高職高專經濟管理基礎課係列教材：統計學基礎（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

肖婷婷，宋東亮，肖娟娟 編

圖書標籤:

• 高職高專
• 統計學
• 經濟管理
• 基礎教材
• 高等教育
• 第二版
• 教材
• 數據分析
• 概率論
• 統計方法

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302306481

版次：2

商品編碼：11152981

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：312

字數：438000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《高職高專經濟管理基礎課係列教材：統計學基礎（第2版）》特色：1.內容新——《高職高專經濟管理基礎課係列教材：統計學基礎（第2版）》編寫最新大綱為準繩，避免內容過時。
　　2.定位準確，針對性強——《高職高專經濟管理基礎課係列教材：統計學基礎（第2版）》針對經濟管理等專業特點，理論以夠用為原則，注重統計基礎知識、基本方法的講解，淡化一些理論的深入闡述，同時針對某些知識點給齣瞭具體的案例進行講解，使學生更易接受、掌握。
　　3.編排新穎，結構嚴謹——本書各章均已本章重點和難點、教學目的和要求以及引導案例開頭，讓學生首先對本章的內容要點、目標要求有一定瞭解，並通過引導案例將前後章節的基本內容生動的描述齣來，以增強學生的求知欲望和學習熱情；同時，對具體章節的結構作瞭精心安排，由淺入深，注重前後知識的銜接呼應。
　　4.突齣實務性——本書注重理論聯係實際，所選實例均來源於實踐，使理論學習更淺顯易懂。

內容簡介

　　《高職高專經濟管理基礎課係列教材：統計學基礎（第2版）》是根據經濟管理類學科各專業的統計學教學需要而編寫的，本著“實用、適用”的原則，兼顧實用性和針對性的要求，以“通俗精練、可操作”為目標，培養學生運用基本理論和基本方法來分析與解決實際問題的能力。
　　《高職高專經濟管理基礎課係列教材：統計學基礎（第2版）》共分為11章，主要內容包括總論、統計調查、統計整理、綜閤指標、時間序列分析、統計指數、抽樣調查、相關與迴歸、統計預測與決策、綜閤評價和國民經濟統計。書中使用瞭近年來的社會經濟統計信息資料及經濟生活中常見的實例，可以使學生感受到統計學的實用性。每章都有引導案例，引導學生思考問題，然後介紹相關理論知識和方法，每個知識點都有相應的例題；每章都有題型豐富的應用能力訓練題，以增強學生動手能力和解決問題的能力。
　　《高職高專經濟管理基礎課係列教材：統計學基礎（第2版）》通俗易懂，貼近實際，既可作為高職高專及成人院校的教學用書，也可作為在職人員崗位培訓教材，還可作為廣大工商企業人員及其他管理人員的參考用書。

內頁插圖

目錄

第1章 總論
1.1 統計的産生和發展
1.1.1 古典統計學時期
1.1.2 近代統計學時期
1.1.3 現代統計學時期
1.2 統計學的性質和特點
1.2.1 統計的含義
1.2.2 統計的研究對象及其特點
1.2.3 統計分析的常用方法
1.2.4 統計學的分類
1.3 統計學中的幾個基本概念
1.3.1 統計總體和總體單位
1.3.2 標誌與統計指標
1.3.3 變量和變量值
本章小結
復習思考題

第2章 統計調查
2.1 數據的計量與類型
2.1.1 數據的計量
2.1.2 數據的類型
2.2 原始數據的搜集
2.2.1 統計調查的意義和基本要求
2.2.2 統計調查的種類
2.2.3 統計調查的組織形式
2.2.4 搜集數據的具體技術
2.2.5 統計調查的方案
2.3 調查問捲
2.3.1 問捲設計的原則
2.3.2 問捲設計的程序
2.3.3 問捲問題的形式
2.3.4 問捲調查設計技巧
2.3.5 問捲的結構
2.3.6 問捲設計應注意的問題
2.4 次級信息數據的搜集
2.4.1 次級信息數據的來源
2.4.2 二手信息數據的特點
本章小結
復習思考題

第3章 統計整理
3.1 統計整理的一般問題
3.1.1 統計整理的概念和作用
3.1.2 統計整理的步驟
3.2 統計分組
3.2.1 統計分組的概念
3.2.2 統計分組的作用
3.2.3 統計分組的原則
3.2.4 分組標誌的關鍵
3.2.5 統計分組的分類
3.2.6 統計分組的方法
3.3 頻數分布
3.3.1 頻數分布的基本概念
3.3.2 數量數列的編製
3.3.3 纍計頻數和纍計頻率
3.3.4 頻數分布的類型
3.4 數據顯示
3.4.1 統計錶
3.4.2 統計圖
本章小結
復習思考題

第4章 綜閤指標
4.1 總量指標
4.1.1 總量指標的概念
4.1.2 總量指標的作用
4.1.3 總量指標的分類
4.1.4 總量指標的計量
4.2 相對指標
4.2.1 相對指標的概念和作用
4.2.2 相對指標的錶現形式
4.2.3 相對指標應用的基本原則
4.2.4 相對指標的分類及計算方法
4.3 平均指標
4.3.1 平均指標概述
4.3.2 平均指標的作用
4.3.3 算術平均數
4.3.4 調和平均數
4.3.5 幾何平均數
4.3.6 位置平均數
4.3.7 平均指標應用的基本原則
4.4 標誌變動度指標
4.4.1 標誌變動度指標分析的意義
4.4.2 標誌變動度指標的計算方法
4.4.3 是非標誌的標準差
本章小結
復習思考題

第5章 時間序列分析
5.1 時間序列的編製
5.1.1 時間序列的概念和作用
5.1.2 時間序列的種類
5.1.3 時間序列的編製原則
5.2 時間序列分析指標
5.2.1 水平指標
5.2.2 時間序列的速度指標
5.2.3 水平指標和速度指標的綜閤運用及注意問題
5.3 時間序列的構成分析
5.3.1 時間序列的構成因素和分析模型
5.3.2 長期趨勢測定
5.3.3 季節變動及測定
本章小結
復習思考題

第6章 統計指數
6.1 統計指數及其種類
6.1.1 統計指數概述
6.1.2 指數的性質
6.1.3 指數的分類
6.1.4 指數分析法的意義及作用
6.2 綜閤指數及其應用
6.2.1 綜閤指數的編製原理
6.2.2 拉氏指數
6.2.3 派氏指數
6.2.4 指數的其他形式
6.3 平均指數
6.3.1 平均指數的概念
6.3.2 平均指數的分類
6.3.3 平均指數與綜閤指數的關係
6.4 指數體係及因素分析
6.4.1 指數體係的概念與作用
6.4.2 總量指標變動的指數分析
6.4.3 平均指標變動因素分析
……

第7章 抽樣調查
第8章 相關與迴歸
第9章 統計預測與決策
第10章 綜閤評價
第11章 國民經濟統計
參考答案
參考文獻

精彩書摘

　　3.1.1 統計整理的概念和作用
　　統計整理是根據統計研究的目的，對統計調查所獲得的原始資料（即初級資料）進行科學的分類和匯總，或對已經加工過的資料（即次級資料）進行再加工，使之達到係統化、條理化、科學化，從而得齣能夠反映事物總體特徵的資料，為統計分析做好準備。
　　統計資料整理就是人們對社會經濟現象從感性認識上升到理性認識的過渡階段，是統計工作中一個十分重要的中間環節，在整個統計工作中起著承前啓後的作用，既是統計調查的繼續和深入，又是統計分析階段的基礎。
　　統計整理工作在統計研究中占有重要地位，它絕不是一個簡單的綜閤匯總工作。例如，報錶的匯總也是包括在整理的概念和過程之中的，但整理還有一個對調查資料進行加工、補充和推算的問題，應如何把這些資料整理成我們研究問題所需要的資料，這就不是按匯總錶簡單匯總所能解決的。統計調查所得到的大量原始資料，即使是豐富的、完善的，但若整理時所依據的原則和應用的方法不正確、不科學，那麼，根據整理的結果進行統計分析，就不可能得到正確的結論。可見，統計資料的整理直接決定著整個統計研究工作能否順利完成。
　　3.1.2 統計整理的步驟
　　統計資料整理是一項細緻、周密的工作，需要有計劃，有組織地進行，因此，進行統計資料整理必須按以下步驟來進行。
　　1．設計和編製統計資料的整理方案
　　整個統計整理工作要按照整理方案來進行。整理方案是根據統計研究的目的與要求而製訂的，主要是確定統計分組和匯總指標，選擇統計整理的組織形式。整理方案設計的結果錶現為一整套空白的匯總錶和填錶說明、各種分類條目以及整理工作的具體規劃和要求。
　　2．對原始資料進行審核
　　為瞭保證統計資料的質量，在對統計資料進行整理前，要對統計調查所獲得的資料進行審核，對統計調查材料的準確性、及時性及完整性進行嚴格的審核，看它們是否準確、及時、完整，發現問題應及時糾正，確保統計資料符閤統計研究的目的與要求。
　　……

前言/序言

洞察數據，駕馭未來：經濟管理領域的統計學利器 在瞬息萬變的經濟管理領域，數據已成為驅動決策、把握趨勢、優化運營的核心要素。無論您是金融分析師、市場營銷專傢、生産管理者，還是人力資源專員，對統計學基礎的深刻理解和熟練運用，都將是您在職業生涯中脫穎而齣的關鍵。本書並非僅僅羅列枯燥的公式和定理，而是旨在為您構建一個係統、實用、深入的統計學知識體係，讓您能夠從海量數據中洞察規律，做齣更明智、更具前瞻性的決策，從而在激烈的市場競爭中占據優勢。 本書緊密圍繞高職高專經濟管理類專業的培養目標，以培養學生的量化分析能力和數據素養為導嚮，精心設計教學內容。我們深知，統計學是一門既有理論深度，又極其注重實踐應用的學科。因此，本書在理論講解上力求清晰透徹，循序漸進，避免過度抽象，讓您輕鬆掌握核心概念；在應用層麵，則通過豐富的案例分析和實際操作指導，將統計學知識與經濟管理各個子領域的需求緊密結閤，讓您在學習過程中就能感受到統計學在實際工作中的強大力量。 核心內容模塊： 第一部分：統計學入門與描述性統計 我們首先將帶領您走進統計學的世界，理解統計學的基本概念、研究對象以及在經濟管理中的重要作用。您將學習如何清晰地定義總體與樣本，理解抽樣的意義與基本方法。接著，我們將重點講解描述性統計，這是您理解和呈現數據的第一步，也是至關重要的一步。 數據的收集與整理： 如何設計科學的調查問捲？如何進行有效的數據采集？如何識彆和處理數據中的錯誤與異常值？這些都是我們在實際工作中常常會遇到的問題。本書將為您提供係統的方法和技巧，確保您收集到的數據真實、可靠。 數據的錶現形式： 您將學會如何將原始數據轉化為易於理解的形式。從頻數分布錶的構建，到頻數分布圖（如直方圖、餅圖、條形圖）的繪製，再到次數多邊形和纍積次數麯綫的解讀，您將能夠直觀地展現數據的分布特徵。 集中趨勢的度量： 在眾多數據中，我們如何找到一個有代錶性的數值來概括整體情況？本書將詳細介紹均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數這三種衡量集中趨勢的重要統計量。您將理解它們各自的適用場景和優缺點，以及如何根據數據特點選擇最閤適的度量方式。 離散程度的度量： 數據並非總是集中在一個點上，瞭解數據的離散程度同樣重要。您將學習極差、四分位數間距，以及方差和標準差等統計量。通過它們，您能更深刻地理解數據的波動性和穩定性，從而更好地評估風險和預測變化。 偏度與峰度： 為瞭更全麵地刻畫數據分布的形態，我們還將引入偏度和峰度的概念。這將幫助您判斷數據分布的對稱性以及頂部的尖銳程度，為深入分析打下基礎。 第二部分：概率論基礎與概率分布 概率論是統計推斷的基石。在本部分，我們將為您構建紮實的概率論基礎，為後續的學習打下堅實的基礎。 隨機事件與概率： 您將理解什麼是隨機事件，掌握概率的基本性質與計算方法，以及條件概率和獨立事件的概念。 重要的概率分布： 統計推斷很大程度上依賴於對各種概率分布的理解。您將深入學習離散型概率分布，如二項分布和泊鬆分布，理解它們在描述特定類型事件發生次數時的應用。更重要的是，您將重點掌握連續型概率分布，特彆是正態分布（高斯分布）。正態分布是自然界和經濟現象中最為普遍的分布之一，其重要性不言而喻。您將學習其性質、標準正態分布的應用，以及如何利用正態分布進行概率計算。此外，我們還會介紹t分布、卡方分布和F分布等在統計推斷中常用的分布。 第三部分：統計推斷的核心——參數估計與假設檢驗 掌握瞭描述性統計和概率論基礎後，我們便進入瞭統計學的核心——統計推斷。統計推斷的核心在於以樣本信息來推斷總體的未知參數，以及對總體的某種屬性進行檢驗。 參數估計： 點估計： 您將學習如何利用樣本統計量來估計總體的未知參數，如樣本均值估計總體均值，樣本比例估計總體比例。 區間估計： 點估計往往不能完全反映估計的精確度。本書將重點講解置信區間的概念，讓您能夠為總體的未知參數構建一個包含真實值的可能範圍。您將學習如何計算不同置信水平下的總體均值、總體比例的置信區間，以及如何解釋置信區間的含義。 假設檢驗： 基本原理： 您將理解假設檢驗的基本邏輯，包括建立原假設（H0）和備擇假設（H1），確定檢驗統計量，設定顯著性水平（α），並根據樣本數據作齣拒絕或不拒絕原假設的決策。 常見檢驗方法： 本書將詳細介紹各種常用的假設檢驗方法，並結閤經濟管理領域的實際問題進行講解： 均值檢驗： 包括Z檢驗和t檢驗，用於檢驗單個總體的均值是否等於某個已知值，或兩個總體的均值是否存在顯著差異。 比例檢驗： 用於檢驗總體比例是否等於某個已知值，或兩個總體比例是否存在顯著差異。 方差檢驗： 如F檢驗，用於比較兩個總體的方差是否存在顯著差異。 卡方檢驗： 包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗，廣泛應用於分析分類變量之間的關係，如檢驗市場細分是否與消費者購買行為相關。 P值法： 您將熟練掌握P值法的應用，學會如何通過P值來判斷檢驗結果的統計顯著性。 第四部分：變量之間的關係——相關與迴歸分析 在經濟管理活動中，我們常常需要分析不同變量之間的數量關係。相關與迴歸分析提供瞭強大的工具來揭示這些關係。 相關分析： 相關係數： 您將學習如何計算Pearson相關係數，度量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮。 散點圖： 通過散點圖，您可以直觀地觀察變量之間的關係模式，輔助判斷是否適閤進行綫性相關分析。 迴歸分析： 一元綫性迴歸： 您將深入理解一元綫性迴歸模型，學習如何建立迴歸方程，解釋迴歸係數的含義，並利用迴歸方程進行預測。您還將學習如何評估迴歸模型的擬閤優度，如決定係數（R²），以及如何進行迴歸係數的顯著性檢驗。 多元綫性迴歸： 隨著實際問題的復雜性增加，需要同時考慮多個自變量對因變量的影響。本書將引導您走進多元綫性迴歸的世界，學習如何建立包含多個自變量的迴歸模型，解釋各迴歸係數的含義，並進行模型整體和部分變量的顯著性檢驗。 非綫性迴歸簡介（可選）： 對於某些復雜的經濟現象，綫性模型可能無法很好地刻畫其關係。本書將簡要介紹一些非綫性迴歸模型，為您的進一步學習提供可能。 第五部分：時間序列分析與統計軟件應用 經濟管理活動往往具有時間維度，時間序列分析是理解和預測經濟運行規律的重要方法。同時，現代統計分析離不開強大的統計軟件支持。 時間序列分析基礎： 時間序列的組成： 您將瞭解時間序列通常由趨勢、季節性、周期性和不規則波動組成。 平滑預測法： 學習移動平均法和指數平滑法等常用的時間序列預測方法，用於捕捉數據的短期變化趨勢。 季節性調整（簡介）： 簡要介紹如何對時間序列數據進行季節性調整，以更好地揭示潛在的趨勢。 統計軟件的應用： 常用統計軟件介紹： 本書將重點介紹在經濟管理領域常用的統計軟件，如Excel的統計分析工具、SPSS（或R/Python等開源軟件）的基本操作和數據分析流程。 案例實操： 通過大量的實例，您將學會如何在這些統計軟件中導入數據、進行描述性統計分析、執行參數估計與假設檢驗、建立迴歸模型，並輸齣和解讀分析結果。這部分內容將極大提升您的動手能力和解決實際問題的效率。 本書特色： 理論與實踐並重： 每一章節的理論講解都緊密結閤經濟管理領域的實際問題，輔以大量的案例分析，讓您在理解理論的同時，掌握其應用方法。 循序漸進，易於理解： 章節內容安排邏輯清晰，由淺入深，語言通俗易懂，即使是初學者也能輕鬆入門。 圖文並茂，直觀生動： 大量圖錶的使用，使抽象的統計概念變得直觀易懂，加深學習效果。 強調應用，提升能力： 聚焦於培養學生在經濟管理實踐中的數據分析能力，使您能夠真正運用統計學解決工作中的實際問題。 緊貼教學大綱： 內容設計充分考慮瞭高職高專經濟管理類專業的教學需求和培養目標。 學習本書，您將能夠： 解讀數據，洞察趨勢： 掌握從數據中提取有效信息，識彆潛在規律和發展趨勢的能力。 量化決策，規避風險： 運用統計學工具對經營活動進行量化分析，為決策提供科學依據，降低不確定性。 優化管理，提升效率： 通過對生産、銷售、市場等數據的分析，發現管理中的瓶頸，提齣改進方案，提高運營效率。 增強職業競爭力： 在就業市場中，具備紮實的統計分析能力將是您一項寶貴的技能，顯著提升您的就業前景和職業發展空間。 統計學是經濟管理領域的“通用語言”，是您在數字化時代不可或缺的“數據利器”。本書將是您掌握這門語言、駕馭這件利器的理想起點。讓我們一起，用統計學的力量，賦能您的經濟管理之路，開啓更廣闊的未來！

評分☆☆☆☆☆

書評二 說實話，我對許多教科書的閱讀體驗都是很機械的，無非是照本宣科，讀完即忘。但《統計學基礎》（第2版）這本書，給我的感覺完全不同，它更像是一位經驗豐富、耐心十足的老師在耳邊細細道wǒ。我尤其欣賞它對“統計思維”的培養，這比單純記住公式重要得多。很多基礎課教材都把重點放在瞭計算上，但這本書的亮點在於教會你如何“提齣正確的問題”。例如，在假設檢驗那一章，它沒有直接給齣Z檢驗和T檢驗的繁瑣步驟，而是先設置瞭一個場景：我們想知道新的教學方法是否真的提高瞭學生的成績，然後一步步引導我們如何設定原假設和備擇假設，如何理解P值。這種“先有疑問，後求答案”的結構，極大地激發瞭我的探究欲。此外，教材的排版設計也值得稱贊，字體適中，圖示清晰，而且很多關鍵公式都被框選齣來並配上瞭白話解釋，避免瞭純數學符號帶來的閱讀障礙。對於我們這些非數學專業背景的學生來說，這種“翻譯式”的教學語言簡直是福音。我甚至發現在做課後習題時，雖然題目數量不少，但每道題的目的性都非常明確，不是為瞭難倒學生，而是為瞭鞏固特定知識點。這本教材無疑是高職教育中，將理論嚴謹性與實用操作性結閤得最為成功的範例之一，它讓我體會到瞭統計學在經濟管理決策中的真正價值。

評分☆☆☆☆☆

書評五 這本書最讓我感到驚喜的一點，在於它對“統計陷阱”的警示性教育。在如今信息爆炸的時代，數據往往被用來誤導或製造假象，而統計學知識的缺失正是我們容易上當的原因。本書在多個章節的末尾，都設置瞭“數據誤讀與陷阱”的小欄目，這簡直是神來之筆。例如，在講解相關性不等於因果關係時，它舉例說明瞭“冰淇淋銷量增加與溺水人數上升”之間的僞相關性，並解釋瞭混淆變量（氣溫）的作用。這種批判性思維的訓練，遠比掌握幾個公式重要得多。它教會我們不僅要會計算，更要學會質疑數據背後的故事和驅動力。這種對統計倫理和科學精神的強調，使得這本書的教育意義超越瞭單純的技能傳授。而且，教材在語言風格上保持瞭一種積極和鼓勵的態度，即使是像“大數定律”這樣抽象的概念，作者也用通俗易懂的語言進行瞭闡述，沒有使用任何故作高深的術語來增加讀者的挫敗感。總而言之，這是一本真正站在學習者角度齣發，緻力於培養具有獨立思考能力和應用技能的經濟管理人纔的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

書評三 我對這套教材的更新速度印象深刻，這次的“第2版”顯然吸取瞭市場上和教學實踐中的反饋。我注意到新版在數據可視化和軟件應用方麵進行瞭明顯的加強。在過去，統計學學習常常止步於手算或簡單的錶格整理，但現在的商業環境對即時的數據洞察能力要求極高。這本書在這方麵做得非常到位，它不僅僅停留在理論層麵，而是引入瞭如何使用常見統計軟件（雖然沒有明說具體是哪個，但操作邏輯是通用的）來處理數據。特彆是迴歸分析那部分，它不僅解釋瞭綫性迴歸的原理，還很貼心地加入瞭對多重共綫性和異方差問題的初步介紹，雖然這些概念對我們來說可能有點超前，但能提前接觸到這些“進階挑戰”，對我們未來銜接到專業核心課程大有裨益。而且，教材中的所有案例數據，都選自當前的市場熱點，比如電商平颱的轉化率分析、供應鏈效率評估等，這使得學習的材料與我們未來就業方嚮緊密相連。閱讀過程中，我感覺作者團隊對高職教育的定位把握得非常精準——培養“上手快、能解決實際問題”的人纔。這種與時俱進的編輯態度，讓這本教材在眾多同類書籍中顯得尤為齣色和耐讀。

評分☆☆☆☆☆

書評一 拿到這本新版的《統計學基礎》時，首先映入眼簾的是它那套係列教材的統一風格，但翻開書本內部，那種深入淺齣的講解方式立刻抓住瞭我的注意力。作為一名正在努力學習經濟管理基礎知識的高職高專學生，我之前對統計學總是抱著一種敬而遠之的態度，總覺得那些公式和概率圖錶是高深莫測的。然而，這本書的編排邏輯非常清晰，它沒有一開始就拋齣復雜的理論，而是通過大量貼近我們日常學習和未來工作場景的案例，逐步引導我們理解統計學的核心概念。比如，在講述描述性統計時，它不僅僅是羅列平均數、中位數這些概念，而是用瞭一個關於校園學生消費習慣的調研數據，讓我們直觀地看到這些數字背後的含義。更讓我欣賞的是，教材在概念解釋之後，會緊跟著進行“實踐應用”的環節，這對於我們動手能力要求較高的專業來說至關重要。我特彆喜歡它在講解抽樣方法時，居然用到瞭如何科學地從全校的社團中抽取代錶進行滿意度調查，這種代入感極強，讓原本枯燥的知識點瞬間鮮活瞭起來。我感覺作者非常瞭解我們高職學生的學習特點，知道我們更需要的是“能用”而不是“深究”，所以它在理論的深度和應用廣度之間找到瞭一個非常巧妙的平衡點。這本書為我打開瞭一扇通往數據分析世界的大門，不再覺得統計學是難以逾越的高山，而更像是一套實用的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

書評四 坦白講，我曾經買過其他版本的統計學入門書，它們要麼過於學術化，充滿瞭高等數學的影子，要麼就是過於簡化，導緻很多基礎概念似懂非懂。這本《統計學基礎》卻構建瞭一個非常穩固的“學習階梯”。它的結構設計，仿佛是為你量身定做的：從最基礎的頻數分布錶開始，到概率論的直觀理解，再到推斷統計的宏大敘事，每一步的銜接都極其自然，幾乎沒有跳躍感。我特彆贊賞它對概率部分的處理方式。很多學生都在“獨立事件”和“互斥事件”上混淆不清，但本書通過一個生動的“抽卡遊戲”模型，將這兩個概念的界限刻畫得淋灕盡緻，讓我豁然開朗。另外，教材中對於統計推斷中“置信區間”的解釋，摒棄瞭復雜的數學推導，轉而強調“我們對結果的把握程度”，這種從“數理邏輯”嚮“管理判斷”的過渡，是高職教育所急需的。總而言之，它成功地將一門被許多人視為畏途的學科，轉化成瞭一門邏輯清晰、工具明確、並且充滿應用前景的實用科學。對於希望在經濟管理領域打下堅實基礎的讀者來說，這本書的價值無可替代。