统计方法应用国家标准汇编：统计分析与数据处理卷（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国标准出版社第四编辑室 编

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• 统计方法
• 统计分析
• 数据处理
• 标准汇编
• 计量统计
• 质量控制
• 实验设计
• 抽样调查
• 数据挖掘
• 应用统计

出版社： 中国质检出版社 ，

ISBN：9787506663168

版次：3

商品编码：10819233

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：480

字数：931000

正文语种：中文

内容简介

统计方法应用国家标准是用数理统计应用技术解决科研、设计、生产、贸易和管理中所遇到的某些实际问题必须遵循的依据，广泛应用于社会生活的各个领域，不仅为重大国家标准的研制提供重要的理论支持和实践指导，还直接应用在生产过程中产品抽样检验和流通领域产品质量监督等方面。因而，统计方法应用国家标准作为我国重要的基础性综合性标准，一直得到全社会的广泛关注。
为满足广大统计方法应用技术人员的需要，向读者提供完整而有实用价值的技术资料，选编出版了《统计方法应用国家标准汇编：统计分析与数据处理卷（第3版）》。

内页插图

目录

GB/T3359-2009 数据的统计处理和解释 统计容忍区间的确定
GB/T3361-1982 数据的统计处理和解释 在成对观测值情形下两个均值的比较
GB/T4087-2009 数据的统计处理和解释 二项分布可靠度单侧置信下限
GB/T4088-2008 数据的统计处理和解释 二项分布参数的估计与检验
GB/T4089-2008 数据的统计处理和解释 泊松分布参数的估计和检验
GB/T4882-2001 数据的统计处理和解释 正态性检验
GB/T4883-2008 数据的统计处理和解释 正态样本离群值的判断和处理
GB/T4885-2009 正态分布完全样本可靠度置信下限
GB/T4889-2008 数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差的估计与检验
GB/T4890-1985 数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差检验的功效
GB/T6380-2008 数据的统计处理和解释 I型极值分布样本离群值的判断和处理
GB/T8055-2009 数据的统计处理和解释 r分布（皮尔逊Ⅲ型分布）的参数估计
GB/T8056-2008 数据的统计处理和解释 指数分布样本离群值的判断和处理
GB/T8170-2008 数值修约规则与极限数值的表示和判定
GB/T10092-2009 数据的统计处理和解释 测试结果的多重比较
GB/T10094-2009 正态分布分位数与变异系数的置信限

前言/序言

《统计方法应用国家标准汇编：统计分析与数据处理卷（第3版）》 内容简介 本书汇编了统计方法应用领域的最新国家标准，聚焦于统计分析与数据处理的核心内容，旨在为相关从业人员、研究人员及学生提供一套全面、权威、实用的技术指南。第三版的更新不仅体现在标准的最新修订，更在内容的编排、案例的选取以及解读的深度上进行了显著提升，力求全面反映当前统计技术在国民经济和社会发展中的实际应用需求。 核心内容概览： 本书的核心内容围绕统计分析与数据处理展开，具体涵盖以下几个主要维度： 一、 基础统计概念与方法论： 概率论基础： 详细阐述概率的基本概念、随机变量及其分布（离散型与连续型）、期望与方差、大数定律和中心极限定理等。这些理论是理解和应用所有统计方法的基础，本书将以清晰的逻辑和易于理解的语言进行讲解，并结合实际应用场景，帮助读者建立扎实的理论根基。 描述性统计： 涵盖数据的收集、整理、分类、汇总以及图表展示等方法。包括各种集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差、四分位距）的度量，以及偏度、峰度等对数据分布形态的描述。重点在于如何选择合适的统计量和图表来准确、直观地反映数据的内在特征。 推断性统计： 深入介绍参数估计（点估计与区间估计）和假设检验（单样本、两样本、配对样本检验）等核心推断方法。书中会详细讲解各种常用检验方法的原理、适用条件、计算步骤以及结果的解释，并穿插大量实际案例，指导读者如何根据具体问题选择合适的检验方法，并正确解读检验结果，从而做出科学的决策。 二、 常用统计分析模型与技术： 回归分析： 一元线性回归： 详细介绍最小二乘法原理，如何建立模型，解释回归系数的含义，以及模型的拟合优度（R²）和显著性检验。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响分析，重点在于变量的选择、多重共线性问题、残差分析以及模型诊断。 非线性回归： 介绍如何处理变量之间存在非线性关系的情况，包括常用的非线性模型和拟合方法。 逻辑回归： 专门针对二分类因变量的模型，在医学、社会科学、市场营销等领域应用广泛，本书将详细讲解模型建立、参数解释和预测应用。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析： 用于比较两个及以上组的均值是否存在显著差异。 多因素方差分析： 分析多个因素对因变量的独立影响和交互影响。 协方差分析（ANCOVA）： 介绍如何控制协变量的影响，使方差分析更精确。 时间序列分析： 平稳性检验与处理： 讨论时间序列数据的平稳性概念，以及如何通过差分等方法使其平稳。 自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARMA模型、ARIMA模型： 详细介绍这些经典时间序列模型的构建、参数估计、模型诊断和预测方法。 季节性模型： 针对具有季节性规律的时间序列数据，介绍相应的模型和分析技术。 抽样调查方法： 基本抽样原理： 阐述抽样的重要性，抽样误差的来源与控制。 常用抽样方案： 详细介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等各种抽样方法的原理、设计步骤和优缺点。 样本量确定： 提供科学计算样本量的方法，以保证调查结果的可靠性。 抽样数据的分析： 讲解如何对抽样数据进行估计和推断。 多元统计分析： 主成分分析（PCA）： 学习如何通过降维技术，提取数据中的主要信息。 因子分析（FA）： 探索隐藏在观测变量背后的潜在因子。 聚类分析： 学习如何将相似的数据点分组，发现数据中的自然结构。 判别分析： 介绍如何建立模型，根据变量特征对个体进行分类。 三、 数据处理与标准化流程： 数据采集与清洗： 强调数据质量的重要性，介绍常见的数据错误（如缺失值、异常值、重复值、不一致格式）的识别与处理方法。包括数据录入的规范、数据的校验、缺失值的填充（均值填充、中位数填充、回归填充、插值法等）以及异常值的检测与处理（箱线图法、Z分数法、IQR法等）。 数据转换与变换： 讲解数据归一化（Min-Max标准化）、标准化（Z-score标准化）等常见数据预处理技术，以及对数变换、平方根变换等用于改善数据分布的方法。 数据管理与存储： 探讨不同类型数据的存储格式（如CSV, Excel, 数据库），以及数据管理的基本原则，确保数据的可访问性和安全性。 数据可视化： 强调可视化在数据分析中的关键作用，介绍各类图表（如散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图等）的适用场景和制作技巧，以及使用统计软件进行数据可视化的实践指导。 四、 标准应用与实践指导： 国家标准的解读与应用： 对每一项被纳入本书的国家标准进行深入解读，阐明其制定背景、核心要点、技术要求和适用范围。 案例分析： 精选了来自不同行业（如工业生产、环境保护、医疗卫生、金融保险、市场研究等）的典型统计分析和数据处理案例。每个案例都将详细展示问题提出、数据准备、方法选择、模型构建、结果分析及结论得出等全过程，并与相关的国家标准紧密结合。 软件应用提示： 在介绍具体统计方法和模型时，会结合常用的统计分析软件（如SPSS, R, Python相关库等）提供操作指导和示例代码，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 常见问题解答与注意事项： 针对统计分析和数据处理过程中可能遇到的常见问题，提供解答和建议，并提示读者在实际应用中需要注意的关键事项。 本书的特色与价值： 权威性与系统性： 汇集了国家层面的权威标准，内容全面、系统，是理解和掌握统计分析与数据处理国家规范的权威参考。 实用性与前沿性： 紧密结合实际应用需求，精选案例，指导读者如何将统计理论转化为解决实际问题的能力。第三版的更新确保了内容的先进性，反映了最新统计技术的发展趋势。 深度与广度并存： 既有对基础统计理论的深入讲解，也有对复杂统计模型和技术的详细阐述。覆盖了从数据采集到结果解释的完整流程。 实践指导强： 通过丰富的案例和软件应用提示，使读者能够快速上手，掌握实际操作技能。 面向广泛读者群体： 无论是统计学专业的学生、从事数据分析工作的专业人士、科研人员，还是对统计方法感兴趣的初学者，都能从中获益。 本书期望达到的目标： 本书旨在帮助读者： 深刻理解统计分析与数据处理的理论基础和方法论。 熟练掌握各种常用的统计分析模型和技术，并能根据实际问题进行选择和应用。 掌握数据清洗、转换、管理和可视化的关键技能，确保数据分析的准确性和有效性。 了解并遵循国家在统计分析与数据处理领域的各项标准要求。 提升运用统计方法解决实际问题的能力，为科研、生产、管理等领域的决策提供科学依据。 通过对本书的学习和实践，读者将能够建立起一套扎实的统计分析与数据处理知识体系，并能自信地应对各种数据相关的挑战，为个人职业发展和社会进步做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，它并非仅仅停留在介绍主流方法的层面。深入阅读后发现，其中还收录了许多在实际工作中经常被提及但鲜有专著详细介绍的进阶主题。比如，关于非参数检验方法的适用条件和实际选择的决策树，或者是在时间序列分析中对平稳性和季节性分解的精细处理。对于一个已经有一定基础、想要向专业领域深耕的人来说，这些“锦上添花”的章节显得尤为珍贵。它不是那种只做表面功夫的速成手册，而是真正具备指导性、能够支撑起复杂项目需求的一部参考巨著。它就像一位经验丰富、知识渊博的导师，在你需要的时候，能提供清晰、可靠的指引，而不是简单地给你一个答案，而是教你如何系统性地找到答案。

评分☆☆☆☆☆

我之前用过几本声称是“应用型”的统计书籍，结果发现它们的代码示例往往陈旧不堪，要么是基于早就被淘汰的软件版本，要么就是示例数据本身就不具备代表性，导致我花费大量时间去调试那些本不该存在的问题。这本书在这方面做得非常出色。所有的案例研究和代码片段都经过了仔细的打磨和最新的验证，无论是R语言还是Python的库调用，都紧跟当前的主流实践。更难能可贵的是，它提供的不仅仅是“如何运行”的代码，而是“为什么这么运行”的解释。例如，在展示特定模型拟合的代码块后，紧接着就会有一个小节，专门分析输出结果的解读，这才是真正将理论与实践完美结合的地方。这种细致入微的校对和与时俱进的内容更新，让这本书的工具价值得到了最大化的体现，确保了读者学到的都是“当下有效”的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上的逻辑性，简直是教科书级别的典范。它并不是简单地把各种统计方法罗列在一起，而是构建了一个清晰的知识体系。从最基础的描述性统计到复杂的多变量分析，每部分的衔接都像环环相扣的齿轮，推动着读者知识面的不断扩展。特别是当我翻到关于数据清洗和预处理的那一章节时，我简直要拍案叫绝。它并没有将这部分视为“不那么重要的前置步骤”，而是用大量的篇幅，详尽地阐述了如何识别异常值、处理缺失数据以及如何进行数据转换以满足不同模型的假设前提。这些在很多其他书籍中往往一笔带过的内容，却是真实数据分析项目中最耗时耗力的部分，这本书却给予了足够的重视和详尽的指导，这无疑体现了编者对实际工作流程深刻的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简直是一场视觉的盛宴，封面那种哑光的质感配上烫金的字体，拿在手里沉甸甸的，一看就知道是正经的工具书。我特别喜欢它那种严谨又不失现代感的排版风格，字体大小和行距的把握恰到好处，长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳。而且，这本书的开本设计非常人性化，既能保证内容排版的充实感，又方便日常携带和翻阅，不像有些大部头工具书，摊开来就像摆着一块砖头。内页的纸张选择也相当考究，那种略带米黄色的纸张，既能凸显出专业内容的严肃性，又在很大程度上减少了反光，为那些需要长时间对照查阅的专业人士提供了极佳的阅读体验。装订方面也看得出是下了功夫的，书脊部分非常牢固，即便是频繁翻阅特定章节，也不会出现散页或松动的迹象，这对于一本需要长期服役的工具书来说至关重要。整体而言，这本书从触感到视觉，都散发着一种专业、可靠的气息，光是看着它摆在书架上，就让人对其中蕴含的知识充满信心。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚接触数据分析这块领域，市面上关于统计方法的书籍汗牛充栋，很多要么过于理论化，充满了晦涩难懂的数学公式，要么又过于浅显，只是停留在软件操作的皮毛层面。然而，这本书的叙述方式却达到了一个近乎完美的平衡点。它没有一上来就抛出复杂的证明，而是循序渐进地引导读者理解每个统计概念背后的逻辑和应用场景。比如，在讲解回归分析时，作者会先用一个非常贴近实际生活的例子来铺垫，让你先建立起“为什么要用这个方法”的直觉认知，然后再慢慢深入到参数估计和假设检验的细节。这种“先知其用，后究其理”的讲解路径，极大地降低了初学者的门槛，使得原本枯燥的统计学知识变得鲜活起来，让人有种豁然开朗的感觉。对于我这种需要在实践中快速掌握核心技能的人来说，这种注重应用和可操作性的讲解框架，简直是量身定做。