具体描述
《统计学》具有以下特点:第一,《统计学》内容既包括统计方法,又包括必要的社会经济指标核算知识。这使得一般的统计学理论方法落实到实际的指标体系的运用上。第二,《统计学》介绍的方法不仅包括一般的统计方法,而且包括概率及数理统计方法在社会经济领域中的运用。这有利于加强对学生数量分析能力的培养。第三,《统计学》一方面对于描述性统计的内容保持了一定的比重,另一方面大大加强了统计推断、统计分析的内容。这是考虑到我国经济体制已向社会主义市场经济转换,统计工作是实施市场宏观调控的重要基础。第四,书中附有复习思考题和习题。这便于作为教学用书,也可供实际工作者自学参考。
作者简介
目录信息
第一章 绪 论
第一节 统计学的对象和性质
第二节 统计的职能和方法
第三节 统计学的基本范畴
第二章 统计设计
第一节 统计设计的意义和种类
第二节 统计设计的原则和内容
第三节 统计指标和指标体系的设计
第三章 统计调查
第一节 统计调查的意义
第二节 统计调查方法体系・
第三节 统计调查方案的设计
第四章 统计整理
第一节 统计整理的程序
第二节 统计分组
第三节 次数分配
第四节 统计整理的组织与技术
第五节 统计表
第五章 总量指标和相对指标
第一节 总量指标
第二节 相对指标
第三节 相对指标的应用
第六章 平均指标
第一节 平均指标的意义
第二节 数值平均数
第三节 位置平均数
第四节 变异指标
第五节 平均指标的应用
第七章 基础概率
第一节 概率的基本概念
第二节 随机变量和概率分布
第三节 两种常用概率分布
第四节 概率分布的特征值
第八章 统计推断
第一节 统计推断的基本概念
第二节 抽样分布
第三节 参数估计
第四节 假设检验
第九章 回归与相关分析
第一节 相关关系
第二节 简单线性回归
第三节 相关系数
第四节 曲线回归与相关指数
第五节 复回归与复相关
第十章 时间数列
第一节 时间数列的编制
第二节 时间数列的水平指标
第三节 时间数列的速度指标
第四节 时间数列趋势分析与预测
第十一章 统计指数
第一节 统计指数的意义和种类
第二节 综合指数
第三节 平均指数
第四节 指数体系与因素分析
第五节 指数数列
第十二章 国民经济核算体系
第一节 国民经济核算的基本问题
第二节 两大核算体系
第三节 我国新国民经济核算体系
第四节 国民经济基本总量指标
习题汇编
附 表
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的封面设计简洁大气,那种深沉的藏蓝配上烫金的字体,初拿到手里就给人一种沉甸甸的学术感。我特地选这本书来为我即将开始的研究做铺垫,毕竟扎实的数理基础是任何实证研究的生命线。然而,在翻阅前几章时,我立刻感受到了它在理论深度上的取舍。它似乎更倾向于为完全的初学者构建一个清晰的、可操作的框架,而非深入探讨那些让资深学者争论不休的边界问题。比如,在讲到概率分布的推导时,作者使用了大量的类比和直观解释,这对于那些害怕公式的读者无疑是福音,但对我这种已经掌握了微积分基础的人来说,总觉得少了那么一点酣畅淋漓的数学美感。我期望看到更严谨的证明过程,那种每一步推理都无懈可击的逻辑链条。这本书在描述“大数定律”时,花了大量篇幅去解释其在彩票和保险业中的应用实例,而不是去深究其收敛速度的条件,这让我略感失望。它更像是一本优秀的“应用速成指南”,而不是一本能让人在知识的悬崖边上俯瞰全局的“宗师之作”。如果我的目标是快速上手数据分析工具,这本书无疑是上佳之选,但如果我的目标是理解统计学的哲学根基和极限所在,我可能需要寻找其他更具挑战性的读物来补充。总体而言,它成功地降低了统计学的入门门槛,但牺牲了一定的学术壁垒。
我是在一个全是文科背景的研讨小组里推荐这本书的,大家普遍反映,读完这本书后,我们小组的讨论效率简直是飙升。过去,当我们讨论实证模型时,总是会卡在“你的P值到底意味着什么”或者“这个回归系数的经济学含义到底稳不稳健”这种基础概念上,互相扯皮浪费大量时间。这本书的叙述风格非常“接地气”,它几乎没有使用那种令人望而生畏的专业术语,除非是必要的,否则都会用日常语言去重新包装。尤其值得称赞的是,它对“假设检验”那一章节的处理方式,没有直接抛出繁琐的公式推导,而是通过一个生动的“法庭审判”模型来解释原假设和备择假设的逻辑关系,这让那些对统计学有心理阴影的同学瞬间豁然开朗。在讲解方差分析时,作者没有陷入矩阵代数的泥潭,而是用表格和图形清晰地展示了组间差异是如何被量化的。我记得我们小组里有一位同学,她之前看到任何涉及“自由度”的概念都会头疼,但读完这本书的附录解释后,她竟然能用一个简单的排队模型来解释它。这本书的优点在于,它有效地充当了一个“翻译官”,将高冷的统计学知识,转化成了社科研究者可以立即使用的语言和工具。它教你如何“使用”统计学,而不是让你成为一个“统计学家”。
我是在一个需要处理大量调查问卷数据的项目中,被同事推荐这本书的。当时我们面临的挑战是如何在有限的分析时间内,对数千个回答进行有效的信度和效度检验,并从中提炼出有意义的因子结构。这本书在“非参数检验”和“多变量分析导论”这两个部分的处理上,可以说完全击中了我们的痛点。作者非常细致地介绍了诸如科尔莫戈洛夫-斯米尔诺夫检验(K-S检验)这类在标准教材中容易被一笔带过的非正态分布处理方法,并配上了清晰的R语言代码片段。这直接解决了我们团队在数据准备阶段的效率瓶颈。更让我惊喜的是,书中对于“主成分分析(PCA)”的讲解,不再是仅仅停留在特征值分解的抽象层面,而是引入了一个非常形象的“压缩信息”的类比,帮助我们理解降维的真正意义——如何在信息损失最小化的前提下,抓住数据的主干。这本书的价值不在于它提供了多少前沿的机器学习算法,而在于它极其扎实地巩固了经典计量分析的基石。通过阅读,我深刻理解了为何在模型选择时,必须优先考虑样本量和数据分布的特点,而不是盲目追求最新的、最复杂的模型。它教会了我们克制和审慎。
这本书的排版设计着实需要被提及。作为一本工具性质的书籍,清晰的结构和便捷的查找功能至关重要。我注意到,作者在设计每一个章节的布局时,都遵循了一种极其严谨的“问题-方法-案例”三段式结构。当你打开一个关于“时间序列分析”的章节时,开头永远是研究者常遇到的实际问题(比如股价预测的波动性),中间部分会用粗体字清晰地标出核心模型(如ARIMA的适用条件),最后一定是某个行业的具体应用案例。这种结构的好处在于,即使你只是想快速回顾某个特定的公式或概念,也不必通读全文,只需根据目录快速定位到对应的“方法”部分,内容往往被框选在一个醒目的信息框里,非常便于快速提取信息。然而,这种结构也带来了一个弊端:如果我作为一个连贯的读者,从头读到尾,会感觉内容有些重复和碎片化。比如,某个在第二章被引入的概念,到了第五章又被“回顾性”地重新解释了一遍,这在一定程度上打断了知识体系的连续推进。对于需要深度理论学习的读者来说,这种重复可能会让人觉得不够精炼。但我必须承认,对于需要频繁查阅的实践者而言,这种牺牲精炼度来换取便捷性的设计,无疑是明智的。
这本书给我的感受是“中规中矩,面面俱到”。如果你是一位正在为大学期末考试临时抱佛脚的学生,这本书绝对是你最好的救命稻草,因为它几乎涵盖了所有标准统计学课程大纲中会考到的核心知识点,从描述性统计到简单的线性回归,再到卡方检验,知识点的覆盖率极高,就像一张非常详尽的“知识地图”。但是,也正因为它的“全面”,使得它在任何一个特定领域的钻研深度上都显得有所保留。例如,在讨论到时间序列的平稳性问题时,作者只是简单提及了ADF检验的重要性,但对于如何选择合适的滞后阶数(Lag Order Selection)这一实操中的难点,仅仅给出了一个简短的提示,缺乏足够的案例分析和操作技巧的分享。我在尝试用它来解决一个关于波动性预测的实际问题时,不得不频繁地去查阅其他更专业的文献。这本书就像是一个优秀的导游,带你游览了一个国家的所有主要景点,让你对这个国家有一个全面的印象;然而,如果你想深入探访某个小镇的百年老店,品尝最地道的风味,那么这位导游可能就帮不上什么大忙了。它提供的知识更像是“是什么”和“为什么(初步)”,而不是“如何真正地、复杂地解决”。