统计学

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出版者:高等教育出版社 作者:庞皓,曾五一,贾俊平 著 袁卫,等 编 出品人: 页数:360 译者: 出版时间:2009-7-1 价格:36.00元 装帧: isbn号码:9787040267587 丛书系列:
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具体描述

本书是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划的研究成果”,是面向21世纪课程教材,也是经济学类、工商管理类核心课程教材。

本书是在充分听取授课教师和学生的意见之后,以第一、二版教材为基础重新编写而成的。本次修订保持前两版教材的基本框架,对内容和体系进行了大幅度调整,主要体现在以下几个方面:一是全书内容由第二版的12章减少为10章,将第二版中的第3章“概率与概率分布”和第4章“抽样与抽样分布”合并为一章,删除了第11章“统计决策”。各章节更新了一些内容和数据。二是在写法上更加简明、深入浅出,更加强调统计方法的实际应用,尽量避免统计方法的数学推导,使得具有高中数学知识的读者就能学懂本课程。三是对各章前的引例进行了重新编写,强调引例与相应章节内容的结合。本书的主要内容包括:数据与统计学,统计数据的描述,概率、概率分布与抽样分布,参数估计,假设检验,方差分析与试验设计,相关与回归分析,时间序列分析与预测,统计指数,国民经济统计基础知识。

本书可作为高等学校经济学类、工商管理类专业本科生的教材,也可作为人文、社会科学以及其他学科的教材或参考书,还可作为相关管理人员和研究人员的参考书。

《文明的构建:从古代哲学到现代科学的知识演进》 一个跨越数千年的宏大叙事,深入探讨人类理解世界、组织社会和驾驭未来的核心思想流变。 本书并非专注于任何单一学科的精确测量或模型构建,而是将视野投向知识本身的起源、发展和相互渗透的广阔图景。我们追溯人类心智如何从最初的混沌想象,逐步提炼出理性、逻辑和系统化的认知框架。这趟旅程将带领读者穿越古老的文明遗址,探访那些塑造了我们思维方式的伟大思想家和革命性观念。 第一部:思想的萌芽——从神话到逻辑的过渡 本部分聚焦于前科学时代,人类如何尝试解释自然现象和社会秩序。我们考察美索不达米亚的历法、古埃及的工程学,以及这些早期实践背后的世界观。重点将放在古希腊哲学上,特别是对“逻各斯”(Logos)的探寻。 1. 早期宇宙观的碎片: 探讨泰勒斯、阿那克西曼德等“米利都学派”对“本源物质”的猜想,以及赫拉克利特的“变动不居”与巴门尼德的“永恒存在”之间的辩证张力。这不仅是物理学的早期尝试,更是本体论的起点。 2. 柏拉图的理念世界与亚里士多德的经验观察: 深入分析柏拉图如何通过“洞穴寓言”区分现象世界与永恒的理念。随后,我们将详细阐述亚里士多德如何将知识系统化,奠定逻辑学的基础。他基于观察和归纳的方法,虽然在某些领域(如天文学)后来被证明是错误的,但其“四因说”和“三段论”构建了一个影响西方思想近两千年的知识结构框架。 3. 东方智慧的并进: 穿插讨论早期中国(如墨家对形式逻辑的萌芽)和印度(如吠陀经的数学和宇宙论)在不同路径上对秩序的构建,以提供一个更具全球视野的知识起源图景。 第二部:中世纪的知识保存与整合 中世纪常被误解为“黑暗时代”,但事实上,它是知识从古典世界向文艺复兴过渡的关键桥梁。本部分关注两大核心主题:宗教神学对理性的约束与吸收,以及伊斯兰黄金时代对古典文献的继承与创新。 1. 神学对理性的驯化: 分析奥古斯丁和托马斯·阿奎那如何巧妙地将亚里士多德的逻辑工具融入基督教神学框架。阿奎那对“自然法”的论述,标志着人类试图通过理性来理解上帝所设定的宇宙秩序的努力。 2. 伊斯兰世界的学术熔炉: 重点介绍巴格达的“智慧之家”在翻译和保存希腊、印度文献中的关键作用。讨论代数(Al-Jabr)的诞生,以及伊本·海赛姆(Alhazen)在光学领域的革命性突破,他通过系统的实验方法挑战了古希腊的直觉假设。 3. 早期大学的形成: 考察巴黎、牛津等早期大学如何建立起初步的学术共同体,规定了“七艺”(Liberal Arts)的课程结构,为后来的学科划分打下了基础。 第三部:科学的黎明——方法论的革命 本部分是全书的转折点,阐述了如何从描述性的知识转向预测性和验证性的知识。这不是一场关于发现的竞赛,而是一场关于“如何知道”的深刻革命。 1. 伽利略与定量的转向: 详细分析伽利略如何坚持使用数学语言描述自然现象,以及他通过斜面实验确立的“假设—演绎”方法的雏形。这标志着知识的重心从“为什么”(目的论)转向“如何”(机械论)。 2. 培根与经验的复兴: 讨论弗朗西斯·培根倡导的“归纳法”的哲学意义。他呼吁人们走出“四假象”(Idols),通过系统收集证据来构建知识,从而解放了人类的认知能力。 3. 牛顿的综合与新宇宙观: 重点剖析《自然哲学的数学原理》如何通过万有引力定律,第一次将地面上的运动和天体运行统一在一个简洁的数学框架内。这不仅是物理学的胜利,更是人类理性能够完全掌握宇宙运作规律的信念的建立。 第四部:学科的分化与知识的专业化 随着科学革命的深入,知识开始从统一的自然哲学中分离出来,形成独立的学科分支。本部分关注专业化带来的效率提升与潜在的隔阂。 1. 启蒙运动与知识的公共领域: 探讨百科全书(Diderot & D’Alembert)如何尝试将当时所有已知的知识进行分类、梳理和普及,体现了对系统性知识整合的渴望。 2. 认识论的深入: 考察休谟对因果律的怀疑,以及康德如何回应这种怀疑,构建了“先验的认识论”框架。这决定了后世哲学对“知识边界”的持续追问。 3. 工业革命的驱动力: 分析热力学、电磁学的发现如何不再仅仅是纯粹的智力活动,而是与技术进步紧密结合,催生了应用科学的崛起,以及对“效率”和“优化”的追求日益成为衡量知识价值的标准。 第五部:现代性的挑战与知识的未来 最后一部分探讨了十九世纪以来,知识体系如何面对自身的局限性和不断加速的复杂性,以及我们对“真理”的理解如何被重新定义。 1. 历史与社会科学的兴起: 考察涂尔干、韦伯等思想家如何试图将亚里士多德的观察方法和牛顿的系统思维应用于人类社会现象,从而产生社会科学这一全新的知识领域。这带来了关于“客观性”在人文领域适用性的激烈争论。 2. 相对性与量子力学的冲击: 讨论爱因斯坦和普朗克如何颠覆了牛顿建立的绝对时空观和确定性世界观。知识的确定性让位于概率和观察者的角色,标志着人类对自然最深层结构的理解进入了前所未有的不确定性阶段。 3. 走向复杂系统: 总结现代知识的趋势——从线性的、还原论的分析转向非线性的、整体的、复杂系统的研究。探讨信息论和控制论如何提供新的整合语言,试图在高度专业化的学科之间重新架起沟通的桥梁。 结语: 本书最终旨在揭示,知识的演进是一场持续不断的对话,它关乎我们如何提问,如何验证,以及我们对“我们所知”的边界的永恒警惕。这不仅是一部思想史,更是一部人类理性自我发现、自我修正的编年史。

作者简介

袁卫,我国首批经济统计学博士。现任中国人民大学教授、博士生导师、常务副校长。兼任国务院学位委员会应用经济学学科评议组成员、中国统计学会副会长、中国统计教育学会副会长兼高校分会会长、国际统计学会(ISI)选举会员、国际调查统计学会(IASS)常务理事。主要研究领域为:应用数理统计、风险管理与精算学。曾获得国家有突出贡献的中青年专家、全国优秀教师、首都“五一”劳动奖章等,享受政府特殊津贴,入选教育部首批跨世纪优秀人才培养计划。

目录信息

第1章 数据与统计学
1.1 统计数据与统计学
1.2 统计学的产生和发展
1.3 统计学的分科
1.3.1 描述统计和推断统计
1.3.2 理论统计和应用统计
1.4 统计数据的来源
1.4.1 直接获取的数据
1.4.2 间接获取的数据
1.5 统计数据的质量
1.6 统计学的基本概念
1.6.1 总体
1.6.2 变量
1.6.3 样本
本章小结
思考与练习
案例分析
第2章 统计数据的描述
2.1 统计数据的整理
2.1.1 统计数据的分组
2.1.2 次数分配
2.1.3 次数分配直方图
2.1.4 洛伦茨曲线与基尼系数
2.2 分布集中趋势的测度
2.2.1 众数
2.2.2 中位数
2.2.3 分位数
2.2.4 均值
2.2.5 几何平均数
2.2.6 切尾均值
2.2.7 众数、中位数和均值的关系
2.3 分布离散程度的测度
2.3.1 极差
2.3.2 内距
2.3.3 方差和标准差
2.3.4 离散系数
2.4 分布偏态与峰度的测度
2.4.1 偏态及其测度
2.4.2 峰度及其测度
2.5 统计表与统计图
2.5.1 统计表
2.5.2 统计图
本章小结
思考与练习
案例分析
第3章 概率、概率分布与抽样分布
3.1 事件及其概率
3.1.1 试验、事件和样本空间
3.1.2 事件的概率
3.1.3 概率的性质和运算法则
3.1.4 条件概率与事件的独立性
3.1.5 全概率公式与逆概率公式
3.2 随机变量及其概率分布
3.2.1 随机变量
3.2.2 离散型随机变量的概率分布
3.2.3 离散型随机变量的数学期望和方差
3.2.4 几种常用的离散型概率分布
3.2.5 概率密度函数与连续型随机变量
3.2.6 常见的连续型随机变量的概率分布
3.3 常用的抽样方法
3.3.1 简单随机抽样
3.3.2 分层抽样
3.3.3 系统抽样
3.3.4 整群抽样
3.4 抽样分布
……
第4章 参数估计
第5章 假设检验
第6章 方差分析与试验设计
第7章 相关与回归分析
第8章 时间序列分析与预测
第9章 统计指数
第10章 国民经济统计基础知识
附录 常用统计表
参考书目
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我发现这本书最大的价值,不在于它提供了多少现成的公式,而在于它系统地重塑了我的决策思维框架。在日常工作和生活中,我们总是习惯于基于直觉做出判断。然而,在读完这本书之后,我开始有意无意地将事物的复杂性“量化”和“结构化”。例如,在评估一个新项目的可行性时,我不再仅仅关注“感觉如何”,而是会主动去思考:“我们能收集到哪些关键变量?我们应该建立一个什么样的统计模型来预测风险?我们能接受多大的不确定性?”这本书就像一把高精度的尺子,帮助我把模糊的直觉和感性认识,转化成可以用逻辑和数据来支撑的清晰判断,这是一种超越学科本身的思维能力提升。

☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当有意思,那种深沉的靛蓝色调,配上烫金的字体,透着一股子沉稳和权威感,让人一拿到手里就觉得它绝非泛泛之辈。我原本对这类题材抱着一种敬而远之的态度,总觉得里头塞满了各种晦涩难懂的公式和图表,读起来就像在攀登一座数据构成的珠穆朗玛峰。然而,这本书的序言却像一位经验丰富的向导,用一种近乎讲故事的口吻,娓娓道来了这门学问的起源和它在现实世界中的应用场景,瞬间就拉近了与读者的距离。它没有急着抛出那些复杂的概念,反而先勾勒出了一个宏大的蓝图:我们如何从混沌无序的现象中,提炼出可靠的规律和趋势。这种叙事上的铺陈,极大地激发了我继续翻阅下去的兴趣,让我开始期待接下来的旅程,哪怕我知道前方会有挑战,但至少我已经准备好了一张心理地图。

☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程,就像是接受了一场高强度的思维训练营。书中穿插的案例分析环节,绝对是精髓所在。它们并非那种教科书式的、为了演示而演示的空洞案例,而是选取了金融市场波动、医学试验设计、乃至社会行为模式分析等多个领域的真实数据挑战。更令人赞叹的是,作者对于“模型选择”的讨论极其深刻和坦诚。他们没有鼓吹任何一种统计方法是万能的,反而花了大篇幅去探讨各种模型的局限性、偏差的来源以及如何批判性地评估结果的可靠性。读完这些案例,我感觉自己看待数据新闻或行业报告时的眼神都变得锐利了许多,不再轻易被那些花哨的图表所迷惑,而是下意识地去追问:“这个P值是怎么算出来的?样本是否具有代表性?”

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这本书的语言风格,是我个人非常偏爱的一种——它既保持了学术的精确性,又充满了学者的幽默感和人情味。在解释诸如“中心极限定理”这种核心却常常令人困惑的概念时,作者会巧妙地引用一些历史轶事或者生活中的类比,让原本干燥的数学定理变得生动起来。比如,它用一个关于抛硬币的无穷次实验来类比,形象地说明了为什么在样本量足够大的时候,随机性也会服从一种可预测的规律。这种行文的张弛有度,使得冗长的阅读过程变得非常享受。它让你感觉不是在被动接受知识的灌输,而是在一位睿智的长者陪伴下,共同探索世界运行的底层逻辑。

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这本书的章节编排,简直是一场精心设计的思维体操。作者显然深谙读者的学习曲线,他们没有采用那种生硬的、堆砌知识点的传统方式。相反,每一个新的概念——比如概率分布的精妙,或者假设检验的严谨逻辑——都不是孤立存在的,而是如同乐高积木一般,层层递进,彼此之间有着清晰的逻辑联系。我特别欣赏它对“直觉”和“形式化”之间平衡的把握。在介绍回归分析时,作者先是举了一个非常贴近生活的例子——比如研究不同地区的气温变化与某种农作物产量的关系,让读者先在脑海中形成一个大致的画面感,然后再引入那些必要的数学工具。这种“先体验,后定义”的教学法,使得那些原本抽象的符号和参数,一下子变得可触摸、可理解了,大大减轻了初学者的畏难情绪。

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补记。

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各种呕心沥血靠PPT过日子。

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好难:(

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考完了才发现学长在书里面夹了本次考试的最后两道大题的题目和答案啊啊啊啊啊><

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#第四版