具体描述
现代统计学,ISBN:9787800016486,作者:赵喜仓,路正南,吴向阳编著
作者简介
目录信息
第一章 总论
第一节 统计学的产生和发展
第二节 统计数据的一般问题
第三节 统计研究中的几个基本范畴
第二章 描述统计
第一节 统计数据调查
第二节 统计数据整理
第三节 集中趋势的度量
第四节 离中趋势的度量
第五节 统计图表
第三章 推断统计
第一节 概率与概率分布
第二节 参数估计
第三节 假设检验
第四章 时间序列分析
第一节 时间序列概述
第二节 时间序列的分析指标
第三节 长期趋势分析
第四节 季节变动的测定
第五章 指数
第一节 指数的意义和种类
第二节 综合指数
第三节 平均数指数
第四节 指数体系和因素分析
第五节 指数数列
第六章 抽样调查
第一节 抽样调查的意义和作用
第二节 抽样调查的基本概念
第三节 抽样调查的设计与实施步骤
第四节 抽样推断的一般原理
第五节 抽样调查的基本组织形式
第七章 相关与回归分析
第一节 相关分析的意义与种类
第二节 单相关分析
第三节 一元线性回归分析
第四节 多元线性回归分析
第八章 平衡分析
第一节 平衡分析法的意义和作用
第二节 平衡表法
第三节 帐户法
第四节 投入产出法
第九章 统计推算与预测
第一节 统计推算
第二节 统计预测
第十章 实验设计
第一节 实验设计技术的创立和发展
第二节 实验设计的几个基本概念
第三节 正交实验设计
第四节 田口实验设计方法原理
第十一章 国民经济核算体系的基本原理
第一节 国民经济核算体系概述
第二节 国民经济核算体系的描述原理
第三节 国民经济核算体系的一些基本概念和核算原则
第四节 我国国民经济核算体系的总体设计和基本内容
附录1 常用统计软件包简介
附录2 随机数字表
附录3 正态分布概率表
附录4 T分布表
附录5 常用正交表
参考书目
后记
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书最让我感到遗憾的是,它在实际操作软件层面的指导略显不足。诚然,统计学的核心在于理论和思想,但对于现代的实践者来说,如何将理论迅速转化为可执行的分析代码同样关键。书中虽然提到了许多统计模型,但对于如何使用R或者Python来实现这些模型,提供的例子非常简略,更像是一种概念性的展示,而非手把手的教程。例如,在讲解时间序列分析时,模型理论讲解得非常透彻,但如果我想直接在软件上复现那个案例,我可能还需要额外去搜索大量的编程文档。这对于我们这批更偏向应用型学习的读者来说,是一个小小的障碍。我希望未来的版本中,能增加一些主流统计软件(如Stata或Python的Statsmodels库)的实际操作片段,哪怕是作为附录也好。理论是骨架,代码是血肉,有了骨架,我们也渴望拥有一套完整的肌肉系统来支撑它跑起来。
说实话,这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原以为它会停留在高中数学水平的统计概念上打转,但很快我就发现自己错了。它对多元统计分析和非参数方法的介绍,对于希望从事数据分析工作的人来说,简直就是一份宝藏。特别是关于主成分分析(PCA)那一部分,讲解得异常清晰。很多教材在提到高维数据降维时,往往会草草带过,让人感觉云里雾里,但这里的作者似乎非常理解读者的困惑点,他们用形象的比喻和巧妙的几何解释,把复杂的矩阵运算转化成了空间投影的直观理解。我花了整整一个周末的时间去消化这部分内容,收获巨大。这本书的排版设计也值得称赞,关键术语加粗,公式编号清晰,使得在查阅和复习时效率极高。虽然某些高级章节需要投入大量精力去钻研,但那种“攻克难关”后的成就感是其他轻松读物无法比拟的。它不是那种让你读完后觉得“哦,原来如此”的书,而是让你在合上书本时,感觉自己的思维维度被拓宽了。
这本书的行文风格有一种独特的、近乎哲学的味道,这让它在众多冰冷的技术手册中脱颖而出。作者似乎对“不确定性”本身怀有一种深刻的敬意。他不断地提醒读者,统计学不是用来给出绝对答案的,而是提供了一种量化不确定性的工具和框架。这种对科学严谨性的强调,体现在对各种统计前提条件的苛刻要求上——比如正态性检验、方差齐性检验等等,这些在其他教材中容易被简化处理的内容,在这本书里被赋予了应有的重视。我尤其喜欢其中对贝叶斯方法的讨论,它与频率学派的对比分析,展现了统计思想的多元化和历史的演进。读起来感觉不仅仅是在学习知识,更像是在参与一场跨越百年的学术对话。它教会我的,远不止于计算,更在于如何审慎地看待数据背后的“真相”。
说实话,这本书的学术严谨性是毋庸置疑的,但坦率地说,它对非统计专业背景的读者不太友好。我是一个工科背景的研究生,平时接触一些数据分析,所以对数学公式有一定的抵抗力,但即便是这样,某些章节的推导过程也显得过于跳跃。可能作者的受众定位是统计学专业高年级本科生或研究生,他们对微积分和线性代数已经非常熟悉。对于我这种需要快速掌握应用技巧的人来说,中间的桥梁有些太陡峭了。很多时候,我需要暂停阅读,回头去翻阅高数教材来重新理解某个积分或矩阵的意义,才能继续往下走。如果这本书能在保持其深度的同时,增加更多针对“应用场景”的详细注解,解释一下为什么需要做这个数学变换,而不是直接展示变换本身,那它的适用范围将会大大拓宽。目前的版本,更像是一本精炼的“真理之书”,而不是一本“学习指南”。
这本《现代统计学》绝对是统计学入门的绝佳选择。我之前对统计学一直抱有一种敬而远之的态度,觉得那些公式和概念太过抽象,完全是学霸的领域。但是翻开这本书之后,我的看法彻底改变了。作者的叙述方式非常贴近生活,大量的实例和图表让人一目了然。比如,在讲解假设检验的时候,作者没有直接堆砌复杂的数学推导,而是用一个关于新药疗效的例子,把p值的含义解释得生动有趣,仿佛我们就是在实验室里观察实验结果一样。这本书的结构也安排得很合理,从最基础的数据描述到概率论,再到回归分析,每一步都循序渐进,为后续更深入的学习打下了坚实的基础。更让我欣赏的是,书中对不同统计方法的适用场景和局限性都有详细的讨论,这对于我们这些非专业人士来说非常重要,避免了盲目套用公式的误区。读完前几章,我已经能自信地去理解一些新闻报道中引用的统计数据了,这感觉真是太棒了!它成功地把一门看似枯燥的学科,变成了一场引人入胜的思维探索之旅。