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向蓉美，马丹，王青华 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 高等教育
• 教材
• 学术研究
• 统计推断
• 回归分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111567196

版次：2

商品编码：12190472

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等院校精品课程系列教材

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书是关于统计学基本理论和方法的教材，强调重思想、重应用，按照先描述统计、后推断统计的思路编写。第1章概括性地介绍了统计学的形成及基本概念；第2～5章属于描述统计学的基本理论和方法；第6～9章属于推断统计学的基本理论和方法；第9章相关与回归分析，是“计量经济学”课程的起点。本书可作为经济类和管理类非统计专业本科生的统计学课程教材，也可作为统计学专业的统计学入门教材，还可作为广大经济管理人员学习统计学的参考书。

作者简介

向蓉美，西南财经大学统计学院教授，博士生导师，四川省教学名师。统计学国家精品课程、统计学国家精品资源共享课程、四川省统计学教学团队负责人。中国投入产出学会常务理事、中国国民经济核算研究会理事、成都市统计学会常务理事。1990～1991年作为访问学者到美国交流，2004年受德国学术交流中心（DAAD）资助赴德国研究访问3个月。先后主持完成3项国家社科基金项目、9项省部级课题，获6项省部级优秀研究成果奖、科技进步奖和优秀教学成果奖，教育部、团中央等第十届挑战杯全国大学生科技作品竞赛优秀指导教师，曾获西南财经大学优秀教师一等奖。主要研究领域为经济统计。出版专著3部，主编和独立编写研究生、本科生教材十余部，其中主编的《统计学导论》被评为“十二五”国家规划教材。

王青华，西南财经大学统计学院副教授，硕士生导师，主要讲授课程有统计学、金融统计分析和宏观经济统计分析等。主编的《统计学导论》被评为“十二五”规划教材，主编及参编教材十余部，发表学术论文十多篇，参加多项和省部级课题研究，曾荣获四川省教学成果二等奖、四川省第十三次哲学社会科学优秀成果二等奖及国家统计局优秀科研成果二等奖。

马丹，女，统计学博士，西南财经大学统计学院经济统计系教授，博士生导师。西南财经大学经济统计系主任，精品课程统计学主讲教师。第十一批四川省科学和技术带头人后备人选，四川省统计学会理事、成都市统计学会理事、南方工业统计研究会常务理事。从事经济、金融、统计领域研究工作，在本专业重要学术期刊发表学术论文40余篇，累计逾50万字。参加完成国家社科基金等、省部级课题十余项。主持国家社会科学基金、教育部人文社会科学基金等课题。先后多次获得各级学术嘉奖，获得全国百篇优秀博士论文提名奖、全国统计科研成果奖优秀博士论文二等奖、全国统计科研成果奖优秀教材类一等奖、四川省教学成果奖一等奖等。

目录

作者简介
第2版前言
第1版前言
第1章总论
引例
1.1为什么要学习统计学
1.2什么是统计
1.3统计学中的基本术语
1.4用Excel进行统计分析
本章小结
思考与练习题
第2章统计数据的收集、整理与显示
引例
2.1统计数据的收集
2.2统计数据的整理
2.3统计数据的图表显示
本章小结
思考与练习题
第3章数据特征的描述
引例
3.1总量指标和相对指标
3.2数据集中趋势的描述：平均指标
3.3数据离中趋势的描述：变异指标
3.4数据分布形态的描述：偏度和峰度
3.5利用统计软件计算相关指标和绘制统计图
本章小结
思考与练习题
第4章时间序列分析
引例
4.1时间序列概述
4.2时间序列的水平分析
4.3时间序列的速度分析
4.4时间序列的构成因素分析
本章小结
思考与练习题
第5章统计指数与综合评价
引例
5.1统计指数的概念、作用和分类
5.2总指数的计算
5.3指数体系与因素分析
5.4综合评价
本章小结
思考与练习题
第6章统计量与抽样分布
引例
6.1总体分布及其样本特性
6.2总体参数与样本统计量
6.3抽样分布及抽样分布定理
本章小结
思考与练习题
第7章参数估计
引例
7.1抽样估计的基本问题
7.2点估计
7.3简单随机抽样的区间估计
7.4其他抽样组织方式的抽样误差
本章小结
思考与练习题
第8章假设检验与方差分析
引例
8.1假设检验的一般问题
8.2单个总体参数的假设检验
*8.3两个总体参数的假设检验
8.4多个总体均值的检验：单因素方差分析
本章小结
思考与练习题
第9章相关与回归分析
引例
9.1相关与回归分析概述
9.2一元线性相关分析
9.3一元线性回归分析
*9.4多元线性回归分析
本章小结
思考与练习题
附录A常用统计附表
部分参考答案
参考文献

前言/序言

第2版前言统计学作为经济类和管理类专业的必修课，也一直是西南财经大学的大学科基础课，经过多年的建设，西南财经大学的统计学先后被评为四川省精品课程、国家精品课程、国家精品资源共享课程。该课程的教材体系、教学内容、教学资源日趋成熟完善。2015年，党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”，大数据时代的到来，让“数据即资产”已经成为新的全球发展趋势。在数字浪潮中，统计学无疑将扮演更加重要的角色，统计学教学也面临新环境和新问题，统计学课程教材的适时更新与不断完善势在必行。
本书是在2013年机械工业出版社出版的《统计学》一书的基础上修订而成的。《统计学》第1版自出版发行以来受到了广大读者的欢迎，先后多次重印，被许多高等院校作为教材或主要参考书。本次修订在保留了原书的基本框架和内容体系的基础上，对各章体例进行了调整，将课后习题单独整理为配套练习册——《统计学学习指导及能力提升训练》，便于教师讲授和学生完成练习。此外，我们适时更新了教材数据和案例，将最新的统计数据引入教材，在教学资料等内容的时效性方面进行了更新和充实。
全书共9章，第1～5章主要涉及描述统计基本概念和方法；第6～9章主要介绍数理统计基本概念和方法。第1章总论论述了统计学的基本概念、特点及历史发展等。第2章主要介绍统计数据的收集、数据整理和展示。第3章介绍数据集中趋势、离中趋势以及分布形态。第4章讲授确定性时间序列分析的基本方法。第5章讲授统计指数理论综合评价。第6章介绍三大抽样分布及抽样分布定理。第7章介绍抽样估计方法和主要的抽样组织方式。第8章讲述假设检验和方差分析的基本理论和方法。第9章讨论了相关与回归分析的基本问题。再版教材由各章原作者进行修订，向蓉美、王青华和马丹三位主编进行统稿。
在本书第2版的修订编写过程中，我们参阅了国内外专家、学者的著作，也参考了同行的相关教材，在此对他们表示崇高的敬意和衷心的感谢！机械出版社的领导及编辑对本书的修订出版付出了辛勤的劳动，也一并表示诚挚的谢意！由于作者水平有限，加上时间仓促，书中错漏和不妥之处在所难免，恳请专家、同行和读者批评指正。
编者2017年3月于西南财经大学第1版前言统计的力量是如此强大、无处不在，哪里有数据，哪里就有统计，统计是现代人谋生的手段，因为我们正处于信息化的时代，数字化信息随处可见，所以国家教育部把统计学列为经济类、管理类大学生的专业（核心）基础课。
统计学的内容十分丰富。本书是一本关于统计学基本理论和方法的教材，适用于经济类和管理类非统计专业本科学生，也可以作为统计学专业的统计学入门教材，还可以作为广大经济管理人员学习统计学的参考书。
本书强调重思想、重应用，按照先描述统计、后推断统计的思路编写。只有对样本进行了描述，才能对总体进行推断，描述统计是推断统计的基础。本书第2～5章属于描述统计学的基本理论和方法，第6～9章属于推断统计学的基本理论和方法。教材最后一章相关与回归分析，是“计量经济学”课程的起点。这样的安排符合知识点的逻辑关系，便于课程之间的合理衔接和教学。
本书把统计知识的学习与计算机软件的运用有机结合，采用Microsoft Excel作为数据处理软件。Excel是最普及的数据处理和分析软件，非常便于统计计算和统计制图。在本书各章中，结合实例介绍其应用。少数Excel不能直接处理的计算，我们将简单介绍如何用SPSS处理，如单个总体的假设检验、等级相关系数的计算。
为了帮助大家更好地学习、理解和应用所讲知识，每章后面配有本章小结、基本知识梳理以及灵活多样的练习题。
根据学生对象不同或课时安排不同，标记有*的内容可以选择讲授。
2007年西南财经大学的统计学学科被评为国家级重点学科，“统计学”课程被评为国家级精品课程，2012年“统计学”课程被推荐为国家精品资源共享课。不断提高《统计学》教材的质量，是我们建设重点学科和统计学精品课程最重要的内容之一。本书由西南财经大学统计学院几位长期从事统计学教学的教授和副教授共同编写而成。作者和具体分工如下：向蓉美第1章和第4章，苏远琳第2章，黎春第3章，雷敏第5章，夏怡凡第6章，马丹第7章，王青华第8章和第9章。由向蓉美、王青华和马丹对全书进行总体设计和修改、总撰。谢小燕教授参加了教材总体设计的讨论，提出了很好的建议。
随着社会经济的不断发展和统计理论的不断完善，我们将适时根据其发展变化情况修订本书，也恳请使用本书的读者将建议和意见及时反馈给我们，对此我们表示衷心的感谢。
作者2013年2月于西南财经大学

《概率论与数理统计》（修订版） 本书是一本面向高等院校理工科学生和研究人员的经典教材，旨在系统地介绍概率论与数理统计的基本概念、理论和方法。全书共分为十四章，内容涵盖了概率论与数理统计的各个重要分支，逻辑严谨，条理清晰，注重理论与实践的结合。 第一部分：概率论 随机事件与概率： 本部分首先引入了随机事件的概念，并在此基础上定义了概率及其基本性质，包括加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式等。通过大量的实例，帮助读者理解概率在描述不确定性现象中的作用。 随机变量及其分布： 深入探讨了离散型和连续型随机变量的定义、分布函数、概率密度函数和累积分布函数。重点介绍了多种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布等，并阐述了它们的统计意义和应用场景。 多维随机变量及其分布： 扩展到二维及以上随机变量的分析，包括联合分布、边缘分布、条件分布等概念。详细讲解了协方差、相关系数等刻画随机变量之间线性关系的统计量，以及常用得多维分布，如多项分布和二维正态分布。 随机变量的数字特征： 阐述了数学期望、方差、矩等描述随机变量集中趋势和离散程度的重要数字特征，并讨论了它们的性质和计算方法。 大数定律与中心极限定理： 这是概率论的核心内容之一。本书详细阐述了伯努利大数定律、切比雪夫大数定律和辛钦大数定律，为统计推断提供了理论基础。同时，深入讲解了林德伯格-列维中心极限定理和棣莫弗-拉普拉斯定理，揭示了大量独立随机变量之和的分布趋近于正态分布的普遍规律，这在许多实际问题中具有极其重要的应用。 极限定理的补充： 可能会包含其他与极限定理相关的补充内容，如泊松定理等，以拓宽读者的视野。 第二部分：数理统计 统计量及其抽样分布： 介绍了统计量的概念，并重点讲解了样本均值、样本方差等常用统计量的抽样分布，特别是与正态分布相关的卡方分布、t分布和F分布，为参数估计和假设检验奠定了基础。 参数估计： 详细阐述了点估计和区间估计两种主要的参数估计方法。在点估计方面，介绍了矩估计法和最大似然估计法，并讨论了估计量的优良性准则（如无偏性、有效性和一致性）。在区间估计方面，讲解了如何根据样本构造置信区间，并给出了针对不同参数和分布的置信区间计算方法。 假设检验： 介绍了假设检验的基本思想和步骤，包括构造检验统计量、确定拒绝域等。详细讲解了针对单个总体均值、比例、方差以及两个总体均值、比例、方差的各种假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验和F检验等。同时，讨论了检验的有效性（如功效函数）。 方差分析： 介绍了方差分析的基本原理，用于分析多个因子或分组的均值是否存在显著差异。本书将涵盖单因素方差分析和多因素方差分析。 回归分析： 讲解了线性回归模型，包括一元线性回归和多元线性回归。阐述了最小二乘法的原理，如何估计回归系数，以及如何进行回归模型的拟合优度检验和系数的显著性检验。 非参数统计： 介绍了不依赖于总体分布假设的统计方法，如符号检验、秩和检验等，适用于传统参数检验不适用的情况。 方差分析（补充）与回归分析（补充）： 可能包含对某些高级的方差分析模型（如协方差分析）或更复杂的回归模型（如非线性回归）的初步介绍，以满足更广泛的应用需求。 本书特色： 内容全面且深入： 覆盖了概率论与数理统计的核心知识体系，从基础概念到高级方法都有涉及。 理论严谨且清晰： 概念定义清晰，定理证明详尽，逻辑性强，有助于读者建立扎实的理论基础。 例题丰富且典型： 结合大量的计算例题和应用实例，帮助读者理解抽象的理论概念，掌握实际问题的解决方法。 习题设计合理： 每章末附有不同难度和类型的习题，供读者巩固所学知识，提高解题能力。 强调统计思维： 不仅教授统计方法，更注重培养读者的统计思维方式，使其能够运用统计学解决实际问题。 《概率论与数理统计》（修订版）是学习概率论与数理统计的理想读物，适用于大学本科生、研究生以及需要掌握统计学知识的工程技术人员和科研工作者。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解不确定性现象的规律，掌握科学的数据分析方法，并将其应用于各自的研究和实践领域。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《统计学（第2版）》是一本集理论性、实践性和趣味性于一体的优秀教材。它不仅帮助我建立起扎实的统计学基础，更重要的是，它让我看到了统计学在解决实际问题中的巨大潜力。这本书非常适合那些对统计学感兴趣，但又担心其枯燥乏味的读者。我强烈推荐这本书给所有想要了解统计学，或者需要运用统计学来解决问题的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上非常有条理，而且结构设计得非常合理。从最基础的数据描述统计，到概率论，再到推断统计，每一个章节都建立在前一章节的基础上，让我感觉知识体系非常完整。特别值得称赞的是，每一章节的结尾都会有“本章小结”和“习题”，习题的难度也从易到难，覆盖了本章的重点内容。我通常会先看一遍讲解，然后尝试做一些习题，遇到不懂的地方再回头翻看，这种学习方式效率很高。而且，书中的图表和插图也非常精美，很多复杂的概念通过图表就能一目了然，比如箱线图、散点图、概率分布图等等，都做得非常直观，大大降低了学习难度。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学（第2版）》真的颠覆了我对统计学的看法，之前觉得统计学枯燥乏味，公式一大堆，但这本书完全不一样。作者用一种非常生动有趣的方式来讲解，很多例子都贴近生活，比如分析市场调研数据、解读社交媒体的流行趋势，甚至还有如何利用统计学来评估投资风险。我记得有一章讲到假设检验，我以前看到这个词就头疼，感觉特别抽象，但作者通过一个“是否会下雨”的简单案例，一步步引导我理解了P值、显著性水平等等概念，还用图表清晰地展示了整个流程，让我茅塞顿开。而且，书中并没有一味地堆砌理论，而是强调统计学在实际问题中的应用，比如如何设计一个科学的实验来验证某个假设，如何选择合适的统计方法来分析不同类型的数据。这让我觉得学到的知识是实实在在有用的，不仅仅是为了考试，更是为了解决现实生活中的问题。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直认为统计学是理工科的专利，与我的人文社科背景格格不入。然而，《统计学（第2版）》彻底改变了我的看法。这本书的例子非常丰富，涵盖了经济学、社会学、心理学、医学等等多个领域。作者通过这些跨学科的案例，展示了统计学在各个领域的强大应用能力。例如，在市场营销章节，作者讲解了如何利用统计方法来分析消费者行为，预测销售趋势；在社会学章节，则介绍了如何通过统计调查来研究社会现象，比如贫富差距、教育公平等等。这些内容让我看到了统计学不仅仅是一门理论学科，更是一门解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

《统计学（第2版）》这本书对于我这样的初学者来说，简直是福音。作者的讲解方式非常细腻，对于每一个概念都进行了清晰的定义和解释，并且会给出多个不同角度的例子来帮助理解。我特别喜欢书中关于“数据可视化”的章节，作者详细介绍了如何利用图表来有效地展示数据，包括选择合适的图表类型、如何设计美观的图表等。这不仅让我能够更好地理解数据，也为我今后的报告和演示提供了宝贵的参考。而且，书中也强调了统计分析中的一些常见误区和陷阱，提醒我们要审慎地解读统计结果，避免以偏概全。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。它不仅仅是浅尝辄止地介绍了一些基础概念，而是对一些核心的统计方法进行了深入的探讨，比如回归分析、方差分析、时间序列分析等。作者在讲解这些方法时，并没有回避其背后的数学原理，但又能够以一种易于理解的方式呈现，让我既理解了“是什么”，也理解了“为什么”。而且，书中还涉及了一些更高级的主题，比如非参数统计、贝叶斯统计等，虽然没有深入讲解，但足以让我对统计学的广阔领域有一个初步的认识，激发了我进一步学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到“人性化”的地方在于，它充分考虑到了读者的不同背景和学习习惯。书中不仅有详细的理论讲解，还穿插了大量的“小贴士”和“专家建议”，这些内容虽然不是核心理论，但却能帮助我们更好地理解和应用统计学知识。例如，在讲解假设检验时，作者就提醒我们要注意“统计显著性”与“实际显著性”的区别，这一点非常重要。此外，书中还引用了一些历史上的统计学家的故事，让我在学习枯燥的公式之余，也能感受到统计学发展的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的是它的“实战”导向。很多统计学教材只关注理论，但《统计学（第2版）》却花了大量篇幅讲解如何将统计学知识应用到实际问题中。比如，书中提供了大量的案例研究，这些案例都是从真实的研究或工作中提取出来的，详细展示了如何收集数据、选择统计方法、分析结果，并最终得出有用的结论。作者还介绍了一些常用的统计软件（虽然没有深入讲解操作，但提到了名字和应用场景），让我对接下来的学习和工作有了更清晰的方向。这种“学以致用”的理念贯穿全书，让我学习的动力更足了。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的语言风格简直是统计学教材里的一股清流。我之前翻过几本其他统计学的书，要么是术语堆砌，要么是翻译腔浓重，读起来味同嚼蜡。但《统计学（第2版）》完全没有这个问题，作者的笔触非常幽默，偶尔还会插入一些小故事或者段子，让原本可能枯燥的统计概念变得妙趣横生。尤其是在讲解一些复杂的统计模型时，作者会用一种“讲故事”的方式来引出，然后再逐步拆解，让我们很容易就能抓住核心要点。我印象最深的是关于回归分析的那部分，作者没有直接给出复杂的公式，而是先从一个简单的“身高与体重”的关系入手，通过可视化图表逐步展示了如何找到一条最佳拟合线，再解释了斜率、截距的实际意义。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，让我这个初学者也能毫不费力地理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量也非常出色，纸张手感舒适，字体清晰易读，章节标题和重点内容都做了醒目的标识。我通常是边做笔记边阅读，这本书的版式设计非常适合做笔记，留白也比较充足。而且，书中引用的参考文献也比较权威，为我进一步深入研究提供了方向。虽然这是一本统计学教材，但它的阅读体验却非常接近一本优秀的科普读物，让人愿意花时间去钻研。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

。。。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

好东西

评分☆☆☆☆☆

外面还有一层塑料波毛的包装

评分☆☆☆☆☆

还算比较简单 适合当教材的书

评分☆☆☆☆☆

外面还有一层塑料波毛的包装

评分☆☆☆☆☆

挺好的 质量也不错

评分☆☆☆☆☆

外面还有一层塑料波毛的包装