具体描述
《统计学原理》主要是介绍基本的统计思想、统计理论和统计方法，教会学生用统计思想思考问题，用统计方法解决某些社会实际问题，并结合Excel软件进行教学，以提高读者学习统计学的兴趣和应用统计方法分析解决实际问题的能力。
本教材的特点是：第一，内容精练、语言通俗、资料翔实，较全面地介绍了社会经济统计学的基本原理和统计学的入门知识，以通俗的语言叙述统计学的概念、知识点和统计方法，以便于学习者理解和掌握。第二，密切联系实际。统计学是一门应用性社会科学，只有用好统计分析技术，才能真正理解和掌握统计学。本教材提供了大量的实例，用发生在身边的事实，解释叙述统计学的概念，理论联系实际，阐述统计思想，提高学习者的学习兴趣。第三，结合Excel软件的统计分析功能。Excel是Windows环境下的电子表格系统，它操作简便，具有强大的图表功能和数据分析功能，为复杂的统计分析带来极大的便利。本教材介绍了Excel的基本图表功能和相关数据分析功能，使复杂枯燥的数据处理变得生动、直观和形象。
本教材既可作为高校经济管理类各专业的教材和参考书，也可作为统计知识爱好者、统计研究工作者的选读书目。
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读后感
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用户评价
说实话，一开始我对这本书的期望并不高，毕竟市面上讲统计的材料太多了，大多都是千篇一律的描述性统计和基础概率。但《统计学原理》在**回归分析**这一块的处理，完全超出了我的预期。我是一名金融分析师，工作中需要预测股票走势和评估风险模型。这本书没有停留在简单的线性回归，而是深入探讨了**多重共线性**的诊断和处理，这对我来说至关重要。我过去常常遇到模型拟合度不错，但变量间的关系却解释不通的情况，现在我明白那可能是共线性在作祟。书里详细介绍了VIF（方差膨胀因子）的计算和解读，并且提供了实际操作中如何通过变量选择或主成分分析来缓解这个问题。更让我惊喜的是，它还涉及了**时间序列分析**的初步概念，虽然不算深入，但足以让我了解自相关性的存在，以及为什么在处理财务数据时，不能像处理横截面数据那样随意假设各观测值之间是相互独立的。这种从理论到实践、层次递进的讲解方式，让我在搭建复杂风险模型时，能够更加自信地排除那些隐藏的统计陷阱。
评分这本书最让我感到“舒服”的地方，在于它对**概率论基础**的铺陈，那种娓娓道来的叙事感，完全不像在啃一本冷冰冰的教材。我之前学概率时，总是被那些抽象的函数搞得晕头转向，什么随机变量、期望值，感觉都是空中楼阁。但这本书，它似乎知道读者的痛点，先从生活中的例子入手，比如抛硬币的极限情况，或者彩票中奖的概率，让你先建立起直观的认识。然后，它才慢慢引入**大数定律**和**中心极限定理**。特别是对中心极限定理的解释，它没有仅仅展示那个复杂的公式，而是配上了大量的模拟图示，清晰地展示了无论原始分布是什么形状，只要样本量足够大，样本均值的分布就会趋向于正态分布。这个过程的演示，让我这个“视觉学习者”彻底明白了为什么正态分布在统计推断中占据了如此核心的地位。这种深入浅出的讲解方式，使得那些原本令人望而生畏的理论，突然间变得清晰可懂，也为后续学习更高级的推断统计学打下了异常坚实的基础。
评分我是一个软件工程师，主要负责数据可视化产品的后端逻辑。对于我来说，统计学不是用来写论文的，而是用来确保我渲染出来的图表是**“诚实”**的。读了这本书后，我对**抽样方法**的理解提升到了一个全新的高度。过去我总觉得只要随机抽取就行了，但这本书详细剖析了**分层抽样、整群抽样**的优劣和适用场景。例如，在做一个关于全国用户满意度的调查时，如果简单随机抽样，可能因为样本量小而错过特定地区的用户群体。而书中对分层抽样的讲解，指导我如何根据地理区域和用户活跃度进行分层，保证了最终样本在代表性上的均衡。更重要的是，它强调了**样本代表性**对推断结论有效性的决定性影响。书中有一章专门讨论了“辛普森悖论”，通过这个经典的案例，我明白了在多变量分析中，如果不对分组变量进行恰当处理，很容易得出完全相反的结论。这直接影响了我设计数据过滤和聚合逻辑的方式，确保前端展示的趋势图是真正反映了整体情况，而不是某个局部子集的偏见。
评分这本《统计学原理》真是让我大开眼界，尤其是在处理那些复杂的数据集时，简直是我的救星。我记得有一次我在做一个市场调研项目，手头有一大堆看似毫无章法的消费者反馈数据，头都大了。试着用以前那些粗浅的统计方法去分析，结果出来的数据东拉西扯，根本无法支撑我的论点。后来翻开这本书，书中对**假设检验**的讲解简直是醍醐灌顶。它不像那些枯燥的教科书，只是罗列公式，而是用非常贴近实际的案例，比如如何判断一个新广告投放的点击率是否真的比老广告高出显著的百分比。作者没有回避**P值**的微妙之处和局限性，而是用一种非常坦诚的态度去讨论，告诉我什么时候应该相信它，什么时候应该保持警惕。我特别喜欢它对**I类错误和II类错误**的区分，这种严谨的态度让我明白了，在科学研究中，拒绝一个真理（II类错误）可能比错误地接受一个谬论（I类错误）更具有破坏性。读完这部分，我重新审视了我的项目数据，运用了更恰当的非参数检验方法，最终得出的结论不仅更可靠，而且在向管理层汇报时，我的信心也足了不少。这本书不仅仅是教你计算，更是教你如何带着批判性思维去审视数据背后的“真相”。
评分这本书在**非参数统计**这一块的处理，简直是为那些“被遗忘的角落”提供了强有力的工具。我从事的是生物医学数据分析工作，很多实验数据由于样本量小，或者数据的分布形态严重偏离正态分布（比如生存时间数据），传统的t检验或者方差分析根本无法应用。我之前只能硬着头皮去尝试数据转换，结果往往是适得其反。然而，《统计学原理》非常系统地介绍了**Wilcoxon秩和检验**和**Kruskal-Wallis H检验**。它不仅给出了公式，更重要的是，它清晰地解释了这些方法的**统计效能**与参数检验的比较。它指出，在数据近似正态分布时，参数检验略有优势；但在数据非正态或存在异常值时，基于秩的非参数检验则展现出更高的鲁棒性。这种对不同数据形态的适应性讲解，极大地拓宽了我的工具箱。我立刻将工作中的一个长期存在的难题——如何比较两组非正态分布的药物反应强度——用秩和检验解决了，结果清晰且令人信服，这在以前是难以想象的突破。这本书真正做到了将统计学的应用边界向前推进。
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