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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• 统计方法
• 第四版
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• 高等教育
• 理工科
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店铺： 扬中新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：25748458026

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

《洞察万象：数据分析与决策的艺术》 在这信息爆炸的时代，数据已成为一种强大的驱动力，深刻地影响着我们的生活、工作和思考方式。从商业战略的制定到科学研究的探索，从社会趋势的解读到个人生活的优化，数据无处不在，也无处不蕴含着宝贵的洞见。然而，数据的价值并非显而易见，它需要经过提炼、分析和解读才能转化为有意义的信息，进而支撑我们做出更明智的决策。 《洞察万象：数据分析与决策的艺术》正是这样一本引领读者踏入数据分析世界的指南。它并非一本枯燥的理论堆砌，而是一场关于如何理解、运用和驾驭数据的精彩旅程。本书旨在为那些希望从海量数据中发掘规律、揭示本质、预测未来，并最终做出科学、有效的决策的读者提供一套系统而实用的方法论。 本书的独特视角与价值： 不同于许多侧重于纯粹统计理论的著作，《洞察万象》更强调数据分析在实际应用中的落地。它将抽象的统计概念与生动的现实场景相结合，让读者在理解理论的同时，也能深刻体会其在解决实际问题中的强大力量。本书的核心理念是：数据分析不仅仅是一门技术，更是一门艺术，它需要逻辑的严谨、创意的碰撞以及对业务场景的深刻理解。 本书的另一个显著特点是其“决策导向”的写作风格。每一章节的讲解都紧密围绕着“如何利用数据分析来指导决策”展开。无论是识别潜在风险、评估市场机会，还是优化运营效率、理解客户行为，《洞察万象》都会提供一套清晰的分析框架和决策路径。它帮助读者将数据分析从“一项任务”转变为“一种思考模式”，从而在瞬息万变的商业环境中保持竞争优势。 本书内容深度解析： 本书将带领读者从数据分析的基础概念入手，逐步深入到更复杂、更具挑战性的领域。 第一部分：奠定分析基石——数据理解与探索 在开始任何深入分析之前，充分理解数据的特性至关重要。本部分将引导读者掌握： 数据的本质与类型： 深入剖析不同类型的数据（如分类数据、数值数据、时间序列数据等）及其各自的特点，理解数据质量对分析结果的决定性影响。 数据清洗与预处理： 学习如何识别和处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据转换、标准化等关键步骤，为后续分析打下坚实基础。 描述性统计： 掌握如何使用均值、中位数、众数、方差、标准差等统计指标来概括数据的中心趋势和离散程度，绘制直方图、箱线图、散点图等可视化工具来直观展示数据分布和变量间的关系。这不仅是对数据“看得见”的描绘，更是对数据“摸得着”的感知。 探索性数据分析（EDA）： 学习如何通过可视化和初步的统计检验来发现数据中的模式、趋势、关联性和潜在的异常点，从而形成对数据的初步认知和假设。EDA是发现数据“故事”的关键第一步。 第二部分：揭示内在联系——推断性分析与模型构建 当对数据有了初步的了解后，本书将引导读者进入更深层次的分析，利用样本数据对总体进行推断，并构建模型来解释和预测现象。 概率论基础与抽样： 理解概率的基本概念，学习不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的原理和适用场景，以及抽样误差的概念。这是进行统计推断的理论基石。 参数估计与假设检验： 掌握如何利用样本数据估计总体的参数（如均值、比例），并学习如何运用假设检验来验证关于总体的各种命题。例如，判断新产品是否比旧产品更受欢迎，或者某个营销活动是否显著提升了销售额。 回归分析： 深入理解线性回归、多元线性回归等模型，学习如何量化一个或多个自变量对因变量的影响程度，并进行预测。例如，分析广告投入、季节性因素对销售额的影响，并预测未来的销售趋势。 分类模型： 学习逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用的分类算法，用于预测离散型的结果。例如，预测客户是否会流失，或者一封邮件是否为垃圾邮件。 时间序列分析： 探索分析具有时间顺序的数据，学习如何识别趋势、季节性和周期性，并进行短期和长期预测。例如，预测股票价格、能源需求等。 第三部分：数据驱动的决策实践——应用与进阶 理论的学习最终是为了解决实际问题。本部分将重点放在如何将所学的数据分析技术应用于具体的决策场景，并介绍一些更高级的分析方法。 实验设计与A/B测试： 学习如何科学地设计实验，例如在网站开发中进行A/B测试，以评估不同设计方案的用户体验和转化率，从而做出优化决策。 聚类分析与降维： 掌握如何将相似的数据点分组（聚类），例如对客户进行细分；以及如何减少数据维度，简化模型，提高效率。 关联规则挖掘： 学习发现数据项之间隐藏的关联性，例如在零售业中发现“购买尿布的顾客也倾向于购买啤酒”，从而优化商品陈列和促销策略。 数据可视化与报告： 强调将分析结果以清晰、直观的方式呈现给决策者。学习使用各种图表和仪表盘，将复杂的数据洞见转化为易于理解的信息，从而支持有效的沟通和决策。 伦理与偏见： 探讨数据分析中的伦理问题，如数据隐私保护、算法偏见等，以及如何负责任地使用数据。 本书的学习目标： 阅读《洞察万象：数据分析与决策的艺术》后，您将能够： 系统性地理解数据分析的基本概念、方法和工具。 熟练地应用各种数据处理和分析技术，从原始数据中提取有价值的信息。 建立严谨的分析思维，能够根据业务场景选择合适的分析方法。 有效地解释和呈现分析结果，并将其转化为可操作的决策建议。 提升在商业、科研、社会等各个领域运用数据解决问题的能力。 本书适合读者： 初学者： 渴望系统学习数据分析入门知识，为未来的学习和职业发展打下坚实基础。 业务分析师： 希望提升数据分析技能，更深入地理解业务数据，并为战略决策提供支持。 市场营销人员： 想要通过数据分析更好地理解客户、优化营销活动、提升ROI。 产品经理： 学习如何利用数据来改进产品设计、评估用户体验、驱动产品迭代。 管理者： 希望能够读懂数据报告，理解数据分析的价值，并基于数据做出更明智的战略决策。 科研人员： 需要掌握数据分析工具来处理和解读研究数据，验证科学假设。 对数据充满好奇的任何人： 想要了解数据如何塑造我们生活的方方面面，并掌握从中学习的能力。 《洞察万象：数据分析与决策的艺术》不仅仅是一本书，它是一套通往数据驱动世界的通行证。它将赋能您用全新的视角去观察世界，用科学的工具去探索未知，最终成为一个更具洞察力、更能做出正确决策的个体。准备好解锁数据的力量，开启您的洞察之旅吧！

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这本《统计学基础(第4版)》在我手中，虽然我还没来得及逐页细读，但仅从它散发出的专业气息和厚重的质感，我就能预感到它将是我学习道路上的一位得力助手。书的封面设计简洁大气，字体清晰，让人一目了然。翻开书页，纸张的触感也很不错，不会过于光滑或粗糙，长时间阅读也不会感到疲劳。排版方面，字号适中，行距也恰到好处，使得复杂的公式和图表都显得井井有条。初步浏览了一下目录，感觉内容覆盖面很广，从最基础的描述性统计，到推断性统计中的各种假设检验和回归分析，似乎都涵盖了。我知道统计学对于理解和分析数据至关重要，尤其是在我所从事的领域，没有扎实的统计学基础，很多研究和决策都将是盲目的。这本书的出版信息显示是第四版，这说明它经过了多次的修订和完善，应该能够反映当前统计学领域最新的发展和应用。我对书中可能包含的案例分析和实践练习非常期待，因为理论知识只有通过实际应用才能真正转化为能力。希望这本书能够帮助我理清思路，掌握那些看似抽象的统计概念，并将它们灵活运用到我的工作和学习中去。

评分☆☆☆☆☆

拿到《统计学基础(第4版)》这本书，我内心是既充满期待又略带忐忑的。统计学这个学科对我而言，一直是个既熟悉又陌生的存在。熟悉是因为在日常生活中经常会听到各种统计数据，陌生则是因为真正去理解这些数据背后的原理时，总觉得力不从心。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习的绝佳机会。初步的翻阅让我对它的内容有了大概的认识，图文并茂的排版方式，清晰的逻辑结构，以及似乎详尽的知识点讲解，都让我觉得它是一本值得深入研读的著作。我希望它能够循序渐进地引导我，从最基本的概念讲起，逐步深入到更复杂的统计模型。我尤其希望书中能够包含一些实际案例，能够让我看到统计学在解决现实问题中的强大力量，这样也能激发我学习的兴趣和动力。这本书的厚度也让我觉得内容一定很充实，能够提供给我足够的知识储备。

评分☆☆☆☆☆

《统计学基础(第4版)》这本书，给我一种很踏实的感觉。我一直觉得，掌握一门学科的基础知识，就像盖房子打地基一样重要。这本书的封面设计很专业，一看就不是那种“快餐式”的学习材料。我翻阅了一下，发现里面的章节划分很清晰，内容逻辑性也很强。我最看重的是书的讲解方式，希望它能够深入浅出，把复杂的统计概念讲得通俗易懂。我个人学习时，不喜欢那种只给结论、不给过程的书，所以希望这本书在讲解每一个统计方法时，都能有详细的推导过程和清晰的解释。另外，我也很关注书中是否会提供一些实际的应用案例，因为只有看到统计学是如何被应用到现实世界中的，我才能更好地理解它的价值，也才能激发我进一步学习的兴趣。总而言之，这本书给我的感觉就是“内容丰富，讲解到位”，非常值得深入学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我才刚开始接触，说实话，它给我的第一印象就是“够分量”，无论是从书的厚度还是从它的标题来看，都预示着内容会非常扎实。我本人对统计学一直抱有敬畏之心，也知道它是很多学科的基石。我拿到这本书后，大概翻了一下，看到里面有很多公式和图表，这让我知道学习过程中需要花不少时间和精力去理解和消化。我希望这本书能够为我打下坚实的统计学基础，让我能够理解那些看似高深的统计学概念，并且能够将它们应用到我的实际工作中。我不太喜欢那种只讲理论、不讲实践的书，所以我很期待这本书里面能够有足够的例子和练习题，让我能够边学边练，真正掌握这些知识。总的来说，我对这本书的期望很高，希望它能成为我学习统计学的“敲门砖”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，在我看来，不仅仅是一本教材，更像是一次开启新世界的大门。我一直对数据背后的故事充满好奇，也深知统计学是揭示这些故事的关键。拿到《统计学基础(第4版)》后，我迫不及待地翻阅了前几章，虽然有些概念对我来说还是全新的，但作者的讲解方式似乎并没有我想象中的那么晦涩难懂。序言部分就点明了统计学的应用价值，这让我对后续的学习充满了信心。我特别关注书中的例题和习题，因为我深知“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。我希望通过大量的练习，能够熟练掌握各种统计方法的计算和应用，不仅仅是死记硬背公式，更重要的是理解公式背后的逻辑和意义。这本书的装帧也十分精美，封面材质高级，拿在手里很有分量，这让它不仅仅是一本工具书，更像是一件可以珍藏的艺术品。我期待着通过这本书，能够建立起一套完整的统计思维体系，从而更深入地理解我所接触到的各种信息，做出更明智的判断。