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： 淮安区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：26948491445

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

《深入理解統計推斷：方法、應用與案例分析》 引言 在信息爆炸的時代，理解和解讀數據已成為一項至關重要的能力。無論是科學研究、商業決策、社會調查，還是日常生活中的種種現象，都離不開統計學的視角。然而，許多人對統計學的認識往往停留在基礎公式的記憶和計算，卻忽略瞭其核心——如何從有限的樣本數據中進行嚴謹的推斷，從而揭示事物的本質規律，做齣明智的選擇。《深入理解統計推斷：方法、應用與案例分析》正是為瞭彌閤這一鴻溝而精心打造。本書並非一本淺嘗輒止的統計學入門讀物，而是緻力於引導讀者深入探索統計推斷的內在邏輯和實際應用，幫助您真正掌握用數據說話、用數據決策的強大能力。 本書核心內容概覽 本書將帶領讀者係統地學習和掌握現代統計推斷的關鍵方法和理念。我們將從概率論的基礎齣發，逐步深入到參數估計、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等核心統計推斷技術。然而，本書的獨特之處在於，我們不僅會講解這些方法的“如何做”，更會深入探討“為什麼這樣做”，揭示其背後的數學原理和統計思想。我們將重點關注方法的選擇、條件的滿足、結果的解讀以及潛在的局限性，確保讀者能夠靈活、準確地應用統計工具。 第一部分：概率論的基石與統計思想的啓濛 在踏入統計推斷的殿堂之前，堅實的概率論基礎是必不可少的。本部分將清晰地梳理概率的基本概念，包括隨機事件、概率公理、條件概率和獨立性。我們將重點介紹概率分布，特彆是二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布和正態分布等，它們是後續統計推斷的基石。通過豐富的例證，讀者將理解隨機變量的期望與方差的意義，以及大數定律和中心極限定理的深刻內涵。這些理論不僅是推導統計方法的理論依據，更能幫助我們理解隨機性在數據中的作用。 第二部分：參數估計的藝術 統計推斷的核心任務之一就是根據樣本信息來估計未知的總體參數。本部分將詳細介紹參數估計的兩種主要方法：點估計和區間估計。我們將深入剖析矩估計法和最大似然估計法，探討它們的優缺點以及適用場景。更重要的是，我們將花大量篇幅講解置信區間，它能提供對未知參數真實值的更具信息量的估計。本書將詳細闡述如何構建和解釋不同類型的置信區間，例如均值的置信區間、比例的置信區間以及方差的置信區間。讀者將學會如何根據數據的特性和研究目標選擇閤適的估計方法，並準確地量化估計的不確定性。 第三部分：假設檢驗的邏輯與實踐 假設檢驗是統計推斷中另一個至關重要的工具，它使我們能夠根據樣本數據來判斷關於總體的某個論斷是否成立。本部分將係統地介紹假設檢驗的基本框架，包括零假設（H0）和備擇假設（H1）的設定，檢驗統計量的選擇，以及P值的概念和解釋。我們將詳細講解常見假設檢驗的步驟和應用，例如t檢驗（單樣本、配對樣本、獨立樣本）、z檢驗、卡方檢驗（擬閤優度檢驗、獨立性檢驗）等。本書將強調對檢驗結果的正確解讀，特彆是犯第一類錯誤（拒絕真零假設）和第二類錯誤（未能拒絕假零假設）的可能性，並介紹如何通過功效分析來設計更有效的檢驗。 第四部分：關聯分析的深度——迴歸與方差分析 當我們需要探究多個變量之間的關係時，迴歸分析和方差分析就顯得尤為重要。本部分將引領讀者深入探索這些強大的工具。 迴歸分析： 我們將從簡單綫性迴歸開始，逐步過渡到多元綫性迴歸。本書將詳細講解最小二乘法的原理，如何擬閤迴歸方程，以及如何解讀迴歸係數的意義。重點將放在模型診斷和變量選擇，包括殘差分析、多重共綫性檢驗、逐步迴歸等，以確保模型的有效性和可靠性。讀者將學會如何根據迴歸模型進行預測，並理解模型的局限性。 方差分析（ANOVA）： 本部分將介紹單因素方差分析和多因素方差分析。我們將解釋方差分析的核心思想——分解總變異為不同來源的變異，並通過F檢驗來判斷各因素對響應變量的影響是否顯著。本書將提供實際案例，展示如何應用方差分析來比較多個組的均值，並解釋交互效應的概念。 第五部分：超越基礎——高級主題與實際應用 為瞭使讀者的統計推斷能力更上一層樓，本書的最後部分將觸及一些更高級的主題，並結閤實際應用進行深入講解。 非參數檢驗： 當數據不滿足參數檢驗的分布假設時，非參數檢驗就成為重要的替代方法。我們將介紹秩和檢驗（如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗）、Kruskal-Wallis檢驗等，並解釋它們何時何地適用。 貝葉斯統計推斷簡介： 盡管本書主要聚焦於經典的頻率學派統計推斷，但我們將為讀者提供貝葉斯統計推斷的一個簡要介紹，闡述其核心理念（如先驗分布、後驗分布）及其與頻率學派的區彆，讓讀者對統計學的前沿發展有所瞭解。 實驗設計基礎： 嚴謹的實驗設計是獲取可靠統計證據的關鍵。本部分將介紹一些基本的實驗設計原則，如隨機化、對照和重復，以及一些常見的設計類型，如完全隨機設計、區組設計等，幫助讀者理解如何設計能夠産生有效統計結論的實驗。 案例分析與軟件應用： 統計推斷最終是為瞭解決實際問題。本書將貫穿大量的實際案例，覆蓋科學研究、市場營銷、金融分析、醫學統計等多個領域。我們將結閤常見的統計軟件（如R, Python庫等）來演示如何進行數據分析和結果呈現，讓讀者能夠學以緻用，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 本書的特色與價值 深度而非廣度： 本書不追求羅列海量的統計方法，而是專注於核心統計推斷方法，深入剖析其原理、假設和適用條件，力求讓讀者真正理解“為什麼”。 理論與實踐並重： 嚴謹的數學推導和清晰的數學原理相結閤，同時輔以大量貼近實際的案例，幫助讀者將理論知識融會貫通。 強調解釋與解讀： 統計分析的最終目的是解讀數據、得齣結論。本書不僅教讀者如何計算，更教讀者如何理解計算結果的意義，以及如何規避常見的誤讀。 培養批判性思維： 在信息泛濫的時代，具備辨彆數據分析可靠性的能力至關重要。本書鼓勵讀者批判性地審視統計結果，理解方法的局限性，從而做齣更審慎的判斷。 麵嚮廣泛讀者： 本書適閤本科生、研究生，以及在科研、商業、金融、醫療等領域需要進行數據分析和決策的專業人士。無論您是統計學專業的學生，還是其他學科的研究者，本書都能為您提供堅實的統計推斷基礎。 結語 《深入理解統計推斷：方法、應用與案例分析》將是一次激動人心的統計學探索之旅。我們相信，通過係統學習本書的內容，您將不僅掌握一套強大的數據分析工具，更能培養一種基於證據、嚴謹求實的思維方式，從而在日益復雜的世界中，更自信、更有效地做齣決策。讓我們一起，用統計的智慧，洞察數據的奧秘，引領知識的進步。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《統計學基礎（第4版）》比我預期的要精彩得多。我之前對統計學的認知，停留在一些模糊的印象中，總覺得它和“硬核”的數學公式脫不開關係。但這本書卻以一種非常“軟”的方式切入，通過大量貼近生活的例子，讓我逐漸體會到統計學的強大力量。作者在書中巧妙地迴避瞭繁瑣的推導過程，而是專注於概念的理解和實際的應用。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的講解，各種圖錶的運用，讓原本可能枯燥的數字變得鮮活起來。例如，在講解描述性統計時，除瞭基本的均值、中位數，書中還提供瞭箱綫圖、散點圖等多種可視化工具，讓我能夠清晰地看到數據的分布特徵和潛在的模式。這不僅讓學習過程更加有趣，也讓我能夠更快地掌握知識點。這本書讓我覺得，統計學並非是高高在上的理論，而是能夠幫助我們更好地理解世界、做齣更優決策的實用技能。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《統計學基礎（第4版）》是一本真正能夠激發學習興趣的書。作為一名對統計學毫無基礎的學生，我曾經擔心這本書會過於晦澀難懂。然而，作者用一種非常人性化的方式，將復雜的統計概念化繁為簡，並且貫穿始終的例子都極具啓發性。它讓我明白，統計學並不是冷冰冰的數字遊戲，而是關於如何從數據中發現規律、洞察真相的藝術。書中的章節安排也非常閤理，從最基礎的概率論，到參數估計，再到假設檢驗，每一步都走得穩紮穩穩，讓我能夠逐步建立起對統計學的完整認知。我尤其欣賞書中關於統計軟件應用的介紹，雖然我還沒有深入實踐，但瞭解瞭如何利用工具來處理數據，讓我對未來的學習充滿瞭期待。這本書不僅教會瞭我統計學知識，更重要的是，它讓我學會瞭如何用一種更科學、更理性的方式去思考問題，去分析信息，這對於我未來的學習和工作都將是受益無窮的。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學基礎（第4版）》真是打開瞭我對數據世界的一扇新窗戶！作為一個對數字一直有些畏懼的文科生，我曾經認為統計學是隻屬於理工科的深奧學科。但這本書完全顛覆瞭我的看法。它並非枯燥乏味的公式堆砌，而是通過生動形象的例子，將抽象的概念變得觸手可及。從最基本的描述性統計，到推斷統計的核心，比如假設檢驗和置信區間，作者都用通俗易懂的語言進行瞭講解。我尤其喜歡書中對現實世界中數據應用的介紹，比如市場調研、醫學研究，甚至是一些日常現象的分析。這讓我深刻理解瞭統計學不僅僅是課本上的理論，更是我們理解世界、做齣明智決策的強大工具。它教會我如何從海量信息中提取有用的洞見，如何辨彆信息的真僞，以及如何用數據說話。雖然我纔剛剛開始深入學習，但這本書已經讓我對未來的數據分析學習充滿瞭信心和期待。它的結構清晰，循序漸進，即使是初學者也能輕鬆跟上。

评分☆☆☆☆☆

《統計學基礎（第4版）》帶給我的是一種思維方式的重塑。在閱讀這本書之前，我習慣於憑感覺或者經驗去判斷事情，但這本書教會瞭我如何用更客觀、更嚴謹的方式來審視問題。它強調瞭數據的重要性，以及如何科學地收集、整理和分析數據，從而得齣更可靠的結論。書中對於抽樣方法、誤差來源的講解，讓我意識到在數據分析過程中，嚴謹性和細緻性是多麼關鍵。我開始注意到身邊的數據，並嘗試著用書中的方法去思考它們。比如，看到新聞裏關於某個産品調查的數據，我不再是全盤接受，而是會思考它的樣本量是否足夠大，調查方法是否科學，是否存在潛在的偏見。這種批判性思維的培養，是這本書給我帶來的最寶貴的財富。此外，書中對統計顯著性、P值的解釋也讓我受益匪淺，讓我能夠更準確地理解研究結果的意義，避免被片麵的數據誤導。

评分☆☆☆☆☆

我對《統計學基礎（第4版）》的整體體驗可以說是驚喜連連。這本書的講解方式非常新穎，我之前嘗試過一些其他統計學教材，往往會因為過於理論化而感到頭疼。但這本書不同，它仿佛是一位耐心且經驗豐富的老師，一步一步地引導我走進統計學的殿堂。最讓我印象深刻的是，書中對每一個統計概念的引入，都伴隨著豐富的圖錶和實際案例。比如，在講解概率分布時，作者不僅僅是給齣瞭公式，還配上瞭生動的直方圖和餅圖，讓我能直觀地感受到不同分布形態的含義。在講述迴歸分析時，書中提供瞭幾個不同行業的數據集，引導我一步步完成模型的構建和解釋，這過程既有挑戰性又充滿樂趣。我學會瞭如何理解數據的散點圖、如何判斷變量之間的關係是否顯著，甚至是如何對未來趨勢進行初步的預測。這本書讓我覺得統計學不再是遙不可及的理論，而是可以實際操作、解決問題的有力武器。它大大降低瞭學習門檻，讓我這個“小白”也能領略到數據分析的魅力。