统计学实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

赵成柏 著

图书标签:

• 统计学
• 实验
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• R语言
• Python
• SPSS
• 实验设计
• 统计方法

店铺： 学向美图书专营店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560643014

商品编码：29781515631

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-11-01

页数：220

字数：322000

内容介绍
本书通过实验项目介绍统计学的基本原理、相关软件操作与应用。全书共11章，其中*1～4章主要介绍Excel、SPSS软件的基本操作方*，第5～11章主要介绍Excel、SPSS软件的实际案例操作，通过系列实验，可使读者掌握统计数据分析的基本要*和运用统计软件分析问题的基本技能。 本书结构清晰、易学易用，图文并茂、直观形象，内容丰富、案例典型，可满足统计学实验要求。 本书既可作为高等院校应用型本科经济管理类专业学生的教材，又可作为统计分析、市场调查、社会学等专业管理人员的参考书。

目录
第 1 章 统计分析软件 1 xi题 4 第 2 章 Excel 软件基本操作 5 2.1 认识 Excel 5 2.2 Excel 工作表的管理 7 2.3 Excel 工作表的编辑和格式化 12 2.4 用 Excel 创建图表 16 2.5 Excel 的数据处理 19 2.6 Excel 公式函数的使用 22 xi题 25 第 3 章 用 Excel 搜集与整理数据 26 3.1 用 Excel 搜集数据 26 3.2 用 Excel 进行统计分组 30 3.3 用 Excel 作统计图 34

第 1 章&xbsp; 统计分析软件 1 xi题 4 第 2 章&xbsp; Excel 软件基本操作 5 2.1&xbsp; 认识 Excel 5 2.2&xbsp; Excel 工作表的管理 7 2.3&xbsp; Excel 工作表的编辑和格式化 12 2.4&xbsp; 用 Excel 创建图表 16 2.5&xbsp; Excel 的数据处理 19 2.6&xbsp; Excel 公式函数的使用 22 xi题 25 第 3 章&xbsp; 用 Excel 搜集与整理数据 26 3.1&xbsp; 用 Excel 搜集数据 26 3.2&xbsp; 用 Excel 进行统计分组 30 3.3&xbsp; 用 Excel 作统计图 34 3.4&xbsp; 用 Excel 建立数据透视表 39 xi题 42 第 4 章&xbsp; SPSS 软件基本操作 46 4.1&xbsp; 建立与编辑数据文件 46 4.2&xbsp; 数据加工 57 xi题 68 第 5 章&xbsp; 基本统计分析 71 5.1&xbsp; 描述性统计分析 71 5.2&xbsp; 频数 77 5.3&xbsp; 交叉表 81 xi题 85 第 6 章&xbsp; 参数估计和假设检验 88 6.1&xbsp; 用 Excel 进行区间估计 88 6.2　单1样本假设检验 90 6.3&xbsp; 两du立样本 t 检验 95 6.4&xbsp; 两配对样本 t 检验 101 xi题 105 第 7 章&xbsp; 方差分析 107 7.1&xbsp; 单因素方差分析 107 7.2　多因素方差分析 114 xi题 121 第 8 章&xbsp; 相关和回归分析 124 8.1&xbsp; 相关分析 124&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 8.2　偏相关 128 8.3&xbsp; 回归分析 132 xi题 143 第 9 章&xbsp; 用 Excel 进行时间序列分析 145 9.1&xbsp; 测定增长量和平均增长量 145 9.2&xbsp; 测定发展速度和平均发展速度 148 9.3&xbsp; 计算长期趋势 151 9.4&xbsp; 计算季节变动 153 9.5&xbsp; 用移动平均*进行预测 156 9.6&xbsp; 用指数平滑*进行预测 159 9.7&xbsp; 用趋势预测*进行预测 161 xi题 163 第 10 章&xbsp; 聚类分析与判别分析 165 10.1&xbsp; 聚类分析 165 10.2&xbsp; 判别分析 171 xi题 180 第 11 章&xbsp; 主成分分析和因子分析 186 11.1&xbsp; 主成分分析 186 11.2&xbsp; 因子分析 196 xi题 210 参考文献 212

显示全部信息

统计学实验（未包含此书内容的图书简介） 书名：全球视野下的未来城市规划与可持续发展 简介： 本书深入探讨了在全球化与气候变化的大背景下，现代城市所面临的复杂挑战及其应对策略。这不是一本关于特定学科（如纯粹的数理统计或实验设计）的教科书，而是一部跨学科的、面向未来解决方案的综合性著作。 第一部分：全球化浪潮下的城市演进 本部分首先梳理了近五十年来，世界范围内城市化进程的驱动力。我们分析了经济全球化如何重塑了城市的产业结构，例如制造业的外迁与知识经济的崛起，以及跨国资本流动对城市土地利用和基础设施建设的影响。重点关注了“超级城市群”的概念，探讨了城市群内部的协同效应与潜在的竞争风险。 我们将特别关注文化和人口结构的变化。移民、人才流动以及代际更替对城市社会资本、公共服务需求（如教育、医疗）产生了深远影响。书中通过对东京、伦敦、孟买等案例的对比研究，揭示了不同文明背景下的城市发展路径及其内在逻辑。 第二部分：气候韧性与生态基础设施 气候变化不再是遥远的威胁，而是城市规划者必须立即面对的现实挑战。本部分将气候韧性置于核心地位。我们系统性地阐述了极端天气事件——如热浪、特大暴雨和海平面上升——对城市物理系统（交通、能源、水系统）的脆弱性评估方法。 书中详尽介绍了“基于自然的解决方案”（Nature-Based Solutions, NBS）在城市尺度上的应用。这包括绿色屋顶、渗透性铺装、城市湿地的恢复与构建，用以增强城市对洪水的自然缓冲能力。同时，我们探讨了“蓝色基础设施”（水循环管理）和“绿色基础设施”（生态网络）的集成设计原则，目标是构建一个能够自我修复、适应变化的新型城市生态系统。这部分内容强调了生态学原理与工程实践的结合，而非单纯的理论推演。 第三部分：智慧城市的治理与伦理困境 “智慧城市”是当代城市发展的热点，但其实现路径充满争议。本书批判性地审视了技术驱动型智慧城市的局限性。我们不仅分析了物联网（IoT）、大数据在交通管理、能源优化中的应用潜力，更深入剖析了数据主权、算法偏见以及“数字鸿沟”带来的社会不平等问题。 在治理层面，我们提出了“包容性创新”的理念，倡导技术应用必须服务于全体市民的福祉，而非少数精英阶层。书中包含了对城市数据治理框架的构建性建议，力求在效率提升与公民隐私保护之间找到平衡点。我们探讨了公民参与在智慧城市决策中的重要性，如何利用数字平台赋能社区自治，构建多方共治的城市管理新范式。 第四部分：经济循环与资源效率 本部分着眼于后工业时代的城市经济模式转型。传统的“线性经济”模式（获取-制造-丢弃）在资源稀缺的背景下已难以为继。我们全面介绍了“循环经济”在城市层面的具体实施路径。 这包括对城市矿产的再开发、建筑废弃物的减量化与资源化，以及城市食品系统的重构（如垂直农业与社区食物网络）。本书提供了一系列衡量城市资源效率的指标体系，侧重于材料流分析（Material Flow Analysis, MFA）在制定区域资源政策中的应用，旨在帮助城市实现“物质流的闭环”。我们还考察了共享经济模式对城市服务业和基础设施利用率的影响，探讨如何通过制度创新，提升存量资产的使用效率。 第五部分：社会公平与宜居性重塑 一个成功的未来城市必须是公平且宜居的。本章聚焦于城市空间分配的社会正义问题。我们审视了“绅士化”（Gentrification）现象的深层社会经济动因，以及它如何导致低收入群体被排挤出核心城区。 书中提出了多种干预策略，包括社区土地信托、可负担住房的多元化供给模型，以及“15分钟生活圈”的设计哲学。我们分析了公共空间的设计如何影响社会互动与社区凝聚力，强调了文化遗产保护在维持城市独特身份和社区归属感中的核心作用。最终目标是描绘一个功能混合、交通便捷、文化多元的、真正以人为尺度的城市环境。 总结与展望： 本书汇集了城市地理学、环境工程、社会学和公共政策等多领域的精髓，旨在为城市管理者、规划师以及关注城市未来发展的读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的分析框架。它鼓励读者跳出单一学科的视角，以系统性思维来驾驭未来城市规划的复杂性与不确定性。本书的价值在于其批判性的视角和可操作的解决方案，而非对任何既有理论的重复或简化。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个朋友的强烈推荐下才买的这本书，当时我抱着试试看的心态，毕竟我对统计学一直有些“敬而远之”。但当我真正开始阅读后，我发现我的担忧是多余的。这本书的叙事方式非常独特，作者并没有采用教科书式的堆砌理论，而是像一位向导，带领读者穿越统计学的奇妙世界。 最让我印象深刻的是，作者在讲解每一个统计概念时，都会结合一些实际生活中的例子，比如如何用概率来解释彩票中奖的可能性，或者如何利用回归分析来预测房价的变化。这些例子非常贴近我们的生活，让我能够立刻理解这些抽象概念的实际意义，不再感到遥不可及。而且，书中在介绍一些复杂的统计方法时，还巧妙地融入了一些思考题，引导读者自己去探索和发现，而不是被动地接受信息。这种互动式的阅读体验，让我在学习过程中保持了高度的参与感。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，远超出了我最初的期待。我一直以为统计学是一门高度专业化的学科，只有那些理工科背景的专业人士才能真正掌握。然而，这本书却用一种极其亲民和易于理解的方式，向我展示了统计学的魅力。作者仿佛是一位经验丰富的导游，带领我一步步探索统计学的各个角落，让我不再感到迷茫和畏惧。 我最喜欢的是书中关于“统计模型”的讲解。作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是先从直观的理解入手，解释模型是如何建立的，以及它能够帮助我们解决什么样的问题。然后，再逐步引入相关的统计学原理，并配合着丰富的图示和表格，让那些原本听起来很“高深”的概念变得通俗易懂。这本书让我深刻体会到，统计学并非遥不可及，而是我们理解世界、做出决策的重要工具。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的第一个感觉就是：它不仅仅是一本“工具书”，更像是一次对思维方式的深刻启迪。作者的笔触非常细腻，仿佛能洞察到读者在学习统计学时可能遇到的每一个难点。这本书的结构安排也十分巧妙，循序渐进，从基础概念的铺垫，到复杂方法的深入剖析，每一步都走得踏实而有力。 我特别欣赏书中关于“统计思维”的阐述。作者反复强调，统计学不仅仅是掌握一堆公式和方法，更重要的是培养一种用数据说话、理性分析问题的思维模式。他通过大量的案例分析，教会我们如何批判性地看待数据，如何识别统计陷阱，以及如何做出更明智的决策。书中那些关于抽样、偏差、因果关系与相关性的区分等章节，让我茅塞顿开，彻底理解了许多似是而非的统计误区。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是一场知识的盛宴！拿到手的时候，我就被它厚实的封面和精美的排版所吸引。翻开第一页，就被作者严谨又不失趣味的语言风格深深打动了。我一直以为统计学是枯燥乏味的代名词，但这本书彻底颠覆了我的认知。它将那些抽象的概念，比如概率分布、假设检验、回归分析等等，用生动形象的例子和清晰易懂的图表呈现出来，就像在听一位经验丰富的老师在娓娓道来。 我尤其喜欢书中关于数据可视化那一章，作者并没有仅仅介绍几种常见的图表类型，而是深入探讨了如何根据数据的特点和想要传达的信息来选择最合适的图表，以及如何避免图表误导读者。那一部分的讲解，配合着书中提供的案例，让我仿佛置身于一个数据分析的真实场景中，一步步学习如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的洞察。而且，书中还穿插了一些历史典故和统计学家的趣闻轶事，让原本可能有些枯燥的理论变得活泼起来，读起来一点也不累。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书的第一页，我就被一种前所未有的阅读体验所吸引。作者的语言风格既严谨又充满人情味，仿佛在与一位老朋友聊天，分享着他对统计学独到的见解。这本书并没有一开始就抛出枯燥的定义和公式，而是以一种引人入胜的方式，慢慢将读者引入统计学的世界。 我尤其喜欢书中关于“数据解读”的章节。作者并没有简单地介绍如何计算各种统计量，而是更侧重于如何理解这些统计量背后的含义，以及它们如何影响我们的判断。他通过大量的真实案例，展示了统计学在各个领域的应用，比如市场营销、医学研究、社会调查等等。这些案例让我深刻认识到，统计学的重要性远不止于学术研究，它已经渗透到我们生活的方方面面，影响着我们的决策和认知。这本书让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也让我看到了它在解决实际问题中的巨大价值。