高等学校统计学类系列教材：统计学（从概念到数据分析） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴喜之 著

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• 统计学
• 高等教育
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• R语言
• SPSS
• 教材
• 大学教材
• 统计推断

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040233933

版次：1

商品编码：10404607

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-11-01

用纸：胶版纸

页数：196

内容简介

《高等学校统计学类系列教材：统计学（从概念到数据分析）》主要介绍了概率基础、统计的基本概念、描述性统计、估计、假设检验、回归与分类等内容，同时介绍了决策树、神经网络和随机森林等组合方法以及如何用r、spss、sas等软件来实现相应的计算目标。
《高等学校统计学类系列教材：统计学（从概念到数据分析）》着重直观讨论，尽量少用公式，避免数学推导，强调统计学的基本内容及应用，使读者能够完整、准确地理解统计学的概念，学会利用统计软件进行数据分析。
《高等学校统计学类系列教材：统计学（从概念到数据分析）》主要是为非统计学专业的学生和读者编写，读者不需要任何概率统计基础知识。

目录

第一章 引言
§1.1 什么是科学方法？
§1.2 统计是什么？
§1.3 学习统计需要的基础知识和技能
§1.4 习题
第二章 变量和数据
§2.1 数据和变量概述
§2.2 概率和随机变量
§2.3 数据的收集
§2.4 个体、总体、样本和抽样
§2.5 附录
§2.6 习题
第三章 描述统计学方法
§3.1 制表方法
§3.2 图描述方法
§3.3 用少量汇总数字的描述方法
§3.4 软件的使用
§3.5 习题
第四章 变量的分布
§4.1 和定量变量有关的事件
§4.2 变量的分布
§4.3 离散型变量的分布
4.3.1 二项分布
4.3.2 多项分布
4.3.3 超几何分布
4.3.4 poisson分布
§4.4 连续型变量的分布
4.4.1 正态分布
4.4.2 总体分位数和尾概率
4.4.3 x2分布
4.4.4 t分布
4.4.5 f分布
4.4.6 均匀分布
§4.5 用小概率事件进行判断
§4.6 抽样分布和中心极限定理
4.6.1样本函数的分布
4.6.2样本均值的性质和中心极限定理
§4.7 变换非正态数据，使其更加接近于正态假定
§4.8 统计量的一些常用函数
§4.9 软件的使用
§4.10 习题
第五章 简单统计推断：对总体参数的估计
§5.1 点估计
§5.2 区间估计
5.2.1 正态分布总体均值μ的区间估计
5.2.2 两个独立正态分布总体均值差μ1-μ2的区间估计
5.2.3 配对正态分布总体均值差μd=μ1-μ2的区间估计
5.2.4 总体比例（bernoulli试验成功概率）p的区间估计
5.2.5 总体比例（bernoulli试验成功概率）之差p1-p2的区间估计
§5.3 软件的使用
§5.4 习题
第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验
§6.1 假设检验的过程和逻辑
§6.2 正态总体均值的检验
6.2.1 对一个正态总体均值μ的t检验
6.2.2 对两个正态总体均值之差μ1-μ2的t检验
6.2.3 配对正态分布总体均值差μd=μ1-μ2的t检验
§6.3 总体比例（bernoulli试验成功概率）的检验
6.3.1 一个总体比例p的检验
6.3.2 两个总体比例之差p1-p2的检验
§6.4 关于中位数的非参数检验
6.4.1 非参数检验简介
6.4.2 单样本的关于总体中位数（或总体α分位数）的符号检验
6.4.3 单样本的关于对称总体中位数（总体均值）的wilcoxon符号秩检验
6.4.4 两独立样本的比较总体中位数的wilcoxon秩和检验
§6.5 软件的使用
§6.6 习题
第七章 变量之间的关系
§7.1 定性变量之间的相关
7.1.1 列联表
7.1.2 两个定性变量相关性的x2检验
§7.2 定量变量之间的相关
7.2.1 定量变量之间关系的描述
7.2.2 定量变量之间相关的概念
7.2.3 pearson线性相关系数及相关的检验
7.2.4 kendallτ相关系数
7.2.5 spearman秩相关系数
§7.3 软件的使用
§7.4 习题
第八章 经典回归和分类
§8.1 回归和分类概述
8.1.1 “黑匣子”说法
8.1.2 试图破解“黑匣子”的实践
8.1.3 回归和分类的区别
§8.2 线性回归模型
8.2.1 因变量和自变量均为数量型变量的线性回归模型
8.2.2 因变量是数量变量，而自变量包含分类变量的线性回归模型
§8.3 logistic回归
§8.4 判别分析
§8.5 软件的使用
§8.6 习题
第九章 现代回归和分类：数据挖掘所用的方法
§9.1 决策树：分类树和回归树
9.1.1 分类树
9.1.2 回归树
§9.2 组合方法：adaboost、bagging和随机森林
9.2.1 为什么组合？
9.2.2 adaboost
9.2.3 bagging
9.2.4 随机森林
§9.3 最近邻方法
§9.4 人工神经网络
§9.5 习题

现代数据科学的基石：解锁统计学的力量 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，理解和运用数据已成为各行各业不可或缺的核心能力。从经济预测到疾病诊断，从市场营销到人工智能，统计学以其严谨的逻辑和强大的分析工具，为我们洞察数据背后的真相提供了坚实的理论基础和实践指导。 本书旨在为读者系统地介绍统计学的核心概念和关键方法，通过清晰易懂的阐释和丰富详实的案例，帮助您构建起扎实的统计学知识体系，并能将其灵活应用于实际的数据分析场景。我们相信，掌握统计学，就是掌握理解世界、解决问题的强大武器。 本书将带您踏上一段从概念到实践的精彩旅程： 第一部分：统计学概览与基础 统计学的魅力与应用： 我们将首先描绘统计学在现代社会中的广阔图景，探讨它如何在科学研究、商业决策、社会治理等领域发挥着至关重要的作用。您将了解到，统计学并非枯燥的数字游戏，而是连接现实世界与数据洞察的桥梁。 数据的世界：类型、度量与收集： 数据是统计学的血液。本部分将详细介绍不同类型的数据（如定性数据、定量数据），理解它们的特性和度量尺度。同时，我们将探讨有效的数据收集方法，以及数据在分析前的预处理和整理的重要性。 描述性统计：让数据“说话”： 在面对海量数据时，如何快速把握其主要特征？我们将学习各种描述性统计方法，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差），以及数据分布的可视化（直方图、箱线图）。通过这些工具，您将能够直观地呈现和理解数据的基本轮廓。 第二部分：概率论的基石：推断的根源 概率论：不确定性下的理性： 许多现实世界的问题都伴随着不确定性。概率论为我们量化和处理这种不确定性提供了强大的理论框架。我们将介绍概率的基本概念、事件的运算，以及条件概率和独立性等重要思想。 随机变量与概率分布： 随机变量是描述随机现象的数学工具。本书将深入探讨离散型和连续型随机变量，并详细介绍几种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。理解这些分布的特性，是进行统计推断的基础。 中心极限定理：连接样本与整体的桥梁： 中心极限定理是统计学中最核心、最深刻的定理之一。我们将深入剖析其原理，理解为何它能够解释大量随机变量之和（或平均值）的分布趋向于正态分布，从而为后续的统计推断奠定坚实的基础。 第三部分：统计推断：从样本到总体 抽样分布：样本特性的统计画像： 我们不可能总是对整个总体进行研究，因此需要通过样本来推断总体。本部分将聚焦于抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，理解其在统计推断中的关键作用。 参数估计：量化未知： 我们希望了解总体的未知参数（如总体均值、总体比例），但只能通过样本来估计。本书将介绍点估计和区间估计的方法，学习如何计算置信区间，从而给出对未知参数的合理范围估计。 假设检验：做出科学决策： 在面对某个关于总体的论断时，我们如何利用样本数据来判断该论断是否成立？我们将系统学习假设检验的基本原理和步骤，包括原假设、备择假设的设定，检验统计量的选择，以及P值的解读，从而能够对各种统计假设进行科学的验证。 第四部分：回归分析：探索变量间的关系 简单线性回归：量化线性关系： 现实世界中，许多变量之间存在着相互影响。简单线性回归模型可以帮助我们量化两个变量之间的线性关系，预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。我们将学习如何建立回归模型，解释回归系数，并评估模型的拟合优度。 多元线性回归：多因素的交织： 在实际问题中，一个变量往往受到多个因素的影响。多元线性回归模型将扩展到处理多个自变量对因变量的影响，帮助我们更全面地理解复杂的变量关系。 模型诊断与选择：确保模型的可靠性： 建立回归模型只是第一步，确保模型的有效性和可靠性同样重要。本书将介绍如何进行模型诊断，识别潜在问题（如异方差、多重共线性），并探讨模型选择的原则，以构建更鲁棒的分析模型。 第五部分：方差分析与非参数统计 方差分析（ANOVA）：比较多组均值： 当我们需要比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异时，方差分析是强大的工具。我们将学习单因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和应用。 非参数统计：适用于各种数据的灵活选择： 有时候，数据可能不满足参数统计方法的前提假设（如正态性）。非参数统计方法为我们提供了在这些情况下进行数据分析的替代方案，本书将介绍几种常用的非参数检验方法。 本书的特色： 概念驱动，循序渐进： 我们从最基本的统计概念入手，逐步深入到复杂的统计模型，确保读者能够建立清晰的逻辑脉络。 理论与实践相结合： 每个统计方法都配以丰富的实际案例，帮助读者理解理论知识如何在真实世界的数据分析中落地。 强调数据分析思维： 除了讲解统计方法本身，本书还注重培养读者的数据分析思维，指导如何提出问题、选择方法、解释结果，并将其应用于实际决策。 无论您是统计学专业的学生，还是希望提升数据分析能力的从业者，本书都将是您不可多得的良师益友。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，从复杂的信息中提炼出有价值的见解，为您的学习和工作带来新的视角和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我发现这本书非常注重理论与实践的结合。它不仅详细讲解了各种统计方法的原理，还提供了大量的实践练习题，并且很多题目都附有详细的解答和讲解。这对于我巩固所学知识，提升解题能力起到了至关重要的作用。我常常会在看完一个章节后，立即去完成相关的练习题，通过动手实践来加深对知识的理解。有时遇到难题，也会对照解答进行反思，从中学习到不同的解题思路和技巧。这种“学以致用”的学习方式，让我觉得学习过程充满了成就感，也让我对统计学知识的掌握更加牢固。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格也是我非常欣赏的一点。它不像一些学术著作那样晦涩难懂，而是用一种相对平实易懂的语言来阐述复杂的统计概念。即使是初学者，也能很容易地理解其中的含义。作者在解释一些关键概念时，会巧妙地运用比喻和类比，将抽象的理论形象化，这对于我这样的非统计学专业人士来说，无疑是一大福音。例如，在讲解“置信区间”时，作者将其比作“射箭的靶子”，解释了我们在估计总体参数时，由于抽样误差的存在，无法得到一个精确的点估计，而是只能得到一个区间估计，而这个区间具有一定的“可信度”。这种生动的比喻，让我瞬间就抓住了这个概念的核心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在讲解一些容易混淆的概念时，会特别强调它们之间的区别和联系，并给出一些辅助记忆的方法。比如，在讲解“P值”和“显著性水平”时，作者就详细阐述了它们在假设检验中的作用，并用了一个生动形象的比喻来解释P值小于显著性水平时，我们为什么会拒绝零假设。这种细致入微的讲解，极大地帮助我克服了学习中的障碍，让我对统计学概念的理解更加深刻和准确。有时，我还会将这些辅助记忆的方法记录下来，作为日后复习的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计也是非常人性化的。每一页的布局都清晰明了，重点内容会用粗体、斜体或方框等方式突出显示，方便读者快速抓住关键信息。图表的使用也非常恰当，能够直观地展示数据和分析结果，弥补了纯文字描述的不足。即使是复杂的公式，也经过了精心排版，看起来清晰易懂。我还会经常翻阅书中的图表，即使不看文字，也能从图表中获得不少关于数据特征和统计规律的直观感受。这种良好的排版，使得我在长时间的学习过程中，不易感到疲劳，并且能够更有效地吸收知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排逻辑性极强，就好像为我量身打造了一个循序渐进的学习路径。从描述性统计的各种图表和度量，到推断性统计的核心思想，再到各种常见的统计模型，整个过程就像是在拆解一个精密的机器，每一步都充满了智慧。我尤其喜欢它在讲解概率论部分时，那种抽丝剥茧般的叙述方式。我之前总觉得概率论是统计学中最难理解的部分，但这本书通过大量的生动案例，将抽象的概率概念变得直观易懂。比如，在讲解条件概率时，书中用了一个非常贴切的例子，解释了为什么“下雨”和“带伞”之间存在一种关联，以及这种关联如何在特定情境下发生变化。这种贴近生活的讲解方式，让我不再感到畏惧，反而对概率论产生了浓厚的兴趣，甚至开始主动去思考生活中的各种随机现象。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书对于我来说，不仅仅是一本统计学教材，更像是一位循循善诱的良师益友。它引领我走进了统计学的世界，让我看到了数据的魅力，也让我掌握了分析数据的工具。在阅读的过程中，我不仅学到了统计学的知识，更培养了严谨的逻辑思维和分析问题的能力。这本书为我未来的学习和工作打下了坚实的基础，我相信在未来，我还会多次翻阅这本书，从中汲取智慧和力量。我已经开始向我的同事和朋友推荐这本书了，希望他们也能像我一样，从这本书中受益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对统计软件的应用指导。虽然书中并没有直接教授具体的编程代码，但它会详细介绍如何利用常见的统计软件（例如SPSS、R）来执行各种统计分析。书中给出了详细的操作步骤和结果解读，让我能够很快地将书本知识转化为实际操作。这对于我来说非常重要，因为我深知，脱离了软件的实践，统计学知识很难真正落地。通过书中提供的指导，我能够独立完成一些基本的数据分析任务，这让我对统计学的应用充满了信心，也为我日后深入学习数据分析打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的优点之一就是其内容的全面性和深度。它不仅仅是停留在基础概念的介绍，而是深入到了一些高级的统计方法，例如时间序列分析、多因素方差分析、聚类分析等。虽然我对这些部分还没有完全掌握，但书中清晰的讲解和丰富的案例，让我对这些方法有了一个初步的认识，并且能够理解它们的应用场景。这为我日后进一步深入学习这些高级统计方法打下了坚实的基础。我尤其对书中关于“数据挖掘”和“机器学习”的初步介绍感到兴奋，这让我看到了统计学在当今大数据时代的应用前景，也激发了我对这些前沿领域的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我简直是抱着啃骨头的精神去看的，虽然我并非统计学专业的科班出身，但工作里却时常需要处理和分析各种数据，从最初的懵懂无知，到现在能基本驾驭一些统计工具，这本《统计学（从概念到数据分析）》功不可没。初拿到书时，就被它那沉甸甸的厚度和精美的排版所吸引，感觉像是拿到了一件艺术品，而不仅仅是一本教材。翻开第一页，就有一种豁然开朗的感觉，作者并没有一开始就抛出那些令人生畏的公式和符号，而是从最基础的概念讲起，比如“数据是什么”、“为什么我们需要统计学”、“统计学在日常生活中的应用”等等，这些都是我之前从未仔细思考过的问题，但一旦被点破，立刻就觉得豁然开朗，原来统计学并非高高在上，而是与我们息息相关的。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的还有这本书的案例分析部分。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是真正将统计学知识与实际应用场景紧密结合。书中引用了大量的真实世界案例，涵盖了经济、金融、医学、社会科学等多个领域，让我看到了统计学在解决实际问题中的强大力量。我特别记住了关于市场调研和用户行为分析的案例，作者详细地讲解了如何通过抽样调查来了解消费者偏好，如何利用回归分析来预测销售额，以及如何通过假设检验来评估营销策略的效果。这些案例让我觉得，学习统计学不仅仅是为了考试，更是为了提升自己的决策能力和解决问题的能力，为我的职业发展提供了有力的支撑。

评分☆☆☆☆☆

统计思想比方法更值得学习

评分☆☆☆☆☆

9.2.1 为什么组合？

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5.2.3 配对正态分布总体均值差μd=μ1-μ2的区间估计

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4.3.3 超几何分布

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§4.9 软件的使用

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7.1.2 两个定性变量相关性的x2检验

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评分☆☆☆☆☆

6.4.4 两独立样本的比较总体中位数的wilcoxon秩和检验

评分☆☆☆☆☆

§8.4 判别分析