統計技術(互聯網+高等教育精品課程“十三五”規劃教材(財經類)) 978756056926 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 西安交通大學齣版社

ISBN：9787560569260

商品編碼：29793164784

基本信息

書名：統計技術(互聯網+高等教育精品課程“十三五”規劃教材(財經類))

定價：29.80元

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齣版社：西安交通大學齣版社

齣版日期：

ISBN：9787560569260

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版次：1

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編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《運籌帷幄：現代統計學的多維應用與實踐》 內容概述 本書旨在係統性地介紹現代統計學的基本原理、核心方法及其在各個領域的廣泛應用。內容涵蓋瞭從基礎的數據描述與可視化，到復雜的統計推斷、模型構建，再到前沿的數據挖掘與機器學習技術。我們力求在理論深度與實踐可操作性之間取得平衡，為讀者構建一個紮實而全麵的統計學知識體係。 第一部分：統計學基礎與數據探索 第一章 統計學導論：認識數據，理解世界 本章將闡釋統計學在現代社會中的重要性，引導讀者理解統計學的基本概念，如總體與樣本、參數與統計量、描述性統計與推斷性統計。我們將介紹不同類型的數據（定性數據、定量數據），以及數據的度量尺度（名義、順序、間隔、比率）。 通過鮮活的案例，說明統計思維如何幫助我們做齣更明智的決策，識彆隱藏在海量信息中的模式和規律。我們將探討統計學在經濟、金融、社會、醫療、工程等領域的應用前景，激發讀者學習統計學的興趣。 核心內容：統計學的定義、作用、基本概念、數據類型與度量尺度、統計學應用領域。 第二章 數據描述與可視化：讓數據“說話” 數據描述是理解數據集的首要步驟。本章將詳細介紹如何運用集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位距）來概括數據的中心位置和分散程度。 同時，我們還將深入講解如何通過頻數分布錶、直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖、餅圖等多種可視化工具，直觀地展示數據的分布特徵、變量間的關係以及異常值。我們將強調選擇閤適圖錶的重要性，以及如何通過圖錶揭示數據潛在的洞察。 核心內容：集中趨勢度量、離散程度度量、頻數分布、數據可視化技術（直方圖、箱綫圖、散點圖等）、異常值檢測。 第二部分：統計推斷與模型構建 第三章 概率論基礎：量化不確定性 概率論是統計推斷的基石。本章將介紹概率的基本概念、事件的運算（並事件、交事件）、條件概率與獨立性。我們將探討各種重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、指數分布、均勻分布，以及最重要的正態分布。 我們將詳細講解正態分布的性質及其在統計學中的核心地位，並介紹如何利用標準正態分布進行概率計算。本章還將引入中心極限定理，解釋其在統計推斷中的關鍵作用。 核心內容：概率基本概念、條件概率、獨立性、常見離散與連續概率分布（二項、泊鬆、正態等）、中心極限定理。 第四章 抽樣分布與參數估計：從樣本到總體 基於概率論的基礎，本章將聚焦於抽樣分布的概念。我們將解釋樣本均值、樣本比例等統計量的抽樣分布，以及它們與總體參數的關係。 重點將放在點估計與區間估計。我們將介紹不同的點估計方法（如矩估計法、最大似然估計法），並詳細講解如何構建置信區間，以量化總體參數的不確定性。我們將探討影響置信區間的因素（如樣本量、置信水平），並教授讀者如何解釋置信區間。 核心內容：抽樣分布（樣本均值、樣本比例）、點估計、區間估計（置信區間）、影響置信區間的因素。 第五章 假設檢驗：驗證我們的猜想 假設檢驗是統計推斷的核心工具之一，用於根據樣本數據判斷關於總體參數的某個假設是否成立。本章將係統介紹假設檢驗的基本步驟：建立原假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、確定拒絕域、計算P值、做齣統計決策。 我們將講解多種常用的假設檢驗方法，包括Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗，以及F檢驗。這些檢驗方法將應用於單樣本、兩樣本的均值、比例的比較，以及方差的比較。我們還將探討I類錯誤（棄真）與II類錯誤（取僞）的概念，以及統計功效的重要性。 核心內容：假設檢驗基本流程、原假設與備擇假設、檢驗統計量、P值、I類錯誤與II類錯誤、Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗、F檢驗。 第六章 方差分析（ANOVA）：多組均值比較的利器 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析（ANOVA）是比多次進行t檢驗更優越的方法。本章將詳細介紹單因素方差分析的原理，包括如何分解總變異為組間變異與組內變異。 我們將講解F檢驗在方差分析中的應用，以及如何解釋方差分析錶。此外，本章還將介紹多重比較方法（如LSD、Bonferroni、Tukey），用於在方差分析結果顯著時，確定具體是哪幾組的均值存在差異。 核心內容：單因素方差分析原理、組間變異與組內變異、F統計量、方差分析錶、多重比較方法。 第七章 相關與迴歸分析：探索變量間的數量關係 本章將深入探討變量之間的綫性關係。我們將介紹相關係數（如Pearson相關係數）的概念和計算，用於度量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮。 接著，我們將重點介紹簡單綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立（最小二乘法）、迴歸係數的解釋、模型的擬閤優度檢驗（決定係數R²）以及迴歸係數的顯著性檢驗。 在此基礎上，我們將擴展到多元綫性迴歸，講解如何納入多個自變量來解釋因變量，以及如何處理多重共綫性、異方差等問題。本章還將觸及非綫性迴歸和廣義綫性模型的基本思想。 核心內容：相關係數、簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸、迴歸方程、決定係數、迴歸係數檢驗、多重共綫性。 第三部分：進階統計方法與現代應用 第八章 分類數據分析：頻數與列聯錶 本章專注於處理分類數據。我們將深入研究列聯錶，學習如何分析兩個或多個分類變量之間的關聯性。 核心內容包括卡方獨立性檢驗和卡方同質性檢驗，用於判斷變量是否獨立或屬於同一分布。此外，還將介紹Fisher精確檢驗，特彆適用於小樣本情況。本章還會涉及對數綫性模型，作為分析復雜列聯錶結構的工具。 核心內容：列聯錶、卡方獨立性檢驗、卡方同質性檢驗、Fisher精確檢驗、對數綫性模型。 第九章 時間序列分析：洞察隨時間變化的規律 時間序列數據是指按時間順序收集的觀測值。本章將介紹時間序列數據的基本特徵，如趨勢、季節性、周期性和隨機波動。 我們將講解平穩性檢驗，並介紹常用的時間序列模型，如自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）模型。進一步，我們將探討季節性時間序列模型（SARIMA）和差分整閤移動平均自迴歸（ARIMA）模型，並教授如何進行時間序列預測。 核心內容：時間序列特徵、平穩性、ARIMA模型、時間序列預測。 第十章 非參數統計：無需正態性假設的工具 當數據不滿足參數檢驗（如t檢驗、ANOVA）的假設時，非參數統計方法提供瞭有效的替代方案。本章將介紹一些常用的非參數檢驗，如符號檢驗、秩和檢驗（Wilcoxon）、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗。 這些方法適用於數據排序、順序數據或分布未知的情況，能夠進行單樣本、兩樣本的比較，以及多樣本的均值（或中位數）比較。 核心內容：非參數檢驗原理、符號檢驗、Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗。 第十一章 統計軟件應用與數據挖掘入門 現代統計學離不開強大的統計軟件支持。本章將介紹如何使用主流統計軟件（如R、Python中的統計庫）進行數據分析。我們將演示如何導入數據、執行描述性統計、進行假設檢驗、構建迴歸模型等。 在此基礎上，本章將初步介紹數據挖掘的基本概念和常用技術，包括聚類分析（K-means）、分類（決策樹、邏輯迴歸）、關聯規則挖掘（Apriori算法）等。我們將強調統計學在支持這些數據挖掘任務中的基礎作用。 核心內容：統計軟件操作、數據導入與處理、基本統計分析實現、數據挖掘概述、聚類分析、分類、關聯規則。 第四部分：專題與案例分析 第十二章 實驗設計與統計推斷的嚴謹性 本章將探討如何進行有效的實驗設計，以獲取高質量的統計數據。我們將介紹隨機化、對照、重復等基本原則，以及完全隨機設計、隨機區組設計、析因設計等常見實驗設計方案。 我們將強調實驗設計在控製混淆因素、提高研究效率和確保統計推斷有效性方麵的重要性。 核心內容：實驗設計原則、常見實驗設計類型、控製誤差、提高研究效率。 第十三章 統計建模的挑戰與應對 本章將討論在實際統計建模過程中可能遇到的挑戰，如模型選擇、模型診斷、過擬閤與欠擬閤問題。 我們將介紹模型評估的常用指標和技術，如交叉驗證，以及如何根據業務需求和數據特徵選擇最閤適的模型。 核心內容：模型選擇、模型診斷、過擬閤、欠擬閤、交叉驗證。 第十四章 跨學科案例分析：統計學的實際力量 本章將精選多個來自不同領域的真實案例，深入展示統計學方法的應用。這些案例可能涵蓋： 經濟金融領域：股票市場預測、風險評估、宏觀經濟指標分析。 市場營銷領域：客戶行為分析、廣告效果評估、銷量預測。 生物醫學領域：臨床試驗設計與分析、疾病傳播模型、基因數據分析。 社會科學領域：民意調查分析、教育效果評估、社會網絡分析。 通過這些案例，讀者將能夠直觀地理解統計學如何解決實際問題，並將理論知識與實踐經驗相結閤。 核心內容：多領域實際案例應用、統計學解決實際問題的流程。 總結 本書貫穿瞭從基礎概念到高級應用的邏輯脈絡，強調理論與實踐相結閤。我們力求通過清晰的闡釋、豐富的圖示和詳實的案例，幫助讀者建立堅實的統計學基礎，掌握現代統計分析的核心技術，並能將其靈活應用於解決現實世界中的各種復雜問題。無論您是統計學專業學生，還是需要運用統計學解決工作問題的從業者，本書都將是您寶貴的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種學習基礎薄弱的同學來說，一本好的教材至關重要。《統計技術》這本書，在內容編排上，給我一種循序漸進的感覺。一開始，它會從一些很基礎的概念講起，比如數據的類型、分布等，用通俗易懂的語言解釋清楚，讓我不會因為“看不懂”而産生畏難情緒。然後，它會慢慢地引入更復雜的統計模型，並且在每一個模型介紹之後，都會給齣相應的案例分析，並且清晰地展示瞭計算過程和結果解讀。這一點我非常喜歡，因為我總是在理論學習和實際應用之間感到睏惑。這本書就像一座橋梁，把我從枯燥的公式和定理，帶到瞭實際應用的世界。我特彆想瞭解書裏關於假設檢驗和方差分析的內容，因為這兩種方法在很多經濟學研究中都非常常用，而我之前對它們的理解一直不夠深入。我期待通過這本書，能夠徹底弄懂這些概念，並且能夠獨立完成一些簡單的數據分析任務。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《統計技術》這本書時，我正麵臨著一個棘手的課題研究，需要用到一些高級的統計分析方法，但又苦於沒有一本係統而實用的教材。這本書的齣現，簡直就是雪中送炭。它不僅僅是一本教科書，更像是一個全麵的實戰指南。我特彆欣賞它在介紹統計方法時，總是能緊密結閤互聯網時代背景下的具體應用場景。比如，在講解迴歸分析時，它舉的例子不是陳舊的市場調研數據，而是如何利用用戶行為數據來預測産品銷量，或者如何分析社交媒體輿情來影響股票價格。這種接地氣的講解方式，讓我覺得我學到的知識可以直接運用到我的研究中。而且，書中提供的很多案例都附帶瞭詳細的步驟和代碼示例，這對於我這種動手能力比較強，喜歡邊學邊練的讀者來說，簡直是太有幫助瞭。我相信，通過這本書的指導，我一定能夠順利完成我的課題研究，並在此過程中，對統計技術的理解達到一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，作為一名即將進入金融行業的學生，紮實的統計功底是必不可少的。我選擇這本《統計技術》，很大程度上是因為它的“十三五”規劃教材和精品課程的定位，這讓我覺得它的權威性和學術性是有保證的。拿到書後，我發現它的內容確實非常全麵，從最基礎的數據收集和整理，到復雜的模型構建和預測，幾乎涵蓋瞭統計學在財經領域應用的方方麵麵。我尤其對書中關於大數據分析和機器學習在金融風險控製中的應用部分非常感興趣。現在互聯網時代，數據爆炸式增長，如何有效地利用這些數據去發現潛在的風險，進行精準的預測，是每個金融從業者都需要掌握的技能。這本書的齣現，正好滿足瞭我的這一需求。我希望能通過這本書，學習到如何運用先進的統計技術，去應對日益復雜的金融市場挑戰，提升自己的專業競爭力。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對統計學有些望而卻步，覺得它枯燥又抽象。但這次購買的這本《統計技術》，真的給我帶來瞭意想不到的驚喜。剛開始看的時候，我擔心會遇到晦澀難懂的公式和理論，但這本書的講解方式卻非常親切。作者似乎特彆考慮到瞭我們這些非數學專業齣身的讀者，用瞭很多生動形象的比喻來解釋復雜的概念。比如，在講解中心極限定理的時候，它用瞭一個非常貼切的例子，讓我一下子就明白瞭它的意義。而且，書中穿插的那些“互聯網+”的元素，也讓統計學不再是束之高閣的象牙塔理論，而是變得觸手可及，充滿瞭現代感。我特彆喜歡書中的一些小貼士和拓展閱讀，它們能幫助我從不同的角度去理解統計學，也能引導我去探索更多有趣的知識點。這本書的排版也很舒服，字體大小適中，圖錶清晰明瞭，閱讀體驗非常棒。我感覺我正在一點點地剋服對統計學的恐懼，並且開始享受學習它的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手的時候，就被它厚重的體量和精煉的封麵設計所吸引。我一直對數據分析在經濟和金融領域的應用抱有濃厚興趣，而“統計技術”這個書名，加上“互聯網+高等教育精品課程”、“財經類”的標簽，讓我覺得這本書簡直是為我量身定做的。拿到後，我迫不及待地翻閱瞭目錄，發現內容覆蓋瞭統計學的基礎理論，比如描述性統計、概率論，然後深入到推斷性統計，包括假設檢驗、迴歸分析等等，還特彆強調瞭在互聯網時代的具體應用，這讓我非常期待。書中的案例和習題，據說是緊密結閤瞭當前財經行業的實際情況，這一點我非常看重。畢竟，理論知識的學習固然重要，但如何將其有效地運用到解決實際問題中，纔是檢驗學習成果的關鍵。我特彆想看看書中是如何講解如何利用統計工具去理解和預測市場趨勢，或者如何評估金融風險的。這種理論與實踐相結閤的教材，在我看來，是提升專業技能最有效的方式之一。我相信，通過認真研讀這本書，我一定能在統計技術的應用方麵有更深的理解和更紮實的掌握。