统计分析软件与案例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国财政经济出版社

作者:钱争鸣 编

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2002-8

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787500557883

丛书系列:

图书标签:

• 统计分析
• SPSS
• R语言
• Stata
• 数据分析
• 案例分析
• 统计建模
• 数据挖掘
• 社会科学
• 经济学
• 心理学

《统计学：原理与实践》 本书旨在为读者提供一个系统、全面且深入的统计学知识体系。我们相信，理解统计学的基本原理是进行有效数据分析的关键，而掌握实际操作技巧则是将理论付诸实践的桥梁。因此，本书将理论与实践紧密结合，力求让读者在掌握统计学核心概念的同时，也能熟练运用现代统计工具解决实际问题。 核心内容概览： 第一部分：统计学基础概念与描述性统计 绪论： 探讨统计学的定义、作用以及其在不同学科领域中的重要性。介绍数据的类型（定性与定量）、衡量尺度（名义、顺序、间隔、比率）以及抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）的基本原理，强调抽样代表性对统计推断的意义。 数据的整理与呈现： 学习如何有效地组织和展示数据，包括频率分布表、直方图、条形图、饼图、折线图、散点图等多种图表形式。理解不同图表的适用场景及其在传达信息时的优劣，培养读者根据数据特性选择合适可视化方法的眼光。 集中趋势与离散程度的度量： 详细介绍均值、中位数、众数等集中趋势指标，并讨论它们各自的适用性和局限性。深入讲解方差、标准差、极差、四分位距等离散程度指标，帮助读者理解数据的波动性和分散程度。 第二部分：概率论基础与概率分布 概率的基本概念： 讲解概率的定义、事件的分类（互斥事件、对立事件、独立事件）、概率的计算方法（加法法则、乘法法则）以及条件概率和贝叶斯定理。为后续的统计推断奠定坚实的理论基础。 随机变量与期望： 定义随机变量（离散型和连续型），介绍期望、方差的概念及其计算，并探讨其性质。 重要的概率分布： 深入研究几个核心的概率分布，包括： 二项分布与泊松分布： 适用于描述离散型事件发生的次数，如产品合格率、某时段内事件发生的频率等。 正态分布（高斯分布）： 作为最重要的连续型概率分布，详细阐述其“钟形”特征、参数（均值和标准差）的意义以及标准化正态分布的应用。 其他重要分布： 简要介绍均匀分布、指数分布、t分布、卡方分布、F分布等，并说明它们在统计推断中的作用。 第三部分：统计推断的核心方法 参数估计： 点估计： 介绍矩估计法和最大似然估计法，理解如何利用样本信息估计总体参数。 区间估计： 重点讲解置信区间的概念和计算，包括均值、比例、方差的置信区间的构建。强调置信水平的含义及其在解释结果时的重要性。 假设检验： 基本原理： 详细阐述假设检验的逻辑框架，包括原假设（H₀）和备择假设（H₁）的设定、检验统计量的选择、拒绝域的确定、P值的计算与解释。 常用检验方法： 系统介绍针对不同类型数据和研究问题的假设检验方法，如： Z检验与t检验： 用于检验单个总体均值或两个总体均值的差异。 卡方检验： 用于分析定性数据中的关联性（如拟合优度检验、独立性检验）。 F检验： 用于检验方差的齐性或分析方差（ANOVA）。 非参数检验： 介绍一些不依赖于总体分布假设的非参数检验方法，如符号检验、秩和检验等，适用于数据不符合参数检验前提的情况。 第四部分：多变量分析与回归模型 相关分析： 探讨变量之间的线性关系强度和方向，介绍皮尔逊相关系数，并讲解其统计显著性检验。 回归分析： 简单线性回归： 详细介绍回归方程的建立、回归系数的解释、拟合优度（R²）的评估，以及模型假设的检验（残差分析）。 多元线性回归： 扩展至多个自变量对因变量的影响分析，讲解复相关系数、偏回归系数的含义，以及模型选择的原则。 模型诊断与改进： 讨论多重共线性、异方差性、自相关等常见问题，并介绍相应的诊断方法和处理策略。 第五部分：方差分析（ANOVA） 单因素方差分析： 解释如何比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异，理解方差分析的逻辑和F检验的作用。 多因素方差分析： 探讨多个因素及其交互作用对因变量的影响，掌握更复杂的实验设计分析。 第六部分：专题探讨与应用 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的特征，简单的平稳性检验和移动平均法、指数平滑法等初步预测方法。 抽样调查设计与分析： 结合实际案例，讲解调查问卷的设计原则，以及如何通过抽样调查收集和分析数据，推断总体特征。 数据挖掘导论： 简要介绍数据挖掘的基本概念，如分类、聚类、关联规则挖掘等，为读者打开更广阔的数据分析视野。 本书特色： 理论严谨，概念清晰： 每一个统计概念都力求用清晰易懂的语言进行解释，并辅以数学推导，确保读者理解其内在逻辑。 实例丰富，贴近实际： 大量引用来自经济、管理、医学、社会科学等多个领域的真实案例，使读者能够看到统计学在解决实际问题中的强大作用。 循序渐进，逻辑连贯： 内容组织上由浅入深，从基础概念到复杂模型，逐步引导读者建立完整的统计思维。 强调理解，而非死记硬背： 鼓励读者理解统计方法的原理和适用条件，培养独立分析和解决问题的能力。 为进阶学习打下坚实基础： 本书内容覆盖了统计学的大部分核心内容，为读者进一步学习更高级的统计技术（如贝叶斯统计、机器学习中的统计模型等）奠定坚实的基础。 本书适合统计学专业的学生、跨学科领域的研究者、数据分析师以及任何希望系统掌握统计学知识和应用技能的读者。通过学习本书，您将能够更科学、更有效地从数据中提取有价值的信息，做出更明智的决策。

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这本书在软件工具的选择和使用侧重点上，也透露出一种时代性的滞后。虽然它提到了具体的统计分析软件，但对当前行业主流趋势的捕捉并不敏锐。例如，在处理大数据集或需要进行复杂机器学习集成模型时，本书的介绍依然停留在传统统计包的范畴内，对于R语言和Python生态系统中日益强大的可视化库（如`ggplot2`或`seaborn`）及其在解释模型结果方面的巨大潜力，几乎没有涉猎。统计分析的未来，很大程度上依赖于强大的数据可视化能力来辅助解释复杂模型，并向非技术受众传达洞察。遗憾的是，这本书中的图表展示，大多是软件默认的、相对粗糙的输出，缺乏美学上的考量和信息传达效率的优化。这不仅影响了阅读体验，更重要的是，它没有引导读者去思考：如何将冰冷的数据分析结果，转化为具有说服力和冲击力的视觉叙事。一个合格的案例分析，应当是技术深度与沟通艺术的完美结合，而这本书似乎只关注了前者的一小部分，并且是相对陈旧的那一部分。

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从排版和结构的角度来看，这本书的组织逻辑令人费解，仿佛是不同作者在不同时间点零散地拼凑而成。信息密度极高是它的一个特点，但这种高密度并未转化为高效率的学习体验。相反，它造成了信息的“拥堵”。章节之间的过渡生硬，前一章还在讨论描述性统计，下一章可能就跳跃到了复杂的多元判别分析，中间缺少了必要的承接和铺垫，比如如何从描述性统计的洞察中自然地引出对更深层次模型的需求。更糟糕的是，许多案例的描述似乎是脱离了背景的独立片段。我常常需要花费大量时间去猜测这个案例的实际应用场景和背后的业务目标是什么，因为作者仅仅是展示了数据输入、软件运行和结果输出的截图，缺乏对分析师思维链条的详细阐述。一本好的教材或参考书，应当像一位耐心的导师，不仅告诉你如何走到A点，更重要的是解释为什么选择A而不是B，以及走A这条路时要注意哪些路况。这部作品在这方面的缺失，使得读者很难真正将书中学到的“技巧”内化为自己的“能力”，最终停留在了肤浅的模仿层面，无法举一反三。

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阅读这本书的过程，我产生了一种强烈的“被动接收”感，这与我期望的“主动探索”大相径庭。现代数据分析不仅仅是跑一个脚本，它是一个迭代的、充满假设检验和结果验证的创造性过程。这本书似乎将统计分析软件视为一个黑箱，只要输入数据，输出结果就是真理。这种理念在当前强调模型可解释性和透明度的时代背景下，显得尤为落伍。举个例子，书中对时间序列分析的处理方式，仿佛回到了上个世纪的经典方法论中，对于诸如ARIMA模型的平稳性检验、残差的白噪声检验等关键步骤，讲解得过于简化，缺乏对实际数据中常见问题的预判和应对策略。如果我遇到的数据是非平稳的，或者残差存在自相关，书中的“标准流程”将立刻失效。我更希望看到的是对不同数据结构下，选择不同分析工具的权衡和考量，以及面对“垃圾输入产出垃圾结果”这一现实困境时，作者如何引导我们进行数据预处理和特征工程。这本书提供给读者的，似乎是一套预设好的、适用于完美数据的“标准答案”，而真实世界的数据分析充满了“不完美”和“异常值”。这种对复杂性和现实问题的回避，极大地削弱了其作为一本“案例”参考书的价值。

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这部书的标题确实吸引人，但作为一名对数据科学领域有深入探索的读者，我必须坦率地说，它给我的体验更像是一次迷宫探险，而不是按图索骥的导航。我期待的是一个系统化的指南，能够清晰地勾勒出从基础理论到高级应用的完整路径。然而，翻开这本书，我感受到的是一种跳跃式的叙事结构。它似乎急于展示那些光鲜亮丽的“案例”，却忽略了铺设坚实的地基。比如，在谈到回归分析时，它直接抛出了一个复杂的模型，却没有花费足够篇幅去解释变量选择的底层逻辑，或者在模型诊断环节，对于异方差性的处理只是蜻蜓点水。这种做法对于初学者来说是极其不友好的，他们会感到自己仿佛在云端行走，每一步都充满了不确定性。更让我感到困惑的是，书中引用的某些统计学概念的定义，似乎与主流教科书的表述存在微妙的偏差，这在需要精确性的学术或工程实践中是致命的缺陷。我希望看到的，是对每一个统计学原理的深入剖析，而不是仅仅停留在“如何操作”的层面。操作层面的知识可以通过软件的帮助文档快速掌握，但真正区分专业人士与普通使用者的，是对“为什么”的深刻理解。这本书在这方面显得力不从心，留给读者的更多是操作手册式的记忆，而非批判性的思维训练。

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最让我感到不满的方面是其对统计学基本假设的讨论深度远远不够。统计分析的有效性，建立在数据满足一系列严格假设的基础之上，偏离这些假设往往会导致错误的结论。这本书在每一个案例的开头，似乎都约定俗成地假设数据是“完美的”——正态分布、独立性、方差齐性等，都“恰好满足”。然而，在实际工作中，数据满足所有这些理想条件的概率微乎其微。我期待看到的是一整套面对“不完美数据”的诊断工具箱：如何用图表和检验来识别违反了哪些假设，以及当假设被违反时，我们应该采用何种稳健（Robust）的方法进行替代或修正。比如，当数据明显存在异常值时，传统的最小二乘法（OLS）的估计会产生偏误，但书中对LAD回归或M估计的介绍几乎为零。这种对稳健统计方法的刻意回避，使得这本书提供的分析框架显得脆弱不堪，经不起现实世界中数据的任何一次小小的“挑衅”。它教会读者如何处理理想状态下的问题，却未能真正武装我们去应对真实世界的挑战。

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