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曾五一 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 统计方法
• 应用统计学
• 高等教育
• 教材
• 统计学入门

出版社： 首都经济贸易大学出版社

ISBN：9787563810222

版次：2

商品编码：10721361

包装：平装

丛书名： 高等院校经济与管理核心课经典系列教材

开本：16开

出版时间：2003-01-01

页数：352

正文语种：中文

内容简介

《统计学概论（修订第2版）》是根据经济、管理类专业的培养目标来设计《统计学概论（修订第2版）》的内容体系。经济、管理类专业统计学教育的目的是：使学生具备基本的统计思想，掌握基本的统计方法，培养应用统计方法分析和解决经济管理中实际问题的能力。
《统计学概论（修订第2版）》对统计学中有关统计数据的收集、整理、显示、描述、推断和分析进行了系统的阐述。内容主要包括搜集和整理统计数据的常用方法；数据分布的集中趋势和离散程度的常用测度方法；概率及概率运算的一些方式及参数估计的基本方法；总体参数检验的方法；方差分析；经济管理中常用的一些统计方法，如相关与回归分析、时间序列分析、统计决策等。《统计学概论（修订第2版）》适用于大专院校的本科学生及有关人员。

内页插图

目录

第一章 绪论
第一节 什么是统计
第二节 统计学发展的历史与统计学的种类
第三节 统计学的基本概念

第二章 统计数据的收集与整理
第一节 统计数据的收集
第二节 数据整理
第三节 频数分布
第四节 统计表与统计图

第三章 统计数据分布特征的统计描述
第一节 分布平均水平和集中趋势的描述
第二节 分布离散程度的度量
第三节 分布的偏度和峰度
第四节 Excel在统计描述中的运用

第四章 抽样分布与参数估计
第一节 概率基础
第二节 抽样分布
第三节 总体参数估计
第四节 Excel在概率计算与参数估计中的运用

第五章 假设检验
第一节 假设检验概述
第二节 总体参数检验
第三节 非参数检验
第四节 Excel在假设检验中的运用

第六章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
第二节 相关分析
第三节 一元线性回归分析
第四节 多元线性回归分析
第五节 非线性相关与回归分析
第六节 Excel在相关与回归分析中的应用

第七章 时间序列分析
第一节 时间序列分析概述
第二节 时间序列的水平与速度分析
第三节 长期趋势分析
第四节 季节变动与循环波动分析
第五节 时间序列预测
第六节 Excel在时间序列分析中的运用

第八章 对比分析与统计指数
第一节 对比分析
第二节 统计指数的基本概念
第三节 综合指数
第四节 平均指数
第五节 指数体系与因素分析
第六节 常用经济指数

第九章 统计综合评价
第一节 综合评价概述
第二节 评价指标的选择与数据处理的方法
第三节 权重的确定与评价结果的综合

第十章 国民经济统计概述
第一节 国民经济核算的基本知识
第二节 国内生产总值核算
第三节 常用的国民经济分析指标
附录一 Excel概述
附录二 常用统计表
参考书目

精彩书摘

统计作为一种社会实践活动已有悠久的历史。据历史记载，我国在西周朝代就已建立了统计报告制度。在英文中，统计为statistics，它与“国家”为同一词根。可以说，自从有了国家，就有统计实践活动。最初，统计只是为统治者了解国家的状况，为管理国家提供数量依据。随着社会经济和科技的发展以及统计学自身的进步，统计的应用领域不断扩大。现在，统计不仅用于经济管理领域，而且在军事、医学、生物、物理和气象等领域也得到广泛的应用。
人们通过统计实践活动所得的成果即统计数据，统计实践活动与统计数据的关系是工作过程与工作成果的关系。工作过程的好坏关系到工作成果质量的高低。人们对统计数据的要求是：客观性，即它能反映客观事实而不受任何偏见的影响或干扰；准确性，即统计数据的偏差不能超过根据统计研究目的而事先确定的允许误差范围；及时性，即统计数据应及时搜集、及时加工处理、及时公布。
统计学是在统计实践活动的基础上，自17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门科学。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映客观现象总体数量的数据，以便给出正确认识的方法论科学。统计学与统计实践活动的关系是理论与实践的关系，理论源于实践，理论又高于实践，反过来又指导实践。

前言/序言

中国加入世界贸易组织不仅标志着我国成为当今全球最大、最具代表性的国际经济组织的成员，而且标志着我国在融入经济全球化、参与国际经济竞争方面又迈出了决定性的一步，使我国的改革开放和经济发展自此步入了一个崭新的阶段。
入世是一把双刃剑，机遇与挑战并存。
我们已经看到和将要看到的是，经济领域中的竞争会日趋激烈。
经济领域竞争的实质，是人才的竞争；而人才的培养，有赖于教育，尤其是培养高素质专业人才的高等教育。与严酷的现实相比，我们还缺乏一大批既熟悉现代市场经济运行规律和世贸组织规则，又精通专业知识，适应国际竞争需要的高级管理人才和专业人才。
教育是当代科技生产力发展的基础，是科学技术转化为现实生产力的条件，是培养高素质人才和劳动者的根本途径，也是实现管理思想、管理模式、管理手段现代化的重要因素。
《中共中央国务院关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》指出：“当今世界，科学技术突飞猛进，知识经济已见端倪，国际竞争日趋激烈。教育在综合国力的形成中处于基础地位，国力的强弱越来越取决于劳动者的素质，取决于各类人才的质量和数量，这对于培养和造就我国21世纪的一代新人提出了更加迫切的要求。”
中共中央和国务院的决定为高等教育的改革与发展确定了基本目标和方向。
教材是体现教学内容的知识载体，是进行教学的基本工具，更是培养人才的重要保证。
教材质量直接关系到教育质量，教育质量又直接关系到人才质量。因而，教材质量与人才质量密切相关。

《统计学概论（修订第2版）》图书简介 一、 洞悉数据时代，掌握量化思维的基石 在信息爆炸的当下，数据已成为驱动决策、理解世界、预测未来的核心要素。无论是科研探索、商业运营、社会治理，抑或是个人生活，量化分析的能力都变得前所未有的重要。《统计学概论（修订第2版）》正是一本旨在为您构建坚实统计学基础的入门指南。本书并非简单罗列公式与定理，而是力求通过生动鲜活的案例，引导读者理解统计学的核心思想，掌握分析和解释数据的实用方法，从而培养一种严谨、理性的量化思维。 修订第二版在继承第一版广受好评的精髓基础上，根据学科发展的新趋势和读者的反馈，进行了全面而深入的修订。我们不仅更新了大量的统计方法和理论，更注入了最新的应用案例，力求让内容更加贴近现实，更具前瞻性。本书的目标是让统计学这门看似枯燥的学科，变得易于理解、充满趣味，并能切实地应用到您的学习和工作中。 二、 内容精要：从基础概念到高级应用，循序渐进的知识体系 本书的结构设计充分考虑了初学者的认知规律，从最基础的概念入手，逐步深入，层层递进，直至掌握核心的统计推断方法。 第一部分：数据收集与描述——认识你的数据 本部分是统计学学习的起点，将带领读者认识各种类型的数据，学习如何有效地收集和组织数据。 导论：统计学的世界 我们将从“什么是统计学？”这一根本问题出发，阐释统计学在现代社会中的重要性，以及它如何帮助我们理解和应对复杂的世界。 介绍统计学的基本概念，如总体与样本、参数与统计量、描述性统计与推断性统计的区别。 通过一些引人入胜的实际问题，展示统计学在不同领域的应用，激发读者的学习兴趣。 第一章：数据的类型与测量尺度 详细介绍数据的分类，包括定性数据（如分类数据、顺序数据）和定量数据（如离散数据、连续数据）。 阐述不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）的含义及其对后续统计分析的影响。 提供丰富的实例，帮助读者识别和区分不同类型的数据，为后续的数据处理和分析打下基础。 第二章：数据的图表展示 学习如何利用各种图表直观地呈现数据特征，如条形图、饼图、直方图、箱线图、散点图等。 重点讲解如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表，以及如何解读图表所传达的信息。 强调图表在沟通数据洞察力中的作用，让复杂的统计信息一目了然。 第三章：数据的数值概括 深入探讨描述数据集中趋势的指标，包括均值、中位数、众数，并分析它们的优缺点及适用场景。 学习度量数据离散程度的常用方法，如方差、标准差、极差、四分位距。 介绍偏度与峰度等衡量数据分布形态的指标，帮助读者更全面地把握数据的分布特征。 通过实际例子，演示如何计算和解释这些描述性统计量。 第二部分：概率论基础——量化不确定性 本部分将引入概率论的基本概念，为理解统计推断奠定理论基础。 第四章：概率的基本概念 介绍随机试验、样本空间、事件等基本概念。 讲解事件的关系（包含、相容、互斥）及其运算。 学习概率的定义（古典定义、统计定义、主观定义）和基本性质。 引入条件概率和独立性概念，为理解更复杂的概率模型做好准备。 第五章：离散型随机变量及其概率分布 定义离散型随机变量，并介绍其概率质量函数（PMF）。 详细讲解几个重要的离散概率分布，如二项分布、泊松分布、几何分布等，阐述它们的适用条件和应用场景。 学习如何计算随机变量的期望与方差。 第六章：连续型随机变量及其概率分布 定义连续型随机变量，并介绍其概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。 重点讲解两个核心的连续概率分布：均匀分布和正态分布。 深入探讨正态分布的重要性，包括其“钟形”特性、标准正态分布以及如何利用正态分布表进行计算。 介绍其他重要的连续分布，如指数分布。 第三部分：统计推断——从样本洞察总体 本部分是统计学的核心，将引导读者学习如何利用样本数据对总体特征进行估计和检验。 第七章：抽样分布 解释抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布。 详细阐述中心极限定理，这是统计推断的基石，说明为什么在很多情况下样本均值的分布接近正态分布。 学习t分布、卡方分布和F分布的性质及其在统计推断中的应用。 第八章：参数估计 介绍点估计与区间估计的区别。 学习如何构造置信区间，并解释置信水平的含义。 重点讲解总体均值、总体比例的置信区间的计算与解释。 介绍小样本情况下总体均值置信区间的构建（利用t分布）。 第九章：假设检验的基本原理 阐述假设检验的基本思想：零假设（H0）与备择假设（H1）。 介绍检验统计量、拒绝域、显著性水平（α）以及P值等核心概念。 学习如何进行假设检验的决策，理解犯第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的可能性。 第十章：关于单个总体的假设检验 学习如何对单个总体的均值进行假设检验（Z检验和t检验）。 学习如何对单个总体的比例进行假设检验。 通过大量实例，演示如何在实际问题中应用这些检验方法。 第十一章：关于两个总体的假设检验 学习如何比较两个独立总体的均值（Z检验和t检验），包括方差齐性与非齐性的情况。 学习如何比较两个相关总体的均值（配对t检验）。 学习如何比较两个总体的比例。 第十二章：方差分析（ANOVA） 介绍方差分析的基本思想，用于比较三个或更多个总体的均值。 重点讲解单因素方差分析（One-way ANOVA）的原理、F检验及其解释。 为进一步学习多因素方差分析打下基础。 第四部分：回归分析与相关性——探索变量间的关系 本部分将深入探讨变量之间的关系，以及如何利用统计模型进行预测。 第十三章：相关分析 介绍相关系数（Pearson相关系数）的含义、计算和解释。 区分相关与因果关系，强调避免混淆。 学习斯皮尔曼等级相关系数，用于分析非参数数据。 第十四章：简单线性回归 阐述简单线性回归模型的建立，包括回归方程的意义。 学习如何估计回归系数（截距和斜率），并进行显著性检验。 解释决定系数（R²）的含义，评估模型的拟合优度。 讨论回归分析的假设条件和潜在问题。 第十五章：多元线性回归 将简单线性回归推广到多元线性回归，引入多个预测变量。 学习如何解释多元回归方程中的各个回归系数。 讨论模型选择、多重共线性等高级议题。 为理解更复杂的统计建模技术铺平道路。 第五部分：高级主题与应用（修订版新增或强化） 为了跟上统计学发展的步伐，第二版在高级主题方面进行了充实，使内容更具前沿性。 第十六章：分类数据分析 介绍卡方检验在拟合优度检验和独立性检验中的应用。 讲解列联表的分析方法。 第十七章：非参数统计简介 介绍非参数统计方法，适用于不满足参数检验假设的数据。 简要介绍符号检验、秩和检验等基本非参数方法。 第十八章：统计软件应用 本版将重点介绍如何使用主流统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）来实现书中的统计分析。 通过实际操作示例，指导读者如何导入数据、执行计算、生成图表以及解释输出结果。 旨在培养读者解决实际问题的能力，让他们能够独立运用统计工具。 附录 提供常用统计公式汇总、统计表（如正态分布表、t分布表、F分布表、卡方分布表）以及常见统计术语表，方便读者查阅。 三、 学习特色：理论与实践并重，助力读者能力提升 《统计学概论（修订第2版）》在编写过程中，始终坚持以下几个核心学习特色： 理论严谨，逻辑清晰： 每一项统计方法都建立在清晰的数学原理之上，确保理论的准确性。同时，章节之间的逻辑衔接紧密，形成一个完整的知识体系。 案例驱动，趣味盎然： 全书穿插了大量来自社会科学、经济学、医学、工程学、市场营销等不同领域的真实案例。这些案例不仅帮助读者理解抽象的统计概念，更展示了统计学在解决实际问题中的强大力量，让学习过程充满乐趣。 图文并茂，直观易懂： 大量的图表、流程图和示意图被用来辅助解释概念和方法，使学习过程更加直观和生动。 循序渐进，难度适中： 难度设计符合初学者的认知曲线，从易到难，步步为营，确保读者能够扎实掌握每一部分内容，避免“畏难情绪”。 强调解释与应用： 除了讲解“如何计算”，本书更注重“如何解释”和“何时应用”。我们引导读者理解统计结果的实际意义，以及如何在不同情境下选择合适的统计方法。 强化计算软件的应用： 修订版特别增加了对统计软件应用的介绍，让读者能够将书本知识转化为实际操作能力，更好地适应数据驱动的现代工作环境。 习题设计丰富： 每章都配有不同难度和类型的练习题，包括概念理解题、计算题和应用题，帮助读者巩固所学知识，检验学习效果。 四、 适用读者：谁适合阅读本书？ 本书适合以下人群： 在校学生： 经济学、管理学、社会学、心理学、医学、生物学、工程学、计算机科学等专业本科及研究生，需要学习统计学作为必修或选修课程的学生。 科研人员： 需要运用统计方法进行数据分析和论文写作的研究工作者。 职场人士： 希望提升数据分析能力，做出更明智决策的商业分析师、市场营销人员、产品经理、金融从业者、数据科学家等。 对数据分析感兴趣的业余爱好者： 渴望了解如何用数据说话，理解社会现象和商业趋势的读者。 各类培训机构的学员： 参加统计学或数据分析相关培训课程的学习者。 五、 结语 《统计学概论（修订第2版）》不仅仅是一本教材，更是一扇通往量化世界的大门。掌握了统计学的基本原理和方法，您将能更清晰地认识数据背后的信息，更自信地进行决策，更深入地理解这个复杂而精彩的世界。无论您是初次接触统计学，还是希望巩固和深化相关知识，本书都将是您不可多得的良师益友。让我们一起，开启这场精彩的统计学探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学概论（修订第2版）》无疑是我近几年来读过最令人印象深刻的统计学教材之一。我一直对数据背后的故事充满好奇，但又常常被那些晦涩难懂的公式和抽象的概念所困扰。直到我翻开这本书，那种豁然开朗的感觉才真正袭来。作者在开篇就以一种非常平易近人的方式，阐述了统计学的核心价值——如何从看似杂乱无章的数据中提取有用的信息，做出更明智的决策。我特别喜欢书中大量的案例分析，它们不仅仅是理论的佐证，更是将统计学巧妙地融入到我们日常生活中的生动写照。比如，在介绍描述性统计时，书中用了一个关于不同国家人均GDP的例子，通过柱状图和饼状图的直观展示，让我立刻理解了数据可视化在揭示趋势和比较差异方面的强大作用。又比如，在讲解抽样调查时，作者详细剖析了一个关于消费者偏好的调查过程，从样本框的选择到样本量的确定，再到如何避免抽样误差，每一步都讲解得细致入微，让我对“代表性样本”有了深刻的认识。最让我惊艳的是，书中并没有止步于基本的统计量计算，而是进一步引导读者思考数据的来源、测量尺度以及潜在的偏差，这让我意识到，统计学远不止是数字游戏，更是一种严谨的思维方式。修订版在很多细节上都做了优化，比如图表更加精美清晰，参考文献也更新了最新的研究成果，这些都体现了作者的用心和专业。对于初学者而言，这本书无疑是一扇通用的入门之门，而对于有一定基础的读者，它也能提供全新的视角和更深入的理解。我强烈推荐给所有希望在数据驱动的时代中提升自己分析和决策能力的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《统计学概论（修订第2版）》之前，我曾尝试过其他几本统计学教材，但都因为过于理论化而让我望而却步。这本书则完全不同，它提供了一种全新的学习体验。作者在内容组织上，非常注重逻辑性和连贯性，从基础概念到高级模型，层层递进，让读者能够循序渐进地掌握统计学知识。我特别欣赏书中关于“抽样方法”的讲解，它详细介绍了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等多种方法，并分析了它们各自的优缺点以及适用场景。这让我意识到，选择合适的抽样方法对于提高调查的效率和准确性至关重要。在“统计模型”部分，书中对“回归分析”的讲解非常详尽，不仅包括了简单的线性回归，还深入探讨了多元回归、多项式回归，并对模型的假设检验和参数解释进行了详细的说明。修订版在“方差分析（ANOVA）”方面也做了不少更新，增加了关于“多因素方差分析”和“协方差分析（ANCOVA）”的介绍，这对于我进行实验设计和数据分析非常有帮助。这本书让我看到了统计学在科学研究和实际应用中的强大力量，也激发了我进一步深入学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《统计学概论（修订第2版）》之前，我对“统计学”的印象就是一堆枯燥的数字和复杂的公式。但这本书，完全颠覆了我的认知。作者以一种极其精妙的方式，将原本高冷的统计学知识，变得亲切且实用。我特别喜欢书中关于“数据收集与设计”的章节。它不仅仅是告诉我们“如何分析数据”，更是从源头上指导我们“如何收集高质量的数据”。比如，在讲解“实验设计”时，作者详细介绍了随机对照试验（RCT）、区组设计等方法，并解释了它们在控制混杂因素、提高统计功效方面的作用。这让我认识到，好的研究设计是统计分析成功的基础。在“描述性统计”部分，书中对各种图表类型的选择和解读进行了深入的剖析，比如何时使用箱线图，何时使用散点图，以及如何从图表中识别数据的分布特征、异常值和趋势。这让我明白，数据可视化不仅仅是为了“好看”，更是为了“好看”地传递信息。修订版在“分类数据分析”方面也做了不少更新，比如增加了关于“列联表分析”和“卡方检验”的详细讲解，以及一些关于“逻辑回归”的初步介绍，这些内容对于我分析市场调研和用户行为数据非常有帮助。这本书让我看到了统计学在实际应用中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在市场研究领域工作的从业者，平日里接触最多的就是各种各样的调查数据和用户反馈。坦白说，过去我对统计学的理解更多停留在“会用一些工具”的层面，很多底层原理和方法论其实是模糊的。而《统计学概论（修订第2版）》这本书，如同及时雨一般，系统性地梳理了我脑海中关于统计学知识的脉络。《概率论与数理统计》部分，我尤其欣赏作者在讲解随机变量和概率分布时，并没有直接抛出复杂的公式，而是从生活中常见的随机现象入手，比如抛硬币、掷骰子，再逐步引入二项分布、泊松分布、正态分布等，让抽象的概率模型变得鲜活起来。我印象深刻的是，书中对于正态分布的讲解，不仅仅是介绍其“钟形曲线”的形状，更强调了它在自然界和社会现象中的普遍性，以及它在统计推断中的核心地位，这让我对“平均值”和“标准差”有了更深刻的理解，不再仅仅是简单的计算结果。在参数估计和假设检验的部分，作者更是把复杂的推导过程变得条理清晰，让我能够一步步跟着作者的逻辑，理解“置信区间”是如何构建的，以及“P值”究竟代表着什么。书中还提供了许多实际操作的建议，比如如何选择合适的统计检验方法，以及如何解读检验结果，这些都极大地提升了我解决实际问题的能力。这本书让我明白，统计学不是一门孤立的学科，而是连接科学研究、商业决策和社会实践的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习统计学最难的地方在于理解那些抽象的概念，尤其是概率和随机性。但是，《统计学概论（修订第2版）》这本书，在这方面做得非常出色。作者并没有直接抛出晦涩的定义，而是通过大量贴近生活的例子，将这些抽象概念具体化。比如，在讲解“概率”时，书中就用“天气预报”、“彩票中奖概率”等例子，让我们直观地感受到概率无处不在。在讲解“随机变量”时，作者更是将它类比为“一个会变化的数值”，并通过掷骰子、测量身高来进一步解释其含义。我尤其喜欢书中关于“中心极限定理”的讲解。虽然这是一个核心的统计学定理，但作者通过通俗易懂的语言和形象的比喻，让我理解了为什么即使原始数据的分布不规则，样本均值的分布也会趋向于正态分布。这让我对样本统计量能够用来推断总体参数有了更深刻的认识。修订版在“统计推断”的部分，增加了更多关于“置信区间的解释”和“假设检验的应用场景”，这些内容对于我理解研究结果的可靠性和统计学在决策中的作用非常关键。这本书让我明白，统计学并非高高在上，而是与我们的生活息息相关。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期从事数据分析工作的专业人士，阅历过的统计学书籍数不胜数，但《统计学概论（修订第2版）》依然给我带来了不少惊喜。这本书在理论深度和实践应用之间取得了绝佳的平衡。它没有为了追求新颖而牺牲统计学最基本、最核心的原理，同时又紧密结合了当下的数据分析趋势。我尤其欣赏书中关于“多重比较”和“多重检验”的章节，这是一个在实际工作中非常容易被忽视但又至关重要的问题。作者通过清晰的逻辑和严谨的论证，解释了为什么在进行多次检验时会增加犯第一类错误的概率，并提供了Bonferroni校正、FDR控制等多种有效的解决方案。这对于我撰写研究报告和分析实验结果时，提供了非常有价值的指导。此外，书中关于“贝叶斯统计”的介绍，虽然篇幅不长，但却非常精准地抓住了其核心思想，并与传统的频率学派统计进行了对比，让我对不同统计学派的优劣有了更清晰的认识。修订版的更新内容，例如关于“时间序列分析”的初步介绍，以及在一些案例中融入了更复杂的统计建模技术，都显示出作者紧跟学术前沿的努力。对于我这样已经具备一定统计学基础的读者来说，这本书提供了一个绝佳的“梳理”和“深化”的机会，让我能够更自信地处理更复杂的数据问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非统计学专业的学生，我对这本《统计学概论（修订第2版）》的评价，可以用“相见恨晚”来形容。之前上过一些基础的统计课程，但总是感觉抓不住重点，学习过程也显得枯燥乏味。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者在编写过程中，非常注重读者体验，语言风格流畅自然，没有过多的学术术语堆砌，即使是对于一些稍显复杂的概念，也常常配以生动的图示和形象的比喻，让我能够轻松理解。我特别喜欢书中关于“相关性与因果性”的讨论，这是很多初学者容易混淆的地方。作者通过一个经典的例子，详细阐述了“相关不等于因果”，并引导我们思考如何通过实验设计来区分两者，这对我今后的学术研究和信息判读都具有重要的指导意义。在回归分析的部分，书中不仅讲解了简单的线性回归，还涉及了多元回归，并对模型诊断和解释进行了深入的探讨。我尤其赞赏作者对“过拟合”和“欠拟合”现象的讲解，这让我意识到，构建一个有效的预测模型需要细致的调整和反复的验证。修订版在数据分析的案例方面做得尤为出色，增加了许多近年来热门领域的应用，比如大数据分析、机器学习等，这些内容让我看到了统计学在当今科技发展中的重要地位和广阔前景。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步探索统计学的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我是一位正在攻读博士学位的学生，平时需要处理大量的科研数据，并撰写学术论文。在寻找一本能够系统性梳理统计学知识，并为我提供研究方法指导的教材时，《统计学概论（修订第2版）》成为了我的首选。《概率论》部分，我尤其赞赏作者在讲解条件概率和独立事件时，所使用的生动形象的例子，比如“蒙提霍尔问题”，这让原本抽象的概念变得易于理解和记忆。在数理统计部分，我非常喜欢作者对于“最大似然估计”的讲解，它不仅给出了公式推导，更重要的是解释了其背后的思想——如何找到能够最大化观测数据出现概率的参数。这对于我理解很多统计模型的构建原理非常有帮助。书中关于“假设检验”的讲解，也非常到位，它不仅介绍了P值的概念，更强调了统计显著性与实际意义之间的区别，以及如何避免“多重检验”带来的假阳性问题。修订版在“方差分析（ANOVA）”和“回归分析”方面的内容也做了不少补充，增加了许多关于模型诊断和残差分析的细节，这对于我进行实证研究，评估模型的有效性至关重要。书中还引入了一些关于“非参数检验”的内容，这为我处理不满足参数检验条件的数据提供了更多选择。总的来说，这本书为我的科研工作提供了坚实的理论基础和方法论指导，让我能够更加自信地进行数据分析和论文撰写。

评分☆☆☆☆☆

《统计学概论（修订第2版）》这本书，对我这样一位长期在非统计学领域工作的人来说，简直是打开了一扇全新的大门。我一直觉得，数据是现代社会不可或缺的一部分，但如何从数据中挖掘有价值的信息，却是我一直的痛点。这本书就像一位经验丰富的向导，指引我一步步走进了统计学的世界。我最喜欢的是书中关于“如何进行批判性思维”的讨论。作者反复强调，统计学不仅仅是关于计算，更是关于如何提出正确的问题、如何审慎地解读结果，以及如何避免常见的统计陷阱。比如，在讲解“相关性”时，书中就通过大量生动的案例，让我们认识到“相关不等于因果”的道理，并引导我们思考如何设计实验来验证因果关系。在“统计推断”部分，作者对“假设检验”的讲解非常清晰，让我理解了“P值”的含义，以及如何根据P值来做出决策。修订版在“大数据分析”和“机器学习”的初步介绍方面，也做了不少更新，这让我看到了统计学在当今科技发展中的重要地位和广阔前景。总而言之，这本书不仅传授了我统计学的知识，更重要的是塑造了我一种科学、客观、数据驱动的思维方式，让我能够更好地理解和应对这个充满数据挑战的世界。

评分☆☆☆☆☆

要说《统计学概论（修订第2版）》最让我惊艳的地方，那绝对是它对于“思维方式”的塑造。我一直觉得，学习统计学不应该仅仅是记住公式和算法，更重要的是培养一种严谨、客观、数据驱动的思维模式。这本书恰恰在这方面做得非常出色。在介绍统计推断时，作者反复强调“抽样误差”和“置信水平”的概念，让我明白任何基于样本的结论都带有一定的不确定性，而我们需要做的就是量化这种不确定性，并做出最审慎的判断。这种严谨的态度，在书中随处可见。例如，在讲解“离群值”的处理时，作者并没有简单粗暴地建议删除，而是引导我们去分析离群值产生的原因，是测量错误还是真实存在的异常情况，并根据具体情况采取不同的应对策略。这让我认识到，数据分析的过程就是一个不断质疑、验证、优化的过程。书中大量的思考题和讨论题，也促使我主动去思考“为什么”和“怎么样”，而不是被动接受书本上的知识。修订版在一些章节加入了更具启发性的案例，比如在讨论“统计模型的选择”时，引入了Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的概念，让我对如何权衡模型的拟合优度和复杂性有了更深入的理解。这本书让我看到了统计学不仅仅是一门学科，更是一种解决问题的有力工具和一种科学的思维方式。

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书不错，内容正是我需要的。

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质量真的很不错价钱给力

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以这些材料为依据，《近代日本的对外认识：以幕末遣欧美使节为中心》剖析了那个剧变时代的亲历者的精神世界和深层心理；并认为，正是传统华夷思想与近代西方丛林法则的双重作用，构成了近代日本亚洲政策的思想基础，而大国情结则是小国日本对外认知和行动的内在动因。

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是正品书，很满意，很满意

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书本很好，正版，好用，考试用书

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为应对西方列强的压力，幕末的日本陆续派出六个外交使节团出访欧美。使者们在出访期间留下的大量日记，其内容不但包括对欧美各国政治、军事、科技、社会各方面的客观记述，对被殖民统治国家的近距离观察，也包括撰写者对二者的主观感受与价值判断，以及对日本自身出路的思索。

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一直想找这本书，前两天朋友让我来看看，终于拿到书了。。

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