體育統計學-教育部推薦教材 張龍 等 9787303106776 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張龍 等 著

圖書標籤:

• 體育統計學
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• 張龍
• 教育部推薦
• 數據分析
• 運動訓練
• 科學研究

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303106776

商品編碼：29572100987

包裝：平裝

齣版時間：2010-02-01

基本信息

書名：體育統計學-教育部推薦教材

定價：20.00元

作者：張龍 等

齣版社：北京師範大學齣版社

齣版日期：2010-02-01

ISBN：9787303106776

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.259kg

編輯推薦

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內容提要

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《體育統計學》是體育院校體育統計學普修課學生用書、是由西南(雲、貴、川、渝)高校體育教材教法研究會(體育統計學)教材小組根據西南四省體育院校本科教學計劃、培養目標和體育統計學課程教學大綱規定的具體教學任務、教學時數、教學內容及考核要求分工負責撰寫和串編完成的。本教材在根據雲、貴、川、渝的實際情況因地製宜、因材施教的基礎上，繼承瞭前人不同時期齣版的體育統計學教材優點，重點吸收瞭外體育統計學發展中的先進理論與實踐內容。將體育統計的基本理論結閤體育案例與Excel的使用操作有機結閤，使讀者在運用Excel進行體育統計分析時，既能瞭解相應統計方法的理論基礎，又能快速得到統計分析的結果；對所涉及的統計過程以及輸齣結果進行詳細說明。
本教材著眼於新世紀培養體育專門人纔的實際需要，堅持繼承與創新、改革與發展，堅持實事求是，從本科體育統計學教學實際齣發，突齣教學性、針對性、實用性、實踐性、科學性、先進性、時代性，力求從教材體係和專業發展教學內容、教學手段與方法掌握上進行改進、提煉、拓展，以使教學對象能適應未來社會的需要。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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體育統計學：洞察數據，解析運動錶現的科學之眼 在飛速發展的體育世界中，數據的重要性日益凸顯。從運動員的訓練計劃到比賽策略的製定，再到運動項目的科學研究，統計學已經成為理解和優化體育錶現不可或缺的工具。本書旨在為廣大體育院校師生、體育科研工作者以及對體育數據分析感興趣的讀者，提供一套係統、深入的體育統計學知識體係。本書不僅涵蓋瞭統計學的基礎理論，更側重於其實際應用，通過大量的體育案例，幫助讀者掌握如何運用統計學方法解決體育領域中的實際問題，提升分析能力和決策水平。 本書內容涵蓋： 第一部分：統計學基礎理論與方法 緒論：統計學在體育領域的意義與應用 為何要學習體育統計學？—— 理解體育現象背後的規律，提升科學決策能力。 統計學的基本概念：總體、樣本、變量、數據類型（定性、定量，離散、連續）。 體育領域的數據來源與收集：比賽數據、訓練數據、生理生化數據、問捲調查數據等。 統計學在體育研究中的主要應用領域：運動訓練、運動損傷、運動生理、運動心理、體育教育、體育管理、體育産業等。 統計學在體育實踐中的重要性：運動員選拔、錶現評估、傷病預防、康復監測、戰術分析、營銷策略等。 描述性統計：數據概覽與特徵呈現 數據的整理與分組： 頻數分布錶、百分比分布錶，為數據分析打下基礎。 統計圖錶的繪製： 直方圖、條形圖、摺綫圖、餅圖、散點圖等，直觀展示數據分布與關係。 集中趨勢的度量： 均數（平均數）、中位數、眾數，瞭解數據的中心位置。 離散程度的度量： 極差、四分位數間距、方差、標準差，衡量數據的波動性和離散性。 位置度量： 百分位數、Z分數，描述數據在整體中的相對位置。 形狀度量： 偏度、峰度，揭示數據分布的對稱性和尖峭程度。 體育案例分析： 分析一組運動員的年度得分分布，找齣錶現最佳和最差的區間。 繪製不同訓練方法下運動員體能指標的變化摺綫圖。 比較不同比賽場次下得分的均數和標準差，評估比賽的穩定性。 概率論基礎：隨機事件與概率分布 隨機事件與概率： 基本概念、事件的包含、相等、並、交、差，概率的性質。 條件概率與獨立事件： 理解事件之間的相互影響。 全概率公式與貝葉斯定理： 解決復雜概率計算問題。 重要概率分布： 二項分布： 適用於描述成功次數的離散分布，如運動員投籃命中次數。 泊鬆分布： 適用於描述單位時間內事件發生次數的離散分布，如比賽中的犯規次數。 正態分布（高斯分布）： 現實世界中最普遍的連續概率分布，在體育領域應用廣泛，如運動員身高、體重、跑動速度等。 其他常見分布： t分布、卡方分布、F分布，為後續統計推斷奠定基礎。 體育案例分析： 計算一名運動員在連續幾次投籃中至少命中一次的概率。 利用正態分布近似泊鬆分布，估計在一定時間內發生某個特定事件（如一次失誤）的概率。 討論運動員各項生理指標服從正態分布的可能原因。 第二部分：統計推斷：從樣本到總體的科學推論 參數估計： 點估計： 使用樣本統計量估計總體參數，如用樣本均數估計總體均數。 區間估計： 建立置信區間，量化估計的精度與可靠性。 單樣本均數、比例、方差的置信區間。 雙樣本均數、比例、方差的置信區間。 體育案例分析： 根據一組運動員的跳遠成績，估計該群體平均跳遠距離的95%置信區間。 評估某種新型訓練方法對運動員力量提升效果的置信區間。 假設檢驗： 假設檢驗的基本思想： 原假設與備擇假設，檢驗統計量，P值，顯著性水平。 單樣本假設檢驗： 均數檢驗（Z檢驗、t檢驗）。 比例檢驗。 方差檢驗（卡方檢驗）。 雙樣本假設檢驗： 兩個獨立樣本均數檢驗（t檢驗）。 配對樣本均數檢驗（t檢驗）。 兩個獨立樣本比例檢驗。 兩個獨立樣本方差檢驗（F檢驗）。 方差分析（ANOVA）： 檢驗三個或三個以上樣本均數是否相等。 單因素方差分析。 多因素方差分析（提及）。 非參數檢驗： 適用於不滿足參數檢驗條件的情況。 秩和檢驗（Wilcoxon符號秩檢驗、Mann-Whitney U檢驗）。 Kruskal-Wallis H檢驗。 體育案例分析： 檢驗兩種不同訓練方法對運動員耐力成績是否有顯著影響。 分析不同年齡組運動員在柔韌性測試上是否存在顯著差異。 通過ANOVA檢驗，比較三種不同飲食方案對運動員體重增長的影響。 對運動損傷數據進行非參數檢驗，探究不同運動項目損傷率的差異。 第三部分：相關與迴歸分析：變量間的數量關係 相關分析： 相關係數： Pearson相關係數、Spearman等級相關係數、Kendall's tau相關係數。 相關係數的含義與檢驗： 判斷變量間綫性關係的強度和方嚮。 散點圖在相關分析中的作用。 體育案例分析： 分析運動員身高與體重之間的相關性。 研究訓練時長與運動錶現之間的相關性。 探索運動員心理韌性與比賽成績之間的關係。 迴歸分析： 簡單綫性迴歸： 迴歸模型建立：迴歸方程，截距，斜率。 迴歸係數的估計與檢驗。 決定係數（R²）：衡量模型對數據的擬閤程度。 預測與區間預測。 多元綫性迴歸： 建立包含多個自變量的迴歸模型。 多重共綫性問題及其處理。 模型選擇與評估。 非綫性迴歸： （簡要介紹，如多項式迴歸） 體育案例分析： 利用運動員的訓練量、休息時間等預測其比賽錶現。 建立模型，分析影響籃球運動員得分的多種因素（如投籃命中率、助攻數、搶斷數等）。 預測運動員在受傷後的恢復時間，並根據不同治療方案進行比較。 第四部分：高級統計方法在體育中的應用 時間序列分析： 趨勢、季節性、周期性與隨機性。 平穩性檢驗與差分。 ARIMA模型： 預測運動員成績的長期趨勢，評估訓練效果的持續性。 體育案例分析： 預測某運動員未來幾個賽季的比賽得分趨勢。 分析比賽勝負序列的規律性，為戰術調整提供參考。 多元統計分析： 主成分分析（PCA）： 降維，提取體育數據中的關鍵信息，如綜閤評估運動員的綜閤能力。 因子分析： 發現隱藏在觀測變量背後的潛在因素，如探究影響運動錶現的深層原因。 聚類分析： 將相似的運動員或運動項目進行分組，如根據訓練習慣或比賽風格進行分類。 判彆分析： 根據已知信息，建立判彆模型，對新樣本進行分類，如根據運動員的生理指標預測其適宜的運動項目。 體育案例分析： 利用PCA綜閤評估不同隊員的整體實力。 通過因子分析，識彆影響運動員運動損傷風險的關鍵因素。 運用聚類分析，為不同類型的運動員製定個性化訓練計劃。 統計軟件應用： SPSS/R/Python等統計軟件的介紹與基本操作。 如何使用軟件進行數據錄入、管理、分析與結果可視化。 通過軟件實踐，強化理論知識的應用。 體育案例分析： 使用SPSS進行一次ANOVA分析，並解讀結果。 運用R語言繪製運動員體能數據圖錶，並進行相關性分析。 第五部分：體育統計學的熱點與前沿 運動損傷的統計建模與風險預測。 運動訓練大數據分析與智能優化。 運動錶現評估的量化方法。 體育賽事分析與博彩業的統計應用。 體育科學研究中的統計方法應用案例。 本書的特點： 1. 係統性強： 從基礎概念到高級應用，循序漸進，構建完整的知識框架。 2. 體育導嚮： 緊密結閤體育領域的實際需求，所有理論講解都圍繞體育應用展開。 3. 案例豐富： 大量精選的體育統計案例，生動形象，易於理解和掌握。 4. 實踐性高： 強調統計軟件的應用，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 5. 前沿性： 引入部分體育統計學研究的熱點與前沿內容，激發讀者進一步探索的興趣。 本書旨在成為讀者在體育統計學學習道路上的良師益友，幫助您用科學的數據語言解讀運動的奧秘，提升在體育科研、訓練指導、賽事分析等各個領域的專業能力。掌握瞭統計學的力量，您將能夠更精準地洞察運動錶現，更科學地製定訓練方案，更有效地分析比賽結果，從而在瞬息萬變的體育世界中，占據更具競爭力的優勢。

評分☆☆☆☆☆

書中的一些統計軟件的應用指導，我覺得非常具有前瞻性。雖然這本書本身是教材，但它並沒有迴避在實際工作中，統計分析工具的重要性。在講解某些統計方法時，會提到一些常用的統計軟件，比如SPSS或者R語言，並給齣一些基礎的應用示例。這讓我意識到，學習統計學知識不僅要掌握理論，更要學會如何運用工具去實現。雖然這本書可能沒有深入講解軟件的每一個細節，但它已經為我打開瞭一扇門，讓我知道該從哪裏開始去學習和探索這些實用的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體邏輯性和結構性，我認為做得相當不錯。從宏觀的知識體係劃分，到微觀的章節內部講解，都體現瞭作者的用心。我感覺作者是站在學習者的角度，去構建整個知識框架的。每一個知識點都恰當地放置在閤適的位置，前後呼應，相互關聯。閱讀過程中，我能清晰地感受到知識點之間的邏輯聯係，這讓我更容易理解統計學是如何作為一個整體運作的，而不是零散的知識點堆砌。這種條理清晰的講解，大大提升瞭我的學習效率和學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞這本書在理論講解和實際案例之間的平衡。它並沒有一味地堆砌枯燥的統計理論，而是通過大量的體育領域的實際問題來引入和解釋各種統計方法。比如，在講到假設檢驗的時候，作者可能會舉例說明如何通過統計分析來判斷某個訓練方法是否真的能提升運動員的成績，或者某個新引進的運動器材是否比舊的更受歡迎。這種“學以緻用”的感覺非常強烈，讓我覺得學到的東西是實實在在有用的，而不是空中樓閣。在閱讀過程中，我還會時不時地停下來思考，自己是否在其他體育場景中遇到過類似的問題，這本書的理論是否能提供解決方案。這種主動的思考過程，也讓我的學習效果更加顯著。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和字體選擇，我覺得做得還挺用心的。整體來說，文字清晰，閱讀起來不費力。每個章節的開頭都有一個比較清晰的引言，能讓讀者快速瞭解本章的學習目標和主要內容，這對於我這種時間有限的學習者來說，簡直是福音。而且，章節之間的過渡也比較自然，不會讓人覺得生硬跳躍。我注意到書中在講解一些統計概念的時候，會穿插一些錶格和圖示，這些可視化元素大大降低瞭理解難度。特彆是當涉及到一些復雜的計算公式或者數據分布圖時，直觀的圖錶比單純的文字描述要有效得多。有時候，我會在閱讀文字部分遇到一些疑惑，但很快就能通過旁邊的圖錶找到答案，或者加深對概念的理解。這種圖文並茂的設計，讓我在學習過程中感覺不那麼枯燥，也更容易把知識點記牢。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節設置，我認為考慮得非常周全。從最基礎的統計學概念，比如描述性統計，到更高級的應用，比如迴歸分析和時間序列分析，都有涉及。而且，每一章的內容都是層層遞進的，不會讓人感覺一下子接觸到太多的新知識。我覺得這種循序漸進的學習方式，對於掌握復雜的統計學知識體係非常有幫助。我在閱讀每一章的時候，都會盡量把前麵的知識點鞏固好，然後再繼續往下學習，這樣可以確保我的學習基礎是紮實的，不會齣現知識盲區。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名叫做《體育統計學》，還挺顯眼的，上麵標注著“教育部推薦教材”，這一下就讓我對它有瞭初步的信任感。張龍等主編，還有那個9787303106776的ISBN號，信息都挺全的。我剛拿到書的時候，就覺得它分量十足，拿在手裏沉甸甸的，封麵設計也比較樸實，沒有那些花裏鬍哨的東西，一看就是那種偏學術、偏實用的風格。我當初選擇這本書，也是因為我對體育領域的數據分析很感興趣，想瞭解一下在這個學科裏，統計學到底能扮演什麼樣的角色，有哪些方法和工具是必須掌握的。之前接觸過一些其他的統計學入門書籍，感覺都比較抽象，不太貼近實際應用。所以，當看到《體育統計學》這個名字的時候，我就覺得這可能是一本能把我理論知識和實際興趣結閤起來的書，特彆期待它能給我帶來一些啓發。

評分☆☆☆☆☆

我印象比較深刻的是書中對於數據可視化部分的講解。在體育統計學中，如何有效地展示數據，讓信息一目瞭然，是非常重要的。這本書在這方麵提供瞭很多實用的指導，不僅僅是介紹基礎的圖錶類型，還包括如何選擇最適閤展示特定數據的圖錶，以及如何解讀圖錶所傳達的信息。例如，在分析運動員錶現趨勢的時候，摺綫圖的運用；在比較不同組彆的訓練效果時，柱狀圖的優勢；以及在展示數據分布特徵時，直方圖和箱綫圖的作用。這些都讓我在今後處理和呈現體育數據時，有瞭更清晰的方嚮和更專業的工具。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書的練習題和習題部分，我感覺非常實用。每一章的結尾都會有一些配套的練習題，這些題目難度適中，既能檢驗我是否掌握瞭本章的學習內容，又能幫助我鞏固和加深對知識點的理解。我通常會在看完一章的內容後，花一些時間來完成這些練習題，並且會嘗試自己去計算和分析。有時候，我會遇到一些比較棘手的題目，這促使我重新迴顧相關的章節內容，找齣自己理解上的不足。這種通過練習來加深理解的方式，我覺得非常有效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我覺得總體來說是比較嚴謹的，但又不至於讓人覺得晦澀難懂。作者在解釋一些專業術語的時候，會盡量用比較通俗易懂的語言來闡述，即使是初學者也能基本理解。當然，統計學本身就包含一些專業的概念和公式，這部分是無法迴避的，但作者的講解方式，我覺得已經做到瞭盡量簡化和清晰。我有時候會反復閱讀某個概念的解釋，直到完全弄懂為止。而且，書中還會提供一些相關的參考文獻或者延伸閱讀的建議，這對於想進一步深入研究的讀者來說，非常有幫助。我覺得這反映瞭作者的專業性和對讀者的負責態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書在一些統計學概念的引入上，我覺得做得非常巧妙。例如，在介紹概率論的時候，並沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是通過一些生動的體育場景來引導讀者思考概率的概念。比如，在分析一場比賽中某個球隊獲勝的可能性時，就自然而然地引齣瞭概率的概念。這種從具體到抽象的講解方式，讓原本可能顯得枯燥的數學概念，變得有趣起來，也更容易被我接受和理解。我感覺作者在試圖讓統計學知識“活”起來，而不是僅僅停留在書本上。