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赵士铎主编 著

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出版社： 中国农业大学出版社

ISBN：9787811174267

商品编码：11540905627

出版时间：2008-02-01

作  者:赵士铎 主编 定  价:32 出 版 社:中国农业大学出版社 出版日期:2008年02月01日 页  数:232 装  帧:平装 ISBN:9787811174267 ●绪论
●1定量分析的误差和数据处理
●1.1准确度与精密度
●1.2误差的来源和分类
●1.3随机误差分布规律和有限数据的统计处理
●1.4系统误差的检验
●1.5提高测定准确度的措施
●1.6有效数字及运算规则
●2滴定分析法概述
●2.1滴定分析法对滴定反应的要求和滴定方式
●2.2滴定分析的标准溶液
●2.3滴定分析法的计算
●3酸碱滴定法
●3.1酸碱平衡定量处理方法
●3.2酸碱指示剂
●3.3酸碱滴定法原理
●3.4酸碱滴定法的应用
●4沉淀滴定法
●4.1银量法的滴定曲线
●4.2莫尔(Mohr)法
●部分目录

内容简介

“分析化学”是高等农、林、水院校本科生必修的一门重要基础课，赵士铎主编的《定量分析简明教程(第2版)/面向21世纪课程教材》根据农、林、水院校化学课程基本要求，对标准平衡常数、浓度平衡常数、混合平衡常数等不作区别。考虑到农、林、水院校的具体情况，增加了“几种现代仪器分析方法简介”一章内容，主要介绍了几种仪器分析方法的基本原理、定理方法和适用范围。

探索现代科学研究的基石：量化分析的魅力与实践 在这信息爆炸、数据为王的时代，理解并驾驭数据已经成为一项至关重要的技能，无论您是初涉学术研究的学生，还是希望提升工作效率的专业人士，抑或是对世界运行规律充满好奇的探索者，掌握量化分析的工具与思维方式，都将为您打开一扇通往更深层次理解的大门。 本书并非仅仅是对某个特定学科的量化方法罗列，而是致力于构建一个贯穿多领域的、通用的量化分析框架。我们坚信，真正的量化分析不仅仅是冰冷的数字堆砌，更是严谨逻辑、清晰思维与洞察力相结合的艺术。通过对核心概念的深入剖析，以及对实际操作流程的细致讲解，本书旨在帮助读者建立起一套科学的研究思路，学会如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，并用严谨的方式将其转化为具有说服力的结论。 第一部分：量化分析的基石——理解数据与思维 在踏上量化分析的旅程之前，我们首先需要夯实基础。本部分将引导您认识量化分析的本质，理解它在现代科学研究、商业决策乃至日常生活中的重要性。我们不会仅仅停留在“数据是什么”的层面，更会探讨“数据为何重要”以及“如何构建一个量化思维”。 引言：量化分析的意义与价值 为什么我们需要量化？从定性描述到定量证据的跃迁。 量化分析在不同领域的应用：从科学实验到市场调研，从金融建模到社会学研究。 拥抱量化思维：如何培养批判性思维、逻辑推理和问题解决能力。 认识你的数据：类型、结构与质量 数据就是信息：理解不同类型的数据（定量、定性，离散、连续）及其适用场景。 数据的组织与表示：表格、数据库、时间序列等常见数据结构。 数据质量的重要性：缺失值、异常值、偏差的识别与处理。 数据来源与采集：如何获取可靠的数据，以及数据采集过程中需要注意的问题。 提出好问题：量化研究的起点 从模糊的疑问到清晰的研究问题。 可量化性原则：确保你的问题可以通过数据来回答。 明确研究目标：我们希望通过量化分析达到什么目的？ 构建初步假设：基于现有知识对问题进行有根据的推测。 第二部分：量化分析的工具箱——统计学原理与方法 统计学是量化分析的核心语言。本部分将深入浅出地介绍统计学中最基础也最关键的概念和方法，为您提供一套分析数据的有力工具。我们注重理论与实践的结合，力求让您不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 描述性统计：让数据“说话” 集中趋势的度量：均值、中位数、众数——如何选择最合适的度量。 离散程度的度量：方差、标准差、极差——揭示数据的分散性。 数据的分布形态：直方图、箱线图——可视化数据特征。 百分位数与分位数：理解数据的相对位置。 概率论基础：理解随机性 随机事件与概率：量化不确定性的基石。 概率分布：正态分布、二项分布等常见分布的特性与应用。 中心极限定理：连接样本与总体的桥梁。 推断性统计：从样本到整体的飞跃 抽样方法：如何科学地抽取代表性样本。 参数估计：点估计与区间估计。 假设检验：如何利用样本数据验证或否定关于总体的论断。 P值与显著性水平：理解统计显著性的含义。 数据关联分析：探寻变量之间的关系 相关系数：衡量两个变量线性关系的强度与方向。 散点图：可视化变量间的关系。 卡方检验：分析分类变量之间的关联性。 第三部分：量化分析的实践——建模与应用 掌握了基础理论和方法后，本部分将带领您进入更广阔的量化分析实践领域。我们将介绍构建量化模型、解释模型结果以及在实际问题中应用量化分析的策略。 回归分析：预测与解释 简单线性回归：理解一个自变量如何影响因变量。 多元线性回归：揭示多个自变量共同作用下的因变量变化。 模型拟合优度：R方、调整R方——如何评估模型的解释能力。 回归系数的解读：理解各变量对结果的影响程度。 回归诊断：残差分析、多重共线性等问题的识别与处理。 方差分析（ANOVA）：比较多组均值 理解方差分析的基本原理。 单因素方差分析：比较不同处理组之间的差异。 多因素方差分析：分析多个因素及其交互作用对结果的影响。 非参数检验：在数据不满足参数检验假设时的选择 秩和检验（Wilcoxon检验）：比较两组或多组数据的中位数。 Spearman秩相关：非线性的变量关系分析。 时间序列分析概览 理解时间序列数据的特性：趋势、季节性、周期性。 简单的时间序列模型简介（如移动平均、指数平滑）。 案例研究与应用场景 如何将量化分析方法应用于实际问题。 从数据到洞察：构建解决问题的量化方案。 沟通与报告：如何清晰有效地呈现量化分析结果。 案例分析：营销效果评估、用户行为分析、风险预测等。 第四部分：量化分析的进阶之路与伦理考量 在本部分，我们将目光投向量化分析的未来发展以及在使用量化工具时需要承担的责任。 量化分析的进阶方向 机器学习入门：简介监督学习、无监督学习的基本概念。 大数据分析概览：理解海量数据带来的挑战与机遇。 网络分析、文本挖掘等新兴量化技术简介。 量化分析的伦理与责任 数据隐私与保护：在使用数据时应遵循的原则。 避免数据误读与滥用：如何负责任地使用统计结果。 模型的局限性与不确定性：认识到量化分析的边界。 透明度与可重复性：构建可信赖的量化研究。 本书的目标是赋能读者，让您能够独立地进行数据分析，并对分析结果做出审慎的判断。我们鼓励您在学习过程中积极动手实践，将理论知识应用于解决实际问题。量化分析的道路充满挑战，但也充满乐趣与发现。愿您在这趟旅程中，收获知识，提升能力，最终成为一个更懂得如何从数据中洞察世界的人。

评分☆☆☆☆☆

评价三 作为一名已经工作多年的业内人士，我购买《定量分析简明教程(第2版)》的初衷，更多是想回顾和巩固一些基础知识，同时了解一下当前定量分析领域的一些最新发展。这本书确实在很多方面给了我启发。它的优点在于，虽然是教程，但并没有把内容写得过于“学院派”，而是兼顾了理论深度和实际应用。书中列举的案例，很多都是我日常工作中会遇到的情境，这让我能够更容易地将书本知识与实际工作联系起来。例如，在处理市场调研数据或者金融风险评估时，书中介绍的各种回归分析技巧，如逻辑回归、泊松回归等，都提供了非常实用的指导。我特别喜欢的一点是，书中并没有回避一些“难啃”的概念，而是用通俗易懂的语言去解释，并配以大量的图示，这让复杂的统计原理变得更加直观。虽然我个人对数学公式并不陌生，但这样的讲解方式仍然让我感觉耳目一新。当然，书中对于一些非常前沿的技术，比如深度学习在定量分析中的应用，可能提及不够深入，但这对于一本“简明教程”来说，是可以理解的。总体而言，它是一本能够帮助专业人士梳理思路、查漏补缺，并提供实操指导的优质读物。

评分☆☆☆☆☆

评价二 我是在一个偶然的机会接触到这本《定量分析简明教程(第2版)》的，当时正好在为一篇研究论文苦恼，需要用到一些统计学工具来处理数据，但又对这些工具的原理不太了解。这本书给我最大的惊喜在于它的逻辑性和条理性。作者似乎非常清楚读者在学习过程中可能会遇到的困惑，将内容循序渐进地展开。从最基本的描述性统计，到推断性统计，再到各种复杂的回归模型，每一步都建立在前一步的基础上，使得整个学习过程非常顺畅。我尤其欣赏书中在解释模型假设和条件时所做的详细说明，这对于我这种严谨的研究者来说至关重要。很多时候，我们只是机械地套用公式，却不了解其背后的原理和适用范围，而这本书则把这些“为什么”解释清楚了。另外，书中关于模型诊断和选择的部分也写得非常实用，例如如何判断模型的拟合优度，如何进行模型选择，以及如何处理多重共线性等问题，这些都是在实际研究中非常棘手但又必须面对的。虽然这本书的数学推导部分对我来说有些挑战，但我可以通过反复阅读和琢磨，慢慢理解。总而言之，它是一本能够帮助读者真正理解定量分析方法“如何运作”的书，而不是仅仅教你“如何使用”的工具手册。

评分☆☆☆☆☆

评价一 这本书我断断续续读了几个月，终于算是啃下来了。说实话，一开始拿到这本书，看到厚厚的篇幅，心里就有点打怵。但作为一名初涉量化领域的研究生，我知道这是必经之路。这套书的优点在于它真的把“定量分析”这个概念拆解得非常细致，从最基础的统计学概念，到各种回归模型，再到一些进阶的计量经济学方法，基本上是面面俱到。对于我这种数学基础相对薄弱的学生来说，最受欢迎的是它详实的例题解释。很多时候，一个公式的推导过程，或者一个模型选择的理由，在其他教材里可能一笔带过，但在这里会被反复讲解，配以各种图表和辅助说明。这大大降低了理解的门槛。同时，书中也穿插了不少案例研究，让我们能够看到这些抽象的模型是如何在实际问题中应用的，比如在经济学、金融学、甚至社会学研究中的应用，这让我觉得学习这些方法不至于那么枯燥，而且能看到未来研究的方向。当然，这本书也并非完美，对于一些非常前沿或者高度专业的领域，它可能就没有那么深入了，但考虑到这是一本“简明教程”，我觉得已经做得相当出色了。总的来说，对于想系统学习定量分析方法，并且希望有足够耐心和细节讲解的读者来说，这本书绝对是值得推荐的。

评分☆☆☆☆☆

评价五 我是一个对数据分析充满好奇，但又缺乏系统学习路径的学习者。在接触《定量分析简明教程(第2版)》之前，我尝试过很多零散的在线课程和文章，但总感觉碎片化，缺乏整体性。这本书则恰恰弥补了我的这个需求。它以一种非常系统和全面的方式，为我构建了一个定量分析的知识体系。从最基础的数据类型、变量的度量，到描述性统计，再到推断性统计的各种检验方法，例如t检验、卡方检验等，书中都进行了详细的讲解。我尤其喜欢的是，作者在介绍每一种统计检验方法时，都会先解释它的基本原理，然后给出实际操作的步骤，最后再分析其适用范围和局限性。这使得我不仅知道“怎么做”，更理解“为什么这么做”。书中还花了很大的篇幅讲解各种回归模型，从最简单的线性回归，到多元线性回归，再到一些非线性回归模型，内容非常丰富。并且，书中还提供了大量的 R 语言（或者 SPSS，具体看版本）的实操代码示例，这对我这个喜欢动手实践的学习者来说，简直是福音。虽然我的编程能力还不是非常熟练，但我可以对照着书本的代码，一步一步地去实现，从而加深对模型的理解。总而言之，这本书是为像我一样想要系统、深入地学习定量分析的读者量身定制的，它提供了一个坚实的基础，帮助我开启数据分析的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

评价四 说实话，我买这本书的时候，并没有抱太高的期望，因为“教程”类的书籍我总觉得会比较枯燥乏味。但《定量分析简明教程(第2版)》却给了我一个大大的惊喜。这本书最大的特点在于它的“亲切感”。作者的语言风格非常自然，读起来不像是在啃一本学术著作，更像是在和一位经验丰富的老师在交流。他会用很多生活化的例子来类比抽象的统计概念，比如在解释概率分布时，他会用掷骰子、抽奖来打比方，这让我这个对数学不太感冒的人也能够理解。而且，这本书的结构安排也非常人性化。每一章的开头都会有一个“学习目标”，结尾会有一个“本章小结”，这让我能够清晰地知道自己学了什么，还需要掌握什么。最让我受益匪浅的是，书中不仅仅是讲方法，更重要的是讲“思维方式”。它会引导读者去思考为什么需要用到某种方法，这种方法的优缺点是什么，以及在什么情况下不适合使用。这种批判性的思维培养，是我在其他教材中很少看到的。虽然这本书的篇幅不小，但因为作者的讲解方式，我阅读起来并没有感到压力，反而觉得很有趣。对我来说，它是一本真正能够启发思考、激发兴趣的“定量分析启蒙书”。