統計學基礎/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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於聲濤，全國林 編

圖書標籤:

• 統計學
• 基礎統計
• 高等教育
• 教材
• 概率論
• 數理統計
• 數據分析
• 規劃教材
• 理工科
• 統計方法

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030164834

版次：1

商品編碼：10355133

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材

開本：16開

齣版時間：2006-01-01

用紙：膠版紙

頁數：304

字數：356000

正文語種：中文

內容簡介

《統計學基礎》的編寫以應用為目的，以必需、夠用為度，以講清概念、強化應用為教學重點，以培養學生統計能力為目標，構建知識體係。《統計學基礎》共10章，闡述瞭統計學的基本理論，介紹瞭搜集和整理數字信息的方式方法，介紹瞭對整理後的資料進行統計分析方法：對比分析法、變異分析法、時間數列與預測分析法、抽樣推斷法、相關與迴歸分析法、因素分析法，通過各種分析方法的運用，揭示事物潛在的規律性，提齣科學的推斷和建議。

內頁插圖

目錄

第1章 緒言
1.1統計學的研究對象及其性質
1.2統計的研究方法和基本職能
1.3統計學的分類及與其他學科的關係
1.4統計學的幾個基本概念
1.5統計的組織與管理
1.6技能訓練
第2章 統計數據的采集
2.1統計數據采集的概念、意義和種類
2.2統計調查方案
2.3統計調查方式
2.4技能訓練
第3章 統計數據的整理和顯示
3.1統計數據整理概述
3.2統計分組
3.3分配數列
3.4統計錶和統計圖
3.5統計數據整理和顯示技能訓練
第4章 規模與對比關係的描述
4.1總量指標
4.2相對指標
4.3技能訓練
第5章 集中趨勢的描述
5.1平均指標的意義
5.2數值平均數
5.3位置平均數
5.4技能訓練
第6章 離中趨勢的描述
6.1標誌變異指標概述
6.2標誌變異指標的計算方法
6.3偏度和峰度
6.4技能訓練
第7章 抽樣推斷
7.1抽樣調查概述
7.2抽樣誤差
7.3抽樣估計
7.4樣本容量的確定
7.5技能訓練
第8章 相關與迴歸分析
8.1相關分析概述
8.2綫性相關分析
8.3一元綫性迴歸分析
8.4一元綫性迴歸預測
8.5技能訓練
第9章 動態分析
9.1動態分析概述
9.2時間數列的水平分析
9.3時間數列的速度分析
9.4時間數列的構成分析
9.5技能訓練
第10章 指數分析
10.1統計指數的意義和種類
10.2綜閤指數
10.3平均數指數
10.4指數體係和因素分析
10.5技能訓練
參考文獻
附錶一
附錶二
附錶三

前言/序言

深入淺齣，洞悉數據之奧秘：一本麵嚮未來的統計學指南 在這信息爆炸的時代，數據如同潮水般湧來，蘊藏著無限的機遇與挑戰。如何有效地解讀、分析和利用這些數據，已成為個人成長、學術研究乃至社會發展的關鍵能力。本書旨在為你鋪就一條通往數據世界奧秘的堅實道路，從基礎概念齣發，逐步引領你掌握統計學的核心思想與實用工具，讓你成為一名真正懂得數據、駕馭數據的人。 一、 開啓統計學之旅：概念的基石與思想的啓濛 統計學並非枯燥的數字遊戲，它是一門關於認識世界、理解變異、做齣決策的科學。本書將從最根本的統計學概念入手，為你構建起堅實的知識框架。 什麼是統計學？ 我們將首先探討統計學的定義、研究對象與基本範疇，闡釋它如何在量化現實、揭示規律、預測未來等方麵發揮著至關重要的作用。你會瞭解到，統計學並非僅僅是收集和計算數字，更是一種科學的思維方式，一種從不確定性中尋找確定性的藝術。 數據從哪裏來？ 數據的來源多種多樣，可能是一次問捲調查、一項科學實驗、一次市場監測，甚至是互聯網上的海量信息。本書將介紹不同類型的數據（如定性數據與定量數據、離散數據與連續數據），以及如何根據研究目的選擇閤適的數據收集方法，並強調數據質量的重要性。 如何描述數據的“樣子”？ 麵對一堆雜亂無章的數據，如何纔能快速瞭解其基本特徵？本書將詳細介紹描述性統計的強大工具。 集中趨勢的度量： 我們將學習如何計算和理解均值（平均數）、中位數和眾數，它們各自反映瞭數據的中心位置，在不同場景下各有其優勢。例如，理解一個班級的平均成績有助於評估整體學習水平，而當成績存在極端值時，中位數則更能代錶典型情況。 離散程度的度量： 數據並非都聚集在中心，其分散程度同樣重要。本書將深入講解方差、標準差和極差等概念，讓你明白數據之間的差異性是如何被量化的。高標準差意味著數據分布廣泛，變化較大；低標準差則錶示數據相對集中，變化較小。 數據分布的形態： 數據是否對稱？是否存在偏斜？我們還將學習如何通過偏度來衡量數據分布的不對稱性，以及如何通過峰度來描述分布的尖峭程度。這些指標有助於我們更深入地理解數據的內在結構。 圖示化的力量： 冰冷的數字往往不如直觀的圖形更能打動人心。本書將引導你掌握各種統計圖錶的繪製與解讀，包括直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等。學會用圖錶“講故事”，將數據中的信息生動地呈現齣來，是統計學應用中的一項必備技能。 二、 走嚮推斷的彼岸：從樣本看整體的智慧 描述性統計讓我們對已知數據有瞭初步的認識，但很多時候，我們無法或不便收集所有數據。這時，推斷性統計就顯得尤為重要。它讓我們能夠從一部分數據（樣本）推斷齣整體（總體）的特徵，是統計學解決實際問題的核心能力。 抽樣的藝術與科學： 如何從龐大的總體中抽取具有代錶性的樣本，是推斷統計的基石。本書將詳細介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等常用抽樣方法，並分析它們的優缺點，幫助你理解“以小見大”的科學依據。 概率的語言： 推斷統計離不開概率論。我們將學習概率的基本概念、條件概率、獨立事件等，理解隨機事件發生的可能性。在此基礎上，我們將介紹概率分布，特彆是二項分布、泊鬆分布以及至關重要的正態分布。正態分布作為一種廣泛存在的“自然分布”，在統計推斷中扮演著核心角色。 參數估計： 我們希望知道總體的某些特徵（如平均值、比例），但隻能通過樣本來估計。本書將詳細講解點估計（用一個數值估計總體參數）和區間估計（給齣一個參數可能落入的範圍，即置信區間）。理解置信區間的含義，以及如何根據樣本數據計算不同置信水平下的置信區間，是統計推斷的關鍵一步。 假設檢驗的邏輯： 麵對一個關於總體的猜想（假設），我們如何利用樣本證據來判斷這個猜想是否成立？本書將係統介紹假設檢驗的基本原理和步驟，包括原假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的計算與解讀、以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的含義。我們將通過一係列經典的檢驗方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，讓你掌握如何對均值、比例、方差等進行假設檢驗，從而做齣科學的決策。 三、 探索變量之間的關係：揭示隱藏的聯係 現實世界中，各種現象並非孤立存在，它們之間往往存在著韆絲萬縷的聯係。統計學提供瞭強大的工具來量化和分析這些關係。 相關分析： 兩個變量之間是同嚮變化（正相關）、異嚮變化（負相關），還是沒有關係？本書將介紹相關係數的概念，特彆是Pearson相關係數，讓你能夠量化兩個連續變量之間的綫性關係強度和方嚮。我們還將探討斯皮爾曼等級相關係數，適用於處理有序數據。 迴歸分析： 相關關係隻是描述瞭變量之間的同步變化，而迴歸分析則更進一步，試圖建立一個模型來預測一個變量（因變量）如何隨著一個或多個其他變量（自變量）的變化而變化。 簡單綫性迴歸： 我們將從最基礎的一元綫性迴歸入手，學習如何建立形如 y = a + bx 的迴歸方程，並理解迴歸係數的含義。掌握如何通過最小二乘法來擬閤迴歸綫，以及如何評估迴歸模型的擬閤優度（如R²）。 多元綫性迴歸： 現實中的問題往往涉及多個影響因素。本書將拓展到多元綫性迴歸，介紹如何建立包含多個自變量的迴歸模型，並解讀多個迴歸係數的含義，從而更全麵地理解復雜變量之間的綫性關係。 非綫性迴歸（初步）： 某些關係並非簡單的綫性。在條件允許的情況下，我們也會觸及一些非綫性迴歸的基本思想，讓你對更廣泛的變量關係模式有所認識。 方差分析（ANOVA）： 當我們想比較三個或三個以上分組的均值是否存在顯著差異時，方差分析是強大的工具。本書將介紹單因素方差分析的基本原理，讓你理解如何通過分解總變異來判斷不同組彆之間的差異是否具有統計學意義，這在實驗設計和效果評估中有著廣泛的應用。 四、 實踐的升華：應用與思維的拓展 統計學最終是為瞭解決實際問題而服務。本書在介紹理論知識的同時，也注重培養你的實踐應用能力和統計思維。 數據處理與可視化工具的介紹（非具體軟件操作）： 雖然本書不深入講解具體的統計軟件操作，但我們會強調數據清洗、整理的重要性，以及如何利用統計圖錶有效地溝通分析結果。你會明白，一個好的圖錶能夠勝過韆言萬語。 統計思維的培養： 本書將貫穿統計學研究的嚴謹性、批判性和客觀性。通過案例分析，你將學會如何識彆數據中的陷阱，如何避免常見的統計誤用，如何以科學的態度看待統計結論。 聯係實際的應用場景： 從商業決策、市場營銷、醫療健康，到社會科學研究、工程技術，統計學無處不在。本書的案例將盡可能貼近真實世界，讓你看到統計學在各行各業中的實際應用價值。 本書的特色： 邏輯清晰，層層遞進： 從最基本的概念齣發，逐步深入到復雜的推斷與分析方法，確保學習過程的連貫性與係統性。 語言通俗易懂，避免過多數學推導： 盡管統計學本身包含大量數學公式，但本書將側重於概念的理解和方法的應用，用更直觀的方式解釋統計原理，讓非數學專業背景的讀者也能輕鬆掌握。 強調概念理解與思維培養： 我們相信，理解統計學的核心思想比死記硬背公式更為重要。本書將引導你建立起科學的統計思維模式。 注重應用價值： 通過大量的實際案例，展示統計學在解決現實問題中的強大能力，激發你學習和應用統計學的熱情。 無論你是統計學領域的初學者，還是希望係統性地梳理和鞏固統計學知識的在讀學生，亦或是希望提升數據分析能力的職場人士，本書都將是你不可或缺的良師益友。它將為你打開一扇通往數據世界的大門，讓你掌握解讀世界、洞察未來的關鍵鑰匙。讓我們一起踏上這段精彩的統計學探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

在講解迴歸分析的部分，這本書的處理方式非常令人耳目一新。它沒有直接跳入多元迴歸的復雜矩陣運算，而是花瞭相當大的篇幅來剖析簡單綫性迴歸中的殘差分析的重要性。作者反復強調，如果不檢查模型的假設條件，那麼計算齣來的迴歸係數即使“好看”，也可能毫無統計學意義。書中圖示瞭各種殘差圖——正態性殘差圖、獨立性殘差圖、同方差性殘差圖——並清晰地指齣瞭在什麼情況下應該警惕，以及如何進行初步的修正。這種對模型前提條件的執著，體現瞭作者深厚的學術責任感。它教會我們，統計學遠不止是套公式，而是一種嚴謹的科學推理過程，充滿瞭對不確定性的敬畏。盡管書中的案例大多基於手工計算或簡單的計算器，對於習慣瞭使用SPSS或R語言的現代學習者來說，可能需要自己額外去對應軟件操作，但其理論基礎的堅實程度，足以支撐起任何高級軟件的使用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格極其嚴謹，仿佛一位經驗豐富的老教授在為你娓娓道來，每一個定義、每一個定理都經過瞭反復的推敲和打磨，力求精確無誤。我尤其欣賞它在講解假設檢驗時所采取的步驟化方法。從零假設和備擇假設的建立，到選擇閤適的檢驗統計量，再到確定拒絕域和計算P值，書中都給齣瞭清晰的流程圖和詳細的文字說明。這種手把手的指導方式，讓原本抽象的統計推斷過程變得具象化瞭。我嘗試著跟著書中的例子，自己動手計算瞭幾個小樣本t檢驗，發現書中的數據選擇也非常貼閤實際應用場景，比如對不同教學方法效果的比較，或者對産品質量控製的分析，而不是那些脫離生活太遠的純數字遊戲。不過，對於一些進階的讀者來說，這種過度細緻的講解可能會顯得有些冗長，但對於我這個需要反復確認每一個環節的“門外漢”而言，這種細緻入微的態度，恰恰是它最大的優點。它迫使你慢下來，真正去消化每一個概念的內涵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當樸實，甚至可以說是有些老派瞭，那種深藍色的封底配上白色的宋體字，一股濃濃的學術氣息撲麵而來。我拿到它的時候，首先翻閱的是目錄部分，很明顯，它力求覆蓋統計學領域最核心、最基礎的知識體係。從描述性統計的圖形展示和集中趨勢度量，到概率論的基礎公理和常見分布，再到抽樣理論的構建，每一步的銜接都顯得邏輯嚴密，像是為初學者鋪設的一條穩健的階梯。特彆值得一提的是，書中對大數定律和中心極限定理的闡述，沒有過多地陷入高深的數學推導，而是用大量的實例和直觀的圖示來輔助理解，這對於我這種數學背景相對薄弱的讀者來說，簡直是福音。它沒有急於展示復雜的模型，而是把紮實的基礎打牢，讓你明白“為什麼”要用某種方法，而不是簡單地告訴你“怎麼做”。我花瞭幾天時間主要攻剋瞭第一章和第二章，對於隨機變量的定義及其期望的計算，理解深刻瞭不少。如果說有什麼遺憾，可能就是印刷的紙張稍微薄瞭一點，希望它能經受住我未來頻繁翻閱的考驗。

評分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書給我的感覺是：它是一扇通往嚴謹量化思維世界的穩固門戶。它不是那種追求新潮、覆蓋所有尖端技術的“速成手冊”，它更像是一本經久耐用的工具書，你可能不會每天都用到它，但每當你對某一統計概念産生疑惑時，翻開它，總能找到一個清晰、可靠的解釋。它對於統計學中的“不確定性”的描述尤其到位，作者沒有試圖消除這種不確定性，而是教導我們如何量化、如何與之共存。閱讀過程中，我感覺自己不再是麵對一堆冰冷的數字，而是開始學會用概率的眼光去看待日常生活中發生的各種隨機事件。這本書的價值在於它的“底色”——那種對科學方法論的堅持，這在浮躁的知識傳播環境中顯得尤為珍貴，它真正做到瞭“基礎”二字的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套習題設計得非常巧妙，它們並非簡單地重復課本內容，而是巧妙地將理論與實際問題相結閤，形成瞭良好的閉環學習體驗。我發現，習題的難度分布是循序漸進的，一開始是基礎概念的檢驗，比如要求根據頻率分布錶計算中位數和眾數，這種題目能迅速幫你鞏固剛剛學到的知識點。隨著章節的深入，習題的復雜度也隨之提升，比如要求你設計一個簡單的調查問捲並進行初步的描述性分析，或者要求你利用給定的樣本數據來推斷總體參數，並對結果的可靠性做齣評論。這種設計極大地鼓勵瞭讀者從“知道”統計知識到“會用”統計知識的轉變。我個人很喜歡那些開放式的討論題，它們沒有標準答案，而是鼓勵讀者去思考統計方法在特定情境下的適用邊界和潛在的倫理問題，這讓學習過程不再是單嚮的灌輸，而是一種主動的思辨。

評分☆☆☆☆☆

⑤教學生抓重點.教學難免有意外，課堂難免有突變，應對教學意外、課堂突變的本領，就是我們通常說的駕馭課堂、駕馭學生的能力。對教師來說，讓意外乾擾教學、影響教學是無能，把意外變成生成，促進教學、改進教學是藝術。生成相對於教學預設而言，分有意生成、無意生成兩種類型；問題生成、疑問生成、答案生成、靈感生成、思維生成、模式生成六種形式。生成的重點在問題生成、靈感生成。教學機智顯亮點.隨機應變的纔智與機敏，最能贏得學生欽佩和行贊嘆的亮點。教學機智的類型分為教師教的機智、學生學的機智，師生互動的機智，學生探究的機智。機智常常錶現在應對質疑的解答，麵對難題的措施，發現問題的敏銳，解決問題的靈活。

評分☆☆☆☆☆

提高效益，亦可謂“教學相長”。

評分☆☆☆☆☆

提高效益，亦可謂“教學相長”。

評分☆☆☆☆☆

溝通中達成共識。

評分☆☆☆☆☆

於善待“差生”，寬容“差生”。

評分☆☆☆☆☆

⑤教學生抓重點.教學難免有意外，課堂難免有突變，應對教學意外、課堂突變的本領，就是我們通常說的駕馭課堂、駕馭學生的能力。對教師來說，讓意外乾擾教學、影響教學是無能，把意外變成生成，促進教學、改進教學是藝術。生成相對於教學預設而言，分有意生成、無意生成兩種類型；問題生成、疑問生成、答案生成、靈感生成、思維生成、模式生成六種形式。生成的重點在問題生成、靈感生成。教學機智顯亮點.隨機應變的纔智與機敏，最能贏得學生欽佩和行贊嘆的亮點。教學機智的類型分為教師教的機智、學生學的機智，師生互動的機智，學生探究的機智。機智常常錶現在應對質疑的解答，麵對難題的措施，發現問題的敏銳，解決問題的靈活。

評分☆☆☆☆☆

教育智慧求妙點.從知識到能力，從情感到智慧，教育逐步進入它的最佳境界。教育智慧錶現為對教育本

評分☆☆☆☆☆

②民主平等是指在學術麵前人人平等，在知識麵前人人平等。不因傢庭背景、地區差異而歧視，不因成績落後、學習睏難遭冷落。民主的核心是遵照大多數人的意誌而行事，教學民主的核心就是發展、提高多數人。可是總有人把眼睛盯在幾個尖子學生身上，有意無意地忽視多數學生的存在。“抓兩頭帶中間”就是典型的做法。但結果往往是抓“兩頭”變成抓“一頭”，“帶中間”變成“丟中間”。教學民主最好的體現是以能者為師，教學相長。信息時代的特徵，能者未必一定是教師，未必一定是“好”學生。在特定領域，特定環節上，有興趣占有知識高地的學生可以為同學“師”，甚至為教師“師”。在教學中發現不足，補充知識、改善教法、

評分☆☆☆☆☆

於聲濤，全國林寫的的書都寫得很好，[]還是朋友推薦我看的，後來就非非常喜歡，他的書瞭。除瞭他的書，我和我傢小孩還喜歡看鄭淵潔、楊紅櫻、黃曉陽、小橋老樹、王永傑、楊其鐸、曉玲叮當、方洲，他們的書我覺得都寫得很好。統計學基礎，很值得看，價格也非常便宜，比實體店買便宜好多還省車費。書的內容直得一讀，閱讀瞭一下，寫得很好，統計學基礎的編寫以應用為目的，以必需、夠用為度，以講清概念、強化應用為教學重點，以培養學生統計能力為目標，構建知識體係。統計學基礎共10章，闡述瞭統計學的基本理論，介紹瞭搜集和整理數字信息的方式方法，介紹瞭對整理後的資料進行統計分析方法對比分析法、變異分析法、時間數列與預測分析法、抽樣推斷法、相關與迴歸分析法、因素分析法，通過各種分析方法的運用，揭示事物潛在的規律性，提齣科學的推斷和建議。，內容也很豐富。，一本書多讀幾次，。快遞送貨也很快。還送貨上樓。非常好。統計學基礎，超值。買書就來來京東商城。價格還比彆傢便宜，還免郵費不錯，速度還真是快而且都是正版書。，買迴來覺得還是非常值的。我喜歡看書，喜歡看各種各樣的書，看的很雜，文學名著，流行小說都看，隻要作者的文筆不是太差，總能讓我從頭到腳看完整本書。隻不過很多時候是當成故事來看，看完瞭感嘆一番也就丟下瞭。所在來這裏買書是非常明智的。然而，目前社會上還有許多人被一些價值不大的東西所束縛，卻自得其樂，還覺得很滿足。經過幾百年的探索和發展，人們對物質需求已不再迫切，但對於精神自由的需求卻無端被抹殺瞭。總之，我認為現代人最缺乏的就是一種開闊進取，尋找最大自由的精神。中國人講虛實相生，天人閤一的思想，於空寂處見流行，於流行處見空寂，從而獲得對於道的體悟，唯道集虛。這在傳統的藝術中得到瞭充分的體現，因此中國古代的繪畫，提倡留白、布白，用空白來錶現豐富多彩的想象空間和廣博深廣的人生意味，體現瞭包納萬物、吞吐一切的胸襟和情懷。讓我得到瞭一種生活情趣和審美方式，伴著筆墨的清香，細細體味，那自由孤寂的靈魂，高尚清真的人格魅力，在尋求美的道路上指引著我，讓我拋棄浮躁的世俗，嚮美學叢林的深處邁進。閤上書，閉上眼，書的餘香猶存，而我腦海裏浮現的，是一個皎皎明月，仙仙白雲，鴻雁高翔，綴葉如雨的衝淡清幽境界。願我們身邊多一些主教般光明的使者，有更多人能加入到助人為樂、見義勇為的隊伍中來。社會需要這樣的人，世界需要這樣的人，隻有這樣我們纔能創造我們的生活，統計學基礎的編寫以應用為目的，以必需、夠用為度，以講清概念、強化應用為教學重點，以培養學生統計能力為目標，構建知識體係。統計學基礎共10章，闡述瞭統計學的基本理論，介紹瞭搜集和整理數字