統計學基礎(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

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

店铺： 盐城新华图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：24116687485

包装：平装

开本：16

出版时间：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

《統計學基礎（第4版）》內容簡介 探索數據的奧秘，洞察世界的真相 在這個信息爆炸的時代，數據無處不在，理解和運用數據已成為現代社會的一項必備技能。從科學研究的嚴謹論證，到商業決策的精準預測，再到社會現象的深度洞察，統計學都扮演著至關重要的角色。《統計學基礎（第4版）》將帶您踏上一段係統而深入的學習旅程，解鎖數據背後的強大力量，培養嚴謹的科學思維，並為您的學術研究、職業發展乃至日常生活提供堅實的數據支持。 本書旨在為廣大讀者，無論是統計學初學者，還是希望鞏固和深化統計學知識的專業人士，提供一個全麵、清晰且實用的統計學入門框架。我們力求以最易於理解的方式，解釋最核心的統計學概念，並通過豐富的實例和練習，幫助讀者將理論知識轉化為實際應用能力。 本書內容梗概： 《統計學基礎（第4版）》將統計學的學習過程分解為循序漸進的模塊，從最基礎的數據描述入手，逐步深入到推斷性統計的核心，並觸及部分重要的統計模型。 第一部分：數據的描述與可視化 在任何統計分析的起點，我們首先需要學會如何收集、整理和描述數據。本部分將詳細介紹： 數據的類型與測量尺度： 區分定性數據（如性彆、品牌）和定量數據（如年齡、收入），並理解不同測量尺度（名義、順序、間隔、比例）對後續分析方法選擇的影響。 數據的收集與抽樣： 探討各種數據收集方法，包括普查和抽樣調查，並重點介紹不同抽樣技術（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）的原理與優缺點，以及抽樣誤差的概念，為後續的推斷奠定基礎。 數據的整理與頻數分布： 學習如何將原始數據進行整理，構建頻數分布錶，並理解組距、組數等參數的確定原則。 數據可視化： 掌握利用圖錶直觀地展示數據特徵的藝術。本書將詳細介紹各種常用的圖錶類型，包括直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等，並指導讀者如何根據數據的特點和分析目的選擇最閤適的圖錶，從而快速捕捉數據的分布規律、趨勢變化和異常值。 集中趨勢的度量： 學習如何用單一數值概括數據的“中心”。我們將詳細講解均值、中位數和眾數這三種最常用的集中趨勢度量指標，並分析它們各自的適用場景和局限性。 離散程度的度量： 理解數據的分布範圍和分散程度同樣重要。本書將深入闡述極差、四分位距、方差和標準差等離散程度度量指標，幫助讀者量化數據的波動性。 偏度和峰度： 進一步探索數據分布的形態。我們將介紹偏度（衡量分布的不對稱性）和峰度（衡量分布的尖銳程度）的概念，幫助讀者更深入地理解數據的特徵。 第二部分：概率論基礎 概率是統計推斷的基石。本部分將為讀者構建堅實的概率論知識體係： 概率的基本概念： 引入樣本空間、事件、概率的定義，以及概率的公理化定義。 概率的計算規則： 學習加法法則、乘法法則、條件概率和獨立事件的概念，並掌握如何利用這些規則計算復雜事件的概率。 隨機變量及其分布： 區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。 重要的離散分布： 深入學習二項分布、泊鬆分布、幾何分布等常見的離散概率分布，理解它們的適用條件和統計意義。 重要的連續分布： 詳盡介紹均勻分布、指數分布以及統計學中最核心的正態分布，並闡述其“鍾形”特徵和廣泛的應用。 中心極限定理： 這是統計學中最具革命性的定理之一。本書將詳細解釋中心極限定理的含義，即無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布近似服從正態分布。這一原理是進行統計推斷的理論基礎。 第三部分：抽樣分布與參數估計 基於概率論的基礎，我們現在可以將目光投嚮如何利用樣本信息來推斷總體特徵。 抽樣分布的概念： 理解不同統計量（如樣本均值、樣本比例、樣本方差）的抽樣分布，特彆是樣本均值的抽樣分布，並與其均值和標準差（標準誤）建立聯係。 點估計： 學習如何利用樣本統計量來估計未知的總體參數，例如用樣本均值估計總體均值，用樣本比例估計總體比例。 區間估計： 認識到點估計的局限性，我們將重點介紹區間估計，即構造一個包含總體參數的概率區間，並引入置信區間的概念。 正態總體均值和比例的置信區間： 詳細講解在已知或未知總體方差（或標準差）的情況下，如何構建總體均值的置信區間。同時，也將介紹總體比例的置信區間。 t分布與卡方分布： 在小樣本或未知總體標準差的情況下，我們將引入t分布和卡方分布，並講解如何利用它們構建置信區間。 F分布： 介紹F分布及其在方差分析和迴歸分析中的應用。 第四部分：假設檢驗 假設檢驗是統計推斷的另一個重要分支，它提供瞭一種基於數據判斷總體參數是否滿足某一假設的方法。 假設檢驗的基本原理： 詳細闡述原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定，檢驗統計量的計算，以及P值的概念。 第一類錯誤與第二類錯誤： 理解犯這兩種錯誤的可能性及其對決策的影響。 單樣本均值和比例的假設檢驗： 學習如何對單個總體的均值和比例進行假設檢驗，並掌握Z檢驗和t檢驗的應用。 兩獨立樣本均值的檢驗： 比較兩個獨立總體的均值是否存在顯著差異。 配對樣本均值的檢驗： 處理同一對象在不同條件下進行測量時的均值比較。 兩獨立樣本比例的檢驗： 比較兩個獨立總體的比例是否存在顯著差異。 方差的檢驗（F檢驗）： 學習如何比較兩個總體的方差。 第五部分：方差分析（ANOVA） 當我們需要比較三個或更多總體的均值時，ANOVA提供瞭一個高效的統計工具。 單因素方差分析： 講解如何分析一個分類自變量對一個連續因變量的影響，比較多個組的均值。 多重比較： 在方差分析拒絕原假設後，需要進行多重比較來確定具體哪些組之間存在顯著差異，本書將介紹Tukey、Bonferroni等方法。 第六部分：相關與迴歸分析 本部分將幫助讀者理解變量之間的綫性關係，並利用迴歸模型進行預測。 相關關係： 介紹相關係數（Pearson相關係數）的概念，它衡量兩個定量變量之間綫性關係的強度和方嚮。 簡單綫性迴歸： 講解如何建立一個簡單的綫性模型，用一個自變量預測一個因變量，包括迴歸方程的估計（最小二乘法）、迴歸係數的檢驗、決定係數（R方）的解釋。 擬閤優度檢驗： 評估迴歸模型的擬閤程度。 預測： 利用建立的迴歸模型進行點預測和區間預測。 復迴歸分析（初步介紹）： 簡要介紹當存在多個自變量時，如何建立多元綫性迴歸模型，並解釋其在實際應用中的優勢。 本書的特色： 結構清晰，邏輯嚴謹： 本書按照從描述性統計到推斷性統計，再到統計模型的邏輯順序展開，確保知識的連貫性和易於理解性。 概念解釋透徹： 我們力求用最簡潔明瞭的語言解釋復雜的統計學概念，避免使用過於晦澀的專業術語，並輔以直觀的比喻和圖示。 實例豐富，緊貼實際： 書中穿插瞭大量來自不同領域的真實案例和模擬數據，涵蓋經濟、金融、醫學、社會科學、工程等多個方麵，使讀者能夠真切感受到統計學在現實世界中的應用價值。 練習題精選，鞏固學習： 每章末都配有不同難度和類型的練習題，從概念理解到計算應用，幫助讀者及時檢驗學習效果，鞏固所學知識。 強調統計思維： 本書不僅教授方法，更注重培養讀者的統計思維能力，引導讀者學會如何正確地提齣問題、設計研究、分析數據並解釋結果，避免常見的統計誤區。 麵嚮廣泛讀者： 無論您是統計學專業的學生，還是其他學科的研究者、數據分析愛好者，亦或是希望提升數據素養的職場人士，本書都將是您不可多得的得力助手。 學習本書，您將能夠： 讀懂圖錶，理解數據： 能夠獨立解讀各種統計圖錶，並從中獲取有效信息。 進行基本的數據分析： 掌握描述性統計和推斷性統計的基本方法，能夠對數據進行初步分析。 評估統計結果： 具備批判性思維，能夠辨彆統計信息的真僞，避免被片麵的數據誤導。 做齣更明智的決策： 運用統計學知識輔助決策，提高決策的科學性和準確性。 為進一步深入學習打下堅實基礎： 為學習更高級的統計學課程和方法（如實驗設計、時間序列分析、機器學習等）做好充分準備。 《統計學基礎（第4版）》不僅僅是一本教科書，它更是一把鑰匙，將幫助您打開認識世界、理解規律的另一扇大門。我們相信，通過係統的學習，您將能夠自信地駕馭數據，並在瞬息萬變的現代社會中，擁有更強的分析能力和更廣闊的視野。

评分☆☆☆☆☆

這本書在數據可視化和圖錶解讀方麵做得非常齣色，對於我這種對數據直觀展示有較高要求的人來說，簡直是及時雨。作者不僅介紹瞭各種基本的圖錶類型，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，還詳細闡述瞭如何根據不同的數據類型和分析目的，選擇最閤適的圖錶形式。更重要的是，書中強調瞭圖錶不僅僅是數據的堆砌，更是故事的講述者。在講解散點圖時，作者就引導我們去觀察點集的形狀、趨勢和離散程度，從而發現變量之間的潛在關係。當我看到書中分析不同國傢人均GDP與預期壽命關係的圖錶時，那種直觀的關聯性被展現得淋灕盡緻，遠比乾巴巴的數字更有說服力。此外，在介紹中心極限定理等理論概念時，作者也巧妙地運用瞭圖錶來輔助理解，比如通過模擬不同樣本量的抽樣分布，直觀地展示瞭樣本均值分布的收斂性。這些可視化技巧，不僅讓統計概念更容易理解，也為我將來在工作中製作專業的數據報告打下瞭堅實的基礎。我真心覺得，一本好的統計學書籍，不能隻關注數字本身，更要教會我們如何“看懂”數據背後的故事。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常親切自然，仿佛作者就在我們身邊，用一種非常平易近人的方式講解著看似復雜的統計學知識。我一直認為，學習統計學最容易遇到的障礙就是過於專業化的術語和抽象的概念，而這本書恰恰在這方麵做得非常到位。作者在引入每一個新概念時，都會先從一個具體、易於理解的場景齣發，然後逐步引齣相關的統計術語，並解釋其含義。例如，在講解“置信區間”時，作者沒有一開始就拋齣公式，而是從“我們對某個未知數值有多大的把握”這個生活中的常見疑問入手，進而引申齣置信區間作為一種度量不確定性的方法。書中還穿插瞭不少“你知道嗎？”或者“小提示”之類的版塊，用一種非常輕鬆的方式補充瞭一些有趣的統計學知識或者提供瞭實用的建議，讓我感覺學習過程不枯燥，反而充滿樂趣。讓我印象深刻的是，作者在講解方差分析（ANOVA）的原理時，用瞭一個關於不同教學方法對學生成績影響的例子，非常貼切，使得我能夠很快地理解方差分析的核心思想，即比較不同組的均值差異。這種將理論知識與生活經驗巧妙結閤的寫作方式，讓我覺得這本書不僅僅是一本教科書，更像是一本激發我對統計學興趣的啓濛讀物。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當初選擇這本書，很大程度上是被它的“深入淺齣”所吸引，而它也確實沒有辜負這份期待。在講解概率論部分時，作者沒有迴避數學的嚴謹性，但又巧妙地用瞭很多生動的類比，比如擲骰子、抽撲剋牌，甚至是天氣預報中的降水概率，來解釋隨機事件、概率分布等核心概念。讓我印象深刻的是，書中對二項分布和泊鬆分布的闡述，並沒有僅僅停留在公式層麵，而是詳細展示瞭它們在不同場景下的應用，比如生産綫上的次品率預測，或者客戶服務中心在某個時間段內接到的電話數量。我特彆欣賞作者在講解假設檢驗時，那種循序漸進的邏輯。從提齣原假設和備擇假設，到計算檢驗統計量，再到理解p值和臨界值，每一步都解釋得非常清晰，並且配閤著圖錶，讓人一目瞭然。書中提供的案例分析，更是讓我看到瞭統計學在實際決策中的巨大價值，比如如何通過樣本數據來判斷一個新藥是否真的有效，或者如何評估一項市場營銷活動是否帶來瞭預期的增長。對於我這樣一個希望將統計學知識應用於工作中的讀者來說，這種注重實際應用和結果解讀的講解方式，無疑是最寶貴的。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種有一定統計學背景，但希望係統性梳理和深化理解的讀者來說，這本書的價值體現在其內容的深度和廣度兼備。作者在處理迴歸分析時，並沒有僅僅介紹簡單的綫性迴歸，而是逐步深入到多元綫性迴歸，並詳細解釋瞭模型擬閤、殘差分析、多重共綫性等關鍵概念。我尤其欣賞書中對各種迴歸診斷方法的介紹，比如如何通過殘差圖來判斷模型的假設是否成立，以及如何識彆異常值和離群點。這些細節的處理，讓我在構建和評估統計模型時，能夠更加嚴謹和準確。此外，書中還涉及瞭一些更高級的主題，比如方差分析（ANOVA）在比較多個組彆均值時的應用，以及非參數檢驗在數據不滿足參數檢驗前提條件時的替代方案。這些內容的引入，極大地拓寬瞭我對統計學方法的認知邊界。書中的數學推導雖然存在，但作者總是會給齣清晰的解釋和直觀的理解，使得讀者即使不具備深厚的數學功底，也能理解其背後的邏輯。我感覺這本書更像是一位經驗豐富的統計學導師，在我需要的時候，總能提供恰到好處的指導和啓發。

评分☆☆☆☆☆

這本書的開篇就讓我眼前一亮，完全顛覆瞭我之前對統計學枯燥乏味的刻闆印象。作者用非常生活化的例子，把抽象的統計概念一點點剝開，比如在介紹均值、中位數和眾數時，沒有直接甩齣公式，而是從“大傢最愛吃的甜點口味分布”聊起，讓我們直觀感受到不同度量方式在描述數據時的細微差彆，以及為什麼在某些情況下，一種度量比另一種更具代錶性。這種“潤物細無聲”的引導方式，讓我在不知不覺中就理解瞭核心要義。更讓我驚喜的是，書中並沒有止步於基礎概念的講解，而是立刻著手探討瞭這些概念在實際問題中的應用。比如，在分析調查問捲數據時，如何運用平均數來概括迴答者的總體傾嚮，又如何通過眾數來識彆齣最普遍的意見。這種將理論與實踐緊密結閤的寫法，讓我感覺自己不是在死記硬背公式，而是在學習一種解決問題的思維工具。我尤其喜歡書中穿插的“小貼士”和“陷阱提示”，它們精準地指齣瞭新手容易犯的錯誤，並提供瞭避免誤區的有效建議，這對於我這樣初次接觸統計學的人來說，簡直是救星。即使是初學者，也能在輕鬆愉快的閱讀體驗中，建立起紮實的統計學基礎。