体育统计学-教育部推荐教材 张龙 等 9787303106776 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张龙 等 著

图书标签:

• 体育统计学
• 统计学
• 教育
• 教材
• 高等教育
• 张龙
• 教育部推荐
• 数据分析
• 运动训练
• 科学研究

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 北京师范大学出版社

ISBN：9787303106776

商品编码：29572100987

包装：平装

出版时间：2010-02-01

基本信息

书名：体育统计学-教育部推荐教材

定价：20.00元

作者：张龙 等

出版社：北京师范大学出版社

出版日期：2010-02-01

ISBN：9787303106776

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《体育统计学》是体育院校体育统计学普修课学生用书、是由西南(云、贵、川、渝)高校体育教材教法研究会(体育统计学)教材小组根据西南四省体育院校本科教学计划、培养目标和体育统计学课程教学大纲规定的具体教学任务、教学时数、教学内容及考核要求分工负责撰写和串编完成的。本教材在根据云、贵、川、渝的实际情况因地制宜、因材施教的基础上，继承了前人不同时期出版的体育统计学教材优点，重点吸收了外体育统计学发展中的先进理论与实践内容。将体育统计的基本理论结合体育案例与Excel的使用操作有机结合，使读者在运用Excel进行体育统计分析时，既能了解相应统计方法的理论基础，又能快速得到统计分析的结果；对所涉及的统计过程以及输出结果进行详细说明。
本教材着眼于新世纪培养体育专门人才的实际需要，坚持继承与创新、改革与发展，坚持实事求是，从本科体育统计学教学实际出发，突出教学性、针对性、实用性、实践性、科学性、先进性、时代性，力求从教材体系和专业发展教学内容、教学手段与方法掌握上进行改进、提炼、拓展，以使教学对象能适应未来社会的需要。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

体育统计学：洞察数据，解析运动表现的科学之眼 在飞速发展的体育世界中，数据的重要性日益凸显。从运动员的训练计划到比赛策略的制定，再到运动项目的科学研究，统计学已经成为理解和优化体育表现不可或缺的工具。本书旨在为广大体育院校师生、体育科研工作者以及对体育数据分析感兴趣的读者，提供一套系统、深入的体育统计学知识体系。本书不仅涵盖了统计学的基础理论，更侧重于其实际应用，通过大量的体育案例，帮助读者掌握如何运用统计学方法解决体育领域中的实际问题，提升分析能力和决策水平。 本书内容涵盖： 第一部分：统计学基础理论与方法 绪论：统计学在体育领域的意义与应用 为何要学习体育统计学？—— 理解体育现象背后的规律，提升科学决策能力。 统计学的基本概念：总体、样本、变量、数据类型（定性、定量，离散、连续）。 体育领域的数据来源与收集：比赛数据、训练数据、生理生化数据、问卷调查数据等。 统计学在体育研究中的主要应用领域：运动训练、运动损伤、运动生理、运动心理、体育教育、体育管理、体育产业等。 统计学在体育实践中的重要性：运动员选拔、表现评估、伤病预防、康复监测、战术分析、营销策略等。 描述性统计：数据概览与特征呈现 数据的整理与分组： 频数分布表、百分比分布表，为数据分析打下基础。 统计图表的绘制： 直方图、条形图、折线图、饼图、散点图等，直观展示数据分布与关系。 集中趋势的度量： 均数（平均数）、中位数、众数，了解数据的中心位置。 离散程度的度量： 极差、四分位数间距、方差、标准差，衡量数据的波动性和离散性。 位置度量： 百分位数、Z分数，描述数据在整体中的相对位置。 形状度量： 偏度、峰度，揭示数据分布的对称性和尖峭程度。 体育案例分析： 分析一组运动员的年度得分分布，找出表现最佳和最差的区间。 绘制不同训练方法下运动员体能指标的变化折线图。 比较不同比赛场次下得分的均数和标准差，评估比赛的稳定性。 概率论基础：随机事件与概率分布 随机事件与概率： 基本概念、事件的包含、相等、并、交、差，概率的性质。 条件概率与独立事件： 理解事件之间的相互影响。 全概率公式与贝叶斯定理： 解决复杂概率计算问题。 重要概率分布： 二项分布： 适用于描述成功次数的离散分布，如运动员投篮命中次数。 泊松分布： 适用于描述单位时间内事件发生次数的离散分布，如比赛中的犯规次数。 正态分布（高斯分布）： 现实世界中最普遍的连续概率分布，在体育领域应用广泛，如运动员身高、体重、跑动速度等。 其他常见分布： t分布、卡方分布、F分布，为后续统计推断奠定基础。 体育案例分析： 计算一名运动员在连续几次投篮中至少命中一次的概率。 利用正态分布近似泊松分布，估计在一定时间内发生某个特定事件（如一次失误）的概率。 讨论运动员各项生理指标服从正态分布的可能原因。 第二部分：统计推断：从样本到总体的科学推论 参数估计： 点估计： 使用样本统计量估计总体参数，如用样本均数估计总体均数。 区间估计： 建立置信区间，量化估计的精度与可靠性。 单样本均数、比例、方差的置信区间。 双样本均数、比例、方差的置信区间。 体育案例分析： 根据一组运动员的跳远成绩，估计该群体平均跳远距离的95%置信区间。 评估某种新型训练方法对运动员力量提升效果的置信区间。 假设检验： 假设检验的基本思想： 原假设与备择假设，检验统计量，P值，显著性水平。 单样本假设检验： 均数检验（Z检验、t检验）。 比例检验。 方差检验（卡方检验）。 双样本假设检验： 两个独立样本均数检验（t检验）。 配对样本均数检验（t检验）。 两个独立样本比例检验。 两个独立样本方差检验（F检验）。 方差分析（ANOVA）： 检验三个或三个以上样本均数是否相等。 单因素方差分析。 多因素方差分析（提及）。 非参数检验： 适用于不满足参数检验条件的情况。 秩和检验（Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验）。 Kruskal-Wallis H检验。 体育案例分析： 检验两种不同训练方法对运动员耐力成绩是否有显著影响。 分析不同年龄组运动员在柔韧性测试上是否存在显著差异。 通过ANOVA检验，比较三种不同饮食方案对运动员体重增长的影响。 对运动损伤数据进行非参数检验，探究不同运动项目损伤率的差异。 第三部分：相关与回归分析：变量间的数量关系 相关分析： 相关系数： Pearson相关系数、Spearman等级相关系数、Kendall's tau相关系数。 相关系数的含义与检验： 判断变量间线性关系的强度和方向。 散点图在相关分析中的作用。 体育案例分析： 分析运动员身高与体重之间的相关性。 研究训练时长与运动表现之间的相关性。 探索运动员心理韧性与比赛成绩之间的关系。 回归分析： 简单线性回归： 回归模型建立：回归方程，截距，斜率。 回归系数的估计与检验。 决定系数（R²）：衡量模型对数据的拟合程度。 预测与区间预测。 多元线性回归： 建立包含多个自变量的回归模型。 多重共线性问题及其处理。 模型选择与评估。 非线性回归： （简要介绍，如多项式回归） 体育案例分析： 利用运动员的训练量、休息时间等预测其比赛表现。 建立模型，分析影响篮球运动员得分的多种因素（如投篮命中率、助攻数、抢断数等）。 预测运动员在受伤后的恢复时间，并根据不同治疗方案进行比较。 第四部分：高级统计方法在体育中的应用 时间序列分析： 趋势、季节性、周期性与随机性。 平稳性检验与差分。 ARIMA模型： 预测运动员成绩的长期趋势，评估训练效果的持续性。 体育案例分析： 预测某运动员未来几个赛季的比赛得分趋势。 分析比赛胜负序列的规律性，为战术调整提供参考。 多元统计分析： 主成分分析（PCA）： 降维，提取体育数据中的关键信息，如综合评估运动员的综合能力。 因子分析： 发现隐藏在观测变量背后的潜在因素，如探究影响运动表现的深层原因。 聚类分析： 将相似的运动员或运动项目进行分组，如根据训练习惯或比赛风格进行分类。 判别分析： 根据已知信息，建立判别模型，对新样本进行分类，如根据运动员的生理指标预测其适宜的运动项目。 体育案例分析： 利用PCA综合评估不同队员的整体实力。 通过因子分析，识别影响运动员运动损伤风险的关键因素。 运用聚类分析，为不同类型的运动员制定个性化训练计划。 统计软件应用： SPSS/R/Python等统计软件的介绍与基本操作。 如何使用软件进行数据录入、管理、分析与结果可视化。 通过软件实践，强化理论知识的应用。 体育案例分析： 使用SPSS进行一次ANOVA分析，并解读结果。 运用R语言绘制运动员体能数据图表，并进行相关性分析。 第五部分：体育统计学的热点与前沿 运动损伤的统计建模与风险预测。 运动训练大数据分析与智能优化。 运动表现评估的量化方法。 体育赛事分析与博彩业的统计应用。 体育科学研究中的统计方法应用案例。 本书的特点： 1. 系统性强： 从基础概念到高级应用，循序渐进，构建完整的知识框架。 2. 体育导向： 紧密结合体育领域的实际需求，所有理论讲解都围绕体育应用展开。 3. 案例丰富： 大量精选的体育统计案例，生动形象，易于理解和掌握。 4. 实践性高： 强调统计软件的应用，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 5. 前沿性： 引入部分体育统计学研究的热点与前沿内容，激发读者进一步探索的兴趣。 本书旨在成为读者在体育统计学学习道路上的良师益友，帮助您用科学的数据语言解读运动的奥秘，提升在体育科研、训练指导、赛事分析等各个领域的专业能力。掌握了统计学的力量，您将能够更精准地洞察运动表现，更科学地制定训练方案，更有效地分析比赛结果，从而在瞬息万变的体育世界中，占据更具竞争力的优势。

评分☆☆☆☆☆

这本书在一些统计学概念的引入上，我觉得做得非常巧妙。例如，在介绍概率论的时候，并没有一开始就抛出复杂的公式，而是通过一些生动的体育场景来引导读者思考概率的概念。比如，在分析一场比赛中某个球队获胜的可能性时，就自然而然地引出了概率的概念。这种从具体到抽象的讲解方式，让原本可能显得枯燥的数学概念，变得有趣起来，也更容易被我接受和理解。我感觉作者在试图让统计学知识“活”起来，而不是仅仅停留在书本上。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在理论讲解和实际案例之间的平衡。它并没有一味地堆砌枯燥的统计理论，而是通过大量的体育领域的实际问题来引入和解释各种统计方法。比如，在讲到假设检验的时候，作者可能会举例说明如何通过统计分析来判断某个训练方法是否真的能提升运动员的成绩，或者某个新引进的运动器材是否比旧的更受欢迎。这种“学以致用”的感觉非常强烈，让我觉得学到的东西是实实在在有用的，而不是空中楼阁。在阅读过程中，我还会时不时地停下来思考，自己是否在其他体育场景中遇到过类似的问题，这本书的理论是否能提供解决方案。这种主动的思考过程，也让我的学习效果更加显著。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名叫做《体育统计学》，还挺显眼的，上面标注着“教育部推荐教材”，这一下就让我对它有了初步的信任感。张龙等主编，还有那个9787303106776的ISBN号，信息都挺全的。我刚拿到书的时候，就觉得它分量十足，拿在手里沉甸甸的，封面设计也比较朴实，没有那些花里胡哨的东西，一看就是那种偏学术、偏实用的风格。我当初选择这本书，也是因为我对体育领域的数据分析很感兴趣，想了解一下在这个学科里，统计学到底能扮演什么样的角色，有哪些方法和工具是必须掌握的。之前接触过一些其他的统计学入门书籍，感觉都比较抽象，不太贴近实际应用。所以，当看到《体育统计学》这个名字的时候，我就觉得这可能是一本能把我理论知识和实际兴趣结合起来的书，特别期待它能给我带来一些启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我觉得总体来说是比较严谨的，但又不至于让人觉得晦涩难懂。作者在解释一些专业术语的时候，会尽量用比较通俗易懂的语言来阐述，即使是初学者也能基本理解。当然，统计学本身就包含一些专业的概念和公式，这部分是无法回避的，但作者的讲解方式，我觉得已经做到了尽量简化和清晰。我有时候会反复阅读某个概念的解释，直到完全弄懂为止。而且，书中还会提供一些相关的参考文献或者延伸阅读的建议，这对于想进一步深入研究的读者来说，非常有帮助。我觉得这反映了作者的专业性和对读者的负责态度。

评分☆☆☆☆☆

我印象比较深刻的是书中对于数据可视化部分的讲解。在体育统计学中，如何有效地展示数据，让信息一目了然，是非常重要的。这本书在这方面提供了很多实用的指导，不仅仅是介绍基础的图表类型，还包括如何选择最适合展示特定数据的图表，以及如何解读图表所传达的信息。例如，在分析运动员表现趋势的时候，折线图的运用；在比较不同组别的训练效果时，柱状图的优势；以及在展示数据分布特征时，直方图和箱线图的作用。这些都让我在今后处理和呈现体育数据时，有了更清晰的方向和更专业的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设置，我认为考虑得非常周全。从最基础的统计学概念，比如描述性统计，到更高级的应用，比如回归分析和时间序列分析，都有涉及。而且，每一章的内容都是层层递进的，不会让人感觉一下子接触到太多的新知识。我觉得这种循序渐进的学习方式，对于掌握复杂的统计学知识体系非常有帮助。我在阅读每一章的时候，都会尽量把前面的知识点巩固好，然后再继续往下学习，这样可以确保我的学习基础是扎实的，不会出现知识盲区。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和字体选择，我觉得做得还挺用心的。整体来说，文字清晰，阅读起来不费力。每个章节的开头都有一个比较清晰的引言，能让读者快速了解本章的学习目标和主要内容，这对于我这种时间有限的学习者来说，简直是福音。而且，章节之间的过渡也比较自然，不会让人觉得生硬跳跃。我注意到书中在讲解一些统计概念的时候，会穿插一些表格和图示，这些可视化元素大大降低了理解难度。特别是当涉及到一些复杂的计算公式或者数据分布图时，直观的图表比单纯的文字描述要有效得多。有时候，我会在阅读文字部分遇到一些疑惑，但很快就能通过旁边的图表找到答案，或者加深对概念的理解。这种图文并茂的设计，让我在学习过程中感觉不那么枯燥，也更容易把知识点记牢。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书的练习题和习题部分，我感觉非常实用。每一章的结尾都会有一些配套的练习题，这些题目难度适中，既能检验我是否掌握了本章的学习内容，又能帮助我巩固和加深对知识点的理解。我通常会在看完一章的内容后，花一些时间来完成这些练习题，并且会尝试自己去计算和分析。有时候，我会遇到一些比较棘手的题目，这促使我重新回顾相关的章节内容，找出自己理解上的不足。这种通过练习来加深理解的方式，我觉得非常有效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体逻辑性和结构性，我认为做得相当不错。从宏观的知识体系划分，到微观的章节内部讲解，都体现了作者的用心。我感觉作者是站在学习者的角度，去构建整个知识框架的。每一个知识点都恰当地放置在合适的位置，前后呼应，相互关联。阅读过程中，我能清晰地感受到知识点之间的逻辑联系，这让我更容易理解统计学是如何作为一个整体运作的，而不是零散的知识点堆砌。这种条理清晰的讲解，大大提升了我的学习效率和学习体验。

评分☆☆☆☆☆

书中的一些统计软件的应用指导，我觉得非常具有前瞻性。虽然这本书本身是教材，但它并没有回避在实际工作中，统计分析工具的重要性。在讲解某些统计方法时，会提到一些常用的统计软件，比如SPSS或者R语言，并给出一些基础的应用示例。这让我意识到，学习统计学知识不仅要掌握理论，更要学会如何运用工具去实现。虽然这本书可能没有深入讲解软件的每一个细节，但它已经为我打开了一扇门，让我知道该从哪里开始去学习和探索这些实用的工具。