教育部经济管理类核心课程教材：《统计学》（第五版）学习指导书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾俊平 著

图书标签:

• 统计学
• 经济管理类
• 教材
• 学习指导书
• 高等教育
• 第五版
• 教育部
• 核心课程
• 数据分析
• 概率论

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300200231

版次：1

商品编码：11614329

包装：平装

丛书名： 教育部经济管理类核心课程教材

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：164

内容简介

　　《教育部经济管理类核心课程教材：<统计学>（第五版）学习指导书》统计作为数据分析的一种通用语言，为使用者提供了一套获取数据、分析数据并从数据中得出结论的原则和方法。包括描述统计、推断统计、多元统计和非参数统计等主要方法。

作者简介

　　贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用、统计教学方式和方法。主要著作有《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。

内页插图

目录

第1章 统计、数据和计算机
1．1 统计及其应用领域
1．2 怎样获得统计数据
1．3 统计与计算机

第2章 用图表展示数据
2．1 用图表展示定性数据
2．2 用图表展示定量数据
2．3 合理使用图表

第3章 用统计量描述数据
3．1 水平的度量
3．2 差异的度量
3．3 分布形状的度量

第4章 概率分布
4．1 度量事件发生的可能性
4．2 随机变量的概率分布
4．3 其他几个重要的统计分布
4．4 样本统计量的概率分布

第5章 参数估计
5．1 参数估计的基本原理
5．2 一个总体参数的区间估计
5．3 两个总体参数的区间估计
5．4 样本量的确定

第6章 假设检验
6．1 假设检验的基本原理
6．2 一个总体参数的检验
6．3 两个总体参数的检验

第7章 分类变量的推断
7．1 一个分类变量的拟合优度检验
7．2 两个分类变量的独立性检验
7．3 两个分类变量的相关性度量

第8章 方差分析与实验设计
8．1 方差分析的基本原理
8．2 单因素方差分析
8．3 双因素方差分析
8．4 实验设计初步

第9章 一元线性回归
9．1 变量间的关系
9．2 一元线性回归模型的估计和检验
9．3 利用回归方程进行预测
9．4 用残差检验模型的假定

第10章 多元线性回归
10．1 多元线性回归模型
10．2 拟合优度和显著性检验
0．3 多重共线性及其处理
10．4 利用回归方程进行预测
10．5 哑变量回归

第11章 时间序列预测
11．1 时间序列的成分和预测方法
11．2 平稳序列的预测
11．3 趋势预测
11．4 多成分序列的预测

第12章 主成分分析和因子分析
12．1 主成分分析
12．2 因子分析

第13章 聚类分析
13．1 聚类分析基本原理
13．2 层次聚类
13．3 K均值聚类

第14章 非参数检验
14．1 单样本的检验
4．2 两个及两个以上样本的检验
14．3 秩相关及其检验

前言/序言

　　本书在《统计学》（第四版）的基础上修订而成，体系和内容与第四版基本相同。本次修订的变化主要有以下几个方面：第一，为使读者更好地理解本书的体系和内容，第1章后增加了“本书图解：统计方法分类与本书框架”，描述了本书的内容体系及各章之间的逻辑关系；其余各章后均增加了“本章图解”，说明该章各节之间的逻辑关系以及内容梗概，作为该章学习的小结第二，将第1章改名为“统计、数据和计算机”，增加了统计与计算机一节内容，介绍了几种常见的统计软件，目的是强调统计数据的处理和计算必须交给计机来完成的学习理念，强调学习统计必须从计算中解脱出来，重点放在对统计方思想的理解上来。第三，对书中的部分数据做了更新。特别是第11章时间序列预测的数据全部做了更新，使用了最新的统计数据。第四，考虑到多数读者使用的方便，本书使用了SPSS19.0中文版软件。书中所附的软件应用的操作步骤及图表输出结果也全部改为中文版格式。喜欢使用英文版的读者可参考第四版的内容。由于Excel不同版本的统计函数和数据分析的操作步骤没有差异，因此未做改动。第五版在内容难度上与第四版没有差异，可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材，也可作为研究生和MBA的教材或参考书。

《统计学》（第五版）学习指导书 引言 统计学，作为一门研究如何从数据中提取有用信息、进行科学决策的学科，在当今大数据时代的重要性愈发凸显。无论是经济管理、社会科学、自然科学，还是日常生活，统计学的思维和方法都扮演着至关重要的角色。本书《教育部经济管理类核心课程教材：《统计学》（第五版）学习指导书》旨在为广大统计学初学者，特别是经济管理类专业的学生，提供一套系统、全面、易于理解的学习辅助材料，帮助大家扎实掌握统计学的基本原理、方法和应用。 本书特色与内容概要 本书紧密围绕教育部经济管理类核心课程教材《统计学》（第五版）展开，力求在内容编排、知识点梳理、习题设计等方面与原教材同步，并在此基础上进行深化和拓展，以期达到最佳的学习效果。以下将详细介绍本书的主要内容和亮点： 第一部分：统计学基础概念与数据收集 统计学概览：本部分将首先阐述统计学的定义、研究对象、基本思想以及在经济管理中的重要地位和作用。我们将引导读者建立对统计学“量化思维”的初步认识，理解其如何帮助我们认识世界、分析问题。 统计总体与样本：清晰界定统计总体的概念，理解其无穷性和有限性。重点讲解抽样的意义、基本原则和常用抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。通过实例分析，让读者理解如何科学地抽取样本，保证样本的代表性，为后续的数据分析奠定基础。 数据的类型与测量尺度：详细介绍不同类型的数据，如定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据），以及它们对应的测量尺度，如定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。理解不同类型数据的特征，对于选择合适的统计分析方法至关重要。 数据收集与整理：介绍常见的数据收集方法，包括普查、抽样调查、实验研究等，并强调数据收集过程中的注意事项，如问卷设计、访谈技巧等。同时，讲解如何对收集到的数据进行初步的整理和编码，为后续的统计分析做好准备。 第二部分：数据描述与图表展示 频数分布与图表展示：本部分将深入讲解如何根据数据的类型和特征，构建频数分布表，包括分组频数分布。重点介绍各种统计图表，如直方图、条形图、饼图、折线图、散点图等，并分析不同图表的使用场景和表达效果。通过大量实例，指导读者如何根据数据选择最恰当的图表形式，直观有效地展示数据特征。 集中趋势的测度：详细介绍描述数据集中趋势的常用指标，包括均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数。分析它们各自的优缺点，以及在不同数据分布情况下的适用性。读者将学会如何计算和解释这些指标，从而把握数据的中心位置。 离散程度的测度：深入讲解衡量数据离散程度的关键指标，如极差、四分位差、方差和标准差。理解这些指标如何反映数据的波动性和分散性，以及它们在比较不同数据集时的作用。学习计算和解读这些指标，将有助于更全面地理解数据的分布特征。 分布形态的测度：介绍描述数据分布形态的指标，如偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。通过讲解偏度和峰度，读者将能更深入地了解数据的对称性以及分布的尖峭程度，为进一步的统计推断提供依据。 第三部分：概率论基础与概率分布 概率的基本概念：本部分将为读者构建坚实的概率论基础。详细讲解概率的定义、基本性质、条件概率、乘法法则和加法法则。通过生动有趣的例子，帮助读者理解随机事件、样本空间等概念。 随机变量及其分布：引入随机变量的概念，并区分离散型随机变量和连续型随机变量。详细介绍两种重要的离散型概率分布：二项分布和泊松分布，以及它们在实际问题中的应用。 正态分布与相关分布：重点讲解统计学中最重要、最核心的概率分布——正态分布。深入分析正态分布的特征、性质及其在自然界和社会现象中的普遍性。介绍标准正态分布，以及如何利用标准正态分布表进行概率计算。同时，还将介绍与正态分布密切相关的其他分布，如t分布、卡方分布和F分布，为后续的统计推断做好铺垫。 第四部分：统计推断 抽样分布：本部分是统计推断的理论基础。详细讲解样本均值的抽样分布、样本比例的抽样分布等。深刻理解中心极限定理，这是连接样本统计量与总体参数的桥梁，也是许多统计推断方法得以成立的根本原因。 参数估计：介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。重点讲解置信区间的概念、构造方法和解释。通过大量实例，指导读者如何根据样本数据估计总体参数，并给出估计的精确度范围。 假设检验：详细讲解假设检验的基本原理、步骤和常用方法。包括原假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、拒绝域的确定、P值的计算和解释。重点介绍针对均值、比例、方差的假设检验，以及如何分析检验结果，并做出统计决策。 第五部分：回归分析与相关分析 相关分析：介绍度量两个变量之间线性相关程度的指标，如协方差和相关系数。讲解如何计算和解释相关系数，判断变量之间线性关系的强弱和方向。 一元线性回归分析：深入讲解建立一元线性回归模型，分析一个自变量如何影响一个因变量。讲解最小二乘法原理，如何估计回归系数，以及如何解释回归方程。重点介绍回归方程的显著性检验、回归系数的检验以及拟合优度 R² 的解释。 多元线性回归分析：在掌握一元线性回归的基础上，介绍如何建立包含多个自变量的多元线性回归模型。讲解如何选择自变量、模型诊断（如多重共线性、异方差性）以及模型解释。 时间序列分析初步：简要介绍时间序列数据的特点，以及一些基本的分析方法，如平稳性检验、移动平均法、指数平滑法等，帮助读者初步认识时间序列数据的规律性和预测方法。 第六部分：方差分析与非参数检验 方差分析（ANOVA）：详细介绍方差分析的基本思想和原理，特别是单因素方差分析和多因素方差分析。讲解如何比较三个或三个以上总体的均值是否存在显著差异，以及方差分析的应用场景。 非参数检验：介绍在总体分布未知或数据不满足参数检验条件时适用的非参数检验方法。例如，秩和检验、符号检验等，它们在处理定序数据和存在异常值的数据时尤为重要。 第七部分：统计软件应用与案例分析 常用统计软件操作入门：本书将结合常用的统计软件（如SPSS、Excel等）的操作，演示如何利用软件进行数据导入、整理、描述性统计分析、统计推断、回归分析等。这部分内容将极大地提升读者的实际操作能力，将理论知识转化为实践。 经济管理领域统计学典型案例：精选经济管理领域中具有代表性的统计学应用案例，涵盖市场营销、财务分析、人力资源管理、宏观经济预测等多个方面。通过对案例的深入剖析，展示统计学方法在解决实际经济管理问题中的强大威力，帮助读者理解统计学的价值和意义。 学习方法建议 为了最大程度地发挥本书的学习指导作用，我们建议读者采取以下学习方法： 1. 精读教材，辅助学习：本书是基于《统计学》（第五版）教材编写的，请务必将教材作为学习的主线，本书作为辅助。在学习新章节时，先阅读教材，理解基本概念和原理，然后再对照本书的讲解，加深理解，梳理知识脉络。 2. 注重理解，而非死记硬背：统计学的精髓在于其逻辑和思维方式。在学习过程中，要努力理解每一个概念的内涵、每一个公式的推导过程以及每一种方法的适用条件。不要试图死记硬背，而是要将其融入到自己的思维体系中。 3. 勤于练习，巩固知识：理论知识的学习离不开大量的练习。本书提供了丰富的例题和习题，请务必认真完成。对于习题中的错误，要及时反思，找出原因，并查阅相关知识点进行巩固。 4. 理论联系实际，学以致用：统计学是一门应用性很强的学科。在学习过程中，要时刻关注现实生活和经济管理实践中的统计学应用。尝试用所学的统计学知识去分析身边的数据和现象，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 5. 善用统计软件，提高效率：在掌握了基本的统计学原理后，熟练掌握统计软件的使用将大大提高分析效率和准确性。本书的第七部分将提供统计软件的操作指导，请务必认真学习。 6. 多交流，多提问：学习过程中遇到难以理解的问题，可以与同学、老师进行交流讨论，或者在课堂上积极提问。集思广益，共同进步。 结语 统计学是一门博大精深的学科，掌握统计学知识和方法，将为你在未来的学习和职业生涯中打下坚实的基础。本书旨在成为你学习统计学道路上的得力助手，陪伴你一起探索统计学的奥秘，掌握统计学的精髓。希望本书能够帮助你克服学习中的困难，激发你对统计学的兴趣，最终成为一名优秀的统计学学习者和实践者。祝你学习顺利，学有所成！

评分☆☆☆☆☆

这本教材的结构安排着实让人眼前一亮。它不是那种堆砌理论却让人抓不住重点的教科书，而是像一位经验丰富的老教师，循循善诱地引导我们进入统计学的殿堂。从最基础的概念，比如变量的划分、数据的初步整理，到后面复杂的概率分布和推断统计，整个脉络清晰得如同设计精良的路线图。我尤其欣赏它在引入新知识点时，总是先给出实际生活中的案例，让我们立刻能感受到这些抽象公式的实际用途和价值。比如，在讲解回归分析时，它并非直接抛出最小二乘法的数学推导，而是先展示如何用历史销售数据预测未来业绩，这种“学以致用”的铺垫，极大地激发了我的学习兴趣，让我觉得统计学不再是高不可攀的数学分支，而是解决商业问题的强大工具。教材的语言风格也处理得非常到位，既保持了学术的严谨性，又不失生动活泼，很多地方的解释深入浅出，即便是初次接触这门学科的读者也能很快上手，不会被晦涩的术语吓退。

评分☆☆☆☆☆

纸质书的排版和视觉呈现也是这本书的一大亮点，它体现了一种对读者体验的尊重。在当前电子阅读盛行的时代，一本优秀的纸质教材更应该注重阅读的舒适度和信息的可视化。这本书的字体选择适中，行距和段落留白都做得恰到好处，长时间阅读下来眼睛不易疲劳。更值得称赞的是图表的制作质量。统计学高度依赖图表来直观展示数据分布和关系，这本教材中的直方图、箱线图、散点图等都清晰锐利，色彩搭配专业而不花哨，关键信息点标识明确。特别是那些复杂的统计模型图示，复杂的流程被分解成了易于理解的模块化图形，大大降低了认知负荷。这表明编者在内容生产的过程中，不仅仅考虑了“教什么”，更细致地考虑了“怎么看”，确保了知识的有效传达，这在很多老旧的教材中是难以见到的。

评分☆☆☆☆☆

关于教材内容的深度和广度，我个人认为达到了一个非常平衡的“黄金分割点”。它既没有为了追求“全面”而将内容弄得面面俱到但每一块都浮于表面，也没有为了“深入”而陷入过于小众或极端的数学分支。它稳稳地抓住了经济管理领域最核心、最常用、最能体现统计学思维的那些工具箱——描述性统计、抽样理论、参数估计、方差分析、回归预测等，并对这些核心内容进行了扎实的阐述。对于读者来说，这意味着学习完这本书，你就有了一个坚实的理论基础去应对绝大多数管理决策中的数据分析需求。它为后续学习更高级的计量经济学或大数据分析技术铺设了一条平稳的阶梯，让你在面对新工具时，能够迅速理解其背后的统计逻辑，而不是仅仅停留在软件操作的层面，这种底层逻辑的构建能力，是任何一本好的教材都应该具备的核心价值。

评分☆☆☆☆☆

我在翻阅这本书的过程中，感受到了编者团队对于“经济管理”这一应用背景的深刻理解。很多统计学教材往往过于偏重理论的证明和数理基础，这对于立志从事经济管理工作的我们来说，可能有些“舍本逐末”了。然而，这本教材显然走的是另一条路。它在每一个章节的末尾，都会设计一些与市场调研、财务分析、运营管理紧密相关的实战演练题。这些习题的设置非常巧妙，它们不仅仅是数字的简单代换，更多的是要求我们分析情景，选择合适的统计方法，并对结果做出合理的经济学解释。例如，有一章关于假设检验的案例，不是简单的A/B测试，而是涉及到新营销策略对客户转化率的长期影响评估，这完全贴合了我们未来工作中会遇到的真实挑战。这种强烈的应用导向，使得学习过程不再是枯燥的解题训练，而更像是对未来职业场景的预演和模拟，极大地提升了知识的迁移能力和实际操作的信心。

评分☆☆☆☆☆

从一名习惯于自学的读者的角度来看，这本书的辅助学习资源设计得非常贴心。虽然我评价的是书本本身，但书中的许多设计明显指向了配套资源的有效整合。比如，在讲解某个推导过程时，它会提示读者可以参考附录中的“基础微积分回顾”或“矩阵代数基础”，这种及时的知识点回顾机制，极大地减少了读者为了查阅前置知识而中断学习流程的挫败感。此外，有些算法的描述采用了步骤化的清单形式，这对于需要亲手操作的读者来说，简直是救星。它将复杂的计算过程拆解成一个个可执行的指令，让人感觉自己不是在“学习”统计学，而是在“使用”统计学。这种以行动为导向的学习引导，体现了现代教育设计理念对实践学习者的充分理解和支持，使得学习过程中的自我修正和知识巩固变得更加高效和自然。

评分☆☆☆☆☆

进入社会，看到不同层级的人，理性思维方式的差异，直接影响着他们的地位和优秀程度。这些主要体现在做决策的时候，买什么样的股票，进入什么行业投资等等，小的决策如：该不该买那件衣服，选择打车还是做公交车等等。现在社会信息量流通的很多，而且量很大，在相同信息面前，不同的人做出的决策有所不同。这些不同的来源是什么呢？&nbsp;

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速度快，包装好，书值得一读。

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额 买错了 这本是经管类的统计学

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还可以。。。。。。。。。

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极高的还原度。

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非常好。。。。。。。

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这本书非常好给我的学习带来了很大的帮助希望会有好的成绩

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书很好，很有用，快递也很好

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发货速度很快，嘛，服务态度也很好的说