统计学原理学习指导及Excel数据统计分析（第二版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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韩兆洲，王斌会著

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出版社：暨南大学出版社

ISBN：9787811357585

版次：2

商品编码：12317498

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-04-01

用纸：胶版纸

页数：207

字数：246000

具体描述

内容简介

　　本书稿是与《统计学原理》相配套的学习指导用书。分上下两篇，共十二章，每章均有学习目的与要求、学习重点与难点、内容提示、思考题与解答要点、综合自测题。对于学习者可起到事半功倍的学习效果。

《数据驱动的决策艺术：从统计基础到精细分析》在信息爆炸的时代，数据无处不在，而解读和运用数据的能力，已成为个人和组织在竞争中脱颖而出的关键。本书，《数据驱动的决策艺术：从统计基础到精细分析》，旨在为您提供一套全面而实用的方法论，帮助您掌握驾驭数据的核心技能，将原始信息转化为具有洞察力的决策依据。本书并非仅限于理论的探讨，更着重于将统计学原理与实际应用相结合，尤其强调在现代数据分析工具下的操作实践。第一部分：奠定坚实的统计学基石学习任何一门学科，都离不开对其基本概念和原理的深入理解。本书的开篇，将引领您走进统计学的殿堂，从最基础的知识点出发，为您构建坚实的理论框架。统计学的世界观：我们将首先探讨统计学的本质和意义，理解其在认识世界、解决问题中的重要作用。您将了解到，统计学并非枯燥的数字堆砌，而是洞察事物规律、预测未来趋势的强大工具。我们将介绍统计学的两大分支：描述性统计和推断性统计，并阐释它们各自的使命与联系。数据的形态与收集：数据是统计分析的灵魂。本书将详细介绍不同类型的数据（如定性数据、定量数据；离散数据、连续数据）及其特点。同时，我们将探讨数据收集的常见方法，包括抽样调查、实验设计等，以及在数据收集过程中需要注意的原则和潜在的偏误，确保您能够获取可靠、有效的数据源。描述性统计的语言：掌握如何用简洁明了的方式概括和呈现数据是统计学的第一步。我们将深入讲解集中趋势的度量（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），以及数据分布的特征（偏度、峰度）。通过丰富的图表示例，如直方图、箱线图、散点图等，您将学会如何直观地展现数据的分布规律和特征，从而对数据有一个初步的了解。概率论的基石：概率是统计推断的语言。我们将介绍概率的基本概念，包括随机事件、概率的计算方法、条件概率、独立性等。在此基础上，我们将探讨重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布等。理解这些分布的性质，对于后续的统计推断至关重要。我们将强调正态分布在统计学中的核心地位，以及如何识别和应用非正态分布。第二部分：走向推断与预测的智慧在理解了数据的基本特征后，我们自然会想利用这些数据来做出更广泛的推论和预测。本部分将引导您掌握统计推断的核心技术。抽样分布的奥秘：当我们无法观测总体时，如何通过样本来推断总体？抽样分布是连接样本与总体的桥梁。我们将深入理解中心极限定理，并介绍样本均值、样本比例的抽样分布，为后续的参数估计和假设检验奠定理论基础。参数估计的艺术：如何根据样本信息来估计总体的未知参数（如均值、比例、方差）？我们将详细介绍点估计和区间估计的方法。您将学会如何计算置信区间，并理解置信区间的含义，从而对总体的参数有一个更精确的认识。假设检验的严谨：假设检验是统计推断的核心工具，它帮助我们对总体的某些假设进行验证。我们将系统地讲解假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值等。您将学习如何进行单样本t检验、两样本t检验、Z检验、卡方检验等常见假设检验，并理解第一类错误和第二类错误的含义。方差分析的威力：当我们需要比较三个或三个以上组的均值时，方差分析（ANOVA）是不可或缺的工具。我们将介绍单因素方差分析和多因素方差分析的原理，以及如何解读方差分析的结果，从而判断不同因素对结果的影响程度。回归分析的洞察：回归分析是研究变量之间关系的重要方法。我们将从简单线性回归开始，介绍回归模型的建立、参数的估计、模型拟合优度的检验（如R平方）、回归系数的显著性检验等。在此基础上，我们将扩展到多元线性回归，探讨多个自变量如何联合影响因变量，并介绍如何进行变量选择和模型诊断。相关分析的度量：除了回归分析，相关分析也能帮助我们理解变量之间的线性关系强度和方向。我们将介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，并讲解如何进行相关显著性检验。第三部分：现代数据分析工具的实战应用理论知识的掌握固然重要，但将这些理论转化为实际操作能力，才能真正发挥统计学的价值。本书将重点关注如何运用强大的数据分析工具，将抽象的统计概念付诸实践。 Excel：基础数据处理与可视化大师： Excel作为一款普及率极高的电子表格软件，是进行基础数据管理、清洗和初步分析的利器。我们将详细介绍Excel在数据录入、编辑、排序、筛选、公式运用、条件格式设置等方面的技巧。更重要的是，我们将深入讲解如何利用Excel强大的图表功能，创建各类统计图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图等，实现数据的直观呈现和初步分析。我们将演示如何利用Excel的数据透视表进行多维度的数据汇总和分析，以及如何使用Excel的统计函数（如SUM, AVERAGE, MEDIAN, STDEV, VAR, CORREL, SLOPE, INTERCEPT等）进行描述性统计量的计算。 Excel的统计分析工具库： Excel内置了一系列强大的统计分析工具，能够帮助我们快速完成常见的统计分析任务。我们将演示如何激活并使用Excel的“数据分析”工具库，进行回归分析、方差分析、描述性统计、相关分析、直方图生成等。我们将一步一步地指导您完成每一步操作，并帮助您理解输出结果的含义。案例驱动的实战演练：为了让您更直观地理解统计原理在实际问题中的应用，本书将精心设计一系列贴近实际的案例。这些案例将涵盖市场营销、金融投资、生产制造、人力资源等多个领域，覆盖了从数据收集、数据清洗、探索性数据分析、模型构建到结果解读的全过程。每一个案例都将引导您思考：“这个问题可以用什么统计方法来解决？”，“如何在Excel中实现这些分析？”，“如何解读分析结果并得出有用的结论？” 数据分析流程的构建：通过大量的案例实践，您将逐步掌握一个完整的数据分析流程：明确分析目标，收集并理解数据，清洗和整理数据，进行探索性数据分析，选择并应用合适的统计模型，解释分析结果，并将结论应用于实际决策。数据解读与沟通的艺术：即使拥有再精湛的分析技巧，如果无法有效地将分析结果传达给他人，其价值也将大打折扣。本书将强调如何用清晰、简洁的语言解读统计分析结果，如何通过图表有效地展示数据洞察，以及如何将复杂的统计概念转化为非专业人士易于理解的信息。本书的特色与价值：理论与实践的完美结合：本书不仅讲解了统计学理论，更强调在Excel这一实用工具中的落地应用，让您学有所用，学以致用。由浅入深，循序渐进：从最基础的概念开始，逐步深入到复杂的统计模型，适合不同背景的学习者。案例丰富，贴近实务：大量的真实案例，帮助您理解统计学在解决实际问题中的威力。操作指导详尽：针对Excel软件的操作步骤进行了详细的图文说明，易于模仿和实践。培养数据思维：帮助您养成用数据说话、用数据决策的习惯，提升解决问题的能力。无论您是希望提升个人职场竞争力的数据初学者，还是希望深化统计分析技能的在职人士，亦或是渴望掌握数据驱动决策的研究者，《数据驱动的决策艺术：从统计基础到精细分析》都将是您不可或缺的良师益友。本书将赋能您，自信地驾驭数据，在瞬息万变的时代浪潮中，做出更明智、更精准的决策。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是给我打开了统计学世界的大门，以前总觉得统计学是枯燥乏味的数字游戏，充满了各种复杂的公式和理论，让人望而却步。但这本书的出现彻底改变了我的看法。作者用非常生动形象的比喻和贴近生活的例子，将抽象的统计学概念一一拆解，让我不再觉得它们遥不可及。比如，在讲解均值、中位数、众数时，作者举了班级同学身高、考试成绩等例子，一下子就抓住了我的注意力，让我能够直观地理解这些概念的含义和应用场景。更让我惊喜的是，书中并没有回避那些核心的数学原理，而是以一种循序渐进的方式，将它们融入到实际的操作和分析过程中。当我看到那些公式不再是冰冷的符号，而是解决实际问题的工具时，我才真正体会到统计学的魅力。而且，这本书在理论讲解之后，立刻就提供了相应的Excel操作步骤，这对于我这种动手能力稍弱的人来说简直是福音。不用担心理论学了用不上，书中的指导非常详细，截图也清晰明了，跟着操作一步步来，真的能做出漂亮的统计图表和分析结果。感觉自己终于可以摆脱“只看不练”的窘境，真正地将统计学知识运用到学习和工作中去了。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为这本《统计学原理学习指导及Excel数据统计分析（第二版）》只是那种照本宣科、堆砌理论的“砖头书”，没想到它的内容设计得如此巧妙，简直是一场学习体验的革命。作者似乎深谙学习者的心理，他不仅提供了扎实的统计学基础知识，更重要的是，他将这些知识点巧妙地嵌入到Excel的实际应用中，让学习的过程变得既有目标性又充满成就感。我尤其欣赏的是，书中对每个统计方法都进行了深入浅出的讲解，从原理到应用，再到Excel中的具体实现，层层递进，逻辑清晰。当我在学习回归分析时，书中不仅仅是给出了公式，而是详细解释了为什么需要回归分析，它能解决什么样的问题，以及在Excel中如何通过几步简单的操作就能完成一个完整的回归分析模型，并解读回归结果。这种“理论+实践”的双管齐下的学习方式，让我能够更快地掌握知识，并且知道如何将其应用于实际的数据分析任务中。而且，这本书的排版也非常人性化，重点内容都有高亮，关键步骤都有提示，即使是初学者也能轻松跟上节奏。我感觉自己不再是被动地接受信息，而是主动地参与到知识构建的过程中，这种感觉非常好。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习统计学最关键的在于“理解”而非“死记硬背”。很多时候，我们看到复杂的公式就头疼，但如果能明白这个公式背后的逻辑和它所解决的问题，那么学习起来就会事半功倍。《统计学原理学习指导及Excel数据统计分析（第二版）》在这方面做得非常出色。作者并没有上来就甩出一堆公式，而是先用通俗易懂的语言解释统计学的基本概念，比如“样本”、“总体”、“随机性”等等，并结合生活中的例子，让我能够迅速建立起对这些概念的直观认识。随后，在引入公式时，也会详细阐述其推导过程和实际意义，让我明白“为什么是这样”，而不是仅仅知道“是什么”。更妙的是，书中将这些理论知识与Excel的操作紧密结合，当我学到一个新的统计方法时，马上就能跟着书中的步骤在Excel中实践，亲手去计算、去验证。这种“理论在先，实践紧随”的学习模式，让我能够将学到的知识立刻内化，形成自己的理解。而且，书中对Excel的某些高级功能，比如数据透视表、规划求解等在统计分析中的应用也进行了介绍，这让我对Excel的应用有了更深的认识，也更加期待能将这些工具运用到我自己的研究和工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是知识的增长，更是一种学习方法上的启迪。以前学习统计学，总是感觉孤军奋战，对着厚厚的教材和浩瀚的公式，常常感到迷茫和沮丧。但《统计学原理学习指导及Excel数据统计分析（第二版）》就像一位经验丰富的向导，全程陪伴着我，让我能够自信地 navigating 统计学的海洋。我特别喜欢作者在每个章节都设置了“学习目标”和“知识小结”，这让我能够清晰地知道这一章要学什么，学完之后又掌握了哪些内容，从而能够有效地规划自己的学习进度。而且，书中提供的练习题和案例分析都非常贴近实际应用，让我能够将学到的理论知识运用到解决实际问题中去，从中获得成就感。最让我印象深刻的是，在讲解一些容易混淆的概念时，作者总是会进行对比和辨析，例如在区分“相关”和“因果”时，用生动的例子让我们深刻理解两者的区别。这种细致入微的处理方式，让我在学习过程中少走了很多弯路。看完这本书，我感觉自己不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何利用Excel这个强大的工具，进行科学、高效的数据分析，这对于我今后的学习和工作都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对Excel在统计分析中的应用一直有些模糊的概念，总觉得它只是一个表格工具，做一些简单的数据录入和计算。但当我翻开《统计学原理学习指导及Excel数据统计分析（第二版）》之后，我才意识到自己错得有多离谱。这本书完全颠覆了我对Excel的认知，它展示了Excel在统计分析领域强大的能力，远超我的想象。作者通过大量的案例和详细的操作指南，一步步地引导我如何利用Excel强大的函数、图表功能和数据分析工具，来完成各种复杂的统计任务。从基础的数据整理、描述性统计到进阶的假设检验、方差分析、回归分析，甚至是一些更高级的时间序列分析和多因素方差分析，书中都给出了清晰、可操作的Excel解决方案。我特别喜欢书中对图表制作的讲解，不同的统计量和分析结果，应该选择什么样的图表来呈现，以及如何在Excel中实现这些美观、专业的图表，书中都有细致的指导。这不仅能让我更好地理解数据，也能让我在汇报工作时，用更直观、更有说服力的方式来展示我的分析结果。这本书真的让我感觉自己掌握了一项非常实用的技能，不再惧怕面对复杂的数据。