統計方法應用國傢標準匯編（術語符號和統計用錶捲）（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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中國標準齣版社第四編輯室 編

圖書標籤:

• 統計方法
• 應用
• 國傢標準
• 匯編
• 術語
• 符號
• 統計用錶
• 第2版
• 計量
• 規範

齣版社： 中國標準齣版社

ISBN：9787506663144

版次：2

商品編碼：10819231

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-06-01

用紙：膠版紙

頁數：442

字數：853000

正文語種：中文

內容簡介

統計方法應用國傢標準是用數理統計應用技術解決科研、設計、生産、貿易和管理中所遇到的某些實際問題必須遵循的依據，廣泛應用於會生活的各個領域，不僅為重大國傢標準的研製提供重要的理論支持和實踐指導，還直接應用在生産過程中産品抽樣檢驗和流通領域産品質量監督等方麵。因而，統計方法應用國傢標準作為我國重要的基礎性綜閤性標準，一直得到全社會的廣泛關注。

目錄

GB／T 3358．1—2009統計學詞匯及符號第1部分：一般統計術語與用於概率的術語
GB／T 3358．2—2009統計學詞匯及符號第2部分：應用統計
GB／T 3358．3—2009統計學詞匯及符號第3部分：實驗設計
GB／T 4086．1—1983統計分布數值錶正態分布
GB／T 4086．2—1983統計分布數值錶x2分布
GB／T 4086．3—1983統計分布數值錶t分布
GB／T 4086．4—1983統計分布數值錶F分布
GB／T 4086．5—1983統計分布數值錶二項分布
GB／T 4086．6—1983統計分布數值錶泊鬆分布
GB／T 4888—2009故障樹名詞術語和符號

前言/序言

《實用統計方法精要：從理論到實踐的全麵指南》 圖書簡介 在當今數據驅動的時代，掌握統計學的基本原理並能將其應用於實際問題，已成為科研人員、數據分析師、商業決策者乃至社會各界人士不可或缺的關鍵技能。本書《實用統計方法精要：從理論到實踐的全麵指南》並非一本枯燥的理論堆砌，而是一套旨在幫助讀者深入理解並靈活運用各類統計方法的綜閤性教程。它力求以清晰的邏輯、生動的案例和易於理解的語言，架起統計理論與實際應用之間的橋梁，讓讀者在解決真實世界問題的過程中，自然而然地掌握統計學的力量。 本書共分為七大部分，每一部分都圍繞一個核心的統計學主題展開，並輔以豐富的實例和操作指南，確保讀者不僅知其然，更知其所以然。 第一部分：統計學的基石——描述性統計與數據可視化 本部分是統計學學習的起點，我們將從最基礎的描述性統計入手，講解如何有效地概括和呈現數據集的主要特徵。內容包括： 數據的類型與測量尺度： 區分定性數據（如性彆、類彆）與定量數據（如身高、溫度），以及不同測量尺度（名義、順序、間隔、比例）的含義和應用。理解數據類型是選擇閤適統計方法的首要步驟。 集中趨勢的度量： 深入探討均值、中位數和眾數，理解它們各自的計算方法、適用場景以及對異常值的敏感性。我們將通過具體案例展示，如何在不同數據分布下選擇最能代錶整體水平的指標。 離散程度的度量： 學習極差、方差、標準差和變異係數等指標，量化數據的波動性和分散程度。理解這些指標有助於評估數據的穩定性和可靠性。 位置度量與分位數： 介紹百分位數、四分位數等概念，用於描述數據分布中的特定位置，並引齣箱綫圖等可視化工具，直觀展示數據的分布概況。 數據可視化基礎： 重點介紹各種統計圖錶，包括但不限於直方圖、條形圖、摺綫圖、散點圖、餅圖和箱綫圖。每種圖錶都有其最適閤的應用場景，我們將指導讀者如何根據數據類型和分析目的選擇恰當的可視化方式，從而清晰、高效地傳達信息。例如，如何通過直方圖識彆數據分布的形態（對稱、偏斜），如何用散點圖探索變量間的關係，以及如何利用箱綫圖比較不同組彆數據的離散程度。 第二部分：概率論的語言——推斷性統計的基礎 在描述完數據之後，如何從樣本推斷總體是統計學的核心挑戰。本部分將深入淺齣地介紹概率論中的關鍵概念，為推斷性統計打下堅實基礎。 基本概率概念： 講解事件、概率、條件概率、獨立事件等基本概念。通過生動的生活實例，如拋硬幣、抽奬等，幫助讀者理解概率的計算和應用。 概率分布： 介紹常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布和F分布。重點講解正態分布的“鍾形”特性及其在統計推斷中的核心地位，以及其他分布在處理特定類型問題時的作用。 抽樣分布： 解釋樣本均值、樣本比例等統計量的抽樣分布概念，以及中心極限定理的重要性。理解抽樣分布是進行假設檢驗和置信區間估計的關鍵。 第三部分：從樣本到總體——參數估計與假設檢驗 本部分是推斷性統計的核心應用，將引導讀者如何利用樣本數據對未知的總體參數進行估計，並學會科學地檢驗統計假設。 點估計與區間估計： 學習如何使用樣本統計量來估計總體參數，並掌握如何構建置信區間，以量化估計的精確度。我們將詳細介紹如何根據樣本量、置信水平和總體標準差（或樣本標準差）來計算不同情況下的置信區間。 假設檢驗的基本原理： 詳細闡述零假設（H0）和備擇假設（H1）的設定，以及p值、顯著性水平（α）、第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）的概念。強調理解假設檢驗的邏輯流程。 單樣本檢驗： 講解如何對單個總體的均值或比例進行假設檢驗，例如z檢驗和t檢驗。我們將通過實際案例，如産品閤格率的檢驗、平均壽命的評估等，展示如何運用這些方法得齣結論。 兩樣本檢驗： 介紹如何比較兩個獨立樣本或配對樣本的均值或比例是否存在顯著差異，例如獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和兩樣本比例z檢驗。這些方法在比較不同處理組效果、分析前後測量值差異等方麵應用廣泛。 方差分析（ANOVA）： 講解如何比較三個或更多個組的均值是否存在顯著差異，並介紹單因素和雙因素方差分析。我們將通過農作物産量比較、市場營銷活動效果評估等案例，展示ANOVA的強大之處。 第四部分：探索變量間的關係——相關性與迴歸分析 本部分將聚焦於探究不同變量之間的數量關係，是許多學科領域進行預測和解釋的關鍵工具。 相關性分析： 介紹皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數等，用於衡量變量間的綫性或單調關係強度和方嚮。我們將通過案例說明，如何解讀相關係數，並區分相關與因果。 簡單綫性迴歸： 詳細講解如何建立一個變量（因變量）與另一個變量（自變量）之間的綫性模型，預測因變量的取值。內容包括迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、決定係數（R²）的意義，以及迴歸模型的假設檢驗。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量與一個因變量之間的綫性關係。我們將探討如何選擇閤適的自變量，處理變量間的共綫性問題，以及如何評估模型的整體擬閤優度。 非綫性迴歸簡介： 簡要介紹指數模型、對數模型等非綫性迴歸的應用場景，以及如何對非綫性關係進行建模。 第五部分：分析分類數據的利器——卡方檢驗與非參數方法 當數據非數值型或不滿足參數檢驗的假設時，本部分介紹的卡方檢驗和非參數方法將是有效的替代方案。 卡方擬閤優度檢驗： 講解如何檢驗觀測到的頻數分布是否與理論預測的分布一緻。例如，檢驗硬幣的拋擲結果是否符閤均勻分布。 卡方獨立性檢驗： 介紹如何檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。例如，檢驗吸煙習慣與肺癌發病率之間是否存在統計學上的顯著關係。 非參數檢驗入門： 介紹不依賴於數據分布假設的非參數檢驗方法，如秩和檢驗（Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗）、符號秩檢驗（Wilcoxon符號秩檢驗）等，以及它們在特定情況下的應用。 第六部分：統計分析的實踐——軟件應用與案例研究 理論知識的學習最終需要通過實踐來鞏固。本部分將指導讀者如何利用流行的統計軟件（如Excel、SPSS、R或Python中的相關庫）來實現書中的各種統計分析。 統計軟件基礎操作： 介紹選定的統計軟件的基本界麵、數據導入、變量管理、基本數據分析功能等。 案例驅動的軟件應用： 針對前幾部分介紹的各種統計方法，提供詳細的軟件操作步驟和輸齣結果的解讀。例如，如何使用SPSS進行t檢驗，如何用R繪製散點圖和擬閤迴歸模型。 真實世界案例分析： 選取來自不同領域的典型案例，如市場營銷、醫學研究、金融分析、社會調查等，從數據收集、問題定義、方法選擇、數據分析到結果解釋，進行完整的統計分析過程演示。這些案例旨在幫助讀者理解統計方法在實際工作中的應用價值和局限性。 第七部分：進階與拓展——統計學思維的提升 在掌握瞭基本的統計方法後，本部分將引導讀者進一步提升統計學思維，瞭解更高級的主題，並認識到統計學在決策過程中的重要作用。 統計決策與風險評估： 探討如何將統計分析結果應用於實際決策，以及如何理解和量化決策過程中的不確定性。 實驗設計原則： 簡要介紹隨機化、重復、區組等實驗設計的基本原則，強調良好設計對獲得有效統計結論的重要性。 統計學常見誤區與陷阱： 指齣在統計分析和結果解讀中容易齣現的常見錯誤，如混淆相關與因果、過度解讀p值、樣本偏差等，幫助讀者建立批判性思維。 持續學習與資源推薦： 提供進一步學習統計學的方嚮和資源，鼓勵讀者在實踐中不斷探索和提升。 《實用統計方法精要：從理論到實踐的全麵指南》緻力於成為讀者學習和應用統計學的一站式解決方案。本書的編寫風格力求嚴謹又不失生動，理論講解與實例應用並重，旨在讓統計學不再是抽象的符號和公式，而是成為解決實際問題、做齣明智決策的強大工具。無論您是統計學初學者，還是希望鞏固和拓展統計知識的專業人士，本書都將是您寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

我是在工作需要，特彆是處理大量市場調研數據時，纔迫切需要一本能夠係統梳理統計理論的書籍。翻閱瞭市麵上幾本評價不錯的書後，最終選擇瞭這本，主要是看中瞭它理論深度與實踐應用之間的平衡。這本書的邏輯結構設計得極其嚴謹，從基礎的描述性統計開始，逐步深入到推斷性統計的核心——假設檢驗和迴歸分析。它並沒有滿足於僅僅羅列公式，而是深入探討瞭每種方法背後的統計學原理和適用條件。特彆是關於多元迴歸模型的部分，作者對多重共綫性、異方差性這些“攔路虎”的處理講解得非常透徹，給齣瞭清晰的診斷步驟和修正方案。對於我這樣需要在工作中應用統計工具進行決策的人來說，這種“知其然更知其所以然”的講解至關重要。這本書更像是一本工具手冊，每當我在數據分析中遇到瓶頸時，翻開相應的章節，總能找到令人豁然開朗的解答。它幫助我從“會跑軟件”的初級階段，真正邁嚮瞭“理解數據本質”的專業水平。

評分☆☆☆☆☆

這本統計學入門讀物簡直是為我這種剛剛接觸這門學科的小白量身定做的！我原本對“統計”這個詞就感到頭大，覺得它肯定充滿瞭晦澀難懂的公式和枯燥的數字，但這本書完全顛覆瞭我的刻闆印象。作者的敘述方式非常生活化，他不像是在講課，更像是在和你麵對麵交流。比如，講解概率論基礎的時候，他用瞭大量現實生活中的例子，比如拋硬幣、抽奬活動，甚至連天氣預報的準確性都拿齣來分析。讀起來一點也不費勁，很多復雜的概念，經過他的拆解後，變得清晰明瞭。更讓我驚喜的是，這本書的排版和插圖設計也非常用心。色彩搭配柔和，圖示清晰直觀，完全沒有傳統教材那種沉悶感。每次翻開這本書，我都感覺自己不是在“學習”，而是在探索一個充滿趣味的新世界。對於那些想在不給自己太大壓力的前提下，建立起紮實的統計思維框架的人來說，這本書絕對是首選。它成功地將一個看似高冷的學科，拉到瞭大眾的身邊。

評分☆☆☆☆☆

作為一個文科背景的學生，我對任何涉及量化分析的內容都抱著敬而遠之的態度，直到我的導師推薦瞭這本書。坦白說，最初的幾章讀起來確實有些吃力，那些關於抽樣分布和中心極限定理的描述，需要反復閱讀纔能勉強抓住要領。然而，一旦跨過瞭這個初始的門檻，後麵的內容就展現齣瞭強大的吸引力。這本書最齣色的地方在於，它沒有迴避統計學的內在復雜性，但它提供瞭一套非常有效的“橋梁”來連接理論和直覺。作者似乎非常理解初學者的睏境，經常會在關鍵節點插入“思考題”或者“誤區辨析”，引導讀者主動去質疑和驗證所學知識，而不是被動接受。比如，它對P值（p-value）的闡述就異常精妙，清晰地指齣瞭學術界和實際應用中常見的誤讀，這對我後續閱讀專業文獻幫助極大。這本書的價值在於，它不隻是教你“怎麼算”，更重要的是教你“如何批判性地思考”統計結果的意義和局限性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量，坦白說，在如今這個快餐時代，顯得有些過時和厚重，但內容上的紮實程度是毋庸置疑的。我更傾嚮於將其視為一本“工具箱”而非“休閑讀物”。它的深度和廣度遠遠超齣瞭我預期的基礎教材範疇。其中關於時間序列分析和非參數統計的章節，內容詳實，覆蓋麵廣，很多高級主題的處理也相當到位，完全可以作為研究生階段的參考書目。我特彆欣賞它在案例選擇上的國際化視野，引用的數據來源和研究背景多元，這使得讀者在學習方法論的同時，也能領略到不同領域科學研究的範式。雖然閱讀過程中需要時刻準備著筆和草稿紙，時常需要查閱配套的統計軟件操作手冊來輔助理解，但正是這種深度的交互，讓知識真正內化成瞭自己的能力。對於希望在統計學領域深耕下去的研究人員來說，這本書無疑是一部值得反復研讀的經典。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感受是“嚴謹到近乎苛刻，但又充滿體係美”。它不像某些暢銷書那樣試圖用花哨的語言包裝簡單的概念，而是直麵統計學的核心挑戰，用一種教科書式的、無可指摘的邏輯鏈條來構建知識體係。我特彆喜歡它對“模型假設”的強調，幾乎每一個推斷方法都伴隨著對前提條件的詳細剖析，這極大地訓練瞭我對數據質量和模型適用邊界的敏感度。如果你期待的是一本能讓你“一小時速成”的讀物，那麼這本書可能會讓你感到失望，因為它需要投入大量的時間和精力去消化和吸收。但是，對於那些追求知識的深度和精確性的讀者，尤其是那些對學術規範有高要求的專業人士，這本書的價值是無法替代的。它不是那種讀完就丟的參考書，而是那種需要放在手邊，隨時查閱和印證的案頭巨著。它的存在本身，就是對統計學嚴謹精神的一種緻敬。