统计学基础/普通高等教育“十一五”国家级规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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于声涛，全国林 编

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• 高等教育
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• 概率论
• 数理统计
• 数据分析
• 规划教材
• 理工科
• 统计方法

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030164834

版次：1

商品编码：10355133

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十一五”国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2006-01-01

用纸：胶版纸

页数：304

字数：356000

正文语种：中文

内容简介

《统计学基础》的编写以应用为目的，以必需、够用为度，以讲清概念、强化应用为教学重点，以培养学生统计能力为目标，构建知识体系。《统计学基础》共10章，阐述了统计学的基本理论，介绍了搜集和整理数字信息的方式方法，介绍了对整理后的资料进行统计分析方法：对比分析法、变异分析法、时间数列与预测分析法、抽样推断法、相关与回归分析法、因素分析法，通过各种分析方法的运用，揭示事物潜在的规律性，提出科学的推断和建议。

内页插图

目录

第1章 绪言
1.1统计学的研究对象及其性质
1.2统计的研究方法和基本职能
1.3统计学的分类及与其他学科的关系
1.4统计学的几个基本概念
1.5统计的组织与管理
1.6技能训练
第2章 统计数据的采集
2.1统计数据采集的概念、意义和种类
2.2统计调查方案
2.3统计调查方式
2.4技能训练
第3章 统计数据的整理和显示
3.1统计数据整理概述
3.2统计分组
3.3分配数列
3.4统计表和统计图
3.5统计数据整理和显示技能训练
第4章 规模与对比关系的描述
4.1总量指标
4.2相对指标
4.3技能训练
第5章 集中趋势的描述
5.1平均指标的意义
5.2数值平均数
5.3位置平均数
5.4技能训练
第6章 离中趋势的描述
6.1标志变异指标概述
6.2标志变异指标的计算方法
6.3偏度和峰度
6.4技能训练
第7章 抽样推断
7.1抽样调查概述
7.2抽样误差
7.3抽样估计
7.4样本容量的确定
7.5技能训练
第8章 相关与回归分析
8.1相关分析概述
8.2线性相关分析
8.3一元线性回归分析
8.4一元线性回归预测
8.5技能训练
第9章 动态分析
9.1动态分析概述
9.2时间数列的水平分析
9.3时间数列的速度分析
9.4时间数列的构成分析
9.5技能训练
第10章 指数分析
10.1统计指数的意义和种类
10.2综合指数
10.3平均数指数
10.4指数体系和因素分析
10.5技能训练
参考文献
附表一
附表二
附表三

前言/序言

深入浅出，洞悉数据之奥秘：一本面向未来的统计学指南 在这信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，蕴藏着无限的机遇与挑战。如何有效地解读、分析和利用这些数据，已成为个人成长、学术研究乃至社会发展的关键能力。本书旨在为你铺就一条通往数据世界奥秘的坚实道路，从基础概念出发，逐步引领你掌握统计学的核心思想与实用工具，让你成为一名真正懂得数据、驾驭数据的人。 一、 开启统计学之旅：概念的基石与思想的启蒙 统计学并非枯燥的数字游戏，它是一门关于认识世界、理解变异、做出决策的科学。本书将从最根本的统计学概念入手，为你构建起坚实的知识框架。 什么是统计学？ 我们将首先探讨统计学的定义、研究对象与基本范畴，阐释它如何在量化现实、揭示规律、预测未来等方面发挥着至关重要的作用。你会了解到，统计学并非仅仅是收集和计算数字，更是一种科学的思维方式，一种从不确定性中寻找确定性的艺术。 数据从哪里来？ 数据的来源多种多样，可能是一次问卷调查、一项科学实验、一次市场监测，甚至是互联网上的海量信息。本书将介绍不同类型的数据（如定性数据与定量数据、离散数据与连续数据），以及如何根据研究目的选择合适的数据收集方法，并强调数据质量的重要性。 如何描述数据的“样子”？ 面对一堆杂乱无章的数据，如何才能快速了解其基本特征？本书将详细介绍描述性统计的强大工具。 集中趋势的度量： 我们将学习如何计算和理解均值（平均数）、中位数和众数，它们各自反映了数据的中心位置，在不同场景下各有其优势。例如，理解一个班级的平均成绩有助于评估整体学习水平，而当成绩存在极端值时，中位数则更能代表典型情况。 离散程度的度量： 数据并非都聚集在中心，其分散程度同样重要。本书将深入讲解方差、标准差和极差等概念，让你明白数据之间的差异性是如何被量化的。高标准差意味着数据分布广泛，变化较大；低标准差则表示数据相对集中，变化较小。 数据分布的形态： 数据是否对称？是否存在偏斜？我们还将学习如何通过偏度来衡量数据分布的不对称性，以及如何通过峰度来描述分布的尖峭程度。这些指标有助于我们更深入地理解数据的内在结构。 图示化的力量： 冰冷的数字往往不如直观的图形更能打动人心。本书将引导你掌握各种统计图表的绘制与解读，包括直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等。学会用图表“讲故事”，将数据中的信息生动地呈现出来，是统计学应用中的一项必备技能。 二、 走向推断的彼岸：从样本看整体的智慧 描述性统计让我们对已知数据有了初步的认识，但很多时候，我们无法或不便收集所有数据。这时，推断性统计就显得尤为重要。它让我们能够从一部分数据（样本）推断出整体（总体）的特征，是统计学解决实际问题的核心能力。 抽样的艺术与科学： 如何从庞大的总体中抽取具有代表性的样本，是推断统计的基石。本书将详细介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等常用抽样方法，并分析它们的优缺点，帮助你理解“以小见大”的科学依据。 概率的语言： 推断统计离不开概率论。我们将学习概率的基本概念、条件概率、独立事件等，理解随机事件发生的可能性。在此基础上，我们将介绍概率分布，特别是二项分布、泊松分布以及至关重要的正态分布。正态分布作为一种广泛存在的“自然分布”，在统计推断中扮演着核心角色。 参数估计： 我们希望知道总体的某些特征（如平均值、比例），但只能通过样本来估计。本书将详细讲解点估计（用一个数值估计总体参数）和区间估计（给出一个参数可能落入的范围，即置信区间）。理解置信区间的含义，以及如何根据样本数据计算不同置信水平下的置信区间，是统计推断的关键一步。 假设检验的逻辑： 面对一个关于总体的猜想（假设），我们如何利用样本证据来判断这个猜想是否成立？本书将系统介绍假设检验的基本原理和步骤，包括原假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解读、以及犯第一类错误和第二类错误的含义。我们将通过一系列经典的检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验等，让你掌握如何对均值、比例、方差等进行假设检验，从而做出科学的决策。 三、 探索变量之间的关系：揭示隐藏的联系 现实世界中，各种现象并非孤立存在，它们之间往往存在着千丝万缕的联系。统计学提供了强大的工具来量化和分析这些关系。 相关分析： 两个变量之间是同向变化（正相关）、异向变化（负相关），还是没有关系？本书将介绍相关系数的概念，特别是Pearson相关系数，让你能够量化两个连续变量之间的线性关系强度和方向。我们还将探讨斯皮尔曼等级相关系数，适用于处理有序数据。 回归分析： 相关关系只是描述了变量之间的同步变化，而回归分析则更进一步，试图建立一个模型来预测一个变量（因变量）如何随着一个或多个其他变量（自变量）的变化而变化。 简单线性回归： 我们将从最基础的一元线性回归入手，学习如何建立形如 y = a + bx 的回归方程，并理解回归系数的含义。掌握如何通过最小二乘法来拟合回归线，以及如何评估回归模型的拟合优度（如R²）。 多元线性回归： 现实中的问题往往涉及多个影响因素。本书将拓展到多元线性回归，介绍如何建立包含多个自变量的回归模型，并解读多个回归系数的含义，从而更全面地理解复杂变量之间的线性关系。 非线性回归（初步）： 某些关系并非简单的线性。在条件允许的情况下，我们也会触及一些非线性回归的基本思想，让你对更广泛的变量关系模式有所认识。 方差分析（ANOVA）： 当我们想比较三个或三个以上分组的均值是否存在显著差异时，方差分析是强大的工具。本书将介绍单因素方差分析的基本原理，让你理解如何通过分解总变异来判断不同组别之间的差异是否具有统计学意义，这在实验设计和效果评估中有着广泛的应用。 四、 实践的升华：应用与思维的拓展 统计学最终是为了解决实际问题而服务。本书在介绍理论知识的同时，也注重培养你的实践应用能力和统计思维。 数据处理与可视化工具的介绍（非具体软件操作）： 虽然本书不深入讲解具体的统计软件操作，但我们会强调数据清洗、整理的重要性，以及如何利用统计图表有效地沟通分析结果。你会明白，一个好的图表能够胜过千言万语。 统计思维的培养： 本书将贯穿统计学研究的严谨性、批判性和客观性。通过案例分析，你将学会如何识别数据中的陷阱，如何避免常见的统计误用，如何以科学的态度看待统计结论。 联系实际的应用场景： 从商业决策、市场营销、医疗健康，到社会科学研究、工程技术，统计学无处不在。本书的案例将尽可能贴近真实世界，让你看到统计学在各行各业中的实际应用价值。 本书的特色： 逻辑清晰，层层递进： 从最基本的概念出发，逐步深入到复杂的推断与分析方法，确保学习过程的连贯性与系统性。 语言通俗易懂，避免过多数学推导： 尽管统计学本身包含大量数学公式，但本书将侧重于概念的理解和方法的应用，用更直观的方式解释统计原理，让非数学专业背景的读者也能轻松掌握。 强调概念理解与思维培养： 我们相信，理解统计学的核心思想比死记硬背公式更为重要。本书将引导你建立起科学的统计思维模式。 注重应用价值： 通过大量的实际案例，展示统计学在解决现实问题中的强大能力，激发你学习和应用统计学的热情。 无论你是统计学领域的初学者，还是希望系统性地梳理和巩固统计学知识的在读学生，亦或是希望提升数据分析能力的职场人士，本书都将是你不可或缺的良师益友。它将为你打开一扇通往数据世界的大门，让你掌握解读世界、洞察未来的关键钥匙。让我们一起踏上这段精彩的统计学探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格极其严谨，仿佛一位经验丰富的老教授在为你娓娓道来，每一个定义、每一个定理都经过了反复的推敲和打磨，力求精确无误。我尤其欣赏它在讲解假设检验时所采取的步骤化方法。从零假设和备择假设的建立，到选择合适的检验统计量，再到确定拒绝域和计算P值，书中都给出了清晰的流程图和详细的文字说明。这种手把手的指导方式，让原本抽象的统计推断过程变得具象化了。我尝试着跟着书中的例子，自己动手计算了几个小样本t检验，发现书中的数据选择也非常贴合实际应用场景，比如对不同教学方法效果的比较，或者对产品质量控制的分析，而不是那些脱离生活太远的纯数字游戏。不过，对于一些进阶的读者来说，这种过度细致的讲解可能会显得有些冗长，但对于我这个需要反复确认每一个环节的“门外汉”而言，这种细致入微的态度，恰恰是它最大的优点。它迫使你慢下来，真正去消化每一个概念的内涵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套习题设计得非常巧妙，它们并非简单地重复课本内容，而是巧妙地将理论与实际问题相结合，形成了良好的闭环学习体验。我发现，习题的难度分布是循序渐进的，一开始是基础概念的检验，比如要求根据频率分布表计算中位数和众数，这种题目能迅速帮你巩固刚刚学到的知识点。随着章节的深入，习题的复杂度也随之提升，比如要求你设计一个简单的调查问卷并进行初步的描述性分析，或者要求你利用给定的样本数据来推断总体参数，并对结果的可靠性做出评论。这种设计极大地鼓励了读者从“知道”统计知识到“会用”统计知识的转变。我个人很喜欢那些开放式的讨论题，它们没有标准答案，而是鼓励读者去思考统计方法在特定情境下的适用边界和潜在的伦理问题，这让学习过程不再是单向的灌输，而是一种主动的思辨。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这本书给我的感觉是：它是一扇通往严谨量化思维世界的稳固门户。它不是那种追求新潮、覆盖所有尖端技术的“速成手册”，它更像是一本经久耐用的工具书，你可能不会每天都用到它，但每当你对某一统计概念产生疑惑时，翻开它，总能找到一个清晰、可靠的解释。它对于统计学中的“不确定性”的描述尤其到位，作者没有试图消除这种不确定性，而是教导我们如何量化、如何与之共存。阅读过程中，我感觉自己不再是面对一堆冰冷的数字，而是开始学会用概率的眼光去看待日常生活中发生的各种随机事件。这本书的价值在于它的“底色”——那种对科学方法论的坚持，这在浮躁的知识传播环境中显得尤为珍贵，它真正做到了“基础”二字的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，甚至可以说是有些老派了，那种深蓝色的封底配上白色的宋体字，一股浓浓的学术气息扑面而来。我拿到它的时候，首先翻阅的是目录部分，很明显，它力求覆盖统计学领域最核心、最基础的知识体系。从描述性统计的图形展示和集中趋势度量，到概率论的基础公理和常见分布，再到抽样理论的构建，每一步的衔接都显得逻辑严密，像是为初学者铺设的一条稳健的阶梯。特别值得一提的是，书中对大数定律和中心极限定理的阐述，没有过多地陷入高深的数学推导，而是用大量的实例和直观的图示来辅助理解，这对于我这种数学背景相对薄弱的读者来说，简直是福音。它没有急于展示复杂的模型，而是把扎实的基础打牢，让你明白“为什么”要用某种方法，而不是简单地告诉你“怎么做”。我花了几天时间主要攻克了第一章和第二章，对于随机变量的定义及其期望的计算，理解深刻了不少。如果说有什么遗憾，可能就是印刷的纸张稍微薄了一点，希望它能经受住我未来频繁翻阅的考验。

评分☆☆☆☆☆

在讲解回归分析的部分，这本书的处理方式非常令人耳目一新。它没有直接跳入多元回归的复杂矩阵运算，而是花了相当大的篇幅来剖析简单线性回归中的残差分析的重要性。作者反复强调，如果不检查模型的假设条件，那么计算出来的回归系数即使“好看”，也可能毫无统计学意义。书中图示了各种残差图——正态性残差图、独立性残差图、同方差性残差图——并清晰地指出了在什么情况下应该警惕，以及如何进行初步的修正。这种对模型前提条件的执着，体现了作者深厚的学术责任感。它教会我们，统计学远不止是套公式，而是一种严谨的科学推理过程，充满了对不确定性的敬畏。尽管书中的案例大多基于手工计算或简单的计算器，对于习惯了使用SPSS或R语言的现代学习者来说，可能需要自己额外去对应软件操作，但其理论基础的坚实程度，足以支撑起任何高级软件的使用。

评分☆☆☆☆☆

于善待“差生”，宽容“差生”。

评分☆☆☆☆☆

提高效益，亦可谓“教学相长”。

评分☆☆☆☆☆

我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受

评分☆☆☆☆☆

③我们的教师为了控制课堂，总担心秩序失控而严格纪律，导致紧张有余而轻松不足。轻松的氛围，使学生没有思想顾忌，没有思想负担，提问可以自由发言，讨论可以畅所欲言，回答不用担心受怕，辩论不用针锋相对。同学们的任何猜想、幻想、设想都受到尊重、都尽可能让他们自己做解释，在聆听中交流想法、

评分☆☆☆☆☆

于善待“差生”，宽容“差生”。

评分☆☆☆☆☆

我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受

评分☆☆☆☆☆

⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。

评分☆☆☆☆☆

⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。

评分☆☆☆☆☆

沟通中达成共识。