統計學<第七版>學習指導書(21世紀統計學係列教材十二五 高等院校財經管理類各專業本科生 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 統計學
• 學習指導
• 高等教育
• 財經管理
• 本科生
• 教材
• 第七版
• 21世紀統計學
• 統計學係列
• 輔導資料

店鋪： 書香齋圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300256856

商品編碼：29578732626

齣版時間：2018-03-01

商品參數

統計學
	定價	23.00
	齣版社	中國人民大學齣版社
	版次
	齣版時間	2018年03月
	開本
	作者
	裝幀
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787300256856

內容介紹
? ? 《〈統計學〉（第7版）學習指導書》每章內容大體上包括學習指導、主要公式、選擇題和選擇題答案、教材練習題詳細解答等幾部分，同時提供瞭兩套模擬試捲及答案。

? ?

作者介紹
? ?

賈俊平 中國人民大學統計學院副教授。研究方嚮：統計方法在經濟各領域的應用，統計教學方式和方法。主要著作有：《統計學》《描述統計》《工商管理統計》《市場調查與分析》等。主持研究的“非統計學專業本科公共基礎課——統計學教學改革”項目獲2001年 教學成果二等奬、2001年北京市教學成果一等奬。2001年榮獲北京市經濟技術創新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼優秀教師奬等

? ?

目錄
? ?

第*1章導論
一、學習指導
二、選擇題
三、選擇題答案
四、教材練習題詳細解答

第2章數據的搜集
一、學習指導
二、選擇題
三、選擇題答案

第3章數據的圖錶展示
一、學習指導
二、選擇題
三、選擇題答案
四、教材練習題詳細解答

第4章數據的概括性度量
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第5章概率與概率分布
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第6章統計量及其抽樣分布
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第7章參數估計
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第8章假設檢驗
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第9章分類數據分析
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第*10章方差分析
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

統計學原理與應用：麵嚮決策的量化思維構建 圖書定位： 本書旨在為非統計學專業背景的本科生，特彆是財經、管理、經濟學、社會科學及理工科學生，提供一套係統、實用且具有前瞻性的統計學基礎知識體係。它超越瞭傳統統計學教材中晦澀的數學推導，聚焦於如何運用統計學工具來理解現實世界的數據、做齣閤理的商業或科研決策。本書強調理論與實踐的緊密結閤，培養讀者將數據轉化為洞察力的核心能力。 --- 第一部分：統計學基礎與描述性分析的藝術 第一章：數據驅動的世界與統計學的角色 從信息到知識的橋梁： 探討信息爆炸時代下，統計學作為科學研究、商業分析和社會調查的核心工具的不可替代性。強調統計思維（Statistical Thinking）的重要性，即理解變異性、抽樣和不確定性。 數據的形態與結構： 詳細區分定性數據與定量數據，離散與連續變量。介紹測量層次（名義、順序、間隔、比率）對後續統計方法選擇的決定性影響。 數據獲取與倫理： 簡要介紹主要的數據收集方法（普查、抽樣調查、實驗設計）的基本原則，並討論數據隱私保護和研究的客觀性要求。 第二章：組織與呈現數據：清晰傳達的視覺語言 頻率分布的構建： 學習如何通過頻率分布錶（絕對頻數、相對頻數、纍積頻數）對原始數據進行歸納和整理。重點講解如何根據數據特性閤理確定分組的界限和寬度。 圖形化展示的魅力與陷阱： 深入講解柱狀圖、條形圖、餅圖、直方圖、莖葉圖等基礎圖形的適用場景。特彆強調如何識彆和避免誤導性的圖形錶達（如軸截斷、比例失真），培養批判性閱讀圖錶的能力。 多變量數據的初步探索： 引入散點圖的概念，作為後續迴歸分析的視覺鋪墊，展示兩個變量之間潛在關係的初步形態。 第三章：集中趨勢與離散程度的度量 描述“平均值”的多種含義： 詳細剖析均值（Mean）、中位數（Median）和眾數（Mode）各自的優缺點及其在不同數據分布形態下的代錶性。強調在偏態數據中，中位數的重要性。 衡量變異性的關鍵指標： 解釋全距（Range）、四分位數間距（IQR）作為衡量數據分散程度的直觀工具。 方差與標準差的深度解析： 從樣本方差與總體方差的區彆齣發，係統闡述標準差在統計推斷中的核心地位。引入變異係數（Coefficient of Variation）用於不同尺度數據間的比較。 位置的衡量： 介紹Z分數（標準分數）的概念，如何通過標準化將數據置於標準正態分布的框架下進行比較。 --- 第二部分：概率論基礎與抽樣分布的建立 第四章：概率論的邏輯基石 基本概念與規則： 定義隨機事件、樣本空間，係統介紹加法原理與乘法原理（排列組閤的基礎應用）。 條件概率與獨立性： 深入講解條件概率的實際意義，並通過貝葉斯定理（Bayes' Theorem）展示如何根據新信息修正原有信念，這是現代決策科學的重要理論基礎。 隨機變量與期望值： 定義離散型和連續型隨機變量，計算期望值（理論平均值）和方差，為理解隨機過程打下基礎。 第五章：重要概率分布的應用模型 離散分布的建模： 重點講解二項分布（Binomial）在成功/失敗試驗中的應用，以及泊鬆分布（Poisson）在稀有事件發生率建模中的作用。 連續分布的黃金標準： 詳盡介紹正態分布（Normal Distribution）的特徵，包括其參數（均值和標準差）如何完全確定分布形態。講解標準正態分布錶的使用，以及如何計算特定概率。 抽樣分布的概念： 引入抽樣分布（Sampling Distribution）這一推斷統計學的核心概念，解釋為什麼即使總體分布未知，樣本均值的分布也會趨嚮於正態（即中心極限定理）。 --- 第三部分：統計推斷的支柱——估計與檢驗 第六章：總體參數的區間估計 點估計的局限性： 闡述點估計（Point Estimate）的不確定性，引齣區間估計（Interval Estimation）的必要性。 置信區間的構建與解釋： 詳細推導和應用均值的置信區間（使用Z分布和t分布），以及比例的置信區間。重點強調置信水平（如95%）的正確解釋，即“100次重復抽樣中，包含真實參數的區間應有95個”。 樣本容量的確定： 根據期望的精度和置信水平，學習如何反嚮計算所需的最小樣本量。 第七章：假設檢驗的基本框架與單樣本檢驗 假設檢驗的邏輯流程： 係統闡述原假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）的設定，顯著性水平（$alpha$）的選擇，以及檢驗統計量的計算。 兩類錯誤與檢驗效能： 深入分析第一類錯誤（$alpha$錯誤，棄真）和第二類錯誤（$eta$錯誤，取僞），理解它們在實際決策中的成本差異。 單樣本均值與比例的檢驗： 掌握Z檢驗和t檢驗在單樣本情境下的應用，並學習如何使用P值（P-value）來輔助決策，理解P值小於$alpha$的真正含義。 第八章：兩個樣本的比較分析 獨立樣本均值檢驗（t檢驗）： 區分獨立樣本（如對照組與實驗組）和配對樣本。詳細講解獨立樣本t檢驗（等方差與不等方差前提下的檢驗）。 配對樣本分析： 針對同一對象前後測量的依賴性數據，使用配對t檢驗來消除個體差異帶來的乾擾。 兩個比例的比較： 介紹如何檢驗兩個獨立群體比例是否存在顯著差異，例如比較兩種營銷策略的用戶轉化率差異。 --- 第四部分：分析多個群體與變量間的關係 第九章：方差分析（ANOVA）：多組均值的比較 ANOVA的必要性： 解釋為什麼不能簡單地進行多次兩樣本t檢驗。引入方差分析（Analysis of Variance）的核心思想——比較組間變異與組內變異。 單因素方差分析： 詳細講解如何設置單因素ANOVA模型，計算F統計量，以及如何根據F檢驗的結果進行判斷。 事後檢驗（Post-Hoc Tests）： 在F檢驗顯著後，介紹Tukey HSD等事後檢驗方法，以確定具體是哪幾組之間存在差異。 第十章：分類數據分析：卡方檢驗 擬閤優度檢驗： 使用卡方（Chi-Square）檢驗來判斷觀測到的分類數據頻率是否與理論預期頻率相符。 獨立性檢驗： 核心應用在於分析兩個分類變量之間是否存在關聯性（列聯錶分析）。例如，檢驗性彆與産品偏好是否相關。 相關性與關聯強度的度量： 介紹Cramer's V等指標來量化分類變量間關聯的強度。 第十一章：相關與簡單綫性迴歸：探尋綫性關係 相關分析： 引入Pearson相關係數（r）來量化綫性關係的強度和方嚮。強調相關不等於因果。 簡單綫性迴歸模型： 建立因變量（Y）和單個自變量（X）之間的綫性方程：$hat{Y} = b_0 + b_1X$。 最小二乘法的原理與應用： 理解如何通過最小化殘差平方和來確定最佳擬閤綫。 迴歸模型的評估： 介紹決定係數（$R^2$）來衡量模型對Y的解釋程度，並進行假設檢驗以判斷迴歸係數的顯著性。 第十二章：多元綫性迴歸：控製乾擾因素 模型的拓展： 介紹如何納入多個自變量（$X_1, X_2, dots, X_k$）以構建更全麵的預測模型。 多重共綫性與變量選擇： 討論在多元迴歸中需要警惕的潛在問題，如自變量之間的強相關性（多重共綫性），以及逐步迴歸等變量篩選方法。 迴歸的診斷： 學習檢查殘差的正態性、獨立性和方差齊性，確保模型假設的有效性。 --- 第五部分：超越基礎：時間序列與非參數方法簡介 第十三章：時間序列數據的基本概念（選讀） 時間序列的特徵： 介紹時間序列數據的自相關性、趨勢、季節性和隨機波動。 平穩性與預測： 初步探討時間序列的平穩化處理，並簡要介紹移動平均法（Moving Average）作為基礎的短期預測工具。 第十四章：非參數統計方法概述 適用情境： 解釋當數據不滿足正態性或方差齊性等嚴格前提時，非參數檢驗的價值。 常用非參數檢驗： 介紹符號檢驗（Sign Test）、Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U Test）作為t檢驗的替代方案。 附錄：統計軟件操作指南 提供主流統計軟件（如R語言基礎命令、SPSS或Excel數據分析工具）在本書關鍵分析（如t檢驗、ANOVA、迴歸）中的操作流程截圖與簡要說明，確保讀者能將理論直接應用於實際數據分析任務中。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書，主要是想快速掌握一些核心的統計分析工具，並且希望它能為我未來在實際工作中處理數據打下基礎。但這本書給我的感覺是，它更像是一本學術專著的縮影，而不是一本真正意義上的“學習指導書”。它在理論的推導上非常嚴謹，引用瞭很多前沿的研究成果，這對於一個專業的統計學研究者來說可能是很有價值的。但是，對於我這樣的本科生，特彆是學習財經管理類專業的學生來說，我們更需要的是一種能夠幫助我們理解統計思想、掌握基本方法的工具書。這本書的敘事邏輯也比較跳躍，經常是講著講著就引入瞭更深層次的數學推導，而忽略瞭對基本概念的清晰解釋。我發現自己經常需要停下來，去查閱其他的統計學教材或者在綫資源，纔能把書中的內容弄明白。這種“碎片化”的學習體驗，讓我覺得非常低效，也打擊瞭我繼續深入學習的積極性。它似乎更適閤那些已經有一定統計學基礎，並且希望進一步拓展知識麵的讀者。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在練習題的設計上，是真的把我難住瞭。我一直覺得學習一門技術性的學科，練習題是檢驗學習成果和加深理解的關鍵。但這本書的題目，很多都直接跳到瞭比較復雜的情景，而且題目本身的錶述也相當晦澀，有時我甚至花瞭不少時間去揣摩題目的意思，而不是去思考如何應用統計學知識來解答。更讓我頭疼的是，很多題目的解答部分，它隻是給齣瞭最終的答案，卻完全沒有展示解題思路和過程。這就好比我生病瞭，醫生隻告訴我該吃什麼藥，卻不告訴我為什麼這個藥有效，我怎麼能安心呢？我非常需要看到詳細的步驟，每一步是怎麼推導齣來的，用到瞭哪個公式，這個公式的由來是什麼，這樣我纔能舉一反三，遇到類似的題目纔不會束手無策。此外，這本書的題目難度跨度也很大，有些題目簡單到有點浪費時間，有些又難到讓我覺得完全脫離瞭教材內容的範疇，好像是在考另外一本書。這種不均衡的練習設計，讓我在練習過程中感到非常沮喪。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真的花瞭好多時間來研究，不過話說迴來，它跟我想象中的“學習指導書”還是有點不太一樣。首先，它在概念的講解上，我覺得用力過猛瞭，很多基礎性的東西，比如說數據的收集方法、抽樣分布的原理，它似乎是直接跳過瞭最核心的那個“為什麼”，而是直接丟過來一堆公式和定義，讓我感覺有點像在背誦說明書，而不是在理解。我希望能有一個循序漸進的過程，從生活中的例子齣發，一點點揭示統計學是怎麼解決問題的，而不是直接拋齣“中心極限定理”，然後期望我能立刻明白它為什麼重要。而且，這本書的例子也顯得有些陳舊，很多都是圍繞著比較傳統的經濟數據，但我們現在麵臨的市場環境和數據類型都更加多元化瞭，比如互聯網數據、社交媒體數據等等，這本書在這方麵就顯得有些力不從心瞭。如果能加入一些更貼近當下實際的案例，哪怕是簡單的例子，也能讓我更好地體會到統計學的魅力和實用性。總而言之，這本書在理論深度上有所欠缺，對於初學者來說，可能需要配閤大量的其他資料纔能真正消化。

評分☆☆☆☆☆

這本書在圖錶和可視化方麵，我覺得還有很大的提升空間。在學習統計學的時候，我一直覺得清晰、直觀的圖錶能夠幫助我更好地理解數據和分析結果。但在這本書裏，齣現的圖錶雖然不少，但大部分都比較樸素，甚至有些顯得有些粗糙，缺乏美感。而且，很多圖錶的說明信息也比較簡略，我需要花費不少時間去解讀它到底想要錶達什麼。我期望看到更多運用現代可視化工具製作的圖錶，比如動態圖錶、交互式圖錶，能夠更生動地展現數據的分布、趨勢和關係。此外，書中在講解一些統計模型的時候，比如迴歸分析，如果能配上一些能夠直觀展示模型擬閤情況的圖，例如殘差圖、擬閤綫圖等，那肯定會事半功倍。我有時會覺得，書中的圖錶並沒有真正起到“指導”的作用，反而有時會成為我理解內容的阻礙。如果能在這方麵有所改進，這本書的實用性和吸引力一定會大大提升。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的語言風格也讓我有些不太適應。它整體上是比較學術化的，遣詞造句都顯得非常正式，這本身倒沒什麼問題。但問題在於，它在解釋一些概念的時候，並沒有使用能夠讓初學者容易理解的白話。很多時候，一個簡單的統計學概念，在它這裏就變成瞭一大堆拗口的術語堆砌。我感覺作者似乎默認讀者已經具備瞭相當的背景知識，可以直接理解那些更專業的錶述。但作為一本“學習指導書”，我認為它更應該站在讀者的角度，用更通俗易懂的語言來解釋復雜的概念，並且在第一次齣現的時候，就給齣一個清晰、簡明的定義。我發現自己經常會在理解一個詞語的意思上花費大量時間，而不是去思考它在統計學中扮演的角色。這種語言上的隔閡，讓我在閱讀過程中感到吃力，也影響瞭我對內容的吸收。如果能調整一下語言風格，讓它更具親和力，我相信會有更多的讀者能夠從中受益。