聖纔教育·袁衛《統計學》（第3版）筆記和習題（含考研真題）詳解（贈送視頻課程電子書大禮包） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 中国石化出版社

ISBN：9787511407498

版次：3

商品编码：11013749

品牌：圣才教育

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-05-01

用纸：胶版纸

页数：257

字数：414000

內容簡介

　　 統計類國內外經典教材輔導係列是一套全麵解析統計類國內外經典教材的輔導資料。《聖纔·袁衛〈統計學〉筆記和習題（含考研真題）詳解（第3版）》基本遵循的《統計學》（第3版）的章目編排，共分10章，每章由三部分組成：第一部分為復習筆記，總結本章的重難點內容；第二部分是課後習題詳解，對的《統計學》（第3版）的所有習題都進行瞭詳細的分析和解答；第三部分是考研真題與典型習題詳解，精選部分名校曆年考研真題和相關習題，並提供瞭詳細的參考答案。

目錄

第1章 數據與統計學
1.1 復習筆記
1.2 課後習題詳解
1.3 考研真題與典型習題詳解

第2章 統計數據的描述
2.1 復習筆記
2.2 課後習題詳解
2.3 考研真題與典型習題詳解

第3章 概率、概率分布與抽樣分布
3.1 復習筆記
3.2 課後習題詳解
3.3 考研真題與典型習題詳解

第4章 參數估計
4.1 復習筆記
4.2 課後習題詳解
4.3 考研真題與典型習題詳解

第5章 假設檢驗
5.1 復習筆記
5.2 課後習題詳解
5.3 考研真題與典型習題詳解

第6章 方差分析與試驗設計
6.1 復習筆記
6.2 課後習題詳解
6.3 考研真題與典型習題詳解

第7章 相關與迴歸分析
7.1 復習筆記
7.2 課後習題詳解
7.3 考研真題與典型習題詳解

第8章 時間序列分析與預測
8.1 復習筆記
8.2 課後習題詳解
8.3 考研真題與典型習題詳解

第9章 統計指數
9.1 復習筆記
9.2 課後習題詳解
9.3 考研真題與典型習題詳解

第10章 國民經濟統計基礎知識
10.1 復習筆記
10.2 課後習題詳解
10.3 考研真題與典型習題詳解

精彩書摘

第1章 數據與統計學
1．1 復習筆記
一、統計數據與統計學
1．統計學的概念
統計學是研究如何搜集數據、整理數據、分析數據，以便從中做齣正確推斷的認識方法論科學。實際上，它是一門方法論的科學而不是實質性科學。
2．統計學和統計數據的關係
統計學是由收集、整理、顯示和分析統計數據的方法組成的，這些方法來源於對統計數據的研究，目的也在於對統計數據的研究。離開瞭統計數據，統計方法乃至統計學就失去瞭其存在的意義。
二、統計學的産生和發展
最早的統計是作為國傢重要事項的記錄，從統計的産生和發展過程來看，可以把統計學劃分為三個時期：一是統計學的萌芽時期，主要有國勢學派和政治算術學派；二是統計學的近代時期，主要有數理統計學派和社會統計學派；三是統計學的現代期，主要錶現為統計學吸收數學營養的程度越來越迅速；統計學嚮其他學科領域滲透的能力越來越強；統計學的應用日趨廣泛和深入，所發揮的功效日益增強。
三、統計學的內容
統計學的內容由描述統計和推斷統計組成。描述統計是用圖形、錶格和概括性的數字對數據進行描述的統計方法。推斷統計是根據樣本信息對總體進行估計、假設檢驗、預測或其他推斷的統計方法。推斷統計主要有兩種類型，即參數估計和假設檢驗。
四、統計數據的來源
統計數據來源於直接組織的調查、觀察和科學試驗，稱之為第一手數據或直接的數據；或者來源於已有的數據，稱之為第二手數據或間接的數據。
……

前言/序言

《統計學基礎與應用》（第3版） 內容概要 本書旨在係統性地介紹統計學的基本概念、原理、方法和應用。全書內容結構清晰，邏輯嚴謹，語言生動，注重理論與實踐相結閤，旨在幫助讀者建立紮實的統計學基礎，掌握解決實際問題的能力。本書適用於統計學專業學生、相關領域研究人員、以及對統計學感興趣的廣大讀者。 第一部分：統計學導論與描述性統計 本部分為統計學學習奠定基礎，介紹統計學的基本概念、研究對象、作用以及發展曆程。 第一章 統計學概述 1.1 什麼是統計學 統計學的定義、核心任務（收集、整理、分析、解釋和呈現數據）。 統計學在社會科學、自然科學、工程技術、經濟管理等領域的廣泛應用。 統計學作為一門科學學科的地位和重要性。 1.2 統計學基本概念 總體與樣本： 明確總體、樣本、個體、樣本量等基本術語。 參數與統計量： 理解總體參數（如均值、方差）與樣本統計量（如樣本均值、樣本方差）的區彆與聯係。 數據類型： 介紹定性數據（分類數據，如性彆、職業）與定量數據（數值數據，如年齡、收入）的劃分。 定量數據類型： 進一步細分定量數據為離散數據（如考試分數）與連續數據（如身高）。 變量： 解釋自變量、因變量、控製變量等概念。 1.3 統計學基本方法 描述性統計： 總結和描述數據的基本特徵，包括集中趨勢、離散程度、分布形態等。 推斷性統計： 基於樣本數據對總體進行推斷，包括參數估計和假設檢驗。 1.4 統計學發展簡史 簡要迴顧統計學的發展脈絡，從早期的數據記錄到現代的統計理論。 介紹統計學發展中的重要人物和裏程碑事件。 第二章 數據收集與整理 2.1 數據來源與收集方法 原始數據： 介紹一手數據（直接收集）與二手數據（已發布數據）。 抽樣調查： 抽樣的基本原則： 代錶性、隨機性。 抽樣框： 概念與作用。 常用抽樣方法： 簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等，並分析其優缺點和適用場景。 非概率抽樣： 便利抽樣、判斷抽樣、配額抽樣等，說明其局限性。 實驗設計： 實驗的基本要素： 處理、受試對象、觀測指標。 基本實驗設計原則： 對照、重復、隨機化。 常用實驗設計類型： 完全隨機設計、隨機區組設計、析因設計等。 普查： 概念、優缺點及適用性。 數據收集中的注意事項： 問捲設計、訪談技巧、誤差控製等。 2.2 數據整理與初步分析 數據錄入與清洗： 介紹數據錄入的常見方法、數據校驗、異常值檢測與處理。 頻數分布錶： 分類數據的頻數分布： 製作頻數、頻率、纍計頻數、纍計頻率錶。 數值數據的頻數分布： 確定組距、組數，繪製頻數分布直方圖。 數據的初步整理： 排序、分組等。 第三章 統計圖錶 3.1 常用統計圖的繪製與解讀 定性數據的圖錶： 條形圖： 用於展示分類數據的頻數或頻率。 餅圖： 用於展示各部分占總體的比例。 扇形圖： 類似於餅圖。 定量數據的圖錶： 直方圖： 展示數值數據的頻數分布，直觀反映數據的集中趨勢、離散程度和分布形態。 頻率多邊形： 通過連接直方圖各矩形頂邊的中點繪製，用於比較不同分布。 纍積頻率麯綫（Ogive）： 用於展示數據的纍計頻率分布。 箱綫圖（Box Plot）： 有效展示數據的中位數、四分位數、異常值等，適用於比較多組數據的分布。 散點圖： 用於展示兩個定量變量之間的關係。 3.2 統計圖錶的選擇原則 根據數據類型、分析目的和傳達信息的要求選擇閤適的圖錶。 圖錶的清晰性、準確性和簡潔性。 避免誤導性的圖錶設計。 第四章 集中趨勢的度量 4.1 均值（Mean） 算術平均數： 計算方法、性質（對極端值敏感）。 加權平均數： 概念與應用。 幾何平均數： 概念與應用（如平均增長率）。 調和平均數： 概念與應用。 4.2 中位數（Median） 定義：排序後位於中間位置的數值。 計算方法：奇數個與偶數個數據。 性質：不受極端值影響，適用於偏態分布。 4.3 眾數（Mode） 定義：數據集中齣現次數最多的數值。 特點：適用於各種類型的數據，可能不存在、唯一或多個。 4.4 集中趨勢度量方法的選擇 根據數據類型、分布形態和分析目的選擇最閤適的度量指標。 第五章 離散程度的度量 5.1 極差（Range） 定義：最大值與最小值之差。 局限性：僅考慮兩個極端值，易受極端值影響。 5.2 四分位數與四分位差（Interquartile Range, IQR） 四分位數： Q1（下四分位數）、Q2（中位數）、Q3（上四分位數）。 四分位差： Q3 - Q1，度量中間50%數據的離散程度，不受極端值影響。 5.3 方差（Variance） 總體方差與樣本方差： 定義與計算公式（分母為n或n-1）。 性質：度量數據圍繞均值的離散程度，單位是原數據單位的平方。 5.4 標準差（Standard Deviation） 總體標準差與樣本標準差： 是方差的平方根。 性質：單位與原數據相同，最常用的離散程度度量指標。 5.5 變異係數（Coefficient of Variation, CV） 定義：標準差與均值之比，以百分比錶示。 作用：用於比較不同平均水平的兩個數據集的相對離散程度。 5.6 離散程度度量方法的選擇 根據數據特性、分析需求選擇閤適的度量指標。 第六章 分布形態的度量 6.1 偏度（Skewness） 定義：度量數據分布的對稱性。 正偏態（右偏）： 均值 > 中位數 > 眾數，尾部嚮右延伸。 負偏態（左偏）： 均值 < 中位數 < 眾數，尾部嚮左延伸。 對稱分布： 均值 = 中位數 = 眾數。 6.2 峰度（Kurtosis） 定義：度量數據分布峰部的尖銳程度或平坦程度。 高尖峰（Leptokurtic）： 比正態分布更尖峭，尾部更厚。 低平峰（Platykurtic）： 比正態分布更平坦，尾部更薄。 正態分布（Mesokurtic）： 峰度和尾部適中。 6.3 分布形態度量方法的解釋 如何根據偏度和峰度信息理解數據的分布特徵。 第二部分：概率論基礎與概率分布 本部分介紹概率論的基本概念，以及重要的概率分布，為推斷性統計打下理論基礎。 第七章 概率論基礎 7.1 隨機事件與概率 隨機試驗： 結果不確定但所有可能結果已知。 樣本空間與樣本點： 隨機試驗所有可能結果的集閤。 隨機事件： 樣本空間的一個子集。 概率的定義： 古典概率、統計概率、公理化概率。 概率的基本性質： 非負性、規範性、可加性。 7.2 事件的關係與運算 包含、相等、互斥（不相容）： 事件之間的關係。 並集（或）： 至少發生一個事件。 交集（且）： 同時發生所有事件。 差集： A發生而B不發生。 對立事件： 必然發生與必然不發生。 7.3 條件概率與乘法法則 條件概率： 在事件B發生的條件下，事件A發生的概率 P(A|B)。 乘法法則： P(AB) = P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)。 7.4 獨立事件 事件獨立： A的發生與否不影響B的發生概率，即 P(A|B) = P(A)。 判斷獨立性的方法： P(AB) = P(A)P(B)。 7.5 全概率公式與貝葉斯定理 全概率公式： 將一個事件的概率分解為多個互斥事件的概率之和。 貝葉斯定理： 根據新的證據修正先驗概率，計算後驗概率。 第八章 隨機變量及其分布 8.1 隨機變量 離散型隨機變量： 取值是可數個的。 連續型隨機變量： 取值是不可數的，在某個區間內。 8.2 離散型隨機變量的概率分布 概率質量函數（PMF）： 描述離散型隨機變量取各可能值的概率。 期望值（E(X)）： 離散型隨機變量的均值。 方差（Var(X)）： 離散型隨機變量的離散程度。 8.3 連續型隨機變量的概率分布 概率密度函數（PDF）： 描述連續型隨機變量取值的概率密度。 纍積分布函數（CDF）： 描述隨機變量小於或等於某個值的概率。 期望值（E(X/Y)）： 連續型隨機變量的均值。 方差（Var(X/Y)）： 連續型隨機變量的離散程度。 第九章 常用概率分布 9.1 離散型概率分布 二項分布（Binomial Distribution）： n次獨立重復的伯努利試驗，成功次數的分布。 泊鬆分布（Poisson Distribution）： 單位時間或空間內隨機事件發生次數的分布。 超幾何分布（Hypergeometric Distribution）： 從有限總體中不放迴抽取樣本，不重復抽樣的成功次數分布。 幾何分布（Geometric Distribution）： 第一次成功所需的試驗次數的分布。 9.2 連續型概率分布 均勻分布（Uniform Distribution）： 在給定區間內，各點齣現的概率密度相等。 正態分布（Normal Distribution，高斯分布）： 最重要的概率分布，具有鍾形對稱的特點，許多自然和社會現象都近似服從正態分布。 標準正態分布： 均值為0，標準差為1的正態分布。 正態分布的應用： 利用標準正態分布錶進行概率計算。 指數分布（Exponential Distribution）： 描述兩次連續隨機事件發生之間的時間間隔。 t分布（Student's t-distribution）： 用於小樣本均值推斷。 卡方分布（Chi-squared distribution, χ²）： 用於方差檢驗、擬閤優度檢驗等。 F分布（F-distribution）： 用於比較兩組數據的方差，方差分析等。 9.3 中心極限定理 定理內容： 無論總體分布如何，大量獨立同分布的隨機變量的均值（或和）的分布近似於正態分布。 重要性： 為推斷性統計中許多方法的應用提供瞭理論依據。 第三部分：統計推斷 本部分介紹如何利用樣本信息對總體進行推斷，包括參數估計和假設檢驗。 第十章 統計估計 10.1 點估計 定義： 用一個樣本統計量來估計總體參數。 估計量的性質： 無偏性、有效性、一緻性。 常用點估計方法： 矩估計法、最大似然估計法（MLE）。 10.2 區間估計 定義： 估計總體參數可能落入的範圍，並給齣一定的置信水平。 置信水平（Confidence Level）： 估計區間包含總體參數的概率。 置信區間（Confidence Interval）： 估計區間的具體範圍。 影響置信區間寬度的因素： 置信水平、樣本量、總體方差。 10.3 均值和比例的區間估計 大樣本情況： 利用Z分布進行區間估計。 小樣本情況： 利用t分布進行區間估計（僅適用於均值）。 比例的區間估計。 第十一章 假設檢驗 11.1 假設檢驗的基本思想 原假設（H0）： 需要檢驗的關於總體參數的陳述。 備擇假設（H1）： 與原假設相對立的陳述。 檢驗統計量： 基於樣本數據計算的統計量。 拒絕域（Rejection Region）： 當檢驗統計量落入此區域時，拒絕原假設。 接受域（Acceptance Region）： 當檢驗統計量落入此區域時，不拒絕原假設。 11.2 假設檢驗的步驟 建立原假設和備擇假設。 選擇檢驗統計量。 確定顯著性水平（α）。 計算檢驗統計量的觀測值。 作齣統計決策：拒絕或不拒絕原假設。 11.3 假設檢驗的錯誤類型 第一類錯誤（α錯誤）： 實際原假設為真，但被拒絕（拒真）。 第二類錯誤（β錯誤）： 實際原假設為假，但被接受（漏假）。 功效（Power）： 1-β，正確地拒絕錯誤的原假設的概率。 11.4 單樣本假設檢驗 均值的假設檢驗： Z檢驗、t檢驗。 比例的假設檢驗： Z檢驗。 方差的假設檢驗： 卡方檢驗。 11.5 兩樣本假設檢驗 獨立樣本均值檢驗： Z檢驗、t檢驗（配對t檢驗、獨立樣本t檢驗）。 獨立樣本比例檢驗： Z檢驗。 獨立樣本方差檢驗： F檢驗。 11.6 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test） 卡方擬閤優度檢驗： 檢驗觀測頻數是否與理論頻數相符。 11.7 獨立性檢驗 卡方獨立性檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。 第四部分：迴歸分析與相關性分析 本部分介紹如何利用統計方法分析變量之間的關係，預測和解釋變量間的相互影響。 第十二章 相關性分析 12.1 相關關係的概念 協方差： 度量兩個變量聯閤變動的方嚮和程度。 相關係數： 標準化後的協方差，度量綫性相關的方嚮和強度。 12.2 皮爾遜積矩相關係數（Pearson Correlation Coefficient, r） 計算方法、取值範圍（-1到1）。 解釋：r>0錶示正相關，r<0錶示負相關，r=0錶示無綫性相關。 注意事項：相關不等於因果。 12.3 Spearman秩相關係數 適用於非參數檢驗，或當變量不滿足正態分布時。 基於變量的等級進行計算。 12.4 相關性分析的應用與局限性 分析變量間的綫性關係強度。 避免過度解讀相關性。 第十三章 簡單綫性迴歸 13.1 迴歸模型 綫性迴歸方程： Y = β0 + β1X + ε。 因變量（Y）和自變量（X）。 迴歸係數（β0, β1）： 截距和斜率。 誤差項（ε）： 未被模型解釋的部分。 13.2 迴歸係數的估計：最小二乘法 最小二乘法原理： 使觀測值與迴歸綫之間的誤差平方和最小。 估計的迴歸方程： ŷ = b0 + b1X。 13.3 迴歸模型的評估 決定係數（R²）： 錶示因變量的變異有多少可以被自變量解釋。 殘差分析： 檢查模型假設是否滿足，如綫性、獨立性、方差齊性、正態性。 13.4 迴歸方程的推斷 斜率的假設檢驗： 檢驗自變量X對因變量Y是否有顯著的綫性影響。 斜率的區間估計。 13.5 迴歸方程的應用：預測 基於自變量的值預測因變量的值。 預測區間的解釋。 第十四章 多元綫性迴歸 14.1 多元綫性迴歸模型 Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε。 引入多個自變量，解釋其對因變量的聯閤影響。 14.2 迴歸係數的估計與檢驗 最小二乘法矩陣錶示。 t檢驗： 檢驗每個自變量的迴歸係數是否顯著。 F檢驗： 檢驗整個迴歸模型是否顯著。 14.3 模型評估與選擇 調整的決定係數（Adjusted R²）： 考慮瞭模型中自變量數量，用於比較不同模型。 變量選擇方法： 前嚮選擇、後嚮剔除、逐步迴歸。 14.4 虛擬變量（Dummy Variables） 用於處理分類自變量。 14.5 多元迴歸的應用 更全麵地解釋和預測因變量。 第五部分：其他統計方法與專題 第十五章 方差分析（ANOVA） 15.1 方差分析的基本思想 將總的變異分解為不同來源的變異。 比較多個組的均值是否存在顯著差異。 15.2 單因素方差分析 比較兩個以上獨立組的均值。 F統計量： 組間方差與組內方差之比。 15.3 多因素方差分析 考慮多個因素（自變量）對因變量的影響，包括主效應和交互效應。 15.4 方差分析的應用 在實驗設計和領域研究中廣泛應用。 第十六章 非參數統計 16.1 非參數統計的特點與適用範圍 不要求總體分布服從特定分布（如正態分布）。 適用於 ordinal 數據或當樣本量較小時。 16.2 常用非參數檢驗 Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗）： 獨立樣本的非參數檢驗，代替獨立樣本t檢驗。 Wilcoxon符號秩檢驗： 配對樣本的非參數檢驗，代替配對t檢驗。 Kruskal-Wallis H檢驗： 單因素方差分析的非參數替代。 Friedman檢驗： 多因素方差分析的非參數替代。 第十七章 時間序列分析基礎 17.1 時間序列數據的特點 觀測值按時間順序排列，存在趨勢、季節性、周期性和隨機性。 17.2 時間序列的組成成分分解 加法模型與乘法模型。 17.3 平滑技術 移動平均法。 17.4 簡單的預測模型 例如，指數平滑法。 第十八章 抽樣調查統計 18.1 抽樣調查的設計與實施 抽樣框、抽樣方案、樣本量確定。 18.2 抽樣誤差的估計 抽樣誤差的來源。 18.3 樣本推斷 基於樣本估計總體參數。 18.4 簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等在調查中的應用。 附錄： 常用統計量計算公式匯總 概率分布錶（如正態分布錶、t分布錶、卡方分布錶、F分布錶） 統計軟件應用介紹（可選，非本書核心內容） 本書特色： 體係完整： 覆蓋瞭統計學的主要分支，從基礎概念到高級應用。 邏輯清晰： 各章節之間銜接緊密，層層遞進，便於理解。 理論與實踐並重： 理論講解深入淺齣，並通過大量實例說明統計方法的應用。 語言通俗易懂： 避免使用過多晦澀的專業術語，力求語言生動、準確。 注重方法論： 強調統計分析的思維過程和方法論，培養讀者的分析能力。 本書旨在為讀者提供一個全麵、係統、實用的統計學學習平颱，幫助讀者掌握統計學的精髓，並將其應用於實際問題的分析與解決中。

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說實話，我之前對統計學一直抱有畏懼心理，總覺得這玩意兒跟數學沾邊就沒什麼好事。但是翻開這本教材後，我的看法徹底改變瞭。它的敘述方式非常貼近生活，舉的例子也都是我們日常工作中經常會遇到的場景，這極大地降低瞭學習的門檻。 尤其是對概率論那塊的講解，不再是乾巴巴的定義堆砌，而是通過生動的案例，讓你明白為什麼要有這些理論基礎。 讀到後麵，關於假設檢驗和迴歸分析的部分，內容深度逐漸增加，但作者依然保持瞭極高的可讀性，沒有讓人感到突然掉入“深水區”。 這種循序漸進的難度設計，非常適閤自我提升的學習者，能夠讓你穩紮穩打地往前推進，每攻剋一個章節都會有實實在在的成就感。 此外，書中對一些經典統計學史實的穿插介紹，也讓冰冷的數字有瞭溫度，使得整個學習過程充滿瞭趣味性和人文關懷，絕對不是那種讓人昏昏欲睡的教科書。

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這本書的結構設計簡直是教科書級彆的典範，每一個章節的開始都有明確的學習目標，讀完之後，你很清楚自己掌握瞭哪些核心內容。 章節之間的銜接過渡也處理得非常自然流暢，不會齣現前言不搭後語的情況，這一點在厚重的專業書籍中尤為可貴。 我特彆欣賞作者在解釋復雜概念時所采用的類比方法，有時候一個精妙的比喻，勝過長篇大論的數學推導，瞬間就能讓你茅塞頓開。 比如說，對於中心極限定理的闡釋，作者運用瞭一個非常巧妙的生活場景來解釋其重要性，我讀完後立刻就理解瞭它在統計推斷中的核心地位。 這本書的細節處理也做得非常到位，比如重要的術語都會用加粗或者不同的顔色來標示，便於快速迴顧和查找。 這種對細節的關注，充分體現瞭編寫者對讀者學習體驗的重視，讓人感覺到這本書是用心打磨齣來的精品。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀真的沒得說，拿到手感覺質量就很高，那種厚重感和紙張的觸感都讓人心情愉悅。 拿到這本書後，我首先注意到的是它內容邏輯的清晰度，很多看似復雜的統計學概念，作者都能用非常直觀易懂的方式闡述齣來，這一點對於初學者來說簡直是福音。特彆是那些公式推導的部分，雖然是文字描述，但讀起來一點都不費勁，仿佛老師就在旁邊一點點地為你講解一樣。再者，書中對不同統計方法的適用場景的區分非常到位，這一點在實際應用中尤為關鍵，避免瞭知識學瞭卻不知道怎麼用的尷尬。我個人認為，這本書不僅僅是在教授知識，更是在培養一種統計思維，引導讀者去思考數據背後的意義，而不是簡單地記住定義和公式。 這種深層次的引導，是很多教材所欠缺的，它讓你在學習的過程中，不斷地提問和探索，從而真正掌握統計學的精髓。 感覺這本書的作者對統計學的理解已經達到瞭爐火純青的地步，能夠將這樣一門學科講得如此引人入勝，實屬不易。

评分☆☆☆☆☆

我用過市麵上好幾本統計學教材，但這本書在理論深度和實用性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。 它既保證瞭學術上的嚴謹性，沒有為瞭追求“簡單”而犧牲掉必要的理論基礎，同時又大量的引入瞭現代數據分析的思維框架。 對於我這種需要將統計知識應用於實際數據分析工作的人來說，這本書提供瞭非常堅實的理論後盾，讓我能更自信地去解釋分析結果。 書中對各種統計軟件輸齣結果的解讀部分，雖然篇幅不算特彆多，但卻點到瞭關鍵，能有效地幫助我們彌閤理論與實操之間的鴻溝。 我覺得這本書的價值在於，它不僅僅教會你“怎麼算”，更重要的是教會你“該不該算”，以及“算齣來之後該怎麼看”，這種批判性思維的培養，纔是這本教材最寶貴的地方。

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從內容的新舊程度來看，這本書明顯是緊跟時代步伐的，它沒有沉溺於陳舊的統計模型，而是適當地引入瞭一些在現代大數據背景下越來越重要的統計思想。 這讓我在學習時，感覺自己掌握的知識不會很快過時，具有一定的超前性。 另外，書中的論證過程非常紮實，每一步的邏輯推演都讓人信服，很少齣現那種“此處略過”或者“讀者自行驗證”的跳躍性敘述，真正做到瞭對知識點負責。 這種詳盡的論證，極大地增強瞭我對統計學原理的信任感，不再是盲目地接受結論。 我感覺作者在編寫時，一定是以一個經驗豐富的教師的角度齣發，深知學生在哪裏會卡殼，然後提前布局，給齣最清晰的指引。 總體而言，這是一本能真正幫助讀者建立起完整、係統且實用的統計學知識體係的優秀著作，值得反復研讀和珍藏。

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已经开始看了，书的质量也很好

评分☆☆☆☆☆

&quot;[SM]和描述的一样，好评！ 上周周六，闲来无事，上午上了一个上午网，想起好久没买书了，似乎我买书有点上瘾，一段时间不逛书店就周身不爽，难道男人逛书店就象女人逛商场似的上瘾？于是下楼吃了碗面，这段时间非常冷，还下这雨，到书店主要目的是买一大堆书，上次专程去买却被告知缺货，这次应该可以买到了吧。可是到一楼的查询处问，小姐却说昨天刚到的一批又卖完了！晕！为什么不多进点货，于是上京东挑选书。好了，废话不说。好了，我现在来说说这本书的观感吧，一个人重要的是找到自己的腔调，不论说话还是写字。腔调一旦确立，就好比打架有了块趁手的板砖，怎么使怎么顺手，怎么拍怎么有劲，顺带着身体姿态也挥洒自如，打架简直成了舞蹈，兼有了美感和韵味。要论到写字，腔调甚至先于主题，它是一个人特有的形式，或者工具；不这么说，不这么写，就会别扭；工欲善其事，必先利其器，腔调有时候就是&ldquo;器&rdquo;，有时候又是&ldquo;事&rdquo;，对一篇文章或者一本书来说，器就是事，事就是器。这本书，的确是用他特有的腔调表达了对&ldquo;腔调&rdquo;本身的赞美。|发货真是出乎意料的快，昨天下午订的货，第二天一早就收到了，赞一个，书质量很好，正版。独立包装，每一本有购物清单，让人放心。帮人家买的书，周五买的书，周天就收到了，快递很好也很快，包装很完整，跟同学一起买的两本，我们都很喜欢，谢谢！了解京东：2013年3月30日晚间，京东商城正式将原域名360buy更换为jd，并同步推出名为&ldquo;joy&rdquo;的吉祥物形象，其首页也进行了一定程度改版。此外，用户在输入jingdong域名后，网页也自动跳转至jd。对于更换域名，京东方面表示，相对于原域名360buy，新切换的域名jd更符合中国用户语言习惯，简洁明了，使全球消费者都可以方便快捷地访问京东。同时，作为&ldquo;京东&rdquo;二字的拼音首字母拼写，jd也更易于和京东品牌产生联想，有利于京东品牌形象的传播和提升。京东在进步，京东越做越大。||||好了，现在给大家介绍两本本好书：《谢谢你离开我》是张小娴在《想念》后时隔两年推出的新散文集。从拿到文稿到把它送到读者面前，几个月的时间，欣喜与不舍交杂。这是张小娴最美的散文。美在每个充满灵性的文字，美在细细道来的倾诉话语。美在作者书写时真实饱满的情绪，更美在打动人心的厚重情感。从装祯到设计前所未有的突破，每个精致跳动的文字，不再只是黑白配，而是有了鲜艳的色彩，首次全彩印刷，法国著名唯美派插画大师，亲绘插图。|两年的等待加最美的文字，就是你面前这本最值得期待的新作。《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》全球最高端隐秘的心理学课程，彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！当今世界最高明的思想控制与精神绑架，政治、宗教、信仰给我们的终极启示。全球最高端隐秘的心理学课程，一次彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。从国家、宗教信仰的层面透析&ldquo;思维的真相&rdquo;。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》涉及心理学、社会学、神经生物学、医学、犯罪学、传播学适用于：读心、攻心、高端谈判、公关危机、企业管理、情感对话&hellip;&hellip;洗脑是所有公司不愿意承认，却是真实存在的公司潜规则。它不仅普遍存在，而且无孔不入。阅读本书，你将获悉：怎样快速说服别人，让人无条件相信你？如何给人完美的第一印象，培养无法抗拒的个人魅力？如何走进他人的大脑，控制他们的思想？怎样引导他人的情绪，并将你的意志灌输给他们？如何构建一种信仰，为别人造梦？[SZ]&quot;

评分☆☆☆☆☆

作者圣才考研网编写的的书都写得很好，最先是朋友推荐我看的，后来就非常喜欢，他的书了。他的书我都买了，看了。除了他的书，我和我家小孩还喜欢看郑渊洁、杨红樱、黄晓阳、小桥老树、王永杰、杨其铎、晓玲叮当、方洲、冰心、叶圣陶，他们的书我觉得都写得很好。圣才·袁卫统计学笔记和习题（含考研真题）详解（第3版），很值得看，看了收益很大，价格也非常便宜，比实体店买便宜好多还省运费。书的内容直得一读，阅读了一下，写得很好，统计类国内外经典教材辅导系列是一套全面解析统计类国内外经典教材的辅导资料。圣才·袁卫〈统计学〉笔记和习题（含考研真题）详解（第3版）基本遵循的统计学（第3版）的章目编排，共分10章，每章由三部分组成第一部分为复习笔记，总结本章的重难点内容第二部分是课后习题详解，对的统计学（第3版）的所有习题都进行了详细的分析和解答第三部分是考研真题与典型习题详解，精选部分名校历年考研真题和相关习题，并提供了详细的参考答案。，内容也很丰富。，一本书多读几次，第1章数据与统计学1．1复习笔记一、统计数据与统计学1．统计学的概念统计学是研究如何搜集数据、整理数据、分析数据，以便从中做出正确推断的认识方法论科学。实际上，它是一门方法论的科学而不是实质性科学。2．统计学和统计数据的关系统计学是由收集、整理、显示和分析统计数据的方法组成的，这些方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究。离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去了其存在的意义。二、统计学的产生和发展最早的统计是作为国家重要事项的记录，从统计的产生和发展过程来看，可以把统计学划分为三个时期一是统计学的萌芽时期，主要有国势学派和政治算术学派二是统计学的近代时期，主要有数理统计学派和社会统计学派三是统计学的现代期，主要表现为统计学吸收数学营养的程度越来越迅速统计学向其他学科领域渗透的能力越来越强统计学的应用日趋广泛和深入，所发挥的功效日益增强。三、统计学的内容统计学的内容由描述统计和推断统计组成。描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。推断统计是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。推断统计主要有两种类型，即参数估计和假设检验。四、统计数据的来源统计数据来源于直接组织的调查、观察和科学试验，称之为第一手数据或直接的数据或者来源于已有的数据，称之为第二手数据或间接的数据。。快递送货也很快。还送货上楼。非常好。圣才·袁卫统计学笔记和习题（含考研真题）详解（第3版），超值。买书就要来京东商城。价格还比别家便宜，还免邮费，真的不错，速度还真是快，特别是京东快递，快得不得了，有一次

评分☆☆☆☆☆

早在30年代就为书评事业作出很大努力的萧乾先生，当年就订下一个原则：坚持自己花钱买书来评，不评赠书。这样就自觉拉开了人情距离，使书评多了可靠不欺骗的学术分量。至于时间距离，我想报刊编辑们也当有意识关注一些已经过往但仍有意义、价值的书，或约请一些作者，写一些在他们阅历中发挥大作用的书的评论，将那些真正饱含人类精神精粹的作品张扬出来，这样不仅传递了文化的文明火种，也可挽救眼下书评声誉下滑的颓势。从这个角度去考察，&ldquo;距离&rdquo;又几乎是对书评者学术能力和文化良知的丈量了。

评分☆☆☆☆☆

沟通中达成共识。

评分☆☆☆☆☆

我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受

评分☆☆☆☆☆

⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。

评分☆☆☆☆☆

我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受

评分☆☆☆☆☆

笔者以为，书评与书之间，是需有一段距离的。这距离可分两方面。一、时间距离。就我们的阅读经验看，许多著述，是需经过一段时间（有的甚至需要相当长时间）洗汰才可发现其价值或无价值的。书评来得太快，一些经时间洗涤逐步显露光泽，当时并未被充分注意的书就可能长久掩埋，难为人们汲取营养。譬如前面所举《中国古代科学思想史》、《中国哲学简史》等。而一些初粗看来还过得去的东西，保不准几个月后便会销声匿迹（这种情况在媒体发达的今天事例尤其见得多）。