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高嘉英，马立平 编

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数理统计
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计建模

出版社： 首都经济贸易大学出版社

ISBN：9787563807642

版次：4

商品编码：11161262

包装：平装

开本：32开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：423

正文语种：中文

编辑推荐

　　《统计学（修订第4版）》适宜作为大学本科、专科财经类各专业统计课教材，也可作为广大经济管理人员学习统计专业知识用书。

内容简介

　　《统计学（修订第4版）》简明扼要地介绍应用写作的基本知识——立意、选材、语言、修改，并具体介绍了公文、实务类文书、礼仪文书、电子类文书等应用文件的概念、格式、写作要求等。《统计学（修订第4版）》吸收了国内外统计科学的最新研究成果，以及其他统计教材的优点，系统地阐述了统计的基本理论和方法，并简明扼要地介绍了一些统计方法在实践中的运用。

内页插图

目录

第一章 总论
第一节 统计学的性质和研究对象
第二节 统计学的方法及理论基础
第三节 统计学的基本概念
第四节 统计指标的形成及表现形式
本章小结
思考题与练习题

第二章 数据资料的搜集
第一节 数据的意义及类型
第二节 数据搜集的方式和方法
第三节 调查方案的设计
第四节 调查表和调查问卷
本章小结
思考题与练习题

第三章 统计分组与次数分布
第一节 统计分组
第二节 次数分布
第三节 统计表
第四节 用Excel整理和显示数据
本章小结
思考题与练习题

第四章 集中趋势和离散程度的测定
第一节 集中趋势和离散程度
第二节 算术平均数
第三节 调和平均数
第四节 几何平均数
第五节 中位数和众数
第六节 标志变异指标
附录描述统计的Excel实现
本章小结
思考题与练习题

第五章 概率基础与抽样分布
第一节 随机变量及其概率分布
第二节 离散型随机变量的概率分布
第三节 连续型随机变量的概率分布
第四节 抽样分布与中心极限定理
本章小结
思考题与练习题

第六章 抽样推断
第一节 抽样推断概述
第二节 抽样误差
第三节 总体指标的估计
第四节 假设检验
第五节 抽样组织形式及抽样方案设计
附录参数的Excel实现
本章小结
思考题与练习题

第七章 相关与回归
第一节 相关分析
第二节 一元线性回归
第三节 多元线性回归
第四节 一元非线性回归
附录相关与回归分析的Excel实现
本章小结
思考题与练习题

第八章 时间数列分析
第一节 时间数列和动态分析指标
第二节 长期趋势分析
第三节 季节变动和循环变动分析
本章小结
思考题与练习题

第九章 统计指数
第一节 统计指数的概念与分类
第二节 总指数的综合形式--综合指数
第三节 总指数的平均形式--平均指数
第四节 指数体系及因素分析
第五节 常用经济指数
本章小结
思考题与练习题

第十章 国民经济核算基础
第一节 国民经济核算体系的概念与作用
第二节 国民经济核算的基本概念
第三节 我国国民经济核算体系的基本结构与内容
本章小结
思考题与练习题
练习题参考答案

附表
附表1正态分布概率表
附表2随机数字表
附表3 F分布临界值表（α=0.01）
附表4 t分布临界值表
附表5检验相关系数p=0的临界值（rα）表
附表6标准正态分布表

精彩书摘

　　以上是从严格的意义上说明随机变量的概念。在实践中，随机变量有一个更为常用的意义。简单地说，随机变量就是取值事先不能确定的具有随机性的变量。例如，随机测量一群孩子的身高，在通常意义下，这群孩子的“身高”就可看作是一个随机变量。
　　在引进随机变量后，随机事件就可用随机变量的取值表示，这样就把对随机事件及其概率的研究转化为对随机变量取值及其概率的研究，便于讨论随机现象的数量规律。
　　按照随机变量的特性，通常可把随机变量分为离散型随机变量和非离散型随机变量两类。非离散型随机变量范围很广，情况比较复杂，其中连续型随机变量是在实际中最重要的和最常遇到的。本书只研究离散型和连续型随机变量两种。
　　若随机变量X的所有可能取值可以一一列举，即所有可能取值为有限个或无限可列个，则称X为离散型随机变量。例如，在一批产品中“取到次品的个数”、“单位时间内某交换台收到的呼叫次数”等都是离散型随机变量。离散型随机变量可以用随机变量的概率分布来描述。而形成概率分布有两个要素：一个是它的所有可能取值；另一个是取这些值的概率。
　　如果随机变量X的所有可能取值不能逐个列举出来，而是某一区间，则称X为连续型随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际工作中常遇到的测量误差、候车时间等都是连续型随机变量。
　　考虑一群成年男子中任意一个人的体重X，它可以取区间[m，M]内的一切值，其中m为这群成年男子中的最轻体重，M为这群成年男子中的最重体重。当然，X是一个连续型随机变量。这时考察X取某个值的概率没有什么实际意义，人们不会关心一个人体重恰为50公斤的概率为多少这类问题，而是会关心一个人的体重在50～60公斤之间的概率为多少这类问题。因此，在实际工作中，将X的所有可能取值区间[m，M]分成若干组，即分成若干个首尾相连的小区间，每个小区间包含左端点，不包含右端点，小区间的长度为组距，研究X在每个小区间上取值的概率。
　　二、随机变量的概率分布
　　研究一个随机变量，要知道它所有可能的取值以及取这些值时的概率。对应于所有可能取值的一系列概率，称为随机变量的概率分布。我们仍用投掷一颗均匀骰子为例进行说明。在投掷中可能出现的点数X为1，2，3，4，5，6，每个点数出现的概率分别为为一个概率分布。概率分布必须满足两个基本条件：
　　（1）概率是非负的，即必须大于或等于0；
　　（2）所有可能取值的概率之和必须等于1（或100％）。
　　概率分布反映了随机变量的数量规律性。上例中，掷一颗均匀的骰子出现六种点数（1，2，3，4，5，6点）的概率均为1／6。这就是说，六种点数出现的可能性是相同的，都是1／6。但应正确理解这里l／6的意义。比如，我们说“出现3点的概率是1／6”，绝不是意味着每投掷骰子6次就会有l次三点出现，这句话的意思是在掷骰子很多次时，出现3点的次数与总次数之比大约是1／6，而且，投掷次数越多，这个次数比例越接近1／6。
　　从投掷骰子的例子中，还可以体会到概率分布与频率分布的关系。一方面，它们的性质是不同的。在第三章中讲到变量的频率分布是对客观现象已发生的情况，即随机变量已出现的那些取值的现实分布的概括描述，是一种经验分布；而概率分布是说明未来可能出现的不同结果（随机变量的不同取值）的机会的大小，是一种理论上的分布。但另一方面，从上述例子中还可看出，它们又有密切的联系，即随着试验次数（如骰子投掷次数）的增多，频率将越来越接近概率。因此，频率可作为概率的估计，频率分布也可作为归纳概率分布的基础。
　　……

探寻数据背后的逻辑：一本关于理解世界、决策未来的读物 在这信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围。从新闻报道中的经济指标，到医疗健康领域的疾病发病率，再到日常生活中的市场趋势和个人消费习惯，数据无处不在，深刻地影响着我们对世界的认知和对未来的判断。然而，仅仅拥有数据是远远不够的，真正能够驾驭信息、做出明智决策的关键，在于理解数据、分析数据，并从中提炼出有价值的洞见。这正是本书将要带您踏上的探索之旅。 本书并非一本枯燥的数学公式堆砌，而是一扇通往理解数据世界的大门。它旨在帮助您构建一套严谨的思维框架，学会如何从纷繁复杂的数据中抽丝剥茧，发现隐藏的模式、揭示事物之间的关联，并最终做出更具前瞻性和科学性的决策。无论您是希望提升在工作中的分析能力，还是渴望更深入地理解新闻报道背后的含义，亦或是希望在个人生活中做出更理性的选择，本书都将为您提供不可或缺的工具和视角。 我们常说“事实胜于雄辩”，而数据正是最有力、最客观的事实载体。然而，数据本身并不会说话。我们需要通过科学的方法，赋予数据生命，让它们讲述真实的故事。本书将从最基础的概念出发，一步步引领您掌握那些被誉为“科学的语言”的统计学原理。您将了解到，数据的收集、整理、描述和解释，并非是孤立的环节，而是一个环环相扣、逻辑严谨的过程。 想象一下，当您面对一份关于消费者行为的调查报告时，您是否曾想过，这份报告是如何得出的？其中的数字代表了什么？它们是否具有普遍性？又能否作为决策的依据？本书将为您揭示这些问题的答案。我们将从描述性统计开始，学习如何用直观的方式概括和呈现数据。您将学会如何绘制清晰的图表，如直方图、饼图、散点图等，它们能够直观地展示数据的分布和特征。同时，您也将掌握一些关键的度量指标，例如均值、中位数、众数，它们能告诉您数据的中心趋势；方差、标准差，它们则能反映数据的离散程度。通过这些工具，您将能够更准确地把握数据的整体面貌，避免被个别极端值所误导。 然而，描述性统计只是故事的开端。在现实世界中，我们往往无法获取所有相关个体的数据，而只能从一个样本出发，去推断总体的特征。这时，推断性统计就显得尤为重要。本书将详细介绍推断性统计的核心思想——抽样。您将理解为什么需要抽样，不同的抽样方法会有怎样的影响，以及如何从样本信息中，对未知的总体进行科学的预测和判断。 在此基础上，我们将深入探讨参数估计和假设检验这两个核心概念。参数估计，就是根据样本数据，来估计总体的未知参数，例如总体的平均值或比例。您将学习如何计算点估计，并理解区间估计的意义，即我们并非给出一个确切的数值，而是给出一个可能的范围，并伴随着一定的置信水平。这使得我们的推断更加审慎和可靠。 而假设检验，则是我们在面对某个关于总体的陈述（即假设）时，如何利用样本数据来判断这个陈述是否成立的过程。您将接触到零假设和备择假设的概念，理解P值在判断统计显著性中的作用，以及如何根据检验结果，做出关于总体性质的科学判断。例如，当您看到一个新药的临床试验报告时，假设检验就能够帮助您判断这个新药是否真的有效，或者其疗效是否仅仅是偶然的。 数据的背后，往往隐藏着变量之间的关系。本书将带您进入相关性与回归分析的世界。您将学习如何量化两个变量之间的关联程度，是正相关还是负相关，以及这种关联有多强。更进一步，您将学习如何建立回归模型，用一个或多个自变量来预测因变量。例如，一家企业可以利用市场营销投入和产品销量之间的回归模型，来预测未来销量，从而优化营销策略。本书将介绍简单线性回归和多元线性回归，帮助您理解模型是如何构建的，如何评估模型的优劣，以及如何解释回归系数的含义。 在处理现实世界的数据时，我们常常会遇到概率的概念。概率是理解不确定性事件的基础。本书将为您系统地介绍概率论的基本原理，包括事件、概率的计算、条件概率、独立事件等。您将学习如何利用概率来量化风险，预测事件发生的可能性，并为决策提供概率性的支持。例如，在保险行业，概率论是计算保费和评估风险的基石。 此外，本书还将触及一些进阶但同样至关重要的主题。在处理大量数据时，我们可能会遇到多重比较带来的问题，本书将探讨如何规避这些问题。在某些情况下，数据可能不符合我们预期的正态分布，这时非参数统计方法就显得尤为重要，本书将简要介绍其应用场景。我们还将提及实验设计的基本原则，如何设计出能够得出有效结论的实验，以避免偏见和混淆。 本书的写作风格注重理论与实践相结合。在讲解每一个统计概念时，我们会尽量引用贴近现实生活的例子，帮助您理解抽象的理论在实际应用中的价值。我们鼓励您主动思考，将所学知识应用到您自己的工作中，或者在阅读新闻、分析社会现象时，运用统计学的思维方式。 本书的目标读者广泛，无论您是来自经济学、社会学、心理学、医学、工程学，还是市场营销、金融投资等领域的专业人士，亦或是对数据分析充满兴趣的学生和爱好者，都能从中获益。它将帮助您建立扎实的统计学基础，提升您的批判性思维能力，让您在面对海量信息时，不再感到迷茫，而是能够自信地分析、判断，并做出更明智的决策。 掌握统计学，就是掌握了一种理解世界、洞察规律、预测未来的强大工具。它让我们从“凭感觉”的决策模式，转向“凭数据”的科学决策。它让我们能够更客观地看待问题，更深入地理解现象，并更有效地解决问题。这本书，将是您开启这段数据探索之旅的理想伴侣。我们相信，通过学习和实践，您将能够真正地“读懂”数据，并利用它来创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验简直是一场与时间赛跑的马拉松，你需要极大的毅力和精准的聚焦才能不被那些冗长、几乎是自我重复的定义所吞噬。这本书的语言风格极其学术化，仿佛每一句话都经过了冗长的委员会审议，力求绝对的无歧义，结果却是牺牲了所有阅读的流畅性和愉悦感。我记得尝试去理解贝叶斯推断那几章时，我不得不反复阅读同一个段落，不是因为内容太深奥，而是因为表述方式过于迂回和间接。它似乎假设读者已经拥有了扎实的数理基础和极强的耐心，完全不考虑那些希望通过这本书建立起对统计直觉的普通学习者。更让我感到困扰的是图表的质量和呈现方式。虽然数据本身是可靠的，但图表的设计却透露着一种上个世纪的审美——密集的网格线，缺乏重点的色彩对比，以及那些需要我不断在文字描述和图表之间来回跳转才能勉强拼凑出全貌的复杂示意图。这完全没有体现出现代统计可视化所追求的“一目了然”的境界。我更倾向于去网上搜索更直观的解释视频，而不是再与这本书的某些插图进行眼神搏斗。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书脊上印着“统计学（修订第4版）”，但坦白说，当我翻开它的时候，我期待的那些直击人心的案例和深入浅出的解释，似乎只在边缘徘徊。它更像是一本详尽的工具手册，而非能激发思考的读物。章节的编排遵循着教科书的严谨套路，从描述性统计的冰冷数字，到推断性统计的复杂公式，一步步推进，但每一步都感觉像是被固定在教科书的轨道上，缺少了那种能让人在浩瀚的概率海洋中自由呼吸的豁达感。举个例子，关于中心极限定理的讲解，它完美地呈现了数学的精确性，每一个符号的推导都无可指摘，但对于一个初学者来说，那种“为什么”这个定理如此重要、它在现实世界中是如何优雅地运作的震撼体验，却被淹没在一堆密集的希腊字母和积分符号之下。我总觉得，作者在力求面面俱到时，不小心丢掉了与读者建立情感联系的那条线索。那些所谓的“实际应用”，也常常是裁剪得过于干净、缺乏真实世界中那种令人头疼的噪音和异常值的案例。读完一章，我能复述出公式，却很难在脑海中勾勒出一个鲜活的统计思维模型。这对于一本宣称是修订版的书来说，实在是一种遗憾。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体印象是“一本需要被驯服的野兽”。它蕴含着庞大的、经过时间检验的统计知识体系，但其呈现方式却极其粗粝和不近人情。如果把统计学比作一门烹饪艺术，那么这本书提供了最精确的化学配方——知道面粉的分子量、酵母的活性强度，以及烤箱温度的精确到小数点后两位的要求。然而，它完全没有告诉我，在面团揉捏到一半时，如果发现室内湿度有点高，我应该如何即兴调整手法，或者何时应该停下来，让面团休息一下，感受一下它的生命力。我一直在寻找那种将严谨的数学模型与现实世界中的不确定性、以及人类决策的复杂性连接起来的桥梁，但这本书似乎只专注于维护桥梁的结构完整性，而忽略了桥上行人的体验。我花了大量时间去辨认那些晦涩的数学符号，而不是去思考如何运用这些工具解决我面前的实际问题，这使得学习过程变成了一种纯粹的智力练习，而非一种赋能自我的技能掌握。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的参考价值是无可替代的，但这恰恰说明了它的“阅读价值”的缺失。它是一部百科全书式的存在，当你忘记了某个特定的非参数检验的名称，或者需要确认某个假设检验的严格前提条件时，翻开索引，你总能找到你需要的那个精确的脚注或定义。它像一个沉睡的巨人，只有在你迷路时才会被唤醒。但是，这种被动的、工具性的使用，与我最初期望的那种主动学习、享受探索过程的阅读体验相去甚远。这本书的设计理念似乎是“知识的完整性优先于读者的理解效率”。每一次试图从头到尾系统性地阅读，我都感觉像是在攀登一座由纯粹的理论构建起来的陡峭山峰，每一步都走得异常艰难，而且山顶的风景——那些所谓的“洞察”——似乎并不比在山脚下通过更友好的地图册看到的更清晰。它需要你先拥有一个基础的知识框架，然后才能有效地利用它来修补细节的漏洞，否则，它只会成为压在书架上的一块沉重石板。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度与其说是广度，不如说是“刻薄的细致”。它在某些细枝末节上花费了大量的篇幅，仿佛在向读者证明它涵盖了所有可能出现的边缘情况，但这种“包罗万象”的努力，最终带来的却是核心概念学习路径的模糊化。例如，在处理假设检验的power分析部分，它详尽地列举了不同样本量、不同显著性水平下可能出现的统计功效值，每一个表格都精准无比，但对于如何根据一个不确定的业务场景来“合理预估”所需的样本大小，它提供的指导却显得空泛和不切实际。这本书更像是为那些已经通过了初级统计学考试，需要一本权威参考书来查阅特定公式的备考者准备的，而不是给那些试图在日常工作中应用统计思维的实践者。如果你想知道如何用R或Python快速跑一个回归模型，这本书不会给你任何立竿见影的代码示例；如果你想了解在不同软件环境中，参数估计的细微差异如何影响最终结论，它也只会用抽象的理论来搪塞。它提供的是知识的骨架，但缺乏支撑血肉的实战经验。

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京东的物流很给力，送货的速度还不错，商品的质量也可以接受，价格也能比较公道。你,值得拥有!超低的价格,超好的质量,超高的品质,感谢京东

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