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孙静娟 编

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 实验设计
• 回归分析
• 抽样调查
• 数据挖掘

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302233398

版次：2

商品编码：10400614

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-09-01

用纸：胶版纸

页数：319

字数：406000

编辑推荐

《统计学》由浅入深全面、系统地阐述了统计学的基本概念、原理和方法，并运用计算机软件结合实例进行统计运算和分析。《统计学》是普通高等院校经济类、管理类各专业统计学课程的教材，也可作统计工作者及经济管理工作人员的自学、参考用书。

内容简介

主要内容包括：统计学的基本轮廓，统计数据调查与整理，总量指标与相对指标，平均指标与标志变异指标，时间序列分析，统计指数，概率统计基础，抽样推断，相关与回归分析，统计学中的Excel例解。每章前面有学习提示，后面附有小结、思考题和练习题，方便学习和使用。

目录

第一章 总论
第一节 统计学的研究对象和性质
一、统计的涵义
二、统计学的研究对象及特点
三、统计学的性质
四、统计学的产生和发展
第二节 统计学的研究方法和研究阶段
一、大数定律的方法论意义
二、统计研究的基本方法
三、统计研究的阶段
第三节 统计学中的几个基本概念
一、统计总体和总体单位
二、指标与标志
三、变异、变量与变量值
四、统计指标体系
第四节 统计的职能
一、信息职能
二、咨询职能
三、监督职能
本章小结
思考与练习

第二章 统计数据调查与整理
第一节 统计数据
一、统计数据的概念
二、统计数据的分类
第二节 统计数据调查
一、统计调查的种类和方法
二、统计调查方案
三、统计调查问卷
四、统计调查误差
第三节 统计数据整理
一、统计整理的概念
二、统计整理的程序和内容
三、统计分组
第四节 频数分布
一、频数分布的概念
二、分布数列的种类
三、变量数列的编制
四、累计频数与累计频率
五、频数分布的类型
第五节 数据显示
一、统计表
二、统计图
本章小结
思考与练习

第三章 总量指标与相对指标
第一节 总量指标
一、总量指标的概念及作用
二、总量指标的种类
第二节 相对指标
一、相对指标的概念及表现形式
二、相对指标的作用
三、相对指标的种类和计算
第三节 总量指标与相对指标的运用原则
一、可比性原则
二、相对指标与总量指标相结合
三、各种相对指标相结合
本章小结
思考与练习
……
第四章 平均指标与标志变异指标
第五章 时间序列分析
第六章 统计指数
第七章 概率统计基础
第八章 抽样推断
第九章 相关与回归分析
第十章 统计学中的Excel例解
附录
参考文献

前言/序言

《时间的海流：对历史叙事和遗忘的深度解析》 序言 我们栖居在一个被叙事包裹的世界。从古老的口述传说到浩瀚的数字文献，人类文明的轨迹，很大程度上是由我们如何讲述、记录和传承故事所塑造的。然而，在这永恒流淌的时间长河中，并非所有事物都能留下清晰的印记。遗忘，如同看不见的潮汐，不断冲刷着历史的海岸线，抹去、模糊，甚至篡改着我们对过去的认知。这本书，正是试图潜入这片“时间的海流”，探索历史叙事如何被构建、传播、修正，以及遗忘在其中扮演的复杂而微妙的角色。我们不是要编织又一个宏大的历史故事，而是要审视那些构成故事的“骨架”和“肌理”，揭示那些被选择、被强调、被省略的瞬间，以及这些选择背后隐藏的权力、偏见与社会建构。 第一章：叙事的回声：记忆的编织与选择 人类是叙事性的生物。从个体经验到集体认同，故事是我们理解世界、定位自我的基本方式。本章将深入探讨叙事在塑造历史认知中的核心作用。我们将追溯早期口述传统的传承方式，分析这些故事如何在代际间流传，以及在口耳相传的过程中发生的不可避免的变异和重构。随后，我们将聚焦于文字记录的出现，探讨书写如何改变了历史的存储和传播模式，使得更为复杂、详尽的叙事得以保存。 然而，任何叙事都是一种选择。历史学家、文学家、艺术家，甚至普通人，在讲述过去时，都在进行着有意识或无意识的筛选。哪些事件被认为是“重要的”？哪些人物被赋予“关键性”？哪些细节值得被铭记？本章将通过分析不同文化、不同时代的史料，例如古代的编年史、英雄史诗、神话传说，以及近现代的传记、回忆录、历史小说等，来揭示叙事构建中存在的“偏向性”。我们会探讨，历史的“大叙事”是如何通过聚焦某些事件（如战争、革命、伟人功绩）而忽视另一些事件（如日常生活的变迁、边缘群体的声音），以及这些选择如何塑造了大众对历史的普遍认知。 此外，我们还将讨论“集体记忆”的概念。它并非简单叠加的个人记忆，而是社会成员通过共同的符号、仪式、纪念物和叙事所形成的共享的历史图景。这种集体记忆是如何被激活、被强化，又如何在社会变迁中发生动摇和重塑的？例如，国庆日的庆典、历史遗迹的保护、纪念碑的矗立，都是集体记忆得以维系的载体。本章将通过具体案例，展示叙事如何成为连接过去与现在，构建社会认同的强大工具。 第二章：遗忘的潮汐：缺失、模糊与沉默 如果说叙事是历史的潮水，那么遗忘便是那股不断退去，留下或深或浅痕迹的潮汐。遗忘并非简单的“不存在”，它是一种积极的、有时甚至是具有策略性的过程。本章将从多个维度剖析遗忘在历史进程中的作用。 首先，我们将探讨“不可避免的遗忘”。随着时间的推移，纸张的损毁、信息的丢失、记忆的衰退，都可能导致历史资料的散佚。微小的、非制度化的记录，例如私人信件、日记、账本，往往比官方史料更容易在岁月的侵蚀中消失。即使是珍贵的文献，也可能因为储存条件不当、战乱损毁，或仅仅是未被重视而湮没。我们将追溯一些历史上重大的文献失传案例，反思技术局限和人为疏忽如何导致知识的断裂。 其次，我们将深入研究“策略性的遗忘”。历史的叙事往往由掌握权力的人群所主导，而遗忘有时会成为他们维护自身地位、掩盖不光彩历史的手段。政治宣传、意识形态的控制、对某些群体声音的压制，都可能导致特定历史事件或人物被刻意地从公共记忆中抹去。例如，某些革命的黑暗面、殖民历史的罪恶、政治运动中的牺牲者，都可能在官方史书中被淡化甚至抹杀。本章将通过分析不同政治体制下的宣传策略、历史修正主义的现象，以及“被遗忘的群体”，来揭示遗忘的社会和政治维度。 再者，我们将关注“文化性的遗忘”。某些文化观念、社会习俗、艺术形式，可能随着社会的发展和价值观的变迁而被边缘化，最终被主流文化所遗忘。这种遗忘可能不是故意的，而是由于新的文化潮流的兴起，旧的文化形式不再被适应时代发展所需要。然而，这种文化上的遗忘同样会 impoverish 我们的集体文化遗产，使得我们失去对过去多样性的理解。我们将考察一些曾经辉煌但如今鲜为人知的艺术流派、民间传说或哲学思想，以说明文化遗忘的普遍性。 第三章：遗忘的痕迹：残缺、变形与重建 遗忘并非总是彻底的抹除，它往往会在历史叙事中留下可见的“痕迹”。本章将考察这些痕迹如何以残缺、变形，甚至是对抗遗忘的方式出现，并最终促成新的叙事和记忆的重建。 “残缺”是遗忘最直接的表现。当我们面对一份不完整的史料、一个破碎的传说，我们看到的正是遗忘作用下的“留白”。这些留白并非毫无意义，它们激发我们的好奇，促使我们去追寻、去推测、去填补。考古学、文献学的工作，很大程度上就是与这种残缺搏斗的过程。我们将通过分析一些“残缺的历史”是如何被现代学者重新解读，从而揭示出被遗忘的真相。 “变形”则是遗忘在叙事中的一种更隐蔽的显现。当被遗忘的内容试图以新的形式重新出现时，它往往会发生变形，以适应新的语境和需求。例如，被官方压制的历史真相，可能会以民间故事、讽刺文学、或地下出版物的形式流传。这些变形的叙事，虽然可能不如官方叙事那样权威，却承载着被遗忘者的声音和记忆。我们将探讨，这些“变异的叙事”是如何在夹缝中生存，并最终影响历史的重塑。 更进一步，我们还将审视“对抗遗忘”的努力。历史学家、社会活动家、艺术家，以及普通民众，都在以不同的方式对抗遗忘。他们通过发掘失落的文献、保存濒危的文化遗产、创作纪念性的艺术作品、组织反思性的纪念活动，来对抗遗忘的侵蚀。例如，“沉默的证人”项目，通过收集大屠杀幸存者的口述历史，就是在积极地对抗历史的遗忘。本章将通过这些具体的“对抗遗忘”的案例，展示人类对于历史真实性的不懈追求，以及记忆重建的强大力量。 第四章：遗忘的边界：边界的模糊与重划 在时间的海流中，遗忘与记忆并非截然对立，它们相互渗透，相互作用，共同划定了我们对过去的认知边界。本章将探讨这种边界的动态性，以及在不同社会、不同文化语境下，遗忘的边界是如何被模糊、被重划的。 “边界的模糊”意味着，遗忘并非总是清晰的界限。很多时候，被遗忘的内容可能只是被边缘化，或者被暂时地忽视。随着时间的推移，或社会条件的改变，这些被边缘化的内容可能重新进入公共视野，并被重新评估。例如，曾经被视为“异端”的哲学思想，或被主流历史叙事所忽视的群体经验，都可能在后来的社会运动或学术研究中获得新生。我们将探讨，是什么样的社会动因和知识力量，能够使得被遗忘的边界发生模糊。 “边界的重划”则意味着，遗忘的范围并非一成不变，它会随着历史的进程而发生变动。曾经被认为“不重要”的事件，可能因为后来的发展而变得“意义非凡”；曾经被认为“不值得铭记”的人物，可能因为新的史学研究而重回历史舞台。这种边界的重划，往往伴随着历史解释的修正，以及对主流叙事的挑战。我们将分析，在后殖民主义、女性主义、少数族裔权利运动等思潮的影响下，历史的遗忘边界是如何被不断地挑战和拓展的。 此外，我们还将讨论“个体遗忘”与“集体遗忘”之间的关系。个体的记忆固然有限，但当大量的个体记忆在社会互动中产生共鸣，并被纳入到共同的叙事框架中时，便形成了集体记忆。反之，当某些事件或经历被社会普遍地遗忘，它也可能反过来影响个体的记忆倾向。本章将通过一些案例，展示个体记忆的脆弱与集体记忆的复杂相互作用，以及在现代社会，信息爆炸和碎片化阅读如何进一步模糊了我们对历史的认知边界。 结论：在遗忘与记忆的交织中前行 《时间的海流：对历史叙事和遗忘的深度解析》并非意图为任何特定的历史事件提供“真相”的终极版本，而是希望通过对叙事与遗忘的互动机制的深入剖析，引发读者对历史认知的反思。我们生活在一个充满叙事的世界，但每一个叙事都并非完美无缺，它们必然伴随着遗忘。理解遗忘，并非是要沉溺于过去的黑暗，而是要更清晰地认识到，我们所拥有的历史，是经过层层选择、层层塑造的结果。 正视遗忘，意味着我们要保持警惕，不被单一的、被动的叙事所蒙蔽。它鼓励我们去挖掘被忽略的声音，去审视那些被刻意淡化的真相，去理解那些残缺背后的复杂性。通过对叙事与遗忘的辩证关系的理解，我们才能够更加批判性地建构我们对过去、现在和未来的认知。唯有如此，我们才能在时间的洪流中，更清醒地辨别方向，更负责任地走向未来。这本书，是献给所有那些不满足于被动接受历史，而渴望理解历史背后真相的探索者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排让我感到非常不适应，它采取了一种自上而下的螺旋上升式讲解方式，每一章都在前面章节的基础上引入更复杂的概念，但缺乏清晰的知识点串联和阶段性的小结。比如，在讲完假设检验的流程后，紧接着就进入了非参数统计的复杂领域，中间缺少一个过渡章节来巩固基础知识点的实际应用。我希望看到的是，能够用一个贯穿始终的案例，比如对某种药物疗效的长期跟踪研究，来串联起描述性统计、抽样分布、参数估计和假设检验的全过程，这样能极大地增强学习的连贯性和趣味性。但这本书中，案例是零散的，常常是几道孤立的习题，缺乏故事性。阅读体验上，这本书的专业术语密集度极高，几乎没有解释性的比喻或类比来帮助非专业读者建立心理模型。我读完后，虽然能背诵出一些定义，但在面对一个全新的、略微复杂的实际问题时，我依然不知道应该调用书中哪一部分的知识体系去进行分析。这本书的定位，似乎更偏向于为那些准备参加高级资格考试的学生准备的“应试手册”，而非一本旨在培养统计思维的启蒙读物。

评分☆☆☆☆☆

这本名为《统计学》的书，读完之后给我的感觉是，它更像是一本严谨的学术论文集，而不是一本面向大众的入门读物。作者在开篇就深入探讨了概率论的基础，各种公式和定义铺天盖地而来，即便是对数学稍有接触的读者，也会感到吃力。书中对贝叶斯定理的阐述尤其详尽，不仅仅停留在公式层面，还结合了大量的历史背景和哲学思辨，这一点虽然体现了作者深厚的学术功底，但对于初学者来说，无疑是增加了理解的门槛。我尝试着跟着书中的步骤去推导一些简单的方差公式，结果发现，书中的跳跃性非常大，很多中间步骤被省略了，留给读者的想象空间太大，导致我不得不频繁地查阅其他参考资料才能勉强跟上思路。例如，在讨论中心极限定理的应用时，作者直接给出了一个复杂的多元正态分布模型，却鲜有针对现实世界中数据如何被抽象为该模型的具体案例分析。整体来看，这本书的优点在于其理论的深度和广度，几乎涵盖了统计学的各个分支，但其缺点也同样明显——它似乎更侧重于展示知识体系的完整性，而非帮助读者建立直观的理解和应用能力。对于那些已经有扎实数学基础，希望深入研究统计学理论的人来说，这本书或许是珍宝，但对于想通过它来快速掌握数据分析技能的职场人士，我恐怕要持保留意见了。它更像是一本供研究者在图书馆里细细品读的工具书，而非能陪你在咖啡馆里快速翻阅的良伴。

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅这本书时，我感觉作者似乎对“如何计算”抱有近乎痴迷的热情，却对“为什么要计算”和“计算结果意味着什么”不那么热衷。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，书中详细列举了单因素、双因素方差分析的计算步骤，甚至包括手算卡方检验的详细流程，这对于理解计算过程本身是有帮助的。然而，它在解释为什么在某些情况下我们宁愿选择非参数方法，也不愿勉强使用参数检验时，却显得非常敷衍，只是简单地提了一句“当数据不符合正态分布假设时”。真正让我感到失望的是其在数据可视化方面的缺失。在如今这个图像胜过文字的时代，一本关于统计学的书籍，竟然只提供了几张非常基础的直方图和散点图的理论描述，而没有深入讨论如何利用现代可视化工具来揭示数据中的隐藏模式，或者如何通过图表来有效地传达统计结论。这种对实践应用和现代工具的忽视，让这本书的价值大打折扣。它更像是三十年前出版的教材，虽然理论框架仍在，但已经跟不上时代对统计应用的需求步伐了。

评分☆☆☆☆☆

我翻开这本书，期待着能看到一些关于如何解读数据背后的故事，如何利用统计工具来指导商业决策的鲜活案例。然而，这本书给我的感觉更像是走进了一个布满精密仪器的实验室，冰冷而精确。书中对描述性统计的介绍，几乎完全被各种假设检验的细节所淹没。印象最深的是关于非参数检验的部分，作者用了足足三章的篇幅来比较威尔科克森秩和检验和曼-惠特尼U检验的细微差别，甚至精确到计算样本量时应该采用哪种修正因子。虽然这种精细度值得称赞，但对于我这种需要快速解决实际问题的人来说，这些细节显得过于繁琐和脱离实际。我尤其想知道，当现实中的数据出现严重偏态时，我们应该优先考虑哪种稳健的回归方法，但书中对此的讨论非常理论化，缺乏对比实验或模拟结果的支持。书中充斥着大量的希腊字母和复杂的矩阵运算，阅读过程中，我常常感觉自己像是被困在一个数学迷宫里，每一步推导都小心翼翼，生怕踏错一步就全盘皆输。这本书的排版和图示也显得有些陈旧，图表往往是黑白的，缺乏现代统计软件输出的那种直观性和色彩引导，这进一步削弱了它在实际应用层面的吸引力。总而言之，它成功地构建了一个严密的统计理论框架，但这个框架太过抽象，使得数据分析的“艺术感”和“直觉性”在其中几乎无处安放。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格极其克制，仿佛作者在向一位已经完全理解统计学基本概念的同行介绍他最新的研究成果，而不是在向一个求知若渴的新手传授知识。让我感到困惑的是，它对统计推断的介绍，几乎完全围绕着P值和显著性水平展开，对于近年来统计学界愈发重视的效应量（Effect Size）和置信区间（Confidence Intervals）的解读，着墨甚少。在探讨线性回归模型时，书中花费了大量篇幅去论证最小二乘法的最优性，却几乎没有提及如何处理多重共线性问题，或者如何通过残差分析来诊断模型假设是否被违反。读到关于时间序列分析的那几章，更是如坠云里雾里，模型设定和参数估计的描述，完全基于随机过程的理论推导，对于如何选择合适的ARIMA模型阶数，书中给出的指导仅仅是“通过观察自相关函数和偏自相关函数来判断”，这种经验性的建议，与前文那些一丝不苟的公式推导形成了鲜明的对比，显得有些突兀。这本书的语言是纯粹的、去情感化的，它不鼓励读者去“质疑”数据，只要求读者“服从”已有的统计框架。对于一个渴望了解统计学如何帮助我们在不确定世界中做出更好判断的人来说，这本书提供的视角似乎太过狭隘和教条化了。

评分☆☆☆☆☆

书本内容详细，分析清楚，值得购买

评分☆☆☆☆☆

可以可以可以可以可以可以

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书本内容详细，分析清楚，值得购买

评分☆☆☆☆☆

略脏 快递没有短信提示 自己打电话问的

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略脏 快递没有短信提示 自己打电话问的

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不错，还可以！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

学校指定的教材，放假买来预习，很不错，简单易懂

评分☆☆☆☆☆

编排的还不错 用起来也比较方便

评分☆☆☆☆☆

开学网上购买教材很省~最主要是要选对学校订的教材