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贾俊平 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 高等教育
• 教材
• 学术研究
• 统计推断
• 回归分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302129288

版次：2

商品编码：11892680

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2006-06-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。作为数据分析的一种有效工具，统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域，是各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。《统计学》（第二版）一书结合了作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果，在内容上包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法；在写法上与计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果，并在书后配有教学和学习辅助光盘，方便教师授课和学生自学。本书可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材，也可作为MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

目录

第1章 导论
统计应用：质量管理中的6
1.1 统计及其应用领域
1.1.1 什么是统计学
1.1.2 统计的应用领域
1.1.3 历史上著名的统计学家
1.2 统计数据的类型
1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据
1.2.2 观测数据和实验数据
1.2.3 截面数据和时间序列数据
1.3 统计中的几个基本概念
1.3.1 总体和样本
1.3.2 参数和统计量
1.3.3 变量
思考与练习
人物传记-AdolpheQuetelet

第2章 数据收集
统计应用：北京市2005年1%人口抽样调查
2.1 数据来源
2.1.1 数据的间接来源
2.1.2 数据的直接来源
2.2 调查设计
2.2.1 调查方案的结构
2.2.2 调查问卷设计
2.3 数据质量
2.3.1 数据的误差
2.3.2 数据的质量要求
思考与练习
人物传记-WilliamG.Cochran

第3章 数据的图表展示
统计应用：把数据画图之后要用用脑袋！
3.1 数据的预处理
3.1.1 数据审核
3.1.2 数据筛选
3.1.3 数据排序
3.1.4 数据透视表
3.2 品质数据的整理与展示
3.2.1 分类数据的整理与图示
3.2.2 顺序数据的整理与图示
3.3 数值型数据的整理与展示
3.3.1 数据分组
3.3.2 数值型数据的图示
3.4 合理使用图表
3.4.1 鉴别图形优劣的准则
3.4.2 统计表的设计
思考与练习
人物传记-JohnW.Tukey

第4章 数据的概括性度量
统计应用：一种测量的平均数比单个的测量更可靠
4.1 集中趋势的度量
4.1.1 分类数据：众数
4.1.2 顺序数据：中位数和分位数
4.1.3 数值型数据：平均数
4.1.4 众数、中位数和平均数的比较
4.2 离散程度的度量
4.2.1 分类数据：异众比率
4.2.2 顺序数据：四分位差
4.2.3 数值型数据：方差和标准差
4.2.4 相对离散程度：离散系数
4.3 偏态与峰态的度量
4.3.1 偏态及其测度
4.3.2 峰态及其测度
思考与练习
人物传记-PafnutyLvovichChebyshev

第5章 概率与概率分布
统计应用：买彩不是“押宝”
5.1 事件及其概率
5.1.1 试验、事件和样本空间
5.1.2 事件的概率
5.1.3 概率的性质和运算法则
5.1.4 条件概率与事件的独立性
5.1.5 全概率公式与逆概率公式
5.2 离散型概率分布
5.2.1 随机变量
5.2.2 离散型随机变量的概率分布
5.2.3 离散型随机变量的数学期望和方差
5.2.4 几种常用的离散型概率分布
5.3 连续型概率分布
5.3.1 概率密度函数
5.3.2 正态分布
5.3.3 其他连续型概率分布
思考与练习
人物传记-JamesBernoulliCarlFriedrichGauss

第6章 抽样与抽样分布
统计应用：“抓阄”征兵计划
6.1 概率抽样方法“
6.1.1 简单随机抽样
6.1.2 分层抽样
6.1.3 系统抽样
6.1.4 整群抽样
6.2 3种不同性质的分布
6.2.1 总体分布
6.2.2 样本分布
6.2.3 抽样分布
6.3 一个总体参数推断时样本统计量的抽样分布
6.3.1 样本均值的抽样分布
6.3.2 样本比例的抽样分布
6.3.3 样本方差的抽样分布
6.4 两个总体参数推断时样本统计量的抽样分布
6.4.1 两个样本均值之差的抽样分布
6.4.2 两个样本比例之差的抽样分布
6.4.3 两个样本方差比的抽样分布
思考与练习
人物传记——WilliamSealyGosset

第7章 参数估计
统计应用：一次失败的民意调查
7.1 参数估计的一般问题
7.1.1 估计量与估计值
7.1.2 点估计与区间估计
7.1.3 评价估计量的标准
7.2 一个总体参数的区间估计
7.2.1 总体均值的区间估计
7.2.2 总体比例的区间估计
7.2.3 总体方差的区间估计
7.2.4 正态总体未来观测值的预测区间估计
7.3 两个总体参数的区间估计
7.3.1 两个总体均值之差的区间估计
7.3.2 两个总体比例之差的区间估计
7.3.3 两个总方差比的区间估计
7.4 样本容量的确定
7.4.1 估计总体均值时样本容量的确定
7.4.2 估计总体比例时样本容量的确定
7.4.3 估计两个总体均值之差时样本容量的确定
7.4.4 估计两个总体比例之差时样本容量的确定
思考与练习
人物传记-JerzyNeyman

第8章 假设检验
统计应用：药物筛选中的假设检验
8.1 假设检验的基本问题
8.1.1 假设的陈述
8.1.2 两类错误与显著性水平
8.1.3 检验统计量与拒绝域
8.1.4 利用P值进行决策
8.1.5 统计显著性与实际显著性
8.2 一个总体参数的检验
8.2.1 总体均值的检验
8.2.2 总体比例的检验
8.2.3 总体方差的检验
8.3 两个总体参数的检验
8.3.1 两个总体均值之差的检验
8.3.2 两个总体比例之差的检验
8.3.3 两个总体方差比的检验
思考与练习
人物传记-EgonSharpePearson

第9章 方差分析与试验设计
统计应用：SARS病毒灭活疫苗临床试验
9.1 方差分析引论
9.1.1 方差分析及其有关术语
9.1.2 方差分析的基本思想和原理
9.1.3 方差分析中的基本假定
9.1.4 问题的一般提法
9.2 单因素方差分析
9.2.1 数据结构
9.2.2 分析步骤
9.2.3 关系强度的测量
9.2.4 方差分析中的多重比较
9.3 双因素方差分析
9.3.1 双因素方差分析及其类型
9.3.2 无交互作用的双因素方差分析
9.3.3 有交互作用的双因素方差分析
9.4 试验设计初步
9.4.1 完全随机化设计
9.4.2 随机化区组设计
9.4.3 因子设计
思考与练习
人物传记-RonaldAylmerFisher
……

第10章 一元线性回归
第11章 多元线性回归
第12章 时间序列分析和预测
第13章 指数
附录1 各章练习题答案
附录2 常用统计表
参考文献

前言/序言

统计学（第2版）

《统计学》（第2版）是一本深入浅出的统计学入门教材，旨在为不同背景的读者提供扎实的统计学理论基础和实践应用能力。本书自出版以来，因其清晰的逻辑、丰富的案例和循序渐进的教学方法，受到了广泛的欢迎和好评。第二版的推出，更是吸收了前版的优点，并结合了最新的统计学发展趋势和教学反馈，在内容和结构上进行了优化和完善，使其更加贴合当前的学习需求。 本书的核心目标是帮助读者理解并掌握统计学的基本原理，学会如何收集、整理、分析和解释数据，从而在各种情境下做出更明智的决策。统计学作为一门连接理论与现实的桥梁，其应用几乎渗透到现代社会的所有领域，从科学研究、商业决策，到社会调查、医疗健康，乃至日常生活中的信息判断，都离不开统计学的支撑。本书正是致力于让读者掌握这门强大的工具。 第一部分：统计学基础与描述性统计 在开始学习复杂的统计模型之前，本书首先为读者构建起坚实的理论基石。第一部分详细介绍了统计学的基本概念，包括总体（Population）与样本（Sample）的区别，以及为什么在绝大多数情况下我们只能通过样本来推断总体。接着，本书深入讲解了数据的类型，如定性数据（Qualitative Data）和定量数据（Quantitative Data），以及它们各自的特点和处理方式。定性数据又可细分为名义数据（Nominal Data）和顺序数据（Ordinal Data），而定量数据则包括区间数据（Interval Data）和比例数据（Ratio Data）。理解这些数据类型是后续进行恰当统计分析的前提。 随后，本书着重介绍了描述性统计（Descriptive Statistics）的核心内容，即如何有效地概括和呈现数据。这包括： 频数分布与图表展示： 学习如何构建频数分布表（Frequency Distribution Table），以及如何利用直方图（Histogram）、条形图（Bar Chart）、饼图（Pie Chart）、折线图（Line Chart）等多种图表形式直观地展示数据的分布特征。这些图表能够帮助我们迅速把握数据的整体情况，发现潜在的模式和异常值。 集中趋势的度量： 介绍了几种衡量数据集中趋势的关键指标，包括均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。读者将学习在不同数据分布和情况下，选择最适合的集中趋势度量方法。例如，当数据存在偏斜时，中位数通常比均值更能代表数据的中心。 离散程度的度量： 为了全面了解数据的分布情况，本书还详细阐述了衡量数据离散程度的指标，如极差（Range）、四分位距（Interquartile Range, IQR）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。标准差作为最常用的离散程度度量，能够反映数据相对于均值的平均偏离程度，是理解数据变异性的关键。 位置的度量： 引入了百分位数（Percentile）和分位数（Quantile）的概念，这些度量方法帮助我们理解数据集中特定数值的位置，例如，我们可以通过百分位数来理解一个人的身高在人群中的相对位置。 相对分布与偏度、峰度： 进一步深入分析数据的形状，讲解了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，用于描述数据分布的不对称性和尖锐程度，为更深层次的数据理解提供依据。 第二部分：概率论基础与概率分布 在掌握了描述性统计后，本书将读者引入概率论的世界，这是推断性统计（Inferential Statistics）的基石。第二部分系统地讲解了概率的基本概念，包括随机事件（Random Event）、样本空间（Sample Space）、概率公理（Axioms of Probability）以及条件概率（Conditional Probability）和独立性（Independence）。读者将学习如何计算事件发生的概率，以及如何利用概率的加法法则和乘法法则解决各种实际问题。 本书随后深入探讨了随机变量（Random Variable）的概念，并将其区分为离散型随机变量（Discrete Random Variable）和连续型随机变量（Continuous Random Variable）。对于每种类型的随机变量，都详细介绍了其重要的概率分布： 离散型概率分布： 二项分布（Binomial Distribution）： 适用于描述在固定次数的独立试验中，某个事件成功发生的次数。本书会通过大量实例，如产品合格率、投票支持率等，来解释二项分布的应用。 泊松分布（Poisson Distribution）： 用于描述在单位时间或单位空间内，某个事件发生的次数。例如，电话中心每小时接到的电话数量、交通路口每分钟通过的车辆数等。 超几何分布（Hypergeometric Distribution）： 适用于从有限总体中不放回地抽取样本时，样本中包含特定类型元素的数量。 连续型概率分布： 均匀分布（Uniform Distribution）： 描述了在一个区间内，所有可能取值概率均等的随机变量。 指数分布（Exponential Distribution）： 常用于描述事件之间的时间间隔，例如电子元件的寿命、客户等待服务的时间等。 正态分布（Normal Distribution，又称高斯分布）： 这是概率论中最重要、最核心的分布之一。本书会详尽讲解正态分布的性质，包括其钟形曲线的对称性、均值和标准差对分布形状的影响，以及标准正态分布（Standard Normal Distribution）及其Z-score的应用。大量现实世界的数据，如身高、考试分数、测量误差等，都近似服从正态分布。 中心极限定理（Central Limit Theorem）： 这是连接样本分布与总体分布的关键定理。本书将详细阐述中心极限定理的内容，以及它如何支撑我们使用样本均值来推断总体均值，即使总体分布并非正态分布。 第三部分：抽样分布与统计推断 在掌握了概率论和常见概率分布后，本书进入了统计推断的核心内容。第三部分首先介绍了抽样分布（Sampling Distribution）的概念，这是理解统计推断的关键。本书会解释为什么样本统计量（如样本均值、样本比例）本身也是随机变量，并具有自己的分布。特别是样本均值的抽样分布，在中心极限定理的帮助下，通常会近似正态分布，这为我们后续的参数估计和假设检验奠定了基础。 接着，本书详细介绍了统计推断的两种主要方法： 参数估计（Estimation）： 点估计（Point Estimation）： 介绍如何用样本统计量来估计总体参数，例如用样本均值估计总体均值。 区间估计（Interval Estimation）： 强调点估计的局限性，并引入区间估计的概念，即构建一个包含总体参数的概率区间，称为置信区间（Confidence Interval）。本书会详细讲解如何为总体均值、总体比例等构建不同置信水平的置信区间，并解释置信区间的含义，例如95%的置信区间意味着如果我们重复多次抽样，95%的区间将包含真实的总体参数。 t分布（t-Distribution）： 当总体标准差未知且样本量较小时，会使用t分布进行置信区间的构建，本书会详细介绍t分布的性质及其与正态分布的区别。 假设检验（Hypothesis Testing）： 基本概念： 详细讲解假设检验的逻辑框架，包括零假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_1$）。 检验步骤： 阐述假设检验的标准流程，包括设定假设、选择检验统计量、确定显著性水平（Significance Level, $alpha$）、计算p值（p-value）或确定临界值、做出统计决策（拒绝或不拒绝零假设）。 常见检验： 介绍多种基本的假设检验方法，如 单样本Z检验和t检验（One-Sample Z-test and t-test）： 用于检验单个总体的均值是否等于某个特定值。 双样本Z检验和t检验（Two-Sample Z-test and t-test）： 用于比较两个独立总体的均值是否存在显著差异，以及配对t检验（Paired t-test）用于比较配对数据的均值差异。 比例检验（Proportion Tests）： 用于检验总体比例是否等于某个特定值，或比较两个总体的比例是否存在差异。 卡方检验（Chi-Square Test）： 包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence），用于分析分类数据的分布和变量间的关系。 第四部分：回归分析与方差分析 本书的后半部分将重心放在更高级的统计建模技术上，以帮助读者分析变量之间的关系。 相关性与回归分析（Correlation and Regression Analysis）： 相关性： 介绍相关系数（Correlation Coefficient）的概念，如皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient），用于衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 讲解如何建立一个描述因变量（Dependent Variable）与一个自变量（Independent Variable）之间线性关系的回归模型。本书会深入讲解回归方程的构成、回归系数的解释、拟合优度（如$R^2$）的评估，以及残差分析（Residual Analysis）的重要性，以检查模型的假设是否满足。 多重线性回归（Multiple Linear Regression）： 扩展到包含两个或多个自变量的回归模型，分析多个因素对因变量的联合影响。 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 用于比较三个或三个以上独立组的均值是否存在显著差异。本书会解释ANOVA的基本原理，以及F统计量（F-statistic）的计算和解释。 多因素方差分析（Two-Way ANOVA，或更一般的多因素ANOVA）： 进一步分析两个或多个分类自变量对一个定量因变量的影响，以及这些自变量之间的交互作用。 贯穿全书的特点： 理论与实践结合： 本书不仅仅停留在理论讲解，而是通过大量的现实世界案例，让读者看到统计学在不同领域的实际应用。这些案例涵盖了商业、经济、医学、社会科学、工程等多个学科，极大地增强了学习的趣味性和实用性。 清晰的数学表述与直观的图示： 在保证数学严谨性的同时，本书也注重使用直观的语言和图示来解释复杂的概念，使得数学基础不强的读者也能理解。 逐步深入的难度： 内容设计循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步引入更复杂的统计方法，确保读者能够稳步提升。 强调统计思维： 除了学习具体的统计方法，本书也致力于培养读者的统计思维能力，即如何批判性地看待数据、如何选择合适的统计工具、如何解读统计结果并避免常见的误区。 丰富的练习题： 每章都配有不同难度和类型的练习题，帮助读者巩固所学知识，并提供解答或提示，便于自学。 总而言之，《统计学》（第2版）是一本内容全面、讲解清晰、应用广泛的统计学教材，适合作为大学本科和研究生入门课程的指定教材，也适合所有希望系统学习统计学知识，提升数据分析和决策能力的读者。通过本书的学习，读者将能够建立起扎实的统计学基础，自信地面对和解决各种数据驱动的问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直认为统计学是一门非常“硬核”的学科，充满了各种公式和符号，离我的日常生活很遥远。直到我读了这本书，才发现自己大错特错。作者用一种非常人性化、接地气的方式，将统计学从象牙塔中拉了出来，让我看到了它的魅力和实用性。书中的案例非常丰富，涵盖了社会科学、自然科学、医学、经济学等多个领域，而且都紧密联系生活实际。比如，书中在讲解描述性统计时，不仅仅介绍了均值、方差等基本概念，还通过分析不同人群的消费习惯、学习成绩等，让我看到了统计学如何帮助我们更好地理解社会现象。更让我惊喜的是，书中对统计学伦理和误用的讨论，让我意识到在应用统计学时，必须保持审慎和客观，不能随意解读或歪曲数据。这让我对统计学有了更全面、更深刻的认识，不再仅仅将其视为一种工具，而是一种科学精神的体现。我发现，一旦掌握了基本的统计学原理，再去看待社会新闻、科学研究，就会多一份辩证的眼光，不再轻易被片面的信息所误导。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我彻底改变了对统计学的看法，从最初的“硬核”和“抽象”，转变为“实用”和“有趣”。作者以一种非常灵活和富有创意的教学方式，将统计学的精髓展现在我面前。我最喜欢的部分是关于贝叶斯统计的讲解，它让我看到了如何将先验知识与观测数据相结合，从而不断更新我们对事物的认知。这是一种非常强大的学习和推理模型，让我对概率的理解有了更深的层次。书中还提供了大量的案例研究，从气候变化到疾病传播，再到市场营销策略，每一个案例都清晰地展示了统计学在解决现实问题中的强大力量。我特别佩服作者能够将复杂的统计概念，用如此生动、易懂的方式进行解释，并且能够引起读者的共鸣。我感觉这本书不仅仅是教会我如何运用统计工具，更是在培养我成为一个更具批判性思维、更能够理解和运用数据的现代公民。我强烈推荐这本书给任何想要提升自己数据分析能力和逻辑思维能力的人。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在最初接触这本书时，我抱持着一种“不得不学”的心态，毕竟统计学在很多专业领域都是绕不开的基石。但随着阅读的深入，我惊奇地发现，这本书完全颠覆了我对“枯燥”和“晦涩”的固有印象。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领我穿越统计学的迷宫。他没有直接扔给我一大堆公式和定理，而是先从宏观层面描绘了统计学在现代社会中的重要性，以及它如何渗透到我们生活的方方面面。随后，他才一点点地拆解那些看似复杂的概念，用通俗易懂的语言和巧妙的比喻进行解释。例如，在讲解抽样调查时，书中详细地阐述了不同抽样方法的优缺点，以及它们如何影响最终的调查结果，这一点对于理解民意调查、市场研究报告的可靠性至关重要。更让我印象深刻的是，书中不仅关注“是什么”，更强调“为什么”。对于每一个统计方法，作者都会深入剖析其背后的逻辑和假设，让我们理解其适用条件和局限性。这让我不再是被动地记忆公式，而是真正地理解了这些工具的精髓。尤其在数据可视化这一章节，书中展示了如何通过各种图表，将复杂的数据变得直观易懂，这对我日后的工作报告和演示非常有启发。我感觉自己不仅仅是在学习一门学科，更是在学习一种思考世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的，不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的转变。我一直认为，很多事情的发生都是随机的，难以预测。但这本书让我看到了，即使是看似随机的现象，背后也可能存在着统计规律。作者在讲解概率论和数理统计时，用一种非常形象的比喻，解释了许多抽象的概念。例如，书中通过“抛硬币”的例子，让我理解了独立事件和概率分布，并通过“抽奖”的例子，让我理解了期望值和方差。让我印象深刻的是，书中在讲解统计抽样时，详细地阐述了不同抽样方法的原理和优劣，以及如何选择最能代表总体的样本，这对于保证调查结果的可靠性至关重要。此外，书中还穿插了许多关于统计学史的小故事，让我了解到许多伟大的统计学家是如何一步步发展出这些理论的，这让学习过程更加有趣。我感觉这本书不仅仅是传授知识，更是在传递一种对科学探索的热情和对精确性的追求。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够更深入地理解和分析周围的世界。在接触这本书之前，我对数据和统计的理解非常有限，常常被一些表面的数字所迷惑。但这本书以一种系统、严谨的方式，将统计学的基本概念和方法展现在我面前。作者在讲解参数估计时，并没有直接给出复杂的公式，而是通过生活中的例子，比如测量房间的长度，来解释如何通过多次测量来得到一个更精确的估计值，以及如何给出这个估计值的可信范围。我特别喜欢书中关于假设检验的章节，它让我明白，我们总是需要在“零假设”和“备择假设”之间做出选择，而统计学的方法能够帮助我们做出一个基于证据的、更有可能正确的选择。这让我意识到，很多我们在生活中做出的判断，都可以用统计学的方法来加以规范和优化。这本书让我不再仅仅是“看到”数据，而是学会了如何“理解”数据，如何从数据中提取有用的信息，并做出更合理的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，是一场关于“不确定性”的深刻对话。在阅读之前，我总觉得数字是冰冷而精确的，但这本书却让我看到，即使是最严谨的统计学，也离不开对“不确定性”的拥抱和管理。作者用一种非常写实的笔触，展现了统计学在面对现实世界复杂性和不确定性时的强大能力。例如，在讲解置信区间时，书中通过一个生动的例子，解释了我们无法精确知道一个群体的真实平均值，但可以通过样本数据，给出一个包含真实值的范围，并且知道这个范围有多大的可能性是正确的。这让我对“精确”有了更深的理解，认识到在很多情况下，提供一个有根据的“可能范围”比追求一个虚假的“绝对精确”更有意义。书中的许多案例都来自于实际的科研和商业场景，比如新药的疗效评估、产品线的风险分析，这些都让我看到了统计学在解决实际问题中的价值。更重要的是，这本书教会了我如何识别和量化风险，以及如何在不确定性中做出更明智的决策。我开始意识到，很多我们认为“命中注定”的事情，其实都可以通过统计学的方法来分析和预测。这不仅仅是一本教科书，更是一本关于如何在这个充满变数的世界中游刃有余的生活指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发，就是让我认识到“量化”的力量。在过去，很多社会现象、商业决策，很大程度上依赖于经验和直觉。但这本书让我看到，通过科学的统计方法，我们可以将这些模糊的概念变得清晰、可衡量。作者在讲解统计模型时，用非常生动的语言，阐述了如何通过构建模型来捕捉数据中的规律，并进行预测。例如，书中通过分析客户的购买行为，来预测其未来购买的可能性，这对于市场营销和客户关系管理非常有价值。我特别喜欢书中对因果推断的讨论，它让我明白，仅仅看到两个变量同时出现，并不意味着它们之间存在因果关系，还需要通过更严谨的统计方法来验证。这让我对“关联”和“因果”有了更清晰的界限，也学会了如何更审慎地解释数据之间的关系。我感觉这本书不仅仅是教会我如何运用统计工具，更教会我如何用一种更加理性、科学的方式去观察和分析世界。这对我今后的学习和工作，都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的，是一次关于“不确定性”的全面探索。在阅读这本书之前，我总觉得数字是绝对的、精确的，但这本书让我认识到，现实世界充满了不确定性，而统计学正是处理这种不确定性的有力工具。作者在讲解方差分析时，用非常形象的比喻，阐述了如何通过比较不同组别之间的差异，来判断这些差异是否具有统计学意义。我特别喜欢书中关于时间序列分析的内容，它让我看到了如何通过历史数据来分析和预测未来的趋势，例如经济增长、股票价格的变动等。这让我对“预测”有了更科学的认识，不再是简单的猜测，而是基于数据和模型的分析。书中还探讨了统计学在不同领域的应用，比如医学研究中的临床试验设计，社会科学中的调查问卷设计等，这些都让我看到了统计学强大的普适性。我感觉这本书不仅仅是传授知识，更是一种思维方式的培养，让我能够以一种更加审慎、科学的态度去面对和分析复杂的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的，远不止是“统计学”这三个字表面上的含义。它是一次深入骨髓的思维洗礼，让我看到了数据背后隐藏的逻辑，也让我学会了如何审慎地解读信息。在翻开这本书之前，我对统计学的认知仅限于一些零散的概念，比如平均数、中位数，感觉它们离我的生活很遥远。然而，这本书用一种循序渐进、由浅入深的方式，将原本看似枯燥的统计学原理，巧妙地融入到一个个生动具体的案例之中。例如，书中在讲解概率分布时，并没有简单地罗列公式，而是通过分析股票市场的波动、疾病的发生率，甚至是日常生活中抽奖的中奖概率，来帮助我理解不同概率分布的特点及其适用场景。我特别喜欢书中对假设检验的阐述，它不仅仅是一个数学过程，更是一种严谨的科学推理方法。书中通过对医学研究、市场调研等实际问题的剖析，让我深刻体会到如何提出一个合理的假设，又如何通过数据来检验这个假设的真伪。这不仅仅是对统计学知识的掌握，更是对批判性思维能力的锻炼。我发现，一旦掌握了这些工具，再去看待新闻报道中的数据、广告宣传中的“统计数字”，就会多一份警惕和审慎，不再轻易被表面现象所 P.S.：这真的是一本让我“看见”了世界另一面的书，强烈推荐给任何想要提升自己信息辨别能力和逻辑思维能力的朋友。

评分☆☆☆☆☆

这本书犹如一把金钥匙，为我打开了理解数据世界的大门。在翻阅它之前，我常常被海量的数据淹没，感到无从下手，也看不出其中的门道。然而，这本书以一种清晰、系统的方式，将统计学这一强大的分析工具呈现出来，让我看到了数据背后的规律和意义。作者在讲解统计推断时，不仅仅停留在理论层面，而是通过大量案例，展示了如何从样本数据推广到总体，如何进行假设检验，以及如何解释统计显著性。我尤其喜欢书中关于回归分析的讲解，它让我明白了如何找到变量之间的关系，并用模型来预测未来的趋势。例如，书中通过分析房屋的面积、地段等因素对房价的影响，让我清晰地看到了影响因素的重要性以及它们之间的量化关系，这对于我理解经济学和社会现象都非常有帮助。此外，这本书在数据可视化方面的内容也做得非常出色，它不仅介绍了各种图表的类型，更强调了如何选择最适合展示数据的图表，以及如何避免误导性的可视化。我感觉这本书不仅仅是教会我如何“计算”，更教会我如何“思考”，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息。

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