厦门大学统计学系列教材：《统计学》学习指导与练习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈珍珍 编

图书标签:

• 统计学
• 学习指导
• 练习
• 教材
• 厦门大学
• 高等教育
• 概率论
• 数理统计
• 数据分析
• 考研

出版社： 厦门大学出版社

ISBN：9787561529799

版次：3

商品编码：11242845

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：238

字数：265000

正文语种：中文

内容简介

　　《厦门大学统计学系列教材：<统计学>学习指导与练习》引用最新的统计数据编制习题，以利于学生通过解题的过程，不仅能够更熟练地掌握统计学的理论与方法，而且能够更深入地认识社会经济发展的数量特征。

内页插图

目录

第一章 导论
一、知识要点
一、主要专业术语
二、思考与练习参考答案
四、选择题

第二章 统计数据的搜集、整理和显示
一、知识要点
一、主要专业术语和计算公式
二、思考与练习参考答案
四、选择题

第三章 分布数量特征的统计描述
一、知识要点
一、主要专业术语和计算公式
二、思考与练习参考答案
四、选择题

第四章 统计推断的理论基础
一、知识要点
一、主要专业术语和计算公式
二、思考与练习参考答案
四、选择题

第五章 参数估计
一、知识要点
一、主要专业术语和计算公式
二、思考与练习参考答案
四、选择题

第六章 假设检验
一、知识要点
二、主要专业术语和计算公式
三、思考与练习参考答案
四、选择题

第七章 相关分析与回归分析
一、知识要点
二、主要专业术语和计算公式
三、思考与练习参考答案
四、选择题

第八章 时间序列分析与预测
一、知识要点
二、主要专业术语和计算公式
三、思考与练习参考答案
四、选择题

第九章 统计指数与因素分析
一、知识要点
二、主要专业术语和计算公式
三、思考与练习参考答案
四、选择题

第十章 统计综合评价
一、知识要点
二、主要专业术语和计算公式
三、思考与练习参考答案
四、选择题
主要参考书目

前言/序言

《统计学：概念、方法与应用》 内容简介 《统计学：概念、方法与应用》是一本全面介绍统计学基本原理、核心方法及其广泛应用的学术著作。本书旨在为读者提供坚实的统计学理论基础，并引导他们掌握实际数据分析的技能，使其能够自信地应对现实世界中的数据挑战。本书内容涵盖统计学的从入门到进阶的各个层面，力求理论与实践相结合，清晰易懂，逻辑严谨。 第一部分：统计学基础与描述性统计 本书的开篇，我们将深入探讨统计学的基本概念和核心思想。从统计学的定义、研究目的和在各个学科领域的地位开始，引导读者建立起对统计学的宏观认识。接着，我们将详细阐述数据的类型（定性数据与定量数据，离散数据与连续数据）及其测量尺度（名义、顺序、间隔、比例），并讲解数据收集的常用方法，包括抽样调查和实验设计中的基本原则。 为了能够有效理解和呈现数据，本书会详细介绍描述性统计学的工具。我们会从数据的整理与分组入手，讲解频数分布表、频率分布直方图、条形图、饼图、折线图等多种可视化方法，帮助读者直观地认识数据的分布特征。随后，我们将聚焦于集中趋势的度量，包括均值、中位数和众数，并深入分析它们各自的适用场景和局限性。离散趋势的度量是描述性统计的另一个重要组成部分，本书将详细介绍极差、四分位数、方差和标准差，以及如何通过这些指标来量化数据的离散程度。同时，我们还会引入百分位数、四分位数间距等概念，以更全面地刻画数据的分布特征。 此外，本书还将介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）的概念，帮助读者理解数据分布的对称性和尖锐程度，这对于数据分布的深入理解至关重要。我们还会讲解箱线图（box-and-whisker plot）等更高级的可视化工具，以便更清晰地展示数据的分布、中位数、四分位数以及异常值。 第二部分：概率论基础与概率分布 统计推断的核心在于概率论。本部分将系统地介绍概率论的基本概念，包括随机事件、样本空间、概率的定义（古典概率、统计概率、主观概率）以及概率的加法法则和乘法法则。条件概率和独立事件的概念将被深入讲解，为理解更复杂的概率模型奠定基础。 我们还将探讨随机变量及其分类（离散型随机变量和连续型随机变量）。对于离散型随机变量，本书将详细介绍概率质量函数（PMF）及其性质，并重点讲解二项分布（Binomial Distribution）、泊松分布（Poisson Distribution）和几何分布（Geometric Distribution）等常见的离散概率分布，阐述它们的适用条件、参数含义以及实际应用案例。 对于连续型随机变量，本书将详细介绍概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的概念。正态分布（Normal Distribution）作为统计学中最核心、应用最广泛的概率分布，将被给予详尽的阐述，包括其重要性质、标准正态分布以及如何利用标准正态分布表进行计算。此外，我们还会介绍指数分布（Exponential Distribution）、均匀分布（Uniform Distribution）等其他重要的连续概率分布。 第三部分：抽样分布与统计估计 在掌握了概率论的基础后，本书将进入统计推断的核心领域——抽样分布。我们将解释抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，并详细阐述中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大作用，理解其如何使我们能够对总体参数进行推断。 基于抽样分布，本书将详细介绍统计估计的方法。点估计（Point Estimation）将作为切入点，讲解矩估计法和最大似然估计法等常用的估计方法，并讨论估计量的优良性（无偏性、有效性、一致性）。 随后，本书将重点讲解区间估计（Interval Estimation），这是统计推断更为重要和常用的形式。我们将详细介绍置信区间的概念，并针对总体均值、总体比例等参数，推导和讲解如何在已知或未知总体方差的情况下构建置信区间。t分布（t-distribution）、卡方分布（Chi-squared distribution）等在区间估计中扮演重要角色的概率分布也将得到详细介绍。 第四部分：假设检验 假设检验是统计推断的另一大支柱。本书将系统地介绍假设检验的基本步骤和逻辑，包括如何设定原假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis），如何选择检验统计量，如何确定拒绝域，以及如何根据样本数据做出统计决策。 我们将详细讲解两类错误：第一类错误（Type I Error，拒绝了真实的原假设）和第二类错误（Type II Error，未能拒绝错误的原假设）。显著性水平（Significance Level）和检验效能（Power of the Test）的概念将被清晰阐述。 本书将针对不同的参数和情景，详细介绍各种假设检验方法。包括： 均值检验：单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、单样本Z检验、两样本Z检验。 比例检验：单样本比例Z检验、两样本比例Z检验。 方差检验：F检验（用于比较两个总体的方差）。 卡方检验：卡方拟合优度检验（用于检验样本数据是否符合某种理论分布）和卡方独立性检验（用于检验两个分类变量之间是否存在关联）。 第五部分：回归分析与相关分析 回归分析是研究变量之间数量关系的重要统计工具。本书将从简单线性回归（Simple Linear Regression）入手，详细讲解回归模型的建立、参数的估计（最小二乘法）、模型的显著性检验（F检验）和回归系数的显著性检验（t检验）。我们将阐述决定系数（R-squared）的含义，并讨论残差分析（Residual Analysis）在模型诊断中的重要性。 在此基础上，本书将扩展到多元线性回归（Multiple Linear Regression），讲解如何建立包含多个自变量的回归模型，如何解释回归系数，如何进行变量选择，以及如何处理多重共线性等问题。 相关分析（Correlation Analysis）将作为回归分析的补充，介绍如何度量两个变量之间线性关系的强度和方向，讲解皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）的计算和检验。 第六部分：方差分析 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种用于比较三个或三个以上组别均值差异的强大统计技术。本书将详细介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理、计算步骤、F检验的构建和解释。 在此基础上，本书还将介绍双因素方差分析（Two-Way ANOVA），讲解如何分析两个因素对响应变量的影响，以及是否存在交互效应。 第七部分：非参数统计 在某些情况下，当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数统计方法就显得尤为重要。本书将介绍一些常用的非参数检验方法，包括： 符号检验（Sign Test）：用于检验中位数。 秩和检验（Rank Sum Tests）：如Wilcoxon秩和检验（用于两独立样本）和Wilcoxon符号秩检验（用于配对样本），它们是t检验的非参数替代。 Kruskal-Wallis H检验：是单因素方差分析的非参数替代。 Friedman检验：是双因素方差分析的非参数替代。 第八部分：统计软件应用与数据分析实践 为了使读者能够将理论知识付诸实践，本书将在每个章节中穿插介绍常用的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）在执行相应统计分析时的操作流程和代码示例。本书将强调数据分析的整个过程，包括问题定义、数据收集、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、模型选择、模型评估、结果解释和结论报告。 本书的特点： 系统性与全面性：本书涵盖了统计学从基础到进阶的各个重要方面，为读者构建了一个完整的知识体系。 理论与实践结合：在讲解统计学原理的同时，本书注重通过实际案例和统计软件的应用来加深读者的理解和应用能力。 清晰易懂的语言：本书力求使用清晰、准确的语言来阐述复杂的统计概念，避免不必要的专业术语，并提供直观的解释和类比。 循序渐进的逻辑：全书内容设计循序渐进，从基本概念到复杂模型，层层递进，确保读者能够逐步掌握统计学知识。 广泛的应用性：本书的讲解和案例覆盖了经济学、社会学、心理学、生物学、工程学等多个学科领域，展示了统计学在不同领域的强大生命力。 《统计学：概念、方法与应用》不仅是一本教材，更是一本能够引领读者探索数据世界、提升分析能力的得力助手。无论您是统计学专业的学生，还是需要掌握数据分析技能的其他学科的研究者或从业人员，本书都将是您学习和实践统计学的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

对于很多学习统计学的学生而言，最令人头疼的往往不是数学公式的复杂性，而是如何将这些抽象的公式和概念应用于实际问题的分析。《统计学》学习指导与练习这本书，在这方面做得尤为出色，它最大的特点是其“桥梁性”的作用，它成功地将抽象的统计理论与具体的实践问题联系起来。我举个例子，在学习“方差分析”时，书中并没有直接给出ANOVA的F检验公式，而是通过一个实际案例，比如比较不同教学方法对学生成绩的影响，然后引导读者思考：我们如何才能客观地判断不同教学方法的平均成绩是否存在显著差异？在这个过程中，作者自然而然地引出了方差分析的概念，并解释了其核心思想——分解总变异。这种“问题导向”的讲解方式，让我能够清楚地看到方差分析能够解决什么样的问题。书中对“时间序列分析”的讲解也让我印象深刻。它并没有孤立地介绍ARIMA模型，而是将其与实际的经济数据分析相结合。作者会引导读者思考：如何利用时间序列模型来预测股票价格的变化？如何分析季节性因素对产品销售的影响？这种“情境化”的练习，让我能够深刻理解时间序列分析的实际应用价值。此外，书中大量的“案例分析”型练习题，也极大地提升了我的实践能力。这些题目通常会提供真实的或模拟的现实场景，并要求读者运用所学的统计学知识来解决问题。我曾经花费大量时间去完成一道关于“市场细分”的题目，这道题要求我利用聚类分析的方法，根据消费者的购买行为将他们分成不同的群体，并对每个群体进行深入分析。这种“动手实践”的练习，让我不仅掌握了聚类分析的计算方法，更重要的是学会了如何将统计学应用于商业决策。这本书的另一个优点是它的“工具整合性”。虽然这是一本教材，但它也提及了一些常用的统计软件（如R语言）的应用，并指导读者如何利用这些工具来进行数据分析。这种“软硬件结合”的指导，让我能够更高效地进行统计实践。总而言之，《统计学》学习指导与练习是一本极为实用的书籍，它成功地搭建了理论与实践之间的桥梁，让我不仅掌握了统计学的知识，更重要的是学会了如何运用统计学来解决现实世界中的各种问题，这对我未来的职业发展具有重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

在我过往的学习经历中，统计学常常被视为一门“硬”学科，需要大量的数学功底和逻辑推理。然而，《统计学》学习指导与练习的出现，彻底颠覆了我的这种认知。这本书最大的特色在于它“软化”了统计学，它并非是忽略理论的严谨性，而是通过更易于接受的方式来呈现。我举个例子，在讲解“贝叶斯定理”时，书中并没有一开始就抛出复杂的公式，而是通过一个经典的“蒙提霍尔问题”的例子，生动地展示了更新概率的过程。这种“趣味化”的引入，让我一下子就理解了贝叶斯定理的核心思想——如何根据新的证据来修正我们原有的信念。书中对“假设检验”的讲解也让我印象深刻。它并没有简单地介绍p值和显著性水平，而是花了大量篇幅去讨论“统计推断的置信度”以及“统计显著性与实际意义的区别”。作者通过一些有趣的例子，比如“某药物是否有效”的检验，来引导读者思考：即使检验结果显著，我们是否就能立刻得出结论？这种“审慎性”的引导，让我对统计结果有了更全面的认识。此外，书中大量的“情景化”练习题，也极大地激发了我的学习兴趣。这些题目通常会设置一个引人入胜的故事情节，然后引导读者运用统计学知识来解决问题。我曾经完成了一道关于“犯罪率分析”的题目，这道题要求我利用统计学方法来分析不同地区犯罪率的差异，并探讨可能的原因。这种“故事化”的练习，让我感觉统计学不再是枯燥的数字，而是充满趣味和探索性的学科。这本书的另一个优点是它的“可视化”呈现。书中大量的图表和示意图，将抽象的统计概念形象化，极大地降低了学习难度。例如，在讲解“聚类分析”时，书中用直观的散点图和不同颜色的标记来展示数据的分组情况，让我一眼就能理解其原理。总而言之，《统计学》学习指导与练习是一本充满魅力的书籍，它用轻松愉快的方式，生动形象的例子，引人入胜的情节，让我对统计学这门学科产生了浓厚的兴趣，也让我看到了统计学在解决各种实际问题中的巨大潜力和价值。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我对统计学理论的理解总是停留在“工具性”层面，即学会如何使用各种统计方法来解决问题，但却很少去深究这些方法背后的“哲学”和“思想”。《统计学》学习指导与练习这本书，在这方面给我带来了巨大的启示。它最大的特点在于其“思想启蒙”的作用，它不仅仅传授知识，更重要的是引导读者思考统计学的本质和意义。我举个例子，在讲解“概率论”时，书中并没有仅仅罗列各种概率公式，而是花了大量的篇幅去讨论“概率的解释”，即主观概率和客观概率的区别，以及它们在不同应用场景下的含义。这种对“基础思想”的探讨，让我对概率有了更深刻的理解，不再仅仅是数字的计算。书中对“统计推断”的讲解也让我受益匪浅。它并没有简单地介绍置信区间和假设检验，而是深入探讨了“统计推断的局限性”以及“模型假设的重要性”。作者指出，任何统计模型都只是对现实的简化，我们需要谨慎地解释统计结果，并认识到其不确定性。这种“审慎性”的引导，让我对统计学充满了敬畏之心。此外，书中大量的“反思性”练习题，也极大地促进了我的思考。这些题目常常会设置一些“陷阱”或者“误区”，引导读者去识别和避免。我曾经遇到一道题目，要求我分析两个样本的差异，而题目中给出的数据存在明显的“选择偏差”。这道题让我深刻认识到，即使统计计算正确，如果原始数据存在问题，那么最终的结论也可能是错误的。这种“批判性思维”的训练，让我对统计结果有了更敏锐的辨别能力。这本书的另一个突出优点是它的“创新性”。虽然它是一本学习指导与练习，但它并没有回避一些最新的统计学思想，例如书中在讲解“机器学习”和“大数据分析”时，就简要提及了它们与传统统计学的联系和区别。这种“跨界”的视角，让我看到了统计学在当今时代的巨大潜力。总而言之，《统计学》学习指导与练习是一本充满智慧的书籍，它不仅帮助我掌握了扎实的统计学知识，更重要的是启迪了我的统计学思维，让我对这门学科有了更深刻的理解和认识。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始接触统计学以来，我一直都在寻找一本能够真正帮助我掌握这门学科的书籍。《统计学》学习指导与练习这本书，可以说是我近期最满意的一本教材。它最大的亮点在于，它并非仅仅提供知识点，而是真正地“指导”读者如何去学习统计学。书中的每一个章节都包含大量的引导性问题，这些问题并非简单地要求读者回答“是什么”，而是引导读者去思考“为什么”和“如何做”。例如，在讲解“回归分析”时，书中并没有直接给出模型公式，而是通过一系列问题，让读者思考：我们为什么需要建立回归模型？模型中的各个参数分别代表什么意义？如何评估模型的优劣？这种“引导式”的学习方式，让我从一开始就积极主动地参与到学习过程中，而不是被动地接受知识。此外，书中对练习题的讲解也做得非常到位。它不仅仅给出正确答案，更是详细分析了每道题的解题思路，包括如何选择合适的统计方法，如何进行计算，以及如何解释结果。我尤其喜欢作者在讲解一道涉及“时间序列分析”的题目时，详细地分析了不同模型的优劣，并给出了选择模型的考量因素。这种深入的讲解，让我能够真正理解每种方法的适用场景，而不是简单地套用公式。这本书的另一个优点是它的“实践性”。书中穿插了许多真实世界的数据案例，并指导读者如何利用统计学方法来分析这些数据，从而得出有价值的结论。例如，在讲解“抽样调查”时，书中就提供了一个关于市场调研的案例，指导读者如何设计抽样方案，如何收集数据，以及如何对结果进行推断。这种“学以致用”的学习方式，让我深刻体会到统计学在解决实际问题中的重要作用。总而言之，《统计学》学习指导与练习这本书，是一本非常优秀的学习工具，它不仅能够帮助我扎实掌握统计学知识，更能培养我独立思考和解决问题的能力，让我对统计学的学习充满了热情和动力。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对统计学这门学科抱有浓厚的兴趣，但坦白说，许多教材都过于理论化，使得我在实际应用中感到力不从心。《统计学》学习指导与练习的出现，彻底改变了我的学习方式。这本书最大的特色在于它“反理论化”的处理方式，并非是忽略理论，而是将复杂的理论以一种更贴近实际的方式呈现出来。我举个例子，在学习“多重回归”时，我曾经被各种多重共线性、异方差等概念搞得头晕脑胀。但是在这本书中，作者并没有一开始就抛出这些术语，而是通过一个实际的例子，比如分析影响房屋价格的因素，从简单线性回归开始，逐步引入更多变量，然后自然而然地引出多重回归模型，并在解释多重共线性等问题时，运用非常形象的比喻，比如“两匹马在比赛，但它们总是同时起步，难以区分谁跑得更快”。这种“可视化”和“情景化”的讲解方式，让我瞬间理解了这些抽象的概念，并体会到它们在实际分析中的重要性。书中大量的习题设计也极具匠心。它们并非简单的计算题，而是更侧重于对统计结果的“解读”和“应用”。我记得有一道关于“卡方检验”的题目，要求我分析不同营销策略对销售额的影响。这道题不仅仅考察了计算能力，更重要的是要求我理解卡方检验的零假设和备择假设，以及如何根据p值来做出决策，甚至是如何利用检验结果来指导未来的营销策略。这种“结果导向”的练习，让我不仅学会了如何计算，更学会了如何“用统计学解决问题”。此外，这本书还强调了“统计思维”的培养。作者在讲解每一个概念时，都会引导读者思考：我们为什么要用这个方法？它能解决什么问题？它的局限性是什么？这种“追根溯源”的学习方式，让我不仅仅是被动地接受知识，而是主动地去构建自己的统计学知识体系。总而言之，《统计学》学习指导与练习是一本极具创新性和实践性的书籍，它成功地将理论与实践相结合，让我对统计学的理解上升到了一个新的高度，也让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名深度钻研统计学多年的学生，我最近有幸接触到了厦门大学统计学系列教材的《统计学》学习指导与练习。我必须说，这本书不仅仅是一本“学习指导”或“练习册”，它更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引领我深入理解统计学的核心精髓。我一直对概率论与数理统计的严谨性有着近乎痴迷的追求，而这本书恰恰满足了我对理论深度和实践应用并重的所有期待。它没有停留在简单的公式堆砌，而是通过层层递进的讲解，让我仿佛置身于一个逻辑严密的知识体系之中。从最基础的描述性统计，到概率分布的奥秘，再到推断统计的精妙，每一个章节的编排都显得如此匠心独运。书中的例题设计更是绝妙，它们往往不是孤立的知识点应用，而是巧妙地将多个概念融会贯通，迫使我反复思考，挖掘不同知识点之间的内在联系。尤其令我印象深刻的是，作者在解释某些抽象概念时，善于运用生动形象的比喻和贴近实际生活的案例，这极大地消除了我对某些复杂理论的畏惧感，让学习过程充满了发现的乐趣。例如，在讲解中心极限定理时，作者并非仅仅罗列公式，而是通过模拟抛硬币的场景，一步步揭示了样本均值分布的规律，这种“润物细无声”的教学方式，比枯燥的数学推导更能打动人心。此外，书中的练习题也极具挑战性，它们涵盖了从概念理解到计算应用，再到对统计结果的解释分析的各个层面。我常常在完成一道题后，会花大量时间去回顾和分析解题思路，思考是否存在更优的解决方案，或是如何将这种方法推广到其他类似问题。这种主动学习和深度思考的模式，是我在以往的学习中很难获得的。总而言之，《统计学》学习指导与练习为我提供了一个全面、深入且充满启发性的学习平台，它真正帮助我构建了一个扎实的统计学知识体系，并培养了我独立解决统计问题的能力，这对我未来的学术研究和职业发展都将是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对统计学原理有深度探究需求的学生，我一直追求的不仅仅是知识的获取，更是对理论背后逻辑的理解。《统计学》学习指导与练习这本书，完美地契合了我的这种追求。它最显著的特点是其“深度挖掘”的能力，对于每一个统计学概念，它都不仅仅停留在表面的定义和计算，而是深入到其背后的数学原理和逻辑推导。我举个例子，在学习“最大似然估计”时，书中并没有直接给出求解方程，而是首先详细阐述了“似然函数”的定义和意义，然后一步步引导读者理解为什么要最大化这个函数，以及如何利用微积分的方法来求解。这种“刨根问底”的讲解方式，让我不仅掌握了计算方法，更重要的是理解了“为什么”是这样做的。书中对“假设检验”的讲解也让我受益匪浅。它详细分析了“第一类错误”和“第二类错误”的含义，以及它们之间的权衡关系，并引导读者思考如何根据实际情况来选择合适的显著性水平。这种“辩证思考”的训练，让我对统计推断的局限性有了更深刻的认识。此外，书中大量的“挑战性”练习题，也极大地激发了我的思考。这些题目往往需要综合运用多个章节的知识，并且需要一定的创造性思维来解决。我曾经花了好几个小时去攻克一道关于“非参数检验”的题目，这道题要求我根据实际数据设计检验方案，并解释检验结果的意义。这种“高难度”的练习，让我不断突破自己的认知边界，从而提升了解决复杂统计问题的能力。这本书的另一个优点是它的“理论前沿性”。虽然它是一本学习指导与练习，但它并没有回避一些更现代的统计学思想，例如书中在讲解回归分析时，也提及了正则化方法，并简要说明了它们在处理高维数据时的优势。这种“前瞻性”的知识点，让我对统计学的未来发展有了更清晰的认识。总而言之，《统计学》学习指导与练习是一本极具学术价值的书籍，它不仅能够帮助我扎实掌握统计学的基础理论，更能培养我深入探究问题、独立思考的能力，为我未来的学术研究奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学的理解一直处于一种“知其然，不知其所以然”的状态，直到我翻开了这本《统计学》学习指导与练习。这本书给我最大的感受就是它的“系统性”和“层次性”。它并非是将零散的统计学知识点罗列出来，而是构建了一个清晰的知识框架，从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的理论模型。这一点在我学习“参数估计”章节时尤为明显。以往我学习参数估计时，总是记不住各种估计量的性质，以及它们之间的细微差别。但在这本书中，作者通过对“最大似然估计”和“矩估计”的详细比较，不仅阐述了它们的计算方法，更深入地剖析了它们各自的优缺点，以及在不同情况下的适用性。这种“知其所以然”的讲解方式，让我对参数估计有了全新的认识，不再是死记硬背，而是理解了它们背后的逻辑和原理。此外，书中大量的练习题也起到了至关重要的作用。它们的设计非常巧妙，很多题目都不仅仅是单一知识点的考察，而是要求综合运用多个章节的知识。我记得有一道关于“假设检验”的题目，要求我先根据实际数据计算出样本统计量，然后选择合适的检验方法，并最终根据检验结果对原假设做出判断。这个过程迫使我反复回顾和梳理相关知识点，并思考它们之间的逻辑关系。这种“融会贯通”的练习方式，极大地加深了我对统计学理论的理解，并提升了我解决实际问题的能力。这本书的语言也十分流畅且易于理解，即使是对于一些比较复杂的统计概念，作者也能用简洁明了的语言进行解释，避免了使用过于晦涩的术语。我尤其欣赏作者在解释“方差分析”时，用到的“比较不同组别平均数”的比喻，让我迅速抓住了其核心思想。总而言之，这本书为我提供了一个绝佳的学习路径，它不仅传授了知识，更重要的是培养了我独立思考和解决问题的能力，让我对统计学这门学科充满了信心和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

在过去的学习生涯中，我曾经尝试过多种统计学教材，但总是感觉缺乏一种“贯穿性”，即不同知识点之间的联系不够紧密。《统计学》学习指导与练习这本书，恰恰解决了这个问题，它最大的特点是其“关联性”的构建，它将零散的统计学知识点巧妙地串联起来，形成一个有机的整体。我举个例子，在学习“中心极限定理”时，书中并没有将其作为一个独立的章节讲解，而是将其巧妙地融入到“参数估计”和“假设检验”的章节中。作者通过解释，中心极限定理是理解样本统计量分布规律的关键，而样本统计量的分布规律又是进行参数估计和假设检验的基础。这种“上下联动”的讲解方式，让我能够清晰地看到不同统计学概念之间的内在逻辑联系。书中对“回归分析”的讲解也让我印象深刻。它并不是孤立地讲解线性回归，而是将其与“方差分析”和“多重检验”联系起来。作者指出，方差分析本质上也是一种回归模型，而当我们在进行多重回归时，也需要考虑多重检验的问题。这种“跨领域”的联系，极大地拓宽了我的视野，让我能够从更宏观的角度理解统计学。此外，书中大量的练习题也体现了这种“关联性”。很多题目都要求综合运用多个章节的知识，甚至需要将不同类型的统计方法结合起来使用。我记得有一道题目，要求我先对数据进行描述性统计，然后选择合适的回归模型进行分析，并最终利用假设检验来评估模型的显著性。这种“综合应用”的练习，让我深刻体会到统计学知识的融会贯通。这本书的另一个亮点是它的“启发性”。作者在讲解过程中，常常会提出一些开放性的问题，引导读者去思考，去探索。例如，在讲解“时间序列分析”时，作者会引导读者思考：如何区分趋势、季节性和随机波动？如何构建模型来预测未来的数值？这种“启发式”的提问，极大地激发了我的学习兴趣，并培养了我独立思考和解决问题的能力。总而言之，《统计学》学习指导与练习是一本极其出色的教材，它将统计学知识系统化、关联化，并激发读者的学习兴趣，让我对统计学的理解达到了前所未有的深度。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的非统计学专业背景的学习者来说，统计学曾经是一门令人生畏的学科。直到我接触到厦门大学统计学系列教材的《统计学》学习指导与练习，我才发现学习统计学可以如此轻松愉快。这本书最大的特点在于它“平民化”的语言风格，它没有使用过多晦涩难懂的专业术语，而是用非常生动、接地气的语言来解释统计学概念。例如，在讲解“抽样分布”时，作者并没有直接给出复杂的公式推导，而是用一个生动的例子，想象一群同学去测量操场跑道的长度，每个人测量的结果都不一样，但如果大家都去测量，这些测量结果的平均值就会越来越接近真实长度，而这些测量结果本身也呈现出一定的分布规律。这种“类比”和“故事化”的讲解方式，让我一下子就抓住了抽样分布的核心思想，不再感到困惑。书中的练习题也同样具有“亲和力”。它们通常会设置一个具体的生活场景，然后引导读者运用统计学知识来解决问题。我尤其喜欢书中关于“置信区间”的题目，它会设置一个场景，比如一家公司想知道他们新产品的平均销量，然后引导读者如何利用样本数据来估计整体的销量范围。这种“情景模拟”的练习，让我感觉统计学就隐藏在我们生活的方方面面，触手可及。这本书的另一个突出优点是它的“可视化”呈现。书中大量的图表和示意图，将抽象的统计概念形象化，极大地降低了学习难度。例如，在讲解“概率分布”时，书中用不同形状的柱状图和曲线图来展示不同分布的特点，让我一眼就能看出它们之间的差异。我印象最深刻的是，在学习“贝叶斯统计”时，书中用非常直观的图示来展示先验概率、似然函数和后验概率之间的关系，让我对贝叶斯推断的逻辑有了深刻的理解。总而言之，《统计学》学习指导与练习是一本真正为读者着想的书籍，它用最通俗易懂的方式，最生动形象的例子，最贴近生活的场景，让我对统计学的学习充满了信心和乐趣，也让我看到了统计学在解决现实问题中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

配货实在太慢了；一开始说&ldquo;可配货，今订明发&rdquo;，后来是&ldquo;3-6天后发货&rdquo;，再后来&ldquo;5-10天后发货&rdquo;，我无语凝噎。给两星是冲着京东态度很好的客服多给了两星。

评分☆☆☆☆☆

大家的评价都变得非常有趣哈哈哈。看见好几个把买书经历从当天早上起床穿衣下楼吃早点写起的了。笑屎我了。京东不觉得这样适得其反吗？500字不觉得太多了吗？正常的评价写个一百来字够可以的了。五百字那得有多少感想啊，得汹涌澎湃成什么样啊。要像小学生写作文那样么，路上拣了一毛钱，交给警察叔叔，觉得自己的红领巾格外鲜艳啊鲜艳，眼光多明媚，世界多美好，自己多么伟光正。好吧说说这本书，跟同时买的仙剑故事比，这个写得好多了，文笔好多了，比较有得看。什么时候写《轩辕剑之天之痕（下）》啊？期待出版。呜呜呜，写不下去了。书是买给领导的，这让我怎么评价。领导就说写得不错，这叫我肿么发挥成五百字嘛。功力不够啊T_T 好吧，看完这本书之后，我竟感发生出一种无以名之的悲痛感――啊，这么好的书，如果将来我再也看不到了，那我该怎么办？如果作者不写下册了，那我该怎么办？直到我毫不犹豫的把这本书背下来了，我内心的那种激动才逐渐平复下来。可是我立刻想到，这么好的书，倘若别人看不到，那么不是浪费作者的心血吗？经过痛苦的思想斗争，我终于下定决心，我要写一篇超过500字的评价，让所有人都看到！京东，谢谢你给我对作者抒发如滔滔江水般的景仰之情的机会，正是有了这500字才给积分的鞭策，我才能编出这么一大坨话来

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书里面很好哦 就是封皮有一点点脏

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看内容，重内容 一直想买这书，又觉得对它了解太少，买了这本书，非常好，喜欢作者的感慨，不光是看历史或者史诗书，这样的感觉是好，就是书中的字太小了点，不利于保护视力！等了我2个星期，快递送到了传达室也不来个电话，自己打京东客服查到的。书是正版。一般情况下，女人的社会交际交需要比男性更加强烈。

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不错！！不错！！不错！！不错！！不错！！不错！！不错！！不错！！不错！！

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很好。书的内容很多很充实

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特别好。不错，用这个自学

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很好。书的内容很多很充实

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很好的书籍很好的学习必备佳品，，，，希望宣传能给力的，能越做也好，下次还会在来的额，京东给了我不一样的生活，这本书籍给了我不一样的享受，体会到了购物的乐趣，让我深受体会啊。