具体描述
国内统计学的教材有很多版本，但《统计学》主要是针对二本院校经济学类、管理学类专业编写的。在编写过程中，编者认真总结自己多年从事统计学教学的经验，充分考虑二本院校的实际情况及特点，注重吸收国内外学科研究新成果、参考近年来国内外比较有影响的教材。在内容上，既保留了简单而实用的传统描述统计，也加强了现代推断统计的内容；同时，考虑到许多院校的经济学类、管理类非统计专业未单独开设后续专业统学课程，还增加了常用的经济统计指标，着重介绍了国民经济统计、企业统计、农村经济统计等常用的统计指标。《统计学》主要包括绪论、统计数据的搜集与整理、统计数据的简单描述、统计数据分布特征的描述、抽样及抽样分布、抽样估计、假设检验、方差分析、回归与相关分析、时间序列分析、统计指数、常用的经济统计指标十二章内容。每章内容后有小结、中英文对照专业术语、复习思考与练习题，便于读者学习与巩固，以及对重点和难点的把握；还有案例讨论，加深读者对相关统计理论的理解和统计方法应用的认识。
《统计学》 简介 《统计学》是一本致力于系统性阐述统计学基本原理、方法与应用的权威著作。本书内容详实，逻辑清晰，旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系。无论是初学者还是希望巩固统计学知识的专业人士，都能从中获得宝贵的收获。 本书内容涵盖了统计学领域的两大核心分支：描述性统计和推断性统计。 在描述性统计部分，我们将从数据的基本概念入手，详细介绍如何有效地收集、组织、汇总和呈现数据。读者将学习到各种统计图表，如直方图、箱线图、散点图等的绘制和解读，以及如何运用均值、中位数、众数、方差、标准差等核心指标来描述数据的集中趋势和离散程度。此外，本书还将深入探讨百分位数、四分位数等概念，帮助读者更细致地理解数据的分布特征。通过这些基础知识的学习，读者将能够准确地把握数据的内在规律，为后续的分析奠定坚实的基础。 在推断性统计部分，本书将带领读者进入更为广阔的统计推断世界。我们将详细介绍概率论的基础知识，包括随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布等）及其重要性质。在此基础上，本书将重点讲解统计推断的核心方法：参数估计与假设检验。 在参数估计方面，读者将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数，包括点估计和区间估计。我们将深入解析置信区间的概念及其构建方法，帮助读者理解估计的可靠性范围。 在假设检验方面，本书将系统性地介绍各种常见的假设检验方法，如t检验、z检验、卡方检验、F检验等，并详细讲解如何进行单样本、两样本以及配对样本的检验。读者将学习到假设检验的逻辑步骤，包括建立原假设和备除假设、选择检验统计量、确定拒绝域以及解释检验结果。本书还将涵盖非参数检验方法，为读者提供在不满足参数检验前提条件下的有效替代方案。 除了统计推断的基础理论，本书还提供了丰富的统计应用内容。我们将探讨相关性分析和回归分析，揭示变量之间的线性关系，并学习如何建立预测模型。书中将详细介绍简单线性回归和多元线性回归的原理、模型拟合、系数解释以及模型诊断。此外，我们还将介绍方差分析（ANOVA），用于比较三个或三个以上总体的均值是否存在显著差异。 本书的另一大亮点在于其对实验设计的深入探讨。读者将了解如何设计科学的实验，以确保收集的数据能够有效回答研究问题，并最大限度地减少偏倚。我们将介绍随机化、重复、区组等基本原则，并讲解各种实验设计方案，如完全随机设计、随机区组设计、析因设计等，帮助读者掌握在不同研究场景下选择和实施最合适的实验设计。 为了帮助读者更好地理解和应用统计学知识，本书在每一个章节都精心设计了大量的实例分析。这些实例来源于现实生活中的各种场景，涵盖了商业、金融、医学、社会科学、工程技术等多个领域，力求让理论知识与实际应用紧密结合。通过对这些案例的剖析，读者可以直观地感受到统计学在解决实际问题中的强大力量。 同时，本书还配备了丰富的习题，旨在巩固读者的理论理解和实践能力。这些习题难度适中，覆盖了本章的重点和难点，能够有效帮助读者检验学习效果，并发现自身理解上的不足。 《统计学》特别强调统计思维的培养。我们不仅仅是教授方法，更注重引导读者理解统计方法背后的逻辑和思想，培养读者批判性地评估统计结果的能力。本书鼓励读者质疑数据、理解数据的局限性，并能在复杂的信息环境中做出明智的判断。 本书的语言力求严谨又不失通俗易懂，避免了不必要的数学推导，但保留了必要的数学概念和公式，以便读者能够深刻理解其原理。书中穿插了大量的图示和表格，以增强视觉效果，便于读者理解抽象概念。 总而言之，《统计学》是一本面向广大学习者，内容丰富、讲解细致、案例详实、注重应用的统计学教材。它将带领读者踏上一段严谨而精彩的统计学探索之旅，让统计学成为您解决问题、理解世界、做出决策的有力工具。无论您是学生、研究人员，还是希望提升数据素养的任何人士，《统计学》都将是您不可或缺的学习伙伴。
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