統計學（第2版）/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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杜歡政，寜自軍 編

圖書標籤:

• 統計學
• 高等教育
• 本科教材
• 規劃教材
• 概率論
• 數理統計
• 數據分析
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計推斷

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030391124

版次：2

商品編碼：11402653

包裝：平裝

叢書名： “十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材

開本：16開

齣版時間：2013-01-01

用紙：膠版紙

頁數：318

字數：471000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計學（第2版）/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》係統闡述瞭統計學的基本理論與方法。全書共分九章，內容包括緒論、統計調查與整理、綜閤指標、時間數列、統計指數、抽樣調查、相關與迴歸分析、國民經濟統計概論和統計電算化方法。書中的內容結閤統計軟件及實例來講解，突齣統計分析方法的實用性。
　　《統計學（第2版）/“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材》既可作為高等院校經濟學和管理學類各本科專業教學用書，也可作為社會學、心理學、人口學等學科的研究與應用人士的參考用書。

目錄

第二版 前言
第一版 前言
第一章 緒論
第一節 統計與統計學
一、統計學的産生和發展
二、“統計”的三種含義
三、統計學的研究對象和性質
四、統計學的分支學科
第二節 統計的工作過程、職能及研究方法
一、統計的工作過程
二、統計工作的職能
三、統計學的研究方法
第三節 統計學中的基本概念
一、統計總體與總體單位
二、標誌與統計指標
三、變異與變量
四、統計指標的分類與統計指標體係
習題

第二章 統計調查與整理
第一節 統計調查的意義、基本要求和種類
一、統計調查的意義和基本要求
二、統計調查的種類
第二節 統計調查方案的設計
一、確定調查目的
二、確定調查對象和調查單位
三、確定調查項目、製定調查錶
四、確定調查時間和調查期限
五、製訂調查工作的組織實施計劃
第三節 調查問捲
一、問捲調查的意義
二、問捲的結構
三、問捲設計
第四節 統計調查的組織形式
一、統計報錶製度
二、普查
三、重點調查
四、典型調查
五、抽樣調查
第五節 統計整理的意義、步驟和主要內容
一、統計整理的意義
二、統計整理的步驟及其主要內容
第六節 統計分組
一、統計分組的概念和作用
二、統計分組的原則
三、分組標誌的選擇
四、統計分組的種類
第七節 分配數列
一、分配數列的概念、要素和種類
二、變量分配數列的編製
三、分配數列中的其他問題
第八節 統計錶
一、統計錶的概念、作用及構成
二、統計錶的分類
三、統計錶的製錶規則
習題

第三章 綜閤指標
第一節 總量指標
一、總量指標的概念和作用
二、總量指標的種類
三、總量指標的計量單位
第二節 相對指標
一、相對指標的概念、作用及其數值的錶現形式
二、相對指標的種類及計算方法
三、計算和運用相對指標的原則
第三節 平均指標
一、平均指標的概念、特點和作用
二、平均指標的種類
三、各種平均數之間的關係
四、應用平均指標時注意的問題
第四節 標誌變異指標
一、標誌變異指標的概念和作用
二、標誌變異指標的種類
習題

第四章 時間數列
第一節 時間數列的概念和種類
一、時間數列的概念
二、時間數列的種類
三、編製時間數列的原則
第二節 時間數列的水平指標
一、發展水平和平均發展水平
二、增長量和平均增長量
第三節 時間數列的速度指標
一、發展速度和增長速度
二、平均發展速度和平均增長速度
第四節 動態趨勢分析
一、時間數列的變動因素和現象的變動形態
二、長期趨勢分析
三、季節變動分析
習題

第五章 統計指數
第一節 統計指數的概念、種類和作用
一、統計指數的概念
二、統計指數的種類
三、統計指數的作用
第二節 綜閤指數
一、綜閤指數概述
二、編製綜閤指數的一般原理
三、編製綜閤指數時應注意的問題
四、指數數列
第三節 平均數指數
一、平均數指數的編製特點
二、編製平均數指數的一般原理
三、編製平均數指數時應注意的問題
第四節 指數體係和因素分析
一、指數體係
二、因素分析（一）——總量指標變動中的因素分析
三、因素分析（二）——平均指標變動中的因素分析
第五節 重要統計指數的編製
一、工業生産指數的編製
二、地區物價比較指數的編製
三、商品零售價格指數的編製
四、居民消費價格指數的編製
習題

第六章 抽樣調查
第一節 抽樣調查的概念、特點和作用
一、抽樣調查的概念
二、抽樣調查的特點
三、抽樣調查的作用
第二節 抽樣調查中的基本概念
一、總體和樣本
二、總體參數和樣本統計量
三、樣本的可能組成數目和抽樣方法
四、抽樣組織形式
五、抽樣推斷的理論依據
第三節 抽樣平均誤差
一、抽樣調查中的誤差
二、實際抽樣誤差
三、抽樣平均誤差的概念、計算和影響因素
第四節 總體參數估計
一、總體參數估計的特點
二、總體參數估計的基本要求
三、總體參數估計的方法
第五節 簡單隨機抽樣必要的樣本容量
一、影響必要樣本容量的因素
二、必要樣本容量的確定
第六節 抽樣方案設計
一、抽樣方案設計的基本原則
二、抽樣調查的組織形式
習題

第七章 相關與迴歸分析
第一節 相關分析概述
一、相關關係的基本概念
二、相關關係的種類
三、相關與迴歸分析的主要內容
第二節 相關分析
一、相關錶和相關圖
二、相關係數
三、相關係數的等級劃分
四、相關係數的檢驗
第三節 迴歸分析
一、迴歸分析概述
二、一元綫性迴歸分析
三、多元綫性迴歸分析
四、非綫性迴歸模型
習題

第八章 國民經濟統計概論
第一節 國民經濟統計基本內容及核算體係
一、國民經濟的基本概念
二、國民經濟的循環流程和分析框架
三、國民經濟統計的核算體係
第二節 國民經濟統計的基本原則
一、國民經濟的平衡原則
二、國民經濟的主體原則
三、國民經濟的計量原則
第三節 國民經濟統計的基本指標
一、國內生産總值和國內生産淨值
二、國民生産總值與國民生産淨值
三、國民收入的分配與可支配收入
習題

第九章 統計電算化方法
第一節 計算機在統計中的應用
第二節 統計軟件包
一、SPSS
二、SAS
三、EViews
第三節 SAS/INSIGHT軟件及應用
一、SAS係統中的基本術語
二、調用SAS/INSIGHT
三、建立新數據集
四、用INSIGHT計算常用描述統計量
五、用INSIGHT做頻數統計和條形圖/直方圖
六、用INSIGHT做參數估計（置信區間）
七、用INSIGHT做假設檢驗
八、用INSIGHT製作散點圖和相關分析
第四節 Excel的統計數據分析功能
一、加載Excel數據分析宏程序
二、Excel的統計函數
三、Excel在數據整理中的應用
四、Excel在抽樣估計中的應用
五、Excel在指數分析中的應用
六、Excel在長期趨勢分析中的應用
七、Excel在相關與迴歸分析中的應用

附錄Ⅰ 常用統計錶
附錄Ⅱ 實驗指導與操作
附錄Ⅲ 習題參考答案
參考文獻

前言/序言

《現代統計學原理與應用》（第五版） 內容概述 《現代統計學原理與應用》（第五版）是一部全麵而深入的統計學教科書，旨在為讀者提供紮實的統計學理論基礎和豐富的實踐應用指導。本書在延續前幾版嚴謹的學術風格基礎上，緊跟統計學發展的最新前沿，內容更加充實，案例更加貼近現實，方法更加多元，力求使讀者在掌握經典統計方法的同時，也能接觸到現代數據分析的理念和技術。本書的結構清晰，邏輯性強，從最基礎的統計概念齣發，逐步引導讀者掌握復雜的統計模型和分析技術，適閤高等院校相關專業本科生、研究生以及需要提升統計分析能力的從業人員閱讀。 第一篇：統計學基礎與描述性統計 本篇旨在建立讀者對統計學的基本認識，理解統計學的核心概念和作用，並掌握描述數據、揭示數據特徵的基本方法。 第一章：統計學導論 本章首先闡述瞭統計學的定義、研究對象和基本職能，強調統計學在現代社會中的重要性和廣泛應用。我們將探討統計學與科學研究、經濟管理、社會調查等領域的緊密聯係，並介紹統計學發展的簡要曆史。接著，本章將區分描述性統計和推斷性統計兩大分支，為後續內容的學習奠定基礎。我們還將引入總體與樣本的概念，解釋抽樣的意義和基本原則，以及數據收集的常見方法和可能遇到的問題。最後，本章會介紹統計學研究中可能涉及的倫理問題，引導讀者樹立嚴謹的學術態度。 第二章：數據類型與測量尺度 本章深入探討瞭數據的基本屬性，這是進行任何統計分析的前提。我們將詳細介紹不同類型的數據，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）。在此基礎上，我們將進一步區分四種基本的測量尺度：定類尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度，並說明不同尺度數據適用的統計方法。理解這些數據類型和測量尺度對於選擇正確的分析工具至關重要。此外，本章還會討論數據的來源、數據的質量檢查以及數據預處理的基本概念，為後續數據整理和分析做好準備。 第三章：數據的整理與顯示 本章專注於如何有效地組織和可視化數據，以便更好地理解數據的分布和特徵。我們將學習如何對原始數據進行分類和匯總，構建頻率分布錶，並介紹纍積頻率的概念。隨後，本章將詳細介紹各種常用的圖錶方法，包括條形圖、餅圖、直方圖、箱綫圖、散點圖、摺綫圖等。每種圖錶都將配以實例，說明其適用場景和解讀要點。通過這些可視化工具，讀者可以直觀地發現數據的集中趨勢、離散程度、偏態以及異常值，為進一步的統計推斷提供直觀依據。 第四章：集中趨勢的測量 本章關注如何用單一數值來代錶一組數據的典型水平。我們將介紹幾種常用的集中趨勢度量指標，包括均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數。對於每種指標，本章將詳細解釋其計算方法、統計意義以及各自的優缺點，並討論在不同數據分布下選擇哪種指標更為閤適。例如，我們會說明在存在極端值的情況下，中位數比均值更為穩健。此外，本章還將引入百分位數和四分位數等概念，它們可以更精細地描述數據的分布位置。 第五章：離散程度的測量 在瞭解瞭數據的集中趨勢後，本章將進一步探討數據的分散程度，即數據點圍繞集中趨勢的散布情況。我們將學習如何度量數據的變異性，介紹的主要指標包括極差、四分位數間距、方差、標準差和變異係數。對方差和標準差的計算方法、統計解釋以及它們在衡量數據穩定性方麵的作用會進行詳細闡述。此外，本章還將介紹“五數概括”（最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數、最大值）的概念，並將其與箱綫圖聯係起來，提供一種直觀的數據離散程度展示方式。 第六章：分布形狀的測量 本章將進一步深化對數據分布的理解，關注分布的對稱性和尖峭程度。我們將介紹偏度（Skewness）的概念，並講解如何通過計算偏度係數來判斷數據的分布是左偏、右偏還是對稱。接著，本章將介紹峰度（Kurtosis）的概念，它描述瞭分布的尖銳程度，並區分瞭正態分布、尖峰分布和扁平分布。通過對分布形狀的分析，讀者可以更全麵地把握數據的內在規律，為選擇閤適的統計模型提供依據。 第二篇：概率論基礎與概率分布 本篇為統計推斷的學習奠定堅實的概率論基礎，介紹隨機事件、概率、隨機變量及其各種概率分布，這些是理解推斷統計原理的核心。 第七章：概率基礎 本章將介紹概率論的基本概念，包括隨機試驗、樣本空間和隨機事件。我們將闡述事件的關係（包含、相交、並集、差集、互斥事件）和運算。接著，本章將詳細介紹概率的定義、性質以及計算方法，包括古典概率、統計概率和主觀概率。此外，我們將深入探討條件概率和獨立性概念，並引入貝葉斯定理，闡述其在更新概率判斷中的重要作用。這些概率論的基本工具對於理解統計推斷中的不確定性至關重要。 第八章：隨機變量及其分布 本章將引入隨機變量的概念，區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹它們的概率質量函數（PMF）和概率密度函數（PDF）。我們將講解如何計算隨機變量的數學期望（均值）和方差，以及它們在描述隨機變量取值中心和離散程度上的意義。本章還將介紹聯閤概率分布、邊際概率分布和條件概率分布，為理解多個隨機變量之間的關係打下基礎。 第九章：常用離散概率分布 本章將介紹幾種最常用和最重要的離散型概率分布。我們將詳細講解二項分布，包括其適用條件、概率計算和均值方差。接著，我們將介紹泊鬆分布，闡述其在描述單位時間內或單位空間內事件發生次數的應用，並推導其均值和方差。此外，本章還會簡要介紹幾何分布和負二項分布，以及它們在特定情境下的應用。 第十章：常用連續概率分布 本章將聚焦於幾種關鍵的連續型概率分布。我們將詳細介紹均勻分布，並闡述其在模型假設中的作用。隨後，本章將重點講解指數分布，說明其在描述隨機事件發生間隔時間等方麵的應用。最重要的，本章將深入探討正態分布（高斯分布），這是統計學中最基本也是應用最廣泛的分布。我們將詳細介紹正態分布的性質、標準正態分布以及如何利用標準正態分布錶進行概率計算。最後，本章會介紹對數正態分布等其他重要的連續分布。 第十一章：抽樣分布 本章將連接概率論與統計推斷，介紹抽樣分布的概念。我們將解釋當從一個總體中反復抽取樣本時，樣本統計量（如樣本均值、樣本比例）的分布如何。重點將放在樣本均值的抽樣分布，並詳細闡述中心極限定理，說明為什麼樣本均值的分布趨近於正態分布，即使總體分布不是正態分布。本章還將介紹t分布、卡方分布和F分布等在統計推斷中至關重要的抽樣分布，並說明它們與正態分布的關係以及各自的用途。 第三篇：統計推斷 本篇是統計學的核心，涵蓋瞭如何從樣本數據推斷總體的各種方法，包括參數估計和假設檢驗。 第十二章：參數估計 本章介紹如何利用樣本信息來估計總體的未知參數。我們將區分點估計和區間估計。對於點估計，我們將討論估計量的性質，如無偏性、有效性和一緻性。隨後，本章將重點講解置信區間，包括其概念、構造方法和解釋。我們將詳細介紹基於正態分布、t分布、卡方分布和F分布的各種參數（如總體均值、總體比例、總體方差）的置信區間的計算。通過置信區間，我們可以量化估計的精度和不確定性。 第十三章：假設檢驗的基本原理 本章將介紹統計推斷的另一大分支——假設檢驗。我們將詳細闡述假設檢驗的基本思想：建立原假設（H0）和備擇假設（H1），並根據樣本數據來判斷是否有足夠的證據拒絕原假設。本章將詳細介紹假設檢驗的步驟，包括設定檢驗水準（α）、計算檢驗統計量、確定拒絕域，以及如何根據p值來做齣決策。我們將區分第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞），並講解功效（1-β）的概念。 第十四章：均值和比例的假設檢驗 本章將具體應用假設檢驗的基本原理，針對最常見的參數——總體均值和總體比例進行檢驗。我們將介紹單樣本均值檢驗（Z檢驗和t檢驗）、兩獨立樣本均值檢驗（Z檢驗和t檢驗）以及配對樣本均值檢驗。對於總體比例，我們將介紹單樣本比例檢驗（Z檢驗）和兩樣本比例檢驗（Z檢驗）。每種檢驗都將配以具體的應用場景和計算實例，幫助讀者掌握如何根據實際問題選擇閤適的檢驗方法並進行解讀。 第十五章：方差的假設檢驗 本章將聚焦於方差的推斷。我們將介紹卡方檢驗，用於檢驗單個總體的方差是否等於某一特定值。接著，我們將介紹F檢驗，用於檢驗兩個獨立總體的方差是否相等。這些檢驗在比較不同組數據的變異程度或評估模型假設時非常有用。 第四篇：迴歸分析與方差分析 本篇將介紹兩種廣泛應用的統計建模技術：迴歸分析用於研究變量之間的關係，方差分析用於比較多個組的均值。 第十六章：相關與簡單綫性迴歸 本章將研究兩個定量變量之間的關係。首先，我們將介紹相關係數（Pearson相關係數），用以衡量變量之間綫性關係的強度和方嚮。隨後，我們將引入簡單綫性迴歸模型，建立因變量與一個自變量之間的綫性關係。本章將詳細講解迴歸方程的建立、參數（斜率和截距）的估計、擬閤優度（決定係數R²）的檢驗，以及迴歸係數的顯著性檢驗。我們將探討迴歸模型在預測和解釋方麵的應用。 第十七章：多元綫性迴歸 本章將簡單綫性迴歸模型擴展到多個自變量的情況，即多元綫性迴歸。我們將學習如何建立和解釋包含多個預測變量的迴歸模型。本章將討論變量選擇、多重共綫性問題、模型診斷（如殘差分析）以及如何解釋模型的輸齣。多元迴歸能夠更全麵地刻畫變量之間的復雜關係，是許多領域數據分析的常用工具。 第十八章：方差分析（ANOVA） 本章將介紹方差分析，一種用於比較三個或更多組彆均值是否相等的統計技術。我們將詳細講解單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理、F檢驗的構建和解釋。本章還將介紹多因素方差分析（Two-Way ANOVA）的概念，以及如何分析主效應和交互效應。方差分析在實驗設計、市場營銷、醫學研究等領域有著廣泛的應用。 第五篇：高級主題與現代統計方法 本篇將介紹一些現代統計學中更高級或新興的主題，擴展讀者的視野，並為進一步學習打下基礎。 第十九章：非參數統計方法 本章介紹在不作過多總體分布假設的情況下進行統計推斷的方法。我們將介紹符號檢驗、秩和檢驗（Wilcoxon秩和檢驗）以及斯皮爾曼等級相關係數等非參數檢驗方法。這些方法在數據不滿足參數檢驗的假設時提供瞭有效的替代方案。 第二十章：分類數據的分析 本章專注於如何分析分類變量（定性數據）。我們將介紹卡方擬閤優度檢驗，用於檢驗觀測頻率是否與期望頻率一緻。接著，我們將講解卡方獨立性檢驗，用於判斷兩個分類變量之間是否存在關聯。此外，本章還會介紹 McNemar 檢驗等用於分析配對分類數據的檢驗方法。 第二十一章：時間序列分析基礎 本章將介紹時間序列數據的基本概念和分析方法。我們將學習如何識彆時間序列數據的趨勢、季節性、周期性和隨機性成分。本章將介紹平穩性、自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的概念，並簡要介紹AR、MA、ARMA模型等經典時間序列模型。 第二十二章：統計軟件應用與數據挖掘簡介 本章將引導讀者瞭解如何使用主流統計軟件（如R、Python中的統計庫、SPSS等）來實現本書介紹的各種統計分析方法。我們將提供一些基本的軟件操作指南和示例。此外，本章還將簡要介紹數據挖掘的概念、流程和常用的技術，如聚類分析和關聯規則挖掘，展示統計學在處理海量數據和發現隱藏模式方麵的巨大潛力。 本書特色： 1. 內容全麵且循序漸進： 從基礎概念到高級模型，邏輯嚴謹，適閤不同程度的學習者。 2. 理論與實踐結閤： 豐富的實例貫穿全書，幫助讀者理解抽象理論的應用。 3. 現代化視角： 涵蓋瞭現代數據分析中的重要理念，並為後續深入學習現代統計方法鋪平道路。 4. 語言清晰易懂： 避免過於晦澀的術語，力求用簡潔明瞭的語言闡釋統計學概念。 5. 強調統計思維： 不僅教授方法，更注重培養讀者獨立思考和解決問題的統計思維能力。 《現代統計學原理與應用》（第五版）將是您學習和掌握統計學知識的理想伴侶，助您在數據驅動的時代中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭非常深刻的印象，那種簡潔而又不失專業感的藍色調，讓我一上手就覺得這是一本值得信賴的教材。我當時選這本書完全是衝著“國傢級規劃教材”這幾個字去的，畢竟對於一個初學者來說，權威性和係統性是放在第一位的。拿到書後，我迫不及待地翻開瞭前幾章，特彆是關於描述性統計的部分。作者的敘述方式非常注重邏輯的連貫性，不像有些教材那樣乾巴巴地堆砌公式，而是會用一些貼近生活的例子來輔助理解，比如對班級平均分、標準差的解釋，讓我這個之前對數學有點畏懼的人，都能迅速抓住核心概念。而且，書中的圖錶製作得非常精良，那些直方圖和箱綫圖清晰明瞭，使得抽象的概率分布不再那麼難以捉摸。我尤其欣賞的是，它沒有在初學階段就拋齣過於復雜的模型，而是采取瞭一種循序漸進的方式，穩紮穩打地構建起紮實的理論基礎。在我看來，選擇一本好的入門教材，就像是為後續的學習打下堅實的地基，而這本教材無疑做到瞭這一點，讓我對接下來的學習充滿瞭信心和期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格，我個人覺得非常“剋製”，它很少使用花哨的修辭或誇張的描述，一切都以信息的準確傳遞為核心。這種平實的敘述，雖然在某些章節可能會顯得略微有些學術化，但正是這種嚴謹性，保證瞭知識的純粹性。我特彆欣賞作者在引入新概念時，總會先給齣其在統計學體係中的定位，然後再深入細節。例如，在講解方差分析（ANOVA）時，作者首先將其置於“比較多個均值”的大框架下，然後再逐步拆解其F檢驗的原理，這讓讀者對知識點的層次感把握得更清晰。相比於那些試圖用過於口語化的方式來“降低門檻”的教材，這本書更像是為那些真正想深入理解統計學內核的人準備的。它要求讀者投入精力去消化，但迴報是紮實的理解，而不是膚淺的記憶。

評分☆☆☆☆☆

從學習體驗的角度來說，這本書的配套資源（雖然我主要依賴紙質版）和章節安排的節奏感非常適閤自主學習者。每一章的末尾都有精心設計的復習題和思考題，這些題目涵蓋瞭從基礎概念到綜閤應用的不同難度梯度。我通常會先獨立完成基礎題以鞏固知識點，然後重點攻剋那些需要結閤前後章節知識點纔能解決的綜閤題。這些思考題的設計，很多時候都引導我去思考更深層次的統計哲學問題，比如在樣本量不足的情況下，我們能得齣多大程度的有效推論？這種開放性的引導，極大地激發瞭我進一步探索相關領域的熱情。這本書就像是一張精美的地圖，它不僅告訴你目的地在哪裏，更重要的是，它標示齣瞭所有可能的捷徑、陷阱和風景綫，讓整個學習旅程既高效又充滿探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我個人思維方式的轉變起到瞭潛移默化的作用。我發現，在學習瞭這本書中關於抽樣理論和中心極限定理的內容後，我開始習慣性地用概率和不確定性的眼光去看待很多日常決策。書中的案例分析部分做得非常到位，它不僅僅展示瞭如何計算，更重要的是解釋瞭“為什麼”要這麼計算，以及這個結果在現實世界中意味著什麼。比如，關於迴歸分析中的殘差分析那一章，作者強調瞭模型假設的重要性，提醒讀者不要盲目地相信模型的結果，而要學會審視模型的有效性邊界。這種批判性思維的培養，遠比記住幾個公式要寶貴得多。它讓我明白瞭統計學不是萬能的“水晶球”，而是一種嚴謹的、受製於前提條件的分析工具。這種對科學方法的尊重和審慎態度，是我從這本書中獲得的，遠超齣瞭課程本身的要求。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買這本書是抱著“工具書”的心態，希望能快速找到需要的那一塊知識點進行查閱和應用。這本書的目錄組織結構做得極其齣色，索引做得非常細緻，這對於急需解決實際問題的人來說，簡直是福音。我記得有一次我在處理一個項目的數據時，需要用到假設檢驗中的非參數檢驗方法，我直接翻到專門那一節，裏麵的步驟講解得非常清晰，每一步的理論依據和實際操作的注意事項都標注得一清二楚，甚至連軟件操作的通用思路都有所提及，雖然不是針對特定軟件的詳盡指南，但那種指導性的文字足以讓我舉一反三。這種結構上的清晰度，讓這本書的實用價值大大提升，它不隻是一本理論書，更像是一個隨身攜帶的“統計顧問”。即使是那些相對復雜的推導過程，作者也采用瞭分段闡述的方式，既保留瞭數學的嚴謹性，又照顧到瞭工程或社科背景讀者的理解需求，這一點非常值得稱贊。

評分☆☆☆☆☆

正在用

評分☆☆☆☆☆

這本書是國傢級十二五規劃教材，不錯

評分☆☆☆☆☆

看起來舊舊的 書的邊角都翹起來瞭

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還行。上課用

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看起來舊舊的 書的邊角都翹起來瞭

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看起來舊舊的 書的邊角都翹起來瞭

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書不錯 還沒看過 但是這學期快結束瞭 估計用到的機會不多吧 京東配送調貨用瞭5天 然後纔送來 快遞效率一般 望加強

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