统计学概论习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:卞毓宁

出品人:

页数:126

译者:

出版时间:2007-1

价格:11.30元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040147292

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 习题集
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• 数据分析
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• 基础

《统计学概论习题集》内容简介（非本书内容） 本书的出版，旨在为广大统计学初学者提供一套系统、严谨的学习辅助材料。统计学作为一门描述、分析和推断数据学科，其重要性已渗透到科学研究、经济决策、社会治理乃至日常生活等各个领域。然而，统计学的概念往往抽象，理论推导又可能颇为复杂，因此，对于初学者而言，掌握其精髓需要大量的练习和实践。这本《统计学概论习题集》正是基于这样的需求而创作，它将带领读者一步步走入统计学的世界，通过解决一个个实际问题，加深对统计学基本概念的理解，熟练掌握常用的统计方法，并培养运用统计思维解决问题的能力。 核心理念与设计思路 本书的设计初衷，并非简单罗列习题，而是力求在习题的编排中体现统计学知识的内在逻辑和递进关系。我们遵循从基础到进阶，从理论到应用的原则，力求覆盖统计学概论课程中所有核心内容。 基础概念的夯实：统计学的大厦建立在扎实的基础之上。因此，本书的开篇部分将重点围绕数据的收集、整理、描述等基本环节展开。例如，关于变量的类型（定性、定量，离散、连续），抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等），以及描述性统计量（均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等）的计算与解释，都将通过大量精心设计的题目来巩固。读者将学习如何正确地定义和分类数据，如何设计有效的抽样方案以获得代表性样本，以及如何通过各种图表（直方图、箱线图、散点图等）和数字指标来概括数据的特征。 概率论的引入与应用：概率论是统计学的重要基石。本书将深入探讨概率的基本概念，如随机事件、概率的公理化定义、条件概率、独立性等。在此基础上，我们将引入常见的概率分布，包括离散型分布（二项分布、泊松分布）和连续型分布（均匀分布、指数分布、正态分布）。通过练习，读者将理解不同分布的特点及其适用场景，并能运用概率的知识来分析随机现象的发生可能性。特别是正态分布，作为自然界和许多统计模型的基础，其性质和应用将得到充分的强调。 统计推断的核心：统计推断是统计学解决现实问题的关键。本书将系统讲解参数估计和假设检验两大模块。 参数估计：读者将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数，包括点估计（如矩估计、最大似然估计）和区间估计。点估计能给出一个最可能的参数值，而区间估计则能提供一个包含真实参数值的范围，并附带一定的置信水平。本书的习题将引导读者理解置信区间的含义，学会计算不同参数（如均值、比例、方差）的置信区间，并能根据实际问题选择合适的估计方法。 假设检验：假设检验是利用样本信息来判断关于总体的某个命题（假设）是否成立的过程。本书将系统介绍假设检验的基本步骤：建立原假设和备择假设，选择检验统计量，确定临界区域或计算P值，以及做出统计决策。我们将覆盖各种常见的假设检验，如Z检验、t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）以及F检验（方差分析）。习题将涵盖从简单到复杂的各种情境，帮助读者熟悉不同检验的应用条件和解释结果。 多变量统计的初步探索：随着数据复杂度的增加，对多个变量之间关系的研究变得日益重要。本书将初步介绍一些多变量统计方法。 相关与回归分析：读者将学习如何度量两个变量之间的线性关系强度（相关系数）以及如何建立回归模型来预测一个变量的值（回归方程）。简单线性回归将是重点，读者将学习如何计算回归系数、检验回归方程的显著性，并理解预测区间的概念。 方差分析（ANOVA）：本书将介绍单因素方差分析，用以比较三个或更多个总体均值是否存在显著差异。读者将学习方差分析的原理，理解F统计量的作用，并能解释方差分析表的结果。 实际应用导向：理论知识的学习最终是为了解决实际问题。本书的习题设计紧密结合实际生活和各行各业的案例。例如，通过分析市场调查数据来估计消费者偏好，通过医学实验数据来评估新药的疗效，通过金融数据来预测股票走势，通过环境监测数据来分析污染程度等。力求让读者感受到统计学在解决现实问题中的强大力量，培养独立运用统计方法分析和解决问题的能力。 习题特点与学习建议 本书的习题集具有以下显著特点： 多样化的题型：除了传统的计算题和证明题，本书还包含大量的概念理解题、图表解读题、案例分析题和编程应用题（如涉及R、Python等统计软件的初步应用）。这种多样化的题型设计，旨在从不同角度考察读者对统计学知识的掌握程度，并鼓励读者将理论知识应用于实践。 循序渐进的难度：习题难度从易到难，逐步递进。每章的开始部分通常是基础概念的巩固，随后是应用性的问题，最后可能会有一些挑战性的综合题，鼓励读者进行深入思考。 详细的讲解（假设读者需要，但此处不展示）：虽然本简介不包含习题的解答，但可以预见，一本优质的习题集必然会提供详尽的解题思路和步骤，帮助读者理解为何这样解题，以及其中蕴含的统计原理。 强调理解而非记忆：本书的编写原则是鼓励读者理解统计学概念的本质和逻辑，而不是死记硬背公式。习题的设计也倾向于考察读者对概念的理解和灵活运用。 学习建议 为了最大化本书的学习效果，我们建议读者： 1. 同步学习：在学习统计学概论课程的同时，结合本书进行练习。理论课上学到的概念，立即通过本书的习题来巩固和加深理解。 2. 独立思考：在尝试解答习题时，首先要独立思考，不要急于查看答案。尝试调用自己所学的知识，一步步推导。 3. 反复练习：对于感觉掌握不牢固的知识点，要进行反复练习。熟能生巧，统计学更是如此。 4. 理解错误：如果遇到不会做的题目，或者做错了，不要气馁。仔细分析错误的原因，是概念不清？是计算失误？还是方法选择不当？从错误中学习，才能取得进步。 5. 联系实际：在解决习题时，尝试将题目中的情境与现实生活联系起来。思考这些统计方法在实际中是如何应用的，这会极大地激发学习兴趣。 6. 善用工具：在某些习题中，可能会需要借助计算器或统计软件。熟练掌握这些工具，可以提高效率，也能帮助我们处理更复杂的实际问题。 结语 统计学是一门充满魅力的学科，它为我们理解世界、做出更明智的决策提供了强大的工具。这本《统计学概论习题集》是您学习统计学旅途中的一位得力助手。我们相信，通过持之以恒的练习和深入的思考，读者一定能够掌握统计学的基本原理，培养严谨的逻辑思维和科学的分析能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。愿本书能陪伴您在这段求知之旅中，收获知识，点亮智慧。

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这本书的语言风格有一种令人意外的幽默感，这在统计学教材中简直是凤毛麟角。我原本以为面对概率论和推断统计这些硬核内容，免不了要被一堆拗口的术语淹没，但作者的叙述方式却十分亲切，甚至偶尔还能读到一些“会心一笑”的小段子。比如在讲解“中心极限定理”这种抽象概念时，作者没有采用晦涩的数学证明，而是用了一个非常生动的比喻，将随机变量比作一群性格迥异的“小精灵”，无论它们最初长什么样，当数量足够多时，聚集起来的“平均身高”总是趋向于一个标准的钟形曲线。这种拟人化的表达方式，让复杂的理论瞬间变得鲜活起来，记忆点也大大增强。阅读体验上，它更像是与一位经验丰富、风趣健谈的大学教授面对面交流，而不是冷冰冰地啃教材。这种亲和力，极大地提升了阅读的持续性和兴趣度，让我愿意主动去探索那些原本会让我打退堂鼓的章节。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种沉稳又不失活泼的蓝色调，配上简洁的字体排版，一眼就能看出它并非那种枯燥乏味的教科书。我拿到手的时候，首先就被它扎实的纸张质量和精美的印刷所吸引。内页的排版非常清晰，即便是初次接触统计学概念的人，也能很快找到重点。我特别欣赏它在概念阐述上的处理方式，没有直接堆砌复杂的公式，而是先用贴近生活的例子来引入，循序渐进地引导读者理解背后的逻辑。比如，它解释方差时，并不是直接给出公式，而是通过一个模拟投票结果的场景，让读者直观地感受到数据离散度的重要性。这种教学思路极大地降低了初学者的畏难情绪。而且，书中的图表绘制得非常专业和美观，那些分布图、直方图等，不仅是数据的可视化工具，本身也充满了设计感，让人在学习过程中心情愉悦。装帧上也看得出是用心了，拿在手里很有分量感，感觉到这是一本可以长期陪伴学习的良师益友，绝对不是那种“用完即弃”的快消品。

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这本书在实战应用和案例分析上的深度和广度，着实超出了我的预期。它不仅仅停留在理论层面的讲解，而是非常注重将知识点与现实世界的复杂问题相结合。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“数据探究项目”。这些项目大多取材于真实的社会科学、商业运营或者自然科学数据，要求读者运用本章所学的方法去解决实际问题，而不是仅仅代入课本上的数字。例如，在学习假设检验时，书中提供了一组关于不同营销策略对销售额影响的数据集，要求读者自己选择合适的检验方法，并解释检验结果的业务含义。这种“做中学”的模式，极大地锻炼了我的数据敏感度和批判性思维。读完这本书，我感觉自己不再是只会背诵定义的人，而是一个能够初步运用统计思维去分析和解释身边现象的观察者。这种从“知其然”到“知其所以然”的跨越，是这本书给予我最大的收获。

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我在阅读过程中，特别关注了它对数学推导的呈现方式。很多教材要么是公式堆砌，读者只能死记硬背；要么就是过度简化，导致读者不明白公式是怎么来的。这本书在这方面找到了一个绝佳的平衡点。它在展示核心公式时，会将推导过程清晰地分步展示出来，每一步都有详细的文字注释，解释了为什么需要进行这样的代换或变换。比如，涉及到最大似然估计的推导时，它会非常耐心地引导你完成对数似然函数的求导和令导数为零的步骤，并且会特别指出，为什么对数转换在统计推断中是如此重要和方便。对于那些对微积分不太自信的读者，它甚至在章节的附录中，对涉及到的基础微积分知识点做了简要回顾，确保读者不会因为基础薄弱而卡在推导环节。这种对读者学习难点的预判和细致入微的关照，体现了作者深厚的教学功底和对读者的尊重。

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这本书的结构安排简直是教科书级别的范本，逻辑链条非常严密，像是精心铺设的轨道列车，载着你从基础概念平稳地驶向高级应用。我用了好几个周末来研究它的目录结构，发现作者在内容组织上花了大功夫做了权衡。它没有急于展示那些令人头皮发麻的检验方法，而是先把描述性统计这块基石打得无比牢固。每一章的知识点过渡都极其自然，仿佛你刚理解了平均数的概念，下一小节紧接着就引入了中位数和众数，并清晰地指出了它们各自的适用场景和局限性。更值得称赞的是，它在关键转折点，比如从单变量分析转向多变量分析时，会设置一个“知识点回顾与衔接”的小节，这对于像我这种容易“断片”的读者来说，简直是雪中送炭。它不是简单地罗列知识点，而是在构建一个完整的知识体系，让你明白为什么需要学习这个，以及它在整个学科脉络中的位置。这种体系化的梳理，让我的学习不再是零散的知识点记忆，而是一种结构的搭建。

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