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吴可杰 著，邢西治 编

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 数据分析
• 统计方法
• 高等教育

出版社： 南京大学出版社

ISBN：9787305001802

版次：1

商品编码：10874682

包装：平装

丛书名： 商学院文库

开本：32开

出版时间：2011-08-01

页数：386

正文语种：中文

内容简介

《统计学原理（修订本）》根据吴可杰先生编著的《统计学原理》进行修改补充，重新编写。
本书在编写中，按照统计基本理论、统计描述、统计推断构成学科体系。在内容上突出统计方法论，注重理论和实践相联系，方法和应用相结合，使统计真正成为经济分析和科学管理的有效工具。
本书共九章，内容有总论；统计调查；统计整理；综合指标；时间数列；统计指数；抽样调查；相关与回归分析；统计推算和预测。

目录

第一章 总论
第一节 统计的产生和发展
第二节 统计的研究对象
第三节 社会经济统计学和其他科学的关系
第四节 统计研究的方法
第五节 社会主义的统计实践
第六节 统计中的几个基本概念

第二章 统计调查
第一节 统计调查的概念和分类
第二节 统计调查方案
第三节 统计报表制度
第四节 普查
第五节 重点调查和典型调查

第三章 统计整理
第一节 统计整理的概念和内容
第二节 统计分组
第三节 变量数列
第四节 变量数列的表示方法
第五节 统计汇总的组织与技术
第六节 统计表

第四章 综合指标
第一节 总量指标
第二节 相对指标
第三节 平均指标概述
第四节 数值平均数
第五节 位置平均数
第六节 应用平均指标的基本原则
第七节 标志变异指标

第五章 时间数列
第一节 时间数列概述
第二节 发展水平指标
第三节 发展速度指标
第四节 时间数列的变动分析

第六章 统计指数
第一节 统计指数概述
第二节 综合指数
第三节 平均数指数
第四节 指数体系和因素分析
第五节 指数数列

第七章 抽样调查
第一节 抽样调查概述
第二节 抽样推断的基本原理
第三节 抽样误差
第四节 抽样调查的组织方式及其误差的计算
第五节 抽样单位数目的确定
第六节 全及总体指标的推断

第八章 相关与回归分析
第一节 相关分析的概念和任务
第二节 直线相关系数
第三节 等级相关系数
第四节 回归分析

第九章 统计推算和预测
第一节 统计推算和预测的意义及其原则
第二节 统计推算的基本方法
第三节 统计预测的一般问题
第四节 统计预测的基本方法
第五节 预测误差分析
附录一 随机数字
附录二 正态概率表

前言/序言

《统计学原理（修订本）》图书简介 一、引言：理解世界、洞察规律的基石 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展、指导决策行为的关键要素。无论是科学研究、经济分析，还是市场预测、社会调查，都离不开对数据的收集、整理、分析和解释。而统计学，正是提供这套科学方法的学科。它不仅是一门抽象的数学分支，更是我们理解和把握复杂世界、洞察事物背后规律的强大工具。 《统计学原理（修订本）》旨在为读者构建一个扎实而全面的统计学知识体系。本书不是简单地罗列公式和定理，而是强调统计学的思想方法和实际应用，引导读者掌握从海量数据中提取有效信息，做出理性判断的能力。修订本在保留原有的经典内容基础上，融入了最新的统计学理念和技术发展，力求在理论的深度、内容的广度和方法的实效性上都有所提升，使其更能适应当前快速变化的社会需求。 本书适合广泛的读者群体，包括但不限于： 高等院校各专业学生： 无论你是理工科、经济管理类、社会科学类还是医学类专业的学生，统计学都是你学习和研究工作中不可或缺的基础。本书将帮助你掌握课程所需的核心知识，并为深入学习打下坚实基础。 科研工作者： 在各个研究领域，如何设计实验、收集和分析数据，如何科学地验证假设、得出结论，都依赖于统计学原理。本书将提供严谨的方法论指导。 企事业单位从业者： 从市场营销、产品开发到风险管理、运营优化，数据分析能力在商业决策中扮演着越来越重要的角色。本书将为你提供解决实际业务问题的统计学工具。 对数据分析和科学思维感兴趣的公众： 无论你是否从事相关领域的工作，掌握基本的统计学原理都将帮助你更清晰地认识周遭世界，更理性地看待各种信息和现象，提升批判性思维能力。 二、本书内容概览：循序渐进，理论与实践并重 《统计学原理（修订本）》以循序渐进的方式，将统计学的核心内容进行系统梳理。本书的编排逻辑清晰，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的统计模型和分析方法。 第一部分：统计学基础——认识数据，掌握基本工具 本部分将带领读者走进统计学的世界，理解统计学的基本概念、作用和研究方法。 第一章 统计学概述： 介绍统计学的定义、研究对象、在现代社会中的地位和作用，以及统计学研究的基本步骤。我们将阐明统计学为何是理解和解决现实问题的关键。 第二章 数据及其类型： 深入探讨数据的来源、分类（如定量数据、定性数据，离散数据、连续数据等）以及数据的测量尺度。理解数据的本质是进行有效统计分析的第一步。 第三章 数据的整理与表现： 学习如何对收集到的数据进行有效的整理和可视化。内容包括频率分布、分组数据，以及图表（如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等）的绘制和解读。本章将帮助读者直观地了解数据的分布特征和潜在模式。 第四章 数据的集中趋势与离散程度： 介绍描述数据集中位置的统计量，如均值、中位数、众数，以及衡量数据离散程度的统计量，如方差、标准差、极差、四分位距。通过这些指标，读者能够量化数据的基本特征。 第二部分：概率论基础——随机现象的量化描述 概率论是统计学的重要理论基础，它为我们理解和处理随机性提供了数学工具。 第五章 概率论基础： 介绍随机事件、概率的定义与基本性质，以及条件概率、独立事件的概念。理解概率是进行统计推断的前提。 第六章 随机变量及其分布： 讲解离散型随机变量和连续型随机变量的概念，以及重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等。对这些基本分布的掌握，是后续统计推断的基础。 第七章 联合分布与期望、方差： 扩展到多维随机变量，介绍联合概率分布、边缘概率分布、条件概率分布，以及期望、方差、协方差等重要概念。 第三部分：统计推断——从样本到总体的智慧 本部分是统计学的核心，将介绍如何利用有限的样本信息来推断总体特征。 第八章 抽样分布： 讲解样本均值、样本比例等统计量的抽样分布，特别是中心极限定理的应用。这是连接样本与总体推断的桥梁。 第九章 参数估计： 介绍点估计和区间估计的方法，如矩估计法、最大似然估计法。重点讲解置信区间的概念和计算，帮助读者量化估计的精度。 第十章 假设检验： 学习如何根据样本数据对总体的某个参数或分布特征提出或检验假设。内容涵盖各种类型的假设检验，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，以及P值的解释和功效分析。 第四部分：参数估计与假设检验的深入应用 在掌握了基本的统计推断方法后，本部分将进一步拓展其应用范围。 第十一章 方差分析（ANOVA）： 介绍如何分析多个样本均值之间的差异，以及单因素和多因素方差分析的基本原理和应用。 第十二章 相关与回归分析： 学习如何度量两个变量之间的线性关系强度（相关分析），以及如何建立模型来描述一个变量如何受其他变量影响（回归分析）。重点讲解简单线性回归和多元线性回归，以及模型的诊断和预测。 第五部分：专题统计方法——应对更复杂的现实问题 本部分将介绍一些更高级、更具应用性的统计方法，以应对实际中遇到的复杂情况。 第十三章 非参数统计： 当数据不满足参数统计方法的假设时（如正态性），非参数统计方法提供了替代的分析工具。介绍秩和检验、符号检验等。 第十四章 时间序列分析基础： 学习如何分析和预测具有时间依赖性的数据，如经济指标、股票价格等。介绍自相关、平稳性、移动平均模型、ARIMA模型等基本概念。 第十五章 统计决策理论： 介绍在不确定性条件下进行决策的统计方法，如贝叶斯决策理论。 第六部分：统计软件的应用与实践 理论的学习需要实践来巩固。本部分将指导读者如何利用现代统计软件进行数据分析。 第十六章 统计软件介绍与基础操作： 介绍常用的统计软件（如R、Python库、SPSS等）及其安装和基本操作。 第十七章 案例分析与项目实践： 通过真实的案例，演示如何运用本书介绍的统计方法解决实际问题。内容涵盖数据预处理、模型选择、结果解释和报告撰写。 三、本书特色：理论严谨，通俗易懂，应用导向 《统计学原理（修订本）》在内容设计和编排上，力求做到以下几点： 理论严谨性与清晰性并重： 我们在保证统计学理论的严谨性的同时，力求以最清晰、最易于理解的方式呈现。数学推导适度，重点在于理解概念的内涵和外延。 循序渐进的学习路径： 本书的章节安排充分考虑了读者的学习规律，从基础概念到高级应用，层层递进，确保读者能够逐步建立起完整的知识框架。 丰富的实例与应用场景： 理论的生命在于应用。本书穿插了大量来自不同领域的实际案例，帮助读者理解统计学知识如何在现实世界中发挥作用，激发学习兴趣。 强调统计思维： 除了具体的统计方法，本书更注重培养读者的统计思维方式。即如何科学地提出问题，如何审慎地收集和处理数据，如何客观地分析和解释结果，以及如何认识统计推断的局限性。 修订与时俱进： 本次修订吸收了统计学领域的最新进展，例如在回归分析部分增加了对模型诊断的关注，在数据分析部分强调了可视化工具的应用。同时，对部分过时的案例进行了更新，使其更具现实意义。 配套资源支持： （此部分为虚构，实际书籍可能包含）本书可能配备有在线练习题、数据文件、代码示例等辅助学习资源，进一步增强学习效果。 四、结语：赋能理性决策，拥抱数据时代 统计学是一门充满力量的学科，它赋予我们洞察数据奥秘、揭示事物规律的能力，从而做出更明智、更理性的决策。掌握了统计学的原理和方法，我们就能在日益复杂和充满不确定性的世界中，拥有更强的分析能力和判断力。 《统计学原理（修订本）》不仅仅是一本教材，更是一扇通往理性思维和科学探索的大门。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能掌握一套强大的分析工具，更能培养一种严谨、客观、基于证据的科学精神，从而更好地应对未来的挑战，把握发展的机遇。 我们期待本书能成为您学习统计学、理解数据、拥抱科学时代的一位得力伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真是让人眼前一亮， अगदी是艺术品。从封面到内页设计，每一个细节都透露出一种精心打磨的匠心。特别是字体选择，那种沉稳而又不失现代感的搭配，阅读起来非常舒适。很多教材为了追求内容的密集，往往牺牲了阅读体验，但这本书在这方面做得非常出色。大段的文字被巧妙地分割，配合适度的留白，让枯燥的统计学概念在视觉上变得亲切起来。我尤其喜欢那些图表的呈现方式，线条清晰，色彩搭配和谐，即便是初次接触这些复杂公式的人，也能通过这些视觉辅助快速抓住重点。这种对阅读体验的极致追求，让我对内容本身也充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名理工科背景的学生，我更看重知识的深度和严谨性。这本书在理论的根基上做得非常扎实。它不仅仅停留在教会你如何“计算”的层面，更深入地探讨了每一种统计方法的假设前提、适用范围以及其内在的逻辑推导。对于像假设检验、回归分析这些核心概念，作者的处理方式堪称教科书级别——逻辑链条完整，推导过程清晰可循。读到后面，我甚至能感受到作者在字里行间流露出的那种对统计学美感的欣赏。这对我来说非常重要，因为只有理解了“为什么”是这样，才能在实际应用中做到游刃有余，而不是盲目套用公式。

评分☆☆☆☆☆

不同于我之前接触过的几本同类书籍，这本书在“思想引导”方面做得尤为出色，它更像是一本关于“如何用数据思考”的哲学导论。作者反复强调了统计学的局限性和对结果的审慎解读。例如，在讨论相关性与因果关系时，作者用了好几页篇幅，通过不同的反例和思考框架，来警示读者数据陷阱。这种深层次的批判性思维训练，远比记住一堆公式来得更有价值。读完之后，我对任何声称有“确凿数据支持”的论断都会多留一个心眼，这种思维习惯的养成，我认为是这本书带给我最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初对统计学是抱有抵触情绪的，总觉得那是一门晦涩难懂的学科。然而，这本书的行文风格却像一位耐心的老教授在耳边细细讲解，充满了温度和启发性。它没有一上来就抛出那些吓人的数学符号，而是从我们日常生活中的实际案例切入，循序渐进地构建起统计思维的大厦。作者似乎深谙初学者的心理，总能在关键的转折点设置“小贴士”或者“误区提醒”，这种互动式的叙述方式极大地降低了学习的心理门槛。我发现自己不再是被动地接收知识，而是在跟随作者的引导，主动地去探索和理解数据背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性简直是超乎我的预期。它没有将统计学束之高阁，而是紧密地贴合了当前数据科学和商业分析的前沿需求。在介绍完基础知识后，它迅速地过渡到了如何利用这些工具解决实际问题。我特别欣赏它对软件操作的辅助说明，虽然不是专门的软件教程，但它用非常精炼的语言指出了在主流统计软件中实现相应分析的步骤和注意事项。这使得理论学习和实际操作之间的鸿沟被大大缩短了。我感觉自己不再只是在纸面上与统计学打交道，而是真正握有了一把解决现实世界复杂问题的利器。

评分☆☆☆☆☆

体重：46kg

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

一直在此购买教材。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

非常好！质量也很好！

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身世

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体重：46kg

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剧情透露

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发色：金黄色