具体描述
《统计学导论》根据经济管理类专业的特点,努力贯彻“少而精”和“学以致用”的原则,系统介绍统计学的基本思想、基本方法及其应用。主要内容包括:统计学的基本框架、统计资料的整理、收集与显示、数据分布特征的描述、概率基础、参数估计、假设检验与方差分析、相关分析与回归分析、非参数统计、时间序列分析、对比分析与指数分析、统计决策、统计综合评价、Excel在统计中的应用等。通过本书的学习,可以使学生具备基本的统计思想,掌握基本的统计方法,培养应用统计方法分析和解决经济管理中实际问题的能力,并为进一步的学习和研究打好基础。
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读后感
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用户评价
这本书的叙事节奏控制得极佳，读起来完全没有那种沉重的“学习压力感”。我常常在通勤的地铁上翻阅，不知不觉时间就过去了，醒神时才发现我已经读完了好几页。作者的语言风格非常具有个人魅力，幽默感贯穿始终，常常用一些略带讽刺意味的句子来点破统计学中常见的误区，让人会心一笑的同时，也加深了对知识点的印象。例如，在讨论样本量与统计功效时，他用了一个非常生动的比喻，把无效的实验比作“拿着一把小剪刀去修剪大树”，形象地说明了样本量不足带来的后果。这种充满人情味的教学方式，极大地降低了统计学给人的“冰冷感”。此外，书中穿插的“历史小插曲”也很有意思，介绍了费舍尔、皮尔逊等统计学巨匠的生平和他们的思想碰撞，让这些抽象的概念有了厚重的历史背景。我很少在一本学术类书籍中体验到如此愉悦的阅读过程，它成功地将严肃的学术内容与轻松的阅读体验完美融合在了一起。
评分说实话，我抱着非常怀疑的态度翻开这本《统计学导论》的，因为我之前尝试过好几本号称“小白友好”的教材，结果都是虎头蛇尾，讲到中后期就彻底变成了公式堆砌的灾难现场。然而，这本书的深度和广度给我带来了巨大的惊喜。它不满足于仅仅介绍描述性统计和基础的推断，而是很有条理地引入了回归分析、方差分析乃至非参数检验的基础概念。最让我欣赏的是它对“统计思维”的培养，而不是死记硬背公式。作者反复强调的是“数据背后的故事”和“模型选择的合理性”。比如，在讲解多元回归模型时，他没有仅仅停留在线性关系的建立，而是花了大量篇幅讨论多重共线性、异方差性这些进阶问题，并且给出了非常实用的诊断方法和修正策略。这使得这本书的价值远远超越了一本入门教材的范畴，更像是一本应用统计学的迷你指南。对于已经有一定基础，想要系统化梳理知识体系的读者来说，它能提供一个非常扎实且全面的框架。我甚至将它作为我日常工作中处理数据报告时的参考手册，每次遇到新的数据挑战，都能从中找到对应的理论支持和分析思路。
评分从工具使用的角度来看，这本书的实操指导部分是我认为最与时俱进的亮点之一。尽管它是一本偏向理论介绍的“导论”，但作者并未忽视现代数据分析工具的重要性。书中并没有完全依赖手算，而是巧妙地将主流统计软件（如R或Python中相关库的基本操作提示）穿插在讲解之后。虽然没有手把手教你敲代码的全部细节，但它会明确指出：“在这个步骤，你应该使用软件的T检验功能，并关注P值和置信区间的输出。”这种“理论指导实践”的方式非常高效，它让你明白软件操作背后的统计学意义，避免了成为一个只会运行代码的“脚本小子”。我立刻就能将书中的理论知识转化为在计算机上的实际操作。这种注重工具和理论结合的编排，让这本书不仅停留在“知其然”的层面，更进一步达到了“知其所以然”的境界，真正帮助读者跨越了从理论学习到实际数据分析应用的鸿沟。
评分这本《统计学导论》简直是我的“救星”！我一直觉得统计学是个高深莫测的学科，那些复杂的公式和符号简直能把人绕晕。但是这本书的讲解方式实在是太接地气了。作者似乎特别理解初学者那种“想学又怕难”的心情，每一章的开头都会用一个非常贴近生活的小故事或者一个实际应用场景来引出概念。比如讲到概率分布时，不是直接抛出那个复杂的概率密度函数，而是先聊聊彩票的中奖几率，或者超市里某种商品的需求量波动，这样一来，原本枯燥的理论瞬间就变得鲜活起来了。而且，这本书的排版和图示设计也让人耳目一新，大量的流程图和对比表格，把不同统计方法的适用条件和区别梳理得清清楚楚，我感觉自己像是在看一本精心制作的漫画书，而不是传统的教科书。即便是最难啃的假设检验部分，作者也用了一种“侦探破案”的叙事方式，引导我们一步步去判断和取舍，逻辑链条非常清晰。这本书的难度设置也恰到好处，既有足够的深度去满足对基础原理的好奇心，又不会因为过于学术化而让人望而却步。对于任何想在统计学领域迈出第一步的朋友来说，这绝对是市面上最好的敲门砖，没有之一。
评分坦白说，我对许多教材的“习题设计”都深感不满，要么是照搬课本例题的换汤不换药版本，要么就是难到让人怀疑人生。但《统计学导论》在这方面做得非常到位，它的配套习题设计体现了极高的教学智慧。习题分为三个层次：概念理解、计算应用和案例分析。概念理解部分确保了基础概念的掌握，而计算应用部分则提供了足够的练习来巩固公式的运用。最精彩的是案例分析题，它们往往不是直接给出一组数据让计算，而是抛出一个实际的商业或科研情景，要求读者先判断应该使用哪种统计方法，解释理由，最后进行分析和得出结论。这极大地锻炼了我的“建模能力”。我能感觉到，每一次做完这些习题，我都在模拟真实世界中分析师的工作流程。而且，这本书的答案解析非常详尽，对于计算过程和推理逻辑的阐述非常清晰，即使自己思考卡住了，看解析也能立刻明白症结所在，而不是得到一个冰冷的最终数字。
评分入门级教材
评分大量观察法 统计分组法 综合指标法 指数法 抽样推断法 时间序列分析法 相关与回归分析法。。。QAQ
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