统计学基础(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阮红伟主编 著

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• 统计学
• 基础统计
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 统计学原理

店铺： 盐城新华图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：24116687485

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
本书结构模块包括学习要点、正文、统计术语、重点知识梳理、习题与实践训练、统计学应用案例。本书以统计工作流程为主线，始终贯彻学以致用、理论联系实际的原则，注重实践能力和创新精神培养，理论适中，案例丰富，操作性强，具有鲜明的时代性和较强的实用性。

目录
D1章 总论 11.1 统计学的研究对象 11.1.1 统计的含义 11.1.2 统计研究对象的特点 21.1.3 统计的分类 31.2 统计工作过程与研究方法 41.2.1 统计工作过程 41.2.2 统计研究方法 61.3 统计学的基本概念 71.3.1 统计总体与样本 71.3.2 标志与指标 81.4 数据的计量尺度 101.4.1 定类尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四种计量尺度的比较 12统计术语 13重点知识梳理 13习题与实践训练 14本章案例 18D2章 统计调查 212.1 统计调查的意义和种类 212.1.1 统计调查的意义和特点 212.1.2 统计调查的作用和要求 222.1.3 统计调查的种类 232.2 统计调查方案 242.3 统计调查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽样调查 302.3.3 统计报表 312.3.4 重点调查 332.3.5 典型调查 332.4 统计调查的方法和技巧 342.4.1 统计调查方法 342.4.2 统计调查技巧 362.5 Excel在数据搜集中的应用 38统计术语 40重点知识梳理 41习题与实践训练 41本章案例 46D3章 统计整理 503.1 统计整理的意义和内容 503.1.1 统计整理的意义 503.1.2 统计整理的内容 513.2 统计分组 523.2.1 统计分组的概念和作用 523.2.2 统计分组的种类 543.2.3 分组标志选择及界限的确定 563.2.4 统计分组的方法 573.3 分配数列 583.3.1 分配数列的意义和种类 583.3.2 变量数列的编制 593.4 统计图表 663.4.1 统计表 663.4.2 统计图 703.5 Excel在数据整理中的应用 733.5.1 利用Excel进行统计分组 733.5.2 利用Excel绘制统计图 77统计术语 79重点知识梳理 80习题与实践训练 80本章案例 85D4章 总量指标和相对指标 904.1 总量指标 904.1.1 总量指标的意义与种类 904.1.2 总量指标的计量单位 914.1.3 总量指标的计算和应用 934.2 相对指标 944.2.1 相对指标的意义与种类 944.2.2 相对指标的计算 954.2.3 相对指标的应用 1034.3 Excel在总量指标和相对指标中的应用 1044.3.1 Excel在总量指标中的应用 1044.3.2 Excel在相对指标中的应用 105统计术语 105重点知识梳理 106习题与实践训练 106本章案例 112D5章 平均指标和标志变异指标 1155.1 平均指标的意义和种类 1155.1.1 平均指标的意义和作用 1155.1.2 平均指标的种类 1175.2 数值平均数 1175.2.1 算术平均数 1175.2.2 调和平均数 1205.2.3 几何平均数 1225.3 位置平均数 1235.3.1 众数 1235.3.2 中位数和四分位数 1255.3.3 应用平均指标要注意的问题 1295.4 标志变异指标 1315.4.1 标志变异指标的意义和作用 1315.4.2 标志变异指标的计算及应用 1325.5 Excel在平均指标和标志变异指标中的应用 1385.5.1 Excel在平均指标中的应用 1385.5.2 Excel在标志变异指标中的应用 1405.5.3 Excel描述统计工具应用 143统计术语 145重点知识梳理 146习题与实践训练 146本章案例 153D6章 抽样推断 1546.1 抽样推断的基本概念 1556.1.1 总体和样本 1556.1.2 参数和统计量 1566.1.3 样本容量和样本个数 1596.1.4 重复抽样和不重复抽样 1596.2 抽样误差 1606.2.1 抽样误差的概念 1606.2.2 抽样平均误差 1616.2.3 抽样J限误差 1646.2.4 抽样J限误差的概率度 1646.3 抽样推断的方法 1656.3.1 抽样估计 1656.3.2 样本容量的确定 1686.3.3 抽样的组织形式 1696.4 参数假设检验 1776.4.1 假设检验的基本概念 1776.4.2 假设检验的步骤 1776.4.3 假设检验中的两类错误 1796.4.4 总体均值和总体成数检验 1796.5 Excel在抽样推断中的应用 1826.5.1 利用Excel进行区间估计 1826.5.2 利用Excel进行假设检验 183统计术语 184重点知识梳理 185习题与实践训练 185本章案例 189D7章 时间数列 1927.1 时间数列的概念与种类 1927.1.1 时间数列的概念 1927.1.2 时间数列的种类 1937.1.3 时间数列的编制原则 1947.2 时间数列的水平指标 1967.2.1 发展水平 1967.2.2 平均发展水平 1967.2.3 增长量 2037.2.4 平均增长量 2047.3 时间数列的速度指标 2057.3.1 发展速度 2057.3.2 增长速度 2067.3.3 平均发展速度 2077.3.4 平均增长速度 2107.4 时间数列趋势分析预测 2117.4.1 长期趋势分析预测 2127.4.2 季节变动分析预测 2197.5 利用Excel进行时间数列分析 2227.5.1 利用Excel进行水平分析与速度分析 2227.5.2 利用Excel进行长期趋势分析 2247.5.3 利用Excel进行季节变动分析 226统计术语 230重点知识梳理 230习题与实践训练 230本章案例 238D8章 统计指数 2408.1 统计指数的概念和种类 2408.1.1 统计指数的概念 2408.1.2 统计指数的种类 2418.2 综合指数 2438.2.1 数量指标综合指数 2448.2.2 质量指标综合指数 2478.3 平均指数 2498.3.1 加权算术平均指数 2498.3.2 加权调和平均指数 2518.4 指数体系及因素分析 2528.4.1 指数体系的含义与作用 2528.4.2 因素分析应用举例 2538.5 常用价格指数简介 2628.5.1 消费者价格指数 2628.5.2 股票价格指数 2658.6 Excel在统计指数分析中的应用 2688.6.1 利用Excel进行指数计算 2688.6.2 利用Excel进行因素分析 269统计术语 270重点知识梳理 271习题与实践训练 271本章案例 276D9章 相关分析与回归分析 2789.1 相关分析 2789.1.1 相关关系的概念 2789.1.2 相关关系的种类 2799.1.3 相关图表 2819.1.4 相关系数 2839.2 回归分析 2849.2.1 回归分析的意义 2849.2.2 回归分析的特点 2859.2.3 一元线性回归方程 2859.2.4 估计标准误差 2889.2.5 判定系数 2899.3 应用相关分析和回归分析应注意的问题 2909.3.1 在定性分析的基础上进行定量分析 2909.3.2 要注意现象质的界限及相关关系作用的范围 2909.3.3 要将各种分析指标结合应用 2909.3.4 要尽可能使用大样本材料 2919.4 Excel在相关回归分析中的应用 2919.4.1 利用Excel进行相关分析 2919.4.2 利用Excel进行回归分析 293统计术语 294重点知识梳理 295习题与实践训练 295本章案例 301附录A 【习题与实践训练】答案 303附录B 正态分布概率表 316附录C 随机数表（摘录） 318附录D t-分布临界值表 319参考文献 321 显示全部信息

《统计学基础（第4版）》内容简介 探索数据的奥秘，洞察世界的真相 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，理解和运用数据已成为现代社会的一项必备技能。从科学研究的严谨论证，到商业决策的精准预测，再到社会现象的深度洞察，统计学都扮演着至关重要的角色。《统计学基础（第4版）》将带您踏上一段系统而深入的学习旅程，解锁数据背后的强大力量，培养严谨的科学思维，并为您的学术研究、职业发展乃至日常生活提供坚实的数据支持。 本书旨在为广大读者，无论是统计学初学者，还是希望巩固和深化统计学知识的专业人士，提供一个全面、清晰且实用的统计学入门框架。我们力求以最易于理解的方式，解释最核心的统计学概念，并通过丰富的实例和练习，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。 本书内容梗概： 《统计学基础（第4版）》将统计学的学习过程分解为循序渐进的模块，从最基础的数据描述入手，逐步深入到推断性统计的核心，并触及部分重要的统计模型。 第一部分：数据的描述与可视化 在任何统计分析的起点，我们首先需要学会如何收集、整理和描述数据。本部分将详细介绍： 数据的类型与测量尺度： 区分定性数据（如性别、品牌）和定量数据（如年龄、收入），并理解不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）对后续分析方法选择的影响。 数据的收集与抽样： 探讨各种数据收集方法，包括普查和抽样调查，并重点介绍不同抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）的原理与优缺点，以及抽样误差的概念，为后续的推断奠定基础。 数据的整理与频数分布： 学习如何将原始数据进行整理，构建频数分布表，并理解组距、组数等参数的确定原则。 数据可视化： 掌握利用图表直观地展示数据特征的艺术。本书将详细介绍各种常用的图表类型，包括直方图、条形图、饼图、折线图、散点图、箱线图等，并指导读者如何根据数据的特点和分析目的选择最合适的图表，从而快速捕捉数据的分布规律、趋势变化和异常值。 集中趋势的度量： 学习如何用单一数值概括数据的“中心”。我们将详细讲解均值、中位数和众数这三种最常用的集中趋势度量指标，并分析它们各自的适用场景和局限性。 离散程度的度量： 理解数据的分布范围和分散程度同样重要。本书将深入阐述极差、四分位距、方差和标准差等离散程度度量指标，帮助读者量化数据的波动性。 偏度和峰度： 进一步探索数据分布的形态。我们将介绍偏度（衡量分布的不对称性）和峰度（衡量分布的尖锐程度）的概念，帮助读者更深入地理解数据的特征。 第二部分：概率论基础 概率是统计推断的基石。本部分将为读者构建坚实的概率论知识体系： 概率的基本概念： 引入样本空间、事件、概率的定义，以及概率的公理化定义。 概率的计算规则： 学习加法法则、乘法法则、条件概率和独立事件的概念，并掌握如何利用这些规则计算复杂事件的概率。 随机变量及其分布： 区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍它们的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 重要的离散分布： 深入学习二项分布、泊松分布、几何分布等常见的离散概率分布，理解它们的适用条件和统计意义。 重要的连续分布： 详尽介绍均匀分布、指数分布以及统计学中最核心的正态分布，并阐述其“钟形”特征和广泛的应用。 中心极限定理： 这是统计学中最具革命性的定理之一。本书将详细解释中心极限定理的含义，即无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。这一原理是进行统计推断的理论基础。 第三部分：抽样分布与参数估计 基于概率论的基础，我们现在可以将目光投向如何利用样本信息来推断总体特征。 抽样分布的概念： 理解不同统计量（如样本均值、样本比例、样本方差）的抽样分布，特别是样本均值的抽样分布，并与其均值和标准差（标准误）建立联系。 点估计： 学习如何利用样本统计量来估计未知的总体参数，例如用样本均值估计总体均值，用样本比例估计总体比例。 区间估计： 认识到点估计的局限性，我们将重点介绍区间估计，即构造一个包含总体参数的概率区间，并引入置信区间的概念。 正态总体均值和比例的置信区间： 详细讲解在已知或未知总体方差（或标准差）的情况下，如何构建总体均值的置信区间。同时，也将介绍总体比例的置信区间。 t分布与卡方分布： 在小样本或未知总体标准差的情况下，我们将引入t分布和卡方分布，并讲解如何利用它们构建置信区间。 F分布： 介绍F分布及其在方差分析和回归分析中的应用。 第四部分：假设检验 假设检验是统计推断的另一个重要分支，它提供了一种基于数据判断总体参数是否满足某一假设的方法。 假设检验的基本原理： 详细阐述原假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的计算，以及P值的概念。 第一类错误与第二类错误： 理解犯这两种错误的可能性及其对决策的影响。 单样本均值和比例的假设检验： 学习如何对单个总体的均值和比例进行假设检验，并掌握Z检验和t检验的应用。 两独立样本均值的检验： 比较两个独立总体的均值是否存在显著差异。 配对样本均值的检验： 处理同一对象在不同条件下进行测量时的均值比较。 两独立样本比例的检验： 比较两个独立总体的比例是否存在显著差异。 方差的检验（F检验）： 学习如何比较两个总体的方差。 第五部分：方差分析（ANOVA） 当我们需要比较三个或更多总体的均值时，ANOVA提供了一个高效的统计工具。 单因素方差分析： 讲解如何分析一个分类自变量对一个连续因变量的影响，比较多个组的均值。 多重比较： 在方差分析拒绝原假设后，需要进行多重比较来确定具体哪些组之间存在显著差异，本书将介绍Tukey、Bonferroni等方法。 第六部分：相关与回归分析 本部分将帮助读者理解变量之间的线性关系，并利用回归模型进行预测。 相关关系： 介绍相关系数（Pearson相关系数）的概念，它衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归： 讲解如何建立一个简单的线性模型，用一个自变量预测一个因变量，包括回归方程的估计（最小二乘法）、回归系数的检验、决定系数（R方）的解释。 拟合优度检验： 评估回归模型的拟合程度。 预测： 利用建立的回归模型进行点预测和区间预测。 复回归分析（初步介绍）： 简要介绍当存在多个自变量时，如何建立多元线性回归模型，并解释其在实际应用中的优势。 本书的特色： 结构清晰，逻辑严谨： 本书按照从描述性统计到推断性统计，再到统计模型的逻辑顺序展开，确保知识的连贯性和易于理解性。 概念解释透彻： 我们力求用最简洁明了的语言解释复杂的统计学概念，避免使用过于晦涩的专业术语，并辅以直观的比喻和图示。 实例丰富，紧贴实际： 书中穿插了大量来自不同领域的真实案例和模拟数据，涵盖经济、金融、医学、社会科学、工程等多个方面，使读者能够真切感受到统计学在现实世界中的应用价值。 练习题精选，巩固学习： 每章末都配有不同难度和类型的练习题，从概念理解到计算应用，帮助读者及时检验学习效果，巩固所学知识。 强调统计思维： 本书不仅教授方法，更注重培养读者的统计思维能力，引导读者学会如何正确地提出问题、设计研究、分析数据并解释结果，避免常见的统计误区。 面向广泛读者： 无论您是统计学专业的学生，还是其他学科的研究者、数据分析爱好者，亦或是希望提升数据素养的职场人士，本书都将是您不可多得的得力助手。 学习本书，您将能够： 读懂图表，理解数据： 能够独立解读各种统计图表，并从中获取有效信息。 进行基本的数据分析： 掌握描述性统计和推断性统计的基本方法，能够对数据进行初步分析。 评估统计结果： 具备批判性思维，能够辨别统计信息的真伪，避免被片面的数据误导。 做出更明智的决策： 运用统计学知识辅助决策，提高决策的科学性和准确性。 为进一步深入学习打下坚实基础： 为学习更高级的统计学课程和方法（如实验设计、时间序列分析、机器学习等）做好充分准备。 《统计学基础（第4版）》不仅仅是一本教科书，它更是一把钥匙，将帮助您打开认识世界、理解规律的另一扇大门。我们相信，通过系统的学习，您将能够自信地驾驭数据，并在瞬息万变的现代社会中，拥有更强的分析能力和更广阔的视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇就让我眼前一亮，完全颠覆了我之前对统计学枯燥乏味的刻板印象。作者用非常生活化的例子，把抽象的统计概念一点点剥开，比如在介绍均值、中位数和众数时，没有直接甩出公式，而是从“大家最爱吃的甜点口味分布”聊起，让我们直观感受到不同度量方式在描述数据时的细微差别，以及为什么在某些情况下，一种度量比另一种更具代表性。这种“润物细无声”的引导方式，让我在不知不觉中就理解了核心要义。更让我惊喜的是，书中并没有止步于基础概念的讲解，而是立刻着手探讨了这些概念在实际问题中的应用。比如，在分析调查问卷数据时，如何运用平均数来概括回答者的总体倾向，又如何通过众数来识别出最普遍的意见。这种将理论与实践紧密结合的写法，让我感觉自己不是在死记硬背公式，而是在学习一种解决问题的思维工具。我尤其喜欢书中穿插的“小贴士”和“陷阱提示”，它们精准地指出了新手容易犯的错误，并提供了避免误区的有效建议，这对于我这样初次接触统计学的人来说，简直是救星。即使是初学者，也能在轻松愉快的阅读体验中，建立起扎实的统计学基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当初选择这本书，很大程度上是被它的“深入浅出”所吸引，而它也确实没有辜负这份期待。在讲解概率论部分时，作者没有回避数学的严谨性，但又巧妙地用了很多生动的类比，比如掷骰子、抽扑克牌，甚至是天气预报中的降水概率，来解释随机事件、概率分布等核心概念。让我印象深刻的是，书中对二项分布和泊松分布的阐述，并没有仅仅停留在公式层面，而是详细展示了它们在不同场景下的应用，比如生产线上的次品率预测，或者客户服务中心在某个时间段内接到的电话数量。我特别欣赏作者在讲解假设检验时，那种循序渐进的逻辑。从提出原假设和备择假设，到计算检验统计量，再到理解p值和临界值，每一步都解释得非常清晰，并且配合着图表，让人一目了然。书中提供的案例分析，更是让我看到了统计学在实际决策中的巨大价值，比如如何通过样本数据来判断一个新药是否真的有效，或者如何评估一项市场营销活动是否带来了预期的增长。对于我这样一个希望将统计学知识应用于工作中的读者来说，这种注重实际应用和结果解读的讲解方式，无疑是最宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据可视化和图表解读方面做得非常出色，对于我这种对数据直观展示有较高要求的人来说，简直是及时雨。作者不仅介绍了各种基本的图表类型，如直方图、箱线图、散点图等，还详细阐述了如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最合适的图表形式。更重要的是，书中强调了图表不仅仅是数据的堆砌，更是故事的讲述者。在讲解散点图时，作者就引导我们去观察点集的形状、趋势和离散程度，从而发现变量之间的潜在关系。当我看到书中分析不同国家人均GDP与预期寿命关系的图表时，那种直观的关联性被展现得淋漓尽致，远比干巴巴的数字更有说服力。此外，在介绍中心极限定理等理论概念时，作者也巧妙地运用了图表来辅助理解，比如通过模拟不同样本量的抽样分布，直观地展示了样本均值分布的收敛性。这些可视化技巧，不仅让统计概念更容易理解，也为我将来在工作中制作专业的数据报告打下了坚实的基础。我真心觉得，一本好的统计学书籍，不能只关注数字本身，更要教会我们如何“看懂”数据背后的故事。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常亲切自然，仿佛作者就在我们身边，用一种非常平易近人的方式讲解着看似复杂的统计学知识。我一直认为，学习统计学最容易遇到的障碍就是过于专业化的术语和抽象的概念，而这本书恰恰在这方面做得非常到位。作者在引入每一个新概念时，都会先从一个具体、易于理解的场景出发，然后逐步引出相关的统计术语，并解释其含义。例如，在讲解“置信区间”时，作者没有一开始就抛出公式，而是从“我们对某个未知数值有多大的把握”这个生活中的常见疑问入手，进而引申出置信区间作为一种度量不确定性的方法。书中还穿插了不少“你知道吗？”或者“小提示”之类的版块，用一种非常轻松的方式补充了一些有趣的统计学知识或者提供了实用的建议，让我感觉学习过程不枯燥，反而充满乐趣。让我印象深刻的是，作者在讲解方差分析（ANOVA）的原理时，用了一个关于不同教学方法对学生成绩影响的例子，非常贴切，使得我能够很快地理解方差分析的核心思想，即比较不同组的均值差异。这种将理论知识与生活经验巧妙结合的写作方式，让我觉得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本激发我对统计学兴趣的启蒙读物。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种有一定统计学背景，但希望系统性梳理和深化理解的读者来说，这本书的价值体现在其内容的深度和广度兼备。作者在处理回归分析时，并没有仅仅介绍简单的线性回归，而是逐步深入到多元线性回归，并详细解释了模型拟合、残差分析、多重共线性等关键概念。我尤其欣赏书中对各种回归诊断方法的介绍，比如如何通过残差图来判断模型的假设是否成立，以及如何识别异常值和离群点。这些细节的处理，让我在构建和评估统计模型时，能够更加严谨和准确。此外，书中还涉及了一些更高级的主题，比如方差分析（ANOVA）在比较多个组别均值时的应用，以及非参数检验在数据不满足参数检验前提条件时的替代方案。这些内容的引入，极大地拓宽了我对统计学方法的认知边界。书中的数学推导虽然存在，但作者总是会给出清晰的解释和直观的理解，使得读者即使不具备深厚的数学功底，也能理解其背后的逻辑。我感觉这本书更像是一位经验丰富的统计学导师，在我需要的时候，总能提供恰到好处的指导和启发。