統計方法應用國傢標準匯編：統計分析與數據處理捲（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

中國標準齣版社第四編輯室 編

圖書標籤:

• 統計方法
• 統計分析
• 數據處理
• 標準匯編
• 計量統計
• 質量控製
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 數據挖掘
• 應用統計

齣版社： 中國質檢齣版社 ，

ISBN：9787506663168

版次：3

商品編碼：10819233

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-06-01

用紙：膠版紙

頁數：480

字數：931000

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，廣泛應用於社會生活的各個領域，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。
為滿足廣大統計方法應用技術人員的需要，嚮讀者提供完整而有實用價值的技術資料，選編齣版瞭《統計方法應用國傢標準匯編：統計分析與數據處理捲（第3版）》。

內頁插圖

目錄

GB/T3359-2009 數據的統計處理和解釋 統計容忍區間的確定
GB/T3361-1982 數據的統計處理和解釋 在成對觀測值情形下兩個均值的比較
GB/T4087-2009 數據的統計處理和解釋 二項分布可靠度單側置信下限
GB/T4088-2008 數據的統計處理和解釋 二項分布參數的估計與檢驗
GB/T4089-2008 數據的統計處理和解釋 泊鬆分布參數的估計和檢驗
GB/T4882-2001 數據的統計處理和解釋 正態性檢驗
GB/T4883-2008 數據的統計處理和解釋 正態樣本離群值的判斷和處理
GB/T4885-2009 正態分布完全樣本可靠度置信下限
GB/T4889-2008 數據的統計處理和解釋 正態分布均值和方差的估計與檢驗
GB/T4890-1985 數據的統計處理和解釋 正態分布均值和方差檢驗的功效
GB/T6380-2008 數據的統計處理和解釋 I型極值分布樣本離群值的判斷和處理
GB/T8055-2009 數據的統計處理和解釋 r分布（皮爾遜Ⅲ型分布）的參數估計
GB/T8056-2008 數據的統計處理和解釋 指數分布樣本離群值的判斷和處理
GB/T8170-2008 數值修約規則與極限數值的錶示和判定
GB/T10092-2009 數據的統計處理和解釋 測試結果的多重比較
GB/T10094-2009 正態分布分位數與變異係數的置信限

前言/序言

《統計方法應用國傢標準匯編：統計分析與數據處理捲（第3版）》 內容簡介 本書匯編瞭統計方法應用領域的最新國傢標準，聚焦於統計分析與數據處理的核心內容，旨在為相關從業人員、研究人員及學生提供一套全麵、權威、實用的技術指南。第三版的更新不僅體現在標準的最新修訂，更在內容的編排、案例的選取以及解讀的深度上進行瞭顯著提升，力求全麵反映當前統計技術在國民經濟和社會發展中的實際應用需求。 核心內容概覽： 本書的核心內容圍繞統計分析與數據處理展開，具體涵蓋以下幾個主要維度： 一、 基礎統計概念與方法論： 概率論基礎： 詳細闡述概率的基本概念、隨機變量及其分布（離散型與連續型）、期望與方差、大數定律和中心極限定理等。這些理論是理解和應用所有統計方法的基礎，本書將以清晰的邏輯和易於理解的語言進行講解，並結閤實際應用場景，幫助讀者建立紮實的理論根基。 描述性統計： 涵蓋數據的收集、整理、分類、匯總以及圖錶展示等方法。包括各種集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、極差、四分位距）的度量，以及偏度、峰度等對數據分布形態的描述。重點在於如何選擇閤適的統計量和圖錶來準確、直觀地反映數據的內在特徵。 推斷性統計： 深入介紹參數估計（點估計與區間估計）和假設檢驗（單樣本、兩樣本、配對樣本檢驗）等核心推斷方法。書中會詳細講解各種常用檢驗方法的原理、適用條件、計算步驟以及結果的解釋，並穿插大量實際案例，指導讀者如何根據具體問題選擇閤適的檢驗方法，並正確解讀檢驗結果，從而做齣科學的決策。 二、 常用統計分析模型與技術： 迴歸分析： 一元綫性迴歸： 詳細介紹最小二乘法原理，如何建立模型，解釋迴歸係數的含義，以及模型的擬閤優度（R²）和顯著性檢驗。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量對因變量的影響分析，重點在於變量的選擇、多重共綫性問題、殘差分析以及模型診斷。 非綫性迴歸： 介紹如何處理變量之間存在非綫性關係的情況，包括常用的非綫性模型和擬閤方法。 邏輯迴歸： 專門針對二分類因變量的模型，在醫學、社會科學、市場營銷等領域應用廣泛，本書將詳細講解模型建立、參數解釋和預測應用。 方差分析（ANOVA）： 單因素方差分析： 用於比較兩個及以上組的均值是否存在顯著差異。 多因素方差分析： 分析多個因素對因變量的獨立影響和交互影響。 協方差分析（ANCOVA）： 介紹如何控製協變量的影響，使方差分析更精確。 時間序列分析： 平穩性檢驗與處理： 討論時間序列數據的平穩性概念，以及如何通過差分等方法使其平穩。 自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、ARMA模型、ARIMA模型： 詳細介紹這些經典時間序列模型的構建、參數估計、模型診斷和預測方法。 季節性模型： 針對具有季節性規律的時間序列數據，介紹相應的模型和分析技術。 抽樣調查方法： 基本抽樣原理： 闡述抽樣的重要性，抽樣誤差的來源與控製。 常用抽樣方案： 詳細介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等各種抽樣方法的原理、設計步驟和優缺點。 樣本量確定： 提供科學計算樣本量的方法，以保證調查結果的可靠性。 抽樣數據的分析： 講解如何對抽樣數據進行估計和推斷。 多元統計分析： 主成分分析（PCA）： 學習如何通過降維技術，提取數據中的主要信息。 因子分析（FA）： 探索隱藏在觀測變量背後的潛在因子。 聚類分析： 學習如何將相似的數據點分組，發現數據中的自然結構。 判彆分析： 介紹如何建立模型，根據變量特徵對個體進行分類。 三、 數據處理與標準化流程： 數據采集與清洗： 強調數據質量的重要性，介紹常見的數據錯誤（如缺失值、異常值、重復值、不一緻格式）的識彆與處理方法。包括數據錄入的規範、數據的校驗、缺失值的填充（均值填充、中位數填充、迴歸填充、插值法等）以及異常值的檢測與處理（箱綫圖法、Z分數法、IQR法等）。 數據轉換與變換： 講解數據歸一化（Min-Max標準化）、標準化（Z-score標準化）等常見數據預處理技術，以及對數變換、平方根變換等用於改善數據分布的方法。 數據管理與存儲： 探討不同類型數據的存儲格式（如CSV, Excel, 數據庫），以及數據管理的基本原則，確保數據的可訪問性和安全性。 數據可視化： 強調可視化在數據分析中的關鍵作用，介紹各類圖錶（如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、熱力圖等）的適用場景和製作技巧，以及使用統計軟件進行數據可視化的實踐指導。 四、 標準應用與實踐指導： 國傢標準的解讀與應用： 對每一項被納入本書的國傢標準進行深入解讀，闡明其製定背景、核心要點、技術要求和適用範圍。 案例分析： 精選瞭來自不同行業（如工業生産、環境保護、醫療衛生、金融保險、市場研究等）的典型統計分析和數據處理案例。每個案例都將詳細展示問題提齣、數據準備、方法選擇、模型構建、結果分析及結論得齣等全過程，並與相關的國傢標準緊密結閤。 軟件應用提示： 在介紹具體統計方法和模型時，會結閤常用的統計分析軟件（如SPSS, R, Python相關庫等）提供操作指導和示例代碼，幫助讀者將理論知識轉化為實踐技能。 常見問題解答與注意事項： 針對統計分析和數據處理過程中可能遇到的常見問題，提供解答和建議，並提示讀者在實際應用中需要注意的關鍵事項。 本書的特色與價值： 權威性與係統性： 匯集瞭國傢層麵的權威標準，內容全麵、係統，是理解和掌握統計分析與數據處理國傢規範的權威參考。 實用性與前沿性： 緊密結閤實際應用需求，精選案例，指導讀者如何將統計理論轉化為解決實際問題的能力。第三版的更新確保瞭內容的先進性，反映瞭最新統計技術的發展趨勢。 深度與廣度並存： 既有對基礎統計理論的深入講解，也有對復雜統計模型和技術的詳細闡述。覆蓋瞭從數據采集到結果解釋的完整流程。 實踐指導強： 通過豐富的案例和軟件應用提示，使讀者能夠快速上手，掌握實際操作技能。 麵嚮廣泛讀者群體： 無論是統計學專業的學生、從事數據分析工作的專業人士、科研人員，還是對統計方法感興趣的初學者，都能從中獲益。 本書期望達到的目標： 本書旨在幫助讀者： 深刻理解統計分析與數據處理的理論基礎和方法論。 熟練掌握各種常用的統計分析模型和技術，並能根據實際問題進行選擇和應用。 掌握數據清洗、轉換、管理和可視化的關鍵技能，確保數據分析的準確性和有效性。 瞭解並遵循國傢在統計分析與數據處理領域的各項標準要求。 提升運用統計方法解決實際問題的能力，為科研、生産、管理等領域的決策提供科學依據。 通過對本書的學習和實踐，讀者將能夠建立起一套紮實的統計分析與數據處理知識體係，並能自信地應對各種數據相關的挑戰，為個人職業發展和社會進步做齣貢獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容編排上的邏輯性，簡直是教科書級彆的典範。它並不是簡單地把各種統計方法羅列在一起，而是構建瞭一個清晰的知識體係。從最基礎的描述性統計到復雜的多變量分析，每部分的銜接都像環環相扣的齒輪，推動著讀者知識麵的不斷擴展。特彆是當我翻到關於數據清洗和預處理的那一章節時，我簡直要拍案叫絕。它並沒有將這部分視為“不那麼重要的前置步驟”，而是用大量的篇幅，詳盡地闡述瞭如何識彆異常值、處理缺失數據以及如何進行數據轉換以滿足不同模型的假設前提。這些在很多其他書籍中往往一筆帶過的內容，卻是真實數據分析項目中最耗時耗力的部分，這本書卻給予瞭足夠的重視和詳盡的指導，這無疑體現瞭編者對實際工作流程深刻的洞察力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，它並非僅僅停留在介紹主流方法的層麵。深入閱讀後發現，其中還收錄瞭許多在實際工作中經常被提及但鮮有專著詳細介紹的進階主題。比如，關於非參數檢驗方法的適用條件和實際選擇的決策樹，或者是在時間序列分析中對平穩性和季節性分解的精細處理。對於一個已經有一定基礎、想要嚮專業領域深耕的人來說，這些“錦上添花”的章節顯得尤為珍貴。它不是那種隻做錶麵功夫的速成手冊，而是真正具備指導性、能夠支撐起復雜項目需求的一部參考巨著。它就像一位經驗豐富、知識淵博的導師，在你需要的時候，能提供清晰、可靠的指引，而不是簡單地給你一個答案，而是教你如何係統性地找到答案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡直是一場視覺的盛宴，封麵那種啞光的質感配上燙金的字體，拿在手裏沉甸甸的，一看就知道是正經的工具書。我特彆喜歡它那種嚴謹又不失現代感的排版風格，字體大小和行距的把握恰到好處，長時間閱讀也不會讓人感到眼睛疲勞。而且，這本書的開本設計非常人性化，既能保證內容排版的充實感，又方便日常攜帶和翻閱，不像有些大部頭工具書，攤開來就像擺著一塊磚頭。內頁的紙張選擇也相當考究，那種略帶米黃色的紙張，既能凸顯齣專業內容的嚴肅性，又在很大程度上減少瞭反光，為那些需要長時間對照查閱的專業人士提供瞭極佳的閱讀體驗。裝訂方麵也看得齣是下瞭功夫的，書脊部分非常牢固，即便是頻繁翻閱特定章節，也不會齣現散頁或鬆動的跡象，這對於一本需要長期服役的工具書來說至關重要。整體而言，這本書從觸感到視覺，都散發著一種專業、可靠的氣息，光是看著它擺在書架上，就讓人對其中蘊含的知識充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

我之前用過幾本聲稱是“應用型”的統計書籍，結果發現它們的代碼示例往往陳舊不堪，要麼是基於早就被淘汰的軟件版本，要麼就是示例數據本身就不具備代錶性，導緻我花費大量時間去調試那些本不該存在的問題。這本書在這方麵做得非常齣色。所有的案例研究和代碼片段都經過瞭仔細的打磨和最新的驗證，無論是R語言還是Python的庫調用，都緊跟當前的主流實踐。更難能可貴的是，它提供的不僅僅是“如何運行”的代碼，而是“為什麼這麼運行”的解釋。例如，在展示特定模型擬閤的代碼塊後，緊接著就會有一個小節，專門分析輸齣結果的解讀，這纔是真正將理論與實踐完美結閤的地方。這種細緻入微的校對和與時俱進的內容更新，讓這本書的工具價值得到瞭最大化的體現，確保瞭讀者學到的都是“當下有效”的知識。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛接觸數據分析這塊領域，市麵上關於統計方法的書籍汗牛充棟，很多要麼過於理論化，充滿瞭晦澀難懂的數學公式，要麼又過於淺顯，隻是停留在軟件操作的皮毛層麵。然而，這本書的敘述方式卻達到瞭一個近乎完美的平衡點。它沒有一上來就拋齣復雜的證明，而是循序漸進地引導讀者理解每個統計概念背後的邏輯和應用場景。比如，在講解迴歸分析時，作者會先用一個非常貼近實際生活的例子來鋪墊，讓你先建立起“為什麼要用這個方法”的直覺認知，然後再慢慢深入到參數估計和假設檢驗的細節。這種“先知其用，後究其理”的講解路徑，極大地降低瞭初學者的門檻，使得原本枯燥的統計學知識變得鮮活起來，讓人有種豁然開朗的感覺。對於我這種需要在實踐中快速掌握核心技能的人來說，這種注重應用和可操作性的講解框架，簡直是量身定做。