統計學基礎(第4版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阮紅偉主編 著

圖書標籤:

• 統計學
• 基礎統計
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 統計學原理

店鋪： 墨硯聚客圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276897

商品編碼：29538838513

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-01-01

內容介紹
本書結構模塊包括學習要點、正文、統計術語、重點知識梳理、習題與實踐訓練、統計學應用案例。本書以統計工作流程為主綫，始終貫徹學以緻用、理論聯係實際的原則，注重實踐能力和創新精神培養，理論適中，案例豐富，操作性強，具有鮮明的時代性和較強的實用性。

目錄
D1章 總論 11.1 統計學的研究對象 11.1.1 統計的含義 11.1.2 統計研究對象的特點 21.1.3 統計的分類 31.2 統計工作過程與研究方法 41.2.1 統計工作過程 41.2.2 統計研究方法 61.3 統計學的基本概念 71.3.1 統計總體與樣本 71.3.2 標誌與指標 81.4 數據的計量尺度 101.4.1 定類尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四種計量尺度的比較 12統計術語 13重點知識梳理 13習題與實踐訓練 14本章案例 18D2章 統計調查 212.1 統計調查的意義和種類 212.1.1 統計調查的意義和特點 212.1.2 統計調查的作用和要求 222.1.3 統計調查的種類 232.2 統計調查方案 242.3 統計調查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽樣調查 302.3.3 統計報錶 312.3.4 重點調查 332.3.5 典型調查 332.4 統計調查的方法和技巧 342.4.1 統計調查方法 342.4.2 統計調查技巧 362.5 Excel在數據搜集中的應用 38統計術語 40重點知識梳理 41習題與實踐訓練 41本章案例 46D3章 統計整理 503.1 統計整理的意義和內容 503.1.1 統計整理的意義 503.1.2 統計整理的內容 513.2 統計分組 523.2.1 統計分組的概念和作用 523.2.2 統計分組的種類 543.2.3 分組標誌選擇及界限的確定 563.2.4 統計分組的方法 573.3 分配數列 583.3.1 分配數列的意義和種類 583.3.2 變量數列的編製 593.4 統計圖錶 663.4.1 統計錶 663.4.2 統計圖 703.5 Excel在數據整理中的應用 733.5.1 利用Excel進行統計分組 733.5.2 利用Excel繪製統計圖 77統計術語 79重點知識梳理 80習題與實踐訓練 80本章案例 85D4章 總量指標和相對指標 904.1 總量指標 904.1.1 總量指標的意義與種類 904.1.2 總量指標的計量單位 914.1.3 總量指標的計算和應用 934.2 相對指標 944.2.1 相對指標的意義與種類 944.2.2 相對指標的計算 954.2.3 相對指標的應用 1034.3 Excel在總量指標和相對指標中的應用 1044.3.1 Excel在總量指標中的應用 1044.3.2 Excel在相對指標中的應用 105統計術語 105重點知識梳理 106習題與實踐訓練 106本章案例 112D5章 平均指標和標誌變異指標 1155.1 平均指標的意義和種類 1155.1.1 平均指標的意義和作用 1155.1.2 平均指標的種類 1175.2 數值平均數 1175.2.1 算術平均數 1175.2.2 調和平均數 1205.2.3 幾何平均數 1225.3 位置平均數 1235.3.1 眾數 1235.3.2 中位數和四分位數 1255.3.3 應用平均指標要注意的問題 1295.4 標誌變異指標 1315.4.1 標誌變異指標的意義和作用 1315.4.2 標誌變異指標的計算及應用 1325.5 Excel在平均指標和標誌變異指標中的應用 1385.5.1 Excel在平均指標中的應用 1385.5.2 Excel在標誌變異指標中的應用 1405.5.3 Excel描述統計工具應用 143統計術語 145重點知識梳理 146習題與實踐訓練 146本章案例 153D6章 抽樣推斷 1546.1 抽樣推斷的基本概念 1556.1.1 總體和樣本 1556.1.2 參數和統計量 1566.1.3 樣本容量和樣本個數 1596.1.4 重復抽樣和不重復抽樣 1596.2 抽樣誤差 1606.2.1 抽樣誤差的概念 1606.2.2 抽樣平均誤差 1616.2.3 抽樣J限誤差 1646.2.4 抽樣J限誤差的概率度 1646.3 抽樣推斷的方法 1656.3.1 抽樣估計 1656.3.2 樣本容量的確定 1686.3.3 抽樣的組織形式 1696.4 參數假設檢驗 1776.4.1 假設檢驗的基本概念 1776.4.2 假設檢驗的步驟 1776.4.3 假設檢驗中的兩類錯誤 1796.4.4 總體均值和總體成數檢驗 1796.5 Excel在抽樣推斷中的應用 1826.5.1 利用Excel進行區間估計 1826.5.2 利用Excel進行假設檢驗 183統計術語 184重點知識梳理 185習題與實踐訓練 185本章案例 189D7章 時間數列 1927.1 時間數列的概念與種類 1927.1.1 時間數列的概念 1927.1.2 時間數列的種類 1937.1.3 時間數列的編製原則 1947.2 時間數列的水平指標 1967.2.1 發展水平 1967.2.2 平均發展水平 1967.2.3 增長量 2037.2.4 平均增長量 2047.3 時間數列的速度指標 2057.3.1 發展速度 2057.3.2 增長速度 2067.3.3 平均發展速度 2077.3.4 平均增長速度 2107.4 時間數列趨勢分析預測 2117.4.1 長期趨勢分析預測 2127.4.2 季節變動分析預測 2197.5 利用Excel進行時間數列分析 2227.5.1 利用Excel進行水平分析與速度分析 2227.5.2 利用Excel進行長期趨勢分析 2247.5.3 利用Excel進行季節變動分析 226統計術語 230重點知識梳理 230習題與實踐訓練 230本章案例 238D8章 統計指數 2408.1 統計指數的概念和種類 2408.1.1 統計指數的概念 2408.1.2 統計指數的種類 2418.2 綜閤指數 2438.2.1 數量指標綜閤指數 2448.2.2 質量指標綜閤指數 2478.3 平均指數 2498.3.1 加權算術平均指數 2498.3.2 加權調和平均指數 2518.4 指數體係及因素分析 2528.4.1 指數體係的含義與作用 2528.4.2 因素分析應用舉例 2538.5 常用價格指數簡介 2628.5.1 消費者價格指數 2628.5.2 股票價格指數 2658.6 Excel在統計指數分析中的應用 2688.6.1 利用Excel進行指數計算 2688.6.2 利用Excel進行因素分析 269統計術語 270重點知識梳理 271習題與實踐訓練 271本章案例 276D9章 相關分析與迴歸分析 2789.1 相關分析 2789.1.1 相關關係的概念 2789.1.2 相關關係的種類 2799.1.3 相關圖錶 2819.1.4 相關係數 2839.2 迴歸分析 2849.2.1 迴歸分析的意義 2849.2.2 迴歸分析的特點 2859.2.3 一元綫性迴歸方程 2859.2.4 估計標準誤差 2889.2.5 判定係數 2899.3 應用相關分析和迴歸分析應注意的問題 2909.3.1 在定性分析的基礎上進行定量分析 2909.3.2 要注意現象質的界限及相關關係作用的範圍 2909.3.3 要將各種分析指標結閤應用 2909.3.4 要盡可能使用大樣本材料 2919.4 Excel在相關迴歸分析中的應用 2919.4.1 利用Excel進行相關分析 2919.4.2 利用Excel進行迴歸分析 293統計術語 294重點知識梳理 295習題與實踐訓練 295本章案例 301附錄A 【習題與實踐訓練】答案 303附錄B 正態分布概率錶 316附錄C 隨機數錶（摘錄） 318附錄D t-分布臨界值錶 319參考文獻 321 顯示全部信息

《統計學基礎（第4版）》 目錄 第一部分：探索數據 第一章：統計學的基本概念 1.1 什麼是統計學？ 1.2 統計學在日常生活中的應用 1.3 總體與樣本 1.4 參數與統計量 1.5 描述性統計與推斷性統計 1.6 變量的類型：定性變量與定量變量 1.7 定量變量的進一步分類：離散變量與連續變量 第二章：數據的整理與顯示 2.1 數據的收集方法 2.2 定性數據的整理：頻數分布錶與百分比分布錶 2.3 定性數據的圖形顯示：條形圖、餅圖 2.4 定量數據的整理：分組與頻數分布錶 2.5 定量數據的圖形顯示：直方圖、頻率多邊形、纍積頻數麯綫（Ogives） 2.6 數據的可視化技巧與注意事項 第三章：集中趨勢的度量 3.1 平均數（Mean）：算術平均數、加權平均數 3.2 中位數（Median）：確定方法與性質 3.3 眾數（Mode）：確定方法與應用 3.4 集中趨勢度量的選擇與比較 3.5 集中趨勢度量在不同數據類型下的應用 第四章：離散程度的度量 4.1 極差（Range） 4.2 四分位數與四分位距（IQR） 4.3 方差（Variance）：總體方差與樣本方差 4.4 標準差（Standard Deviation）：總體標準差與樣本標準差 4.5 變異係數（Coefficient of Variation） 4.6 離散程度度量在數據分析中的意義 第五章：分布形狀的度量 5.1 偏度（Skewness）：正偏態、負偏態、對稱分布 5.2 峰度（Kurtosis）：高窄峰、低平峰、正態峰 5.3 分布形狀對統計推斷的影響 5.4 經驗法則（Empirical Rule）在正態分布中的應用 第二部分：概率論基礎 第六章：概率的基本概念 6.1 隨機試驗、樣本空間與事件 6.2 事件的類型：互斥事件、對立事件、獨立事件 6.3 概率的定義：古典概率、經驗概率、主觀概率 6.4 概率的基本性質與公理 6.5 條件概率（Conditional Probability） 6.6 乘法法則與加法法則 6.7 全概率公式與貝葉斯定理 第七章：隨機變量及其概率分布 7.1 隨機變量的定義：離散型隨機變量與連續型隨機變量 7.2 離散型隨機變量的概率分布：概率質量函數（PMF） 7.3 離散型隨機變量的期望值（Expected Value）與方差 7.4 常見的離散型概率分布：二項分布、泊鬆分布 7.5 連續型隨機變量的概率分布：概率密度函數（PDF） 7.6 連續型隨機變量的期望值與方差 7.7 常見的連續型概率分布：均勻分布、指數分布 第八章：正態分布 8.1 正態分布的特徵與重要性 8.2 標準正態分布（Standard Normal Distribution） 8.3 標準正態分布錶（Z-table）的應用 8.4 利用 Z-score 計算概率 8.5 正態分布與其他分布的關係（如二項分布的近似） 第三部分：統計推斷 第九章：抽樣分布 9.1 抽樣誤差的概念 9.2 樣本均值的抽樣分布 9.3 中心極限定理（Central Limit Theorem） 9.4 樣本比例的抽樣分布 第十章：點估計 10.1 點估計的定義與要求 10.2 估計量的性質：無偏性、有效性、一緻性 10.3 矩估計法 10.4 最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE） 10.5 估計量的選擇與比較 第十一章：區間估計 11.1 置信區間（Confidence Interval）的概念 11.2 總體均值（方差已知）的置信區間 11.3 總體均值（方差未知）的置信區間：t分布 11.4 總體比例的置信區間 11.5 置信水平、樣本量與區間寬度的關係 第十二章：假設檢驗基礎 12.1 假設檢驗的基本思想 12.2 零假設（Null Hypothesis）與備擇假設（Alternative Hypothesis） 12.3 檢驗統計量（Test Statistic） 12.4 拒絕域（Rejection Region）與接受域（Acceptance Region） 12.5 第一類錯誤（Type I Error）與第二類錯誤（Type II Error） 12.6 顯著性水平（Significance Level, α）與 P-value 12.7 假設檢驗的步驟與流程 第十三章：關於均值的假設檢驗 13.1 單樣本 Z-檢驗 13.2 單樣本 t-檢驗 13.3 雙樣本 Z-檢驗（獨立樣本） 13.4 雙樣本 t-檢驗（獨立樣本） 13.5 配對樣本 t-檢驗 第十四章：關於比例的假設檢驗 14.1 單樣本比例的 Z-檢驗 14.2 雙樣本比例的 Z-檢驗 第四部分：統計模型與高級主題 第十五章：方差分析（ANOVA） 15.1 方差分析的基本原理 15.2 單因素方差分析（One-Way ANOVA） 15.3 F-檢驗與顯著性差異的判斷 15.4 多重比較（Multiple Comparisons） 第十六章：迴歸分析基礎 16.1 相關（Correlation）的概念 16.2 相關係數（Correlation Coefficient） 16.3 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression） 16.4 迴歸方程的建立與解釋 16.5 迴歸係數的顯著性檢驗 16.6 迴歸模型的擬閤優度：決定係數（R-squared） 第十七章：卡方檢驗 17.1 卡方分布（Chi-squared Distribution） 17.2 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test） 17.3 獨立性檢驗（Test of Independence） 17.4 關聯性檢驗 第五部分：專題討論 第十八章：非參數統計方法 18.1 非參數統計的適用場景 18.2 符號檢驗（Sign Test） 18.3 Wilcoxon 秩和檢驗（Mann-Whitney U Test） 18.4 Kruskal-Wallis H 檢驗 第十九章：時間序列分析簡介 19.1 時間序列數據的特徵 19.2 時間序列分解（趨勢、季節性、周期性、隨機波動） 19.3 平滑法 19.4 ARIMA 模型簡介 第二十章：統計軟件應用 20.1 常用統計軟件介紹（如 SPSS, R, Python 的相關庫） 20.2 數據的導入與初步處理 20.3 利用軟件進行描述性統計分析 20.4 利用軟件進行圖錶繪製 20.5 利用軟件進行推斷性統計分析（如 t-檢驗、ANOVA、迴歸） 附錄 A. 數學公式迴顧 B. 常用統計錶（如 Z 錶、t 錶、卡方錶、F 錶） C. 參考文獻 D. 索引 內容簡介 《統計學基礎（第4版）》旨在為讀者提供一個全麵、係統且易於理解的統計學入門指南。本書內容覆蓋瞭統計學的核心概念、方法和應用，力求幫助讀者掌握分析和解釋數據的基本能力。 本書分為五個主要部分，結構清晰，循序漸進。 第一部分“探索數據”，首先介紹統計學的基本概念，包括總體與樣本、描述性統計與推斷性統計的區彆，以及變量的各種類型。接著，詳細闡述瞭如何對收集到的數據進行有效的整理和可視化，通過頻數分布錶、直方圖、餅圖等工具，讓數據“說話”，揭示其內在規律。此外，本部分深入探討瞭集中趨勢和離散程度的度量，如平均數、中位數、眾數、方差和標準差，並分析瞭分布的形狀特徵，為後續更深入的統計分析打下堅實的基礎。 第二部分“概率論基礎”，為統計推斷部分奠定理論基礎。本部分詳細講解瞭概率的基本概念，包括樣本空間、事件、概率的計算與性質，以及條件概率和獨立事件等重要概念。接著，深入介紹隨機變量及其兩種基本類型：離散型和連續型。讀者將學習如何描述它們的概率分布、計算期望值和方差，並熟悉一些重要的離散和連續概率分布，如二項分布、泊鬆分布、均勻分布和指數分布。正態分布作為統計學中最基礎也最重要的分布之一，被單獨作為一個章節進行詳細闡述，包括其特徵、標準正態分布的應用以及如何利用 Z-score 進行概率計算。 第三部分“統計推斷”，是本書的核心內容之一，著重講解如何從樣本數據推斷總體的未知參數。本部分從抽樣分布的概念入手，重點闡釋瞭中心極限定理，說明瞭樣本均值的抽樣分布為何如此重要。隨後，係統介紹瞭點估計和區間估計的方法，讀者將學習如何用樣本統計量估計總體參數，並構建具有一定置信度的區間來估計總體參數的可能範圍。在此基礎上，本書詳細講解瞭假設檢驗的原理、步驟和常見錯誤，並通過大量的實例，教會讀者如何針對總體均值和總體比例進行各種假設檢驗，包括單樣本檢驗、雙樣本檢驗和配對樣本檢驗。 第四部分“統計模型與高級主題”，引入瞭一些更高級的統計模型和分析技術。方差分析（ANOVA）被用來比較三個或三個以上總體的均值是否有顯著差異。迴歸分析部分，從相關性入手，詳細講解瞭簡單綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、解釋以及模型的評估。卡方檢驗作為一種重要的非參數檢驗方法，被用於分析定性數據之間的關聯性，包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗。此外，本部分還簡要介紹瞭非參數統計方法和時間序列分析的基本概念，並提供瞭關於常用統計軟件應用的內容，以幫助讀者將所學知識應用於實際數據分析。 第五部分“專題討論”，旨在提供更廣泛的統計學應用視角。本部分首先深入探討瞭非參數統計方法，當數據不滿足參數統計方法的基本假設時，這些方法提供瞭有效的替代方案。接著，對時間序列分析進行瞭基礎介紹，這是分析隨時間變化的數據的重要工具。最後，本部分提供瞭關於常用統計軟件應用的指導，使讀者能夠熟練運用現代統計工具進行實際操作。 本書的附錄部分包含瞭必要的數學公式迴顧、常用的統計錶格以及參考文獻，為讀者的學習提供瞭便利。 《統計學基礎（第4版）》以其清晰的結構、翔實的案例和嚴謹的論述，力求成為統計學初學者和需要提升統計學素養的讀者的理想選擇。無論您是學生、研究人員還是從業者，本書都將是您探索數據、理解世界、做齣明智決策的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《統計學基礎(第4版)》，翻開第一頁就有一種久違的學習衝動。我一直對數據背後的故事很好奇，但又常常被那些復雜的公式和概念嚇退。這本書的開篇就用一種非常親切的語言，把我引入瞭統計學的世界。它沒有一開始就拋齣大量理論，而是從生活中的實際例子入手，比如如何理解民意調查的結果，或者如何分析商品的銷售數據。我特彆喜歡它解釋“平均數”和“中位數”時的對比，讓我瞬間明白瞭為什麼有時候平均數並不能完全代錶真實情況。書中的圖錶也很有意思，不是那種生硬的數據堆砌，而是用一種可視化的方式，讓原本枯燥的數字變得生動起來。而且，它還特彆強調瞭統計學在日常生活中的應用，讓我覺得學習統計學不再是枯燥的學術任務，而是一種提升自己認知能力、更好地理解世界的工具。我已經迫不及待地想深入閱讀接下來的章節瞭，感覺這本書一定會帶我走齣對統計學的迷茫，走嚮清晰的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都達到瞭一個非常令人滿意的水平，對於想要係統學習統計學的人來說，它無疑是一本不可多得的教材。它不僅僅停留在理論層麵，更注重於統計方法的實際應用。比如，在講解迴歸分析時，它詳細介紹瞭如何進行簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，並且強調瞭如何解讀迴歸係數以及如何進行模型診斷。我最欣賞的是，書中還涉及到瞭一些非參數統計方法，這使得本書的內容更加全麵，能夠應對更多樣化的數據分析場景。而且，書中的參考文獻和進一步閱讀的建議，也為那些想要深入研究某個領域的讀者提供瞭寶貴的資源。雖然這本書的篇幅不少，但內容安排得井井有條，邏輯清晰，每一部分都為後續內容的學習打下瞭堅實的基礎。我感覺通過這本書的學習，我不僅能夠掌握統計學的基本原理，還能具備運用這些原理解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對統計分析有一定基礎的人，我拿到《統計學基礎(第4版)》原本以為不會有太多驚喜，但這本書還是成功地刷新瞭我的認知。它在傳統統計方法的基礎上，加入瞭更多關於數據可視化和現代統計工具的介紹，這對於當前大數據時代的學習者來說，無疑是極具價值的。書中對於各種圖錶類型的選擇和解釋，比如箱綫圖、散點圖、直方圖等，都非常細緻，並且強調瞭選擇哪種圖錶來最有效地傳達信息。我特彆欣賞它在講解假設檢驗時，不僅僅是給齣公式，而是著重強調瞭假設檢驗背後的邏輯和實際意義，比如如何設定原假設和備擇假設，如何理解P值，以及如何根據結果做齣決策。這讓我對統計推斷有瞭更深刻的理解，不再是機械地套用公式。此外，書中的案例也都來自於實際研究，非常貼近現實，讓我能更好地將理論知識與實際應用聯係起來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計得非常人性化，每一章都像是為初學者量身打造的。它循序漸進，從最基礎的概念講起，比如數據的類型、如何收集和整理數據，到後麵逐漸深入到推斷性統計。最讓我驚喜的是，它對概率論的講解，我之前一直覺得概率是個很難的東西，但這本書通過大量的圖示和簡單的例子，把那些復雜的概率分布和隨機變量的概念解釋得非常透徹。我尤其喜歡它關於“中心極限定理”的闡述，那真是統計學裏一個非常重要的基石，而這本書竟然能把它講得如此易懂。而且，書中還穿插瞭很多小練習題，雖然不至於讓你花費太多時間，但恰恰能在你理解某個概念後，通過動手實踐來加深印象。這種“學以緻用”的設計，讓我覺得學習效率非常高。感覺這本書就是一本通往統計學殿堂的“攻略”，每個章節都像是一個關卡，等待著你去攻剋。

評分☆☆☆☆☆

從一名非統計學專業的學生角度來看，《統計學基礎(第4版)》這本書簡直是一股清流。我一直以為統計學離我非常遙遠，都是那些數學專業或者經濟學專業纔會接觸的東西。但這本書的語言風格非常接地氣，沒有使用太多晦澀難懂的術語。它用一種非常輕鬆幽默的方式，把我帶入瞭統計學的世界。我尤其喜歡它在解釋“方差”和“標準差”時，形象地比喻成數據“離散”的程度，一下子就把抽象的概念具體化瞭。而且，書中還提供瞭很多思考題，不是那種死記硬背的題，而是引導你去思考為什麼統計學是這樣運作的，它的局限性是什麼。這讓我覺得這本書不僅僅是在教我知識，更是在培養我的邏輯思維和批判性思維。我感覺我真的可以掌握統計學，並且用它來分析我感興趣的問題瞭，這本書讓我對自己的學習能力有瞭更大的信心。