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： 大丰新华书店专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：25547908817

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

揭示数据的奥秘：一场探索统计学力量的旅程 在信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同浩瀚的星辰，等待着我们去理解、去解读。从日常消费的习惯，到科学研究的突破，再到商业决策的优化，统计学都扮演着至关重要的角色。它是一门关于如何收集、组织、分析、解释和呈现数据的学科，更是揭示隐藏在数字背后的规律，把握事物发展趋势的强大工具。 我们常常在新闻报道中看到各种各样的统计图表和数据分析，它们描绘着经济的走向、社会的发展、疾病的传播，甚至是人们的幸福感。然而，这些数字和图表的背后，究竟蕴含着怎样的逻辑？我们又该如何才能真正地理解它们，并从中汲取有价值的洞见？这正是统计学所要解答的根本问题。 本书将带领您踏上一场激动人心的统计学探索之旅。我们不是简单地罗列枯燥的公式和定义，而是希望通过生动形象的阐释和贴近生活的案例，让您深刻体会统计学在现实世界中的应用价值。您将了解到，统计学并非高深莫测的象牙塔里的学问，而是触及我们生活方方面面的实用技能。 数据收集与整理：奠定坚实的基础 任何一项严谨的统计分析都离不开高质量的数据。旅程的第一站，我们将聚焦于如何有效地收集数据。您将学习到各种抽样方法，理解随机抽样、分层抽样、整群抽样等不同策略的优势与局限，从而确保您收集到的数据能够真实地反映研究对象的整体特征。同时，我们也会探讨问卷设计、访谈技巧等数据收集的实际操作，帮助您避免潜在的偏差，提高数据的准确性。 数据收集完成后，接下来的任务是如何将其变得有序且便于分析。本书将详细介绍数据整理的技术，包括数据清洗、数据转换、数据编码等过程。您将学会如何处理缺失值、异常值，如何将原始数据转化为更具分析意义的格式，为后续的统计分析打下坚实的基础。例如，当您面对一份包含大量用户反馈的文本数据时，您将学会如何将其转化为可量化的指标，以便进行深入的分析。 描述性统计：描绘数据的全貌 在了解了数据的基本面貌之后，我们就需要用更直观的方式来描述和总结这些数据。描述性统计便是实现这一目标的关键。我们将深入剖析各种描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）以及离散程度的度量（方差、标准差、极差）。您将理解不同度量方式的含义，以及在何种情况下选择何种度量方式更为合适。 更重要的是，我们还将引导您掌握数据的可视化技术。一张精美的图表，能够将复杂的数据信息一目了然地呈现在眼前。您将学习绘制直方图、条形图、饼图、散点图等各种常用图表，并理解每种图表最适合表达的数据类型和关系。通过这些图表，您可以快速地识别数据的分布形态、异常值、以及变量之间的潜在关联。例如，一张展示某地区不同年龄段人群收入水平的条形图，能够直观地揭示收入与年龄之间的关系。 概率论基础：理解随机世界的规律 统计学与概率论密不可分，概率论为统计推断提供了坚实的理论基础。本部分内容将带领您走进概率的世界，理解随机事件、概率的计算、以及各种重要的概率分布。您将学习如何计算事件发生的可能性，理解条件概率和独立事件的概念，并熟悉二项分布、泊松分布、正态分布等在现实世界中广泛应用的概率模型。 特别是正态分布，又称高斯分布，它在自然科学和社会科学中扮演着极其重要的角色。许多自然现象和测量误差都服从正态分布的规律。理解正态分布的特性，如对称性、钟形曲线的形状，以及其与均值和标准差的关系，将为您后续深入学习统计推断打下坚实的基础。您将能理解为什么很多数据在经过适当的变换后，会趋向于正态分布。 统计推断：从样本到总体的智慧 统计推断是统计学中最具吸引力的部分之一。它允许我们从有限的样本数据出发，对不可观测的总体特征做出合理的推断和预测。本书将详细介绍两种主要的统计推断方法：参数估计和假设检验。 在参数估计方面，您将学习如何利用样本统计量来估计总体的未知参数，例如均值、比例等。点估计和区间估计是两种重要的估计方式。区间估计尤其重要，它能告诉我们总体参数可能落在哪一个范围内，并提供了估计的置信水平。您将理解置信区间的含义，知道“95%的置信水平”究竟意味着什么。 假设检验则是用来检验关于总体参数的某个命题是否成立。我们总是会设定一个“零假设”，然后通过样本数据来判断是否有足够的证据拒绝这个零假设。您将学习各种假设检验的方法，例如t检验、z检验、卡方检验等，并理解p值的含义，知道如何根据p值来做出决策。例如，一项新的药物是否比现有药物更有效？这个问题就可以通过假设检验来回答。 回归分析：探寻变量间的关系 在现实世界中，我们常常需要理解不同变量之间是如何相互影响的。回归分析正是用来揭示这种关系的强大工具。本书将引导您掌握简单线性回归和多元线性回归。您将学习如何建立回归模型，理解回归系数的含义，并学会如何解释回归方程。 通过回归分析，您可以预测一个变量如何随着另一个或多个变量的变化而变化。例如，您可以建立一个模型来预测房屋价格，其中纳入了房屋面积、地理位置、建造年代等因素。您将学会如何评估回归模型的拟合优度，例如R方值的含义，并理解如何检验回归系数的显著性。 更多精彩内容 除了上述核心内容，本书还将为您呈现统计学在不同领域的精彩应用，例如： 方差分析 (ANOVA): 用于比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异。在农业、医学、心理学等领域有广泛应用。 非参数统计: 当数据不满足参数统计的某些假设时，非参数统计方法提供了另一种分析途径，例如秩和检验。 时间序列分析: 用于分析随时间变化的数列数据，预测未来的趋势。在经济学、金融学、气象学等领域至关重要。 贝叶斯统计: 一种与频率学派不同的统计学派，强调利用先验知识和观测数据来更新信念。 为何学习统计学？ 学习统计学，不仅仅是掌握一套数学工具，更是一种思维方式的训练。它能够培养您批判性思考的能力，让您在面对信息时，能够辨别真伪，不被虚假的数据所迷惑。它能够提升您解决问题的能力，让您能够从数据中发现规律，找到最佳的解决方案。它更能够帮助您做出更明智的决策，无论是个人生活中的选择，还是工作中的战略规划。 无论您是学生、研究人员、还是商业专业人士，掌握统计学知识都将为您打开新的视野，提升您的竞争力。本书旨在以清晰易懂的方式，为您提供一个扎实的统计学入门基础，让您能够自信地运用统计学来理解和改造世界。 现在，就让我们一同踏上这场探索数据奥秘的旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名在统计学领域摸爬滚打了几年的人，我必须说，《统计学基础（第4版）》这本书，绝对是我近些年来读过的最令人耳目一新的教材之一。它并没有像市面上很多同类书籍那样，仅仅满足于罗列各种公式和定理，而是将统计学的精髓，以及它在现实世界中的应用，描绘得淋漓尽致。 书中关于数据可视化和探索性数据分析（EDA）的部分，真的给我带来了极大的启发。作者没有把这块内容当成可有可无的点缀，而是将其置于核心地位，详细介绍了如何通过图表来发现数据中的模式、趋势和异常值。散点图、箱线图、直方图等等，每一种图的绘制方法和解读技巧，都讲得非常透彻，而且还结合了实际案例，让我能够立即理解这些工具的价值。 让我惊喜的是，本书在介绍假设检验时，并没有像往常那样直接给出繁琐的步骤，而是先花了相当大的篇幅来讲解“假设”的概念，以及为什么需要进行假设检验。作者用了一个非常形象的比喻：就像法庭上的“无罪推定”原则一样，我们总是先假设某个观点是错误的，然后用数据来寻找证据来反驳它。这种类比，让原本抽象的统计学概念变得生动形象，也让我更容易理解其中的逻辑。 此外，关于抽样方法和抽样分布的讲解，也让我眼前一亮。书中用很多图示来展示不同抽样方法的效果，以及样本统计量在多次抽样下的分布规律。特别是中心极限定理的讲解，不仅给出了数学推导，还通过模拟实验来直观地展示了其重要性。这让我深刻认识到，为什么我们能够用样本来推断总体，以及这种推断的可靠性在哪里。 总的来说，《统计学基础（第4版）》这本书，在理论深度和实践应用之间找到了一个绝佳的平衡点。它不仅为我打下了坚实的统计学理论基础，更重要的是，它教会了我如何用统计学的思维去观察世界，解决问题。这本书，绝对是统计学学习者不可多得的良伴。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《统计学基础（第4版）》这本书，是我近期接触到的最接地气的统计学教材了。作为一名对统计学初学者来说，我最怕的就是那种上来就“咣咣”丢公式、推定理的书，而这本书恰恰避开了这些“雷区”。 书中开篇的“统计学是什么”的讲解，就让我眼前一亮。作者没有用干巴巴的定义，而是通过一系列引人入胜的案例，生动地展示了统计学在日常生活中的无处不在，比如市场调研、医疗诊断、甚至世界杯赛果的预测。这种“情境式”的引入，一下子就抓住了我的注意力，让我觉得统计学不再是高不可攀的学问，而是与我息息相关。 让我印象深刻的是，本书在讲解一些关键概念时，非常注重逻辑的清晰性和方法的直观性。例如，在介绍“描述性统计”时，它不仅仅给出了均值、中位数、标准差这些指标的计算方法，更重要的是，它解释了这些指标各自代表的意义，以及在什么情况下使用哪种指标更合适。而且，大量的图示和表格，让这些抽象的概念变得非常容易理解。 最让我惊喜的是，这本书的“案例分析”部分。作者选取了各种不同领域、不同类型的实际数据集，然后用学到的统计方法进行分析，并展示了完整的分析过程和结果解读。这些案例，不仅能帮助我巩固课堂上学到的知识，更能让我看到统计学在解决实际问题中的强大力量。 此外，这本书的语言风格非常幽默风趣，不像一本枯燥的教科书，更像是在和一位经验丰富的老师在进行交流。偶尔出现的段子和调侃，也让我在紧张的学习之余，能够放松一下。 总而言之，《统计学基础（第4版）》这本书，对我这个统计学新手来说，简直是福音。它用最易懂的方式，最贴切的例子，最生动的语言，为我打开了统计学的大门。我强烈推荐给所有初学者！

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对数字和理论有点“恐高”的人来说，统计学一直是个让人头疼的科目。《统计学基础（第4版）》这本书，可以说是颠覆了我以往的刻板印象，让我对统计学产生了浓厚的兴趣。 最让我印象深刻的是，作者在讲解一些比较抽象的概念时，总是会先设身处地地站在读者的角度，预判我们可能会遇到的困惑，然后用非常生动活泼的方式来解答。比如，在介绍概率的概念时，它不是简单地给出公式，而是通过掷骰子、摸球等生活化的场景，一点点地引导读者去理解随机性和概率的内涵。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得学习统计学就像是在玩一个有趣的益智游戏。 书中对于数据预处理的讲解，也给了我很大的帮助。很多时候，我们拿到手的原始数据都不是那么“干净”的，可能会有缺失值、异常值等等。《统计学基础（第4版）》这本书，非常务实地介绍了如何识别和处理这些问题，并且提供了多种方法供我们选择。它教会我，在进行统计分析之前，做好数据准备工作是多么重要。 另外，这本书的排版和设计也十分用心。大开本，清晰的字体，适当的留白，以及穿插的插图和表格，都让阅读体验变得非常舒适。关键概念的突出显示，重要公式的醒目标注，也方便我随时回顾和查找。不像有些书，密密麻麻的文字，看得人头晕眼花，这本书读起来一点也不会觉得枯燥。 最后，这本书还提供了一些与时俱进的内容，比如对大数据和机器学习的初步介绍。这让我意识到，统计学并非一成不变的学科，它也在不断发展和融合。这种前瞻性的内容，也让我对接下来的学习充满了期待。 总而言之，《统计学基础（第4版）》这本书，是我近期阅读过的最令人惊喜的一本教材。它不仅内容丰富，而且教学方法非常有效，成功地激发了我学习统计学的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学基础（第4版）》简直是我统计学学习路上的“救星”！一开始接触统计学，我脑子里全是各种公式和符号，简直是一团乱麻。翻开这本书，最先吸引我的是它清晰的结构。不像我之前看的那些书，上来就是一大堆理论，这本书循序渐进，从最基础的概念讲起，比如什么是变量、什么是数据类型，都解释得明明白白。而且，它用了很多贴近生活的例子，比如分析学生成绩、调查市场偏好，让我感觉统计学并不只是抽象的数学游戏，而是解决实际问题的有力工具。 最让我印象深刻的是，书中对于各种统计方法的讲解，真的是做到了“知其然，更知其所以然”。它不会简单地给出一个公式，然后让你死记硬背。而是会通过图示、流程图，一步步地剖析这个方法背后的逻辑。比如讲到回归分析的时候，它不是直接丢给你最小二乘法，而是先讲清楚线性关系是什么，为什么我们需要用模型去拟合数据，然后再引出怎么找到“最优”的拟合线。这种讲解方式，让我能真正理解方法的原理，而不是仅仅停留在表面。 而且，这本书的习题设计也非常合理。每一章后面的习题，难度循序渐进，从简单的概念辨析到复杂的应用题，涵盖了本章的重点内容。我特别喜欢的是，书后还提供了部分习题的详细解答。这对于我这种喜欢自己钻研的学生来说，简直是太重要了。当我遇到难题，反复尝试还是不得其解时，参考解答不仅能让我找到正确答案，更能让我明白自己错在哪里，以及应该如何思考。这种“教我钓鱼”而不是“给我鱼”的方式，让我受益匪浅。 另外，这本书的语言风格也非常友好。作者避免了过于学术化的晦涩术语，而是用一种非常通俗易懂的方式来阐述复杂的概念。即使是对于初学者来说，阅读起来也不会感到吃力。而且，书中穿插了一些小贴士和“注意”提示，提醒读者在学习过程中可能遇到的陷阱，或者强调一些容易混淆的地方。这些细节设计，真的能帮助我们避免走弯路，更高效地掌握知识。 总而言之，《统计学基础（第4版）》是一本非常出色的统计学入门教材。它不仅内容全面，讲解深入浅出，而且在教学设计上也非常人性化。这本书就像一位循循善诱的老师，用耐心和清晰的语言，引导我一步步走进统计学的世界。我强烈推荐给所有正在学习统计学，或者对统计学感兴趣的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

在众多统计学教材中，《统计学基础（第4版）》脱颖而出，给我留下了深刻的印象。这本书的优点，绝非仅仅在于内容的完整性，更在于它对统计学思想的深刻阐释和对读者学习体验的极致追求。 书中关于统计推断的讲解，尤其让我受益匪浅。作者没有仅仅停留在推导公式，而是深入地探讨了贝叶斯统计和频率统计两种不同思想流派的优缺点，以及它们在实际应用中的适用场景。这种对统计学基本哲学问题的探讨，极大地开阔了我的视野，让我能够更辩证地看待统计学的方法。 而且，本书对各种统计软件的应用指导也相当到位。它并非简单地罗列命令，而是结合具体的数据分析案例，一步步地演示如何在R语言或Python等常用统计软件中实现各种统计分析。这对于我们这些希望将统计学知识应用于实际工作的人来说，是极其宝贵的。书中提供的代码示例，可以直接复制使用，大大降低了学习门槛。 让我特别欣赏的是，作者在讲解一些复杂的统计模型时，并没有回避其背后的数学原理，而是以一种引导性的方式，将复杂的数学推导拆解成易于理解的步骤。并且，书中会适时地引入一些“思考题”，引导读者主动去探索和发现，而不是被动接受知识。这种互动式的学习模式，让我在阅读过程中始终保持着高度的参与感。 此外，本书在对统计学历史背景和发展脉络的介绍上也颇具匠心。它会穿插一些统计学发展史上的重要人物和里程碑事件，让我了解到统计学是如何一步步发展到今天的。这种人文关怀的视角，让统计学不再是一门冷冰冰的学科，而是充满了智慧和故事。 总体来说，《统计学基础（第4版）》是一本集学术严谨性、实践指导性和人文关怀于一体的优秀教材。它不仅能帮助我掌握统计学的核心知识，更能培养我独立思考和解决问题的能力。