應用統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張建同，孫昌言，王世進 著

圖書標籤:

• 統計學
• 應用統計
• 數據分析
• 概率論
• 統計方法
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 數理統計
• 統計建模

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302220879

版次：1

商品編碼：10080578

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-04-01

用紙：膠版紙

頁數：360

字數：641000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《應用統計學》特點：
　　體例創新。結閤Excel和SPSS統計分析軟件全麵講述瞭統計理論和統計方法的應用，幫助讀者利用統計分析工具解決實際問題。
　　應用性強。詳細介紹瞭Excel和SPSS軟件的具體操作方法，教會讀者利用這兩種軟件整理、分析數據和解釋數據分析結果。
　　易學易用。避免數學推導，力求簡單實用。
　　案例式教學。每一章都提供瞭詳細的案例，通過案例分析進一步講述管理科學領域中的各類統計學原理和方法。

內容簡介

　　本書依托目前最為普及的Excel軟件和社會科學領域最為普及的SPSS統計軟件為基本工具，詳細介紹瞭數據收集和整理、統計數據的匯總、概率論基礎、抽樣分布和參數估計、假設檢驗、方差分析、一元迴歸和多元迴歸、時間序列預測和指數、卡方檢驗和非參數檢驗，以及統計在質量管理中的應用等重要內容。與計算機軟件相結閤是本書最大的特點，另一大特點是將統計理論與統計實踐緊密聯係，每一章都提供瞭具體案例和大量例題以輔助教學。
　　本書體係完善，布局閤理，實例豐富，應用性強，每章均有習題，並配備瞭內容豐富的教學課件和習題答案，能夠適應統計學的教學需要，可作為高等院校上科類和經濟管理類相關專業的本科、碩士、MBA和工程碩士等的教學用書，也可作為從事統計、信息管理、市場調研等實際工作的各類經濟管理人員的參考用書或培訓教材。

內頁插圖

目錄

第1章 統計和統計數據收集
1.1 統計學概述
1.1.1 統計的廣泛應用
1.1.2 統計與統計學
1.1.3 統計研究對象的特點
1.1.4 統計學的分類
1.2 統計基本術語
1.3 數據的收集
1.3.1 普遍調查
1.3.2 重點調查
1.3.3 典型調查
1.3.4 抽樣調查
1.3.5 網上調查
1.4 問捲設計
1.4.1 閤理性
1.4.2 一般性
1.4.3 邏輯性
1.4.4 明確性
1.4.5 非誘導性
1.4.6 便於整理、分析
1.5 變量
1.5.1 變量類型
1.5.2 度量水平和度量等級
習題一

第2章 統計錶和統計圖
2.1 分類數據的圖錶
2.1.1 匯總錶
2.1.2 條形圖
2.1.3 餅圖
2.1.4 帕纍托圖
2.2 數值數據的整理
2.3 數值數據的圖錶
2.3.1 頻數分布錶
2.3.2 其他數值數據統計圖
2.4 交叉錶
2.4.1 列聯錶
2.4.2 並行條形圖
2.5 圖錶匯總和製作原則
習題二

第3章 統計數據的描述度量
3.1 度量中心趨勢的指標
3.1.1 算術平均數
3.1.2 中位數
3.1.3 眾數
3.1.4 算術平均數、中位數和眾數間的關係
3.1.5 四分位數
3.1.6 數匯總和箱綫圖
3.1.7 幾何平均數
3.2 度量離散程度的指標
3.2.1 極差
3.2.2 四分位數極差
3.2.3 平均差
3.2.4 方差和標準差
3.2.5 變異係數
3.2.6 Z值
3.3 度量偏斜程度的指標
3.3.1 用標準差為單位計量的偏度係數
3.3.2 使用三階中心矩計量的偏度係數
3.4 度量兩種數值變量關係的指標
3.5 利用Excel數據分析功能求各種統計指標
習題三

第4章 概率論基礎
4.1 引言
[案例4.1] 新型洗衣機産品投資生産決策
4.2 隨機試驗與隨機事件
4.2.1 隨機現象
4.2.2 隨機試驗
4.2.3 隨機事件
4.2.4 事件間的關係和運算
4.3 概率
4.3.1 頻率與概率
[案例4.2] 活塞銷遭退貨的概率有多大
4.3.2條件概率
[案例4.3] 60歲的人至少能活到80歲的概率
[案例4.4] 患癌癥的概率
4.3.3 事件的獨立性
4.4 隨機變量及其分布函數
4.4.1 隨機變量
4.4.2 隨機變量的分布函數
4.5 離散型隨機變量
4.5.1 離散型隨機變量的概率分布
4.5.2 幾種重要的離散型分布
[案例4.5] 應配置多大功率的變壓器
4.6連續型隨機變量
[案例4.6] 電子産品的壽命分析
4.6.1 概率密度
4.6.2 幾種重要的連續型分布
4.7 隨機變量的數學期望和方差
4.7.1 數學期望
4.7.2 方差
4.8 大數定律和中心極限定理及其計算機模擬驗證
4.8.1 大數定律
4.8.2 中心極限定理
4.8.3 中心極限定理的動態模擬驗證
4.9 新産品投資決策案例分析
4.9.1 投産後各種銷售狀況下的項目淨現值
4.9.2 不考慮試生産時的最優決策分析
4.9.3 考慮試生産並獲取用戶試用反饋信息的方案分析
4.9.4 追加信息的價值
習題四

第5章 抽樣與抽樣分布
5.1 簡單隨機抽樣和統計量
5.1.1 隨機樣本
5.1.2 統計量及抽樣分布
5.2 其他抽樣方法
5.2.1 分層隨機抽樣
5.2.2 整群抽樣
5.2.3 係統抽樣
5.2.4 方便抽樣
5.2.5 判斷抽樣
5.3 參數估計
5.3.1 參數的點估計
5.3.2 點估計的方法
5.3.3 估計量的評價標準
習題五

第6章 置信區間估計
6.1 基本概念準備
6.2 單個正態總體均值和方差的區間估計
6.2.1 總體均值斕那�間估�
6.2.2 總體方差的區間估計
6.3 總體比例的區間估計
6.4 樣本容量確定
6.4.1 單個正態總體均值估計的樣本容量確定
6.4.2 總體比例估計的樣本容量確定
6.5 兩個正態總體的均值差和方差比的區間估計
6.5.1 兩個正態總體均值差的區間估計
6.5.2 兩正態總體方差比的區間估計
6.6 單側置信限的估計
6.7 區間估計小結
習題六

第7章 單個總體的假設檢驗
7.1 案例介紹
[案例7.1] 新工藝是否有效?
[案例7.2] 機床的加工是否滿足要求?
7.2假設檢驗的基本原理
7.2.1 假設檢驗的基本原理和步驟
7.3 單個正態總體均值的檢驗
7.4 單個正態總體方差的檢驗(X2檢驗)
7.5 單個總體比例的檢驗
7.6 單個總體的假設檢驗小結
習題七

第8章 兩個總體的假設檢驗
8.1 引言
[案例8.1] 哪種安眠藥的療效好?
8.2 兩個獨立正態總體均值的檢驗
8.3 成對樣本試驗的均值檢驗
8.4 兩個正態總體方差的檢驗儼檢驗)
8.5 兩個總體比例的檢驗
8.6 兩個總體的假設檢驗小結
習題八

第9章 方差分析
9.1 引言
9.1.1 案例介紹
[案例9.1] 哪種促銷方式效果最好?
[案例9.2] 如何確定最優生産工藝條件?
9.1.2 方差分析的基本概念
9.1.3 方差分析的基本假設條件
9.1.4 方差分析的目的
9.2 單因子方差分析
9.2.1 單因子試驗的數學模型
9.2.2 方差分析的基本方法
9.2.3 檢驗H0的統計量
9.2.4 方差分析錶
9.2.5 進一步的分析
9.3 5 雙因子方差分析
9.3.1 不考慮交互作用的雙因子方差分析
9.3.2 考慮交互作用時的雙因子方差分析
習題九

第10章 卡方檢驗和非參數檢驗
10.1 總體分布的／檢驗
10.1.1 檢驗的基本原理
10.1.2 檢驗的具體步驟
10.2 比例差異的X2檢驗(獨立樣本)
10.2.1 兩個比例差異的X2檢驗
10.2.2 兩個以上比例差異的／檢驗
10.2.3 獨立性的X2檢驗
10.3 兩個相關樣本比例差異檢驗
10.4 兩個獨立總體的非參數分析：Wilcoxon秩和檢驗
10.5 單因素方差分析的非參數分析：Kruskal-Wallis秩檢驗
10.6 小結
習題十

第11章 一元迴歸
11.1 引言
[案例11.1] 質量控製應用
11.1.1 變量間的兩類關係
11.1.2 綫性迴歸的數學模型
11.1.3 綫性迴歸模型的經典假設條件
11.1.4 迴歸分析的內容和分析步驟
11.2 一元綫性迴歸
11.2.1 一元綫性迴歸的數學模型
11.2.2 參數和的最小二乘估計
11.2.3 最小二乘估計和的性質
11.2.4 迴歸方程的顯著性檢驗
11.2.5 預測和控製
11.3 質量控製應用案例分析
11.4 殘差分析
11.5 麯綫迴歸
11.5.1 麯綫迴歸的分析步驟
11.5.2 常用麯綫的綫性化方法
習題十一

第12章 多元綫性迴歸
12.1 多元綫性迴歸的數學模型
12.2 參數獾淖鈈《�乘估�
12.3 多元迴歸模型的顯著性檢驗
12.3.1 迴歸方程的顯著性檢驗
12.3.2 迴歸係數的顯著性檢驗和置信區間估計
12.4 預測與控製
12.5* 多元迴歸模型的偏9檢驗
12.6* 在迴歸模型中運用虛擬變量和交互作用項
12.6.1 虛擬變量
12.6.2 交互作用
12.7* 二次迴歸模型
習題十二

第13章* 違背經典假設的經濟計量模型
13.1 引言
13.2 異方差
13.2.1 異方差的概念
13.2.2 異方差産生的原因
13.2.3 異方差的後果
13.2.4 異方差的識彆和檢驗
13.2.5 消除異方差的方法
[案例13.1] 居民儲蓄模型——異方差的檢驗和處理
13.3 自相關
13.3.1 自相關的概念
13.3.2 産生自相關的原因
13.3.3 自相關的後果
13.3.4 自相關的識彆和檢驗
13.3.5 自相關的處理方法
[案例13.2] 地區商品齣口模型——自相關的檢驗和處理
13.4 多重共綫性
13.4.1 多重共綫性的概念
13.4.2 多重共綫性的後果
13.4.3 産生多重共綫性的原因
13.4.4 多重共綫性的識彆和檢驗
13.4.5 消除多重共綫性的方法
[案例13.3] 農業産齣模型——多重共綫性問題
習題十三

第14章 時間序列預測和指數
14.1 時間序列模型的組成因素
14.2 年度時間序列數據的平滑
14.2.1 移動平均法
14.2.2 指數平滑法
14.3 基於最小二乘法的趨勢擬閤和預測
14.3.1 綫型趨勢模型
14.3.2 二次趨勢模型
14.3.3 指數趨勢模型
14.3.4 運用第一、第二和百分率差值選擇模型
14.4 自迴歸模型用於擬閤和預測趨勢
14.5 時間序列預測季節數據
14.6 指數
14.6.1 價格指數
14.6.2 綜閤價格指數
習題十四

第15章 統計在質量管理中的應用
15.1 全麵質量管理
15.2 六西格瑪管理
15.3 控製圖理論
15.4 比例的控製圖：P-圖
15.5 極差和均值控製圖
15.5.1 R-圖
15.5.2 X-圖
15.6 過程能力
15.6.1 顧客滿意和規格極限
15.6.2 能力指數
習題十五
附錄A 泊鬆分布錶
附錄B 標準正態分布錶
附錄C X2分布錶
附錄D t分布錶
附錄E F分布錶
附錄F Wilcoxon秩和檢驗的上下臨界值
附錄G 杜賓-瓦森檢驗臨界值錶

精彩書摘

　　1.1.1 統計的廣泛應用
　　人類活動的各個方麵都離不開統計工作和統計數據。 在個人生活中，人們的任何決策都依賴於有關的統計信息。無論是報考學校、選擇工作單位、購買房屋、進行股票交易、外齣旅遊，還是購買日常生活用品、生活開支預算等，都離不開有關的統計信息。盡管個人生活中的許多統計信息是以非常簡單粗糙的形式齣現的，但正是在對過去發生的事情或經驗所獲得的信息進行綜閤的基礎上，人們纔能作齣正確的判斷和決策。
　　在政府的層次上，統計更是滲透於每一個部門的管理工作之中。政府部門通過不斷收集經濟、社會、人口等各個領域的統計數據，在綜閤分析的基礎上對國民經濟的發展進行預測、規劃、指導和調控，並對全社會提供各種統計信息。
　　在科學和學術研究的各個領域，包括自然科學、經濟學、社會學、體育、醫療衛生、環境保護等領域，都廣泛使用統計學方法進行分析和推斷。
　　在商務活動中，統計學有更廣泛的應用，經營管理人員在作決策時需要應用統計方法來歸納分析各種可以獲得的統計資料（參看如圖1.1所示的由數據嚮信息和決策的轉換過程）。商務活動中經常使用統計方法的有以下幾個方麵。

前言/序言

　　在經濟全球化和信息化的環境下，管理決策者麵臨著高度不確定的外部環境和巨大的風險。應用統計學是定量分析非確定性問題的規律，幫助管理決策者進行科學決策、規避風險、獲取最優經濟和社會效益的科學方法，已成為現代科學管理中必不可少的強勁工具。
　　本書在確保知識的係統性和正確性的基礎上，盡量使用通俗易懂的語言，闡述應用統計學的基本概念、基本原理及解決問題的基本方法和應用條件，略去瞭繁瑣的推導證明過程，使讀者更容易理解和掌握。鑒於計算機是求解統計問題的有效手段，本書中對主要的概率統計方法，都以常用的計算機軟件Excel和SPSS作為求解運算和分析的主要工具，以大幅度提高本課程的實用價值和學生的計算機應用能力。與計算機軟件相結閤是本書最大的特點。本書另一大特點是將統計理論與統計實踐緊密聯係，每一章都提供瞭具體案例和大量例題以輔助教學。
　　本書內容全麵，幾乎涉及應用統計學的所有內容。本書是《以Excel和SPSS為工具的管理統計》（張建同、孫昌言編著，清華大學齣版社，2005年）的修訂再版，在基於原書前6章內容的基礎上，增加瞭時間序列預測和指數、卡方檢驗和非參數檢驗、統計在質量管理中的應用三項重要的內容。對照原書，再版書具體的變化如下：
　　第1章保留瞭原書的1.1節、1.2節和1-3節並增加瞭統計基本術語和變量的類型，把原書的1.4節作為第2章。
　　第2章按照分類數據和數值數據分彆介紹統計錶和統計圖，增加瞭帕纍托圖和交叉錶等新的內容。
　　第3章的內容是在原書第2章的基礎上增加瞭四分位數、四分位數極差、z值、五數匯總、箱綫圖、協方差和相關係數等內容。

探索無垠的數字世界：洞悉概率、模型與決策的智慧 在信息爆炸的時代，數據如同潮水般湧來，我們身處一個由數字構建的宏大而復雜的世界。理解這些數字背後的奧秘，掌握它們的變化規律，並從中提煉齣有價值的洞見，已成為現代社會不可或缺的能力。這本書，並非直接講述“應用統計學”這個學科本身，而是帶領您踏上一段深入探索數據世界的旅程，聚焦那些支撐我們理解和利用這些數據的關鍵思想、核心方法以及它們在現實世界中的深刻應用。 我們希望您能通過本書，感受到數學的嚴謹與現實的連接，體會到概率的趣味與模型的強大，最終學會如何用嚴謹的科學思維去審視和解決問題，在紛繁復雜的信息中做齣更明智的判斷。本書的宗旨是揭示數據背後的邏輯，賦能您的決策能力，而不僅僅是羅列理論和公式。 第一章：概率的語言——不確定性中的秩序 世界的本質充滿瞭不確定性，從天氣變幻莫測到市場風雲詭譎，我們無時無刻不麵對著各種可能性。本章將為您揭示“概率”這一強大工具，它並非簡單的數字，而是描述事物發生可能性的語言。我們將從最基礎的概念入手，例如事件、樣本空間、概率的公理化定義，讓您理解概率的數學根基。 接著，我們將深入探討隨機變量的概念，區分離散型和連續型隨機變量，並介紹它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF），這是描述隨機變量分布形態的關鍵。您將瞭解到期望值和方差的意義，它們分彆是隨機變量的“平均水平”和“離散程度”，是刻畫隨機變量特徵的重要指標。 我們還將介紹一些重要的概率分布，比如二項分布（描述獨立重復試驗中成功的次數）、泊鬆分布（描述單位時間內事件發生的次數）、均勻分布（描述等可能性的情況）以及正態分布（自然界和許多社會現象的普遍規律）。理解這些分布的特性，將幫助您識彆和建模現實世界中不同類型的不確定性。 此外，本章還會觸及條件概率和獨立性的概念，讓您理解在已知部分信息的情況下，事件發生的概率如何變化，以及不同事件之間是否會相互影響。全概率公式和貝葉斯定理等經典理論，將為您展示如何利用新的證據更新我們對事件發生概率的認知，這是許多現代數據分析和機器學習算法的基石。 第二章：數據世界的透視——描述性統計的智慧 有瞭概率作為語言，我們還需要工具來“聽懂”和“解讀”數據。本章將聚焦於描述性統計，它如同顯微鏡和望遠鏡的結閤，讓我們能夠清晰地觀察數據的特徵，並從中提取有用的信息。 我們將從數據的類型和尺度講起，區分定性數據（如性彆、顔色）和定量數據（如年齡、收入），以及名義、順序、區間和比例等不同的測量尺度，理解不同類型的數據需要采取不同的分析方法。 接著，我們將重點介紹集中趨勢的度量，包括均值、中位數和眾數。您將理解它們各自的優點和適用場景，以及在數據存在偏倚時，選擇何種指標更能代錶數據的“中心”。 為瞭衡量數據的離散程度，本章將詳細闡述離散趨勢的度量，如方差、標準差和極差。您會明白，高標準差意味著數據波動大，而低標準差則錶示數據集中。四分位數和箱綫圖將為您提供一種直觀的方式來理解數據的分布範圍和偏態，尤其是在處理中位數和離散度時。 此外，我們還會探討分布形狀的描述，例如偏度（衡量分布的對稱性）和峰度（衡量分布的尖銳程度）。通過這些指標，我們可以更深入地瞭解數據的形態，判斷其是否接近某種理想分布。 最後，本章將介紹數據的可視化，它是將抽象數字轉化為直觀圖形的關鍵。您將學習如何繪製直方圖、條形圖、餅圖、散點圖等，並理解不同圖錶在展示數據特徵方麵的優勢。有效的可視化能夠極大地幫助我們快速發現數據中的模式、趨勢和異常值。 第三章：連接與推斷——從樣本到總體的飛躍 現實世界的數據往往隻是整體的一個縮影——樣本。然而，我們的最終目標通常是對整個總體做齣判斷和推斷。本章將為您揭示連接這兩者之間的橋梁：推斷統計學。 我們將首先介紹抽樣分布的概念，這是理解推斷統計學的基礎。您將理解為什麼樣本統計量（如樣本均值）本身也是一個隨機變量，並且它會遵循特定的概率分布。中心極限定理將是本章的重中之重，它揭示瞭無論總體分布如何，許多樣本統計量的抽樣分布都會趨近於正態分布，這極大地簡化瞭統計推斷。 基於抽樣分布，我們將深入探討參數估計。您將學習點估計（用一個數值來估計總體參數）和區間估計（提供一個參數可能存在的範圍——置信區間）。置信區間的含義，即“在多次重復抽樣中，由樣本計算齣的區間有95%（或某個置信水平）的概率包含真實的總體參數”，將幫助您理解估計的不確定性。 接下來，本章將重點介紹統計檢驗。這將是您掌握如何根據樣本數據來檢驗關於總體的假設的“利器”。您將理解原假設（H0）和備擇假設（H1）的含義，以及p值在判斷統計顯著性中的作用。我們將介紹一些常用的統計檢驗，例如t檢驗（用於比較兩組均值）和卡方檢驗（用於分析分類變量之間的關係），並探討第一類錯誤（拒絕真實的原假設）和第二類錯誤（未能拒絕虛假的原假設），以及功效的概念。 第四章：揭示變量間的關係——迴歸與相關性分析 在探索數據時，我們常常需要理解不同變量之間是如何相互關聯的。本章將帶領您進入迴歸與相關性分析的世界，學習如何量化和描述變量之間的聯係，甚至預測一個變量的取值。 我們將從相關性的概念開始，介紹相關係數（如Pearson相關係數）來衡量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。您將理解相關性不等於因果性，這在數據分析中是一個至關重要的提醒。 接著，我們將重點講解迴歸分析，尤其是簡單綫性迴歸，它試圖找到一條直綫來最好地擬閤兩組數據點，從而描述一個因變量如何隨一個自變量的變化而變化。您將學習迴歸方程的構成，理解截距和斜率的意義，以及最小二乘法如何被用來確定最佳擬閤直綫。 本章還將引入復迴歸分析，它允許我們同時考慮多個自變量對因變量的影響。您將學習如何解釋復迴歸方程中的係數，理解調整後的R方作為模型擬閤優度的指標，以及如何進行模型診斷，檢查模型的假設是否成立，例如殘差分析。 我們還將探討分類變量的迴歸，比如邏輯迴歸，它用於預測二元結果（是/否，成功/失敗）。這在許多預測模型中扮演著核心角色。 第五章：理解數據的結構——方差分析與實驗設計 在科學研究和産品開發中，我們常常需要比較不同條件下（例如不同處理、不同組彆）的均值是否存在顯著差異。本章將為您介紹方差分析（ANOVA）和實驗設計，它們是係統地收集和分析數據，從而做齣可靠結論的有力工具。 方差分析的核心思想是將數據的總變異分解為不同來源的變異。我們將介紹單因素方差分析，用於比較三個或更多組的均值。您將理解F統計量的計算和解釋，以及如何通過p值來判斷組間均值是否存在顯著差異。 本章還會觸及多因素方差分析，它允許我們同時分析兩個或更多因素對因變量的影響，並能研究因素之間的交互作用。 同時，我們還將探討實驗設計的基本原則。隨機化、重復和局部控製是設計有效實驗的關鍵。您將瞭解完全隨機設計、隨機區組設計等常見的實驗設計方案，理解它們如何幫助我們減少偏差，提高研究結論的可靠性。 第六章：探索非參數的世界——當數據不“乖”時 並非所有的數據都嚴格遵循特定的概率分布。當數據不滿足參數方法的假設時（例如，數據不夠大，或者分布明顯非正態），非參數統計方法就顯得尤為重要。本章將為您介紹這些靈活的工具。 我們將介紹符號檢驗和秩和檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗），它們不依賴於數據的具體分布，而是基於數據的秩次。您將理解這些檢驗如何用於比較兩組或多組數據的中位數，或者檢驗數據的中心位置。 對於分類數據，我們還將復習卡方檢驗，它也是一種常用的非參數檢驗，可以用來分析獨立性或擬閤優度。 本章將幫助您認識到，即使數據不完美，我們仍然有強大的統計工具可以用來進行有效的分析和推斷。 第七章：模擬與探索——濛特卡羅方法的力量 在許多復雜問題中，直接的解析計算可能難以實現。濛特卡羅方法，也稱為模擬方法，通過大量的隨機抽樣來近似計算問題的答案，為我們打開瞭新的視角。 本章將介紹濛特卡羅方法的基本思想：“重復抽樣，纍積結果，以量代積”。您將瞭解如何利用計算機生成隨機數，並根據問題的概率模型進行抽樣。 我們將通過一些經典的例子來展示濛特卡羅方法的應用，例如估算圓周率，或者計算復雜積分。您還會瞭解到馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）等更高級的技術，它們在貝葉斯統計和復雜模型推斷中扮演著核心角色。 濛特卡羅方法不僅是一種計算工具，更是一種解決問題的思維方式，它鼓勵我們擁抱不確定性，通過模擬來探索未知。 第八章：決策的智慧——統計在現實世界中的角色 數據本身是死的，統計方法賦予瞭它們生命，而最終的目標是指導我們的決策。本章將把前麵介紹的各種統計思想和方法融入到更廣闊的現實世界場景中。 我們將探討統計在商業分析中的應用，例如市場調研、銷售預測、風險評估。您將看到如何利用迴歸模型來預測銷售額，如何通過假設檢驗來評估營銷活動的效果。 在科學研究領域，統計是驗證科學假設、解讀實驗結果的基石。從醫學領域的臨床試驗，到社會科學的調查研究，統計方法都不可或缺。 我們還將關注金融領域的量化分析，如何利用統計模型來理解股票市場的波動，構建投資組閤。在工程領域，統計用於質量控製，確保産品的一緻性和可靠性。 在人工智能和機器學習的興起下，統計學更是扮演著至關重要的基礎角色。許多算法的理論基礎都建立在概率論和統計推斷之上。 本章強調的是，統計學並非僅僅是抽象的數學理論，它是連接我們對世界認知與實際行動的橋梁，是培養理性思維、做齣更優決策的“智慧之眼”。 結語：擁抱數據的時代 閱讀本書，您將不僅僅是獲得一套統計知識，更重要的是培養一種基於數據進行理性思考和嚴謹分析的能力。在未來的日子裏，無論您身處哪個行業，麵對何種問題，統計學的思想和方法都將是您最得力的助手。它將幫助您撥開迷霧，看清數字背後的真相，做齣更明智、更具洞察力的選擇。 我們希望這段旅程能夠激發您對數據世界的無限好奇，讓您在不確定性中找到秩序，在紛繁復雜的信息中提煉齣寶貴的洞見，最終成為一個更懂得如何利用數據來理解和塑造世界的人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直是一場視覺盛宴，那種深邃的藍色調搭配簡潔有力的字體，立刻就給人一種專業而嚴謹的感覺。我是在尋找一本能夠係統梳理數據分析脈絡的書籍時偶然發現它的，初翻幾頁，就被其流暢的敘事風格所吸引。作者似乎非常懂得如何將那些抽象的統計學概念，通過生動且貼近實際生活的案例串聯起來。我特彆欣賞它對概率論基礎的闡述，不是那種乾巴巴的公式堆砌，而是像在進行一場智慧的對話，讓你在不知不覺中領悟瞭背後的邏輯。比如，書中對隨機變量的介紹，完全避開瞭晦澀的數學推導，轉而聚焦於它在金融風險評估中的應用，這種“重應用、輕理論（但絕不失深度）”的處理方式，對於我這種偏愛實踐操作的讀者來說，簡直是福音。而且，書中的圖錶繪製得極其清晰，每一個分布圖、每一次假設檢驗的流程圖，都仿佛經過精心打磨，讓人一目瞭然，極大地降低瞭初學者的學習門檻。我感覺這不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的老教授在你身邊，耐心地為你拆解每一個難題。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對曆史和哲學背景很感興趣的讀者，常常覺得技術書籍缺乏“溫度”。這本書的獨特之處在於，它在每個重要概念的開篇，都會插入一段簡短的統計思想史的引述。比如在介紹貝葉斯推斷時，它沒有直接給齣復雜的後驗概率公式，而是先引用瞭拉普拉斯或托馬斯·貝葉斯本人的觀點，討論瞭人類如何從主觀信念走嚮客觀量化。這種“溯源”的方式，讓冰冷的數字背後有瞭人性的思考和演進的脈絡。同時，書中對統計倫理的討論也令人耳目一新。它專門闢齣一章，探討瞭如何避免“P值操縱”和“數據挖掘偏誤”，這在當前大數據背景下顯得尤為重要。作者強調，統計學工具的強大，也意味著其被濫用的風險。這種對工具使用者的道德引導，讓這本書的格局瞬間提升，不再局限於純粹的技術手冊範疇，而更像是一本關於“如何用數據誠實地思考”的指南。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來概括這本書的特點，我會選擇“自洽性”。它構建瞭一個完整的知識體係，從最基礎的描述性統計，一直延伸到高階的時間序列分析，中間的過渡極其自然，沒有齣現任何知識斷層或強行跳躍。我最欣賞它對時間序列模型的處理。許多教材在講授ARIMA模型時，往往隻會介紹其形式，但這本書卻花瞭大力氣去解釋平穩性的檢驗方法（如ADF檢驗），以及如何通過差分操作來達到平穩化，最後纔引入自迴歸（AR）和移動平均（MA）部分的組閤。每一步都有明確的理由和對應的統計檢驗支持。這種層層遞進、步步為營的講解方式，確保讀者在掌握下一個復雜概念前，已經完全消化瞭前置的基礎。當我閤上最後一頁時，我發現自己對如何從原始的、雜亂無章的數據流中，提煉齣可信的未來趨勢判斷，有瞭一種全新的、紮實的把握感。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我過去對統計學的印象一直停留在高中課本裏那些枯燥的均值和方差上，總覺得這門學科離我的日常工作相去甚遠。但這本書徹底顛覆瞭我的固有認知。它在討論迴歸分析部分的內容時，深入到瞭多元綫性模型中對多重共綫性的處理，這一點讓我印象極為深刻。很多市麵上的入門書籍往往會一筆帶過，或者隻給齣一個簡單的解決方案，但這本書卻詳細剖析瞭導緻多重共綫性的深層原因，並提供瞭諸如嶺迴歸（Ridge Regression）和Lasso迴歸等進階技術的原理和實操步驟，甚至還配上瞭簡潔的僞代碼示例。這錶明作者在內容的深度和廣度上做瞭極大的平衡。更難得的是，它在介紹每一種模型時，都會附帶一個“模型診斷”的章節，教你如何判斷模型是否可靠，而不是僅僅停留在“跑齣結果”的層麵。這種對統計學嚴謹性的堅守，讓我對書中的每一個結論都充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量非常齣色，拿在手裏沉甸甸的，紙張的質感也很好，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，這對於需要大量閱讀和圈畫批注的我來說至關重要。但內容上，我最欣賞的是它對非參數統計的講解。通常，教材會把非參數方法放在最後作為“選修”部分，但這本書卻將其提升到瞭一個非常重要的位置，尤其是在處理小樣本數據或數據不滿足正態分布假設的場景時，書中對秩檢驗（Rank Tests）和置換檢驗（Permutation Tests）的論述細緻入微。作者沒有停留在理論層麵，而是非常巧妙地將這些技術嵌入到瞭市場調研和質量控製的案例中。比如，它通過一個模擬製藥公司進行藥物療效對比的例子，清晰地展示瞭當數據偏態嚴重時，使用t檢驗的潛在風險，以及非參數方法是如何提供更穩健的決策依據的。這種對實際“坑點”的預警和指導，遠比純粹的公式推導來得更有價值。

評分☆☆☆☆☆

非常滿意，五星

評分☆☆☆☆☆

本書通俗易懂，內容形式活潑，比那些所謂的教科書好多瞭！

評分☆☆☆☆☆

A few minutes later, someone leaned against the wall to listen to him, but the man looked at his watch and started to walk again. Clearly he was late for work.

評分☆☆☆☆☆

A few minutes later, someone leaned against the wall to listen to him, but the man looked at his watch and started to walk again. Clearly he was late for work.

評分☆☆☆☆☆

張建同，孫昌言，王世進寫的的書都寫得很好，還是朋友推薦我看的，後來就非非常喜歡，他的書瞭。除瞭他的書，本書依托目前最為普及的軟件和社會科學領域最為普及的統計軟件為基本工具，詳細介紹瞭數據收集和整理、統計數據的匯總、概率論基礎、抽樣分布和參數估計、假設檢驗、方差分析、一元迴歸和多元迴歸、時間序列預測和指數、卡方檢驗和非參數檢驗，以及統計在質量管理中的應用等重要內容。與計算機軟件相結閤是本書最大的特點，另一大特點是將統計理論與統計實踐緊密聯係，每一章都提供瞭具體案例和大量例題以輔助教學。本書體係完善，布局閤理，實例豐富，應用性強，每章均有習題，並配備瞭內容豐富的教學課件和習題答案，能夠適應統計學的教學需要，可作為高等院校上科類和經濟管理類相關專業的本科、碩士、和工程碩士等的教學用書，也可作為從事統計、信息管理、市場調研等實際工作的各類經濟管理人員的參考用書或培訓教材。非常好的一本書，京東配送也不錯!讀書是一種提升自我的藝術。玉不琢不成器，人不學不知道。讀書是一種學習的過程。一本書有一個故事，一個故事敘述一段人生，一段人生摺射一個世界。讀萬捲書，行萬裏路說的正是這個道理。讀詩使人高雅，讀史使人明智。讀每一本書都會有不同的收獲。懸梁刺股、螢窗映雪，自古以來，勤奮讀書，提升自我是每一個人的畢生追求。讀書是一種最優雅的素質，能塑造人的精神，升華人的思想。讀書是一種充實人生的藝術。沒有書的人生就像空心的竹子一樣，空洞無物。書本是人生最大的財富。猶太人讓孩子們親吻塗有蜂蜜的書本，是為瞭讓他們記住書本是甜的，要讓甜蜜充滿人生就要讀書。讀書是一本人生最難得的存摺，一點一滴地積纍，你會發現自己是世界上最富有的人。讀書是一種感悟人生的藝術。讀杜甫的詩使人感悟人生的辛酸，讀李白的詩使人領悟官場的腐敗，讀魯迅的文章使人認清社會的黑暗，讀巴金的文章使人感到未來的希望。每一本書都是一個朋友，教會我們如何去看待人生。讀書是人生的一門最不缺少的功課，閱讀書籍，感悟人生，助我們走好人生的每一步。書是燈，讀書照亮瞭前麵的路書是橋，讀書接通瞭彼此的岸書是帆，讀書推動瞭人生的船。讀書是一門人生的藝術，因為讀書，人生纔更精彩！讀書，是好事讀大量的書，更值得稱贊。讀書是一種享受生活的藝術。五柳先生好讀書，不求甚解，每有會意，便欣然忘食。當你枯燥煩悶，讀書能使你心情愉悅當你迷茫惆悵時，讀書能平靜你的心，讓你看清前路當你心情愉快時，讀書能讓你發現身邊更多美好的事物，讓你更加享受生活。讀書是一種最美麗的享受。書中自有黃金屋，書中自有顔如玉。一位叫亞剋敦的英國人，他的書齋裏雜亂的堆滿瞭各科各類的圖書，而且每本書上都有

評分☆☆☆☆☆

這個還是很好的吧。。

評分☆☆☆☆☆

性價比很高 工作之餘,人們或楚河漢界運籌帷幄,或輕歌曼舞享受生活,而我則喜歡翻翻書、讀讀報,一個人沉浸在筆墨飄香的世界裏,跟智者神遊,與慧者交流,不知有漢,無論魏晉,醉在其中。我是一介窮書生,盡管在學校工作瞭二十五年,但是工資卻不好意思示人

評分☆☆☆☆☆

One of the possible conclusions from this experience could be: If we do not have a moment to stop and listen to one of the best musicians in the world playing the best music ever written, how many other things are we missing?

評分☆☆☆☆☆

挺好的，有助於學習！