统计学<第七版>学习指导书(21世纪统计学系列教材十二五 高等院校财经管理类各专业本科生 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 书香斋图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300256856

商品编码：29578732626

出版时间：2018-03-01

商品参数

统计学
	定价	23.00
	出版社	中国人民大学出版社
	版次
	出版时间	2018年03月
	开本
	作者
	装帧
	页数
	字数
	ISBN编码	9787300256856

内容介绍
? ? 《〈统计学〉（第7版）学习指导书》每章内容大体上包括学习指导、主要公式、选择题和选择题答案、教材练习题详细解答等几部分，同时提供了两套模拟试卷及答案。

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作者介绍
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贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》《描述统计》《工商管理统计》《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年 教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等

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目录
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第*1章导论
一、学习指导
二、选择题
三、选择题答案
四、教材练习题详细解答

第2章数据的搜集
一、学习指导
二、选择题
三、选择题答案

第3章数据的图表展示
一、学习指导
二、选择题
三、选择题答案
四、教材练习题详细解答

第4章数据的概括性度量
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第5章概率与概率分布
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第6章统计量及其抽样分布
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第7章参数估计
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第8章假设检验
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第9章分类数据分析
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第*10章方差分析
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

统计学原理与应用：面向决策的量化思维构建 图书定位： 本书旨在为非统计学专业背景的本科生，特别是财经、管理、经济学、社会科学及理工科学生，提供一套系统、实用且具有前瞻性的统计学基础知识体系。它超越了传统统计学教材中晦涩的数学推导，聚焦于如何运用统计学工具来理解现实世界的数据、做出合理的商业或科研决策。本书强调理论与实践的紧密结合，培养读者将数据转化为洞察力的核心能力。 --- 第一部分：统计学基础与描述性分析的艺术 第一章：数据驱动的世界与统计学的角色 从信息到知识的桥梁： 探讨信息爆炸时代下，统计学作为科学研究、商业分析和社会调查的核心工具的不可替代性。强调统计思维（Statistical Thinking）的重要性，即理解变异性、抽样和不确定性。 数据的形态与结构： 详细区分定性数据与定量数据，离散与连续变量。介绍测量层次（名义、顺序、间隔、比率）对后续统计方法选择的决定性影响。 数据获取与伦理： 简要介绍主要的数据收集方法（普查、抽样调查、实验设计）的基本原则，并讨论数据隐私保护和研究的客观性要求。 第二章：组织与呈现数据：清晰传达的视觉语言 频率分布的构建： 学习如何通过频率分布表（绝对频数、相对频数、累积频数）对原始数据进行归纳和整理。重点讲解如何根据数据特性合理确定分组的界限和宽度。 图形化展示的魅力与陷阱： 深入讲解柱状图、条形图、饼图、直方图、茎叶图等基础图形的适用场景。特别强调如何识别和避免误导性的图形表达（如轴截断、比例失真），培养批判性阅读图表的能力。 多变量数据的初步探索： 引入散点图的概念，作为后续回归分析的视觉铺垫，展示两个变量之间潜在关系的初步形态。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 描述“平均值”的多种含义： 详细剖析均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）各自的优缺点及其在不同数据分布形态下的代表性。强调在偏态数据中，中位数的重要性。 衡量变异性的关键指标： 解释全距（Range）、四分位数间距（IQR）作为衡量数据分散程度的直观工具。 方差与标准差的深度解析： 从样本方差与总体方差的区别出发，系统阐述标准差在统计推断中的核心地位。引入变异系数（Coefficient of Variation）用于不同尺度数据间的比较。 位置的衡量： 介绍Z分数（标准分数）的概念，如何通过标准化将数据置于标准正态分布的框架下进行比较。 --- 第二部分：概率论基础与抽样分布的建立 第四章：概率论的逻辑基石 基本概念与规则： 定义随机事件、样本空间，系统介绍加法原理与乘法原理（排列组合的基础应用）。 条件概率与独立性： 深入讲解条件概率的实际意义，并通过贝叶斯定理（Bayes' Theorem）展示如何根据新信息修正原有信念，这是现代决策科学的重要理论基础。 随机变量与期望值： 定义离散型和连续型随机变量，计算期望值（理论平均值）和方差，为理解随机过程打下基础。 第五章：重要概率分布的应用模型 离散分布的建模： 重点讲解二项分布（Binomial）在成功/失败试验中的应用，以及泊松分布（Poisson）在稀有事件发生率建模中的作用。 连续分布的黄金标准： 详尽介绍正态分布（Normal Distribution）的特征，包括其参数（均值和标准差）如何完全确定分布形态。讲解标准正态分布表的使用，以及如何计算特定概率。 抽样分布的概念： 引入抽样分布（Sampling Distribution）这一推断统计学的核心概念，解释为什么即使总体分布未知，样本均值的分布也会趋向于正态（即中心极限定理）。 --- 第三部分：统计推断的支柱——估计与检验 第六章：总体参数的区间估计 点估计的局限性： 阐述点估计（Point Estimate）的不确定性，引出区间估计（Interval Estimation）的必要性。 置信区间的构建与解释： 详细推导和应用均值的置信区间（使用Z分布和t分布），以及比例的置信区间。重点强调置信水平（如95%）的正确解释，即“100次重复抽样中，包含真实参数的区间应有95个”。 样本容量的确定： 根据期望的精度和置信水平，学习如何反向计算所需的最小样本量。 第七章：假设检验的基本框架与单样本检验 假设检验的逻辑流程： 系统阐述原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的设定，显著性水平（$alpha$）的选择，以及检验统计量的计算。 两类错误与检验效能： 深入分析第一类错误（$alpha$错误，弃真）和第二类错误（$eta$错误，取伪），理解它们在实际决策中的成本差异。 单样本均值与比例的检验： 掌握Z检验和t检验在单样本情境下的应用，并学习如何使用P值（P-value）来辅助决策，理解P值小于$alpha$的真正含义。 第八章：两个样本的比较分析 独立样本均值检验（t检验）： 区分独立样本（如对照组与实验组）和配对样本。详细讲解独立样本t检验（等方差与不等方差前提下的检验）。 配对样本分析： 针对同一对象前后测量的依赖性数据，使用配对t检验来消除个体差异带来的干扰。 两个比例的比较： 介绍如何检验两个独立群体比例是否存在显著差异，例如比较两种营销策略的用户转化率差异。 --- 第四部分：分析多个群体与变量间的关系 第九章：方差分析（ANOVA）：多组均值的比较 ANOVA的必要性： 解释为什么不能简单地进行多次两样本t检验。引入方差分析（Analysis of Variance）的核心思想——比较组间变异与组内变异。 单因素方差分析： 详细讲解如何设置单因素ANOVA模型，计算F统计量，以及如何根据F检验的结果进行判断。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 在F检验显著后，介绍Tukey HSD等事后检验方法，以确定具体是哪几组之间存在差异。 第十章：分类数据分析：卡方检验 拟合优度检验： 使用卡方（Chi-Square）检验来判断观测到的分类数据频率是否与理论预期频率相符。 独立性检验： 核心应用在于分析两个分类变量之间是否存在关联性（列联表分析）。例如，检验性别与产品偏好是否相关。 相关性与关联强度的度量： 介绍Cramer's V等指标来量化分类变量间关联的强度。 第十一章：相关与简单线性回归：探寻线性关系 相关分析： 引入Pearson相关系数（r）来量化线性关系的强度和方向。强调相关不等于因果。 简单线性回归模型： 建立因变量（Y）和单个自变量（X）之间的线性方程：$hat{Y} = b_0 + b_1X$。 最小二乘法的原理与应用： 理解如何通过最小化残差平方和来确定最佳拟合线。 回归模型的评估： 介绍决定系数（$R^2$）来衡量模型对Y的解释程度，并进行假设检验以判断回归系数的显著性。 第十二章：多元线性回归：控制干扰因素 模型的拓展： 介绍如何纳入多个自变量（$X_1, X_2, dots, X_k$）以构建更全面的预测模型。 多重共线性与变量选择： 讨论在多元回归中需要警惕的潜在问题，如自变量之间的强相关性（多重共线性），以及逐步回归等变量筛选方法。 回归的诊断： 学习检查残差的正态性、独立性和方差齐性，确保模型假设的有效性。 --- 第五部分：超越基础：时间序列与非参数方法简介 第十三章：时间序列数据的基本概念（选读） 时间序列的特征： 介绍时间序列数据的自相关性、趋势、季节性和随机波动。 平稳性与预测： 初步探讨时间序列的平稳化处理，并简要介绍移动平均法（Moving Average）作为基础的短期预测工具。 第十四章：非参数统计方法概述 适用情境： 解释当数据不满足正态性或方差齐性等严格前提时，非参数检验的价值。 常用非参数检验： 介绍符号检验（Sign Test）、Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U Test）作为t检验的替代方案。 附录：统计软件操作指南 提供主流统计软件（如R语言基础命令、SPSS或Excel数据分析工具）在本书关键分析（如t检验、ANOVA、回归）中的操作流程截图与简要说明，确保读者能将理论直接应用于实际数据分析任务中。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书，主要是想快速掌握一些核心的统计分析工具，并且希望它能为我未来在实际工作中处理数据打下基础。但这本书给我的感觉是，它更像是一本学术专著的缩影，而不是一本真正意义上的“学习指导书”。它在理论的推导上非常严谨，引用了很多前沿的研究成果，这对于一个专业的统计学研究者来说可能是很有价值的。但是，对于我这样的本科生，特别是学习财经管理类专业的学生来说，我们更需要的是一种能够帮助我们理解统计思想、掌握基本方法的工具书。这本书的叙事逻辑也比较跳跃，经常是讲着讲着就引入了更深层次的数学推导，而忽略了对基本概念的清晰解释。我发现自己经常需要停下来，去查阅其他的统计学教材或者在线资源，才能把书中的内容弄明白。这种“碎片化”的学习体验，让我觉得非常低效，也打击了我继续深入学习的积极性。它似乎更适合那些已经有一定统计学基础，并且希望进一步拓展知识面的读者。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在练习题的设计上，是真的把我难住了。我一直觉得学习一门技术性的学科，练习题是检验学习成果和加深理解的关键。但这本书的题目，很多都直接跳到了比较复杂的情景，而且题目本身的表述也相当晦涩，有时我甚至花了不少时间去揣摩题目的意思，而不是去思考如何应用统计学知识来解答。更让我头疼的是，很多题目的解答部分，它只是给出了最终的答案，却完全没有展示解题思路和过程。这就好比我生病了，医生只告诉我该吃什么药，却不告诉我为什么这个药有效，我怎么能安心呢？我非常需要看到详细的步骤，每一步是怎么推导出来的，用到了哪个公式，这个公式的由来是什么，这样我才能举一反三，遇到类似的题目才不会束手无策。此外，这本书的题目难度跨度也很大，有些题目简单到有点浪费时间，有些又难到让我觉得完全脱离了教材内容的范畴，好像是在考另外一本书。这种不均衡的练习设计，让我在练习过程中感到非常沮丧。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真的花了好多时间来研究，不过话说回来，它跟我想象中的“学习指导书”还是有点不太一样。首先，它在概念的讲解上，我觉得用力过猛了，很多基础性的东西，比如说数据的收集方法、抽样分布的原理，它似乎是直接跳过了最核心的那个“为什么”，而是直接丢过来一堆公式和定义，让我感觉有点像在背诵说明书，而不是在理解。我希望能有一个循序渐进的过程，从生活中的例子出发，一点点揭示统计学是怎么解决问题的，而不是直接抛出“中心极限定理”，然后期望我能立刻明白它为什么重要。而且，这本书的例子也显得有些陈旧，很多都是围绕着比较传统的经济数据，但我们现在面临的市场环境和数据类型都更加多元化了，比如互联网数据、社交媒体数据等等，这本书在这方面就显得有些力不从心了。如果能加入一些更贴近当下实际的案例，哪怕是简单的例子，也能让我更好地体会到统计学的魅力和实用性。总而言之，这本书在理论深度上有所欠缺，对于初学者来说，可能需要配合大量的其他资料才能真正消化。

评分☆☆☆☆☆

这本书在图表和可视化方面，我觉得还有很大的提升空间。在学习统计学的时候，我一直觉得清晰、直观的图表能够帮助我更好地理解数据和分析结果。但在这本书里，出现的图表虽然不少，但大部分都比较朴素，甚至有些显得有些粗糙，缺乏美感。而且，很多图表的说明信息也比较简略，我需要花费不少时间去解读它到底想要表达什么。我期望看到更多运用现代可视化工具制作的图表，比如动态图表、交互式图表，能够更生动地展现数据的分布、趋势和关系。此外，书中在讲解一些统计模型的时候，比如回归分析，如果能配上一些能够直观展示模型拟合情况的图，例如残差图、拟合线图等，那肯定会事半功倍。我有时会觉得，书中的图表并没有真正起到“指导”的作用，反而有时会成为我理解内容的阻碍。如果能在这方面有所改进，这本书的实用性和吸引力一定会大大提升。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的语言风格也让我有些不太适应。它整体上是比较学术化的，遣词造句都显得非常正式，这本身倒没什么问题。但问题在于，它在解释一些概念的时候，并没有使用能够让初学者容易理解的白话。很多时候，一个简单的统计学概念，在它这里就变成了一大堆拗口的术语堆砌。我感觉作者似乎默认读者已经具备了相当的背景知识，可以直接理解那些更专业的表述。但作为一本“学习指导书”，我认为它更应该站在读者的角度，用更通俗易懂的语言来解释复杂的概念，并且在第一次出现的时候，就给出一个清晰、简明的定义。我发现自己经常会在理解一个词语的意思上花费大量时间，而不是去思考它在统计学中扮演的角色。这种语言上的隔阂，让我在阅读过程中感到吃力，也影响了我对内容的吸收。如果能调整一下语言风格，让它更具亲和力，我相信会有更多的读者能够从中受益。