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： 阜宁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：25622896553

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

探索未知，洞察規律：一本關於數據價值與理性決策的引路書 在這信息爆炸的時代，數據無處不在，深刻影響著我們生活的方方麵麵。從市場趨勢的預測，到醫療研究的突破，再到社會政策的製定，乃至日常生活的點滴選擇，都離不開對數據的理解與運用。然而，數據本身隻是原始的符號，它們蘊含的價值需要通過嚴謹的方法和清晰的思維來挖掘。這本《統計學基礎（第四版）》並非是一部枯燥的理論匯編，而是一把鑰匙，旨在開啓讀者認識數據、解讀數據、運用數據的智慧之門，讓理性思維成為我們洞察世界、做齣明智決策的強大武器。 本書的編寫，深知統計學並非高不可攀的學術象牙塔，而是觸手可及的實用工具。因此，我們摒棄瞭學院派的冗餘繁瑣，力求以通俗易懂的語言，配閤豐富生動的實例，將統計學的核心概念和方法呈現在讀者麵前。我們的目標是讓每一位讀者，無論其專業背景如何，都能在閱讀過程中逐步建立起對統計學的基本認識，並能將其運用到實際工作與生活中。 一、 數據從何而來？認識變量與數據的收集 一切統計分析的起點，在於理解我們所麵對的數據。本書首先會引導讀者認識“變量”這一核心概念。變量是事物的屬性，可以是數量的（如年齡、身高、銷售額），也可以是類彆的（如性彆、産品類型、地區）。理解不同類型的變量，是後續分析的基礎。 接著，我們將深入探討數據的來源與收集過程。在現實世界中，我們如何獲取研究所需的數據？調查問捲的設計是否科學？抽樣方法是否恰當？是否存在偏差？本書將一一揭示這些關鍵問題。從簡單隨機抽樣到分層抽樣，從方便抽樣到判斷抽樣，我們將詳細介紹各種抽樣方法的原理、優缺點及其適用場景，幫助讀者理解如何纔能抽取到具有代錶性的樣本，為後續的推斷打下堅實基礎。我們還將強調數據收集過程中可能齣現的各種陷阱，例如測量誤差、選擇偏差等，並提供規避這些問題的策略，確保數據的質量和可靠性。 二、 數據呈現：讓冰冷數字“活”起來 原始的數據往往是零散且難以理解的。本書將教授讀者如何通過各種圖錶形式，將數據直觀地呈現齣來，讓隱藏在數字背後的規律得以顯現。 頻數分布錶與直方圖： 掌握如何計算和繪製頻數分布錶，理解不同分組的意義，以及如何通過直方圖直觀地展示數據的集中趨勢、離散程度和分布形態。我們將探討不同頻數分布的特點，例如對稱分布、偏態分布等，並解釋它們可能反映的實際情況。 條形圖與餅圖： 學習如何使用條形圖來比較不同類彆的數據，以及如何用餅圖來展示各部分占整體的比例。這些圖錶在商業分析、市場報告等領域尤為常用。 摺綫圖與散點圖： 認識摺綫圖在展示數據隨時間變化趨勢方麵的優勢，以及散點圖在揭示兩個變量之間關係方麵的強大功能。通過散點圖，我們可以初步判斷變量之間是否存在綫性關係、非綫性關係，或者完全無關。 通過這些可視化工具，讀者將學會從雜亂的數據中“看見”故事，從而更容易地把握數據的整體特徵。 三、 描述性統計：概括數據的核心特徵 僅僅看到數據的形態是不夠的，我們還需要用更精確的數值來概括數據的核心特徵。本書將詳細介紹描述性統計的常用指標： 集中趨勢的度量： 學習如何計算和理解平均數（均值）、中位數和眾數。我們將深入分析它們各自的優缺點，以及在不同數據分布下的適用性。例如，在存在極端值的情況下，中位數比均數更能代錶數據的中心。 離散程度的度量： 理解數據的分散程度同樣重要。我們將介紹極差、四分位距、方差和標準差。這些指標能夠幫助我們量化數據的波動性，例如，標準差越小，數據越集中；標準差越大，數據越分散。 位置的度量： 學習百分位數和四分位數，它們能幫助我們確定數據集中某個數值所處的位置，例如，知道一個人的身高處於人群的第90百分位數，意味著他的身高高於90%的人。 通過這些描述性統計量，我們能夠用簡潔的數字語言，描繪齣數據的基本麵貌，為進一步的分析奠定基礎。 四、 概率論基礎：理解隨機性與不確定性 現實世界充滿隨機性，概率論正是研究隨機現象及其規律的科學。本書將以一種易於理解的方式，介紹概率論的基本概念： 事件與概率： 學習什麼是隨機事件，以及如何計算事件發生的概率。我們將探討互斥事件、獨立事件的概念，以及它們在概率計算中的作用。 隨機變量與概率分布： 引入隨機變量的概念，並介紹幾種重要的離散型和連續型概率分布，例如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、正態分布等。特彆是正態分布，它在自然界和許多社會現象中都扮演著至關重要的角色，我們將重點探討其性質和應用。 大數定律與中心極限定理： 這兩個核心定理將幫助我們理解，為什麼通過大量的重復試驗，隨機現象的平均結果會趨於穩定，以及為什麼在很多情況下，樣本均值的分布會趨於正態分布。這些理論是進行統計推斷的基石。 掌握概率論的基礎，能夠幫助我們更好地理解數據背後的隨機性，以及在不確定環境中做齣更理性的判斷。 五、 統計推斷：從樣本到總體的智慧飛躍 大多數情況下，我們無法獲取總體數據的全部信息，隻能通過對樣本數據的分析來推斷總體的特徵。統計推斷是本書的重點，也是統計學最強大的應用領域之一。 參數估計： 學習如何利用樣本數據來估計總體的未知參數，例如總體的均值、比例等。我們將介紹點估計和區間估計，特彆是置信區間的概念。置信區間能夠告訴我們，以一定的置信水平，總體的真實參數可能落在哪一個範圍內，這比一個單一的點估計更能體現不確定性。 假設檢驗： 學習如何根據樣本數據來檢驗關於總體的某種假設。我們將介紹零假設和備擇假設的概念，以及如何通過p值來判斷是否拒絕零假設。從最基本的t檢驗、z檢驗，到卡方檢驗，本書將逐步引導讀者掌握不同場景下的假設檢驗方法。這些方法在科學研究、産品質量控製、醫學診斷等領域有著廣泛的應用。 統計推斷是統計學中最具挑戰性但也最有價值的部分。通過掌握這些方法，讀者將能夠利用有限的信息，做齣關於更廣闊世界的科學判斷。 六、 迴歸分析：揭示變量之間的數量關係 在許多應用場景中，我們不僅關心變量之間的關係，還希望量化這種關係，並用模型來預測。迴歸分析便是實現這一目標的強大工具。 簡單綫性迴歸： 學習如何建立一個描述兩個變量之間綫性關係的迴歸模型。我們將介紹最小二乘法，以及如何解釋迴歸方程中的截距和斜率。例如，我們可以建立一個模型來預測房屋價格與麵積之間的關係。 多元綫性迴歸： 隨著分析的深入，我們通常需要考慮多個自變量對因變量的影響。本書將介紹如何構建多元綫性迴歸模型，以及如何理解和檢驗多個自變量的係數。這能夠幫助我們更全麵地分析影響因素。 相關性分析： 在迴歸分析之前，瞭解變量之間的相關程度也很重要。我們將介紹相關係數，它能夠量化兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。 通過迴歸分析，我們能夠深入理解變量之間的內在聯係，並將其應用於預測與決策。 七、 非參數統計與方差分析：拓展分析的邊界 當數據不滿足參數統計的某些假設條件時，非參數統計方法便顯得尤為重要。本書將適時介紹一些常用的非參數檢驗方法，例如秩和檢驗等，為讀者提供更廣泛的分析工具。 此外，對於需要比較多個組的均值是否存在顯著差異的情況，方差分析（ANOVA）是一種非常有效的統計方法。本書將介紹單因素方差分析和多因素方差分析的基本原理與應用，幫助讀者理解如何科學地比較不同處理或分組的效果。 八、 統計軟件的應用：讓分析更高效 在現代統計實踐中，統計軟件的應用是必不可少的。本書將結閤實際操作，介紹如何利用主流的統計軟件（如R、Python中的統計庫）來完成數據處理、圖錶繪製、參數估計和假設檢驗等操作。通過實踐，讀者將能夠更高效地運用統計學知識解決實際問題。 結語 《統計學基礎（第四版）》是一本旨在賦能讀者的書。它不僅僅是教授方法，更是培養一種數據驅動的思維模式。希望通過本書的學習，讀者能夠： 培養批判性思維： 能夠辨彆信息中的統計誤導，不被虛假的數據所迷惑。 提升決策能力： 能夠基於數據和嚴謹的統計分析，做齣更明智、更理性的決策。 增強解決問題的能力： 能夠將統計學的思想和工具，應用於解決工作和生活中的各種挑戰。 數據是未來的語言，統計學是解讀這門語言的基石。願本書成為您探索數據世界、洞察規律、實現價值的忠實夥伴。

评分☆☆☆☆☆

作為一名渴望提升數據分析能力的研究者，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理統計學脈絡的教材。《統計學基礎(第4版)》無疑滿足瞭我的需求，甚至超齣瞭我的預期。本書的體係結構非常清晰，從最基礎的描述性統計，到推斷性統計的核心——抽樣分布和參數估計，再到各種檢驗方法和迴歸分析，層層遞進，邏輯嚴謹。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，大量引用瞭現實世界中的統計數據和研究案例，這使得原本抽象的統計概念變得生動具體。我尤其欣賞本書在參數估計部分的講解，作者並沒有停留在公式層麵，而是深入剖析瞭置信區間的含義，以及它如何幫助我們量化統計推斷的不確定性。此外，本書在講解不同統計檢驗方法時，都詳細闡述瞭其適用條件、假設以及結果的解讀，這對於避免誤用和濫用統計方法至關重要。本書的語言嚴謹而不失流暢，即使是麵對一些復雜的概念，也能通過作者的清晰闡釋而豁然開朗。對我而言，這本書不僅是一本教科書，更是一次關於數據思維的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對統計學一直是敬而遠之的，總覺得它跟“數學”一樣，是那些“聰明人”的專屬領域。《統計學基礎(第4版)》徹底改變瞭我的看法！這本書的寫作風格非常獨特，它沒有那種高高在上的學術腔調，而是充滿瞭生活氣息和人文關懷。作者在講解每個統計概念時，都會穿插一些引人入勝的小故事，或者提齣一些發人深省的問題，讓我覺得統計學並不是冰冷的數字，而是與我們生活息息相關的智慧。我最喜歡的是書中對“數據收集”和“樣本偏差”的討論，作者用非常通俗易懂的例子，揭示瞭看似微小的誤差可能帶來的巨大影響，這讓我對如何解讀和使用數據有瞭全新的認識。另外，本書在介紹抽樣調查和實驗設計時，也十分注重倫理和實際操作層麵的考量，這對於培養一個負責任的數據分析者來說非常重要。讀這本書的過程中，我沒有感受到絲毫的枯燥和壓力，反而充滿瞭探索的樂趣，感覺自己像是在和一個經驗豐富的導師一起，愉快地解開統計學的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭前所未有的啓發！我一直對數據分析和量化研究抱有濃厚的興趣，但總感覺在概念理解和實際應用之間隔著一層紗。翻開《統計學基礎(第4版)》，我驚喜地發現，那些曾經讓我望而卻步的統計學理論，在作者的筆下變得生動有趣，易於消化。作者沒有直接堆砌枯燥的公式和定理，而是巧妙地通過大量貼近生活的案例，將抽象的概念具象化。比如，在講解概率分布時，書中引入瞭擲骰子、抽奬等生動場景，讓我能直觀地感受到不同分布的特點和適用範圍。而在迴歸分析的部分，作者更是通過分析房價與麵積的關係，清晰地展示瞭如何利用模型來預測和解釋現象。更令我贊賞的是，本書的語言風格非常親切，如同老朋友在耐心講解，避免瞭學術術語的過度堆砌，即使是初學者也能輕鬆跟上思路。我尤其喜歡作者在每章末尾設置的“思考與實踐”環節，這些問題不僅鞏固瞭所學知識，還引導我主動去探索和應用，極大地提升瞭我的學習主動性。讀完本書，我感覺自己對統計學的信心倍增，迫不及待地想將這些知識運用到我的實際工作中。

评分☆☆☆☆☆

這是一本讓我耳目一新的統計學著作！作為一名希望在專業領域深入發展的人，我對統計學工具的掌握程度至關重要。《統計學基礎(第4版)》在內容深度和廣度上都做得相當齣色。作者在講解核心概念時，邏輯清晰，循序漸進，能夠幫助讀者建立起紮實的理論基礎。我尤其欣賞書中對於“多重比較”和“方差分析”等進階主題的處理，作者在保證嚴謹性的同時，也盡量用直觀的方式來解釋這些相對復雜的統計方法，讓我能夠理解它們在實際研究中的應用價值。此外，本書的案例 selection 非常具有代錶性，涵蓋瞭社會科學、自然科學和商業等多個領域，這有助於我理解統計學在不同學科中的普適性和重要性。我特彆喜歡書中對統計軟件的應用提示，雖然本書側重理論，但作者並沒有迴避工具的重要性，而是適時地給齣瞭一些關於實際操作的指導。整體而言，這本書的學術價值和實用價值都非常高，是統計學入門和進階的優秀讀物。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！長期以來，我一直被數據分析中的各種統計方法睏擾，尤其是在實際操作層麵，總覺得理論知識與實際應用脫節。然而，《統計學基礎(第4版)》完全打破瞭這種僵局。作者在講解過程中，沒有一開始就拋齣艱深的數學推導，而是從“為什麼需要這個方法”入手，深入淺齣地闡述瞭各種統計工具的産生背景和核心思想。例如，在介紹假設檢驗時，作者沒有直接給齣一個模闆，而是通過一個“是否有效”的實際問題，一步步引導讀者理解P值、顯著性水平等概念的意義，以及它們在決策過程中的關鍵作用。本書最大的亮點在於，它不僅僅是知識的傳授，更是思維方式的培養。作者強調瞭統計學作為一門科學，其嚴謹的邏輯和批判性思維的重要性。在閱讀過程中，我學會瞭如何從數據中提取有效信息，如何識彆潛在的偏差，以及如何對統計結果進行恰當的解釋。我特彆喜歡書中關於數據可視化部分的講解，圖錶的設計直觀且富有洞察力，幫助我更清晰地理解數據間的關係。這本書的實用性和啓發性，讓我受益匪淺。