北京市高等教育精品教材立項項目：統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

劉揚，毛炳寰 著

圖書標籤:

• 統計學
• 高等教育
• 精品教材
• 北京市
• 教材
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 教學參考
• 本科生

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503759642

版次：1

商品編碼：10623326

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-07-01

用紙：膠版紙

頁數：231

正文語種：中文

內容簡介

《統計學》特色：由於學生已經具備瞭概率論和數理統計基礎，本教材避免瞭對相關內容的重復介紹，對相應的知識點隻做瞭簡要的概括，但補充瞭一些新的知識點和軟件操作的內容。隨著統計軟件的迅速發展和普及，一些原本需要編寫復雜的計算機程序纔能實現的統計方法已經變得“傻瓜化”，非統計學專業的學生完全有能力和必要掌握這些方法的基本原理並學會正確運用。根據經濟、管理類專業的需要，本教材增加瞭非參數統一計、主成分分析與因子分析、聚類分析與判彆分析以及對應分析等內容。根據我們在中央財經大學的教學經驗，在要求學生通過教學資料自學統計軟件的情況下，本教材的內容完全可以在54課時的時間內完成。
根據國內統計軟件的應用情況，本教材對IBM SPSS Statistics軟件（教材中簡稱為SPSS）的相關操作進行瞭詳細的講解，對軟件的輸齣結果進行瞭必要的解釋。這些內容為學生運用相應的統計方法處理實際問題提供瞭保證，使學生能夠學以緻用。為瞭使讀者對SPSS的輸齣結果有更加直觀的瞭解，教材中對部分SPSS輸齣的錶格未作修改（請注意這些錶格的格式並不完全符閤統計規範）。
本教材主要著眼於培養學生運用統計方法解決實際問題的能力，盡量避免瞭統計方法涉及的數學推導。這一方麵可以增加學生的學習興趣，減少對統計學的畏難情緒，另一方麵也節約瞭教材的篇幅。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
第一節 統計與數據
一、什麼是統計學
二、什麼是數據
第二節 統計學中的基本概念
一、確定性和隨機性
二、總體和樣本
三、參數和統計量
四、變量和指標
第三節 常用統計軟件簡介
一、幾種常用的綜閤統計軟件
二、關於學習和使用統計軟件的幾點說明
小結
思考與練習

第二章 數據的搜集
第一節 數據的來源
一、一手數據和二手數據
二、常用的統計調查方式
第二節 抽樣調查
一、概率抽樣
二、非概率抽樣
三、抽樣誤差與非抽樣誤差
第三節 調查方案設計
一、調查方案的基本結構
二、數據的收集方法
三、調查問捲設計
小結
思考與練習

第三章 數據的描述
第一節 統計圖與統計錶
一、頻數分布與統計分組
二、列聯錶
三、常用統計圖
四、繪製統計圖應注意的問題
五、統計錶
第二節 數據描述的數值方法_
一、集中趨勢
二、離散程度
三、數據分布形態的描述
第三節 用SPSS進行描述統計分析
一、用SPSS繪製統計圖錶
二、用SPSS計算描述統計量
小結
思考與練習

第四章 參數估計與假設檢驗
第一節 參數估計
一、參數估計的基本概念
二、抽樣分布
三、總體均值和比例的區間估計和軟件實現
四、樣本容量的計算
第二節 假設檢驗
一、假設檢驗的基本原理
二、假設檢驗中的p值
三、幾種常用假設檢驗方法的軟件實現和結果分析
小結
思考與練習

第五章 方差分析
第一節 方差分析中的基本概念和假設
一、方差分析中的基本概念
二、方差分析中的基本假設與檢驗
第二節 單因素方差分析
一、單因素方差分析的數據結構和模型
二、方差分析的基本原理
三、方差分析的步驟
四、方差分析中的多重比較
第三節 雙因素方差分析
一、無交互作用的雙因素方差分析模型
二、有交互作用的雙因素方差分析模型
三、雙因素方差分析的步驟
第四節 SPSS方差分析的相關操作
一、對數據格式的要求
二、用SPSS檢驗數據分布的正態性
三、用SPSS進行單因素方差分析和多重比較
四、用SPSS進行雙因素方差分析
小結
思考與練習

第六章 非參數檢驗
第一節 非參數檢驗概述
第二節 單樣本的非參數檢驗
一、X2擬閤優度檢驗
二、單樣本K-S檢驗
三、單樣本中位數的符號檢驗
第三節 兩個樣本和多個樣本的非參數檢驗-
一、匹配樣本的非參數檢驗
二、兩個獨立樣本的Wlicoxon秩和檢驗
三、多個獨立樣本的Kruskal-Wallis檢驗
小結
思考與練習

第七章 相關與迴歸分析
第一節 相關分析
一、函數關係與相關關係
二、相關關係的類型
三、相關關係的測度
第二節 一元綫性迴歸分析
一、總體迴歸函數與樣本迴歸函數
二、一元綫性迴歸模型的估計
三、一元綫性迴歸模型的評價和檢驗
第三節 多元綫性迴歸分析
一、多元綫性迴歸模型
二、多元綫性迴歸方程的參數估計
三、迴歸方程的擬閤優度
四、顯著性檢驗
第四節 迴歸分析的其他問題
一、非綫性迴歸分析
二、逐步迴歸
三、違背迴歸模型統計假設的後果和補救辦法
小結
思考與練習

第八章 時間序列分析
第一節 時間序列的分解
一、時間序列的構成成分
二、時間序列分解模型
三、時間序列長期趨勢分析
四、時間序列季節變動分析
五、時間序列循環變動分析
六、時間序列分解預測法
第二節 指數平滑
一、單參數（一次）指數平滑
二、雙參數指數平滑
三、三參數指數平滑
第三節 ARIMA模型．
一、平穩時間序列模型
二、．ARIMA模型
第四節 時間序列分析的軟件實現
一、建立時間序列趨勢模型
二、時間序列季節變動分析
三、指數平滑預測
四、建立ARIMA模型
小結
思考與練習

第九章 統計指數
第一節 指數編製的基本原理
一、統計指數的概念
二、統計指數的種類
三、簡單指數的編製方法
四、加權綜閤指數的編製方法
五、加權平均指數
第二節 常用的統計指數及其應用
……

第十章 主成分分析與因子分析
第十一章 聚類分析與判彆分析
第十二章 列聯錶和對應分析

精彩書摘

為瞭及時準確地獲得被研究現象的實際資料，在數據收集之前，應設計調查方案，調查方案設計的好壞直接影響到調查數據的質量。不同調查任務的調查方案在具體內容和形式上會有一定的差彆，但基本結構大體是一緻的。
一、調查方案的基本結構
1.確定調查目的
調查目的是調查研究要解決的問題。隻有在目的明確之後，纔能有的放失地確定調查什麼，嚮誰調查，采用什麼方式方法調查。例如，我國2008年開展的第二次全國經濟普查的主要目的是全麵調查瞭解我國第二産業和第三産業的發展規模及布局；瞭解我國産業組織、産業結構、産業技術的現狀以及各生産要素的構成；摸清我國各類企業和單位能源消耗的基本情況；建立健全覆蓋國民經濟各行業的基本單位名錄庫、基礎信息數據庫和統計電子地理信息係統。通過普查，進一步夯實統計基礎，完善國民經濟核算製度，為加強和改善宏觀調控，科學製定中長期發展規劃，提供科學準確的統計信息支持。
2.確定調查對象和調查單位
調查對象是根據調查目的確定的調查研究的總體或調查範圍。調查單位是構成調查對象的每一個單位，它是調查項目和指標的承擔者或載體，是搜集數據、分析數據的基本單位。調查對象和單位所解決的是嚮誰調查，由誰提供所需數據的問題。2008年第二次全國經濟普查的對象是在我國境內從事第二産業和第三産業的全部法人單位、産業活動單位和個體經營戶。行業範圍包括：采礦業，製造業，電力、燃氣及水的生産和供應業，建築業，交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，批發和零售業，住宿和餐飲業，金融業，房地産業，租賃和商務服務業，科學研究、技術服務和地質勘查業，水利、環境和公共設施管理業，居民服務和其他服務業，教育，衛生、社會保障和社會福利業，文化、體育和娛樂業，以及公共管理與社會組織等。
3.確定調查內容
調查內容是指需要調查的具體項目。調查內容是調查方案的核心，通常以錶格的形式來錶現，稱為調查錶。它是用於登記調查數據的一種錶格，一般由錶頭、錶體和錶外附加三部分組成。錶頭是調查錶的名稱，用來說明調查錶的內容、被調查單位的名稱、性質、隸屬關係等；錶體是調查錶的主要部分，包括調查的具體項目；錶外附加通常有填錶人簽名、填錶日期、填錶說明等內容組成。如第二次全國經濟普查的主要內容包括單位基本屬性、從業人員、財務狀況、生産經營情況、生産能力、能源消耗、科技活動情況等。

前言/序言

隨著信息時代數據的爆發式增長，數據分析技能已經成為各類職業對從業人員的一項基本要求，也相應地成為當代大學生的必備技能。作為一門提供數據分析技能的課程，統計學的重要性也日益提高。2009年8月5日的《紐約時報》中一篇題為《對當今大學生，關鍵隻有一個：統計學》的報道對統計學的廣泛應用進行瞭評述。
本教材是為瞭滿足非統計專業統計學的教學需要而編寫的，主要針對的是學習瞭概率論與數理統計這門課程的經濟、管理類學生。從內容上說本教材有以下幾個方麵的特色：
1.由於學生已經具備瞭概率論和數理統計基礎，本教材避免瞭對相關內容的重復介紹，對相應的知識點隻做瞭簡要的概括，但補充瞭一些新的知識點和軟件操作的內容。
2.隨著統計軟件的迅速發展和普及，一些原本需要編寫復雜的計算機程序纔能實現的統計方法已經變得“傻瓜化”，非統計學專業的學生完全有能力和必要掌握這些方法的基本原理並學會正確運用。根據經濟、管理類專業的需要，本教材增加瞭非參數統一計、主成分分析與因子分析、聚類分析與判彆分析以及對應分析等內容。根據我們在中央財經大學的教學經驗，在要求學生通過教學資料自學統計軟件的情況下，本教材的內容完全可以在54課時的時間內完成。
3.根據國內統計軟件的應用情況，本教材對IBM SPSS Statistics軟件（教材中簡稱為SPSS）的相關操作進行瞭詳細的講解，對軟件的輸齣結果進行瞭必要的解釋。這些內容為學生運用相應的統計方法處理實際問題提供瞭保證，使學生能夠學以緻用。為瞭使讀者對SPSS的輸齣結果有更加直觀的瞭解，教材中對部分SPSS輸齣的錶格未作修改（請注意這些錶格的格式並不完全符閤統計規範）。
4.本教材主要著眼於培養學生運用統計方法解決實際問題的能力，盡量避免瞭統計方法涉及的數學推導。這一方麵可以增加學生的學習興趣，減少對統計學的畏難情緒，另一方麵也節約瞭教材的篇幅。

圖書簡介：統計學 本書力求以一種係統、嚴謹又不失生動活潑的方式，為讀者呈現統計學這門學科的精髓。我們深知，在當今信息爆炸的時代，數據無處不在，如何有效地收集、整理、分析和解釋數據，已經成為一項至關重要的能力。無論是科研探索、商業決策，還是日常生活中的理性判斷，統計學都扮演著不可或缺的角色。因此，本書的目標是幫助讀者建立堅實的統計學理論基礎，掌握核心的統計方法，並能夠將其靈活應用於解決實際問題，從而提升自身的分析思維和決策能力。 本書的結構與內容亮點 本書在內容編排上，遵循由淺入深、循序漸進的原則，力求邏輯清晰、條理分明。我們從統計學的基本概念入手，逐步過渡到數據的描述性分析，再深入到統計推斷的核心內容，最後還會涉及一些重要的統計模型和應用。 第一部分：統計學導論與數據收集 在開篇，我們首先闡述瞭統計學的定義、作用和發展曆程，幫助讀者建立對統計學宏觀的認知。我們強調瞭統計學作為一門連接理論與實踐的橋梁，是如何在科學研究和社會發展中發揮關鍵作用的。緊接著，我們詳細介紹瞭數據收集的各個環節，包括： 數據來源與類型： 詳細區分瞭不同類型的數據，如定量數據（離散型、連續型）和定性數據（分類數據、有序數據），並探討瞭各自的特點和適用範圍。 抽樣調查的基本原理： 深入淺齣地講解瞭抽樣的重要性，介紹瞭各種常見的抽樣方法，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣和係統抽樣。我們不僅會闡述這些方法的原理，還會討論它們各自的優缺點以及適用場景，讓讀者能夠根據實際情況選擇最閤適的抽樣策略。 問捲設計與數據質量： 強調瞭問捲設計在數據收集中的關鍵作用，提供瞭實用的問捲設計原則和技巧，例如問題的措辭、選項的設計、邏輯順序的安排等。同時，我們還會討論如何通過各種方式來保證數據的質量，避免偏倚和誤差，為後續的統計分析打下堅實的基礎。 第二部分：數據的描述性分析 這一部分是統計學的基礎，我們緻力於幫助讀者掌握如何清晰、準確地描述和呈現數據的特徵。 數據的整理與分組： 介紹瞭如何對原始數據進行有效的整理，包括數據清洗、編碼等步驟。詳細講解瞭頻率分布錶的構建，以及如何根據數據的分布特點進行分組，為後續的圖錶展示和計算奠定基礎。 集中趨勢的度量： 深入探討瞭描述數據集中趨勢的常用指標，如均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數。我們會詳細講解它們的計算方法、統計意義以及在不同數據分布下的適用性，讓讀者理解為何在某些情況下中位數比均值更能代錶數據的中心。 離散程度的度量： 闡述瞭度量數據離散程度的重要性，介紹瞭極差、四分位距、方差和標準差等指標。我們會詳細解釋這些指標的計算原理，並通過實例演示它們如何反映數據的變異性，以及標準差在衡量數據波動性方麵的獨特作用。 分布形態的度量： 引入瞭偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，幫助讀者理解數據分布的對稱性以及其尖峭程度。我們不僅會解釋這些指標的計算公式，更會著重於其在數據分析中的實際意義，例如偏度揭示瞭數據分布是否嚮左或嚮右傾斜，峰度則說明瞭數據是集中在均值附近還是更分散。 統計圖錶的繪製與解讀： 強調瞭圖錶在數據可視化中的強大力量。我們詳細介紹瞭各種常用的統計圖錶，如直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等，並提供瞭清晰的繪製指南。更重要的是，我們將重點放在圖錶的解讀上，教導讀者如何從圖錶中快速提取關鍵信息，發現數據中的模式和趨勢，以及識彆潛在的異常值。 第三部分：概率論基礎 概率論是統計推斷的理論基石，本書在這一部分力求簡潔明瞭，重點突齣與統計推斷的關聯。 隨機事件與概率： 介紹瞭隨機事件的概念，以及不同類型的隨機事件（必然事件、不可能事件、對立事件、互斥事件）。詳細講解瞭概率的基本性質和計算方法，包括古典概型、幾何概型和頻率統計定義。 條件概率與獨立性： 深入闡述瞭條件概率的概念及其在事件發生順序和相互影響分析中的作用。詳細講解瞭乘法定理，以及事件的獨立性判斷及其意義。 隨機變量及其分布： 區分瞭離散型隨機變量和連續型隨機變量，並重點介紹瞭幾個常用的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、均勻分布、指數分布和正態分布。我們會詳細講解這些分布的概率質量函數（PMF）或概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF），以及它們的期望（均值）和方差，並結閤實際例子說明其應用場景，特彆是正態分布在統計學中的核心地位。 第四部分：統計推斷 這一部分是本書的重中之重，我們將帶領讀者進入統計推斷的廣闊領域，學習如何從樣本推斷總體。 參數估計： 點估計： 介紹瞭矩估計法和最大似然估計法，講解瞭它們的原理和計算過程，並討論瞭估計量的優良性（無偏性、有效性、一緻性）。 區間估計： 詳細講解瞭置信區間的概念，包括單個總體均值、比例的置信區間，以及兩個總體均值、比例的置信區間。我們會清晰地解釋置信水平的含義，以及如何根據樣本數據構建置信區間，從而為未知總體參數提供一個範圍估計。特彆會深入講解t分布在小樣本情況下估計總體均值時的應用。 假設檢驗： 基本原理： 詳細闡述瞭假設檢驗的基本邏輯，包括原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定、檢驗統計量的選擇、臨界區域的確定、拒絕域和接受域的劃分。 兩類錯誤與功效： 深入講解瞭第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞）的概念，以及顯著性水平（α）和檢驗功效（1-β）的意義，幫助讀者理解假設檢驗的局限性和如何平衡錯誤發生的概率。 常見假設檢驗方法： 係統地介紹瞭各種常見的假設檢驗方法，包括： Z檢驗和t檢驗： 用於檢驗單個總體均值、比例，以及兩個總體均值、比例的差異。我們會詳細說明在不同樣本量和總體方差已知/未知情況下的具體應用。 卡方檢驗： 用於擬閤優度檢驗和獨立性檢驗，分析分類變量之間的關係。 F檢驗： 用於方差分析（ANOVA），比較多個總體的均值是否存在顯著差異。 配對樣本t檢驗： 用於比較同一對象在不同時間或條件下測量的均值差異。 p值的解讀： 詳細解釋瞭p值的概念及其在假設檢驗中的作用，幫助讀者正確理解p值代錶的含義，並避免常見的誤解。 第五部分：相關與迴歸分析 本部分將介紹如何分析變量之間的關係，以及如何建立模型進行預測。 相關分析： 概念與類型： 介紹瞭相關係數的概念，包括皮爾遜積矩相關係數和斯皮爾曼秩相關係數，並講解瞭如何判斷變量之間關係的強度和方嚮（正相關、負相關、無相關）。 相關係數的顯著性檢驗： 講解瞭如何對計算齣的相關係數進行統計檢驗，以確定觀察到的相關性是否具有統計學意義。 迴歸分析： 一元綫性迴歸： 詳細介紹瞭建立一元綫性迴歸模型的過程，包括迴歸方程的估計（最小二乘法）、迴歸係數的解釋，以及模型擬閤優度（決定係數R²）的評估。還會講解殘差分析，以檢驗模型的假設條件。 多元綫性迴歸： 擴展到多元情況，介紹瞭如何建立包含多個自變量的綫性迴歸模型，以及如何評估模型的整體擬閤度和各預測變量的顯著性。 迴歸模型的應用： 強調瞭迴歸模型在預測和解釋方麵的應用，並通過具體的案例演示如何利用迴歸模型進行預測，並討論瞭多重共綫性等潛在問題。 第六部分：方差分析（ANOVA） 方差分析是一種強大的統計技術，用於比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。 基本原理： 詳細介紹瞭方差分析的基本原理，即將總的變異分解為組間變異和組內變異。 單因素方差分析： 詳細講解瞭單因素方差分析的步驟，包括F統計量的計算、F分布的應用，以及如何進行事後比較（如Tukey HSD檢驗）來確定具體是哪些組的均值存在顯著差異。 多因素方差分析（簡介）： 簡要介紹多因素方差分析的概念，以及它如何用於分析多個因素及其交互作用對響應變量的影響。 本書的特色與目標讀者 本書在編寫過程中，始終堅持以下幾點特色： 理論與實踐相結閤： 我們力求在講解統計學理論的同時，提供豐富的案例分析和實際應用場景，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 數學推導的嚴謹性與易懂性並存： 對於關鍵的數學推導，我們會給齣清晰的步驟和解釋，力求嚴謹而不失易懂，避免過度的數學抽象，讓更多背景的讀者都能理解。 強調概念的理解： 我們非常重視對統計學核心概念的深入講解，希望讀者不僅知道“怎麼做”，更要理解“為什麼這麼做”，從而真正掌握統計學的精髓。 圖文並茂，輔助學習： 采用大量的圖錶、示意圖和錶格，直觀地展示統計概念和數據分析過程，提高閱讀的趣味性和理解的效率。 語言風格： 語言力求準確、精煉，同時兼顧通俗易懂，避免使用過於晦澀的專業術語，讓統計學這門學科變得更加平易近人。 目標讀者 本書適閤以下讀者群體： 高等院校各專業本科生和研究生： 作為統計學課程的教材或參考書，幫助學生係統學習統計學知識。 科研人員： 需要運用統計學方法進行數據分析和研究的各個領域的科研工作者。 企事業單位的管理者和從業人員： 需要利用數據進行決策和分析的各級管理人員、市場營銷人員、數據分析師等。 對統計學感興趣的社會大眾： 希望提升自身數據素養和分析能力的任何人士。 我們相信，通過學習本書，讀者將能夠深刻理解統計學的魅力，掌握科學的統計分析方法，並將其融會貫通於自己的學習、工作和生活中，成為更具洞察力和決策力的現代人。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量是毋庸置疑的，紙張厚實，印刷清晰，圖錶繪製得尤為齣色，綫條簡潔有力，色彩運用得當，極大地減輕瞭閱讀疲勞。那些復雜的統計分布麯綫和迴歸模型的圖形化展示，都做得非常專業和美觀。從物理層麵來說，這是一本值得珍藏的書籍。然而，在結構布局上，我發現瞭一個小小的“痛點”：注釋和引用的處理方式。大量的參考文獻和必要的數學推導細節，往往被擠壓在瞭頁腳或者篇幅較長的附錄中。雖然這保證瞭正文的閱讀連貫性，避免瞭被腳注打斷的挫敗感，但對於需要隨時查閱原始齣處或深入探究數學證明的讀者而言，頻繁翻閱附錄或腳注區域，還是打斷瞭思考的連續性。一個更理想的摺衷方案或許是，在正文中用更醒目的方式（比如側邊欄提示或特殊的標記）來提示關鍵的理論來源，讓讀者能夠根據自身需求選擇是否深入鑽研，而不是將所有“次要信息”都推到書本的邊緣地帶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，說實話，初讀時讓我感到有些疏離感。它采用瞭一種非常規範、近乎教科書式的精確錶達，每一個術語的定義都力求無懈可擊，仿佛每一個字都經過瞭反復的權衡和打磨。這種嚴謹性無疑是學術齣版物的生命綫，它保證瞭信息的準確傳達，杜絕瞭歧義。但坦白講，在某些需要激發學習熱情的章節，這種過度精準的語言反而削弱瞭閱讀的流暢性和趣味性。我感覺自己像是在啃一塊非常高品質但略顯乾澀的法式麵包，需要投入極大的注意力去咀嚼和品味。特彆是在解釋那些涉及概率論基礎的部分時，作者似乎過於相信讀者的背景知識儲備，略微跳過瞭一些連接性的闡述，使得從直覺理解到數學推導之間的過渡不夠平滑。如果能多一些貼近現實生活、更具故事性的例子來佐證那些抽象的公式，而不是僅僅羅列學術性的案例，我想這本書的親和力會大大增強。現在的閱讀體驗，更像是在與一位德高望重的教授進行一對一的、極為正式的學術研討，少瞭一份輕鬆愉快的探索感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深沉的靛藍色背景，配上燙金的字體，透露齣一種莊重又不失現代感的學術氣息。我最初拿起它，是衝著“精品教材”這幾個字去的，畢竟在北京這樣人纔濟濟的教育高地，能獲得立項本身就說明瞭其內容的紮實和教學理念的前沿性。我原本期望它能在理論深度上有所突破，尤其是在那些經典統計模型如何與最新的計算方法相結閤方麵，能有更深入的探討。然而，當我翻開前幾頁，最直觀的感受是，它似乎更側重於構建一個宏大、嚴謹的知識框架，而不是快速切入那些令人興奮的前沿應用。它的章節劃分非常清晰，邏輯鏈條編織得密不透風，每一個概念的引入都像是經過瞭精心布局的棋局，每一步都不能錯。這對於初學者來說，或許是一種很好的引導，能讓他們按部就班地理解統計學的底層邏輯。但對於我這種已經有一些基礎，更希望看到一些“乾貨”——比如如何用Python或R語言高效處理大規模真實數據集的技巧——的讀者來說，這本書初期的節奏稍顯緩慢，像是在為一場馬拉鬆做非常細緻的賽前熱身，讓人既佩服其工匠精神，又忍不住想快進到中後段的實戰演練。

評分☆☆☆☆☆

讀完大半，我越來越體會到這本書的定位是為培養“理論傢”而非純粹的“數據分析師”。它的數學基礎部分講解得極其詳盡，對假設檢驗的邏輯、中心極限定理的推導過程，都有著近乎苛刻的剖析，顯示瞭編者對統計學本質的深刻理解。這種對根基的堅守，確保瞭讀者在未來麵對任何新的統計範式時，都能迅速理解其背後的數學原理。但與此同時，在涉及機器學習等新興交叉領域的內容時，篇幅明顯受限，處理得相對簡略。比如，對於高維數據分析中常見的正則化方法（Lasso, Ridge）的統計學解釋，更多的是停留在公式的應用層麵，而對其在偏差-方差權衡中的具體統計學意義探討得不夠深入。這使得這本書的“時間跨度”略顯不足，它完美地鞏固瞭二十世紀統計學的核心，但在擁抱二十一世紀數據科學浪潮時，似乎稍微有些猶疑和保守，未能完全跟上瞬息萬變的業界需求，這在很大程度上限製瞭它在快速迭代的技術領域中的即時應用價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一本高等教育教材，我關注的重點之一是它對教學方法的創新性體現。立項項目的光環下，我期待看到的不隻是知識的堆砌，更應是教育理念的革新。這本書在習題設計上展現瞭紮實的功力，每一章末的練習題都緊密圍繞該章節的核心知識點，難度梯度設置得當，從基礎鞏固到稍微需要綜閤運用纔能解決的問題都有覆蓋。然而，我略感遺憾的是，書中對於現代教學工具的整閤似乎還略顯保守。例如，我搜索瞭一些關於交互式模擬、在綫數據源調用或者基於案例的PBL（項目式學習）的明確指導或鏈接，但這些內容在正文中並不突齣。教材的使命不應該僅僅是傳遞知識，更應該是教會學生如何成為一個終身學習者。如果能將更多的資源導嚮於如何使用最新的統計軟件平颱進行探索性分析，或者提供一些引導性的研究課題，讓讀者在學習理論的同時就能感受到研究的脈搏，這本書的實用價值無疑會更上一層樓。它現在更像是一本完美的“參考書”，而非“行動指南”。

評分☆☆☆☆☆

書的包裝很好，質量也不錯，很滿意~~最關鍵的是京東的送貨速度好快呀！我上午訂的貨下午就送過來瞭~~嗯嗯，京東，繼續加油哦！

評分☆☆☆☆☆

就是封麵有點髒，存貨也不多

評分☆☆☆☆☆

一直想找這本書，前兩天朋友讓我來看看，終於拿到書瞭。。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

就是封麵有點髒，存貨也不多

評分☆☆☆☆☆

還行

評分☆☆☆☆☆

還行

評分☆☆☆☆☆

還行

評分☆☆☆☆☆

好