统计学基础(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阮红伟主编 著

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 统计学原理

店铺： 墨砚聚客图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：29538838513

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
本书结构模块包括学习要点、正文、统计术语、重点知识梳理、习题与实践训练、统计学应用案例。本书以统计工作流程为主线，始终贯彻学以致用、理论联系实际的原则，注重实践能力和创新精神培养，理论适中，案例丰富，操作性强，具有鲜明的时代性和较强的实用性。

目录
D1章 总论 11.1 统计学的研究对象 11.1.1 统计的含义 11.1.2 统计研究对象的特点 21.1.3 统计的分类 31.2 统计工作过程与研究方法 41.2.1 统计工作过程 41.2.2 统计研究方法 61.3 统计学的基本概念 71.3.1 统计总体与样本 71.3.2 标志与指标 81.4 数据的计量尺度 101.4.1 定类尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四种计量尺度的比较 12统计术语 13重点知识梳理 13习题与实践训练 14本章案例 18D2章 统计调查 212.1 统计调查的意义和种类 212.1.1 统计调查的意义和特点 212.1.2 统计调查的作用和要求 222.1.3 统计调查的种类 232.2 统计调查方案 242.3 统计调查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽样调查 302.3.3 统计报表 312.3.4 重点调查 332.3.5 典型调查 332.4 统计调查的方法和技巧 342.4.1 统计调查方法 342.4.2 统计调查技巧 362.5 Excel在数据搜集中的应用 38统计术语 40重点知识梳理 41习题与实践训练 41本章案例 46D3章 统计整理 503.1 统计整理的意义和内容 503.1.1 统计整理的意义 503.1.2 统计整理的内容 513.2 统计分组 523.2.1 统计分组的概念和作用 523.2.2 统计分组的种类 543.2.3 分组标志选择及界限的确定 563.2.4 统计分组的方法 573.3 分配数列 583.3.1 分配数列的意义和种类 583.3.2 变量数列的编制 593.4 统计图表 663.4.1 统计表 663.4.2 统计图 703.5 Excel在数据整理中的应用 733.5.1 利用Excel进行统计分组 733.5.2 利用Excel绘制统计图 77统计术语 79重点知识梳理 80习题与实践训练 80本章案例 85D4章 总量指标和相对指标 904.1 总量指标 904.1.1 总量指标的意义与种类 904.1.2 总量指标的计量单位 914.1.3 总量指标的计算和应用 934.2 相对指标 944.2.1 相对指标的意义与种类 944.2.2 相对指标的计算 954.2.3 相对指标的应用 1034.3 Excel在总量指标和相对指标中的应用 1044.3.1 Excel在总量指标中的应用 1044.3.2 Excel在相对指标中的应用 105统计术语 105重点知识梳理 106习题与实践训练 106本章案例 112D5章 平均指标和标志变异指标 1155.1 平均指标的意义和种类 1155.1.1 平均指标的意义和作用 1155.1.2 平均指标的种类 1175.2 数值平均数 1175.2.1 算术平均数 1175.2.2 调和平均数 1205.2.3 几何平均数 1225.3 位置平均数 1235.3.1 众数 1235.3.2 中位数和四分位数 1255.3.3 应用平均指标要注意的问题 1295.4 标志变异指标 1315.4.1 标志变异指标的意义和作用 1315.4.2 标志变异指标的计算及应用 1325.5 Excel在平均指标和标志变异指标中的应用 1385.5.1 Excel在平均指标中的应用 1385.5.2 Excel在标志变异指标中的应用 1405.5.3 Excel描述统计工具应用 143统计术语 145重点知识梳理 146习题与实践训练 146本章案例 153D6章 抽样推断 1546.1 抽样推断的基本概念 1556.1.1 总体和样本 1556.1.2 参数和统计量 1566.1.3 样本容量和样本个数 1596.1.4 重复抽样和不重复抽样 1596.2 抽样误差 1606.2.1 抽样误差的概念 1606.2.2 抽样平均误差 1616.2.3 抽样J限误差 1646.2.4 抽样J限误差的概率度 1646.3 抽样推断的方法 1656.3.1 抽样估计 1656.3.2 样本容量的确定 1686.3.3 抽样的组织形式 1696.4 参数假设检验 1776.4.1 假设检验的基本概念 1776.4.2 假设检验的步骤 1776.4.3 假设检验中的两类错误 1796.4.4 总体均值和总体成数检验 1796.5 Excel在抽样推断中的应用 1826.5.1 利用Excel进行区间估计 1826.5.2 利用Excel进行假设检验 183统计术语 184重点知识梳理 185习题与实践训练 185本章案例 189D7章 时间数列 1927.1 时间数列的概念与种类 1927.1.1 时间数列的概念 1927.1.2 时间数列的种类 1937.1.3 时间数列的编制原则 1947.2 时间数列的水平指标 1967.2.1 发展水平 1967.2.2 平均发展水平 1967.2.3 增长量 2037.2.4 平均增长量 2047.3 时间数列的速度指标 2057.3.1 发展速度 2057.3.2 增长速度 2067.3.3 平均发展速度 2077.3.4 平均增长速度 2107.4 时间数列趋势分析预测 2117.4.1 长期趋势分析预测 2127.4.2 季节变动分析预测 2197.5 利用Excel进行时间数列分析 2227.5.1 利用Excel进行水平分析与速度分析 2227.5.2 利用Excel进行长期趋势分析 2247.5.3 利用Excel进行季节变动分析 226统计术语 230重点知识梳理 230习题与实践训练 230本章案例 238D8章 统计指数 2408.1 统计指数的概念和种类 2408.1.1 统计指数的概念 2408.1.2 统计指数的种类 2418.2 综合指数 2438.2.1 数量指标综合指数 2448.2.2 质量指标综合指数 2478.3 平均指数 2498.3.1 加权算术平均指数 2498.3.2 加权调和平均指数 2518.4 指数体系及因素分析 2528.4.1 指数体系的含义与作用 2528.4.2 因素分析应用举例 2538.5 常用价格指数简介 2628.5.1 消费者价格指数 2628.5.2 股票价格指数 2658.6 Excel在统计指数分析中的应用 2688.6.1 利用Excel进行指数计算 2688.6.2 利用Excel进行因素分析 269统计术语 270重点知识梳理 271习题与实践训练 271本章案例 276D9章 相关分析与回归分析 2789.1 相关分析 2789.1.1 相关关系的概念 2789.1.2 相关关系的种类 2799.1.3 相关图表 2819.1.4 相关系数 2839.2 回归分析 2849.2.1 回归分析的意义 2849.2.2 回归分析的特点 2859.2.3 一元线性回归方程 2859.2.4 估计标准误差 2889.2.5 判定系数 2899.3 应用相关分析和回归分析应注意的问题 2909.3.1 在定性分析的基础上进行定量分析 2909.3.2 要注意现象质的界限及相关关系作用的范围 2909.3.3 要将各种分析指标结合应用 2909.3.4 要尽可能使用大样本材料 2919.4 Excel在相关回归分析中的应用 2919.4.1 利用Excel进行相关分析 2919.4.2 利用Excel进行回归分析 293统计术语 294重点知识梳理 295习题与实践训练 295本章案例 301附录A 【习题与实践训练】答案 303附录B 正态分布概率表 316附录C 随机数表（摘录） 318附录D t-分布临界值表 319参考文献 321 显示全部信息

《统计学基础（第4版）》 目录 第一部分：探索数据 第一章：统计学的基本概念 1.1 什么是统计学？ 1.2 统计学在日常生活中的应用 1.3 总体与样本 1.4 参数与统计量 1.5 描述性统计与推断性统计 1.6 变量的类型：定性变量与定量变量 1.7 定量变量的进一步分类：离散变量与连续变量 第二章：数据的整理与显示 2.1 数据的收集方法 2.2 定性数据的整理：频数分布表与百分比分布表 2.3 定性数据的图形显示：条形图、饼图 2.4 定量数据的整理：分组与频数分布表 2.5 定量数据的图形显示：直方图、频率多边形、累积频数曲线（Ogives） 2.6 数据的可视化技巧与注意事项 第三章：集中趋势的度量 3.1 平均数（Mean）：算术平均数、加权平均数 3.2 中位数（Median）：确定方法与性质 3.3 众数（Mode）：确定方法与应用 3.4 集中趋势度量的选择与比较 3.5 集中趋势度量在不同数据类型下的应用 第四章：离散程度的度量 4.1 极差（Range） 4.2 四分位数与四分位距（IQR） 4.3 方差（Variance）：总体方差与样本方差 4.4 标准差（Standard Deviation）：总体标准差与样本标准差 4.5 变异系数（Coefficient of Variation） 4.6 离散程度度量在数据分析中的意义 第五章：分布形状的度量 5.1 偏度（Skewness）：正偏态、负偏态、对称分布 5.2 峰度（Kurtosis）：高窄峰、低平峰、正态峰 5.3 分布形状对统计推断的影响 5.4 经验法则（Empirical Rule）在正态分布中的应用 第二部分：概率论基础 第六章：概率的基本概念 6.1 随机试验、样本空间与事件 6.2 事件的类型：互斥事件、对立事件、独立事件 6.3 概率的定义：古典概率、经验概率、主观概率 6.4 概率的基本性质与公理 6.5 条件概率（Conditional Probability） 6.6 乘法法则与加法法则 6.7 全概率公式与贝叶斯定理 第七章：随机变量及其概率分布 7.1 随机变量的定义：离散型随机变量与连续型随机变量 7.2 离散型随机变量的概率分布：概率质量函数（PMF） 7.3 离散型随机变量的期望值（Expected Value）与方差 7.4 常见的离散型概率分布：二项分布、泊松分布 7.5 连续型随机变量的概率分布：概率密度函数（PDF） 7.6 连续型随机变量的期望值与方差 7.7 常见的连续型概率分布：均匀分布、指数分布 第八章：正态分布 8.1 正态分布的特征与重要性 8.2 标准正态分布（Standard Normal Distribution） 8.3 标准正态分布表（Z-table）的应用 8.4 利用 Z-score 计算概率 8.5 正态分布与其他分布的关系（如二项分布的近似） 第三部分：统计推断 第九章：抽样分布 9.1 抽样误差的概念 9.2 样本均值的抽样分布 9.3 中心极限定理（Central Limit Theorem） 9.4 样本比例的抽样分布 第十章：点估计 10.1 点估计的定义与要求 10.2 估计量的性质：无偏性、有效性、一致性 10.3 矩估计法 10.4 最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE） 10.5 估计量的选择与比较 第十一章：区间估计 11.1 置信区间（Confidence Interval）的概念 11.2 总体均值（方差已知）的置信区间 11.3 总体均值（方差未知）的置信区间：t分布 11.4 总体比例的置信区间 11.5 置信水平、样本量与区间宽度的关系 第十二章：假设检验基础 12.1 假设检验的基本思想 12.2 零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis） 12.3 检验统计量（Test Statistic） 12.4 拒绝域（Rejection Region）与接受域（Acceptance Region） 12.5 第一类错误（Type I Error）与第二类错误（Type II Error） 12.6 显著性水平（Significance Level, α）与 P-value 12.7 假设检验的步骤与流程 第十三章：关于均值的假设检验 13.1 单样本 Z-检验 13.2 单样本 t-检验 13.3 双样本 Z-检验（独立样本） 13.4 双样本 t-检验（独立样本） 13.5 配对样本 t-检验 第十四章：关于比例的假设检验 14.1 单样本比例的 Z-检验 14.2 双样本比例的 Z-检验 第四部分：统计模型与高级主题 第十五章：方差分析（ANOVA） 15.1 方差分析的基本原理 15.2 单因素方差分析（One-Way ANOVA） 15.3 F-检验与显著性差异的判断 15.4 多重比较（Multiple Comparisons） 第十六章：回归分析基础 16.1 相关（Correlation）的概念 16.2 相关系数（Correlation Coefficient） 16.3 简单线性回归（Simple Linear Regression） 16.4 回归方程的建立与解释 16.5 回归系数的显著性检验 16.6 回归模型的拟合优度：决定系数（R-squared） 第十七章：卡方检验 17.1 卡方分布（Chi-squared Distribution） 17.2 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test） 17.3 独立性检验（Test of Independence） 17.4 关联性检验 第五部分：专题讨论 第十八章：非参数统计方法 18.1 非参数统计的适用场景 18.2 符号检验（Sign Test） 18.3 Wilcoxon 秩和检验（Mann-Whitney U Test） 18.4 Kruskal-Wallis H 检验 第十九章：时间序列分析简介 19.1 时间序列数据的特征 19.2 时间序列分解（趋势、季节性、周期性、随机波动） 19.3 平滑法 19.4 ARIMA 模型简介 第二十章：统计软件应用 20.1 常用统计软件介绍（如 SPSS, R, Python 的相关库） 20.2 数据的导入与初步处理 20.3 利用软件进行描述性统计分析 20.4 利用软件进行图表绘制 20.5 利用软件进行推断性统计分析（如 t-检验、ANOVA、回归） 附录 A. 数学公式回顾 B. 常用统计表（如 Z 表、t 表、卡方表、F 表） C. 参考文献 D. 索引 内容简介 《统计学基础（第4版）》旨在为读者提供一个全面、系统且易于理解的统计学入门指南。本书内容覆盖了统计学的核心概念、方法和应用，力求帮助读者掌握分析和解释数据的基本能力。 本书分为五个主要部分，结构清晰，循序渐进。 第一部分“探索数据”，首先介绍统计学的基本概念，包括总体与样本、描述性统计与推断性统计的区别，以及变量的各种类型。接着，详细阐述了如何对收集到的数据进行有效的整理和可视化，通过频数分布表、直方图、饼图等工具，让数据“说话”，揭示其内在规律。此外，本部分深入探讨了集中趋势和离散程度的度量，如平均数、中位数、众数、方差和标准差，并分析了分布的形状特征，为后续更深入的统计分析打下坚实的基础。 第二部分“概率论基础”，为统计推断部分奠定理论基础。本部分详细讲解了概率的基本概念，包括样本空间、事件、概率的计算与性质，以及条件概率和独立事件等重要概念。接着，深入介绍随机变量及其两种基本类型：离散型和连续型。读者将学习如何描述它们的概率分布、计算期望值和方差，并熟悉一些重要的离散和连续概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布和指数分布。正态分布作为统计学中最基础也最重要的分布之一，被单独作为一个章节进行详细阐述，包括其特征、标准正态分布的应用以及如何利用 Z-score 进行概率计算。 第三部分“统计推断”，是本书的核心内容之一，着重讲解如何从样本数据推断总体的未知参数。本部分从抽样分布的概念入手，重点阐释了中心极限定理，说明了样本均值的抽样分布为何如此重要。随后，系统介绍了点估计和区间估计的方法，读者将学习如何用样本统计量估计总体参数，并构建具有一定置信度的区间来估计总体参数的可能范围。在此基础上，本书详细讲解了假设检验的原理、步骤和常见错误，并通过大量的实例，教会读者如何针对总体均值和总体比例进行各种假设检验，包括单样本检验、双样本检验和配对样本检验。 第四部分“统计模型与高级主题”，引入了一些更高级的统计模型和分析技术。方差分析（ANOVA）被用来比较三个或三个以上总体的均值是否有显著差异。回归分析部分，从相关性入手，详细讲解了简单线性回归模型，包括回归方程的建立、解释以及模型的评估。卡方检验作为一种重要的非参数检验方法，被用于分析定性数据之间的关联性，包括拟合优度检验和独立性检验。此外，本部分还简要介绍了非参数统计方法和时间序列分析的基本概念，并提供了关于常用统计软件应用的内容，以帮助读者将所学知识应用于实际数据分析。 第五部分“专题讨论”，旨在提供更广泛的统计学应用视角。本部分首先深入探讨了非参数统计方法，当数据不满足参数统计方法的基本假设时，这些方法提供了有效的替代方案。接着，对时间序列分析进行了基础介绍，这是分析随时间变化的数据的重要工具。最后，本部分提供了关于常用统计软件应用的指导，使读者能够熟练运用现代统计工具进行实际操作。 本书的附录部分包含了必要的数学公式回顾、常用的统计表格以及参考文献，为读者的学习提供了便利。 《统计学基础（第4版）》以其清晰的结构、翔实的案例和严谨的论述，力求成为统计学初学者和需要提升统计学素养的读者的理想选择。无论您是学生、研究人员还是从业者，本书都将是您探索数据、理解世界、做出明智决策的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都达到了一个非常令人满意的水平，对于想要系统学习统计学的人来说，它无疑是一本不可多得的教材。它不仅仅停留在理论层面，更注重于统计方法的实际应用。比如，在讲解回归分析时，它详细介绍了如何进行简单线性回归和多元线性回归，并且强调了如何解读回归系数以及如何进行模型诊断。我最欣赏的是，书中还涉及到了一些非参数统计方法，这使得本书的内容更加全面，能够应对更多样化的数据分析场景。而且，书中的参考文献和进一步阅读的建议，也为那些想要深入研究某个领域的读者提供了宝贵的资源。虽然这本书的篇幅不少，但内容安排得井井有条，逻辑清晰，每一部分都为后续内容的学习打下了坚实的基础。我感觉通过这本书的学习，我不仅能够掌握统计学的基本原理，还能具备运用这些原理解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对统计分析有一定基础的人，我拿到《统计学基础(第4版)》原本以为不会有太多惊喜，但这本书还是成功地刷新了我的认知。它在传统统计方法的基础上，加入了更多关于数据可视化和现代统计工具的介绍，这对于当前大数据时代的学习者来说，无疑是极具价值的。书中对于各种图表类型的选择和解释，比如箱线图、散点图、直方图等，都非常细致，并且强调了选择哪种图表来最有效地传达信息。我特别欣赏它在讲解假设检验时，不仅仅是给出公式，而是着重强调了假设检验背后的逻辑和实际意义，比如如何设定原假设和备择假设，如何理解P值，以及如何根据结果做出决策。这让我对统计推断有了更深刻的理解，不再是机械地套用公式。此外，书中的案例也都来自于实际研究，非常贴近现实，让我能更好地将理论知识与实际应用联系起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常人性化，每一章都像是为初学者量身打造的。它循序渐进，从最基础的概念讲起，比如数据的类型、如何收集和整理数据，到后面逐渐深入到推断性统计。最让我惊喜的是，它对概率论的讲解，我之前一直觉得概率是个很难的东西，但这本书通过大量的图示和简单的例子，把那些复杂的概率分布和随机变量的概念解释得非常透彻。我尤其喜欢它关于“中心极限定理”的阐述，那真是统计学里一个非常重要的基石，而这本书竟然能把它讲得如此易懂。而且，书中还穿插了很多小练习题，虽然不至于让你花费太多时间，但恰恰能在你理解某个概念后，通过动手实践来加深印象。这种“学以致用”的设计，让我觉得学习效率非常高。感觉这本书就是一本通往统计学殿堂的“攻略”，每个章节都像是一个关卡，等待着你去攻克。

评分☆☆☆☆☆

从一名非统计学专业的学生角度来看，《统计学基础(第4版)》这本书简直是一股清流。我一直以为统计学离我非常遥远，都是那些数学专业或者经济学专业才会接触的东西。但这本书的语言风格非常接地气，没有使用太多晦涩难懂的术语。它用一种非常轻松幽默的方式，把我带入了统计学的世界。我尤其喜欢它在解释“方差”和“标准差”时，形象地比喻成数据“离散”的程度，一下子就把抽象的概念具体化了。而且，书中还提供了很多思考题，不是那种死记硬背的题，而是引导你去思考为什么统计学是这样运作的，它的局限性是什么。这让我觉得这本书不仅仅是在教我知识，更是在培养我的逻辑思维和批判性思维。我感觉我真的可以掌握统计学，并且用它来分析我感兴趣的问题了，这本书让我对自己的学习能力有了更大的信心。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《统计学基础(第4版)》，翻开第一页就有一种久违的学习冲动。我一直对数据背后的故事很好奇，但又常常被那些复杂的公式和概念吓退。这本书的开篇就用一种非常亲切的语言，把我引入了统计学的世界。它没有一开始就抛出大量理论，而是从生活中的实际例子入手，比如如何理解民意调查的结果，或者如何分析商品的销售数据。我特别喜欢它解释“平均数”和“中位数”时的对比，让我瞬间明白了为什么有时候平均数并不能完全代表真实情况。书中的图表也很有意思，不是那种生硬的数据堆砌，而是用一种可视化的方式，让原本枯燥的数字变得生动起来。而且，它还特别强调了统计学在日常生活中的应用，让我觉得学习统计学不再是枯燥的学术任务，而是一种提升自己认知能力、更好地理解世界的工具。我已经迫不及待地想深入阅读接下来的章节了，感觉这本书一定会带我走出对统计学的迷茫，走向清晰的理解。