定量分析簡明教程(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

趙士鐸主編 著

圖書標籤:

• 定量分析
• 金融工程
• 投資學
• 風險管理
• 統計學
• 金融建模
• 量化交易
• 金融市場
• 高等教育
• 教材

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中國農業大學齣版社

ISBN：9787811174267

商品編碼：11540905627

齣版時間：2008-02-01

作  者:趙士鐸 主編 定  價:32 齣 版 社:中國農業大學齣版社 齣版日期:2008年02月01日 頁  數:232 裝  幀:平裝 ISBN:9787811174267 ●緒論
●1定量分析的誤差和數據處理
●1.1準確度與精密度
●1.2誤差的來源和分類
●1.3隨機誤差分布規律和有限數據的統計處理
●1.4係統誤差的檢驗
●1.5提高測定準確度的措施
●1.6有效數字及運算規則
●2滴定分析法概述
●2.1滴定分析法對滴定反應的要求和滴定方式
●2.2滴定分析的標準溶液
●2.3滴定分析法的計算
●3酸堿滴定法
●3.1酸堿平衡定量處理方法
●3.2酸堿指示劑
●3.3酸堿滴定法原理
●3.4酸堿滴定法的應用
●4沉澱滴定法
●4.1銀量法的滴定麯綫
●4.2莫爾(Mohr)法
●部分目錄

內容簡介

“分析化學”是高等農、林、水院校本科生必修的一門重要基礎課，趙士鐸主編的《定量分析簡明教程(第2版)/麵嚮21世紀課程教材》根據農、林、水院校化學課程基本要求，對標準平衡常數、濃度平衡常數、混閤平衡常數等不作區彆。考慮到農、林、水院校的具體情況，增加瞭“幾種現代儀器分析方法簡介”一章內容，主要介紹瞭幾種儀器分析方法的基本原理、定理方法和適用範圍。

探索現代科學研究的基石：量化分析的魅力與實踐 在這信息爆炸、數據為王的時代，理解並駕馭數據已經成為一項至關重要的技能，無論您是初涉學術研究的學生，還是希望提升工作效率的專業人士，抑或是對世界運行規律充滿好奇的探索者，掌握量化分析的工具與思維方式，都將為您打開一扇通往更深層次理解的大門。 本書並非僅僅是對某個特定學科的量化方法羅列，而是緻力於構建一個貫穿多領域的、通用的量化分析框架。我們堅信，真正的量化分析不僅僅是冰冷的數字堆砌，更是嚴謹邏輯、清晰思維與洞察力相結閤的藝術。通過對核心概念的深入剖析，以及對實際操作流程的細緻講解，本書旨在幫助讀者建立起一套科學的研究思路，學會如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息，並用嚴謹的方式將其轉化為具有說服力的結論。 第一部分：量化分析的基石——理解數據與思維 在踏上量化分析的旅程之前，我們首先需要夯實基礎。本部分將引導您認識量化分析的本質，理解它在現代科學研究、商業決策乃至日常生活中的重要性。我們不會僅僅停留在“數據是什麼”的層麵，更會探討“數據為何重要”以及“如何構建一個量化思維”。 引言：量化分析的意義與價值 為什麼我們需要量化？從定性描述到定量證據的躍遷。 量化分析在不同領域的應用：從科學實驗到市場調研，從金融建模到社會學研究。 擁抱量化思維：如何培養批判性思維、邏輯推理和問題解決能力。 認識你的數據：類型、結構與質量 數據就是信息：理解不同類型的數據（定量、定性，離散、連續）及其適用場景。 數據的組織與錶示：錶格、數據庫、時間序列等常見數據結構。 數據質量的重要性：缺失值、異常值、偏差的識彆與處理。 數據來源與采集：如何獲取可靠的數據，以及數據采集過程中需要注意的問題。 提齣好問題：量化研究的起點 從模糊的疑問到清晰的研究問題。 可量化性原則：確保你的問題可以通過數據來迴答。 明確研究目標：我們希望通過量化分析達到什麼目的？ 構建初步假設：基於現有知識對問題進行有根據的推測。 第二部分：量化分析的工具箱——統計學原理與方法 統計學是量化分析的核心語言。本部分將深入淺齣地介紹統計學中最基礎也最關鍵的概念和方法，為您提供一套分析數據的有力工具。我們注重理論與實踐的結閤，力求讓您不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。 描述性統計：讓數據“說話” 集中趨勢的度量：均值、中位數、眾數——如何選擇最閤適的度量。 離散程度的度量：方差、標準差、極差——揭示數據的分散性。 數據的分布形態：直方圖、箱綫圖——可視化數據特徵。 百分位數與分位數：理解數據的相對位置。 概率論基礎：理解隨機性 隨機事件與概率：量化不確定性的基石。 概率分布：正態分布、二項分布等常見分布的特性與應用。 中心極限定理：連接樣本與總體的橋梁。 推斷性統計：從樣本到整體的飛躍 抽樣方法：如何科學地抽取代錶性樣本。 參數估計：點估計與區間估計。 假設檢驗：如何利用樣本數據驗證或否定關於總體的論斷。 P值與顯著性水平：理解統計顯著性的含義。 數據關聯分析：探尋變量之間的關係 相關係數：衡量兩個變量綫性關係的強度與方嚮。 散點圖：可視化變量間的關係。 卡方檢驗：分析分類變量之間的關聯性。 第三部分：量化分析的實踐——建模與應用 掌握瞭基礎理論和方法後，本部分將帶領您進入更廣闊的量化分析實踐領域。我們將介紹構建量化模型、解釋模型結果以及在實際問題中應用量化分析的策略。 迴歸分析：預測與解釋 簡單綫性迴歸：理解一個自變量如何影響因變量。 多元綫性迴歸：揭示多個自變量共同作用下的因變量變化。 模型擬閤優度：R方、調整R方——如何評估模型的解釋能力。 迴歸係數的解讀：理解各變量對結果的影響程度。 迴歸診斷：殘差分析、多重共綫性等問題的識彆與處理。 方差分析（ANOVA）：比較多組均值 理解方差分析的基本原理。 單因素方差分析：比較不同處理組之間的差異。 多因素方差分析：分析多個因素及其交互作用對結果的影響。 非參數檢驗：在數據不滿足參數檢驗假設時的選擇 秩和檢驗（Wilcoxon檢驗）：比較兩組或多組數據的中位數。 Spearman秩相關：非綫性的變量關係分析。 時間序列分析概覽 理解時間序列數據的特性：趨勢、季節性、周期性。 簡單的時間序列模型簡介（如移動平均、指數平滑）。 案例研究與應用場景 如何將量化分析方法應用於實際問題。 從數據到洞察：構建解決問題的量化方案。 溝通與報告：如何清晰有效地呈現量化分析結果。 案例分析：營銷效果評估、用戶行為分析、風險預測等。 第四部分：量化分析的進階之路與倫理考量 在本部分，我們將目光投嚮量化分析的未來發展以及在使用量化工具時需要承擔的責任。 量化分析的進階方嚮 機器學習入門：簡介監督學習、無監督學習的基本概念。 大數據分析概覽：理解海量數據帶來的挑戰與機遇。 網絡分析、文本挖掘等新興量化技術簡介。 量化分析的倫理與責任 數據隱私與保護：在使用數據時應遵循的原則。 避免數據誤讀與濫用：如何負責任地使用統計結果。 模型的局限性與不確定性：認識到量化分析的邊界。 透明度與可重復性：構建可信賴的量化研究。 本書的目標是賦能讀者，讓您能夠獨立地進行數據分析，並對分析結果做齣審慎的判斷。我們鼓勵您在學習過程中積極動手實踐，將理論知識應用於解決實際問題。量化分析的道路充滿挑戰，但也充滿樂趣與發現。願您在這趟旅程中，收獲知識，提升能力，最終成為一個更懂得如何從數據中洞察世界的人。

評分☆☆☆☆☆

評價四 說實話，我買這本書的時候，並沒有抱太高的期望，因為“教程”類的書籍我總覺得會比較枯燥乏味。但《定量分析簡明教程(第2版)》卻給瞭我一個大大的驚喜。這本書最大的特點在於它的“親切感”。作者的語言風格非常自然，讀起來不像是在啃一本學術著作，更像是在和一位經驗豐富的老師在交流。他會用很多生活化的例子來類比抽象的統計概念，比如在解釋概率分布時，他會用擲骰子、抽奬來打比方，這讓我這個對數學不太感冒的人也能夠理解。而且，這本書的結構安排也非常人性化。每一章的開頭都會有一個“學習目標”，結尾會有一個“本章小結”，這讓我能夠清晰地知道自己學瞭什麼，還需要掌握什麼。最讓我受益匪淺的是，書中不僅僅是講方法，更重要的是講“思維方式”。它會引導讀者去思考為什麼需要用到某種方法，這種方法的優缺點是什麼，以及在什麼情況下不適閤使用。這種批判性的思維培養，是我在其他教材中很少看到的。雖然這本書的篇幅不小，但因為作者的講解方式，我閱讀起來並沒有感到壓力，反而覺得很有趣。對我來說，它是一本真正能夠啓發思考、激發興趣的“定量分析啓濛書”。

評分☆☆☆☆☆

評價五 我是一個對數據分析充滿好奇，但又缺乏係統學習路徑的學習者。在接觸《定量分析簡明教程(第2版)》之前，我嘗試過很多零散的在綫課程和文章，但總感覺碎片化，缺乏整體性。這本書則恰恰彌補瞭我的這個需求。它以一種非常係統和全麵的方式，為我構建瞭一個定量分析的知識體係。從最基礎的數據類型、變量的度量，到描述性統計，再到推斷性統計的各種檢驗方法，例如t檢驗、卡方檢驗等，書中都進行瞭詳細的講解。我尤其喜歡的是，作者在介紹每一種統計檢驗方法時，都會先解釋它的基本原理，然後給齣實際操作的步驟，最後再分析其適用範圍和局限性。這使得我不僅知道“怎麼做”，更理解“為什麼這麼做”。書中還花瞭很大的篇幅講解各種迴歸模型，從最簡單的綫性迴歸，到多元綫性迴歸，再到一些非綫性迴歸模型，內容非常豐富。並且，書中還提供瞭大量的 R 語言（或者 SPSS，具體看版本）的實操代碼示例，這對我這個喜歡動手實踐的學習者來說，簡直是福音。雖然我的編程能力還不是非常熟練，但我可以對照著書本的代碼，一步一步地去實現，從而加深對模型的理解。總而言之，這本書是為像我一樣想要係統、深入地學習定量分析的讀者量身定製的，它提供瞭一個堅實的基礎，幫助我開啓數據分析的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

評價三 作為一名已經工作多年的業內人士，我購買《定量分析簡明教程(第2版)》的初衷，更多是想迴顧和鞏固一些基礎知識，同時瞭解一下當前定量分析領域的一些最新發展。這本書確實在很多方麵給瞭我啓發。它的優點在於，雖然是教程，但並沒有把內容寫得過於“學院派”，而是兼顧瞭理論深度和實際應用。書中列舉的案例，很多都是我日常工作中會遇到的情境，這讓我能夠更容易地將書本知識與實際工作聯係起來。例如，在處理市場調研數據或者金融風險評估時，書中介紹的各種迴歸分析技巧，如邏輯迴歸、泊鬆迴歸等，都提供瞭非常實用的指導。我特彆喜歡的一點是，書中並沒有迴避一些“難啃”的概念，而是用通俗易懂的語言去解釋，並配以大量的圖示，這讓復雜的統計原理變得更加直觀。雖然我個人對數學公式並不陌生，但這樣的講解方式仍然讓我感覺耳目一新。當然，書中對於一些非常前沿的技術，比如深度學習在定量分析中的應用，可能提及不夠深入，但這對於一本“簡明教程”來說，是可以理解的。總體而言，它是一本能夠幫助專業人士梳理思路、查漏補缺，並提供實操指導的優質讀物。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本書我斷斷續續讀瞭幾個月，終於算是啃下來瞭。說實話，一開始拿到這本書，看到厚厚的篇幅，心裏就有點打怵。但作為一名初涉量化領域的研究生，我知道這是必經之路。這套書的優點在於它真的把“定量分析”這個概念拆解得非常細緻，從最基礎的統計學概念，到各種迴歸模型，再到一些進階的計量經濟學方法，基本上是麵麵俱到。對於我這種數學基礎相對薄弱的學生來說，最受歡迎的是它詳實的例題解釋。很多時候，一個公式的推導過程，或者一個模型選擇的理由，在其他教材裏可能一筆帶過，但在這裏會被反復講解，配以各種圖錶和輔助說明。這大大降低瞭理解的門檻。同時，書中也穿插瞭不少案例研究，讓我們能夠看到這些抽象的模型是如何在實際問題中應用的，比如在經濟學、金融學、甚至社會學研究中的應用，這讓我覺得學習這些方法不至於那麼枯燥，而且能看到未來研究的方嚮。當然，這本書也並非完美，對於一些非常前沿或者高度專業的領域，它可能就沒有那麼深入瞭，但考慮到這是一本“簡明教程”，我覺得已經做得相當齣色瞭。總的來說，對於想係統學習定量分析方法，並且希望有足夠耐心和細節講解的讀者來說，這本書絕對是值得推薦的。

評分☆☆☆☆☆

評價二 我是在一個偶然的機會接觸到這本《定量分析簡明教程(第2版)》的，當時正好在為一篇研究論文苦惱，需要用到一些統計學工具來處理數據，但又對這些工具的原理不太瞭解。這本書給我最大的驚喜在於它的邏輯性和條理性。作者似乎非常清楚讀者在學習過程中可能會遇到的睏惑，將內容循序漸進地展開。從最基本的描述性統計，到推斷性統計，再到各種復雜的迴歸模型，每一步都建立在前一步的基礎上，使得整個學習過程非常順暢。我尤其欣賞書中在解釋模型假設和條件時所做的詳細說明，這對於我這種嚴謹的研究者來說至關重要。很多時候，我們隻是機械地套用公式，卻不瞭解其背後的原理和適用範圍，而這本書則把這些“為什麼”解釋清楚瞭。另外，書中關於模型診斷和選擇的部分也寫得非常實用，例如如何判斷模型的擬閤優度，如何進行模型選擇，以及如何處理多重共綫性等問題，這些都是在實際研究中非常棘手但又必須麵對的。雖然這本書的數學推導部分對我來說有些挑戰，但我可以通過反復閱讀和琢磨，慢慢理解。總而言之，它是一本能夠幫助讀者真正理解定量分析方法“如何運作”的書，而不是僅僅教你“如何使用”的工具手冊。