明灯，它以一种极为平易近人的方式，将统计学中最核心、最基础的知识展现在我眼前，并且让我看到了统计学在各个领域的无限可能性。 最让我惊喜的是，本书在解释那些听起来有些“高大上”的统计学概念时，总是能用最贴近生活、最生动的语言来阐述。例如，在讲解“相关性”和“因果性”的区别时，作者并没有直接抛出数学定义，而是通过“下雨导致路滑”和“穿短袖会感冒”这样简单却形象的例子，让我深刻理解了两者的差异。此外，书中大量的图表和示意图，也极大地帮助我理解了那些抽象的统计模型和分布。 《统计学导论》的叙述方式非常独特，它既有严谨的逻辑推理，又不乏温暖的人情味。作者仿佛一位耐心的良师，在讲解每一个知识点时，都会顾及到读者的接受程度，并适时地进行总结和引导。我尤其欣赏书中关于“如何构建一个好的统计问题”的讨论，它教会我不仅仅是去应用公式，更要去思考问题的本质，以及如何通过数据来回答这些问题。 这本书在提升我的实际操作能力方面，也起到了至关重要的作用。它不仅讲解了各种统计方法的原理，更重要的是，它提供了许多关于如何选择合适方法、如何解读结果的宝贵建议。书中对于如何使用统计软件进行数据处理和分析的指导，也让我能够更快速地将理论知识转化为实践技能，让我逐渐克服了对数据分析工具的恐惧。 总而言之，《统计学导论》是一本真正能够帮助读者入门并爱上统计学的优秀著作。它不仅内容丰富、讲解清晰，更重要的是，它能够点燃读者的学习兴趣，培养读者的批判性思维，并为他们未来的学习和研究打下坚实的基础。这本书带给我的，不仅仅是知识，更是一种全新的视角，让我能够更好地理解和分析我们所处的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《统计学导论》，但它带给我的惊喜远不止于此。作为一名对数据分析充满好奇但又有些畏惧的初学者，我一直希望能找到一本既能点燃兴趣，又能扎实打好基础的书。当我翻开《统计学导论》时，首先被吸引的是它清晰的结构和循序渐进的讲解方式。作者并没有上来就抛出枯燥的公式和理论，而是从生活中的实际案例入手，比如超市的促销活动、医疗的疾病统计、金融市场的波动等等，让我瞬间觉得统计学离我们如此之近。 让我印象深刻的是，这本书在解释每一个统计概念时，都配有大量形象的比喻和生动的图示。比如，在讲解“均值”、“中位数”和“众数”时，作者用了不同高度的人群、考试成绩分布等例子，让我能够直观地理解它们之间的差异和适用场景。更重要的是，书中穿插的“思考题”和“实际应用”环节，鼓励读者主动去思考，去联系现实，而不是被动接受信息。我尤其喜欢作者在每章结尾提出的“挑战一下自己”的习题，它们难度适中，既能巩固当章知识，又不会让人望而却步。 这本书的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调。作者仿佛是一位经验丰富的老师，耐心细致地解答着我可能遇到的每一个疑惑。即使是像“概率分布”、“假设检验”这样听起来比较抽象的概念，也被作者用简单易懂的语言娓娓道来，并且通过大量的图表和模拟实验来帮助我们理解。我特别赞赏作者在处理一些易混淆的概念时，会反复强调它们的区别和联系，确保读者真正掌握。 《统计学导论》最让我感到欣慰的是，它不仅仅教我“是什么”，更教我“为什么”和“怎么用”。它引导我思考，在不同的情境下，我们应该选择哪种统计方法，这些方法背后的逻辑是什么，以及如何正确地解释统计结果。书中对于数据可视化部分的讲解也相当到位，让我明白如何通过图表清晰地呈现数据，从而更有效地沟通信息。我尝试着将书中学的知识应用到一些个人项目中，发现真的能够帮助我做出更明智的判断。 总而言之，《统计学导论》是一本非常值得推荐的入门书籍。它成功地将统计学这门看似复杂的学科变得平易近人，而且内容充实，逻辑严谨。无论是想要了解统计学基础知识的零基础读者，还是希望巩固和深化理解的进阶者，都能从中获益匪浅。这本书不仅让我对统计学有了全新的认识，更激发了我继续深入学习的兴趣，感觉自己已经迈出了坚实的第一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书名为《统计学导论》，但它所提供的深度和广度，无疑为我打开了一扇通往更广阔的数据科学世界的大门。我一直对数据背后隐藏的规律和意义充满好奇，但市面上许多统计学书籍要么过于理论化，要么过于侧重应用而忽略了基础。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。它以一种高度系统化的方式，将统计学的各个分支巧妙地串联起来，形成了一个完整的知识体系。 让我印象最深刻的是，作者在处理统计学中的经典难题时，总能给出富有洞察力的解释。例如，在讲解“假设检验”时，本书不仅清晰地阐述了零假设和备择假设的含义，还深入分析了P值和置信区间的相互关系，以及它们在不同情境下的解释。更令人称道的是，书中提供了大量的案例研究，这些案例来源于经济、社会、工程等多个领域，使得抽象的统计方法能够落地生根，变得生动而有说服力。 《统计学导论》在行文上，展现了一种独特的智慧。作者善于运用类比和隐喻，将复杂的统计概念变得通俗易懂。例如，在解释“方差”时，作者会将其比作“数据点散布的程度”，并用不同形状的云团来形象地描绘数据的离散性。这种别出心裁的讲解方式，极大地降低了学习门槛，也让我在阅读过程中获得了许多乐趣。 这本书在数据分析的实操层面也提供了极具价值的指导。它不仅讲解了理论知识，还详细介绍了常用的统计软件，如R语言和Python，以及如何使用它们进行数据清洗、可视化和模型建立。书中提供的代码示例简洁明了，我按照书中的步骤操作，很快就能够独立完成一些基本的数据分析任务，这极大地增强了我的信心。 总的来说，《统计学导论》是一本不可多得的统计学著作。它以其精妙的构思、严谨的逻辑和生动的阐释，成功地将我从统计学的门外汉，引向了一个充满魅力的领域。这本书不仅是我学术道路上的良师益友，更让我看到了统计学在现代社会中无处不在的应用价值，它是我学习生涯中一次非常宝贵的体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名叫做《统计学导论》，但其内容之丰富、讲解之深入，早已超出了“导论”的范畴。作为一名对量化分析领域一直抱有浓厚兴趣，却苦于找不到合适入门读物的学习者，我终于在此书中找到了答案。它并未以高深的理论吓退读者，而是以一种引人入胜的方式，将统计学的核心概念层层剥开，展现在我的眼前。我尤其欣赏书中对于基础概念的铺陈，那种从宏观到微观，由表及里的讲解方式，让我得以建立起一个稳固的知识框架。 让我眼前一亮的是，本书在阐述统计学原理时，始终紧密结合实际应用场景，这使得抽象的理论变得触手可及。例如，作者在探讨抽样方法时，会详细分析不同抽样策略在市场调研、民意调查等实际案例中的优劣，并辅以具体的数据分析过程。此外，本书的数学公式推导过程清晰明了，对于像我这样数学基础相对薄弱的读者来说，这无疑是一大福音。它不会简单地给出公式，而是详细解释每个变量的含义，以及公式推导的逻辑依据，让我能够真正理解其背后的数学原理。 《统计学导论》的叙事风格非常独特，它既有学术书籍的严谨性，又不失人文关怀的温度。作者在讲解过程中，常常穿插一些统计学发展史上的有趣故事，或者是一些著名统计学家的研究经历，这不仅增添了阅读的趣味性，也让我对统计学这门学科有了更深的敬意。更重要的是，书中对于如何避免统计误读、如何批判性地看待统计报告的指导，让我意识到统计学不仅仅是一门技术，更是一种思维方式，一种理性决策的工具。 本书在解释复杂统计模型时，采用了多角度、多层次的分析方法。例如，在介绍回归分析时，作者不仅从数学模型本身进行讲解，还深入分析了模型假设、残差分析、变量选择等实际操作中可能遇到的问题，并提供了相应的解决方案。对于那些对统计软件应用感到困惑的读者，书中也提供了清晰的操作指南和代码示例，让我能够快速上手，将理论知识转化为实践技能。 总体而言，《统计学导论》是一本集理论深度、实践指导和阅读趣味于一体的优秀著作。它不仅为我构建了扎实的统计学基础，更重要的是，它改变了我对统计学的看法，让我认识到统计学在理解世界、解决问题中的强大力量。我坚信，这本书将成为许多渴望学习统计学读者的宝贵财富，引导他们踏上探索数据奥秘的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《统计学导论》，但它呈现的内容，绝非仅仅停留在“入门”的浅层。作为一名希望通过数据更好地理解世界的研究者，我一直在寻找一本能够兼顾理论深度和实际操作的书籍。这本书恰好满足了我的这一需求。它以一种非常系统化、逻辑化的方式，将统计学的核心理论娓娓道来，同时又紧密结合实际应用，让我能够清晰地认识到每一个概念的价值和意义。 令我赞叹的是，作者在处理一些被认为是“难点”的统计概念时，总能找到令人耳目一新的讲解角度。比如，在解释“贝叶斯统计”时，本书并没有仅仅停留在公式的呈现，而是通过生动的例子，展示了如何将先验知识与观测数据相结合，从而做出更优的判断。这种“以理服人”的讲解方式，让我对原本感到畏惧的概念，产生了浓厚的兴趣。 《统计学导论》的写作风格堪称典范。它流畅而富有逻辑性，每一个章节的衔接都显得自然而又紧密。作者在阐述理论时，逻辑严谨，层层递进，确保读者能够一步一个脚印地掌握知识。同时，书中穿插的“案例分析”部分，更是让我大开眼界，它展示了统计学在解决现实世界复杂问题中的强大能力，从商业决策到科学研究，无处不在。 这本书在数据分析方法论的讲解上也十分出色。它不仅介绍了各种统计模型的建立过程，更重要的是，它强调了模型的解释性、诊断以及如何避免过度拟合等关键问题。对于像我这样需要进行严谨数据分析的人来说，这些实用的指导至关重要。书中关于数据可视化和报告撰写的建议，也为我今后的研究工作提供了宝贵的参考。 总体而言，《统计学导论》是一本兼具学术深度和实践指导意义的优秀教材。它不仅让我掌握了统计学的基本原理和方法，更重要的是，它培养了我用统计学思维解决问题的能力。这本书为我提供了一个坚实的起点，让我能够自信地迈向更广阔的数据科学领域，我对此深感荣幸。