统计学原理

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出版者:西南财经
作者:胡世强
出品人:
页数:262
译者:
出版时间:2007-2
价格:27.00元
装帧:
isbn号码:9787810886512
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学原理
  • 统计学
  • 概率论
  • 数据分析
  • 统计推断
  • 回归分析
  • 方差分析
  • 抽样调查
  • 假设检验
  • 统计方法
  • 实验设计
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具体描述

《统计系列教材•统计学原理》是以统计理论为基础,结合我国统计制度及统计工作改革的实际、我国统计教学的现状及发展趋势,面向高等学校管理类和经济类专业编写的。编者既保留了原社会经济统计学中仍具有现实意义的内容,又融入了最新的统计理论、统计方法和计算机统计内容。

《统计系列教材•统计学原理》立足于介绍统计的一般原理和基本方法并将其应用于社会、经济活动的统计实践中,注重统计理论与统计实践的结合;主要以社会、经济生活中常见的现象及活动为例来阐明统计的基本理论和方法。为此,编者在编写中,坚持理论联系实际,学以致用,概念清晰,层次分明,条理清楚,深入浅出,不进行更多的数学公式推导,力求通俗易懂,讲求实效,便于非统计专业学生们尽快入门;同时为了便于教学,编者在每章结束后都编写了“思考题”和“练习题”。

《统计系列教材•统计学原理》具有较强的适用性,主要适用于非统计专业,特别是适用于管理类和经济类各专业作为学习统计学的专业基础课教材。

《统计学原理》是一本旨在为读者系统性地介绍统计学核心概念、方法与应用的入门级教材。本书力求在严谨的理论基础上,结合清晰的逻辑阐述和丰富的实例,帮助读者建立起对统计学的全面认识。 本书内容涵盖了统计学的两大主要分支:描述统计学和推断统计学。 在描述统计学部分,我们将从最基础的数据类型谈起,如定性数据和定量数据,以及它们的测量尺度(如名义、顺序、间隔和比率)。接着,我们会深入探讨如何有效地组织和呈现数据,包括表格(如频数分布表、百分比分布表)和图形(如直方图、条形图、饼图、折线图、散点图)的制作与解读。为了量化数据的集中趋势,我们将介绍均值、中位数和众数等指标,并讨论它们各自的优缺点及适用场景。同时,本书还会详细讲解描述数据离散程度的重要工具,如极差、四分位数、方差和标准差,帮助读者理解数据的变异性。此外,偏度(skewness)和峰度(kurtosis)等高阶描述统计量也将被引入,以提供更深层次的数据特征洞察。 进入推断统计学领域,本书将引导读者理解如何从样本数据推断总体特征。我们将首先介绍概率论的基础知识,包括概率的基本概念、概率的计算规则(如加法法则、乘法法则)、条件概率以及独立事件。在此基础上,我们将重点讲解重要的概率分布,如二项分布、泊松分布和正态分布。特别是正态分布,作为许多统计推断方法的基础,我们将深入探讨其性质、标准正态分布以及如何利用Z-score进行数据标准化。 接下来,本书将详细阐述参数估计。我们将区分点估计和区间估计,并重点讲解置信区间(confidence interval)的构建原理和解释方法。针对不同情况,如已知总体标准差、未知总体标准差时,我们将介绍如何构建均值和比例的置信区间。 随后,我们将转向假设检验。本书将系统性地介绍假设检验的基本步骤,包括设定原假设(null hypothesis)和备择假设(alternative hypothesis),选择检验统计量,确定临界值或计算P值,以及做出统计决策。我们将涵盖多种常用的假设检验方法,例如: Z检验:用于检验单个总体均值或比例(当样本量足够大时)。 t检验:用于检验单个或两个总体均值,尤其是在总体标准差未知且样本量较小的情况下。我们将区分单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验。 卡方检验(Chi-square test):主要用于分析分类数据,包括拟合优度检验(goodness-of-fit test)和独立性检验(test of independence),以判断观察频数与期望频数之间是否存在显著差异,或两个分类变量之间是否存在关联。 方差分析(ANOVA):用于比较三个或三个以上总体均值是否存在显著差异。我们将详细介绍单因素方差分析的原理、计算步骤和结果解读。 在推断统计的进阶部分,本书还将触及相关与回归。我们将介绍如何衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向,讲解相关系数(correlation coefficient)的计算和解释。在此基础上,我们将深入探讨简单线性回归(simple linear regression),包括建立回归方程、估计回归系数、检验回归系数的显著性,以及使用回归模型进行预测。 此外,本书还会简要介绍非参数统计方法(non-parametric methods),当数据不满足参数检验的假设时,这些方法提供了重要的替代方案。 贯穿全书,我们都将强调统计思维和实际应用。每一章都包含大量的实际案例,取材于经济学、社会学、心理学、医学、工程学等多个领域,以展示统计学在解决现实问题中的强大作用。通过对这些案例的分析,读者将能够学习如何将理论知识应用于具体情境,如何选择合适的统计方法,以及如何正确地解释统计结果,从而避免常见的统计误区。 本书的语言风格力求清晰、简洁且易于理解,避免使用过于晦涩的专业术语,同时保证概念的准确性。对于需要计算的公式,我们会提供详细的推导过程或清晰的解释。本书也鼓励读者使用统计软件(如R、Python、SPSS等)来辅助分析,并在适当的地方给出软件操作的提示。 无论您是统计学领域的初学者,还是希望巩固统计学基础知识的研究者或从业人员,《统计学原理》都将是您踏入精彩统计学世界的理想起点,帮助您建立坚实的理论基础和实用的分析技能。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我必须承认,我一开始拿到这本书时,对它的预期并不高。我一直觉得统计学是一门比较枯燥的学科,充满各种复杂的公式和抽象的理论。然而,这本书却彻底颠覆了我的认知。 从阅读的第一页开始,我就被作者的写作风格所吸引。它不像我之前读过的很多技术类书籍那样,一上来就堆砌大量的术语和概念。相反,作者用一种非常平易近人的语言,就像在和朋友聊天一样,一点一点地引导我进入统计学的世界。 书中对于一些关键概念的解释,都非常到位。比如说,当涉及到概率论中的一些基本原理时,作者会用各种生动的比喻,比如抛硬币、抽奖等等,来帮助读者理解。这些例子虽然简单,但却非常形象,能够让我瞬间抓住问题的核心。 更让我惊喜的是,这本书在理论与实践的结合上做得非常出色。它不仅仅是讲解理论,更重要的是,它教会我如何运用这些理论去解决实际问题。书中提供了一些非常实用的案例研究,这些案例都是来源于真实世界,并且作者会详细地分析如何运用统计学的方法来处理这些案例。 我特别喜欢书中对于数据可视化的讲解。它不仅介绍了各种图表的形式,更重要的是,它强调了如何选择最合适的图表来有效地传达信息。这一点对于我来说非常重要,因为我经常需要向他人展示数据,而清晰、直观的可视化,能够大大提高沟通的效率。 总而言之,这本书不仅仅是一本教材,它更像是一位耐心的老师,一位睿智的朋友。它让我重新认识了统计学,并且爱上了这门学科。

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坦白说,我一直对统计学有些畏惧,总觉得它是一门充满数学公式和抽象概念的学科,对我这样非数学专业背景的人来说,可能难以驾驭。然而,当我翻开这本书,这种感觉很快就烟消云散了。 这本书的叙事方式非常独特。作者并没有急于抛出复杂的概念,而是从一些大家都能理解的日常生活现象入手,比如天气预报的准确性、民意调查的结果等等,然后巧妙地将统计学的思想融入其中。这种“润物细无声”的引入方式,让我逐渐放松了警惕,并且开始对统计学产生好奇。 我尤其欣赏书中对统计学思想的挖掘。它不仅仅是教你如何计算,更重要的是,它让你理解“为什么”要进行这些计算,以及这些计算的结果究竟代表了什么。作者总能通过精炼的语言,点出统计学背后深刻的逻辑和原理,让我受益匪浅。 书中对统计学发展历程的介绍也相当精彩。它不是简单地罗列历史事件,而是将统计学的发展与人类认识世界、改造世界的过程紧密结合起来,让我看到了统计学作为一门学科的生命力和演变。 另外,这本书在语言风格上也非常流畅自然,没有那种生硬的学术腔调。读起来就像在听一位经验丰富的老师娓娓道来,充满了智慧和启发。 总的来说,这本书让我体验到了一种全新的学习统计学的方式。它不仅仅传授知识,更重要的是,它激发了我对统计学的兴趣,让我看到了统计学在认识世界上的独特价值。

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这本书的封面设计非常有吸引力,采用了一种简洁而大气的风格,深蓝色的背景搭配白色的书名,给人一种严谨而专业的视觉感受。我拿到这本书的时候,就觉得它非常适合放在书架上,无论是在书房还是客厅,都能增添几分学术的韵味。 初翻开这本书,我就被它清晰的排版和精美的插图所吸引。每一页都处理得恰到好处,不会显得拥挤,也不会过于空洞。字体的选择也非常舒适,长时间阅读也不会感到疲劳。而且,书中大量的图表和示意图,都制作得非常精良,颜色搭配和谐,线条流畅,使得原本可能枯燥的概念变得生动形象,易于理解。 我特别欣赏书中在细节处理上的用心。比如,目录的设计就非常人性化,不仅清晰地列出了章节标题,还为每个章节提供了一个简短的摘要,让我能够快速了解每个章节的核心内容,并根据自己的兴趣和需求进行选择性阅读。更值得一提的是,书中的参考文献引用规范,这对于我这种喜欢追根溯源的读者来说,无疑是一大福音,能够帮助我更深入地了解相关知识。 这本书在内容组织上也做得非常出色。从基础概念的引入,到复杂理论的阐述,逻辑层次分明,循序渐进。作者似乎非常了解读者的学习过程,总能在关键的地方提供恰到好处的解释和例子,让我能够融会贯通,逐步建立起完整的知识体系。 总的来说,这本书给我留下了非常深刻的印象,不仅是一本知识性的读物,更是一件艺术品。它在视觉上的美感和在内容上的深度都达到了很高的水准,让人忍不住想要细细品读。

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当初选择这本书,主要是我对数据分析的浓厚兴趣,并希望系统地学习相关的统计学知识。拿到这本书后,我首先被它精炼的语言和清晰的逻辑所吸引。作者在讲解每一个概念时,都力求用最简洁的语言来表达最核心的意思,避免了不必要的专业术语堆砌,让我在理解上感到轻松。 在内容编排方面,这本书做到了循序渐进。从最基础的数据描述性统计,到推断性统计的核心内容,再到一些更高级的模型和应用,每一个章节的衔接都非常自然。作者会不断地通过例子来巩固读者对前一个知识点的理解,然后再引入新的概念,这种安排极大地降低了学习的难度。 我个人非常看重书中在方法论上的强调。它不仅仅是告诉读者“怎么做”,更重要的是,它会引导读者思考“为什么这么做”,以及在不同的情境下,应该选择哪种统计方法。这种对方法论的深入探讨,让我对统计学有了更深层次的理解,而不仅仅停留在操作层面。 书中还包含了一些非常有启发性的思考题和练习,这些题目设计得既有代表性,又具有一定的挑战性,能够帮助我检验自己对知识的掌握程度,并且进一步巩固所学内容。 这本书给我最大的感受就是,它不仅仅是一本介绍统计学知识的书籍,更是一本能够帮助我培养数据思维的书籍。它让我学会如何从数据中提取信息,如何进行合理的推断,以及如何科学地做出决策。 总而言之,这本书为我打开了通往数据分析世界的大门,让我对统计学有了全新的认识和理解。

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说实话,我当初买这本书,主要是看中了它在业界的口碑。周围很多朋友都推荐过,说它在理论讲解上特别到位。拿到手之后,果然名不虚传。从头到尾,作者都在努力地把那些看似高深莫测的统计学概念,用最直观、最易懂的方式呈现出来。 我尤其喜欢它在讲解每一个理论时,都会先给出一个非常贴近生活的例子。不是那种脱离实际的虚构情境,而是我们日常生活中可能遇到的问题,然后循序渐进地告诉你,统计学是如何帮助我们分析这些问题,得出结论的。这种“接地气”的讲解方式,让我这个之前对统计学一窍不通的人,也能迅速找到学习的乐趣和动力。 书中对公式的推导过程也解释得非常清晰。很多教材可能会直接给出公式,然后让你记忆,但这本书不同,它会一步一步地带你走过公式的形成过程,让你明白这个公式是如何得来的,它背后的逻辑是什么。这样一来,我就不再是死记硬背,而是真正理解了公式的含义和用途。 此外,书中还包含了不少经典的统计学案例分析。这些案例不仅涵盖了经济、金融、医学等多个领域,而且分析得鞭辟入里,让我看到了统计学在现实世界中的强大应用价值。通过这些案例,我更能体会到学好统计学的重要性,也对未来的学习方向有了更明确的认识。 这本书让我觉得,统计学不再是冰冷的数字和公式,而是解决问题的有力工具,是洞察世界的一种方式。它打开了我对这个世界的另一扇窗户。

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真心编的好烂。。。

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