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謝衷潔 著

圖書標籤:

• 統計學
• 普通統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 抽樣調查
• 實驗設計
• 統計建模

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301068588

版次：1

商品編碼：10557953

包裝：平裝

叢書名： 北京大學數學教學係列叢書

開本：32開

齣版時間：2004-05-01

用紙：膠版紙

頁數：376

正文語種：中文

內容簡介

《普通統計學》是一部為高等院校大學生講述統計學基礎知識的入門性教科書。全收共分八章，內容包括開篇引言，緒論，描述性統計學，概率論基礎知識，隨相變量的分布與數字錶徵，假設檢驗，相關分析與迴歸分析，抽樣方法等；並配有各章的適量習題供師和學生選用。《普通統計學》作者長期從事數理統計的教學和科研工作，具有豐富的教學經驗並取得瞭豐碩的研究成果。《普通統計學》以社會上關心的熱點和典型問題為開篇引言，以生動、精彩的實例為引綫，深入淺齣地講述統計學的基本概念、思想和方法，教給讀者如何去收集、分析隨機數據，如何運用統計學的方法和技巧，並且基於統計分析的結果給齣客觀、公正和科學的結論。《普通統計學》側重於介紹統計學有關的概念和方法，強調統計學的分析與應用，因此《普通統計學》中多選用典型實例和真實的數據作為統計方法的討論對象，因而對統計學的教學和科研人員具有很好的參考價值。
《普通統計學》可作為綜閤大學、高等師範院校、理工科大學非概率統計各專業大學生的“統計”劉析入門教材，也可供從事數理統計工作的科技工作者、管理工作者閱讀。《普通統計學》不要求讀者以學過微積分為先修課程，適閤於文理科大學生閱讀。

作者簡介

謝衷潔，1959年畢業於北京大學數學力學係概率論專業，畢業後留校任教至今，現任北京大學數學學院博士生導師，兼任中國概率統計學會副秘書長及該學會時間序列專業委員會主任，北大數理統計研究所副所長。90年代赴日本早稻田大學任訪問學者，並多次齣訪美國、歐洲多國際間學術交流，享有很高聲望。1990年獲國傢科委科技進步一等奬；1991年獲國傢自然科學三等奬等。
齣版專著：《時間序列分析選講》、《濾波及其應用》、《小波與隨機過程》等，發錶學術論文70餘篇。

目錄

第○章 開篇引言
第一章 緒論
1.1 引言
1.2 關於隨機現象及其統計規律性
1.3 若乾統計學中的名詞

第二章 描述性統計學
2.1 引言
2.2 隨機抽樣及其頻數
2.3 直方圖、頻數密分而圖及頻數多邊形圖
2.4 莖葉圖
2.5 數字特徵
2.6 分位點和Box-Whisker圖
2.7 本章的迴顧和復習要點

第三章 概率論基礎知識
3.1 古典概型
3.2 隨機事件的運算及概率的公理化
3.3 條件概率、全概公式與貝葉斯公式
3.4 本章的迴顧和復習要點

第四章 隨機變量的分布與數字錶徵
4.1 引言
4.2 離散型隨機變量及其分布
4.3 連續型隨機變量及一般的概率公式
4.4 隨機變量的數字錶徵
4.5 樣本期望與方差的收斂性
4.6 幾種分布之間的關係與中心極限定理
4.7 附錄：有關期望與方差定理的證明
4.8 本章的迴顧和秘習要點

第五章 假設檢驗（Ⅰ）
5.1 假設檢驗的基本思想
5.2 正態單總體的均值檢驗
5.3 均值和概率的區間估計
5.4 正態雙總體的均值檢驗
5.5 正態相關兩個總體的均值檢驗
5.6 若乾與檢驗問題有關的概念
5.7 附錄：關於t分布的概率密度函數及其期望與方差
5.8 本章的迴顧和復習要點

第六章 假設檢驗（Ⅱ）
6.1 引言
6.2 方差的檢驗和區間估計
……

第七章 相關分析與迴歸分析
第八章 抽樣方法簡介
附錄 本章各章配置的練習題
本書常用的數符號
內容索引
參考書籍與文獻

前言/序言

《數據的低語：洞悉世界背後的規律》 在這個信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍。從社交媒體上的點贊數到股票市場的波動，從天氣預報的準確率到醫學研究的突破，數據無處不在，它們是連接我們與世界、理解現象本質的橋梁。然而，如果沒有一套清晰的思維框架和有效的工具，這些數字將僅僅是一串串冰冷的符號，無法揭示其背後蘊藏的深刻含義。《數據的低語：洞悉世界背後的規律》正是這樣一本旨在引導讀者穿越數據迷霧，領略其內在秩序和規律的指南。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是以一種引人入勝的方式，帶領讀者走進數據分析的奇妙世界。我們相信，理解數據並非少數專傢的專利，而是每個人都能掌握的一項寶貴技能，它能幫助我們在工作、學習乃至生活中做齣更明智的決策。因此，我們摒棄瞭學院派的冗餘和晦澀，選取瞭最實用、最核心的統計學思想和方法，用通俗易懂的語言、生動形象的案例，將抽象的概念具象化，讓讀者在輕鬆愉快的閱讀中，逐步構建起屬於自己的數據分析能力。 第一部分：數據的起點——認識和描述 萬事開頭難，理解數據的第一步，便是要學會如何“認識”它。我們從最基礎的概念入手，探討數據的類型——是定性的，還是定量的？是離散的，還是連續的？這些看似基礎的分類，卻決定瞭我們後續分析的方嚮和方法。接著，我們將深入瞭解如何有效地收集和整理數據。一次不嚴謹的抽樣，可能導緻整個分析的謬誤；一次混亂的數據錄入，則可能讓寶貴的信息付之東流。本書將提供實用的建議，幫助讀者建立起堅實的數據基礎。 數據的可視化是理解其內涵的關鍵一步。一張圖錶勝過韆言萬語，如何選擇閤適的圖錶來呈現數據，讓其“說話”？我們不會止步於介紹柱狀圖、摺綫圖和餅圖，而是會探討更高級的可視化技巧，比如箱綫圖如何揭示數據的分布和異常值，散點圖如何展現變量間的關係，熱力圖如何呈現數據的密度和模式。通過這些生動的圖示，讀者將能夠直觀地感受到數據傳達的信息，發現肉眼難以察覺的趨勢和規律。 描述性統計是數據分析的基石。我們會詳細講解均值、中位數、眾數等集中趨勢的度量，理解它們各自的適用場景和局限性。更重要的是，我們會深入探討方差、標準差、四分位距等離散程度的度量，這些指標能幫助我們瞭解數據的波動性和集中程度，從而判斷其穩定性和可信度。我們還會介紹如何通過百分位數、峰度和偏度來描述數據的形態，從而更全麵地描繪齣數據的“畫像”。 第二部分：數據的關聯——探索和推斷 數據並非孤立存在，它們之間往往隱藏著復雜的關聯。《數據的低語》將帶領讀者探索這些關聯的奧秘。相關性分析是揭示變量間綫性關係的有力工具。我們會學習如何計算皮爾遜相關係數，並理解其取值的含義——是正相關、負相關，還是無關？我們還會強調相關性不等於因果性，從而避免常見的邏輯誤區。 然而，數據分析的終極目標往往在於“推斷”——從有限的樣本推及到更廣泛的總體。本書將係統介紹推斷統計的基本思想。我們從概率論的基礎知識開始，理解隨機事件的發生規律，掌握概率分布的概念，特彆是正態分布——它在自然界和統計學中無處不在。通過對概率的理解，我們將為理解抽樣分布和置信區間打下堅實的基礎。 置信區間是推斷統計的核心概念之一。我們將學習如何構建置信區間，理解它所代錶的“95%的把握”意味著什麼，以及如何正確解讀置信區間的意義。這對於理解民意調查、産品質量檢測等領域至關重要。 假設檢驗則是另一個重要的推斷工具。我們將學習如何提齣零假設和備擇假設，如何設定顯著性水平，以及如何通過p值來判斷是否拒絕零假設。無論是檢驗某個藥物的療效，還是評估一項營銷活動的效果，假設檢驗都能提供嚴謹的統計依據。本書將通過豐富的實例，讓讀者掌握不同類型的假設檢驗，如t檢驗、卡方檢驗等，並理解它們各自的應用場景。 第三部分：數據的模式——預測和建模 當對數據有瞭初步的認識和理解，並且掌握瞭推斷的工具後，我們便可以進一步探索數據中隱藏的更深層次的模式，並利用這些模式進行預測。《數據的低語》將引導讀者進入更廣闊的建模領域。 迴歸分析是預測和建模中最強大、最常用的技術之一。我們將從最簡單的綫性迴歸開始，理解自變量和因變量之間的綫性關係，學習如何擬閤迴歸方程，並理解迴歸係數的含義。我們會探討如何評估迴歸模型的擬閤優度，例如R平方值的意義，以及如何進行模型的診斷，識彆和處理潛在的問題，如異方差和多重共綫性。 隨著對復雜關係的探索需求增加，我們將引入多元迴歸，學習如何同時納入多個自變量來解釋因變量的變化。這使得我們能夠更全麵地分析問題，揭示多因素交互作用的影響。 除瞭綫性模型，本書還將簡要介紹一些其他重要的建模技術，例如邏輯迴歸，它在分類問題中扮演著重要角色，廣泛應用於信用評分、疾病診斷等領域。我們還會觸及時間序列分析的基本概念，學習如何識彆和預測數據隨時間變化的趨勢、季節性和周期性，這對於經濟預測、銷售預測等至關重要。 第四部分：數據的挑戰——理解和應用 數據分析的旅程並非一帆風順，過程中總會遇到各種挑戰。《數據的低語》將帶領讀者理性看待這些挑戰，並提供應對策略。 我們會討論數據中的異常值和缺失值，學習如何有效地識彆它們，並采取適當的處理方法，避免它們對分析結果造成過大的乾擾。數據的質量是分析的生命綫，因此，我們強調數據預處理的重要性。 此外，本書還將探討統計學中一些常見但容易被忽視的陷阱，例如幸存者偏差、觀察性研究的局限性，以及如何避免過度擬閤模型。我們將鼓勵讀者保持批判性思維，不盲目相信統計結果，而是結閤實際情況進行深入解讀。 最後，本書將強調統計學作為一門應用科學的重要性。我們將展示統計學如何在各個領域發揮巨大作用，從商業決策到科學研究，從公共政策到個人生活。通過大量真實世界的案例分析，讀者將能體會到統計學賦能的強大力量，並激發將所學知識應用於實踐的熱情。 結語 《數據的低語：洞悉世界背後的規律》並非一本速成手冊，而是一次思維的啓迪，一次技能的培養。我們希望通過這本書，讓讀者不再懼怕數據，而是能夠主動擁抱數據，用統計學的智慧去傾聽數據的低語，去洞察隱藏在錶象之下的規律，最終在這個信息化的世界裏，看得更清，想得更遠，做齣更明智的選擇。無論您是剛剛接觸數據分析的學生，還是希望提升工作效率的職場人士，亦或是對數據背後的故事充滿好奇的探索者，《數據的低語》都將是您不可或缺的夥伴。讓我們一起，在數據的海洋中揚帆起航，探索未知的可能。

評分☆☆☆☆☆

這是一本完全超齣我預期的“統計學”入門讀物。我以為會看到密密麻麻的公式推導和抽象的理論模型，但事實完全相反，它更像是一本引導我“思考”數據如何呈現和解讀的指南。作者非常巧妙地避免瞭讓讀者望而卻步的數學細節，而是側重於講解統計學思維方式的核心。比如，在討論抽樣調查時，它並沒有深入講解復雜的抽樣方法，而是著重強調瞭樣本的代錶性以及如何避免偏差，這讓我對各種調查結果的信任度有瞭更深入的思考。書中的案例也非常接地氣，涉及市場營銷、社會科學、甚至生活中的一些小問題，讓我覺得統計學並不是什麼高不可攀的學科，而是人人都能掌握的實用工具。我特彆喜歡書中關於“相關性不等於因果性”的解釋，這真的是一個非常容易被忽視卻又至關重要的概念。通過書中大量的例子，我纔真正理解瞭這一點的重要性，以及如何避免被錶麵的數據所誤導。總而言之，這本書為我打開瞭一扇認識數據的窗戶，讓我開始用一種全新的視角去審視那些我們習以為常的數字。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對“統計學”這個詞就有點抵觸，總覺得那是跟數學和復雜的計算打交道，離我的日常生活太遠瞭。但是，朋友極力推薦瞭這本書，說它“一點都不枯燥”，我抱著將信將疑的態度翻開瞭。結果，我被這本書的魅力徹底徵服瞭！它沒有像我預期的那樣上來就講一大堆公式，而是從一些非常貼近生活的例子開始，比如如何理解商品的摺扣、如何看待體檢報告裏的各項指標，甚至是如何分析社交媒體上的熱門話題。作者的語言非常生動有趣，而且邏輯性很強，能夠循序漸進地引導讀者理解一些看似復雜的概念。我尤其喜歡書中關於“異常值”的討論，它不僅僅是講解如何識彆異常值，更是探討瞭為什麼會齣現異常值，以及如何正確地處理它們，這讓我對數據的“不完美”有瞭更深的理解。這本書讓我覺得，統計學原來是如此的“有用”和“有趣”，它能夠幫助我們更清晰地認識世界，做齣更明智的選擇。我非常慶幸自己沒有錯過這本書。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數字背後隱藏的規律感到好奇，但又苦於沒有係統性的學習。朋友推薦瞭這本書，說是“普通統計學”，聽起來就非常接地氣，沒有嚇人的數學公式和晦澀的理論。收到書後，我迫不及待地翻開。第一感覺是排版很舒服，文字清晰，章節劃分也很閤理，不會讓人覺得信息量過載。書的開篇並沒有直接拋齣復雜的概念，而是從一些生活化的例子入手，比如如何理解新聞裏的百分比，如何看待民意調查的準確性等等，這些貼近日常的例子一下子就拉近瞭我與統計學的距離。讓我印象深刻的是，作者在講解一些基礎概念時，總是會搭配一些生動的圖錶，比如柱狀圖、餅狀圖，這些圖錶不僅僅是裝飾，而是能非常直觀地幫助我理解數據分布和趨勢。雖然我還沒有深入到所有章節，但單憑開頭的幾章，我就已經感受到這本書的易懂和實用性。我開始期待接下來的內容，希望它能一步步帶我走進數據分析的世界，讓我能夠更理性地看待和解讀周圍的數據信息。這本書給我一種“學瞭就能用”的信心，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我在尋找的那本“通俗易懂”的統計學指南。它不是那種一本正經的教科書，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶著你一步步探索統計學的奇妙世界。書中避開瞭那些讓人頭疼的數學證明，而是將重點放在瞭統計學在實際生活中的應用上。我尤其喜歡書中對於“概率”的講解，它不是簡單地給齣公式，而是通過擲硬幣、抽奬等生動的例子，讓我真正理解概率的含義以及它如何影響我們的決策。書中還探討瞭如何理解和解讀圖錶，這一點對我來說非常重要，因為我經常在各種媒體上看到各種圖錶，但往往隻是“看個熱鬧”，並不能真正理解其中的含義。這本書讓我學會瞭如何去“讀懂”圖錶，去發現隱藏在數據背後的故事。它也讓我意識到，統計學並不是一個獨立的學科，而是貫穿於我們生活的方方麵麵，從新聞報道到市場分析，再到科學研究，都離不開統計學的身影。這本書給瞭我一個全新的視角去看待這個充滿數據和信息的世界。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我帶著一種“試試看”的心態。畢竟，我之前對統計學一直是“敬而遠之”的態度，總覺得那是一門與我距離很遠的學科。然而，這本書給我帶來的驚喜是巨大的。它沒有給我灌輸任何枯燥的數學理論，而是通過一個個引人入勝的故事和案例，慢慢地引導我理解統計學的基本邏輯。比如，書中在介紹“平均數”這個概念時，並沒有直接給齣公式，而是通過一些生活中的場景，比如班級考試成績、傢庭開銷等，來展示不同類型的平均數（均值、中位數、眾數）在不同情境下的適用性，以及它們各自的優缺點。這種講解方式非常人性化，讓我能夠輕鬆地接受並記住這些概念。更重要的是，這本書讓我意識到，統計學並非僅僅是關於數字本身，更是關於如何從數據中提取有價值的信息，並做齣更明智的決策。它教會我如何批判性地看待數據，如何識彆潛在的偏見，以及如何用數據來支持自己的觀點。雖然我還沒有完全讀完，但我已經感覺到自己對數據的理解有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

側重概念，強調應用，好書

評分☆☆☆☆☆

側重概念，強調應用，好書

評分☆☆☆☆☆

很老的書瞭，紙都是黃的，比另外兩本差遠瞭

評分☆☆☆☆☆

側重概念，強調應用，好書

評分☆☆☆☆☆

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很老的書瞭，紙都是黃的，比另外兩本差遠瞭

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