统计学：原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

孔锐，高孝伟，何大义，韩丽红著

图书标签:

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

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到新城书站

book.cndgn.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302441892

版次：1

商品编码：12029810

包装：平装

丛书名： 21世纪经济管理精品教材·经济学系列

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

具体描述

编辑推荐

　　本书具有以下三个主要特点：一是根据统计学教学大纲，兼顾了教学内容的系统性和完整性，不仅对统计学基本原理和基本方法进行了比较全面的阐述，而且构建了注重理论与实际相结合的知识应用系统，包括知识点应用案例学习层、知识点练习学习层和知识综合应用案例学习层。二是为各类人员的学习提供了方便。包括每章后归纳了关键知识点，备有训练用题和参考答案。三是结合本书的内容，介绍了*常用系统软件使用方法和步骤，为学生提高处理大量统计数据的能力奠定了基础。

内容简介

　　本书以国内外统计学文献为参考，结合社会经济发展的实际，紧密围绕经济管理专业教学改革的需要，围绕相关课程教学大纲，尽可能地采用实际的社会经济发展数据，增加了统计案例分析的内容或比重，使得即使在一些原理并不能完全理解的情况下，学生也能够运用统计分析软件和工具进行必要的统计分析。

　　本书适合于非统计学专业的研究生、MBA和本科生的统计课程使用，也可以作为有关专业人员培训和自学的参考教材。

内页插图

《统计学：原理及应用》—— 洞悉数据背后的逻辑，驾驭未知与不确定在信息爆炸的时代，数据已然成为我们理解世界、做出决策的核心驱动力。然而，冰冷的数据本身并不能直接提供答案，它们需要被解读、被分析、被赋予意义。《统计学：原理及应用》正是这样一本旨在帮助您掌握解锁数据奥秘的钥匙，从根本上理解数据背后蕴藏的逻辑，从而在日益复杂且充满不确定性的环境中游刃有余的著作。本书并非仅仅罗列公式与算法，而是着力于构建一种科学的思维方式——统计思维。我们将带您深入探索统计学的核心原理，理解其精妙之处，并教会您如何将这些原理灵活应用于各种实际场景。无论您是初次接触统计学的学生，还是希望深化统计学知识的专业人士，抑或是希望提升数据分析能力的实践者，都能在这本书中找到所需的指引与启发。核心内容概览：第一部分：统计学的基石——认识数据与变量数据是什么？：本章将从最基础的概念出发，详细阐述数据的定义、类型（如分类数据、数值数据）及其来源。我们将探讨不同类型的数据在分析时需要遵循的原则，以及数据收集过程中的潜在偏差与陷阱，为后续的深入分析奠定坚实基础。变量的视角：变量是统计学分析的基本单元。我们将深入剖析不同类型的变量（如定性变量、定量变量，以及定量变量中的离散型与连续型）及其度量尺度（如定类、定序、定距、定比）。理解变量的性质是选择合适统计方法的前提。如何描述数据：在掌握了数据的基本类型后，如何初步了解数据的特征就显得尤为重要。本章将介绍描述性统计学的基本工具，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距），以及数据分布的形状（偏度、峰度）。您将学习如何通过图表（如直方图、箱线图、散点图）直观地展现数据的特征，发现数据中的初步模式。第二部分：探究变量关系——从关联到因果的初步洞察协方差与相关性：当我们拥有多个变量时，理解它们之间的关系至关重要。本章将引入协方差和相关系数的概念，帮助您量化两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将区分“相关”与“因果”的根本区别，警示人们在解释相关性时可能出现的误区。回归分析入门：回归分析是研究变量之间数量关系的最重要工具之一。我们将从最简单的简单线性回归开始，讲解如何建立回归模型，解释回归系数的含义，并进行模型拟合与评估。您将学会如何利用一个变量预测另一个变量，并理解预测的不确定性。多重回归的拓展：现实世界中的现象往往受到多个因素的影响。本章将进一步介绍多重线性回归，讲解如何同时纳入多个自变量来解释因变量，以及如何进行变量选择和模型诊断。您将学习如何构建更全面、更精确的预测模型。第三部分：推断未知——从样本到总体的科学推理概率论的基础：统计推断离不开概率论的支持。本章将深入浅出地介绍概率的基本概念、条件概率、独立性、随机变量及其概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。理解这些概率模型是进行统计推断的必要铺垫。抽样的艺术与统计推断：在实际研究中，我们往往无法接触到总体，只能通过样本进行推断。本章将详细讲解各种抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样），并探讨样本统计量如何估计总体参数。您将理解中心极限定理的神奇作用，以及样本均值的分布特性。区间估计：仅仅得到一个点估计往往是不够的，我们需要知道估计的可靠性。本章将介绍置信区间的概念，教会您如何计算总体均值、比例等的置信区间，并解释置信区间的实际含义。您将能够为您的估计提供一个精密的误差范围。假设检验的逻辑：假设检验是统计推断的核心技术之一，它为我们提供了一种科学的方法来验证关于总体的论断。本章将详细阐述假设检验的基本步骤，包括提出原假设和备择假设，选择检验统计量，确定拒绝域，并解释P值和显著性水平的含义。您将学会如何根据数据做出关于总体参数的决策，并理解第一类错误和第二类错误的风险。第四部分：进阶统计技术与应用方差分析（ANOVA）：当我们需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA就显得尤为重要。本章将介绍单因素和多因素方差分析，教会您如何判断不同处理或分组因素对观测结果的影响是否显著。非参数统计：并非所有数据都满足参数统计方法的前提条件。本章将介绍一些常用的非参数统计方法，如秩和检验，这些方法在数据分布未知或偏离正态分布时依然适用。分类数据的分析：文本、类别等分类数据在现实中广泛存在。本章将介绍卡方检验等方法，用于分析分类变量之间的关联性，例如检查不同类别之间的比例是否存在显著差异。时间序列分析简介：许多数据是随着时间推移而产生的，理解其动态变化规律是重要的。本章将初步介绍时间序列数据的特点，以及一些基础的时间序列分析技术，如趋势、季节性分析等。《统计学：原理及应用》的独特之处：理论与实践的完美融合：本书在讲解统计学原理的同时，始终强调其实际应用。我们精心挑选了来自经济学、社会学、医学、工程学、市场营销等多个领域的案例，让您看到统计学在解决真实世界问题中的强大力量。强调思维方式的培养：我们不仅仅教授您“如何做”，更注重引导您思考“为什么这样做”。通过深入剖析统计方法的逻辑基础，帮助您建立严谨的统计思维，学会独立思考和批判性地评估统计结果。循序渐进的学习路径：本书的章节安排循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的统计技术。即使您没有深厚的数学背景，也能在我们的引导下逐步掌握统计学的精髓。清晰易懂的语言：我们力求用最清晰、最直观的语言来解释抽象的统计概念，避免使用过多的专业术语，并在必要时进行详细的解释和类比，确保学习过程的顺畅。丰富的辅助资源：（此处可以提及配套的习题、在线资源、软件操作指南等，但为了遵循您的要求，此处不具体展开，只暗示其存在）本书的学习过程将得到丰富的辅助资源的支持，帮助您巩固所学，熟练掌握统计分析工具。学习本书，您将获得：洞察数据本质的能力：掌握从海量数据中提炼有价值信息、发现隐藏模式的技能。科学决策的支撑：能够基于数据分析结果，做出更明智、更客观的决策。驾驭不确定性的智慧：理解随机性与不确定性的本质，并学会用统计学工具来量化和管理风险。批判性思维的提升：能够更有效地解读他人呈现的数据和统计分析，辨别其中的合理性与潜在偏差。在各行各业的竞争力：统计学已成为几乎所有领域的基础性工具，掌握它将极大地提升您的职业竞争力。无论您是希望理解市场趋势、评估科学实验结果、分析社会现象，还是优化商业策略，亦或是仅仅想在日常生活中更理性地看待和理解周围的信息，《统计学：原理及应用》都将是您不可或缺的向导。让我们一起踏上这段探索数据奥秘、解锁未知世界的旅程吧！

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够用严谨的数学工具来解释复杂现象的学科充满敬畏，统计学无疑是其中之一。然而，许多统计学著作往往过于学术化，让非专业读者望而却步。《统计学：原理及应用》这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是在传授知识，更是在培养一种“统计思维”。书中对“数据可视化”的讲解，让我明白了一个好的图表胜过千言万语，它能够直观地展现数据中的趋势和模式。作者还分享了许多不同类型的图表，以及它们各自适合的应用场景，这对我日后制作报告非常有帮助。更重要的是，这本书强调了统计学在伦理方面的考量，比如如何公正地呈现数据，如何避免使用统计学来操纵公众舆论。这种人文关怀的视角，让我觉得统计学不仅仅是冰冷的数字，更是与社会责任息息相关的。在阅读过程中，我常常被作者的洞察力所折服，他总能将复杂的统计理论与生动的现实案例相结合，让我从中获得深刻的启示。这本书让我认识到，统计学是一门既实用又充满智慧的学科，它能够帮助我们更深刻地理解世界，并在这个信息爆炸的时代，保持清醒的头脑，做出更理性的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学：原理及应用》真是让我大开眼界！一直以来，我对统计学总有一种“高高在上”的感觉，觉得它离生活很远，是属于数学系或经济学家的“专属玩具”。但读完这本书，我才意识到，原来统计学早已渗透在我们生活的方方面面，从新闻报道中的民意调查，到广告中声称的“经过科学验证”，再到我们日常的购物决策，都离不开统计学的影子。这本书的厉害之处在于，它并没有一开始就抛出复杂的公式和定理，而是从一些非常贴近生活的例子入手，比如如何解读一份调查报告，如何识别数据中的陷阱，如何用最简单的方式理解概率。这种“润物细无声”的教学方式，让我逐渐放下了对数字的恐惧，开始对背后的逻辑产生兴趣。我尤其喜欢书中关于“相关不等于因果”的解释，这简直是“醍醐灌顶”，让我以后看任何数据分析都会多一份审慎。而且，作者的语言风格非常生动活泼，偶尔还会穿插一些有趣的段子，让本来可能枯燥的统计学知识变得格外有趣。我甚至开始尝试用统计学的思维去分析一些身边的现象，感觉自己看待世界的方式都变得更加立体和客观了。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心幽默的向导，带领我一步步揭开统计学的神秘面纱，让我觉得原来掌握了统计学，就像拥有了一把解读世界的“金钥匙”。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我是一个对数字不敏感的人，每次遇到报表、图表什么的就头疼。所以，《统计学：原理及应用》这本书，我一开始是抱着“硬着头皮也要看”的心态去读的。然而，让我意外的是，这本书的叙事方式非常吸引人。作者似乎很了解我们这些“统计学苦手”的痛点，从最基础的概念讲起，但又不是那种枯燥乏味的“填鸭式”教学。他会用很多生动的比喻，比如把“抽样”比作“品尝一小块蛋糕就知道整块蛋糕的味道”，把“置信区间”比作“估算一个人的身高，我们不能说他一定是175厘米，但可以很有把握地说他在173到177厘米之间”。这些形象的比喻，瞬间就让抽象的概念变得具体可感。而且，书中对于每一个统计概念的提出，都紧密联系着实际的应用场景，比如在介绍“回归分析”时，就列举了房价预测、股票分析等多个例子，让我深刻体会到统计学在预测和决策中的重要性。最让我印象深刻的是，书中还花了很大的篇幅讲解如何避免数据造假和误导，这让我以后在阅读新闻或广告时，能够多一份批判性思维。这本书彻底改变了我对统计学的看法，让我觉得它并不是一个高冷的学科，而是能够帮助我们更好地理解世界、做出更明智决策的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对统计学的印象就是考试前突击背公式，然后考试结束后就还给老师了。所以，当朋友推荐这本《统计学：原理及应用》给我时，我内心是抗拒的。但出于礼貌，还是翻开了。没想到，这本书给了我一个天大的惊喜！它并没有把我当成一个零基础的小白，而是把我当成一个有一定思考能力但缺乏系统知识的学习者。书中对统计学的概念讲解，总是先抛出一个实际问题，然后引出相关的统计学原理，再用严谨的逻辑一步步推导。这种“问题导向”的学习方式，让我能立刻感受到统计学在解决实际问题中的强大力量。比如，在讲解“假设检验”的时候，作者并没有直接给出一堆公式，而是通过一个“这个药方有没有效”的例子，一步步引导我们思考如何设计实验，如何收集数据，以及如何做出科学的判断。这种循序渐进、抽丝剥茧的讲解方式，让我深深着迷。而且，书中对各种统计方法的应用场景也进行了详细的阐述，让我能清晰地看到，在不同的领域，统计学是如何发挥作用的。读完这本书，我感觉自己不再是那个对数据“望而却步”的人，而是能够自信地去理解和运用统计学知识，甚至开始思考如何在自己的工作中应用这些方法。这本书的价值，远不止于理论，它真正教会了我如何“用统计学思考”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析有一定兴趣但基础薄弱的读者，《统计学：原理及应用》无疑是一本极具启发性的读物。我一直觉得，数据是现代社会的一大宝藏，但如何从中挖掘出有价值的信息，却是许多人面临的难题。这本书恰恰填补了这一空白。它并没有停留在理论层面，而是深入探讨了统计学原理在实际问题中的应用。我特别欣赏书中关于“实验设计”的部分，它教会我如何科学地收集数据，如何设计合理的对照组和实验组，以确保结果的准确性和可靠性。这一点对于我从事的研究工作非常有帮助，让我能够避免一些常见的实验误差。此外，书中对“概率分布”的讲解也相当到位，作者通过一系列具体的案例，如掷骰子、发牌等，将抽象的概率概念变得清晰易懂。我还能清晰地看到，不同的概率分布如何对应不同的现实情况，以及如何选择合适的分布来描述数据。这本书的逻辑性很强，层层递进，每一个知识点都建立在前一个知识点的基础上，使得整个学习过程顺畅而高效。读完这本书，我感觉自己对数据的敏感度大大提升，也更加自信地去探索和分析身边的各种数据现象。