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出版者:

作者:隗斌贤

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-1

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787534129117

丛书系列:

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• 应用统计
• 统计方法
• 高等职业教育
• 高职高专
• 数据分析
• 统计学
• 应用数学
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《统计学原理与实践》 本书深入浅出地介绍了统计学的基本概念、理论和方法，旨在帮助读者建立扎实的统计学基础，并掌握将统计方法应用于实际问题分析的能力。内容涵盖了描述性统计、概率论基础、推断性统计以及回归分析等核心领域。 第一部分：描述性统计 本部分首先阐述了统计学的基本概念，如总体、样本、变量、数据类型等，并介绍了数据的收集、整理和展示方法。读者将学习如何运用频数分布表、直方图、茎叶图、箱线图等图示工具清晰地呈现数据特征。同时，我们将详细讲解描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距），帮助读者量化数据的中心位置和分散程度。此外，还将介绍偏度和峰度的概念，用于描述数据分布的形状。 第二部分：概率论基础 概率论是统计推断的基石。本部分从事件与概率的基本概念入手，详细讲解了概率的定义、性质以及计算方法，包括条件概率、独立事件和贝叶斯定理。随后，我们将深入探讨随机变量及其概率分布，重点介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布、正态分布）的特性。尤其会花大量篇幅讲解正态分布，并介绍其在统计学中的核心地位及其应用。本部分还将介绍大数定律和中心极限定理，为后续的统计推断奠定理论基础。 第三部分：统计推断 本部分是统计学的核心应用部分，主要关注如何从样本数据推断总体的特征。我们将首先介绍参数估计，包括点估计和区间估计。读者将学习如何计算总体均值、比例和方差的置信区间，理解置信水平的含义。接着，我们将详细讲解假设检验的基本原理和流程，包括原假设、备择假设、检验统计量、P值和显著性水平等概念。本书将涵盖多种常见的假设检验方法，如t检验（单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验）、Z检验、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）和F检验（方差分析）。这些方法将帮助读者在面对实际问题时，能够科学地检验关于总体的论断。 第四部分：回归分析 回归分析是研究变量之间数量关系的重要统计工具。本部分首先介绍简单线性回归，讲解如何建立回归方程、解释回归系数的含义，并介绍判定系数（R平方）等指标来评估模型的拟合优度。我们将详细介绍回归系数的假设检验以及置信区间的计算。随后，本部分将扩展到多元线性回归，介绍如何同时考虑多个自变量对因变量的影响，以及如何进行变量选择。此外，还将简要介绍非线性回归和分类回归等进阶概念，为读者提供更广阔的视角。 第五部分：方差分析与实验设计 本部分介绍方差分析（ANOVA），特别是单因素方差分析和双因素方差分析，用于比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异。读者将学习如何构建方差分析表，理解F统计量的计算和解释。此外，还将简要介绍实验设计的相关概念，如随机化、重复和区组化，以及一些基本的实验设计类型，帮助读者在设计研究时能够更有效地控制非观测因素的影响。 本书特色： 理论与实践相结合： 本书力求在讲解统计学理论的同时，紧密结合实际应用场景，通过丰富的案例分析和练习题，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 清晰的逻辑结构： 全书内容组织严谨，逻辑清晰，从基础概念到高级方法层层递进，便于读者系统学习。 语言通俗易懂： 尽管涉及较多数学概念，但本书采用通俗易懂的语言进行阐述，配以直观的图示和表格，降低了学习难度。 强调统计思维： 除了方法本身，本书更注重培养读者的统计思维方式，即如何科学地提出问题、收集数据、分析数据并得出合理的结论。 通过学习本书，读者将能够有效地运用统计学工具来理解和分析各种现象，做出更明智的决策，无论是用于学术研究、数据分析工作，还是日常生活中的信息辨别，都将大有裨益。

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这本《应用统计方法》让我对数据分析的信心倍增。在学习过程中，我发现作者非常注重知识的系统性和连贯性，章节之间的过渡自然流畅，每个知识点都建立在前一个知识点的基础上，使得整个学习过程如同搭积木一般，稳固而有序。我之前对统计学的一些模糊概念，在这本书的梳理下变得豁然开朗。例如，对于假设检验的理解，书中通过不同的案例场景，从不同角度进行阐释，让我能够深刻理解其背后的逻辑和意义。此外，本书在讲解统计学原理的同时，也十分强调统计思维的培养，引导我们思考“为什么”要用某种方法，以及“如何”解释统计结果。这种思维导向的学习方式，让我不仅仅是死记硬背公式，而是真正地理解统计方法的精髓，并能灵活运用到各种实际问题中。我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，更是在学习一种解决问题的方式，一种用数据说话的科学态度。

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说实话，当初选择这本书的时候，我还有些忐忑，担心它的难度会超出现有基础。但事实证明，我的顾虑完全是多余的。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的老师在和你面对面交流，娓娓道来。它避免了大量枯燥的术语堆砌，而是用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念。即使是一些相对抽象的统计原理，作者也能通过形象的比喻和生动的图示来帮助我们理解。我尤其喜欢书中那些“提示”和“注意”栏目，它们往往能点出学习中的关键难点，或者提供一些实用的学习建议，让我事半功倍。这本书不仅教会我如何进行统计分析，更重要的是，它让我爱上了统计学。我发现，原来统计学可以如此有趣，如此贴近生活，而且，一旦掌握了它，就能发现隐藏在数据背后的规律和价值。我迫不及待地想将学到的知识运用到我的专业领域，用数据来指导我的学习和未来的工作。

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这本书简直是一场统计学的盛宴！翻开扉页，我立刻被它清晰的逻辑和循序渐进的讲解所吸引。作者似乎深谙读者可能面临的困难，从最基础的概念入手，一步步引导我们深入探索应用统计的奥秘。我特别欣赏书中大量的实际案例，这些案例并非那种脱离实际、晦涩难懂的理论推演，而是取材于我们日常生活中遇到的各种场景，比如市场调研、质量控制、甚至是一些社会现象的分析。通过这些生动的例子，原本枯燥的统计公式变得鲜活起来，我能真切地感受到统计方法是如何为解决实际问题提供有力支持的。书中对各种统计模型的介绍也十分到位，讲解清晰，公式推导完整，同时又不会过于学院派，让作为高职高专学生的我能够轻松理解并上手实践。我尝试着按照书中的步骤，运用一些案例数据进行分析，结果非常令人满意，仿佛一下子打开了新世界的大门，让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，并看到了未来在工作岗位上运用这些知识的巨大潜力。这不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，耐心细致地带领我领略统计学的魅力。

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作为一本为高职高专学生量身打造的教材，这本书在内容的选择和编排上可谓是煞费苦心。它紧密结合了职业教育的特点，注重培养学生的实践能力和解决实际问题的能力。书中涵盖的统计方法，都是在各个行业中应用最广泛、最基础的，这使得我们所学的知识能够直接应用于未来的工作岗位。我特别欣赏书中对一些新兴统计方法的介绍，比如数据挖掘和机器学习的初步概念，这让我看到了统计学在当今科技发展中的重要地位，也为我未来的进一步学习指明了方向。同时，书中对统计伦理和数据隐私的提及，也让我认识到在进行数据分析时，必须遵守的职业道德和法律法规，这对于培养一名合格的专业技术人才至关重要。总而言之，这本书不仅是一本传授知识的工具书，更是一本塑造职业素养的启蒙读物，它让我看到了统计学广阔的应用前景，也让我对自己的未来充满信心。

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作为一名对数据分析有着浓厚兴趣但又担心统计学过于理论化而却步的学生，这本书给我带来了极大的惊喜。它完美地平衡了理论的严谨性和应用的实用性。我尤其喜欢书中对统计软件操作的详细指导，这一点对于我们这类需要快速将知识转化为实践技能的学生来说至关重要。书中不仅列出了常用的统计软件，还针对书中讲解的每一个统计方法，都提供了清晰的软件操作步骤和截图，这大大降低了学习门槛。我按照书中的指导，尝试在SPSS等软件上重现案例分析，效果立竿见影。数据录入、图表绘制、模型运行，每一步都清晰明了，让我能够专注于理解分析结果的含义，而不是被繁琐的操作所困扰。而且，书中还穿插了一些关于数据解读和结果呈现的技巧，这对于我今后撰写研究报告或者进行工作汇报都非常有帮助。这本书让我深刻体会到，统计学并非遥不可及的高深学问，而是可以成为我们解决实际问题、提升工作效率的强大工具。

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