统计学基础(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阮红伟主编 著

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 统计学原理

店铺： 泰州新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：24341938429

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
本书结构模块包括学习要点、正文、统计术语、重点知识梳理、习题与实践训练、统计学应用案例。本书以统计工作流程为主线，始终贯彻学以致用、理论联系实际的原则，注重实践能力和创新精神培养，理论适中，案例丰富，操作性强，具有鲜明的时代性和较强的实用性。

目录
D1章 总论 11.1 统计学的研究对象 11.1.1 统计的含义 11.1.2 统计研究对象的特点 21.1.3 统计的分类 31.2 统计工作过程与研究方法 41.2.1 统计工作过程 41.2.2 统计研究方法 61.3 统计学的基本概念 71.3.1 统计总体与样本 71.3.2 标志与指标 81.4 数据的计量尺度 101.4.1 定类尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四种计量尺度的比较 12统计术语 13重点知识梳理 13习题与实践训练 14本章案例 18D2章 统计调查 212.1 统计调查的意义和种类 212.1.1 统计调查的意义和特点 212.1.2 统计调查的作用和要求 222.1.3 统计调查的种类 232.2 统计调查方案 242.3 统计调查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽样调查 302.3.3 统计报表 312.3.4 重点调查 332.3.5 典型调查 332.4 统计调查的方法和技巧 342.4.1 统计调查方法 342.4.2 统计调查技巧 362.5 Excel在数据搜集中的应用 38统计术语 40重点知识梳理 41习题与实践训练 41本章案例 46D3章 统计整理 503.1 统计整理的意义和内容 503.1.1 统计整理的意义 503.1.2 统计整理的内容 513.2 统计分组 523.2.1 统计分组的概念和作用 523.2.2 统计分组的种类 543.2.3 分组标志选择及界限的确定 563.2.4 统计分组的方法 573.3 分配数列 583.3.1 分配数列的意义和种类 583.3.2 变量数列的编制 593.4 统计图表 663.4.1 统计表 663.4.2 统计图 703.5 Excel在数据整理中的应用 733.5.1 利用Excel进行统计分组 733.5.2 利用Excel绘制统计图 77统计术语 79重点知识梳理 80习题与实践训练 80本章案例 85D4章 总量指标和相对指标 904.1 总量指标 904.1.1 总量指标的意义与种类 904.1.2 总量指标的计量单位 914.1.3 总量指标的计算和应用 934.2 相对指标 944.2.1 相对指标的意义与种类 944.2.2 相对指标的计算 954.2.3 相对指标的应用 1034.3 Excel在总量指标和相对指标中的应用 1044.3.1 Excel在总量指标中的应用 1044.3.2 Excel在相对指标中的应用 105统计术语 105重点知识梳理 106习题与实践训练 106本章案例 112D5章 平均指标和标志变异指标 1155.1 平均指标的意义和种类 1155.1.1 平均指标的意义和作用 1155.1.2 平均指标的种类 1175.2 数值平均数 1175.2.1 算术平均数 1175.2.2 调和平均数 1205.2.3 几何平均数 1225.3 位置平均数 1235.3.1 众数 1235.3.2 中位数和四分位数 1255.3.3 应用平均指标要注意的问题 1295.4 标志变异指标 1315.4.1 标志变异指标的意义和作用 1315.4.2 标志变异指标的计算及应用 1325.5 Excel在平均指标和标志变异指标中的应用 1385.5.1 Excel在平均指标中的应用 1385.5.2 Excel在标志变异指标中的应用 1405.5.3 Excel描述统计工具应用 143统计术语 145重点知识梳理 146习题与实践训练 146本章案例 153D6章 抽样推断 1546.1 抽样推断的基本概念 1556.1.1 总体和样本 1556.1.2 参数和统计量 1566.1.3 样本容量和样本个数 1596.1.4 重复抽样和不重复抽样 1596.2 抽样误差 1606.2.1 抽样误差的概念 1606.2.2 抽样平均误差 1616.2.3 抽样J限误差 1646.2.4 抽样J限误差的概率度 1646.3 抽样推断的方法 1656.3.1 抽样估计 1656.3.2 样本容量的确定 1686.3.3 抽样的组织形式 1696.4 参数假设检验 1776.4.1 假设检验的基本概念 1776.4.2 假设检验的步骤 1776.4.3 假设检验中的两类错误 1796.4.4 总体均值和总体成数检验 1796.5 Excel在抽样推断中的应用 1826.5.1 利用Excel进行区间估计 1826.5.2 利用Excel进行假设检验 183统计术语 184重点知识梳理 185习题与实践训练 185本章案例 189D7章 时间数列 1927.1 时间数列的概念与种类 1927.1.1 时间数列的概念 1927.1.2 时间数列的种类 1937.1.3 时间数列的编制原则 1947.2 时间数列的水平指标 1967.2.1 发展水平 1967.2.2 平均发展水平 1967.2.3 增长量 2037.2.4 平均增长量 2047.3 时间数列的速度指标 2057.3.1 发展速度 2057.3.2 增长速度 2067.3.3 平均发展速度 2077.3.4 平均增长速度 2107.4 时间数列趋势分析预测 2117.4.1 长期趋势分析预测 2127.4.2 季节变动分析预测 2197.5 利用Excel进行时间数列分析 2227.5.1 利用Excel进行水平分析与速度分析 2227.5.2 利用Excel进行长期趋势分析 2247.5.3 利用Excel进行季节变动分析 226统计术语 230重点知识梳理 230习题与实践训练 230本章案例 238D8章 统计指数 2408.1 统计指数的概念和种类 2408.1.1 统计指数的概念 2408.1.2 统计指数的种类 2418.2 综合指数 2438.2.1 数量指标综合指数 2448.2.2 质量指标综合指数 2478.3 平均指数 2498.3.1 加权算术平均指数 2498.3.2 加权调和平均指数 2518.4 指数体系及因素分析 2528.4.1 指数体系的含义与作用 2528.4.2 因素分析应用举例 2538.5 常用价格指数简介 2628.5.1 消费者价格指数 2628.5.2 股票价格指数 2658.6 Excel在统计指数分析中的应用 2688.6.1 利用Excel进行指数计算 2688.6.2 利用Excel进行因素分析 269统计术语 270重点知识梳理 271习题与实践训练 271本章案例 276D9章 相关分析与回归分析 2789.1 相关分析 2789.1.1 相关关系的概念 2789.1.2 相关关系的种类 2799.1.3 相关图表 2819.1.4 相关系数 2839.2 回归分析 2849.2.1 回归分析的意义 2849.2.2 回归分析的特点 2859.2.3 一元线性回归方程 2859.2.4 估计标准误差 2889.2.5 判定系数 2899.3 应用相关分析和回归分析应注意的问题 2909.3.1 在定性分析的基础上进行定量分析 2909.3.2 要注意现象质的界限及相关关系作用的范围 2909.3.3 要将各种分析指标结合应用 2909.3.4 要尽可能使用大样本材料 2919.4 Excel在相关回归分析中的应用 2919.4.1 利用Excel进行相关分析 2919.4.2 利用Excel进行回归分析 293统计术语 294重点知识梳理 295习题与实践训练 295本章案例 301附录A 【习题与实践训练】答案 303附录B 正态分布概率表 316附录C 随机数表（摘录） 318附录D t-分布临界值表 319参考文献 321 显示全部信息

《统计学基础（第4版）》 一、 图书简介 《统计学基础（第4版）》是一部全面而深入地介绍统计学基本理论、方法和应用的权威性教材。本书旨在帮助读者建立扎实的统计学知识体系，掌握分析和解释数据的关键技能，并能将这些技能应用于实际问题的解决。从最基础的概念入手，本书逐步引导读者掌握描述性统计、概率论、推断性统计以及一些进阶的统计模型。本书结构清晰，逻辑严谨，语言通俗易懂，力求让不同背景的读者都能轻松入门并学有所获。 二、 内容概要 本书内容涵盖了统计学的核心领域，并随着版次的更新不断充实和完善，力求反映统计学领域的最新发展和应用趋势。 第一部分：统计学导论与描述性统计 本部分是统计学的入门砖，为读者打下坚实的基础。 第一章：统计学概述 统计学的定义与作用： 介绍统计学作为一门科学，其研究对象、核心任务以及在现代社会中日益重要的地位。我们将探讨统计学如何帮助我们理解复杂现象、做出明智决策以及进行科学研究。 统计学的分类： 区分描述性统计和推断性统计，分别阐述它们的研究范畴和基本方法。描述性统计侧重于数据的概括和可视化，而推断性统计则关注从样本数据中推断总体特征。 统计学在各领域的应用： 通过生动的案例，展示统计学在经济学、社会学、医学、工程学、市场营销、环境保护等众多领域中的广泛应用，激发读者学习的兴趣和动力。 数据类型与测量尺度： 详细介绍各种类型的数据，如定性数据（分类数据、有序数据）和定量数据（离散数据、连续数据），以及不同的测量尺度（定类、定序、定距、定比），为后续的数据处理和分析奠定基础。 抽样方法概述： 简要介绍抽样在统计研究中的必要性，并初步提及一些基本的抽样技术，为后续推断性统计的学习铺垫。 第二章：数据的整理与显示 数据收集与组织： 探讨数据收集的常见方式，以及如何有效地组织和存储数据，为后续分析做好准备。 频数分布表： 学习如何构建频数分布表，计算相对频数和累计频数，清晰地展现数据的分布规律。 统计图表： 介绍各种常用的统计图表，如条形图、饼图、直方图、折线图、散点图等。重点讲解如何选择合适的图表来可视化不同类型的数据，以及如何解读图表所传达的信息。强调图表的可视化能力和信息传达效率。 集中趋势的度量： 深入讲解描述数据集中趋势的常用统计量，包括均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数。详细阐述它们各自的计算方法、适用条件以及解释含义，并探讨它们之间的关系。 离散趋势的度量： 介绍描述数据离散程度的统计量，如极差、四分位数间距、方差和标准差。重点讲解标准差作为衡量数据离散程度的核心指标，以及它在实际问题分析中的作用。 数据的分布形态： 学习如何通过偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）来描述数据的分布形状，判断数据是左偏、右偏还是对称，以及分布的尖锐或平坦程度。 箱线图： 介绍箱线图（Box Plot）作为一种强大的可视化工具，能够直观地展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值），以及识别异常值。 第二部分：概率论基础 概率论是推断性统计的理论基石，本部分将系统介绍概率的基本概念和重要定理。 第三章：概率基本概念 随机试验、样本空间与事件： 定义随机试验、样本空间和事件，理解它们的内在联系，并学习如何用集合的语言描述和处理事件。 概率的定义： 介绍概率的不同解释，包括古典概率、统计概率和主观概率，并重点掌握概率的基本性质。 概率的计算法则： 讲解加法法则（互斥事件和非互斥事件）、乘法法则（独立事件和非独立事件）以及条件概率。重点理解条件概率在分析事件之间依赖关系中的重要性。 全概率公式与贝叶斯公式： 阐述全概率公式和贝叶斯公式的推导和应用，学习如何利用它们计算复杂事件的概率，以及在已知某些信息后更新概率的推理过程。 第四章：随机变量及其分布 随机变量的定义： 区分离散型随机变量和连续型随机变量，理解随机变量作为描述随机现象数值结果的数学模型。 离散型随机变量的分布： 详细介绍几种重要的离散型概率分布，如二项分布、泊松分布。分析它们的适用条件、概率质量函数（PMF）、期望与方差，并举例说明其应用。 连续型随机变量的分布： 介绍几种重要的连续型概率分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）。重点讲解正态分布的性质、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）以及标准正态分布。 期望与方差： 深入理解随机变量的期望（均值）和方差（衡量离散程度）的概念，学习如何计算它们的期望值和方差，并理解它们在描述随机变量整体特征中的作用。 联合分布与边缘分布： 介绍多个随机变量的联合概率分布，以及如何从联合分布推导出单个随机变量的边缘分布。 协方差与相关系数： 探讨两个随机变量之间的线性关系，引入协方差和相关系数的概念，并学习如何解释它们的值。 第三部分：统计推断 本部分是本书的重点和难点，将引导读者学习如何从样本数据推断总体特征。 第五章：抽样分布 抽样的基本概念： 详细阐述抽样的意义、抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）以及抽样误差。 抽样分布的概念： 引入统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布概念，这是统计推断的核心。 中心极限定理： 详细讲解中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大威力，理解它如何说明无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。 t分布、卡方分布与F分布： 介绍在统计推断中常用的其他抽样分布，如t分布（用于小样本推断）、卡方分布（用于方差检验）和F分布（用于方差比较），并阐述它们各自的特点和应用场景。 第六章：参数估计 点估计： 介绍点估计的概念，以及如何用样本统计量来估计总体的未知参数。重点讲解矩估计和最大似然估计等方法，并探讨它们的性质（无偏性、有效性、一致性）。 区间估计： 介绍区间估计的概念，以及如何构造置信区间来估计总体的未知参数。详细讲解针对均值、比例和方差的置信区间的构造方法，并解释置信水平的含义。 大样本与小样本估计： 区分大样本和小样本情况下的参数估计方法，理解何时使用z分布，何时使用t分布。 第七章：假设检验 假设检验的基本原理： 介绍假设检验的逻辑框架，包括原假设（H0）和备择假设（H1），检验统计量，显著性水平（α），p值，拒绝域和接受域。 第一类错误与第二类错误： 详细解释第一类错误（拒绝了真实的原假设）和第二类错误（未能拒绝错误的原假设）的概念，以及它们的概率。 单样本假设检验： 学习如何对总体的均值、比例和方差进行单样本假设检验。 双样本假设检验： 介绍如何比较两个独立样本或配对样本的均值、比例和方差。 方差分析（ANOVA）： 引入方差分析的概念，用于比较三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异。 卡方检验： 介绍卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用。 第四部分：回归分析与模型 本部分将介绍如何利用统计模型来分析变量之间的关系，并进行预测。 第八章：相关与回归分析 相关分析： 介绍Pearson相关系数，用于衡量两个定量变量之间的线性相关强度和方向。 简单线性回归： 详细介绍简单线性回归模型，包括回归方程的建立、最小二乘法估计回归系数，以及对回归模型的检验（t检验和F检验）。 回归系数的解释： 学习如何解释回归系数的含义，以及在实际问题中的意义。 拟合优度： 介绍决定系数（R²）等指标，用于衡量回归模型对数据的拟合程度。 残差分析： 学习如何通过残差分析来诊断回归模型的假设是否满足，识别异常值和模式。 第九章：多元回归分析 多元线性回归模型： 扩展到多元线性回归，介绍如何同时纳入多个自变量来预测因变量。 模型选择与评估： 探讨如何选择合适的自变量，以及如何评估多元回归模型的整体拟合优度。 多重共线性： 介绍多重共线性问题及其影响，以及一些处理方法。 第五部分：其他统计方法 第十章：时间序列分析基础 时间序列的特点： 介绍时间序列数据的独特性质，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 时间序列分解： 学习如何将时间序列分解为不同成分。 平滑方法： 介绍移动平均法等时间序列平滑技术。 预测方法： 初步介绍一些简单的时间序列预测模型。 第十一章：非参数统计 非参数检验： 介绍不依赖于总体分布假设的非参数统计方法，如符号检验、秩和检验（Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验）、Kruskal-Wallis检验等。 非参数方法的优势与适用性： 探讨非参数统计的优点，以及在数据不满足参数检验条件时的应用。 三、 教材特色 1. 内容全面深入： 涵盖了统计学从基础概念到核心推断方法，再到回归分析等应用领域，为读者提供了一个完整的统计学知识体系。 2. 理论与实践相结合： 每个统计概念和方法都配有清晰的数学推导和直观的解释，同时辅以大量贴近实际的统计案例，帮助读者理解理论在现实世界中的应用。 3. 结构清晰，逻辑严谨： 全书按照逻辑顺序编排，从易到难，循序渐进，使读者能够系统地掌握统计学知识。 4. 语言通俗易懂： 避免使用过于晦涩的术语，力求用最简洁明了的语言解释复杂的统计概念。 5. 丰富多样的习题： 每章末都配有不同难度和类型的习题，包括计算题、概念题和案例分析题，帮助读者巩固所学知识，提高分析解决问题的能力。 6. 与时俱进： 随着科技发展和数据科学的兴起，本书在内容上不断更新，增加了与现代统计应用相关的内容，使其更具时代性。 四、 适用读者 本书适合以下读者群体： 高等院校各专业的学生： 是统计学入门或作为专业选修课的理想教材，能够为学生未来的学术研究或职业生涯打下坚实的统计学基础。 需要掌握数据分析技能的从业人员： 无论您从事经济、金融、市场营销、科学研究还是其他领域，本书都能为您提供必不可少的统计学工具和分析方法。 对统计学感兴趣的自学者： 本书清晰的结构和易懂的语言，使其成为独立学习统计学的优秀读物。 五、 总结 《统计学基础（第4版）》是一本集理论性、实践性和易学性于一体的经典统计学教材。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解统计学在量化分析和决策过程中的核心作用，掌握分析和解释数据的基本方法，并为进一步深入学习更高级的统计学分支和数据科学奠定坚实的基础。本书不仅是一本教科书，更是一扇通往理解数据世界奥秘的窗口。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学入门的宝藏！我一直对数字和数据分析有些畏惧，总觉得统计学离我生活很遥远，或者说理解起来像是一团乱麻。但自从翻开《统计学基础（第4版）》，我的看法彻底改变了。作者的讲解方式非常清晰，循序渐进，一点点地把我从对统计学的陌生感中拉出来。举个例子，书中关于描述性统计的部分，讲解了如何计算均值、中位数、众数，以及标准差和方差，这些概念乍一看可能有点抽象，但书中通过大量贴近生活和实际应用的例子，比如分析学生考试成绩、调查用户满意度等等，让我一下子就明白了这些统计量的意义和作用。而且，书中的插图和图表也非常直观，它们不是简单地堆砌信息，而是巧妙地将复杂的数据可视化，让我能更轻松地理解数据的分布和趋势。我特别喜欢书中那种“学以致用”的氛围，不仅仅是理论的堆砌，更注重培养我们运用统计学解决问题的能力。读完描述性统计的部分，我感觉自己已经能够初步解读一些简单的数据报告了，这让我信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为统计学就是枯燥的公式和冰冷的数据，直到我拿到这本《统计学基础（第4版）》。这本书让我看到了统计学原来可以这么有温度。它不仅仅是在教我理论知识，更是在培养一种思维方式。书中关于实验设计的部分，我印象特别深刻。作者通过对比不同的研究设计，阐述了如何才能获得更可靠、更有说服力的研究结果，这让我意识到，数据分析的起点——实验设计，是多么关键。书中还举了很多现实中的例子，比如如何设计一个有效的用户调研，如何评估一项新政策的效果，这些都让我觉得学到的知识能够直接派上用场。而且，这本书的语言风格非常平实，没有太多华丽的辞藻，也没有故作高深，读起来感觉就像和一位经验丰富的老师在交流。我特别喜欢书中对一些常见统计谬误的分析，这让我能够更清醒地认识到数据误导的可能性，从而提高自己的辨别能力。总而言之，这是一本能够真正改变你认知，让你对数据分析产生自信的书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在接触《统计学基础（第4版）》之前，我对统计学的印象停留在高中时代的枯燥公式和概率计算上，总是觉得它是一个只存在于书本和考试里的学科。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它让我看到了统计学在现实世界中的强大生命力。书中关于推断性统计的内容，尤其是假设检验和置信区间的部分，虽然一开始让我觉得有点挑战，但作者的讲解方式非常具有启发性。他没有直接抛出复杂的数学推导，而是先用通俗易懂的语言解释了这些概念的逻辑核心，比如“我们如何从样本推断整体的特征”以及“我们对推断结果有多大的把握”。书中提供了大量的案例研究，从医学试验的有效性评估，到市场营销策略的成功度分析，再到社会调查的结论解读，这些鲜活的例子让我深刻体会到统计学在科学研究、商业决策乃至社会发展中的关键作用。我开始意识到，原来我们每天接触到的各种新闻报道、产品评价，背后都可能隐藏着严谨的统计学分析。这本书让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，也激发了我进一步探索统计学在各个领域应用的欲望。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学基础（第4版）》给我的感觉就像是一个循循善诱的向导，带领我一步步探索统计学的奥秘。我之前尝试过几本统计学的书，但总是在一些基础概念上卡壳，导致后面学不下去。《统计学基础（第4版）》的独特之处在于，它非常注重理论与实践的结合。在讲解每一个统计方法的时候，都会配以大量的案例，而且这些案例都足够贴近我们的实际生活，不会让你觉得学的东西毫无用处。我尤其喜欢书中关于统计推断的部分，比如如何理解P值、如何解读回归系数，作者都给出了非常详尽的解释，并且解释得非常到位，能够让你真正理解其含义，而不是死记硬背。书中还穿插了一些对历史上有影响力的统计学家的介绍，这让我了解了统计学的发展脉络，也觉得这个学科更加有血有肉。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了一些统计工具，更重要的是，我学会了如何用统计学的视角去审视问题，如何用数据来支撑自己的观点，这对我个人的学习和工作都非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学基础（第4版）》简直是一本能“唤醒”你对数据敏感度的书。我之前一直觉得统计学是一个比较“硬核”的学科，需要很强的数学背景才能理解。但这本书给我的感觉是，它能够以一种非常友好的方式，将原本可能令人望而生畏的统计概念变得生动有趣。书中在介绍概率论的部分，用了不少生活中的例子，比如抛硬币、掷骰子，甚至是预测天气，这些都让我觉得统计学并不遥远。更让我惊喜的是，作者在讲解一些稍微复杂一点的概念，比如中心极限定理和回归分析时，并没有急于求成，而是层层递进，通过巧妙的比喻和图示，一点点地拆解开来，让我能够理解其背后的原理。我尤其欣赏书中对统计软件应用的介绍，虽然没有深入到代码层面，但它指出了如何利用工具来辅助统计分析，这对于我们这些非科班出身的人来说，无疑是巨大的福音。读完之后，我感觉自己看待周围的世界都变得不一样了，开始会不自觉地思考数据背后的含义，分析信息的可靠性。