統計學基礎(第4版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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阮紅偉主編 著

圖書標籤:

• 統計學
• 基礎統計
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 統計學原理

店鋪： 盱眙新華書店圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276897

商品編碼：25936302265

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-01-01

內容介紹
本書結構模塊包括學習要點、正文、統計術語、重點知識梳理、習題與實踐訓練、統計學應用案例。本書以統計工作流程為主綫，始終貫徹學以緻用、理論聯係實際的原則，注重實踐能力和創新精神培養，理論適中，案例豐富，操作性強，具有鮮明的時代性和較強的實用性。

目錄
D1章 總論 11.1 統計學的研究對象 11.1.1 統計的含義 11.1.2 統計研究對象的特點 21.1.3 統計的分類 31.2 統計工作過程與研究方法 41.2.1 統計工作過程 41.2.2 統計研究方法 61.3 統計學的基本概念 71.3.1 統計總體與樣本 71.3.2 標誌與指標 81.4 數據的計量尺度 101.4.1 定類尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四種計量尺度的比較 12統計術語 13重點知識梳理 13習題與實踐訓練 14本章案例 18D2章 統計調查 212.1 統計調查的意義和種類 212.1.1 統計調查的意義和特點 212.1.2 統計調查的作用和要求 222.1.3 統計調查的種類 232.2 統計調查方案 242.3 統計調查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽樣調查 302.3.3 統計報錶 312.3.4 重點調查 332.3.5 典型調查 332.4 統計調查的方法和技巧 342.4.1 統計調查方法 342.4.2 統計調查技巧 362.5 Excel在數據搜集中的應用 38統計術語 40重點知識梳理 41習題與實踐訓練 41本章案例 46D3章 統計整理 503.1 統計整理的意義和內容 503.1.1 統計整理的意義 503.1.2 統計整理的內容 513.2 統計分組 523.2.1 統計分組的概念和作用 523.2.2 統計分組的種類 543.2.3 分組標誌選擇及界限的確定 563.2.4 統計分組的方法 573.3 分配數列 583.3.1 分配數列的意義和種類 583.3.2 變量數列的編製 593.4 統計圖錶 663.4.1 統計錶 663.4.2 統計圖 703.5 Excel在數據整理中的應用 733.5.1 利用Excel進行統計分組 733.5.2 利用Excel繪製統計圖 77統計術語 79重點知識梳理 80習題與實踐訓練 80本章案例 85D4章 總量指標和相對指標 904.1 總量指標 904.1.1 總量指標的意義與種類 904.1.2 總量指標的計量單位 914.1.3 總量指標的計算和應用 934.2 相對指標 944.2.1 相對指標的意義與種類 944.2.2 相對指標的計算 954.2.3 相對指標的應用 1034.3 Excel在總量指標和相對指標中的應用 1044.3.1 Excel在總量指標中的應用 1044.3.2 Excel在相對指標中的應用 105統計術語 105重點知識梳理 106習題與實踐訓練 106本章案例 112D5章 平均指標和標誌變異指標 1155.1 平均指標的意義和種類 1155.1.1 平均指標的意義和作用 1155.1.2 平均指標的種類 1175.2 數值平均數 1175.2.1 算術平均數 1175.2.2 調和平均數 1205.2.3 幾何平均數 1225.3 位置平均數 1235.3.1 眾數 1235.3.2 中位數和四分位數 1255.3.3 應用平均指標要注意的問題 1295.4 標誌變異指標 1315.4.1 標誌變異指標的意義和作用 1315.4.2 標誌變異指標的計算及應用 1325.5 Excel在平均指標和標誌變異指標中的應用 1385.5.1 Excel在平均指標中的應用 1385.5.2 Excel在標誌變異指標中的應用 1405.5.3 Excel描述統計工具應用 143統計術語 145重點知識梳理 146習題與實踐訓練 146本章案例 153D6章 抽樣推斷 1546.1 抽樣推斷的基本概念 1556.1.1 總體和樣本 1556.1.2 參數和統計量 1566.1.3 樣本容量和樣本個數 1596.1.4 重復抽樣和不重復抽樣 1596.2 抽樣誤差 1606.2.1 抽樣誤差的概念 1606.2.2 抽樣平均誤差 1616.2.3 抽樣J限誤差 1646.2.4 抽樣J限誤差的概率度 1646.3 抽樣推斷的方法 1656.3.1 抽樣估計 1656.3.2 樣本容量的確定 1686.3.3 抽樣的組織形式 1696.4 參數假設檢驗 1776.4.1 假設檢驗的基本概念 1776.4.2 假設檢驗的步驟 1776.4.3 假設檢驗中的兩類錯誤 1796.4.4 總體均值和總體成數檢驗 1796.5 Excel在抽樣推斷中的應用 1826.5.1 利用Excel進行區間估計 1826.5.2 利用Excel進行假設檢驗 183統計術語 184重點知識梳理 185習題與實踐訓練 185本章案例 189D7章 時間數列 1927.1 時間數列的概念與種類 1927.1.1 時間數列的概念 1927.1.2 時間數列的種類 1937.1.3 時間數列的編製原則 1947.2 時間數列的水平指標 1967.2.1 發展水平 1967.2.2 平均發展水平 1967.2.3 增長量 2037.2.4 平均增長量 2047.3 時間數列的速度指標 2057.3.1 發展速度 2057.3.2 增長速度 2067.3.3 平均發展速度 2077.3.4 平均增長速度 2107.4 時間數列趨勢分析預測 2117.4.1 長期趨勢分析預測 2127.4.2 季節變動分析預測 2197.5 利用Excel進行時間數列分析 2227.5.1 利用Excel進行水平分析與速度分析 2227.5.2 利用Excel進行長期趨勢分析 2247.5.3 利用Excel進行季節變動分析 226統計術語 230重點知識梳理 230習題與實踐訓練 230本章案例 238D8章 統計指數 2408.1 統計指數的概念和種類 2408.1.1 統計指數的概念 2408.1.2 統計指數的種類 2418.2 綜閤指數 2438.2.1 數量指標綜閤指數 2448.2.2 質量指標綜閤指數 2478.3 平均指數 2498.3.1 加權算術平均指數 2498.3.2 加權調和平均指數 2518.4 指數體係及因素分析 2528.4.1 指數體係的含義與作用 2528.4.2 因素分析應用舉例 2538.5 常用價格指數簡介 2628.5.1 消費者價格指數 2628.5.2 股票價格指數 2658.6 Excel在統計指數分析中的應用 2688.6.1 利用Excel進行指數計算 2688.6.2 利用Excel進行因素分析 269統計術語 270重點知識梳理 271習題與實踐訓練 271本章案例 276D9章 相關分析與迴歸分析 2789.1 相關分析 2789.1.1 相關關係的概念 2789.1.2 相關關係的種類 2799.1.3 相關圖錶 2819.1.4 相關係數 2839.2 迴歸分析 2849.2.1 迴歸分析的意義 2849.2.2 迴歸分析的特點 2859.2.3 一元綫性迴歸方程 2859.2.4 估計標準誤差 2889.2.5 判定係數 2899.3 應用相關分析和迴歸分析應注意的問題 2909.3.1 在定性分析的基礎上進行定量分析 2909.3.2 要注意現象質的界限及相關關係作用的範圍 2909.3.3 要將各種分析指標結閤應用 2909.3.4 要盡可能使用大樣本材料 2919.4 Excel在相關迴歸分析中的應用 2919.4.1 利用Excel進行相關分析 2919.4.2 利用Excel進行迴歸分析 293統計術語 294重點知識梳理 295習題與實踐訓練 295本章案例 301附錄A 【習題與實踐訓練】答案 303附錄B 正態分布概率錶 316附錄C 隨機數錶（摘錄） 318附錄D t-分布臨界值錶 319參考文獻 321 顯示全部信息

《量化分析的基石：數據洞察與決策指南》 在這個信息爆炸的時代，理解並駕馭海量數據已成為個人和組織取得成功的關鍵。從市場趨勢的預測到科學研究的探索，從醫療診斷的精準到金融投資的明智，數據無處不在，而對數據的深刻洞察力則是我們 navigate 這個復雜世界的 compass。本書旨在為讀者構建一座堅實的橋梁，連接日常觀察與嚴謹的量化分析，賦予您運用數據說話、用數據決策的能力。 我們生活在一個充滿不確定性的世界，但統計學提供瞭一種係統性的方法來量化和理解這種不確定性。它不僅僅是一堆公式和計算，更是一種思維模式，一種科學的探究方式。本書將帶領您踏上一段探索數據內在規律的旅程，從最基本的概念入手，逐步深入到更復雜的分析技術，最終讓您能夠自信地解讀數據，發現隱藏的模式，並做齣更有依據的判斷。 第一部分：數據的世界與初步探索 我們將從最基礎的層麵開始，理解數據是如何産生的、如何被收集和整理的。您將瞭解到不同類型的數據（如分類數據、數值數據）以及它們各自的特點。接著，我們將聚焦於如何直觀地呈現數據。可視化是理解數據最直觀、最有效的方式之一。您將學習如何利用各種圖錶，如直方圖、散點圖、箱綫圖等，來揭示數據的分布特徵、變量之間的關係以及潛在的異常值。通過這些圖形化的工具，您將能夠快速捕捉數據的核心信息，為後續的深入分析打下基礎。 我們還會探討描述性統計的核心概念。這包括瞭對數據集中趨勢和離散程度的度量。您將學會計算和理解均值、中位數、眾數等指標，它們能夠告訴您數據的“中心”在哪裏。同時，方差、標準差、極差等概念將幫助您衡量數據的“散布”程度，理解數據點偏離中心的程度。這些描述性統計量是理解數據集基本特徵的第一步，也是進行任何進一步推斷分析的基礎。 第二部分：概率的語言與推理的起點 在深入探索數據之前，理解概率的概念至關重要。概率是衡量事件發生可能性的數學語言。本書將清晰地解釋概率的基本規則，包括條件概率、獨立事件以及貝葉斯定理等。您將學會如何計算不同事件發生的概率，以及如何根據已知信息更新概率。這些概率概念不僅在理論研究中至關重要，在現實生活中也無處不在，從天氣預報的準確性到彩票中奬的幾率，都離不開概率的支撐。 在此基礎上，我們將引入隨機變量的概念。隨機變量是其取值是隨機現象結果的變量。您將瞭解離散型隨機變量和連續型隨機變量的區彆，並學習它們各自的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等。正態分布，又稱高斯分布，在自然界和許多社會現象中都扮演著極其重要的角色，我們將對其特性進行深入的剖析。理解這些概率分布，將為我們後續的統計推斷打下堅實的理論基礎。 第三部分：統計推斷的藝術：從樣本到整體 現實中，我們往往無法觀測到總體的全部數據，隻能從總體中抽取一部分樣本進行分析。統計推斷的核心任務就是如何利用樣本的信息來推斷總體的特徵。本書將詳細講解抽樣調查的原理和方法，以及如何從樣本的統計量（如樣本均值、樣本比例）推斷總體的參數（如總體均值、總體比例）。 點估計和區間估計是統計推斷的兩個重要組成部分。您將學習如何計算樣本統計量來估計總體的未知參數，並理解點估計的優缺點。更重要的是，您將掌握區間估計的方法，即構建一個置信區間，該區間有一定概率包含真實的總體參數。我們將解釋置信水平的含義，以及如何解讀置信區間。 假設檢驗是統計推斷的另一關鍵工具。您將學習如何設定和檢驗統計假設，區分原假設和備擇假設。我們將介紹各種常見的假設檢驗方法，如t檢驗、z檢驗、卡西平方檢驗等，並指導您如何根據具體問題選擇閤適的檢驗方法。您將學會如何解釋檢驗結果，包括p值和統計顯著性的概念，從而判斷樣本數據是否足以支持備擇假設。 第四部分：變量之間的關係：迴歸與相關分析 在許多應用場景中，我們不僅關心單個變量的特徵，更關心多個變量之間是否存在聯係，以及這種聯係的強度和方嚮。迴歸分析便是研究變量之間數量關係的重要工具。您將學習簡單綫性迴歸，理解如何建立一個模型來描述一個因變量與一個自變量之間的綫性關係，並學習如何解釋迴歸係數的含義。 在此基礎上，我們將擴展到多元綫性迴歸，探究多個自變量如何共同影響一個因變量。您將學習如何選擇閤適的自變量，如何評估模型的擬閤優度，以及如何檢驗迴歸係數的顯著性。我們將討論多重共綫性、異方差等潛在問題，並提供相應的診斷和處理方法。 除瞭迴歸分析，相關分析也是衡量變量之間綫性關係強弱的重要手段。您將學習如何計算相關係數，理解其取值範圍和含義，以及如何區分相關性和因果性。我們將探討皮爾遜相關係數、斯皮爾曼秩相關係數等不同類型的相關係數，並指導您在不同數據類型下選擇閤適的分析方法。 第五部分：方差的分解與多因素分析 當研究對象受到多個因素的影響時，如何有效地分析這些因素的作用並進行分離就顯得尤為重要。方差分析（ANOVA）是解決這一問題的有力工具。您將學習單因素方差分析，理解如何比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。 我們將進一步探討雙因素方差分析，它允許我們同時分析兩個因素對因變量的影響，以及這兩個因素之間是否存在交互作用。您將學會如何構建和解釋方差分析的F檢驗，並理解不同來源的方差（如處理效應、隨機誤差）是如何被分解的。方差分析在實驗設計、産品質量控製、醫學研究等領域有著廣泛的應用。 第六部分：非參數方法與進階主題 並非所有數據都滿足參數方法對數據分布的嚴格要求。在數據不服從正態分布或存在其他不規則性的情況下，非參數統計方法就顯得尤為重要。您將瞭解一些常用的非參數檢驗，如秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗），它們在不要求數據分布特定形式的情況下，也能進行有效的統計推斷。 本書還將觸及一些進階的主題，為您的數據分析之旅提供更廣闊的視野。這可能包括時間序列分析，用於理解隨時間變化的數據模式；以及初步介紹一些更現代的統計建模技術，為您後續深入學習打下基礎。 本書的價值與應用 《量化分析的基石：數據洞察與決策指南》不僅僅是一本教科書，更是一份實用的工具箱。無論您是希望提升自己在學術研究中的定量能力，還是希望在商業決策中更加遊刃有餘，亦或是對生活中的各種現象産生更深入的理解，本書都能為您提供寶貴的知識和技能。 通過閱讀本書，您將能夠： 清晰地理解和描述數據： 掌握使用統計圖錶和描述性統計量來呈現和概括數據的能力。 量化不確定性： 理解概率論的基本原理，並將其應用於現實世界的決策中。 做齣嚴謹的推斷： 掌握從樣本數據中推斷總體特徵的方法，並能評估推斷的可靠性。 揭示變量間的關係： 運用迴歸和相關分析來理解不同因素如何相互作用，並做齣預測。 科學地比較和分析： 利用方差分析等技術，有效地評估多個因素對結果的影響。 拓展分析視野： 接觸非參數方法，為處理各種類型的數據做好準備。 本書的編寫風格注重概念的清晰闡述和方法的易於理解，輔以大量的實例和練習，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。我們相信，掌握瞭本書所傳授的知識，您將能夠以更科學、更嚴謹的態度麵對數據，從紛繁復雜的信息中提煉齣有價值的洞察，從而做齣更明智、更有效的決策。數據將不再是冰冷的數字，而是您洞察世界、驅動進步的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學基礎（第4版）》給我留下瞭非常深刻的印象，它以一種非常係統且深入淺齣的方式，將統計學的核心概念一一展現在讀者麵前。我尤其欣賞作者在講解概率論部分時所采用的邏輯遞進方式，從最基礎的事件定義、概率計算，到條件概率、獨立事件，再到貝葉斯定理的巧妙應用，每一步都銜接得天衣無縫。書中通過大量貼近實際生活的例子，比如天氣預報的準確率、産品抽檢的閤格率、醫學實驗的療效評估等，讓抽象的數學概念變得直觀可感。一開始我對統計學抱著一絲畏懼，總覺得它充滿瞭復雜的公式和晦澀的符號，但閱讀過程中，我發現作者巧妙地將這些工具和方法融於生動的案例分析之中，讓我能夠理解統計學在解決現實問題中的強大力量。例如，在講解假設檢驗時，作者沒有直接給齣公式，而是先描述瞭一個情境，比如“我們是否可以說這款新藥的效果比舊藥好？”，然後一步步引導我們思考如何通過收集數據、設定假設、計算統計量，最終做齣判斷。這種“先問題，後方法”的教學模式，極大地激發瞭我的學習興趣，也讓我對統計學這門學科産生瞭由衷的敬意。

評分☆☆☆☆☆

對於《統計學基礎（第4版）》，我最想誇贊的是其對數據分析方法的詳盡闡述。這本書不僅僅局限於理論的介紹，更著重於如何將這些理論應用於實際數據分析。從描述性統計量（均值、中位數、方差等）的計算和解讀，到推斷性統計（置信區間、假設檢驗）的原理和步驟，再到迴歸分析在預測和建模中的應用，每一個環節都進行瞭清晰的梳理。我特彆喜歡書中在講解迴歸分析時，對各種迴歸模型（簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸）的對比分析，以及對模型擬閤優度（R²）、殘差分析等重要概念的詳細解釋。作者還強調瞭數據預處理的重要性，例如缺失值處理、異常值檢測等，這在實際數據分析中至關重要。此外，書中還涉及瞭方差分析（ANOVA）和卡方檢驗等常用的統計方法，並配有大量的圖錶和示例，幫助我們更好地理解不同方法的適用場景和結果的解讀。讀完這部分內容，我感覺自己仿佛掌握瞭一套分析數據的“工具箱”，能夠更有信心地去處理和解釋各種類型的數據。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《統計學基礎（第4版）》對於建立紮實的統計學思維有著不可替代的作用。這本書不僅僅是傳授統計學知識，更是培養讀者一種嚴謹、科學的分析問題的視角。我感觸最深的是作者在講解統計推斷時，對“抽樣分布”這一核心概念的反復強調。理解瞭抽樣分布，纔能真正理解中心極限定理的威力，以及為什麼我們可以基於樣本來推斷總體。書中通過大量模擬實驗的圖示，清晰地展示瞭不同樣本量下抽樣分布的變化趨勢，這對我來說是一個巨大的啓發。此外，書中對各種統計方法的假設條件也進行瞭詳細的說明，這讓我明白，任何統計方法的使用都需要滿足一定的前提，否則就會得齣錯誤的結論。這種嚴謹的態度貫穿全書，讓我認識到統計學絕不僅僅是計算，更是一種思維方式，一種如何科學地認識和改造世界的方式。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《統計學基礎（第4版）》的閱讀體驗是令人驚喜的。這本書的編排設計非常人性化，每一章節都以清晰的邏輯結構展開，理論講解、例題分析、習題練習環環相扣。我特彆喜歡書中穿插的“概念辨析”和“統計陷阱”等欄目，這些內容能夠幫助我深入理解統計學的精髓，避免一些常見的誤解和錯誤。例如，在講解“相關不等於因果”時，作者通過一係列生動的反例，深刻地揭示瞭數據分析中需要警惕的邏輯謬誤。同時，書中對統計軟件（如SPSS、R）的介紹雖然不是重點，但也提供瞭必要的指導，讓我們可以將學到的理論知識應用於實踐。我已經迫不及待地想要嘗試用書中學到的方法去分析我自己的數據瞭。這本書的語言風格也十分親切，避免瞭過於學術化的錶達，使得非統計學專業的讀者也能輕鬆上手。整體而言，這本書的實用性和易讀性都非常高，是一本值得反復閱讀和學習的參考書。

評分☆☆☆☆☆

從一本讀者角度，《統計學基礎（第4版）》的確是一本寶藏。它不是那種一蹴而就的速成讀物，而是一本需要沉下心來，仔細品味的經典之作。我尤其喜歡書中對統計學發展曆史的簡要迴顧，這讓我對這門學科的起源和演進有瞭更深的認識，也更能理解為什麼某些統計方法會以這種形式存在。書中對一些經典統計學傢的貢獻也做瞭簡要介紹，這讓我在學習枯燥的公式和定理之餘，感受到一絲人文關懷。另外，我注意到書中在介紹一些進階概念時，例如時間序列分析的初步概念，也進行瞭非常友好的鋪墊，這為我未來深入學習統計學打下瞭良好的基礎。可以說，這本書不僅僅是大學統計學課程的優秀教材，更是一本能夠幫助讀者建立終身學習統計學興趣的入門指南。它的價值遠遠超過瞭其作為一本教科書的範疇。