统计学（第7版）（教育部经济管理类核心课程教材） 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
• 核心教材
• 高等教育
• 概率论
• 数理统计
• 回归分析
• 数据分析
• 第七版
• 教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300256870

版次：7

商品编码：12358814

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：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：300

内容简介

统计学作为研究数据的一门科学，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。掌握统计技术可以让你在竞争激烈的就业市场中占据优势。本书在第6版的基础上修订而成，主要有以下特色：
（1）强调对统计思想的阐述，通过实例讲解统计方法，强调与计算机的结合。
（2）对例题和习题数据进行了部分更新，所有实例均给出SPSS和Excel 的实现过程和结果。
（3）考虑到教学时数限制，删除了一些章节，在保持体系完整性的同时，内容更加简洁易懂。
（4）配有内容丰富的教学资源库，便于读者学习。

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——基于R》《统计学——基于SPSS》《统计学——基于Excel》。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***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。

目录

第1章 统计、数据和计算机
第2章 用图表展示数据
第3章 用统计量描述数据
第4章 概率分布
第5章 参数估计
第6章 假设检验
第7章 类别变量的推断
第8章 方差分析与实验设计
第9章 一元线性回归
第10章 多元线性回归
第11章 时间序列预测
第12章 非参数检验
附录1 解读指数
附录2 SPSS和Excel中的常用统计函数
参考文献

精彩书摘

统计作为数据分析的一种通用语言，已在越来越多的领域加以应用。对很多人 而言，掌握统计技术可在竞争日趋激烈的就业市场中占据优势。统计学作为研究数据的一门科学，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。多数人都把统计作为一门难学的课程来看待，其实统计并不像人们想象的那么难，关键是看你怎么学。如果在学习过程中把注意力放在公式上，放在数据的计算过程上，而忽视对统计思想的理解，不仅难以学会，也难以将统计用到实处。如果抛开复杂公式的表象，把繁杂的计算过程交给计算机来完成，就会发现统计其实很简单。统计的精髓是使复杂问题简单化，而不是把简单问题 复杂化;统计的真谛在于它所体现的思想，在于它所提供的思维方式;学好统计的关键是掌握如何运用统计思维来思考问题，而不是简单地记住那些死的统计知识。

统计学：数据驱动的洞察与决策 在这信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并以此指导我们的决策，已成为个人、企业乃至社会发展的关键能力。本书《统计学》（第7版）正是这样一本旨在帮助读者掌握这一核心能力的经典教材。它并非仅仅罗列枯燥的公式和理论，而是通过清晰的逻辑、生动的案例，引导读者理解统计学的思想精髓，学会运用统计工具解决实际问题。 本书的编写宗旨在于，让统计学成为一门“有用”的学科。这意味着，我们不仅要学习如何计算，更要理解计算的意义；不仅要掌握方法的应用，更要体会方法背后的逻辑。因此，在内容编排上，本书力求循序渐进，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的统计模型和分析技术。 第一部分：统计学的基石——数据的理解与描述 任何统计分析都始于对数据的理解。本书的开篇，将带领读者走进数据的世界。我们会学习到如何区分不同类型的数据（如定性数据和定量数据，离散数据和连续数据），以及这些数据类型对后续分析方法选择的重要性。随后，我们将聚焦于数据的可视化表达。数据图表并非仅仅是装饰，它们是洞察数据分布、识别异常值、揭示变量之间潜在关系的强大工具。本书将介绍多种常用的图表类型，如直方图、箱线图、散点图、条形图等，并指导读者如何根据数据特性和分析目标选择最合适的图表，从而直观地感知数据的“面貌”。 除了可视化，描述性统计量是量化数据特征的另一重要手段。本书将详细讲解如何计算和解释均值、中位数、众数等集中趋势的度量，以及方差、标准差、极差等离散程度的度量。这些指标能够帮助我们简洁地概括数据集的整体水平和波动情况。更进一步，我们将探讨百分位数、四分位数等概念，它们在描述数据的分布和进行相对位置的比较时显得尤为重要。通过对这些基本描述性统计量的掌握，读者将能够初步掌握如何对收集到的数据进行初步的整理和概括，为后续的推断性统计打下坚实的基础。 第二部分：从样本到总体——统计推断的奥秘 现实世界中，我们往往无法获得研究对象的全部信息，只能通过部分样本来推断整体的特征。这便是统计推断的核心任务。本书的这一部分将深入探讨统计推断的原理和方法。 首先，我们将学习概率论的基础知识。概率是量化不确定性的语言，理解概率的性质和计算方法，是理解统计推断的前提。我们会介绍离散型和连续型随机变量及其概率分布，特别是正态分布这一在统计学中扮演着极其重要角色的分布。 在此基础上，本书将详细介绍抽样分布的概念。我们知道，通过不同样本计算出的统计量（如样本均值）会围绕着总体的真实参数波动。抽样分布描述了这种波动的规律。中心极限定理是抽样分布理论的基石，它告诉我们，无论总体的分布如何，大样本的均值抽样分布都趋近于正态分布，这为我们进行统计推断提供了强大的理论支持。 随后，我们将进入统计推断的两个主要分支：参数估计和假设检验。 参数估计的目的是利用样本信息来估计总体的未知参数。本书将介绍点估计和区间估计两种方法。点估计提供一个单一的数值作为参数的估计值，而区间估计则提供一个包含真实参数的概率区间，即置信区间。我们将学习如何计算均值、比例等参数的置信区间，并理解置信水平的含义。通过置信区间，我们可以更全面地了解参数的可能取值范围，以及估计的不确定性。 假设检验则是一种判断样本数据是否支持某个关于总体参数的假设的方法。本书将详细介绍假设检验的基本流程，包括建立原假设和备择假设，选择检验统计量，计算P值，以及根据P值和显著性水平做出统计决策。我们将学习如何对均值、比例等进行单样本、双样本的假设检验，以及如何检验方差的假设。通过假设检验，我们可以对营销活动的有效性、新产品开发的成功率等做出科学的判断。 第三部分：探索变量间的关系——回归与相关分析 在实际应用中，我们常常需要理解不同变量之间是如何相互影响的。本书的这一部分将聚焦于探索变量间的关系，特别是线性关系。 相关分析首先关注的是变量之间线性相关的方向和强度。我们将学习如何计算相关系数，如Pearson相关系数，并解释其取值范围（-1到+1）所代表的含义。正相关表示一个变量增加时另一个变量也倾向于增加，负相关则相反，而相关系数接近于0则表示线性关系较弱。 回归分析则更进一步，它不仅描述变量间的关系，还试图建立一个数学模型来预测一个变量（因变量）如何随着另一个或多个变量（自变量）的变化而变化。本书将重点介绍简单线性回归，建立形如 Y = β₀ + β₁X + ε 的模型，并学习如何通过最小二乘法估计模型的参数 β₀ 和 β₁。我们将理解斜率 β₁ 的经济或实际意义，以及截距 β₀ 的含义。同时，我们还将学习如何评估回归模型的拟合优度，如决定系数 R²，以及如何检验回归系数的显著性。 为了更全面地理解变量间的关系，本书还将引入多元线性回归。当需要考虑多个自变量对因变量的影响时，多元线性回归模型能够提供更精细的分析。我们将学习如何解读多元回归模型中的回归系数，理解在控制其他变量不变的情况下，某个自变量的变化对因变量的影响。此外，我们还会探讨多重共线性、异方差等回归分析中可能遇到的问题，并给出相应的处理方法。 第四部分：超越经典——更多统计工具的探索 除了上述核心内容，本书还将适时介绍一些更高级或特定领域的统计工具，以拓展读者的视野。这可能包括： 方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组均值是否存在显著差异，在实验设计和多组比较中非常有用。 非参数统计：当数据不满足参数统计的某些假设（如正态性）时，非参数统计方法提供了一种有效的替代方案。 时间序列分析：用于分析随时间变化的数据，如经济指标、股票价格等，预测未来趋势。 抽样调查设计：介绍如何设计有效的抽样方案，以获得具有代表性的样本，从而进行准确的推断。 学习方法与理念 本书在讲解统计概念和方法的同时，始终强调“理解”而非“死记硬背”。每一个公式的推导都力求清晰易懂，每一个方法的应用都伴随着具体的应用场景。此外，本书鼓励读者主动思考，将统计学知识与自身所处的学习或工作环境联系起来，尝试用统计的思维方式去分析问题，解决问题。 统计学是一门实用的学科，它贯穿于经济学、管理学、社会学、心理学、医学乃至自然科学的方方面面。掌握统计学，意味着掌握了一种分析世界、理解规律、做出理性决策的强大工具。本书《统计学》（第7版）正是为开启这段学习之旅而精心打造，我们相信，通过对本书的学习，读者将能够深刻体会到统计学的魅力，并将其转化为自身的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书架上已经摆了快十年了，印象中它大概是在我大二那年，我的宏观经济学老师力荐我们班买的。说实话，拿到手的时候，沉甸甸的，封面设计挺中规中矩的，那种一眼就能看出是教科书的风格，没有什么花哨的装饰。我记得当时我们那个专业的就业前景特别好，大家都铆足了劲想往金融、咨询方向发展，所以对这种“官方推荐”的经典教材都抱着一种朝圣的心态。翻开第一页，扑面而来的是各种公式和密集的文字，那时候我刚开始接触数理统计，对那些希腊字母和复杂的假设检验过程感到头皮发麻。但这本书的优点就在于，它对每一个概念的引入都非常系统和严谨。它不像有些教材那样上来就抛出复杂的模型，而是会先用非常生活化或者经典的商业案例来铺垫，让你大概知道这个工具是用来解决什么问题的。比如讲到置信区间的时候，它会用一个具体的例子来说明，这个区间到底意味着什么，而不是干巴巴地给你一堆数学推导。我记得那时候为了弄懂中心极限定理的直观意义，我反复看了好几遍附带的光盘里的动画演示，虽然画质现在看来有点粗糙，但逻辑推导的脉络是清晰的。这本书的习题量也相当可观，很多基础题能帮你把概念吃透，而后面的挑战题则能逼着你去思考如何将理论应用于实际的复杂情境。总的来说，它奠定了我对统计学基本框架的认知，虽然过程有点枯燥，但绝对是打基础的“硬通货”。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《统计学（第7版）》的时候，我第一个感觉是内容密度太大，你需要投入大量的时间去消化。它不像市面上那些新出版的、针对特定人群（比如市场营销或数据科学导论）的统计读物那样，只会挑选最容易理解的部分来介绍。这本书是完整的、体系化的，它几乎涵盖了传统统计学课程需要教授的所有核心模块，从描述性统计到推断性统计，从单变量分析到多变量初步探索。印象最深的是它对最大似然估计（MLE）的讲解，作者没有回避其背后的微积分基础，而是用一种渐进的方式，先从简单的指数分布入手，逐步推广到更复杂的分布，让你明白为什么MLE在统计推断中具有如此重要的地位——它试图找到“最有可能”产生我们观测到的样本数据的参数值。这本书的优点在于其广度和深度兼备，但代价就是阅读起来需要极大的耐心和持续的精力。如果你想在短期内掌握一些统计工具，这本书可能不是最高效的选择，因为它会坚持带你走完每一个逻辑环节，不允许跳跃。但如果你的目标是未来从事学术研究或者需要构建复杂统计模型，那么这种对底层逻辑的深刻理解，是任何“工具箱式”教程都无法替代的财富。这本书与其说是一本工具书，不如说是一份严谨的学术训练指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和细节处理上，体现出一种老派的学术严谨性，这点我个人非常欣赏。我对比过好几个版本，这个第七版在术语的翻译和习惯用法的统一性上做得尤为出色，这对于我们这种需要大量阅读外文文献的学生来说，减少了太多理解上的歧义。尤其值得一提的是，它对那些容易混淆的概念，比如偏差（Bias）和方差（Variance）的权衡（Trade-off），进行了非常细致的图示说明。我记得有一次为了准备一个期末项目，需要用到回归分析中的多重共线性诊断，我回去翻了很久，发现书里关于VIF（方差膨胀因子）的介绍虽然篇幅不大，但解释了它背后的原理——为什么当变量高度相关时，参数估计的方差会急剧增大，这对模型的解释性意味着什么。这不仅仅是教会你怎么计算，更重要的是让你理解计算背后的经济学或管理学含义。当然，作为一本厚重的教材，它的缺点也很明显，那就是更新速度有点跟不上。当这本书出版的时候，很多基于大数据的现代统计方法，比如机器学习中的某些基础算法，还未被充分整合进来。它更侧重于经典的参数估计、假设检验以及线性模型的构建。所以，如果你想找一本紧跟前沿量化方法的书，它可能不是首选，但如果你想打牢数理统计的根基，理解那些经过几十年检验的经典理论框架，这本书绝对是不可替代的基石。它就像是学武功的“扎马步”，基础扎实了，学后面的招式才能稳固。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验就像是跟随一位非常博学但略显严肃的导师在听课。它不追求花哨的语言或者轻松的氛围，而是用一种近乎“教科书式”的、无可挑剔的逻辑链条来推进知识。我记得最清楚的是它在概率论基础部分的处理方式。它没有急于进入复杂的随机过程，而是先花了相当大的篇幅来巩固随机变量的分布特性。那些关于矩母函数（Moment Generating Function）的讲解，我当时觉得非常抽象，但当老师在课上演示了如何利用它来推导泊松分布和二项分布的期望和方差时，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。这本书的结构安排非常合理，章节之间的衔接过渡几乎是无缝的，你很少会因为不理解前一章的内容而无法进入下一章。但是，这种严谨性也带来了一个副作用：对于那些纯粹想了解统计“如何应用”而非“如何证明”的读者来说，它可能会显得过于冗长和技术化。我身边有些同学，尤其是在非量化专业学习的，读到中后期就明显跟不上了，他们觉得大量的证明过程分散了他们对实际应用的注意力。对我个人而言，我更倾向于去阅读附录中那些关于软件应用（比如早期的SPSS或SAS的输出解读）的章节，对比书本推导出来的结果与软件实际运行的参数，这种“理论到实践”的映射过程，比单纯的数学推导更能激发我的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本教材给我最大的价值在于它对于“统计思维”的培养，而不是单纯的知识点罗列。很多现代的统计应用指南可能会告诉你“你需要用T检验”，但这本书会深入挖掘“为什么在这个情境下使用T检验是合理的，它的前提假设是什么，如果前提不满足又该怎么办”。我记得在处理方差分析（ANOVA）的那一章时，作者反复强调了模型的假设：独立性、正态性和方差齐性。他没有把这几个假设当作必须死记硬背的教条，而是通过反例说明，如果方差齐性被严重违反，即使P值看起来很显著，你的结论也可能是不可信的。这种对假设的尊重和对模型局限性的清晰界定，是很多速成教材所欠缺的。它教导我们，统计推断不是绝对的真理，而是在特定约束条件下，基于概率的理性判断。此外，这本书的案例选择，虽然时间上略显陈旧，但其核心的逻辑结构依然适用。比如关于市场调研中抽样误差的分析，或者早期质量控制中的过程波动分析，这些经典案例的分析框架，是构建更复杂的时间序列分析或实验设计的基础。它像是一部历史文献，告诉你现代统计学的根基是如何建立起来的，这对于理解当前量化方法的演变轨迹至关重要。