统计原理 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国建筑工业出版社

作者:邵阳市建设委员会编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:9.2

装帧:平装

isbn号码:9787112017959

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计原理
• 高等教育
• 教材
• 平装
• 理工科
• 数学
• 统计方法

《统计原理》 作者： （此处可留空，或填写一位虚构的、与统计学领域相关的作者姓名，例如：李明哲，张伟成，王晓丽等） 出版社： （此处可留空，或填写一家知名的、与学术出版相关的出版社名称，例如：科学出版社，高等教育出版社，人民邮电出版社等） 出版日期： （此处可留空，或填写一个合适的出版年份） 内容简介： 《统计原理》是一部全面而深入地探讨统计学核心概念、方法与应用的著作。本书旨在为读者提供坚实的统计学基础，使其能够理解并运用各种统计工具来分析数据、解释现象、做出决策，并对不确定性进行量化。全书结构严谨，内容循序渐进，从最基本的统计量计算，到复杂的推断方法，再到现代统计学的前沿领域，力求全面覆盖统计学的关键知识点。 本书首先从数据的基本概念和类型入手，详细阐述了变量的分类，如定性变量（名义变量、顺序变量）和定量变量（离散变量、连续变量）。理解数据的类型是后续进行统计分析的前提，本书通过丰富的实例，帮助读者区分不同类型的数据，并了解它们各自的特点和适用范围。接着，我们将重点介绍描述性统计，包括如何有效地整理和展示数据。这部分内容涵盖了频率分布、直方图、条形图、饼图、箱线图等多种图形表示方法，以及均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等关键统计量。通过这些工具，读者可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度、偏度和峰度等特征，为进一步的深入分析打下基础。 在掌握了如何描述数据之后，本书将带领读者进入概率论的基础。概率论是统计推断的理论基石，理解概率的概念、事件之间的关系、条件概率、独立性以及各种重要的概率分布，对于准确理解和应用统计方法至关重要。本书将详细介绍离散型概率分布，如二项分布、泊松分布，以及连续型概率分布，如均匀分布、指数分布、正态分布（高斯分布）。其中，正态分布作为自然界和许多统计模型中的普遍存在，将得到重点讲解。我们将深入探讨其性质、均值和方差的意义，以及如何利用正态分布进行相关的计算和推断。 在此基础上，本书的核心内容——统计推断——将得到详细阐述。统计推断是利用样本数据来对总体进行推测和判断的过程。我们将首先介绍参数估计，包括点估计和区间估计。点估计提供了一个对总体参数的最佳猜想，而区间估计则给出了一个包含真实总体参数的可能范围，并说明了我们对这个范围的信心程度。我们将详细讲解如何计算均值、比例等常见参数的置信区间，并解释置信水平的含义。 随后，本书将重点讲解假设检验。假设检验是统计推断中用于判断总体参数是否满足特定假设的一种方法。我们将从零假设（H0）和备择假设（H1）的设定开始，介绍检验统计量的构造，以及如何通过P值或临界值来决定是否拒绝零假设。本书将涵盖各种常见的假设检验方法，包括单样本t检验、两样本t检验、配对t检验、卡方检验、Z检验等，并讨论它们的适用条件和解释方法。这些检验方法将帮助读者科学地回答诸如“平均身高是否有显著差异？”、“某种治疗方法是否有效？”等问题。 为了更全面地分析变量之间的关系，本书还引入了回归分析。回归分析用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的定量关系。我们将首先从简单线性回归开始，介绍最小二乘法的原理，如何拟合回归直线，如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R方）。接着，我们将扩展到多元线性回归，讨论如何处理多个自变量的影响，以及如何进行变量选择和模型诊断。回归分析在经济学、社会学、工程学等众多领域有着广泛的应用，本书将通过实际案例展示其强大的数据分析能力。 除了上述核心内容，本书还将触及一些更高级的统计概念和方法。例如，我们可能会介绍方差分析（ANOVA），用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异，这在实验设计和效果评估中非常有用。此外，我们还会探讨非参数统计方法，这些方法在数据不满足某些分布假设时依然有效，如秩和检验等。 为了帮助读者更好地理解和应用所学知识，本书的每个章节都配有大量的例题和习题。这些例题将选取现实世界中的典型场景，引导读者一步步地运用统计方法解决问题。习题则旨在巩固读者对概念的理解和对计算技能的掌握。本书还注重统计软件的应用，虽然不直接包含软件操作指南，但会提及常用的统计软件（如R, Python, SPSS等）在实现这些统计分析中的作用，鼓励读者结合实际操作进行学习。 《统计原理》强调统计思维的培养，不仅仅是传授计算公式和检验步骤，更重要的是让读者理解统计方法背后的逻辑和原理。我们将引导读者思考数据的来源、潜在的偏差，以及统计结果的局限性。本书的目标是让读者能够批判性地看待数据和统计分析结果，避免过度解读或误用统计学。 总而言之，《统计原理》是一本为希望深入了解统计学，并将其应用于实际问题解决的读者量身定制的教材。无论是初学者，还是希望巩固统计学基础的研究者、工程师、经济学家、社会科学家，乃至对数据分析感兴趣的任何人士，都能从中获得宝贵的知识和技能。本书将成为读者在数据驱动时代下，理解世界、做出明智决策的强大助手。

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我正在准备一个重要的职业资格考试，其中对统计学的要求非常高，需要理解并应用复杂的抽样理论和置信区间的构建。市面上很多教材都是以学术研究为导向的，讲授的内容偏向理论的严谨性，但在实际应用层面上却显得有些脱节，很多公式的推导过程让人看得云里雾里，最后只是记住了结论，却不知道在什么情况下该使用哪种检验方法。我特别关注这本书在应用案例和软件操作（比如R语言或SPSS）的结合度上。如果它能提供清晰的步骤指引，展示如何将理论转化为可执行的代码，那就太棒了。我需要的不只是理论的深度，更要有实战的落地性。一个好的统计教材，应该像一位经验丰富的老教授，在你迷茫的时候指明方向，在你犯错的时候温柔地指出症结所在。我希望这本书能帮助我跨越“知道”和“会用”之间的鸿沟，真正做到知行合一。

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这本厚厚的书拿到手里，沉甸甸的感觉，光是拿在手上就觉得内容一定很扎实。我一直对数据背后的逻辑非常好奇，尤其是在工作和生活中，各种报告和决策都离不开对数据的分析。以前接触的那些统计学入门书籍，总感觉讲得有点浮于表面，公式推导也常常一带而过，读完之后好像只掌握了一些皮毛，一遇到实际问题就抓瞎。这本书的排版和字体看起来就很严谨，看得出来编辑团队是很用心的。我特别期待它能深入浅出地讲解那些复杂的概率分布和假设检验原理，而不是简单地罗列公式。如果能多结合一些实际案例，比如金融市场的波动分析，或者市场调研的数据解读，那就更好了。我希望读完之后，不仅能理解“怎么算”，更能明白“为什么这么算”，并且能独立地设计出合理的实验或调查方案。这感觉就像是拿到了一把能开启数据世界大门的钥匙，希望能把那些看似晦涩难懂的统计学概念，真正内化成自己解决问题的工具。我希望它能让我对“随机性”有一个更深刻的认识，别再被那些表面的数字变化所迷惑。

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说实话，我本来对统计学的印象就是枯燥和抽象，充满了各种希腊字母和难以理解的符号。但朋友极力推荐了这本书，说它颠覆了她对这门学科的看法。她提到这本书在概念的引入上做得特别巧妙，不是直接抛出复杂的数学模型，而是先从一个非常贴近生活的场景开始，让你自然而然地产生疑问，然后才循循善诱地给出统计学的解释框架。我非常看重这一点，因为只有兴趣被激发出来，学习的效率才会真正提高。我希望它在回归分析、方差分析这些核心内容上，能有足够多的图示和直观的解释，毕竟视觉化的呈现方式对于理解高维度的概念至关重要。如果作者能够用现代的语言风格来阐述这些经典的理论，少一些陈旧的术语堆砌，那简直是完美。我希望能通过这本书，建立起一套完整的统计思维体系，让我在面对海量信息时，能够保持一种审慎和批判性的眼光，而不是盲目地相信任何“平均值”或“相关性”的说法。

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这本书的封面设计给我一种非常沉静、专业的印象，这种气质让我觉得它不是那种快餐式的、追求时髦的统计速成读物，而是脚踏实地、注重内功修炼的经典之作。我一直觉得，真正的统计学教育，核心在于培养对不确定性的敬畏之心，以及对数据局限性的清醒认识。我非常期待作者能够深入探讨统计推断背后的哲学基础，比如贝叶斯思想与频率学派之间的辩证关系，而不是简单地偏向一方。我希望它能挑战我现有的认知，引导我去思考，在信息不完全的情况下，我们到底能多大程度上相信我们的结论。如果书中能有一些关于统计模型假设检验的“陷阱”分析，比如多重比较的校正、小样本和大样本处理的差异，那就更显出其价值了。这本书若能帮助我建立起对数据伦理和统计报告透明度的重视，那么它就远远超越了一本技术手册的范畴。

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自从接触了机器学习和数据挖掘，我才发现自己对基础的概率论和统计推断的理解非常薄弱，很多模型背后的优化和收敛性问题，根源上还是统计学原理在起作用。我急需一本能够架起纯数学和工程实践之间桥梁的书籍。我希望这本《统计原理》能够提供清晰的数学基础支撑，但同时，它要确保读者不会在繁复的微积分和线性代数中迷失方向。优秀的教材应该能够巧妙地平衡数学的严谨性与概念的可理解性。我特别关注它在处理回归模型中的异方差性、自相关性等常见问题时，提出的诊断方法和修正策略。如果它能用一种现代、模块化的方式来组织内容，让我可以根据自己的薄弱环节进行针对性学习，那就太方便了。我期望读完这本书后，我能自信地去阅读任何一篇顶尖的学术论文，不再惧怕那些复杂的统计图表和结论部分，真正做到“读懂数据背后的故事”。

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