統計學概論（修訂第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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曾五一 著

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 統計方法
• 應用統計學
• 高等教育
• 教材
• 統計學入門

齣版社： 首都經濟貿易大學齣版社

ISBN：9787563810222

版次：2

商品編碼：10721361

包裝：平裝

叢書名： 高等院校經濟與管理核心課經典係列教材

開本：16開

齣版時間：2003-01-01

頁數：352

正文語種：中文

內容簡介

《統計學概論（修訂第2版）》是根據經濟、管理類專業的培養目標來設計《統計學概論（修訂第2版）》的內容體係。經濟、管理類專業統計學教育的目的是：使學生具備基本的統計思想，掌握基本的統計方法，培養應用統計方法分析和解決經濟管理中實際問題的能力。
《統計學概論（修訂第2版）》對統計學中有關統計數據的收集、整理、顯示、描述、推斷和分析進行瞭係統的闡述。內容主要包括搜集和整理統計數據的常用方法；數據分布的集中趨勢和離散程度的常用測度方法；概率及概率運算的一些方式及參數估計的基本方法；總體參數檢驗的方法；方差分析；經濟管理中常用的一些統計方法，如相關與迴歸分析、時間序列分析、統計決策等。《統計學概論（修訂第2版）》適用於大專院校的本科學生及有關人員。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
第一節 什麼是統計
第二節 統計學發展的曆史與統計學的種類
第三節 統計學的基本概念

第二章 統計數據的收集與整理
第一節 統計數據的收集
第二節 數據整理
第三節 頻數分布
第四節 統計錶與統計圖

第三章 統計數據分布特徵的統計描述
第一節 分布平均水平和集中趨勢的描述
第二節 分布離散程度的度量
第三節 分布的偏度和峰度
第四節 Excel在統計描述中的運用

第四章 抽樣分布與參數估計
第一節 概率基礎
第二節 抽樣分布
第三節 總體參數估計
第四節 Excel在概率計算與參數估計中的運用

第五章 假設檢驗
第一節 假設檢驗概述
第二節 總體參數檢驗
第三節 非參數檢驗
第四節 Excel在假設檢驗中的運用

第六章 相關與迴歸分析
第一節 相關與迴歸分析的基本概念
第二節 相關分析
第三節 一元綫性迴歸分析
第四節 多元綫性迴歸分析
第五節 非綫性相關與迴歸分析
第六節 Excel在相關與迴歸分析中的應用

第七章 時間序列分析
第一節 時間序列分析概述
第二節 時間序列的水平與速度分析
第三節 長期趨勢分析
第四節 季節變動與循環波動分析
第五節 時間序列預測
第六節 Excel在時間序列分析中的運用

第八章 對比分析與統計指數
第一節 對比分析
第二節 統計指數的基本概念
第三節 綜閤指數
第四節 平均指數
第五節 指數體係與因素分析
第六節 常用經濟指數

第九章 統計綜閤評價
第一節 綜閤評價概述
第二節 評價指標的選擇與數據處理的方法
第三節 權重的確定與評價結果的綜閤

第十章 國民經濟統計概述
第一節 國民經濟核算的基本知識
第二節 國內生産總值核算
第三節 常用的國民經濟分析指標
附錄一 Excel概述
附錄二 常用統計錶
參考書目

精彩書摘

統計作為一種社會實踐活動已有悠久的曆史。據曆史記載，我國在西周朝代就已建立瞭統計報告製度。在英文中，統計為statistics，它與“國傢”為同一詞根。可以說，自從有瞭國傢，就有統計實踐活動。最初，統計隻是為統治者瞭解國傢的狀況，為管理國傢提供數量依據。隨著社會經濟和科技的發展以及統計學自身的進步，統計的應用領域不斷擴大。現在，統計不僅用於經濟管理領域，而且在軍事、醫學、生物、物理和氣象等領域也得到廣泛的應用。
人們通過統計實踐活動所得的成果即統計數據，統計實踐活動與統計數據的關係是工作過程與工作成果的關係。工作過程的好壞關係到工作成果質量的高低。人們對統計數據的要求是：客觀性，即它能反映客觀事實而不受任何偏見的影響或乾擾；準確性，即統計數據的偏差不能超過根據統計研究目的而事先確定的允許誤差範圍；及時性，即統計數據應及時搜集、及時加工處理、及時公布。
統計學是在統計實踐活動的基礎上，自17世紀中葉産生並逐步發展起來的一門科學。它是研究如何測定、收集、整理、歸納和分析反映客觀現象總體數量的數據，以便給齣正確認識的方法論科學。統計學與統計實踐活動的關係是理論與實踐的關係，理論源於實踐，理論又高於實踐，反過來又指導實踐。

前言/序言

中國加入世界貿易組織不僅標誌著我國成為當今全球最大、最具代錶性的國際經濟組織的成員，而且標誌著我國在融入經濟全球化、參與國際經濟競爭方麵又邁齣瞭決定性的一步，使我國的改革開放和經濟發展自此步入瞭一個嶄新的階段。
入世是一把雙刃劍，機遇與挑戰並存。
我們已經看到和將要看到的是，經濟領域中的競爭會日趨激烈。
經濟領域競爭的實質，是人纔的競爭；而人纔的培養，有賴於教育，尤其是培養高素質專業人纔的高等教育。與嚴酷的現實相比，我們還缺乏一大批既熟悉現代市場經濟運行規律和世貿組織規則，又精通專業知識，適應國際競爭需要的高級管理人纔和專業人纔。
教育是當代科技生産力發展的基礎，是科學技術轉化為現實生産力的條件，是培養高素質人纔和勞動者的根本途徑，也是實現管理思想、管理模式、管理手段現代化的重要因素。
《中共中央國務院關於深化教育改革全麵推進素質教育的決定》指齣：“當今世界，科學技術突飛猛進，知識經濟已見端倪，國際競爭日趨激烈。教育在綜閤國力的形成中處於基礎地位，國力的強弱越來越取決於勞動者的素質，取決於各類人纔的質量和數量，這對於培養和造就我國21世紀的一代新人提齣瞭更加迫切的要求。”
中共中央和國務院的決定為高等教育的改革與發展確定瞭基本目標和方嚮。
教材是體現教學內容的知識載體，是進行教學的基本工具，更是培養人纔的重要保證。
教材質量直接關係到教育質量，教育質量又直接關係到人纔質量。因而，教材質量與人纔質量密切相關。

《統計學概論（修訂第2版）》圖書簡介 一、 洞悉數據時代，掌握量化思維的基石 在信息爆炸的當下，數據已成為驅動決策、理解世界、預測未來的核心要素。無論是科研探索、商業運營、社會治理，抑或是個人生活，量化分析的能力都變得前所未有的重要。《統計學概論（修訂第2版）》正是一本旨在為您構建堅實統計學基礎的入門指南。本書並非簡單羅列公式與定理，而是力求通過生動鮮活的案例，引導讀者理解統計學的核心思想，掌握分析和解釋數據的實用方法，從而培養一種嚴謹、理性的量化思維。 修訂第二版在繼承第一版廣受好評的精髓基礎上，根據學科發展的新趨勢和讀者的反饋，進行瞭全麵而深入的修訂。我們不僅更新瞭大量的統計方法和理論，更注入瞭最新的應用案例，力求讓內容更加貼近現實，更具前瞻性。本書的目標是讓統計學這門看似枯燥的學科，變得易於理解、充滿趣味，並能切實地應用到您的學習和工作中。 二、 內容精要：從基礎概念到高級應用，循序漸進的知識體係 本書的結構設計充分考慮瞭初學者的認知規律，從最基礎的概念入手，逐步深入，層層遞進，直至掌握核心的統計推斷方法。 第一部分：數據收集與描述——認識你的數據 本部分是統計學學習的起點，將帶領讀者認識各種類型的數據，學習如何有效地收集和組織數據。 導論：統計學的世界 我們將從“什麼是統計學？”這一根本問題齣發，闡釋統計學在現代社會中的重要性，以及它如何幫助我們理解和應對復雜的世界。 介紹統計學的基本概念，如總體與樣本、參數與統計量、描述性統計與推斷性統計的區彆。 通過一些引人入勝的實際問題，展示統計學在不同領域的應用，激發讀者的學習興趣。 第一章：數據的類型與測量尺度 詳細介紹數據的分類，包括定性數據（如分類數據、順序數據）和定量數據（如離散數據、連續數據）。 闡述不同測量尺度（名義、順序、間隔、比例）的含義及其對後續統計分析的影響。 提供豐富的實例，幫助讀者識彆和區分不同類型的數據，為後續的數據處理和分析打下基礎。 第二章：數據的圖錶展示 學習如何利用各種圖錶直觀地呈現數據特徵，如條形圖、餅圖、直方圖、箱綫圖、散點圖等。 重點講解如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶，以及如何解讀圖錶所傳達的信息。 強調圖錶在溝通數據洞察力中的作用，讓復雜的統計信息一目瞭然。 第三章：數據的數值概括 深入探討描述數據集中趨勢的指標，包括均值、中位數、眾數，並分析它們的優缺點及適用場景。 學習度量數據離散程度的常用方法，如方差、標準差、極差、四分位距。 介紹偏度與峰度等衡量數據分布形態的指標，幫助讀者更全麵地把握數據的分布特徵。 通過實際例子，演示如何計算和解釋這些描述性統計量。 第二部分：概率論基礎——量化不確定性 本部分將引入概率論的基本概念，為理解統計推斷奠定理論基礎。 第四章：概率的基本概念 介紹隨機試驗、樣本空間、事件等基本概念。 講解事件的關係（包含、相容、互斥）及其運算。 學習概率的定義（古典定義、統計定義、主觀定義）和基本性質。 引入條件概率和獨立性概念，為理解更復雜的概率模型做好準備。 第五章：離散型隨機變量及其概率分布 定義離散型隨機變量，並介紹其概率質量函數（PMF）。 詳細講解幾個重要的離散概率分布，如二項分布、泊鬆分布、幾何分布等，闡述它們的適用條件和應用場景。 學習如何計算隨機變量的期望與方差。 第六章：連續型隨機變量及其概率分布 定義連續型隨機變量，並介紹其概率密度函數（PDF）和纍積分布函數（CDF）。 重點講解兩個核心的連續概率分布：均勻分布和正態分布。 深入探討正態分布的重要性，包括其“鍾形”特性、標準正態分布以及如何利用正態分布錶進行計算。 介紹其他重要的連續分布，如指數分布。 第三部分：統計推斷——從樣本洞察總體 本部分是統計學的核心，將引導讀者學習如何利用樣本數據對總體特徵進行估計和檢驗。 第七章：抽樣分布 解釋抽樣分布的概念，特彆是樣本均值的抽樣分布。 詳細闡述中心極限定理，這是統計推斷的基石，說明為什麼在很多情況下樣本均值的分布接近正態分布。 學習t分布、卡方分布和F分布的性質及其在統計推斷中的應用。 第八章：參數估計 介紹點估計與區間估計的區彆。 學習如何構造置信區間，並解釋置信水平的含義。 重點講解總體均值、總體比例的置信區間的計算與解釋。 介紹小樣本情況下總體均值置信區間的構建（利用t分布）。 第九章：假設檢驗的基本原理 闡述假設檢驗的基本思想：零假設（H0）與備擇假設（H1）。 介紹檢驗統計量、拒絕域、顯著性水平（α）以及P值等核心概念。 學習如何進行假設檢驗的決策，理解犯第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞）的可能性。 第十章：關於單個總體的假設檢驗 學習如何對單個總體的均值進行假設檢驗（Z檢驗和t檢驗）。 學習如何對單個總體的比例進行假設檢驗。 通過大量實例，演示如何在實際問題中應用這些檢驗方法。 第十一章：關於兩個總體的假設檢驗 學習如何比較兩個獨立總體的均值（Z檢驗和t檢驗），包括方差齊性與非齊性的情況。 學習如何比較兩個相關總體的均值（配對t檢驗）。 學習如何比較兩個總體的比例。 第十二章：方差分析（ANOVA） 介紹方差分析的基本思想，用於比較三個或更多個總體的均值。 重點講解單因素方差分析（One-way ANOVA）的原理、F檢驗及其解釋。 為進一步學習多因素方差分析打下基礎。 第四部分：迴歸分析與相關性——探索變量間的關係 本部分將深入探討變量之間的關係，以及如何利用統計模型進行預測。 第十三章：相關分析 介紹相關係數（Pearson相關係數）的含義、計算和解釋。 區分相關與因果關係，強調避免混淆。 學習斯皮爾曼等級相關係數，用於分析非參數數據。 第十四章：簡單綫性迴歸 闡述簡單綫性迴歸模型的建立，包括迴歸方程的意義。 學習如何估計迴歸係數（截距和斜率），並進行顯著性檢驗。 解釋決定係數（R²）的含義，評估模型的擬閤優度。 討論迴歸分析的假設條件和潛在問題。 第十五章：多元綫性迴歸 將簡單綫性迴歸推廣到多元綫性迴歸，引入多個預測變量。 學習如何解釋多元迴歸方程中的各個迴歸係數。 討論模型選擇、多重共綫性等高級議題。 為理解更復雜的統計建模技術鋪平道路。 第五部分：高級主題與應用（修訂版新增或強化） 為瞭跟上統計學發展的步伐，第二版在高級主題方麵進行瞭充實，使內容更具前沿性。 第十六章：分類數據分析 介紹卡方檢驗在擬閤優度檢驗和獨立性檢驗中的應用。 講解列聯錶的分析方法。 第十七章：非參數統計簡介 介紹非參數統計方法，適用於不滿足參數檢驗假設的數據。 簡要介紹符號檢驗、秩和檢驗等基本非參數方法。 第十八章：統計軟件應用 本版將重點介紹如何使用主流統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS等）來實現書中的統計分析。 通過實際操作示例，指導讀者如何導入數據、執行計算、生成圖錶以及解釋輸齣結果。 旨在培養讀者解決實際問題的能力，讓他們能夠獨立運用統計工具。 附錄 提供常用統計公式匯總、統計錶（如正態分布錶、t分布錶、F分布錶、卡方分布錶）以及常見統計術語錶，方便讀者查閱。 三、 學習特色：理論與實踐並重，助力讀者能力提升 《統計學概論（修訂第2版）》在編寫過程中，始終堅持以下幾個核心學習特色： 理論嚴謹，邏輯清晰： 每一項統計方法都建立在清晰的數學原理之上，確保理論的準確性。同時，章節之間的邏輯銜接緊密，形成一個完整的知識體係。 案例驅動，趣味盎然： 全書穿插瞭大量來自社會科學、經濟學、醫學、工程學、市場營銷等不同領域的真實案例。這些案例不僅幫助讀者理解抽象的統計概念，更展示瞭統計學在解決實際問題中的強大力量，讓學習過程充滿樂趣。 圖文並茂，直觀易懂： 大量的圖錶、流程圖和示意圖被用來輔助解釋概念和方法，使學習過程更加直觀和生動。 循序漸進，難度適中： 難度設計符閤初學者的認知麯綫，從易到難，步步為營，確保讀者能夠紮實掌握每一部分內容，避免“畏難情緒”。 強調解釋與應用： 除瞭講解“如何計算”，本書更注重“如何解釋”和“何時應用”。我們引導讀者理解統計結果的實際意義，以及如何在不同情境下選擇閤適的統計方法。 強化計算軟件的應用： 修訂版特彆增加瞭對統計軟件應用的介紹，讓讀者能夠將書本知識轉化為實際操作能力，更好地適應數據驅動的現代工作環境。 習題設計豐富： 每章都配有不同難度和類型的練習題，包括概念理解題、計算題和應用題，幫助讀者鞏固所學知識，檢驗學習效果。 四、 適用讀者：誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下人群： 在校學生： 經濟學、管理學、社會學、心理學、醫學、生物學、工程學、計算機科學等專業本科及研究生，需要學習統計學作為必修或選修課程的學生。 科研人員： 需要運用統計方法進行數據分析和論文寫作的研究工作者。 職場人士： 希望提升數據分析能力，做齣更明智決策的商業分析師、市場營銷人員、産品經理、金融從業者、數據科學傢等。 對數據分析感興趣的業餘愛好者： 渴望瞭解如何用數據說話，理解社會現象和商業趨勢的讀者。 各類培訓機構的學員： 參加統計學或數據分析相關培訓課程的學習者。 五、 結語 《統計學概論（修訂第2版）》不僅僅是一本教材，更是一扇通往量化世界的大門。掌握瞭統計學的基本原理和方法，您將能更清晰地認識數據背後的信息，更自信地進行決策，更深入地理解這個復雜而精彩的世界。無論您是初次接觸統計學，還是希望鞏固和深化相關知識，本書都將是您不可多得的良師益友。讓我們一起，開啓這場精彩的統計學探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

在我接觸《統計學概論（修訂第2版）》之前，我對“統計學”的印象就是一堆枯燥的數字和復雜的公式。但這本書，完全顛覆瞭我的認知。作者以一種極其精妙的方式，將原本高冷的統計學知識，變得親切且實用。我特彆喜歡書中關於“數據收集與設計”的章節。它不僅僅是告訴我們“如何分析數據”，更是從源頭上指導我們“如何收集高質量的數據”。比如，在講解“實驗設計”時，作者詳細介紹瞭隨機對照試驗（RCT）、區組設計等方法，並解釋瞭它們在控製混雜因素、提高統計功效方麵的作用。這讓我認識到，好的研究設計是統計分析成功的基礎。在“描述性統計”部分，書中對各種圖錶類型的選擇和解讀進行瞭深入的剖析，比如何時使用箱綫圖，何時使用散點圖，以及如何從圖錶中識彆數據的分布特徵、異常值和趨勢。這讓我明白，數據可視化不僅僅是為瞭“好看”，更是為瞭“好看”地傳遞信息。修訂版在“分類數據分析”方麵也做瞭不少更新，比如增加瞭關於“列聯錶分析”和“卡方檢驗”的詳細講解，以及一些關於“邏輯迴歸”的初步介紹，這些內容對於我分析市場調研和用戶行為數據非常有幫助。這本書讓我看到瞭統計學在實際應用中的巨大價值。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《統計學概論（修訂第2版）》之前，我曾嘗試過其他幾本統計學教材，但都因為過於理論化而讓我望而卻步。這本書則完全不同，它提供瞭一種全新的學習體驗。作者在內容組織上，非常注重邏輯性和連貫性，從基礎概念到高級模型，層層遞進，讓讀者能夠循序漸進地掌握統計學知識。我特彆欣賞書中關於“抽樣方法”的講解，它詳細介紹瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等多種方法，並分析瞭它們各自的優缺點以及適用場景。這讓我意識到，選擇閤適的抽樣方法對於提高調查的效率和準確性至關重要。在“統計模型”部分，書中對“迴歸分析”的講解非常詳盡，不僅包括瞭簡單的綫性迴歸，還深入探討瞭多元迴歸、多項式迴歸，並對模型的假設檢驗和參數解釋進行瞭詳細的說明。修訂版在“方差分析（ANOVA）”方麵也做瞭不少更新，增加瞭關於“多因素方差分析”和“協方差分析（ANCOVA）”的介紹，這對於我進行實驗設計和數據分析非常有幫助。這本書讓我看到瞭統計學在科學研究和實際應用中的強大力量，也激發瞭我進一步深入學習的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是一位正在攻讀博士學位的學生，平時需要處理大量的科研數據，並撰寫學術論文。在尋找一本能夠係統性梳理統計學知識，並為我提供研究方法指導的教材時，《統計學概論（修訂第2版）》成為瞭我的首選。《概率論》部分，我尤其贊賞作者在講解條件概率和獨立事件時，所使用的生動形象的例子，比如“濛提霍爾問題”，這讓原本抽象的概念變得易於理解和記憶。在數理統計部分，我非常喜歡作者對於“最大似然估計”的講解，它不僅給齣瞭公式推導，更重要的是解釋瞭其背後的思想——如何找到能夠最大化觀測數據齣現概率的參數。這對於我理解很多統計模型的構建原理非常有幫助。書中關於“假設檢驗”的講解，也非常到位，它不僅介紹瞭P值的概念，更強調瞭統計顯著性與實際意義之間的區彆，以及如何避免“多重檢驗”帶來的假陽性問題。修訂版在“方差分析（ANOVA）”和“迴歸分析”方麵的內容也做瞭不少補充，增加瞭許多關於模型診斷和殘差分析的細節，這對於我進行實證研究，評估模型的有效性至關重要。書中還引入瞭一些關於“非參數檢驗”的內容，這為我處理不滿足參數檢驗條件的數據提供瞭更多選擇。總的來說，這本書為我的科研工作提供瞭堅實的理論基礎和方法論指導，讓我能夠更加自信地進行數據分析和論文撰寫。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非統計學專業的學生，我對這本《統計學概論（修訂第2版）》的評價，可以用“相見恨晚”來形容。之前上過一些基礎的統計課程，但總是感覺抓不住重點，學習過程也顯得枯燥乏味。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者在編寫過程中，非常注重讀者體驗，語言風格流暢自然，沒有過多的學術術語堆砌，即使是對於一些稍顯復雜的概念，也常常配以生動的圖示和形象的比喻，讓我能夠輕鬆理解。我特彆喜歡書中關於“相關性與因果性”的討論，這是很多初學者容易混淆的地方。作者通過一個經典的例子，詳細闡述瞭“相關不等於因果”，並引導我們思考如何通過實驗設計來區分兩者，這對我今後的學術研究和信息判讀都具有重要的指導意義。在迴歸分析的部分，書中不僅講解瞭簡單的綫性迴歸，還涉及瞭多元迴歸，並對模型診斷和解釋進行瞭深入的探討。我尤其贊賞作者對“過擬閤”和“欠擬閤”現象的講解，這讓我意識到，構建一個有效的預測模型需要細緻的調整和反復的驗證。修訂版在數據分析的案例方麵做得尤為齣色，增加瞭許多近年來熱門領域的應用，比如大數據分析、機器學習等，這些內容讓我看到瞭統計學在當今科技發展中的重要地位和廣闊前景。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的老師，引導我一步步探索統計學的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習統計學最難的地方在於理解那些抽象的概念，尤其是概率和隨機性。但是，《統計學概論（修訂第2版）》這本書，在這方麵做得非常齣色。作者並沒有直接拋齣晦澀的定義，而是通過大量貼近生活的例子，將這些抽象概念具體化。比如，在講解“概率”時，書中就用“天氣預報”、“彩票中奬概率”等例子，讓我們直觀地感受到概率無處不在。在講解“隨機變量”時，作者更是將它類比為“一個會變化的數值”，並通過擲骰子、測量身高來進一步解釋其含義。我尤其喜歡書中關於“中心極限定理”的講解。雖然這是一個核心的統計學定理，但作者通過通俗易懂的語言和形象的比喻，讓我理解瞭為什麼即使原始數據的分布不規則，樣本均值的分布也會趨嚮於正態分布。這讓我對樣本統計量能夠用來推斷總體參數有瞭更深刻的認識。修訂版在“統計推斷”的部分，增加瞭更多關於“置信區間的解釋”和“假設檢驗的應用場景”，這些內容對於我理解研究結果的可靠性和統計學在決策中的作用非常關鍵。這本書讓我明白，統計學並非高高在上，而是與我們的生活息息相關。

評分☆☆☆☆☆

《統計學概論（修訂第2版）》這本書，對我這樣一位長期在非統計學領域工作的人來說，簡直是打開瞭一扇全新的大門。我一直覺得，數據是現代社會不可或缺的一部分，但如何從數據中挖掘有價值的信息，卻是我一直的痛點。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，指引我一步步走進瞭統計學的世界。我最喜歡的是書中關於“如何進行批判性思維”的討論。作者反復強調，統計學不僅僅是關於計算，更是關於如何提齣正確的問題、如何審慎地解讀結果，以及如何避免常見的統計陷阱。比如，在講解“相關性”時，書中就通過大量生動的案例，讓我們認識到“相關不等於因果”的道理，並引導我們思考如何設計實驗來驗證因果關係。在“統計推斷”部分，作者對“假設檢驗”的講解非常清晰，讓我理解瞭“P值”的含義，以及如何根據P值來做齣決策。修訂版在“大數據分析”和“機器學習”的初步介紹方麵，也做瞭不少更新，這讓我看到瞭統計學在當今科技發展中的重要地位和廣闊前景。總而言之，這本書不僅傳授瞭我統計學的知識，更重要的是塑造瞭我一種科學、客觀、數據驅動的思維方式，讓我能夠更好地理解和應對這個充滿數據挑戰的世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一名長期從事數據分析工作的專業人士，閱曆過的統計學書籍數不勝數，但《統計學概論（修訂第2版）》依然給我帶來瞭不少驚喜。這本書在理論深度和實踐應用之間取得瞭絕佳的平衡。它沒有為瞭追求新穎而犧牲統計學最基本、最核心的原理，同時又緊密結閤瞭當下的數據分析趨勢。我尤其欣賞書中關於“多重比較”和“多重檢驗”的章節，這是一個在實際工作中非常容易被忽視但又至關重要的問題。作者通過清晰的邏輯和嚴謹的論證，解釋瞭為什麼在進行多次檢驗時會增加犯第一類錯誤的概率，並提供瞭Bonferroni校正、FDR控製等多種有效的解決方案。這對於我撰寫研究報告和分析實驗結果時，提供瞭非常有價值的指導。此外，書中關於“貝葉斯統計”的介紹，雖然篇幅不長，但卻非常精準地抓住瞭其核心思想，並與傳統的頻率學派統計進行瞭對比，讓我對不同統計學派的優劣有瞭更清晰的認識。修訂版的更新內容，例如關於“時間序列分析”的初步介紹，以及在一些案例中融入瞭更復雜的統計建模技術，都顯示齣作者緊跟學術前沿的努力。對於我這樣已經具備一定統計學基礎的讀者來說，這本書提供瞭一個絕佳的“梳理”和“深化”的機會，讓我能夠更自信地處理更復雜的數據問題。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學概論（修訂第2版）》無疑是我近幾年來讀過最令人印象深刻的統計學教材之一。我一直對數據背後的故事充滿好奇，但又常常被那些晦澀難懂的公式和抽象的概念所睏擾。直到我翻開這本書，那種豁然開朗的感覺纔真正襲來。作者在開篇就以一種非常平易近人的方式，闡述瞭統計學的核心價值——如何從看似雜亂無章的數據中提取有用的信息，做齣更明智的決策。我特彆喜歡書中大量的案例分析，它們不僅僅是理論的佐證，更是將統計學巧妙地融入到我們日常生活中的生動寫照。比如，在介紹描述性統計時，書中用瞭一個關於不同國傢人均GDP的例子，通過柱狀圖和餅狀圖的直觀展示，讓我立刻理解瞭數據可視化在揭示趨勢和比較差異方麵的強大作用。又比如，在講解抽樣調查時，作者詳細剖析瞭一個關於消費者偏好的調查過程，從樣本框的選擇到樣本量的確定，再到如何避免抽樣誤差，每一步都講解得細緻入微，讓我對“代錶性樣本”有瞭深刻的認識。最讓我驚艷的是，書中並沒有止步於基本的統計量計算，而是進一步引導讀者思考數據的來源、測量尺度以及潛在的偏差，這讓我意識到，統計學遠不止是數字遊戲，更是一種嚴謹的思維方式。修訂版在很多細節上都做瞭優化，比如圖錶更加精美清晰，參考文獻也更新瞭最新的研究成果，這些都體現瞭作者的用心和專業。對於初學者而言，這本書無疑是一扇通用的入門之門，而對於有一定基礎的讀者，它也能提供全新的視角和更深入的理解。我強烈推薦給所有希望在數據驅動的時代中提升自己分析和決策能力的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在市場研究領域工作的從業者，平日裏接觸最多的就是各種各樣的調查數據和用戶反饋。坦白說，過去我對統計學的理解更多停留在“會用一些工具”的層麵，很多底層原理和方法論其實是模糊的。而《統計學概論（修訂第2版）》這本書，如同及時雨一般，係統性地梳理瞭我腦海中關於統計學知識的脈絡。《概率論與數理統計》部分，我尤其欣賞作者在講解隨機變量和概率分布時，並沒有直接拋齣復雜的公式，而是從生活中常見的隨機現象入手，比如拋硬幣、擲骰子，再逐步引入二項分布、泊鬆分布、正態分布等，讓抽象的概率模型變得鮮活起來。我印象深刻的是，書中對於正態分布的講解，不僅僅是介紹其“鍾形麯綫”的形狀，更強調瞭它在自然界和社會現象中的普遍性，以及它在統計推斷中的核心地位，這讓我對“平均值”和“標準差”有瞭更深刻的理解，不再僅僅是簡單的計算結果。在參數估計和假設檢驗的部分，作者更是把復雜的推導過程變得條理清晰，讓我能夠一步步跟著作者的邏輯，理解“置信區間”是如何構建的，以及“P值”究竟代錶著什麼。書中還提供瞭許多實際操作的建議，比如如何選擇閤適的統計檢驗方法，以及如何解讀檢驗結果，這些都極大地提升瞭我解決實際問題的能力。這本書讓我明白，統計學不是一門孤立的學科，而是連接科學研究、商業決策和社會實踐的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

要說《統計學概論（修訂第2版）》最讓我驚艷的地方，那絕對是它對於“思維方式”的塑造。我一直覺得，學習統計學不應該僅僅是記住公式和算法，更重要的是培養一種嚴謹、客觀、數據驅動的思維模式。這本書恰恰在這方麵做得非常齣色。在介紹統計推斷時，作者反復強調“抽樣誤差”和“置信水平”的概念，讓我明白任何基於樣本的結論都帶有一定的不確定性，而我們需要做的就是量化這種不確定性，並做齣最審慎的判斷。這種嚴謹的態度，在書中隨處可見。例如，在講解“離群值”的處理時，作者並沒有簡單粗暴地建議刪除，而是引導我們去分析離群值産生的原因，是測量錯誤還是真實存在的異常情況，並根據具體情況采取不同的應對策略。這讓我認識到，數據分析的過程就是一個不斷質疑、驗證、優化的過程。書中大量的思考題和討論題，也促使我主動去思考“為什麼”和“怎麼樣”，而不是被動接受書本上的知識。修訂版在一些章節加入瞭更具啓發性的案例，比如在討論“統計模型的選擇”時，引入瞭Akaike信息準則（AIC）和貝葉斯信息準則（BIC）的概念，讓我對如何權衡模型的擬閤優度和復雜性有瞭更深入的理解。這本書讓我看到瞭統計學不僅僅是一門學科，更是一種解決問題的有力工具和一種科學的思維方式。

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是正版，送貨速度也快

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很好，很好，很好，真的很好

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書不錯，內容正是我需要的。

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質量真的很不錯價錢給力

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為應對西方列強的壓力，幕末的日本陸續派齣六個外交使節團齣訪歐美。使者們在齣訪期間留下的大量日記，其內容不但包括對歐美各國政治、軍事、科技、社會各方麵的客觀記述，對被殖民統治國傢的近距離觀察，也包括撰寫者對二者的主觀感受與價值判斷，以及對日本自身齣路的思索。

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書和書店一樣，但要便宜宜不少