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

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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： 句容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：24553824959

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》（第四版）圖書簡介 概述 《統計學基礎》（第四版）是一本全麵、深入且易於理解的統計學入門教材。本書旨在為讀者構建堅實的統計學理論基礎，並教授如何將這些理論應用於解決現實世界中的實際問題。全書以清晰的邏輯結構、豐富的實例和恰當的數學推導，引導讀者逐步掌握統計學分析的精髓。本書不僅適閤統計學專業的學生，也同樣適用於對數據分析感興趣的商科、經濟、社會科學、工程學以及其他學科的師生，更是想要提升數據素養的各界人士的理想讀物。 內容亮點與深度解析 本書在內容編排上，從最基礎的概念齣發，循序漸進地引入更復雜的統計方法。每一章節都力求邏輯清晰，概念準確，並輔以大量具有代錶性的案例，幫助讀者將抽象的理論知識與具體情境相結閤。 第一部分：描述性統計 數據收集與類型： 本章詳細介紹瞭科學的數據收集方法，包括抽樣調查的原則、不同類型的抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）以及問捲設計的基本注意事項。同時，對數據的分類進行瞭深入探討，區分瞭定性數據（名義變量、順序變量）和定量數據（離散變量、連續變量），並闡述瞭不同類型數據在統計分析中的意義和局限性。理解數據類型是後續所有統計分析的基礎，本書在此部分做瞭充分鋪墊。 數據的圖錶展示： 如何有效地呈現數據至關重要。本章介紹瞭多種常用的圖錶類型，如直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、摺綫圖等，並詳細講解瞭每種圖錶的適用場景及其優缺點。讀者將學會如何根據數據的特徵和分析目的選擇最閤適的圖錶，並理解圖錶在揭示數據分布、趨勢和異常值方麵的作用。 集中趨勢與離散程度的度量： 本章聚焦於描述數據“中心”和“分散”程度的關鍵統計量。詳細講解瞭均值、中位數、眾數等集中趨勢度量指標，並分析瞭它們各自的適用範圍。對於離散程度，則深入介紹瞭方差、標準差、極差、四分位距等，幫助讀者量化數據的變異性。這些基本統計量是理解數據分布形態的基石，本書的講解清晰且易於操作。 數據分布的形狀： 除瞭集中與分散，數據分布的“形狀”也蘊含著重要信息。本章探討瞭偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，通過這些指標可以判斷數據分布是否對稱，是尖峰還是平緩。理解這些概念有助於選擇更恰當的統計模型。 相關性與協方差： 當我們關心兩個變量之間是否存在關係時，相關性分析就顯得尤為重要。本章介紹瞭協方差和相關係數的概念，並重點講解瞭皮爾遜相關係數的計算和解釋。讀者將學習如何量化兩個定量變量之間的綫性關係強度和方嚮，並理解相關性不等於因果性的重要原則。 第二部分：概率論基礎 概率的基本概念： 概率是連接描述性統計與推斷性統計的橋梁。本章從基本概念入手，如隨機事件、樣本空間、概率的公理化定義，以及條件概率、乘法法則、加法法則等。通過生動易懂的例子，讓讀者掌握概率計算的基本方法。 隨機變量與概率分布： 隨機變量是描述隨機現象數值結果的數學模型。本章詳細介紹瞭離散型隨機變量（如二項分布、泊鬆分布）和連續型隨機變量（如均勻分布、指數分布）的概率分布，包括概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。 重要的概率分布： 正態分布是統計學中最核心、應用最廣泛的概率分布，本書對此進行瞭重點講解，包括其性質、標準化（Z-score）以及與正態分布相關的錶格查閱。此外，還介紹瞭泊鬆分布、指數分布等其他重要的概率分布，為後續推斷統計奠定基礎。 中心極限定理： 這是推斷性統計的基石。本章深入淺齣地解釋瞭中心極限定理的含義及其重要性，即無論原始總體分布如何，許多獨立隨機變量的均值在樣本量足夠大時，其分布都近似於正態分布。這個定理是進行參數估計和假設檢驗的理論依據。 第三部分：推斷性統計 參數估計： 當我們想從樣本數據推斷總體的未知參數時，參數估計是關鍵。本章介紹瞭點估計（如樣本均值估計總體均值）和區間估計（置信區間）的概念。詳細講解瞭如何構造均值、比例的置信區間，並解釋瞭置信水平的含義。讀者將學會如何根據樣本信息提供總體的估計範圍，並量化估計的不確定性。 假設檢驗： 假設檢驗是統計推斷的核心工具之一，用於檢驗關於總體的某個陳述（假設）是否能被樣本數據支持。本章係統介紹瞭假設檢驗的基本步驟：提齣原假設（H0）和備擇假設（H1），選擇檢驗統計量，確定拒絕域（或計算P值），並根據樣本結果做齣決策。詳細講解瞭關於均值（單樣本、雙樣本）、比例的假設檢驗，以及I類錯誤和II類錯誤的概念，以及功效（Power）的意義。 方差分析（ANOVA）： 當需要比較三個或三個以上組的均值是否存在顯著差異時，方差分析是首選方法。本章介紹瞭單因素方差分析的原理、計算步驟和F檢驗，幫助讀者理解如何分析不同處理或分組對某個響應變量的影響。 迴歸分析（一）： 迴歸分析是研究變量之間關係的重要方法。本章從簡單綫性迴歸開始，介紹如何建立一個綫性模型來描述一個響應變量與一個預測變量之間的關係。詳細講解瞭迴歸係數的估計（最小二乘法）、擬閤優度（R方）的解釋，以及迴歸係數的顯著性檢驗。讀者將學會如何預測一個變量的值，並理解模型擬閤的好壞。 非參數檢驗： 在某些情況下，數據不滿足參數檢驗的假設（如正態性），此時就需要非參數檢驗。本章介紹瞭一些常用的非參數方法，如秩和檢驗，它們不依賴於對總體分布的特定假設，增加瞭統計分析的普適性。 第四部分：高級統計應用與方法 迴歸分析（二）：多重綫性迴歸： 現實世界中的許多問題涉及多個預測變量對一個響應變量的影響。本章將簡單綫性迴歸擴展到多重綫性迴歸，介紹如何同時考慮多個預測變量，並解釋多重迴歸模型中各係數的含義，以及如何進行模型選擇和診斷。 分類數據分析：卡方檢驗： 對於定性數據，卡方檢驗是一種強大的分析工具。本章詳細講解瞭獨立性卡方檢驗和擬閤優度卡方檢驗，用於分析兩個分類變量之間是否存在關聯，或觀察頻數是否符閤期望。 時間序列分析基礎： 隨著數據實時性需求的增加，時間序列分析變得越來越重要。本章將介紹時間序列數據的基本概念、平穩性、自相關性，以及一些初步的時間序列模型（如移動平均模型、指數平滑法），為讀者理解和預測具有時間依賴性的數據打下基礎。 實驗設計： 科學的實驗設計是獲取可靠數據的前提。本章介紹瞭基本實驗設計原則，如隨機化、重復、區組化，以及一些常見的實驗設計類型，如完全隨機設計、隨機區組設計，幫助讀者理解如何設計有效的實驗來迴答科學問題。 貝葉斯統計初步： 區彆於傳統的頻率派統計，貝葉斯統計提供瞭一種不同的推斷視角。本章將簡要介紹貝葉斯推斷的基本思想，如先驗分布、後驗分布，以及它在某些場景下的優勢，為讀者拓展統計學視野。 本書特色 理論與實踐相結閤： 本書在講解理論概念的同時，始終注重與實際應用相結閤。每一章節都配有大量來源於經濟、金融、市場營銷、醫學、社會學等多個領域的真實案例，幫助讀者理解統計方法的實際作用。 循序漸進的難度： 本書的編排邏輯嚴謹，從基礎概念到高級方法，難度逐步提升，適閤不同數學背景的讀者。 清晰的數學推導： 對於重要的統計公式和方法，本書提供瞭必要的數學推導，但又不過分追求形式上的嚴謹，而是側重於解釋其統計意義，力求讓讀者理解“為什麼”。 強調統計思維： 除瞭教授具體的方法，本書更注重培養讀者的統計思維能力，包括如何提齣問題、如何選擇閤適的統計工具、如何解釋分析結果，以及如何批判性地看待統計信息。 易於閱讀的語言： 本書的語言風格清晰、簡潔，避免瞭不必要的學術術語，力求讓統計學知識變得更加易於理解和接受。 豐富的練習題： 每章末都配有大量不同難度和類型的練習題，包括概念性問題、計算題以及基於實際數據的分析題，幫助讀者鞏固所學知識。 總結 《統計學基礎》（第四版）不僅僅是一本教科書，它更是一本能夠開啓讀者數據分析之旅的指南。通過學習本書，讀者將掌握一套強大的工具和方法，能夠更有效地理解和分析數據，做齣更明智的決策，並在日益數據驅動的世界中獲得競爭優勢。無論是希望係統學習統計學理論的學生，還是希望提升數據分析能力的職場人士，本書都將是您不可或缺的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

作為一名非統計學專業的讀者，我拿到這本《統計學基礎(第4版)》時，內心是既好奇又有點忐忑的。我身邊很多朋友都在學習統計學，並且認為這門學科在未來的工作中會越來越重要，所以我也想來瞭解一下。我最希望這本書能夠從一個非常宏觀的視角來介紹統計學的世界。它應該解釋清楚，為什麼我們需要統計學？統計學在哪些領域有應用？它解決的核心問題是什麼？ 我期待書中能夠用最通俗易懂的語言，解釋一些最基礎的概念，比如數據是如何産生的，我們為什麼要對數據進行收集和整理，以及如何通過一些簡單的指標來描述數據。如果能有一些有趣的、貼近生活的小例子，來幫助我理解這些抽象的概念，那就更好瞭。我不是一個數學高手，所以我更希望這本書能夠強調統計學的邏輯和思維方式，而不是死記硬背公式。希望這本書能夠讓我覺得統計學並不是那麼高深莫測，而是能夠被理解和掌握的，從而激發我對這個領域的興趣。

评分☆☆☆☆☆

最近在學習一些數據分析的知識，發現統計學在其中扮演著至關重要的角色。這本書的標題吸引瞭我，我希望它能從一個非常實際的應用角度來講解統計學，而不是僅僅停留在理論層麵。比如，在進行市場調研、用戶行為分析，或者甚至是進行科學實驗時，我們如何運用統計學來提取有價值的信息，做齣可靠的判斷？我期待書中能有很多實際案例，從真實世界的問題齣發，展示統計學工具的應用過程，例如如何選擇閤適的統計方法來分析不同類型的數據，如何解讀分析結果，以及如何避免常見的統計陷阱。 特彆是關於迴歸分析和方差分析的部分，這是我一直覺得比較難理解的。我希望能看到書中如何詳細地講解這些方法，包括它們的原理、假設條件、以及如何在實際數據中應用它們。如果能有一些軟件操作的指導，比如如何使用SPSS、R或者Python等工具來實現這些分析，那就更好瞭。總而言之，我希望這本書能夠幫助我把統計學理論與實際應用結閤起來，讓我能夠更自信地在未來的工作中運用統計學來解決問題，而不是僅僅停留在“知道有這麼迴事”的層麵。

评分☆☆☆☆☆

這本書是我最近纔入手的，說實話，當初選擇它純粹是因為“第4版”這三個字，感覺比較新，應該能跟上時代的步伐。拿到手後，翻開目錄，密密麻麻的章節標題就讓我心裏有點打鼓。這學期我的課程設置裏有一門統計學的必修課，雖然老師課上講得還算清楚，但畢竟是門理論性很強的學科，光聽課總覺得不夠紮實，很多概念理解起來還是有點模糊。我希望能通過這本書，把老師講過的知識點梳理一遍，尤其是那些公式推導和概念解釋，能有更深入的理解。 我尤其關注書裏關於概率論基礎的部分。因為我知道，統計學很大程度上是建立在概率論之上的，如果概率論的部分沒學好，後麵的統計推斷、假設檢驗什麼的估計會更吃力。我希望這本書能夠清晰地解釋隨機變量、概率分布（離散和連續的）這些核心概念，並且通過生動的例子來幫助我理解，而不是乾巴巴的數學公式堆砌。此外，樣本和總體之間的關係，抽樣分布的意義，這些也是我非常想搞清楚的。這本書的篇幅看起來相當可觀，我希望它能提供足夠詳盡的解釋和練習，讓我能夠循序漸進地掌握這些基礎知識，為後續的學習打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸統計學的學生，我迫切需要一本能夠引領我入門的書籍。我特彆希望這本書能夠以一種非常友好和易於理解的方式來介紹統計學的基本概念。這意味著，它應該避免使用過於晦澀的專業術語，或者在引入新概念時，能提供清晰的定義和直觀的解釋。我希望書中能夠通過大量的圖錶、示例和類比，來幫助我建立對統計學基本原理的直觀認識，比如均值、中位數、標準差這些描述性統計量，以及它們如何反映數據的特徵。 此外，我對假設檢驗和置信區間這些推斷性統計的方法非常感興趣。我希望這本書能夠清晰地解釋它們是如何工作的，以及它們在實際問題中的應用場景。例如，如果我想要判斷一個新藥是否有效，或者比較兩種營銷策略的效果，我該如何使用統計學方法來得齣結論？我期待書中能提供逐步的分析過程，讓我能夠跟著書中的講解一步步地學會如何進行這些分析，並且能夠理解結果的意義。如果書中包含一些“常見誤區”的提醒，或者是一些“進階”的提示，那就更能幫助我避免一些初學者容易犯的錯誤。

评分☆☆☆☆☆

這本書是我在準備一項研究項目時偶然發現的。我的研究涉及到一些復雜的實驗設計和數據分析，而我的統計學基礎相對薄弱。我希望這本書能夠提供一些關於統計學的高級概念和方法的介紹，特彆是那些在我的研究領域中比較常用的技術。比如，多重比較、因子分析、聚類分析，甚至是一些基礎的貝葉斯統計概念，我希望書中能有比較係統和深入的講解。 我希望這本書能夠不僅僅停留在概念的介紹，更能提供詳細的算法原理和實際操作指南。如果書中能夠提供一些實際數據集的分析案例，並且指導如何使用統計軟件來實現這些分析，那就再好不過瞭。我尤其關注書中關於如何選擇閤適的統計模型，如何評估模型的擬閤優度，以及如何解釋復雜的統計輸齣。我希望通過這本書，能夠提升我的數據分析能力，讓我能夠更有效地處理和解釋我的研究數據，從而為我的研究提供堅實的統計學支持。