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： 盱眙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：25936302265

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

《量化分析的基石：数据洞察与决策指南》 在这个信息爆炸的时代，理解并驾驭海量数据已成为个人和组织取得成功的关键。从市场趋势的预测到科学研究的探索，从医疗诊断的精准到金融投资的明智，数据无处不在，而对数据的深刻洞察力则是我们 navigate 这个复杂世界的 compass。本书旨在为读者构建一座坚实的桥梁，连接日常观察与严谨的量化分析，赋予您运用数据说话、用数据决策的能力。 我们生活在一个充满不确定性的世界，但统计学提供了一种系统性的方法来量化和理解这种不确定性。它不仅仅是一堆公式和计算，更是一种思维模式，一种科学的探究方式。本书将带领您踏上一段探索数据内在规律的旅程，从最基本的概念入手，逐步深入到更复杂的分析技术，最终让您能够自信地解读数据，发现隐藏的模式，并做出更有依据的判断。 第一部分：数据的世界与初步探索 我们将从最基础的层面开始，理解数据是如何产生的、如何被收集和整理的。您将了解到不同类型的数据（如分类数据、数值数据）以及它们各自的特点。接着，我们将聚焦于如何直观地呈现数据。可视化是理解数据最直观、最有效的方式之一。您将学习如何利用各种图表，如直方图、散点图、箱线图等，来揭示数据的分布特征、变量之间的关系以及潜在的异常值。通过这些图形化的工具，您将能够快速捕捉数据的核心信息，为后续的深入分析打下基础。 我们还会探讨描述性统计的核心概念。这包括了对数据集中趋势和离散程度的度量。您将学会计算和理解均值、中位数、众数等指标，它们能够告诉您数据的“中心”在哪里。同时，方差、标准差、极差等概念将帮助您衡量数据的“散布”程度，理解数据点偏离中心的程度。这些描述性统计量是理解数据集基本特征的第一步，也是进行任何进一步推断分析的基础。 第二部分：概率的语言与推理的起点 在深入探索数据之前，理解概率的概念至关重要。概率是衡量事件发生可能性的数学语言。本书将清晰地解释概率的基本规则，包括条件概率、独立事件以及贝叶斯定理等。您将学会如何计算不同事件发生的概率，以及如何根据已知信息更新概率。这些概率概念不仅在理论研究中至关重要，在现实生活中也无处不在，从天气预报的准确性到彩票中奖的几率，都离不开概率的支撑。 在此基础上，我们将引入随机变量的概念。随机变量是其取值是随机现象结果的变量。您将了解离散型随机变量和连续型随机变量的区别，并学习它们各自的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。正态分布，又称高斯分布，在自然界和许多社会现象中都扮演着极其重要的角色，我们将对其特性进行深入的剖析。理解这些概率分布，将为我们后续的统计推断打下坚实的理论基础。 第三部分：统计推断的艺术：从样本到整体 现实中，我们往往无法观测到总体的全部数据，只能从总体中抽取一部分样本进行分析。统计推断的核心任务就是如何利用样本的信息来推断总体的特征。本书将详细讲解抽样调查的原理和方法，以及如何从样本的统计量（如样本均值、样本比例）推断总体的参数（如总体均值、总体比例）。 点估计和区间估计是统计推断的两个重要组成部分。您将学习如何计算样本统计量来估计总体的未知参数，并理解点估计的优缺点。更重要的是，您将掌握区间估计的方法，即构建一个置信区间，该区间有一定概率包含真实的总体参数。我们将解释置信水平的含义，以及如何解读置信区间。 假设检验是统计推断的另一关键工具。您将学习如何设定和检验统计假设，区分原假设和备择假设。我们将介绍各种常见的假设检验方法，如t检验、z检验、卡西平方检验等，并指导您如何根据具体问题选择合适的检验方法。您将学会如何解释检验结果，包括p值和统计显著性的概念，从而判断样本数据是否足以支持备择假设。 第四部分：变量之间的关系：回归与相关分析 在许多应用场景中，我们不仅关心单个变量的特征，更关心多个变量之间是否存在联系，以及这种联系的强度和方向。回归分析便是研究变量之间数量关系的重要工具。您将学习简单线性回归，理解如何建立一个模型来描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系，并学习如何解释回归系数的含义。 在此基础上，我们将扩展到多元线性回归，探究多个自变量如何共同影响一个因变量。您将学习如何选择合适的自变量，如何评估模型的拟合优度，以及如何检验回归系数的显著性。我们将讨论多重共线性、异方差等潜在问题，并提供相应的诊断和处理方法。 除了回归分析，相关分析也是衡量变量之间线性关系强弱的重要手段。您将学习如何计算相关系数，理解其取值范围和含义，以及如何区分相关性和因果性。我们将探讨皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等不同类型的相关系数，并指导您在不同数据类型下选择合适的分析方法。 第五部分：方差的分解与多因素分析 当研究对象受到多个因素的影响时，如何有效地分析这些因素的作用并进行分离就显得尤为重要。方差分析（ANOVA）是解决这一问题的有力工具。您将学习单因素方差分析，理解如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。 我们将进一步探讨双因素方差分析，它允许我们同时分析两个因素对因变量的影响，以及这两个因素之间是否存在交互作用。您将学会如何构建和解释方差分析的F检验，并理解不同来源的方差（如处理效应、随机误差）是如何被分解的。方差分析在实验设计、产品质量控制、医学研究等领域有着广泛的应用。 第六部分：非参数方法与进阶主题 并非所有数据都满足参数方法对数据分布的严格要求。在数据不服从正态分布或存在其他不规则性的情况下，非参数统计方法就显得尤为重要。您将了解一些常用的非参数检验，如秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验），它们在不要求数据分布特定形式的情况下，也能进行有效的统计推断。 本书还将触及一些进阶的主题，为您的数据分析之旅提供更广阔的视野。这可能包括时间序列分析，用于理解随时间变化的数据模式；以及初步介绍一些更现代的统计建模技术，为您后续深入学习打下基础。 本书的价值与应用 《量化分析的基石：数据洞察与决策指南》不仅仅是一本教科书，更是一份实用的工具箱。无论您是希望提升自己在学术研究中的定量能力，还是希望在商业决策中更加游刃有余，亦或是对生活中的各种现象产生更深入的理解，本书都能为您提供宝贵的知识和技能。 通过阅读本书，您将能够： 清晰地理解和描述数据： 掌握使用统计图表和描述性统计量来呈现和概括数据的能力。 量化不确定性： 理解概率论的基本原理，并将其应用于现实世界的决策中。 做出严谨的推断： 掌握从样本数据中推断总体特征的方法，并能评估推断的可靠性。 揭示变量间的关系： 运用回归和相关分析来理解不同因素如何相互作用，并做出预测。 科学地比较和分析： 利用方差分析等技术，有效地评估多个因素对结果的影响。 拓展分析视野： 接触非参数方法，为处理各种类型的数据做好准备。 本书的编写风格注重概念的清晰阐述和方法的易于理解，辅以大量的实例和练习，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。我们相信，掌握了本书所传授的知识，您将能够以更科学、更严谨的态度面对数据，从纷繁复杂的信息中提炼出有价值的洞察，从而做出更明智、更有效的决策。数据将不再是冰冷的数字，而是您洞察世界、驱动进步的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

从一本读者角度，《统计学基础（第4版）》的确是一本宝藏。它不是那种一蹴而就的速成读物，而是一本需要沉下心来，仔细品味的经典之作。我尤其喜欢书中对统计学发展历史的简要回顾，这让我对这门学科的起源和演进有了更深的认识，也更能理解为什么某些统计方法会以这种形式存在。书中对一些经典统计学家的贡献也做了简要介绍，这让我在学习枯燥的公式和定理之余，感受到一丝人文关怀。另外，我注意到书中在介绍一些进阶概念时，例如时间序列分析的初步概念，也进行了非常友好的铺垫，这为我未来深入学习统计学打下了良好的基础。可以说，这本书不仅仅是大学统计学课程的优秀教材，更是一本能够帮助读者建立终身学习统计学兴趣的入门指南。它的价值远远超过了其作为一本教科书的范畴。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《统计学基础（第4版）》的阅读体验是令人惊喜的。这本书的编排设计非常人性化，每一章节都以清晰的逻辑结构展开，理论讲解、例题分析、习题练习环环相扣。我特别喜欢书中穿插的“概念辨析”和“统计陷阱”等栏目，这些内容能够帮助我深入理解统计学的精髓，避免一些常见的误解和错误。例如，在讲解“相关不等于因果”时，作者通过一系列生动的反例，深刻地揭示了数据分析中需要警惕的逻辑谬误。同时，书中对统计软件（如SPSS、R）的介绍虽然不是重点，但也提供了必要的指导，让我们可以将学到的理论知识应用于实践。我已经迫不及待地想要尝试用书中学到的方法去分析我自己的数据了。这本书的语言风格也十分亲切，避免了过于学术化的表达，使得非统计学专业的读者也能轻松上手。整体而言，这本书的实用性和易读性都非常高，是一本值得反复阅读和学习的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学基础（第4版）》给我留下了非常深刻的印象，它以一种非常系统且深入浅出的方式，将统计学的核心概念一一展现在读者面前。我尤其欣赏作者在讲解概率论部分时所采用的逻辑递进方式，从最基础的事件定义、概率计算，到条件概率、独立事件，再到贝叶斯定理的巧妙应用，每一步都衔接得天衣无缝。书中通过大量贴近实际生活的例子，比如天气预报的准确率、产品抽检的合格率、医学实验的疗效评估等，让抽象的数学概念变得直观可感。一开始我对统计学抱着一丝畏惧，总觉得它充满了复杂的公式和晦涩的符号，但阅读过程中，我发现作者巧妙地将这些工具和方法融于生动的案例分析之中，让我能够理解统计学在解决现实问题中的强大力量。例如，在讲解假设检验时，作者没有直接给出公式，而是先描述了一个情境，比如“我们是否可以说这款新药的效果比旧药好？”，然后一步步引导我们思考如何通过收集数据、设定假设、计算统计量，最终做出判断。这种“先问题，后方法”的教学模式，极大地激发了我的学习兴趣，也让我对统计学这门学科产生了由衷的敬意。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《统计学基础（第4版）》对于建立扎实的统计学思维有着不可替代的作用。这本书不仅仅是传授统计学知识，更是培养读者一种严谨、科学的分析问题的视角。我感触最深的是作者在讲解统计推断时，对“抽样分布”这一核心概念的反复强调。理解了抽样分布，才能真正理解中心极限定理的威力，以及为什么我们可以基于样本来推断总体。书中通过大量模拟实验的图示，清晰地展示了不同样本量下抽样分布的变化趋势，这对我来说是一个巨大的启发。此外，书中对各种统计方法的假设条件也进行了详细的说明，这让我明白，任何统计方法的使用都需要满足一定的前提，否则就会得出错误的结论。这种严谨的态度贯穿全书，让我认识到统计学绝不仅仅是计算，更是一种思维方式，一种如何科学地认识和改造世界的方式。

评分☆☆☆☆☆

对于《统计学基础（第4版）》，我最想夸赞的是其对数据分析方法的详尽阐述。这本书不仅仅局限于理论的介绍，更着重于如何将这些理论应用于实际数据分析。从描述性统计量（均值、中位数、方差等）的计算和解读，到推断性统计（置信区间、假设检验）的原理和步骤，再到回归分析在预测和建模中的应用，每一个环节都进行了清晰的梳理。我特别喜欢书中在讲解回归分析时，对各种回归模型（简单线性回归、多元线性回归）的对比分析，以及对模型拟合优度（R²）、残差分析等重要概念的详细解释。作者还强调了数据预处理的重要性，例如缺失值处理、异常值检测等，这在实际数据分析中至关重要。此外，书中还涉及了方差分析（ANOVA）和卡方检验等常用的统计方法，并配有大量的图表和示例，帮助我们更好地理解不同方法的适用场景和结果的解读。读完这部分内容，我感觉自己仿佛掌握了一套分析数据的“工具箱”，能够更有信心地去处理和解释各种类型的数据。