具体描述
在自然科学和社会科学的各个领域，统计学都是一个认识问题和分析问题必不可少的工具。在世界经济迅速发展的今天，要依据已有的信息做出科学的判断与决策，统计的知识和技巧显得尤为重要。
本书根据国家教育部高职高专院校专业基础课程教学基本要求，广泛吸收了国内外研究的优秀成果，总结了编者多年的统计教学实践经验，结合高等职业教学特点，在编写讲义、课堂试用、专题立项研究的基础上编定而成。
本书以设计新颖、观念新、案例新、应用性强、互动效果明显为主要特色，设计新颖表现为内容上包括本章要点、正文、正文中穿插小思考、小测试、典型案例分析、习题与实践能力训练，既方便了教师讲授和学生自学，又有助于学生对内客的理解、消化和吸收，观念新表现为全书既避开了纯数理性的统计公式的推导，又系统完整地阐明了统计学的科学思想和方法，表达通俗易懂，举例生动实用，时效性强，尽可能采用最新的正式发布的统计数据，在描述原理时配合图表解释。便于教学和自学。案例新表现在全书以培养学生实践应用能力为主线，收集了最新的、具有使用价值的典型案例资料和实践能力训练题，以指导学生进行实质性问题的研究，真正体现高职高专的教育特色。应用性强表现在范例贴切，各章后附有能够满足应用能力培养需要的各种类型的自测练习与实训练习，有助于学生较好地掌握统计学的基本原理和方法。互动效果明显表现在教材中穿插了有助于提高学生学习兴趣与主动精神的小思考题，这些提示性插入具有启发性和趣味性。有助于教材使用者对整体教学目标的理解与把握。
本书作为高职高专的特色教材，定位明确，理论适中，知识面宽，贴近实际，操作性强，适用范围广，既适用于高职高专及成教院校经济管理类专业学生的学历教育，又适用于广大工商企业人员及管理人员的短期培训，还适用于广大自学者自学。
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用户评价
这本书的结构编排简直像一部精妙的侦探小说，层层递进，每揭示一个统计概念，都像是发现了一个新的线索。我最喜欢的是它对“假设检验”那一块的处理，它不是简单地给出Z检验或T检验的公式，而是通过一个很长的案例，模拟了科学家是如何从一个模糊的观察，逐步建立假设、收集证据，直到得出结论的全过程。这种叙事性的讲解方式，让那些抽象的统计学步骤变得具体可感，不再是孤立的知识点。特别是对“I型错误”和“II型错误”的区分，书中用了两个非常贴切的社会新闻案例来做对比，我一下子就明白了在实际应用中，我们到底在权衡什么。而且，这本书在排版上也下了不少功夫，图示非常清晰，那些统计分布曲线画得既美观又精准，很多复杂的概念，看图比看文字理解得更快。对于需要将统计知识应用到市场调研或者产品优化中的人来说，这本书提供的思维框架比死记硬背公式要管用得多。
评分这本书的语言风格有一种独特的、略带幽默感的冷静，这让我在阅读长篇的推导过程时，不容易产生倦怠感。它很少使用那种生硬的命令式口吻，而是更像一位经验丰富的导师在旁边和你进行深入的对话。例如，在讨论非参数检验的引入时，作者并没有直接批判参数检验的局限性，而是设计了一个“如果你的数据长得太奇怪，参数检验可能会欺骗你”的小故事，引导读者自然地过渡到非参数方法的学习。这种娓娓道来的方式，极大地降低了学习的心理门槛。此外，书中对统计学史的穿插介绍也很有趣，时不时地会提到费雪或者皮尔逊的“小八卦”或他们当时的争论背景，这让我感受到统计学不是一堆静止的公式，而是一门充满智慧和争议的动态科学。整本书读下来，感觉收获的不仅仅是知识，更是一种面对复杂信息世界时，保持清醒和理性的态度。
评分这本书最让我感到“实用”的地方在于它对统计软件结果的解读指南。很多时候，我们运行了SPSS或者R的分析程序后，面对满屏的表格和数字完全不知所措。这本书在这方面简直是雪中送炭。它提供了一套标准化的“解读流程图”，告诉我们拿到输出结果后，第一步看什么，第二步关注哪些关键指标，哪些是可以忽略的噪音。比如，在多元回归分析中，它详细解释了多重共线性的诊断标准以及如何处理VIF值过高的问题，这在实际建模中是经常遇到的“拦路虎”。更难得的是，书中反复强调了统计模型的“假设前提”，比如残差的正态性、方差的齐性等，并提供了具体的检验方法和修正建议。这使得阅读体验从纯粹的理论学习，转化成了一次完整的、可付诸实践的“数据分析工作坊”的模拟训练，非常注重“落地性”。
评分这本书简直是数据分析领域的“启蒙读物”，虽然名字听起来有点学术，但作者的讲解方式非常平易近人。我一个之前对统计学一窍不通的“小白”，读完之后竟然能自信地去理解和处理一些基础的数据报告了。书中对概率论的阐述，没有用那些让人望而生畏的复杂公式堆砌，而是通过大量的日常例子来解释背后的逻辑。比如，书中提到如何用抛硬币的例子来理解大数定律，那个画面感一下子就建立起来了。我尤其欣赏它在介绍“随机抽样”那一章的处理方式，作者生动地描述了不同抽样方法可能带来的偏误，让我深刻体会到数据收集过程的严谨性是多么重要。这本书不仅仅是教会你计算，更重要的是培养你对数字背后含义的批判性思维。读完后，我对那些“统计上显著”的说法不再是盲目相信，而是会本能地思考：这个样本量够不够？这个P值是怎么得出来的？对于想要入门数据分析，但又害怕被传统教材劝退的朋友来说，这本绝对是首选的敲门砖，它让你在不感到枯燥的前提下，扎实地迈出了第一步。
评分坦白说，我最初是冲着那些高级的回归分析技巧来的，但这本书的扎实基础部分反而给了我最大的惊喜。它在基础的描述性统计上所下的功夫，是其他一些“速成”书籍完全比不上的。书中对“方差”的解释，可以说是教科书级别的精准，它没有停留在“数据分散程度”这个模糊的定义上，而是深入浅出地解释了方差的分解理论，这为后面理解ANOVA（方差分析）打下了坚实的理论基础。我记得有一章专门讲了“中心极限定理”，作者竟然能用一个看似非常无聊的、关于不同形状容器中液体高度的模拟，来阐明这个定理的重要性，看完后我感觉醍醐灌顶，明白了为什么正态分布在统计学中占据如此核心的地位。这本书的深度藏在它的“浅”里面，它确保你理解了为什么这样做，而不是仅仅告诉你怎么计算。对于那些追求理论深度和逻辑自洽的读者，这本书提供了极其可靠的理论基石。
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