高职高专经济管理基础课系列教材：统计学基础（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖婷婷，宋东亮，肖娟娟 编

图书标签:

• 高职高专
• 统计学
• 经济管理
• 基础教材
• 高等教育
• 第二版
• 教材
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302306481

版次：2

商品编码：11152981

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-01-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：438000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《高职高专经济管理基础课系列教材：统计学基础（第2版）》特色：1.内容新——《高职高专经济管理基础课系列教材：统计学基础（第2版）》编写最新大纲为准绳，避免内容过时。
　　2.定位准确，针对性强——《高职高专经济管理基础课系列教材：统计学基础（第2版）》针对经济管理等专业特点，理论以够用为原则，注重统计基础知识、基本方法的讲解，淡化一些理论的深入阐述，同时针对某些知识点给出了具体的案例进行讲解，使学生更易接受、掌握。
　　3.编排新颖，结构严谨——本书各章均已本章重点和难点、教学目的和要求以及引导案例开头，让学生首先对本章的内容要点、目标要求有一定了解，并通过引导案例将前后章节的基本内容生动的描述出来，以增强学生的求知欲望和学习热情；同时，对具体章节的结构作了精心安排，由浅入深，注重前后知识的衔接呼应。
　　4.突出实务性——本书注重理论联系实际，所选实例均来源于实践，使理论学习更浅显易懂。

内容简介

　　《高职高专经济管理基础课系列教材：统计学基础（第2版）》是根据经济管理类学科各专业的统计学教学需要而编写的，本着“实用、适用”的原则，兼顾实用性和针对性的要求，以“通俗精练、可操作”为目标，培养学生运用基本理论和基本方法来分析与解决实际问题的能力。
　　《高职高专经济管理基础课系列教材：统计学基础（第2版）》共分为11章，主要内容包括总论、统计调查、统计整理、综合指标、时间序列分析、统计指数、抽样调查、相关与回归、统计预测与决策、综合评价和国民经济统计。书中使用了近年来的社会经济统计信息资料及经济生活中常见的实例，可以使学生感受到统计学的实用性。每章都有引导案例，引导学生思考问题，然后介绍相关理论知识和方法，每个知识点都有相应的例题；每章都有题型丰富的应用能力训练题，以增强学生动手能力和解决问题的能力。
　　《高职高专经济管理基础课系列教材：统计学基础（第2版）》通俗易懂，贴近实际，既可作为高职高专及成人院校的教学用书，也可作为在职人员岗位培训教材，还可作为广大工商企业人员及其他管理人员的参考用书。

内页插图

目录

第1章 总论
1.1 统计的产生和发展
1.1.1 古典统计学时期
1.1.2 近代统计学时期
1.1.3 现代统计学时期
1.2 统计学的性质和特点
1.2.1 统计的含义
1.2.2 统计的研究对象及其特点
1.2.3 统计分析的常用方法
1.2.4 统计学的分类
1.3 统计学中的几个基本概念
1.3.1 统计总体和总体单位
1.3.2 标志与统计指标
1.3.3 变量和变量值
本章小结
复习思考题

第2章 统计调查
2.1 数据的计量与类型
2.1.1 数据的计量
2.1.2 数据的类型
2.2 原始数据的搜集
2.2.1 统计调查的意义和基本要求
2.2.2 统计调查的种类
2.2.3 统计调查的组织形式
2.2.4 搜集数据的具体技术
2.2.5 统计调查的方案
2.3 调查问卷
2.3.1 问卷设计的原则
2.3.2 问卷设计的程序
2.3.3 问卷问题的形式
2.3.4 问卷调查设计技巧
2.3.5 问卷的结构
2.3.6 问卷设计应注意的问题
2.4 次级信息数据的搜集
2.4.1 次级信息数据的来源
2.4.2 二手信息数据的特点
本章小结
复习思考题

第3章 统计整理
3.1 统计整理的一般问题
3.1.1 统计整理的概念和作用
3.1.2 统计整理的步骤
3.2 统计分组
3.2.1 统计分组的概念
3.2.2 统计分组的作用
3.2.3 统计分组的原则
3.2.4 分组标志的关键
3.2.5 统计分组的分类
3.2.6 统计分组的方法
3.3 频数分布
3.3.1 频数分布的基本概念
3.3.2 数量数列的编制
3.3.3 累计频数和累计频率
3.3.4 频数分布的类型
3.4 数据显示
3.4.1 统计表
3.4.2 统计图
本章小结
复习思考题

第4章 综合指标
4.1 总量指标
4.1.1 总量指标的概念
4.1.2 总量指标的作用
4.1.3 总量指标的分类
4.1.4 总量指标的计量
4.2 相对指标
4.2.1 相对指标的概念和作用
4.2.2 相对指标的表现形式
4.2.3 相对指标应用的基本原则
4.2.4 相对指标的分类及计算方法
4.3 平均指标
4.3.1 平均指标概述
4.3.2 平均指标的作用
4.3.3 算术平均数
4.3.4 调和平均数
4.3.5 几何平均数
4.3.6 位置平均数
4.3.7 平均指标应用的基本原则
4.4 标志变动度指标
4.4.1 标志变动度指标分析的意义
4.4.2 标志变动度指标的计算方法
4.4.3 是非标志的标准差
本章小结
复习思考题

第5章 时间序列分析
5.1 时间序列的编制
5.1.1 时间序列的概念和作用
5.1.2 时间序列的种类
5.1.3 时间序列的编制原则
5.2 时间序列分析指标
5.2.1 水平指标
5.2.2 时间序列的速度指标
5.2.3 水平指标和速度指标的综合运用及注意问题
5.3 时间序列的构成分析
5.3.1 时间序列的构成因素和分析模型
5.3.2 长期趋势测定
5.3.3 季节变动及测定
本章小结
复习思考题

第6章 统计指数
6.1 统计指数及其种类
6.1.1 统计指数概述
6.1.2 指数的性质
6.1.3 指数的分类
6.1.4 指数分析法的意义及作用
6.2 综合指数及其应用
6.2.1 综合指数的编制原理
6.2.2 拉氏指数
6.2.3 派氏指数
6.2.4 指数的其他形式
6.3 平均指数
6.3.1 平均指数的概念
6.3.2 平均指数的分类
6.3.3 平均指数与综合指数的关系
6.4 指数体系及因素分析
6.4.1 指数体系的概念与作用
6.4.2 总量指标变动的指数分析
6.4.3 平均指标变动因素分析
……

第7章 抽样调查
第8章 相关与回归
第9章 统计预测与决策
第10章 综合评价
第11章 国民经济统计
参考答案
参考文献

精彩书摘

　　3.1.1 统计整理的概念和作用
　　统计整理是根据统计研究的目的，对统计调查所获得的原始资料（即初级资料）进行科学的分类和汇总，或对已经加工过的资料（即次级资料）进行再加工，使之达到系统化、条理化、科学化，从而得出能够反映事物总体特征的资料，为统计分析做好准备。
　　统计资料整理就是人们对社会经济现象从感性认识上升到理性认识的过渡阶段，是统计工作中一个十分重要的中间环节，在整个统计工作中起着承前启后的作用，既是统计调查的继续和深入，又是统计分析阶段的基础。
　　统计整理工作在统计研究中占有重要地位，它绝不是一个简单的综合汇总工作。例如，报表的汇总也是包括在整理的概念和过程之中的，但整理还有一个对调查资料进行加工、补充和推算的问题，应如何把这些资料整理成我们研究问题所需要的资料，这就不是按汇总表简单汇总所能解决的。统计调查所得到的大量原始资料，即使是丰富的、完善的，但若整理时所依据的原则和应用的方法不正确、不科学，那么，根据整理的结果进行统计分析，就不可能得到正确的结论。可见，统计资料的整理直接决定着整个统计研究工作能否顺利完成。
　　3.1.2 统计整理的步骤
　　统计资料整理是一项细致、周密的工作，需要有计划，有组织地进行，因此，进行统计资料整理必须按以下步骤来进行。
　　1．设计和编制统计资料的整理方案
　　整个统计整理工作要按照整理方案来进行。整理方案是根据统计研究的目的与要求而制订的，主要是确定统计分组和汇总指标，选择统计整理的组织形式。整理方案设计的结果表现为一整套空白的汇总表和填表说明、各种分类条目以及整理工作的具体规划和要求。
　　2．对原始资料进行审核
　　为了保证统计资料的质量，在对统计资料进行整理前，要对统计调查所获得的资料进行审核，对统计调查材料的准确性、及时性及完整性进行严格的审核，看它们是否准确、及时、完整，发现问题应及时纠正，确保统计资料符合统计研究的目的与要求。
　　……

前言/序言

洞察数据，驾驭未来：经济管理领域的统计学利器 在瞬息万变的经济管理领域，数据已成为驱动决策、把握趋势、优化运营的核心要素。无论您是金融分析师、市场营销专家、生产管理者，还是人力资源专员，对统计学基础的深刻理解和熟练运用，都将是您在职业生涯中脱颖而出的关键。本书并非仅仅罗列枯燥的公式和定理，而是旨在为您构建一个系统、实用、深入的统计学知识体系，让您能够从海量数据中洞察规律，做出更明智、更具前瞻性的决策，从而在激烈的市场竞争中占据优势。 本书紧密围绕高职高专经济管理类专业的培养目标，以培养学生的量化分析能力和数据素养为导向，精心设计教学内容。我们深知，统计学是一门既有理论深度，又极其注重实践应用的学科。因此，本书在理论讲解上力求清晰透彻，循序渐进，避免过度抽象，让您轻松掌握核心概念；在应用层面，则通过丰富的案例分析和实际操作指导，将统计学知识与经济管理各个子领域的需求紧密结合，让您在学习过程中就能感受到统计学在实际工作中的强大力量。 核心内容模块： 第一部分：统计学入门与描述性统计 我们首先将带领您走进统计学的世界，理解统计学的基本概念、研究对象以及在经济管理中的重要作用。您将学习如何清晰地定义总体与样本，理解抽样的意义与基本方法。接着，我们将重点讲解描述性统计，这是您理解和呈现数据的第一步，也是至关重要的一步。 数据的收集与整理： 如何设计科学的调查问卷？如何进行有效的数据采集？如何识别和处理数据中的错误与异常值？这些都是我们在实际工作中常常会遇到的问题。本书将为您提供系统的方法和技巧，确保您收集到的数据真实、可靠。 数据的表现形式： 您将学会如何将原始数据转化为易于理解的形式。从频数分布表的构建，到频数分布图（如直方图、饼图、条形图）的绘制，再到次数多边形和累积次数曲线的解读，您将能够直观地展现数据的分布特征。 集中趋势的度量： 在众多数据中，我们如何找到一个有代表性的数值来概括整体情况？本书将详细介绍均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数这三种衡量集中趋势的重要统计量。您将理解它们各自的适用场景和优缺点，以及如何根据数据特点选择最合适的度量方式。 离散程度的度量： 数据并非总是集中在一个点上，了解数据的离散程度同样重要。您将学习极差、四分位数间距，以及方差和标准差等统计量。通过它们，您能更深刻地理解数据的波动性和稳定性，从而更好地评估风险和预测变化。 偏度与峰度： 为了更全面地刻画数据分布的形态，我们还将引入偏度和峰度的概念。这将帮助您判断数据分布的对称性以及顶部的尖锐程度，为深入分析打下基础。 第二部分：概率论基础与概率分布 概率论是统计推断的基石。在本部分，我们将为您构建扎实的概率论基础，为后续的学习打下坚实的基础。 随机事件与概率： 您将理解什么是随机事件，掌握概率的基本性质与计算方法，以及条件概率和独立事件的概念。 重要的概率分布： 统计推断很大程度上依赖于对各种概率分布的理解。您将深入学习离散型概率分布，如二项分布和泊松分布，理解它们在描述特定类型事件发生次数时的应用。更重要的是，您将重点掌握连续型概率分布，特别是正态分布（高斯分布）。正态分布是自然界和经济现象中最为普遍的分布之一，其重要性不言而喻。您将学习其性质、标准正态分布的应用，以及如何利用正态分布进行概率计算。此外，我们还会介绍t分布、卡方分布和F分布等在统计推断中常用的分布。 第三部分：统计推断的核心——参数估计与假设检验 掌握了描述性统计和概率论基础后，我们便进入了统计学的核心——统计推断。统计推断的核心在于以样本信息来推断总体的未知参数，以及对总体的某种属性进行检验。 参数估计： 点估计： 您将学习如何利用样本统计量来估计总体的未知参数，如样本均值估计总体均值，样本比例估计总体比例。 区间估计： 点估计往往不能完全反映估计的精确度。本书将重点讲解置信区间的概念，让您能够为总体的未知参数构建一个包含真实值的可能范围。您将学习如何计算不同置信水平下的总体均值、总体比例的置信区间，以及如何解释置信区间的含义。 假设检验： 基本原理： 您将理解假设检验的基本逻辑，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），确定检验统计量，设定显著性水平（α），并根据样本数据作出拒绝或不拒绝原假设的决策。 常见检验方法： 本书将详细介绍各种常用的假设检验方法，并结合经济管理领域的实际问题进行讲解： 均值检验： 包括Z检验和t检验，用于检验单个总体的均值是否等于某个已知值，或两个总体的均值是否存在显著差异。 比例检验： 用于检验总体比例是否等于某个已知值，或两个总体比例是否存在显著差异。 方差检验： 如F检验，用于比较两个总体的方差是否存在显著差异。 卡方检验： 包括拟合优度检验和独立性检验，广泛应用于分析分类变量之间的关系，如检验市场细分是否与消费者购买行为相关。 P值法： 您将熟练掌握P值法的应用，学会如何通过P值来判断检验结果的统计显著性。 第四部分：变量之间的关系——相关与回归分析 在经济管理活动中，我们常常需要分析不同变量之间的数量关系。相关与回归分析提供了强大的工具来揭示这些关系。 相关分析： 相关系数： 您将学习如何计算Pearson相关系数，度量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。 散点图： 通过散点图，您可以直观地观察变量之间的关系模式，辅助判断是否适合进行线性相关分析。 回归分析： 一元线性回归： 您将深入理解一元线性回归模型，学习如何建立回归方程，解释回归系数的含义，并利用回归方程进行预测。您还将学习如何评估回归模型的拟合优度，如决定系数（R²），以及如何进行回归系数的显著性检验。 多元线性回归： 随着实际问题的复杂性增加，需要同时考虑多个自变量对因变量的影响。本书将引导您走进多元线性回归的世界，学习如何建立包含多个自变量的回归模型，解释各回归系数的含义，并进行模型整体和部分变量的显著性检验。 非线性回归简介（可选）： 对于某些复杂的经济现象，线性模型可能无法很好地刻画其关系。本书将简要介绍一些非线性回归模型，为您的进一步学习提供可能。 第五部分：时间序列分析与统计软件应用 经济管理活动往往具有时间维度，时间序列分析是理解和预测经济运行规律的重要方法。同时，现代统计分析离不开强大的统计软件支持。 时间序列分析基础： 时间序列的组成： 您将了解时间序列通常由趋势、季节性、周期性和不规则波动组成。 平滑预测法： 学习移动平均法和指数平滑法等常用的时间序列预测方法，用于捕捉数据的短期变化趋势。 季节性调整（简介）： 简要介绍如何对时间序列数据进行季节性调整，以更好地揭示潜在的趋势。 统计软件的应用： 常用统计软件介绍： 本书将重点介绍在经济管理领域常用的统计软件，如Excel的统计分析工具、SPSS（或R/Python等开源软件）的基本操作和数据分析流程。 案例实操： 通过大量的实例，您将学会如何在这些统计软件中导入数据、进行描述性统计分析、执行参数估计与假设检验、建立回归模型，并输出和解读分析结果。这部分内容将极大提升您的动手能力和解决实际问题的效率。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节的理论讲解都紧密结合经济管理领域的实际问题，辅以大量的案例分析，让您在理解理论的同时，掌握其应用方法。 循序渐进，易于理解： 章节内容安排逻辑清晰，由浅入深，语言通俗易懂，即使是初学者也能轻松入门。 图文并茂，直观生动： 大量图表的使用，使抽象的统计概念变得直观易懂，加深学习效果。 强调应用，提升能力： 聚焦于培养学生在经济管理实践中的数据分析能力，使您能够真正运用统计学解决工作中的实际问题。 紧贴教学大纲： 内容设计充分考虑了高职高专经济管理类专业的教学需求和培养目标。 学习本书，您将能够： 解读数据，洞察趋势： 掌握从数据中提取有效信息，识别潜在规律和发展趋势的能力。 量化决策，规避风险： 运用统计学工具对经营活动进行量化分析，为决策提供科学依据，降低不确定性。 优化管理，提升效率： 通过对生产、销售、市场等数据的分析，发现管理中的瓶颈，提出改进方案，提高运营效率。 增强职业竞争力： 在就业市场中，具备扎实的统计分析能力将是您一项宝贵的技能，显著提升您的就业前景和职业发展空间。 统计学是经济管理领域的“通用语言”，是您在数字化时代不可或缺的“数据利器”。本书将是您掌握这门语言、驾驭这件利器的理想起点。让我们一起，用统计学的力量，赋能您的经济管理之路，开启更广阔的未来！

评分☆☆☆☆☆

书评五 这本书最让我感到惊喜的一点，在于它对“统计陷阱”的警示性教育。在如今信息爆炸的时代，数据往往被用来误导或制造假象，而统计学知识的缺失正是我们容易上当的原因。本书在多个章节的末尾，都设置了“数据误读与陷阱”的小栏目，这简直是神来之笔。例如，在讲解相关性不等于因果关系时，它举例说明了“冰淇淋销量增加与溺水人数上升”之间的伪相关性，并解释了混淆变量（气温）的作用。这种批判性思维的训练，远比掌握几个公式重要得多。它教会我们不仅要会计算，更要学会质疑数据背后的故事和驱动力。这种对统计伦理和科学精神的强调，使得这本书的教育意义超越了单纯的技能传授。而且，教材在语言风格上保持了一种积极和鼓励的态度，即使是像“大数定律”这样抽象的概念，作者也用通俗易懂的语言进行了阐述，没有使用任何故作高深的术语来增加读者的挫败感。总而言之，这是一本真正站在学习者角度出发，致力于培养具有独立思考能力和应用技能的经济管理人才的优秀教材。

评分☆☆☆☆☆

书评三 我对这套教材的更新速度印象深刻，这次的“第2版”显然吸取了市场上和教学实践中的反馈。我注意到新版在数据可视化和软件应用方面进行了明显的加强。在过去，统计学学习常常止步于手算或简单的表格整理，但现在的商业环境对即时的数据洞察能力要求极高。这本书在这方面做得非常到位，它不仅仅停留在理论层面，而是引入了如何使用常见统计软件（虽然没有明说具体是哪个，但操作逻辑是通用的）来处理数据。特别是回归分析那部分，它不仅解释了线性回归的原理，还很贴心地加入了对多重共线性和异方差问题的初步介绍，虽然这些概念对我们来说可能有点超前，但能提前接触到这些“进阶挑战”，对我们未来衔接到专业核心课程大有裨益。而且，教材中的所有案例数据，都选自当前的市场热点，比如电商平台的转化率分析、供应链效率评估等，这使得学习的材料与我们未来就业方向紧密相连。阅读过程中，我感觉作者团队对高职教育的定位把握得非常精准——培养“上手快、能解决实际问题”的人才。这种与时俱进的编辑态度，让这本教材在众多同类书籍中显得尤为出色和耐读。

评分☆☆☆☆☆

书评四 坦白讲，我曾经买过其他版本的统计学入门书，它们要么过于学术化，充满了高等数学的影子，要么就是过于简化，导致很多基础概念似懂非懂。这本《统计学基础》却构建了一个非常稳固的“学习阶梯”。它的结构设计，仿佛是为你量身定做的：从最基础的频数分布表开始，到概率论的直观理解，再到推断统计的宏大叙事，每一步的衔接都极其自然，几乎没有跳跃感。我特别赞赏它对概率部分的处理方式。很多学生都在“独立事件”和“互斥事件”上混淆不清，但本书通过一个生动的“抽卡游戏”模型，将这两个概念的界限刻画得淋漓尽致，让我豁然开朗。另外，教材中对于统计推断中“置信区间”的解释，摒弃了复杂的数学推导，转而强调“我们对结果的把握程度”，这种从“数理逻辑”向“管理判断”的过渡，是高职教育所急需的。总而言之，它成功地将一门被许多人视为畏途的学科，转化成了一门逻辑清晰、工具明确、并且充满应用前景的实用科学。对于希望在经济管理领域打下坚实基础的读者来说，这本书的价值无可替代。

评分☆☆☆☆☆

书评二 说实话，我对许多教科书的阅读体验都是很机械的，无非是照本宣科，读完即忘。但《统计学基础》（第2版）这本书，给我的感觉完全不同，它更像是一位经验丰富、耐心十足的老师在耳边细细道wǒ。我尤其欣赏它对“统计思维”的培养，这比单纯记住公式重要得多。很多基础课教材都把重点放在了计算上，但这本书的亮点在于教会你如何“提出正确的问题”。例如，在假设检验那一章，它没有直接给出Z检验和T检验的繁琐步骤，而是先设置了一个场景：我们想知道新的教学方法是否真的提高了学生的成绩，然后一步步引导我们如何设定原假设和备择假设，如何理解P值。这种“先有疑问，后求答案”的结构，极大地激发了我的探究欲。此外，教材的排版设计也值得称赞，字体适中，图示清晰，而且很多关键公式都被框选出来并配上了白话解释，避免了纯数学符号带来的阅读障碍。对于我们这些非数学专业背景的学生来说，这种“翻译式”的教学语言简直是福音。我甚至发现在做课后习题时，虽然题目数量不少，但每道题的目的性都非常明确，不是为了难倒学生，而是为了巩固特定知识点。这本教材无疑是高职教育中，将理论严谨性与实用操作性结合得最为成功的范例之一，它让我体会到了统计学在经济管理决策中的真正价值。

评分☆☆☆☆☆

书评一 拿到这本新版的《统计学基础》时，首先映入眼帘的是它那套系列教材的统一风格，但翻开书本内部，那种深入浅出的讲解方式立刻抓住了我的注意力。作为一名正在努力学习经济管理基础知识的高职高专学生，我之前对统计学总是抱着一种敬而远之的态度，总觉得那些公式和概率图表是高深莫测的。然而，这本书的编排逻辑非常清晰，它没有一开始就抛出复杂的理论，而是通过大量贴近我们日常学习和未来工作场景的案例，逐步引导我们理解统计学的核心概念。比如，在讲述描述性统计时，它不仅仅是罗列平均数、中位数这些概念，而是用了一个关于校园学生消费习惯的调研数据，让我们直观地看到这些数字背后的含义。更让我欣赏的是，教材在概念解释之后，会紧跟着进行“实践应用”的环节，这对于我们动手能力要求较高的专业来说至关重要。我特别喜欢它在讲解抽样方法时，居然用到了如何科学地从全校的社团中抽取代表进行满意度调查，这种代入感极强，让原本枯燥的知识点瞬间鲜活了起来。我感觉作者非常了解我们高职学生的学习特点，知道我们更需要的是“能用”而不是“深究”，所以它在理论的深度和应用广度之间找到了一个非常巧妙的平衡点。这本书为我打开了一扇通往数据分析世界的大门，不再觉得统计学是难以逾越的高山，而更像是一套实用的工具箱。