統計學基礎(第4版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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阮紅偉主編 著

圖書標籤:

• 統計學
• 基礎統計
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 統計學原理

店鋪： 大豐新華書店專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276897

商品編碼：25547908817

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-01-01

內容介紹
本書結構模塊包括學習要點、正文、統計術語、重點知識梳理、習題與實踐訓練、統計學應用案例。本書以統計工作流程為主綫，始終貫徹學以緻用、理論聯係實際的原則，注重實踐能力和創新精神培養，理論適中，案例豐富，操作性強，具有鮮明的時代性和較強的實用性。

目錄
D1章 總論 11.1 統計學的研究對象 11.1.1 統計的含義 11.1.2 統計研究對象的特點 21.1.3 統計的分類 31.2 統計工作過程與研究方法 41.2.1 統計工作過程 41.2.2 統計研究方法 61.3 統計學的基本概念 71.3.1 統計總體與樣本 71.3.2 標誌與指標 81.4 數據的計量尺度 101.4.1 定類尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四種計量尺度的比較 12統計術語 13重點知識梳理 13習題與實踐訓練 14本章案例 18D2章 統計調查 212.1 統計調查的意義和種類 212.1.1 統計調查的意義和特點 212.1.2 統計調查的作用和要求 222.1.3 統計調查的種類 232.2 統計調查方案 242.3 統計調查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽樣調查 302.3.3 統計報錶 312.3.4 重點調查 332.3.5 典型調查 332.4 統計調查的方法和技巧 342.4.1 統計調查方法 342.4.2 統計調查技巧 362.5 Excel在數據搜集中的應用 38統計術語 40重點知識梳理 41習題與實踐訓練 41本章案例 46D3章 統計整理 503.1 統計整理的意義和內容 503.1.1 統計整理的意義 503.1.2 統計整理的內容 513.2 統計分組 523.2.1 統計分組的概念和作用 523.2.2 統計分組的種類 543.2.3 分組標誌選擇及界限的確定 563.2.4 統計分組的方法 573.3 分配數列 583.3.1 分配數列的意義和種類 583.3.2 變量數列的編製 593.4 統計圖錶 663.4.1 統計錶 663.4.2 統計圖 703.5 Excel在數據整理中的應用 733.5.1 利用Excel進行統計分組 733.5.2 利用Excel繪製統計圖 77統計術語 79重點知識梳理 80習題與實踐訓練 80本章案例 85D4章 總量指標和相對指標 904.1 總量指標 904.1.1 總量指標的意義與種類 904.1.2 總量指標的計量單位 914.1.3 總量指標的計算和應用 934.2 相對指標 944.2.1 相對指標的意義與種類 944.2.2 相對指標的計算 954.2.3 相對指標的應用 1034.3 Excel在總量指標和相對指標中的應用 1044.3.1 Excel在總量指標中的應用 1044.3.2 Excel在相對指標中的應用 105統計術語 105重點知識梳理 106習題與實踐訓練 106本章案例 112D5章 平均指標和標誌變異指標 1155.1 平均指標的意義和種類 1155.1.1 平均指標的意義和作用 1155.1.2 平均指標的種類 1175.2 數值平均數 1175.2.1 算術平均數 1175.2.2 調和平均數 1205.2.3 幾何平均數 1225.3 位置平均數 1235.3.1 眾數 1235.3.2 中位數和四分位數 1255.3.3 應用平均指標要注意的問題 1295.4 標誌變異指標 1315.4.1 標誌變異指標的意義和作用 1315.4.2 標誌變異指標的計算及應用 1325.5 Excel在平均指標和標誌變異指標中的應用 1385.5.1 Excel在平均指標中的應用 1385.5.2 Excel在標誌變異指標中的應用 1405.5.3 Excel描述統計工具應用 143統計術語 145重點知識梳理 146習題與實踐訓練 146本章案例 153D6章 抽樣推斷 1546.1 抽樣推斷的基本概念 1556.1.1 總體和樣本 1556.1.2 參數和統計量 1566.1.3 樣本容量和樣本個數 1596.1.4 重復抽樣和不重復抽樣 1596.2 抽樣誤差 1606.2.1 抽樣誤差的概念 1606.2.2 抽樣平均誤差 1616.2.3 抽樣J限誤差 1646.2.4 抽樣J限誤差的概率度 1646.3 抽樣推斷的方法 1656.3.1 抽樣估計 1656.3.2 樣本容量的確定 1686.3.3 抽樣的組織形式 1696.4 參數假設檢驗 1776.4.1 假設檢驗的基本概念 1776.4.2 假設檢驗的步驟 1776.4.3 假設檢驗中的兩類錯誤 1796.4.4 總體均值和總體成數檢驗 1796.5 Excel在抽樣推斷中的應用 1826.5.1 利用Excel進行區間估計 1826.5.2 利用Excel進行假設檢驗 183統計術語 184重點知識梳理 185習題與實踐訓練 185本章案例 189D7章 時間數列 1927.1 時間數列的概念與種類 1927.1.1 時間數列的概念 1927.1.2 時間數列的種類 1937.1.3 時間數列的編製原則 1947.2 時間數列的水平指標 1967.2.1 發展水平 1967.2.2 平均發展水平 1967.2.3 增長量 2037.2.4 平均增長量 2047.3 時間數列的速度指標 2057.3.1 發展速度 2057.3.2 增長速度 2067.3.3 平均發展速度 2077.3.4 平均增長速度 2107.4 時間數列趨勢分析預測 2117.4.1 長期趨勢分析預測 2127.4.2 季節變動分析預測 2197.5 利用Excel進行時間數列分析 2227.5.1 利用Excel進行水平分析與速度分析 2227.5.2 利用Excel進行長期趨勢分析 2247.5.3 利用Excel進行季節變動分析 226統計術語 230重點知識梳理 230習題與實踐訓練 230本章案例 238D8章 統計指數 2408.1 統計指數的概念和種類 2408.1.1 統計指數的概念 2408.1.2 統計指數的種類 2418.2 綜閤指數 2438.2.1 數量指標綜閤指數 2448.2.2 質量指標綜閤指數 2478.3 平均指數 2498.3.1 加權算術平均指數 2498.3.2 加權調和平均指數 2518.4 指數體係及因素分析 2528.4.1 指數體係的含義與作用 2528.4.2 因素分析應用舉例 2538.5 常用價格指數簡介 2628.5.1 消費者價格指數 2628.5.2 股票價格指數 2658.6 Excel在統計指數分析中的應用 2688.6.1 利用Excel進行指數計算 2688.6.2 利用Excel進行因素分析 269統計術語 270重點知識梳理 271習題與實踐訓練 271本章案例 276D9章 相關分析與迴歸分析 2789.1 相關分析 2789.1.1 相關關係的概念 2789.1.2 相關關係的種類 2799.1.3 相關圖錶 2819.1.4 相關係數 2839.2 迴歸分析 2849.2.1 迴歸分析的意義 2849.2.2 迴歸分析的特點 2859.2.3 一元綫性迴歸方程 2859.2.4 估計標準誤差 2889.2.5 判定係數 2899.3 應用相關分析和迴歸分析應注意的問題 2909.3.1 在定性分析的基礎上進行定量分析 2909.3.2 要注意現象質的界限及相關關係作用的範圍 2909.3.3 要將各種分析指標結閤應用 2909.3.4 要盡可能使用大樣本材料 2919.4 Excel在相關迴歸分析中的應用 2919.4.1 利用Excel進行相關分析 2919.4.2 利用Excel進行迴歸分析 293統計術語 294重點知識梳理 295習題與實踐訓練 295本章案例 301附錄A 【習題與實踐訓練】答案 303附錄B 正態分布概率錶 316附錄C 隨機數錶（摘錄） 318附錄D t-分布臨界值錶 319參考文獻 321 顯示全部信息

揭示數據的奧秘：一場探索統計學力量的旅程 在信息爆炸的時代，數據無處不在，它們如同浩瀚的星辰，等待著我們去理解、去解讀。從日常消費的習慣，到科學研究的突破，再到商業決策的優化，統計學都扮演著至關重要的角色。它是一門關於如何收集、組織、分析、解釋和呈現數據的學科，更是揭示隱藏在數字背後的規律，把握事物發展趨勢的強大工具。 我們常常在新聞報道中看到各種各樣的統計圖錶和數據分析，它們描繪著經濟的走嚮、社會的發展、疾病的傳播，甚至是人們的幸福感。然而，這些數字和圖錶的背後，究竟蘊含著怎樣的邏輯？我們又該如何纔能真正地理解它們，並從中汲取有價值的洞見？這正是統計學所要解答的根本問題。 本書將帶領您踏上一場激動人心的統計學探索之旅。我們不是簡單地羅列枯燥的公式和定義，而是希望通過生動形象的闡釋和貼近生活的案例，讓您深刻體會統計學在現實世界中的應用價值。您將瞭解到，統計學並非高深莫測的象牙塔裏的學問，而是觸及我們生活方方麵麵的實用技能。 數據收集與整理：奠定堅實的基礎 任何一項嚴謹的統計分析都離不開高質量的數據。旅程的第一站，我們將聚焦於如何有效地收集數據。您將學習到各種抽樣方法，理解隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等不同策略的優勢與局限，從而確保您收集到的數據能夠真實地反映研究對象的整體特徵。同時，我們也會探討問捲設計、訪談技巧等數據收集的實際操作，幫助您避免潛在的偏差，提高數據的準確性。 數據收集完成後，接下來的任務是如何將其變得有序且便於分析。本書將詳細介紹數據整理的技術，包括數據清洗、數據轉換、數據編碼等過程。您將學會如何處理缺失值、異常值，如何將原始數據轉化為更具分析意義的格式，為後續的統計分析打下堅實的基礎。例如，當您麵對一份包含大量用戶反饋的文本數據時，您將學會如何將其轉化為可量化的指標，以便進行深入的分析。 描述性統計：描繪數據的全貌 在瞭解瞭數據的基本麵貌之後，我們就需要用更直觀的方式來描述和總結這些數據。描述性統計便是實現這一目標的關鍵。我們將深入剖析各種描述性統計量，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）以及離散程度的度量（方差、標準差、極差）。您將理解不同度量方式的含義，以及在何種情況下選擇何種度量方式更為閤適。 更重要的是，我們還將引導您掌握數據的可視化技術。一張精美的圖錶，能夠將復雜的數據信息一目瞭然地呈現在眼前。您將學習繪製直方圖、條形圖、餅圖、散點圖等各種常用圖錶，並理解每種圖錶最適閤錶達的數據類型和關係。通過這些圖錶，您可以快速地識彆數據的分布形態、異常值、以及變量之間的潛在關聯。例如，一張展示某地區不同年齡段人群收入水平的條形圖，能夠直觀地揭示收入與年齡之間的關係。 概率論基礎：理解隨機世界的規律 統計學與概率論密不可分，概率論為統計推斷提供瞭堅實的理論基礎。本部分內容將帶領您走進概率的世界，理解隨機事件、概率的計算、以及各種重要的概率分布。您將學習如何計算事件發生的可能性，理解條件概率和獨立事件的概念，並熟悉二項分布、泊鬆分布、正態分布等在現實世界中廣泛應用的概率模型。 特彆是正態分布，又稱高斯分布，它在自然科學和社會科學中扮演著極其重要的角色。許多自然現象和測量誤差都服從正態分布的規律。理解正態分布的特性，如對稱性、鍾形麯綫的形狀，以及其與均值和標準差的關係，將為您後續深入學習統計推斷打下堅實的基礎。您將能理解為什麼很多數據在經過適當的變換後，會趨嚮於正態分布。 統計推斷：從樣本到總體的智慧 統計推斷是統計學中最具吸引力的部分之一。它允許我們從有限的樣本數據齣發，對不可觀測的總體特徵做齣閤理的推斷和預測。本書將詳細介紹兩種主要的統計推斷方法：參數估計和假設檢驗。 在參數估計方麵，您將學習如何利用樣本統計量來估計總體的未知參數，例如均值、比例等。點估計和區間估計是兩種重要的估計方式。區間估計尤其重要，它能告訴我們總體參數可能落在哪一個範圍內，並提供瞭估計的置信水平。您將理解置信區間的含義，知道“95%的置信水平”究竟意味著什麼。 假設檢驗則是用來檢驗關於總體參數的某個命題是否成立。我們總是會設定一個“零假設”，然後通過樣本數據來判斷是否有足夠的證據拒絕這個零假設。您將學習各種假設檢驗的方法，例如t檢驗、z檢驗、卡方檢驗等，並理解p值的含義，知道如何根據p值來做齣決策。例如，一項新的藥物是否比現有藥物更有效？這個問題就可以通過假設檢驗來迴答。 迴歸分析：探尋變量間的關係 在現實世界中，我們常常需要理解不同變量之間是如何相互影響的。迴歸分析正是用來揭示這種關係的強大工具。本書將引導您掌握簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。您將學習如何建立迴歸模型，理解迴歸係數的含義，並學會如何解釋迴歸方程。 通過迴歸分析，您可以預測一個變量如何隨著另一個或多個變量的變化而變化。例如，您可以建立一個模型來預測房屋價格，其中納入瞭房屋麵積、地理位置、建造年代等因素。您將學會如何評估迴歸模型的擬閤優度，例如R方值的含義，並理解如何檢驗迴歸係數的顯著性。 更多精彩內容 除瞭上述核心內容，本書還將為您呈現統計學在不同領域的精彩應用，例如： 方差分析 (ANOVA): 用於比較三個或三個以上組的均值是否存在顯著差異。在農業、醫學、心理學等領域有廣泛應用。 非參數統計: 當數據不滿足參數統計的某些假設時，非參數統計方法提供瞭另一種分析途徑，例如秩和檢驗。 時間序列分析: 用於分析隨時間變化的數列數據，預測未來的趨勢。在經濟學、金融學、氣象學等領域至關重要。 貝葉斯統計: 一種與頻率學派不同的統計學派，強調利用先驗知識和觀測數據來更新信念。 為何學習統計學？ 學習統計學，不僅僅是掌握一套數學工具，更是一種思維方式的訓練。它能夠培養您批判性思考的能力，讓您在麵對信息時，能夠辨彆真僞，不被虛假的數據所迷惑。它能夠提升您解決問題的能力，讓您能夠從數據中發現規律，找到最佳的解決方案。它更能夠幫助您做齣更明智的決策，無論是個人生活中的選擇，還是工作中的戰略規劃。 無論您是學生、研究人員、還是商業專業人士，掌握統計學知識都將為您打開新的視野，提升您的競爭力。本書旨在以清晰易懂的方式，為您提供一個紮實的統計學入門基礎，讓您能夠自信地運用統計學來理解和改造世界。 現在，就讓我們一同踏上這場探索數據奧秘的旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學基礎（第4版）》簡直是我統計學學習路上的“救星”！一開始接觸統計學，我腦子裏全是各種公式和符號，簡直是一團亂麻。翻開這本書，最先吸引我的是它清晰的結構。不像我之前看的那些書，上來就是一大堆理論，這本書循序漸進，從最基礎的概念講起，比如什麼是變量、什麼是數據類型，都解釋得明明白白。而且，它用瞭很多貼近生活的例子，比如分析學生成績、調查市場偏好，讓我感覺統計學並不隻是抽象的數學遊戲，而是解決實際問題的有力工具。 最讓我印象深刻的是，書中對於各種統計方法的講解，真的是做到瞭“知其然，更知其所以然”。它不會簡單地給齣一個公式，然後讓你死記硬背。而是會通過圖示、流程圖，一步步地剖析這個方法背後的邏輯。比如講到迴歸分析的時候，它不是直接丟給你最小二乘法，而是先講清楚綫性關係是什麼，為什麼我們需要用模型去擬閤數據，然後再引齣怎麼找到“最優”的擬閤綫。這種講解方式，讓我能真正理解方法的原理，而不是僅僅停留在錶麵。 而且，這本書的習題設計也非常閤理。每一章後麵的習題，難度循序漸進，從簡單的概念辨析到復雜的應用題，涵蓋瞭本章的重點內容。我特彆喜歡的是，書後還提供瞭部分習題的詳細解答。這對於我這種喜歡自己鑽研的學生來說，簡直是太重要瞭。當我遇到難題，反復嘗試還是不得其解時，參考解答不僅能讓我找到正確答案，更能讓我明白自己錯在哪裏，以及應該如何思考。這種“教我釣魚”而不是“給我魚”的方式，讓我受益匪淺。 另外，這本書的語言風格也非常友好。作者避免瞭過於學術化的晦澀術語，而是用一種非常通俗易懂的方式來闡述復雜的概念。即使是對於初學者來說，閱讀起來也不會感到吃力。而且，書中穿插瞭一些小貼士和“注意”提示，提醒讀者在學習過程中可能遇到的陷阱，或者強調一些容易混淆的地方。這些細節設計，真的能幫助我們避免走彎路，更高效地掌握知識。 總而言之，《統計學基礎（第4版）》是一本非常齣色的統計學入門教材。它不僅內容全麵，講解深入淺齣，而且在教學設計上也非常人性化。這本書就像一位循循善誘的老師，用耐心和清晰的語言，引導我一步步走進統計學的世界。我強烈推薦給所有正在學習統計學，或者對統計學感興趣的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《統計學基礎（第4版）》這本書，是我近期接觸到的最接地氣的統計學教材瞭。作為一名對統計學初學者來說，我最怕的就是那種上來就“咣咣”丟公式、推定理的書，而這本書恰恰避開瞭這些“雷區”。 書中開篇的“統計學是什麼”的講解，就讓我眼前一亮。作者沒有用乾巴巴的定義，而是通過一係列引人入勝的案例，生動地展示瞭統計學在日常生活中的無處不在，比如市場調研、醫療診斷、甚至世界杯賽果的預測。這種“情境式”的引入，一下子就抓住瞭我的注意力，讓我覺得統計學不再是高不可攀的學問，而是與我息息相關。 讓我印象深刻的是，本書在講解一些關鍵概念時，非常注重邏輯的清晰性和方法的直觀性。例如，在介紹“描述性統計”時，它不僅僅給齣瞭均值、中位數、標準差這些指標的計算方法，更重要的是，它解釋瞭這些指標各自代錶的意義，以及在什麼情況下使用哪種指標更閤適。而且，大量的圖示和錶格，讓這些抽象的概念變得非常容易理解。 最讓我驚喜的是，這本書的“案例分析”部分。作者選取瞭各種不同領域、不同類型的實際數據集，然後用學到的統計方法進行分析，並展示瞭完整的分析過程和結果解讀。這些案例，不僅能幫助我鞏固課堂上學到的知識，更能讓我看到統計學在解決實際問題中的強大力量。 此外，這本書的語言風格非常幽默風趣，不像一本枯燥的教科書，更像是在和一位經驗豐富的老師在進行交流。偶爾齣現的段子和調侃，也讓我在緊張的學習之餘，能夠放鬆一下。 總而言之，《統計學基礎（第4版）》這本書，對我這個統計學新手來說，簡直是福音。它用最易懂的方式，最貼切的例子，最生動的語言，為我打開瞭統計學的大門。我強烈推薦給所有初學者！

評分☆☆☆☆☆

對於我這種對數字和理論有點“恐高”的人來說，統計學一直是個讓人頭疼的科目。《統計學基礎（第4版）》這本書，可以說是顛覆瞭我以往的刻闆印象，讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣。 最讓我印象深刻的是，作者在講解一些比較抽象的概念時，總是會先設身處地地站在讀者的角度，預判我們可能會遇到的睏惑，然後用非常生動活潑的方式來解答。比如，在介紹概率的概念時，它不是簡單地給齣公式，而是通過擲骰子、摸球等生活化的場景，一點點地引導讀者去理解隨機性和概率的內涵。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我覺得學習統計學就像是在玩一個有趣的益智遊戲。 書中對於數據預處理的講解，也給瞭我很大的幫助。很多時候，我們拿到手的原始數據都不是那麼“乾淨”的，可能會有缺失值、異常值等等。《統計學基礎（第4版）》這本書，非常務實地介紹瞭如何識彆和處理這些問題，並且提供瞭多種方法供我們選擇。它教會我，在進行統計分析之前，做好數據準備工作是多麼重要。 另外，這本書的排版和設計也十分用心。大開本，清晰的字體，適當的留白，以及穿插的插圖和錶格，都讓閱讀體驗變得非常舒適。關鍵概念的突齣顯示，重要公式的醒目標注，也方便我隨時迴顧和查找。不像有些書，密密麻麻的文字，看得人頭暈眼花，這本書讀起來一點也不會覺得枯燥。 最後，這本書還提供瞭一些與時俱進的內容，比如對大數據和機器學習的初步介紹。這讓我意識到，統計學並非一成不變的學科，它也在不斷發展和融閤。這種前瞻性的內容，也讓我對接下來的學習充滿瞭期待。 總而言之，《統計學基礎（第4版）》這本書，是我近期閱讀過的最令人驚喜的一本教材。它不僅內容豐富，而且教學方法非常有效，成功地激發瞭我學習統計學的熱情。

評分☆☆☆☆☆

在眾多統計學教材中，《統計學基礎（第4版）》脫穎而齣，給我留下瞭深刻的印象。這本書的優點，絕非僅僅在於內容的完整性，更在於它對統計學思想的深刻闡釋和對讀者學習體驗的極緻追求。 書中關於統計推斷的講解，尤其讓我受益匪淺。作者沒有僅僅停留在推導公式，而是深入地探討瞭貝葉斯統計和頻率統計兩種不同思想流派的優缺點，以及它們在實際應用中的適用場景。這種對統計學基本哲學問題的探討，極大地開闊瞭我的視野，讓我能夠更辯證地看待統計學的方法。 而且，本書對各種統計軟件的應用指導也相當到位。它並非簡單地羅列命令，而是結閤具體的數據分析案例，一步步地演示如何在R語言或Python等常用統計軟件中實現各種統計分析。這對於我們這些希望將統計學知識應用於實際工作的人來說，是極其寶貴的。書中提供的代碼示例，可以直接復製使用，大大降低瞭學習門檻。 讓我特彆欣賞的是，作者在講解一些復雜的統計模型時，並沒有迴避其背後的數學原理，而是以一種引導性的方式，將復雜的數學推導拆解成易於理解的步驟。並且，書中會適時地引入一些“思考題”，引導讀者主動去探索和發現，而不是被動接受知識。這種互動式的學習模式，讓我在閱讀過程中始終保持著高度的參與感。 此外，本書在對統計學曆史背景和發展脈絡的介紹上也頗具匠心。它會穿插一些統計學發展史上的重要人物和裏程碑事件，讓我瞭解到統計學是如何一步步發展到今天的。這種人文關懷的視角，讓統計學不再是一門冷冰冰的學科，而是充滿瞭智慧和故事。 總體來說，《統計學基礎（第4版）》是一本集學術嚴謹性、實踐指導性和人文關懷於一體的優秀教材。它不僅能幫助我掌握統計學的核心知識，更能培養我獨立思考和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在統計學領域摸爬滾打瞭幾年的人，我必須說，《統計學基礎（第4版）》這本書，絕對是我近些年來讀過的最令人耳目一新的教材之一。它並沒有像市麵上很多同類書籍那樣，僅僅滿足於羅列各種公式和定理，而是將統計學的精髓，以及它在現實世界中的應用，描繪得淋灕盡緻。 書中關於數據可視化和探索性數據分析（EDA）的部分，真的給我帶來瞭極大的啓發。作者沒有把這塊內容當成可有可無的點綴，而是將其置於核心地位，詳細介紹瞭如何通過圖錶來發現數據中的模式、趨勢和異常值。散點圖、箱綫圖、直方圖等等，每一種圖的繪製方法和解讀技巧，都講得非常透徹，而且還結閤瞭實際案例，讓我能夠立即理解這些工具的價值。 讓我驚喜的是，本書在介紹假設檢驗時，並沒有像往常那樣直接給齣繁瑣的步驟，而是先花瞭相當大的篇幅來講解“假設”的概念，以及為什麼需要進行假設檢驗。作者用瞭一個非常形象的比喻：就像法庭上的“無罪推定”原則一樣，我們總是先假設某個觀點是錯誤的，然後用數據來尋找證據來反駁它。這種類比，讓原本抽象的統計學概念變得生動形象，也讓我更容易理解其中的邏輯。 此外，關於抽樣方法和抽樣分布的講解，也讓我眼前一亮。書中用很多圖示來展示不同抽樣方法的效果，以及樣本統計量在多次抽樣下的分布規律。特彆是中心極限定理的講解，不僅給齣瞭數學推導，還通過模擬實驗來直觀地展示瞭其重要性。這讓我深刻認識到，為什麼我們能夠用樣本來推斷總體，以及這種推斷的可靠性在哪裏。 總的來說，《統計學基礎（第4版）》這本書，在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個絕佳的平衡點。它不僅為我打下瞭堅實的統計學理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何用統計學的思維去觀察世界，解決問題。這本書，絕對是統計學學習者不可多得的良伴。