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

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• 统计学
• 基础统计
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• 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： 淮安区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：26948491445

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

《深入理解统计推断：方法、应用与案例分析》 引言 在信息爆炸的时代，理解和解读数据已成为一项至关重要的能力。无论是科学研究、商业决策、社会调查，还是日常生活中的种种现象，都离不开统计学的视角。然而，许多人对统计学的认识往往停留在基础公式的记忆和计算，却忽略了其核心——如何从有限的样本数据中进行严谨的推断，从而揭示事物的本质规律，做出明智的选择。《深入理解统计推断：方法、应用与案例分析》正是为了弥合这一鸿沟而精心打造。本书并非一本浅尝辄止的统计学入门读物，而是致力于引导读者深入探索统计推断的内在逻辑和实际应用，帮助您真正掌握用数据说话、用数据决策的强大能力。 本书核心内容概览 本书将带领读者系统地学习和掌握现代统计推断的关键方法和理念。我们将从概率论的基础出发，逐步深入到参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等核心统计推断技术。然而，本书的独特之处在于，我们不仅会讲解这些方法的“如何做”，更会深入探讨“为什么这样做”，揭示其背后的数学原理和统计思想。我们将重点关注方法的选择、条件的满足、结果的解读以及潜在的局限性，确保读者能够灵活、准确地应用统计工具。 第一部分：概率论的基石与统计思想的启蒙 在踏入统计推断的殿堂之前，坚实的概率论基础是必不可少的。本部分将清晰地梳理概率的基本概念，包括随机事件、概率公理、条件概率和独立性。我们将重点介绍概率分布，特别是二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布等，它们是后续统计推断的基石。通过丰富的例证，读者将理解随机变量的期望与方差的意义，以及大数定律和中心极限定理的深刻内涵。这些理论不仅是推导统计方法的理论依据，更能帮助我们理解随机性在数据中的作用。 第二部分：参数估计的艺术 统计推断的核心任务之一就是根据样本信息来估计未知的总体参数。本部分将详细介绍参数估计的两种主要方法：点估计和区间估计。我们将深入剖析矩估计法和最大似然估计法，探讨它们的优缺点以及适用场景。更重要的是，我们将花大量篇幅讲解置信区间，它能提供对未知参数真实值的更具信息量的估计。本书将详细阐述如何构建和解释不同类型的置信区间，例如均值的置信区间、比例的置信区间以及方差的置信区间。读者将学会如何根据数据的特性和研究目标选择合适的估计方法，并准确地量化估计的不确定性。 第三部分：假设检验的逻辑与实践 假设检验是统计推断中另一个至关重要的工具，它使我们能够根据样本数据来判断关于总体的某个论断是否成立。本部分将系统地介绍假设检验的基本框架，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的选择，以及P值的概念和解释。我们将详细讲解常见假设检验的步骤和应用，例如t检验（单样本、配对样本、独立样本）、z检验、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）等。本书将强调对检验结果的正确解读，特别是犯第一类错误（拒绝真零假设）和第二类错误（未能拒绝假零假设）的可能性，并介绍如何通过功效分析来设计更有效的检验。 第四部分：关联分析的深度——回归与方差分析 当我们需要探究多个变量之间的关系时，回归分析和方差分析就显得尤为重要。本部分将引领读者深入探索这些强大的工具。 回归分析： 我们将从简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归。本书将详细讲解最小二乘法的原理，如何拟合回归方程，以及如何解读回归系数的意义。重点将放在模型诊断和变量选择，包括残差分析、多重共线性检验、逐步回归等，以确保模型的有效性和可靠性。读者将学会如何根据回归模型进行预测，并理解模型的局限性。 方差分析（ANOVA）： 本部分将介绍单因素方差分析和多因素方差分析。我们将解释方差分析的核心思想——分解总变异为不同来源的变异，并通过F检验来判断各因素对响应变量的影响是否显著。本书将提供实际案例，展示如何应用方差分析来比较多个组的均值，并解释交互效应的概念。 第五部分：超越基础——高级主题与实际应用 为了使读者的统计推断能力更上一层楼，本书的最后部分将触及一些更高级的主题，并结合实际应用进行深入讲解。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的分布假设时，非参数检验就成为重要的替代方法。我们将介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）、Kruskal-Wallis检验等，并解释它们何时何地适用。 贝叶斯统计推断简介： 尽管本书主要聚焦于经典的频率学派统计推断，但我们将为读者提供贝叶斯统计推断的一个简要介绍，阐述其核心理念（如先验分布、后验分布）及其与频率学派的区别，让读者对统计学的前沿发展有所了解。 实验设计基础： 严谨的实验设计是获取可靠统计证据的关键。本部分将介绍一些基本的实验设计原则，如随机化、对照和重复，以及一些常见的设计类型，如完全随机设计、区组设计等，帮助读者理解如何设计能够产生有效统计结论的实验。 案例分析与软件应用： 统计推断最终是为了解决实际问题。本书将贯穿大量的实际案例，覆盖科学研究、市场营销、金融分析、医学统计等多个领域。我们将结合常见的统计软件（如R, Python库等）来演示如何进行数据分析和结果呈现，让读者能够学以致用，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 本书的特色与价值 深度而非广度： 本书不追求罗列海量的统计方法，而是专注于核心统计推断方法，深入剖析其原理、假设和适用条件，力求让读者真正理解“为什么”。 理论与实践并重： 严谨的数学推导和清晰的数学原理相结合，同时辅以大量贴近实际的案例，帮助读者将理论知识融会贯通。 强调解释与解读： 统计分析的最终目的是解读数据、得出结论。本书不仅教读者如何计算，更教读者如何理解计算结果的意义，以及如何规避常见的误读。 培养批判性思维： 在信息泛滥的时代，具备辨别数据分析可靠性的能力至关重要。本书鼓励读者批判性地审视统计结果，理解方法的局限性，从而做出更审慎的判断。 面向广泛读者： 本书适合本科生、研究生，以及在科研、商业、金融、医疗等领域需要进行数据分析和决策的专业人士。无论您是统计学专业的学生，还是其他学科的研究者，本书都能为您提供坚实的统计推断基础。 结语 《深入理解统计推断：方法、应用与案例分析》将是一次激动人心的统计学探索之旅。我们相信，通过系统学习本书的内容，您将不仅掌握一套强大的数据分析工具，更能培养一种基于证据、严谨求实的思维方式，从而在日益复杂的世界中，更自信、更有效地做出决策。让我们一起，用统计的智慧，洞察数据的奥秘，引领知识的进步。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《统计学基础（第4版）》是一本真正能够激发学习兴趣的书。作为一名对统计学毫无基础的学生，我曾经担心这本书会过于晦涩难懂。然而，作者用一种非常人性化的方式，将复杂的统计概念化繁为简，并且贯穿始终的例子都极具启发性。它让我明白，统计学并不是冷冰冰的数字游戏，而是关于如何从数据中发现规律、洞察真相的艺术。书中的章节安排也非常合理，从最基础的概率论，到参数估计，再到假设检验，每一步都走得稳扎稳稳，让我能够逐步建立起对统计学的完整认知。我尤其欣赏书中关于统计软件应用的介绍，虽然我还没有深入实践，但了解了如何利用工具来处理数据，让我对未来的学习充满了期待。这本书不仅教会了我统计学知识，更重要的是，它让我学会了如何用一种更科学、更理性的方式去思考问题，去分析信息，这对于我未来的学习和工作都将是受益无穷的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《统计学基础（第4版）》比我预期的要精彩得多。我之前对统计学的认知，停留在一些模糊的印象中，总觉得它和“硬核”的数学公式脱不开关系。但这本书却以一种非常“软”的方式切入，通过大量贴近生活的例子，让我逐渐体会到统计学的强大力量。作者在书中巧妙地回避了繁琐的推导过程，而是专注于概念的理解和实际的应用。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，各种图表的运用，让原本可能枯燥的数字变得鲜活起来。例如，在讲解描述性统计时，除了基本的均值、中位数，书中还提供了箱线图、散点图等多种可视化工具，让我能够清晰地看到数据的分布特征和潜在的模式。这不仅让学习过程更加有趣，也让我能够更快地掌握知识点。这本书让我觉得，统计学并非是高高在上的理论，而是能够帮助我们更好地理解世界、做出更优决策的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学基础（第4版）》真是打开了我对数据世界的一扇新窗户！作为一个对数字一直有些畏惧的文科生，我曾经认为统计学是只属于理工科的深奥学科。但这本书完全颠覆了我的看法。它并非枯燥乏味的公式堆砌，而是通过生动形象的例子，将抽象的概念变得触手可及。从最基本的描述性统计，到推断统计的核心，比如假设检验和置信区间，作者都用通俗易懂的语言进行了讲解。我尤其喜欢书中对现实世界中数据应用的介绍，比如市场调研、医学研究，甚至是一些日常现象的分析。这让我深刻理解了统计学不仅仅是课本上的理论，更是我们理解世界、做出明智决策的强大工具。它教会我如何从海量信息中提取有用的洞见，如何辨别信息的真伪，以及如何用数据说话。虽然我才刚刚开始深入学习，但这本书已经让我对未来的数据分析学习充满了信心和期待。它的结构清晰，循序渐进，即使是初学者也能轻松跟上。

评分☆☆☆☆☆

《统计学基础（第4版）》带给我的是一种思维方式的重塑。在阅读这本书之前，我习惯于凭感觉或者经验去判断事情，但这本书教会了我如何用更客观、更严谨的方式来审视问题。它强调了数据的重要性，以及如何科学地收集、整理和分析数据，从而得出更可靠的结论。书中对于抽样方法、误差来源的讲解，让我意识到在数据分析过程中，严谨性和细致性是多么关键。我开始注意到身边的数据，并尝试着用书中的方法去思考它们。比如，看到新闻里关于某个产品调查的数据，我不再是全盘接受，而是会思考它的样本量是否足够大，调查方法是否科学，是否存在潜在的偏见。这种批判性思维的培养，是这本书给我带来的最宝贵的财富。此外，书中对统计显著性、P值的解释也让我受益匪浅，让我能够更准确地理解研究结果的意义，避免被片面的数据误导。

评分☆☆☆☆☆

我对《统计学基础（第4版）》的整体体验可以说是惊喜连连。这本书的讲解方式非常新颖，我之前尝试过一些其他统计学教材，往往会因为过于理论化而感到头疼。但这本书不同，它仿佛是一位耐心且经验丰富的老师，一步一步地引导我走进统计学的殿堂。最让我印象深刻的是，书中对每一个统计概念的引入，都伴随着丰富的图表和实际案例。比如，在讲解概率分布时，作者不仅仅是给出了公式，还配上了生动的直方图和饼图，让我能直观地感受到不同分布形态的含义。在讲述回归分析时，书中提供了几个不同行业的数据集，引导我一步步完成模型的构建和解释，这过程既有挑战性又充满乐趣。我学会了如何理解数据的散点图、如何判断变量之间的关系是否显著，甚至是如何对未来趋势进行初步的预测。这本书让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是可以实际操作、解决问题的有力武器。它大大降低了学习门槛，让我这个“小白”也能领略到数据分析的魅力。