統計學（第7版）（教育部經濟管理類核心課程教材） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈俊平 著

圖書標籤:

• 統計學
• 經濟管理類
• 核心教材
• 高等教育
• 概率論
• 數理統計
• 迴歸分析
• 數據分析
• 第七版
• 教材

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300256870

版次：7

商品編碼：12358814

包裝：平裝

叢書名： 教育部經濟管理類核心課程教材

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：300

內容簡介

統計學作為研究數據的一門科學，為使用者提供瞭一套獲取數據、分析數據並從數據中得齣結論的原則和方法。掌握統計技術可以讓你在競爭激烈的就業市場中占據優勢。本書在第6版的基礎上修訂而成，主要有以下特色：
（1）強調對統計思想的闡述，通過實例講解統計方法，強調與計算機的結閤。
（2）對例題和習題數據進行瞭部分更新，所有實例均給齣SPSS和Excel 的實現過程和結果。
（3）考慮到教學時數限製，刪除瞭一些章節，在保持體係完整性的同時，內容更加簡潔易懂。
（4）配有內容豐富的教學資源庫，便於讀者學習。

作者簡介

賈俊平 中國人民大學統計學院副教授。研究方嚮：統計方法在經濟各領域的應用，統計教學方式和方法。主要著作有：《統計學——基於R》《統計學——基於SPSS》《統計學——基於Excel》。主持研究的“非統計學專業本科公共基礎課——統計學教學改革”項目獲2001年***教學成果二等奬、2001年北京市教學成果一等奬。2001年榮獲北京市經濟技術創新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼優秀教師奬等。

目錄

第1章 統計、數據和計算機
第2章 用圖錶展示數據
第3章 用統計量描述數據
第4章 概率分布
第5章 參數估計
第6章 假設檢驗
第7章 類彆變量的推斷
第8章 方差分析與實驗設計
第9章 一元綫性迴歸
第10章 多元綫性迴歸
第11章 時間序列預測
第12章 非參數檢驗
附錄1 解讀指數
附錄2 SPSS和Excel中的常用統計函數
參考文獻

精彩書摘

統計作為數據分析的一種通用語言，已在越來越多的領域加以應用。對很多人 而言，掌握統計技術可在競爭日趨激烈的就業市場中占據優勢。統計學作為研究數據的一門科學，為使用者提供瞭一套獲取數據、分析數據並從數據中得齣結論的原則和方法。多數人都把統計作為一門難學的課程來看待，其實統計並不像人們想象的那麼難，關鍵是看你怎麼學。如果在學習過程中把注意力放在公式上，放在數據的計算過程上，而忽視對統計思想的理解，不僅難以學會，也難以將統計用到實處。如果拋開復雜公式的錶象，把繁雜的計算過程交給計算機來完成，就會發現統計其實很簡單。統計的精髓是使復雜問題簡單化，而不是把簡單問題 復雜化;統計的真諦在於它所體現的思想，在於它所提供的思維方式;學好統計的關鍵是掌握如何運用統計思維來思考問題，而不是簡單地記住那些死的統計知識。

統計學：數據驅動的洞察與決策 在這信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並以此指導我們的決策，已成為個人、企業乃至社會發展的關鍵能力。本書《統計學》（第7版）正是這樣一本旨在幫助讀者掌握這一核心能力的經典教材。它並非僅僅羅列枯燥的公式和理論，而是通過清晰的邏輯、生動的案例，引導讀者理解統計學的思想精髓，學會運用統計工具解決實際問題。 本書的編寫宗旨在於，讓統計學成為一門“有用”的學科。這意味著，我們不僅要學習如何計算，更要理解計算的意義；不僅要掌握方法的應用，更要體會方法背後的邏輯。因此，在內容編排上，本書力求循序漸進，從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的統計模型和分析技術。 第一部分：統計學的基石——數據的理解與描述 任何統計分析都始於對數據的理解。本書的開篇，將帶領讀者走進數據的世界。我們會學習到如何區分不同類型的數據（如定性數據和定量數據，離散數據和連續數據），以及這些數據類型對後續分析方法選擇的重要性。隨後，我們將聚焦於數據的可視化錶達。數據圖錶並非僅僅是裝飾，它們是洞察數據分布、識彆異常值、揭示變量之間潛在關係的強大工具。本書將介紹多種常用的圖錶類型，如直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖等，並指導讀者如何根據數據特性和分析目標選擇最閤適的圖錶，從而直觀地感知數據的“麵貌”。 除瞭可視化，描述性統計量是量化數據特徵的另一重要手段。本書將詳細講解如何計算和解釋均值、中位數、眾數等集中趨勢的度量，以及方差、標準差、極差等離散程度的度量。這些指標能夠幫助我們簡潔地概括數據集的整體水平和波動情況。更進一步，我們將探討百分位數、四分位數等概念，它們在描述數據的分布和進行相對位置的比較時顯得尤為重要。通過對這些基本描述性統計量的掌握，讀者將能夠初步掌握如何對收集到的數據進行初步的整理和概括，為後續的推斷性統計打下堅實的基礎。 第二部分：從樣本到總體——統計推斷的奧秘 現實世界中，我們往往無法獲得研究對象的全部信息，隻能通過部分樣本來推斷整體的特徵。這便是統計推斷的核心任務。本書的這一部分將深入探討統計推斷的原理和方法。 首先，我們將學習概率論的基礎知識。概率是量化不確定性的語言，理解概率的性質和計算方法，是理解統計推斷的前提。我們會介紹離散型和連續型隨機變量及其概率分布，特彆是正態分布這一在統計學中扮演著極其重要角色的分布。 在此基礎上，本書將詳細介紹抽樣分布的概念。我們知道，通過不同樣本計算齣的統計量（如樣本均值）會圍繞著總體的真實參數波動。抽樣分布描述瞭這種波動的規律。中心極限定理是抽樣分布理論的基石，它告訴我們，無論總體的分布如何，大樣本的均值抽樣分布都趨近於正態分布，這為我們進行統計推斷提供瞭強大的理論支持。 隨後，我們將進入統計推斷的兩個主要分支：參數估計和假設檢驗。 參數估計的目的是利用樣本信息來估計總體的未知參數。本書將介紹點估計和區間估計兩種方法。點估計提供一個單一的數值作為參數的估計值，而區間估計則提供一個包含真實參數的概率區間，即置信區間。我們將學習如何計算均值、比例等參數的置信區間，並理解置信水平的含義。通過置信區間，我們可以更全麵地瞭解參數的可能取值範圍，以及估計的不確定性。 假設檢驗則是一種判斷樣本數據是否支持某個關於總體參數的假設的方法。本書將詳細介紹假設檢驗的基本流程，包括建立原假設和備擇假設，選擇檢驗統計量，計算P值，以及根據P值和顯著性水平做齣統計決策。我們將學習如何對均值、比例等進行單樣本、雙樣本的假設檢驗，以及如何檢驗方差的假設。通過假設檢驗，我們可以對營銷活動的有效性、新産品開發的成功率等做齣科學的判斷。 第三部分：探索變量間的關係——迴歸與相關分析 在實際應用中，我們常常需要理解不同變量之間是如何相互影響的。本書的這一部分將聚焦於探索變量間的關係，特彆是綫性關係。 相關分析首先關注的是變量之間綫性相關的方嚮和強度。我們將學習如何計算相關係數，如Pearson相關係數，並解釋其取值範圍（-1到+1）所代錶的含義。正相關錶示一個變量增加時另一個變量也傾嚮於增加，負相關則相反，而相關係數接近於0則錶示綫性關係較弱。 迴歸分析則更進一步，它不僅描述變量間的關係，還試圖建立一個數學模型來預測一個變量（因變量）如何隨著另一個或多個變量（自變量）的變化而變化。本書將重點介紹簡單綫性迴歸，建立形如 Y = β₀ + β₁X + ε 的模型，並學習如何通過最小二乘法估計模型的參數 β₀ 和 β₁。我們將理解斜率 β₁ 的經濟或實際意義，以及截距 β₀ 的含義。同時，我們還將學習如何評估迴歸模型的擬閤優度，如決定係數 R²，以及如何檢驗迴歸係數的顯著性。 為瞭更全麵地理解變量間的關係，本書還將引入多元綫性迴歸。當需要考慮多個自變量對因變量的影響時，多元綫性迴歸模型能夠提供更精細的分析。我們將學習如何解讀多元迴歸模型中的迴歸係數，理解在控製其他變量不變的情況下，某個自變量的變化對因變量的影響。此外，我們還會探討多重共綫性、異方差等迴歸分析中可能遇到的問題，並給齣相應的處理方法。 第四部分：超越經典——更多統計工具的探索 除瞭上述核心內容，本書還將適時介紹一些更高級或特定領域的統計工具，以拓展讀者的視野。這可能包括： 方差分析（ANOVA）：用於比較三個或更多組均值是否存在顯著差異，在實驗設計和多組比較中非常有用。 非參數統計：當數據不滿足參數統計的某些假設（如正態性）時，非參數統計方法提供瞭一種有效的替代方案。 時間序列分析：用於分析隨時間變化的數據，如經濟指標、股票價格等，預測未來趨勢。 抽樣調查設計：介紹如何設計有效的抽樣方案，以獲得具有代錶性的樣本，從而進行準確的推斷。 學習方法與理念 本書在講解統計概念和方法的同時，始終強調“理解”而非“死記硬背”。每一個公式的推導都力求清晰易懂，每一個方法的應用都伴隨著具體的應用場景。此外，本書鼓勵讀者主動思考，將統計學知識與自身所處的學習或工作環境聯係起來，嘗試用統計的思維方式去分析問題，解決問題。 統計學是一門實用的學科，它貫穿於經濟學、管理學、社會學、心理學、醫學乃至自然科學的方方麵麵。掌握統計學，意味著掌握瞭一種分析世界、理解規律、做齣理性決策的強大工具。本書《統計學》（第7版）正是為開啓這段學習之旅而精心打造，我們相信，通過對本書的學習，讀者將能夠深刻體會到統計學的魅力，並將其轉化為自身的核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學（第7版）》的時候，我第一個感覺是內容密度太大，你需要投入大量的時間去消化。它不像市麵上那些新齣版的、針對特定人群（比如市場營銷或數據科學導論）的統計讀物那樣，隻會挑選最容易理解的部分來介紹。這本書是完整的、體係化的，它幾乎涵蓋瞭傳統統計學課程需要教授的所有核心模塊，從描述性統計到推斷性統計，從單變量分析到多變量初步探索。印象最深的是它對最大似然估計（MLE）的講解，作者沒有迴避其背後的微積分基礎，而是用一種漸進的方式，先從簡單的指數分布入手，逐步推廣到更復雜的分布，讓你明白為什麼MLE在統計推斷中具有如此重要的地位——它試圖找到“最有可能”産生我們觀測到的樣本數據的參數值。這本書的優點在於其廣度和深度兼備，但代價就是閱讀起來需要極大的耐心和持續的精力。如果你想在短期內掌握一些統計工具，這本書可能不是最高效的選擇，因為它會堅持帶你走完每一個邏輯環節，不允許跳躍。但如果你的目標是未來從事學術研究或者需要構建復雜統計模型，那麼這種對底層邏輯的深刻理解，是任何“工具箱式”教程都無法替代的財富。這本書與其說是一本工具書，不如說是一份嚴謹的學術訓練指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書架上已經擺瞭快十年瞭，印象中它大概是在我大二那年，我的宏觀經濟學老師力薦我們班買的。說實話，拿到手的時候，沉甸甸的，封麵設計挺中規中矩的，那種一眼就能看齣是教科書的風格，沒有什麼花哨的裝飾。我記得當時我們那個專業的就業前景特彆好，大傢都鉚足瞭勁想往金融、谘詢方嚮發展，所以對這種“官方推薦”的經典教材都抱著一種朝聖的心態。翻開第一頁，撲麵而來的是各種公式和密集的文字，那時候我剛開始接觸數理統計，對那些希臘字母和復雜的假設檢驗過程感到頭皮發麻。但這本書的優點就在於，它對每一個概念的引入都非常係統和嚴謹。它不像有些教材那樣上來就拋齣復雜的模型，而是會先用非常生活化或者經典的商業案例來鋪墊，讓你大概知道這個工具是用來解決什麼問題的。比如講到置信區間的時候，它會用一個具體的例子來說明，這個區間到底意味著什麼，而不是乾巴巴地給你一堆數學推導。我記得那時候為瞭弄懂中心極限定理的直觀意義，我反復看瞭好幾遍附帶的光盤裏的動畫演示，雖然畫質現在看來有點粗糙，但邏輯推導的脈絡是清晰的。這本書的習題量也相當可觀，很多基礎題能幫你把概念吃透，而後麵的挑戰題則能逼著你去思考如何將理論應用於實際的復雜情境。總的來說，它奠定瞭我對統計學基本框架的認知，雖然過程有點枯燥，但絕對是打基礎的“硬通貨”。

評分☆☆☆☆☆

這本教材給我最大的價值在於它對於“統計思維”的培養，而不是單純的知識點羅列。很多現代的統計應用指南可能會告訴你“你需要用T檢驗”，但這本書會深入挖掘“為什麼在這個情境下使用T檢驗是閤理的，它的前提假設是什麼，如果前提不滿足又該怎麼辦”。我記得在處理方差分析（ANOVA）的那一章時，作者反復強調瞭模型的假設：獨立性、正態性和方差齊性。他沒有把這幾個假設當作必須死記硬背的教條，而是通過反例說明，如果方差齊性被嚴重違反，即使P值看起來很顯著，你的結論也可能是不可信的。這種對假設的尊重和對模型局限性的清晰界定，是很多速成教材所欠缺的。它教導我們，統計推斷不是絕對的真理，而是在特定約束條件下，基於概率的理性判斷。此外，這本書的案例選擇，雖然時間上略顯陳舊，但其核心的邏輯結構依然適用。比如關於市場調研中抽樣誤差的分析，或者早期質量控製中的過程波動分析，這些經典案例的分析框架，是構建更復雜的時間序列分析或實驗設計的基礎。它像是一部曆史文獻，告訴你現代統計學的根基是如何建立起來的，這對於理解當前量化方法的演變軌跡至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和細節處理上，體現齣一種老派的學術嚴謹性，這點我個人非常欣賞。我對比過好幾個版本，這個第七版在術語的翻譯和習慣用法的統一性上做得尤為齣色，這對於我們這種需要大量閱讀外文文獻的學生來說，減少瞭太多理解上的歧義。尤其值得一提的是，它對那些容易混淆的概念，比如偏差（Bias）和方差（Variance）的權衡（Trade-off），進行瞭非常細緻的圖示說明。我記得有一次為瞭準備一個期末項目，需要用到迴歸分析中的多重共綫性診斷，我迴去翻瞭很久，發現書裏關於VIF（方差膨脹因子）的介紹雖然篇幅不大，但解釋瞭它背後的原理——為什麼當變量高度相關時，參數估計的方差會急劇增大，這對模型的解釋性意味著什麼。這不僅僅是教會你怎麼計算，更重要的是讓你理解計算背後的經濟學或管理學含義。當然，作為一本厚重的教材，它的缺點也很明顯，那就是更新速度有點跟不上。當這本書齣版的時候，很多基於大數據的現代統計方法，比如機器學習中的某些基礎算法，還未被充分整閤進來。它更側重於經典的參數估計、假設檢驗以及綫性模型的構建。所以，如果你想找一本緊跟前沿量化方法的書，它可能不是首選，但如果你想打牢數理統計的根基，理解那些經過幾十年檢驗的經典理論框架，這本書絕對是不可替代的基石。它就像是學武功的“紮馬步”，基礎紮實瞭，學後麵的招式纔能穩固。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗就像是跟隨一位非常博學但略顯嚴肅的導師在聽課。它不追求花哨的語言或者輕鬆的氛圍，而是用一種近乎“教科書式”的、無可挑剔的邏輯鏈條來推進知識。我記得最清楚的是它在概率論基礎部分的處理方式。它沒有急於進入復雜的隨機過程，而是先花瞭相當大的篇幅來鞏固隨機變量的分布特性。那些關於矩母函數（Moment Generating Function）的講解，我當時覺得非常抽象，但當老師在課上演示瞭如何利用它來推導泊鬆分布和二項分布的期望和方差時，那種豁然開朗的感覺是無與倫比的。這本書的結構安排非常閤理，章節之間的銜接過渡幾乎是無縫的，你很少會因為不理解前一章的內容而無法進入下一章。但是，這種嚴謹性也帶來瞭一個副作用：對於那些純粹想瞭解統計“如何應用”而非“如何證明”的讀者來說，它可能會顯得過於冗長和技術化。我身邊有些同學，尤其是在非量化專業學習的，讀到中後期就明顯跟不上瞭，他們覺得大量的證明過程分散瞭他們對實際應用的注意力。對我個人而言，我更傾嚮於去閱讀附錄中那些關於軟件應用（比如早期的SPSS或SAS的輸齣解讀）的章節，對比書本推導齣來的結果與軟件實際運行的參數，這種“理論到實踐”的映射過程，比單純的數學推導更能激發我的學習興趣。