统计技术(互联网+高等教育精品课程“十三五”规划教材(财经类)) 978756056926 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560569260

商品编码：29793164784

基本信息

书名：统计技术(互联网+高等教育精品课程“十三五”规划教材(财经类))

定价：29.80元

作者：

出版社：西安交通大学出版社

出版日期：

ISBN：9787560569260

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版次：1

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商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《运筹帷幄：现代统计学的多维应用与实践》 内容概述 本书旨在系统性地介绍现代统计学的基本原理、核心方法及其在各个领域的广泛应用。内容涵盖了从基础的数据描述与可视化，到复杂的统计推断、模型构建，再到前沿的数据挖掘与机器学习技术。我们力求在理论深度与实践可操作性之间取得平衡，为读者构建一个扎实而全面的统计学知识体系。 第一部分：统计学基础与数据探索 第一章 统计学导论：认识数据，理解世界 本章将阐释统计学在现代社会中的重要性，引导读者理解统计学的基本概念，如总体与样本、参数与统计量、描述性统计与推断性统计。我们将介绍不同类型的数据（定性数据、定量数据），以及数据的度量尺度（名义、顺序、间隔、比率）。 通过鲜活的案例，说明统计思维如何帮助我们做出更明智的决策，识别隐藏在海量信息中的模式和规律。我们将探讨统计学在经济、金融、社会、医疗、工程等领域的应用前景，激发读者学习统计学的兴趣。 核心内容：统计学的定义、作用、基本概念、数据类型与度量尺度、统计学应用领域。 第二章 数据描述与可视化：让数据“说话” 数据描述是理解数据集的首要步骤。本章将详细介绍如何运用集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）来概括数据的中心位置和分散程度。 同时，我们还将深入讲解如何通过频数分布表、直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等多种可视化工具，直观地展示数据的分布特征、变量间的关系以及异常值。我们将强调选择合适图表的重要性，以及如何通过图表揭示数据潜在的洞察。 核心内容：集中趋势度量、离散程度度量、频数分布、数据可视化技术（直方图、箱线图、散点图等）、异常值检测。 第二部分：统计推断与模型构建 第三章 概率论基础：量化不确定性 概率论是统计推断的基石。本章将介绍概率的基本概念、事件的运算（并事件、交事件）、条件概率与独立性。我们将探讨各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、均匀分布，以及最重要的正态分布。 我们将详细讲解正态分布的性质及其在统计学中的核心地位，并介绍如何利用标准正态分布进行概率计算。本章还将引入中心极限定理，解释其在统计推断中的关键作用。 核心内容：概率基本概念、条件概率、独立性、常见离散与连续概率分布（二项、泊松、正态等）、中心极限定理。 第四章 抽样分布与参数估计：从样本到总体 基于概率论的基础，本章将聚焦于抽样分布的概念。我们将解释样本均值、样本比例等统计量的抽样分布，以及它们与总体参数的关系。 重点将放在点估计与区间估计。我们将介绍不同的点估计方法（如矩估计法、最大似然估计法），并详细讲解如何构建置信区间，以量化总体参数的不确定性。我们将探讨影响置信区间的因素（如样本量、置信水平），并教授读者如何解释置信区间。 核心内容：抽样分布（样本均值、样本比例）、点估计、区间估计（置信区间）、影响置信区间的因素。 第五章 假设检验：验证我们的猜想 假设检验是统计推断的核心工具之一，用于根据样本数据判断关于总体参数的某个假设是否成立。本章将系统介绍假设检验的基本步骤：建立原假设与备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值、做出统计决策。 我们将讲解多种常用的假设检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验，以及F检验。这些检验方法将应用于单样本、两样本的均值、比例的比较，以及方差的比较。我们还将探讨I类错误（弃真）与II类错误（取伪）的概念，以及统计功效的重要性。 核心内容：假设检验基本流程、原假设与备择假设、检验统计量、P值、I类错误与II类错误、Z检验、t检验、卡方检验、F检验。 第六章 方差分析（ANOVA）：多组均值比较的利器 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）是比多次进行t检验更优越的方法。本章将详细介绍单因素方差分析的原理，包括如何分解总变异为组间变异与组内变异。 我们将讲解F检验在方差分析中的应用，以及如何解释方差分析表。此外，本章还将介绍多重比较方法（如LSD、Bonferroni、Tukey），用于在方差分析结果显著时，确定具体是哪几组的均值存在差异。 核心内容：单因素方差分析原理、组间变异与组内变异、F统计量、方差分析表、多重比较方法。 第七章 相关与回归分析：探索变量间的数量关系 本章将深入探讨变量之间的线性关系。我们将介绍相关系数（如Pearson相关系数）的概念和计算，用于度量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。 接着，我们将重点介绍简单线性回归模型，包括回归方程的建立（最小二乘法）、回归系数的解释、模型的拟合优度检验（决定系数R²）以及回归系数的显著性检验。 在此基础上，我们将扩展到多元线性回归，讲解如何纳入多个自变量来解释因变量，以及如何处理多重共线性、异方差等问题。本章还将触及非线性回归和广义线性模型的基本思想。 核心内容：相关系数、简单线性回归、多元线性回归、回归方程、决定系数、回归系数检验、多重共线性。 第三部分：进阶统计方法与现代应用 第八章 分类数据分析：频数与列联表 本章专注于处理分类数据。我们将深入研究列联表，学习如何分析两个或多个分类变量之间的关联性。 核心内容包括卡方独立性检验和卡方同质性检验，用于判断变量是否独立或属于同一分布。此外，还将介绍Fisher精确检验，特别适用于小样本情况。本章还会涉及对数线性模型，作为分析复杂列联表结构的工具。 核心内容：列联表、卡方独立性检验、卡方同质性检验、Fisher精确检验、对数线性模型。 第九章 时间序列分析：洞察随时间变化的规律 时间序列数据是指按时间顺序收集的观测值。本章将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机波动。 我们将讲解平稳性检验，并介绍常用的时间序列模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）模型。进一步，我们将探讨季节性时间序列模型（SARIMA）和差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型，并教授如何进行时间序列预测。 核心内容：时间序列特征、平稳性、ARIMA模型、时间序列预测。 第十章 非参数统计：无需正态性假设的工具 当数据不满足参数检验（如t检验、ANOVA）的假设时，非参数统计方法提供了有效的替代方案。本章将介绍一些常用的非参数检验，如符号检验、秩和检验（Wilcoxon）、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验。 这些方法适用于数据排序、顺序数据或分布未知的情况，能够进行单样本、两样本的比较，以及多样本的均值（或中位数）比较。 核心内容：非参数检验原理、符号检验、Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验。 第十一章 统计软件应用与数据挖掘入门 现代统计学离不开强大的统计软件支持。本章将介绍如何使用主流统计软件（如R、Python中的统计库）进行数据分析。我们将演示如何导入数据、执行描述性统计、进行假设检验、构建回归模型等。 在此基础上，本章将初步介绍数据挖掘的基本概念和常用技术，包括聚类分析（K-means）、分类（决策树、逻辑回归）、关联规则挖掘（Apriori算法）等。我们将强调统计学在支持这些数据挖掘任务中的基础作用。 核心内容：统计软件操作、数据导入与处理、基本统计分析实现、数据挖掘概述、聚类分析、分类、关联规则。 第四部分：专题与案例分析 第十二章 实验设计与统计推断的严谨性 本章将探讨如何进行有效的实验设计，以获取高质量的统计数据。我们将介绍随机化、对照、重复等基本原则，以及完全随机设计、随机区组设计、析因设计等常见实验设计方案。 我们将强调实验设计在控制混淆因素、提高研究效率和确保统计推断有效性方面的重要性。 核心内容：实验设计原则、常见实验设计类型、控制误差、提高研究效率。 第十三章 统计建模的挑战与应对 本章将讨论在实际统计建模过程中可能遇到的挑战，如模型选择、模型诊断、过拟合与欠拟合问题。 我们将介绍模型评估的常用指标和技术，如交叉验证，以及如何根据业务需求和数据特征选择最合适的模型。 核心内容：模型选择、模型诊断、过拟合、欠拟合、交叉验证。 第十四章 跨学科案例分析：统计学的实际力量 本章将精选多个来自不同领域的真实案例，深入展示统计学方法的应用。这些案例可能涵盖： 经济金融领域：股票市场预测、风险评估、宏观经济指标分析。 市场营销领域：客户行为分析、广告效果评估、销量预测。 生物医学领域：临床试验设计与分析、疾病传播模型、基因数据分析。 社会科学领域：民意调查分析、教育效果评估、社会网络分析。 通过这些案例，读者将能够直观地理解统计学如何解决实际问题，并将理论知识与实践经验相结合。 核心内容：多领域实际案例应用、统计学解决实际问题的流程。 总结 本书贯穿了从基础概念到高级应用的逻辑脉络，强调理论与实践相结合。我们力求通过清晰的阐释、丰富的图示和详实的案例，帮助读者建立坚实的统计学基础，掌握现代统计分析的核心技术，并能将其灵活应用于解决现实世界中的各种复杂问题。无论您是统计学专业学生，还是需要运用统计学解决工作问题的从业者，本书都将是您宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《统计技术》这本书时，我正面临着一个棘手的课题研究，需要用到一些高级的统计分析方法，但又苦于没有一本系统而实用的教材。这本书的出现，简直就是雪中送炭。它不仅仅是一本教科书，更像是一个全面的实战指南。我特别欣赏它在介绍统计方法时，总是能紧密结合互联网时代背景下的具体应用场景。比如，在讲解回归分析时，它举的例子不是陈旧的市场调研数据，而是如何利用用户行为数据来预测产品销量，或者如何分析社交媒体舆情来影响股票价格。这种接地气的讲解方式，让我觉得我学到的知识可以直接运用到我的研究中。而且，书中提供的很多案例都附带了详细的步骤和代码示例，这对于我这种动手能力比较强，喜欢边学边练的读者来说，简直是太有帮助了。我相信，通过这本书的指导，我一定能够顺利完成我的课题研究，并在此过程中，对统计技术的理解达到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手的时候，就被它厚重的体量和精炼的封面设计所吸引。我一直对数据分析在经济和金融领域的应用抱有浓厚兴趣，而“统计技术”这个书名，加上“互联网+高等教育精品课程”、“财经类”的标签，让我觉得这本书简直是为我量身定做的。拿到后，我迫不及待地翻阅了目录，发现内容覆盖了统计学的基础理论，比如描述性统计、概率论，然后深入到推断性统计，包括假设检验、回归分析等等，还特别强调了在互联网时代的具体应用，这让我非常期待。书中的案例和习题，据说是紧密结合了当前财经行业的实际情况，这一点我非常看重。毕竟，理论知识的学习固然重要，但如何将其有效地运用到解决实际问题中，才是检验学习成果的关键。我特别想看看书中是如何讲解如何利用统计工具去理解和预测市场趋势，或者如何评估金融风险的。这种理论与实践相结合的教材，在我看来，是提升专业技能最有效的方式之一。我相信，通过认真研读这本书，我一定能在统计技术的应用方面有更深的理解和更扎实的掌握。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对统计学有些望而却步，觉得它枯燥又抽象。但这次购买的这本《统计技术》，真的给我带来了意想不到的惊喜。刚开始看的时候，我担心会遇到晦涩难懂的公式和理论，但这本书的讲解方式却非常亲切。作者似乎特别考虑到了我们这些非数学专业出身的读者，用了很多生动形象的比喻来解释复杂的概念。比如，在讲解中心极限定理的时候，它用了一个非常贴切的例子，让我一下子就明白了它的意义。而且，书中穿插的那些“互联网+”的元素，也让统计学不再是束之高阁的象牙塔理论，而是变得触手可及，充满了现代感。我特别喜欢书中的一些小贴士和拓展阅读，它们能帮助我从不同的角度去理解统计学，也能引导我去探索更多有趣的知识点。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，图表清晰明了，阅读体验非常棒。我感觉我正在一点点地克服对统计学的恐惧，并且开始享受学习它的过程。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种学习基础薄弱的同学来说，一本好的教材至关重要。《统计技术》这本书，在内容编排上，给我一种循序渐进的感觉。一开始，它会从一些很基础的概念讲起，比如数据的类型、分布等，用通俗易懂的语言解释清楚，让我不会因为“看不懂”而产生畏难情绪。然后，它会慢慢地引入更复杂的统计模型，并且在每一个模型介绍之后，都会给出相应的案例分析，并且清晰地展示了计算过程和结果解读。这一点我非常喜欢，因为我总是在理论学习和实际应用之间感到困惑。这本书就像一座桥梁，把我从枯燥的公式和定理，带到了实际应用的世界。我特别想了解书里关于假设检验和方差分析的内容，因为这两种方法在很多经济学研究中都非常常用，而我之前对它们的理解一直不够深入。我期待通过这本书，能够彻底弄懂这些概念，并且能够独立完成一些简单的数据分析任务。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，作为一名即将进入金融行业的学生，扎实的统计功底是必不可少的。我选择这本《统计技术》，很大程度上是因为它的“十三五”规划教材和精品课程的定位，这让我觉得它的权威性和学术性是有保证的。拿到书后，我发现它的内容确实非常全面，从最基础的数据收集和整理，到复杂的模型构建和预测，几乎涵盖了统计学在财经领域应用的方方面面。我尤其对书中关于大数据分析和机器学习在金融风险控制中的应用部分非常感兴趣。现在互联网时代，数据爆炸式增长，如何有效地利用这些数据去发现潜在的风险，进行精准的预测，是每个金融从业者都需要掌握的技能。这本书的出现，正好满足了我的这一需求。我希望能通过这本书，学习到如何运用先进的统计技术，去应对日益复杂的金融市场挑战，提升自己的专业竞争力。