圣才教育·袁卫《统计学》（第3版）笔记和习题（含考研真题）详解（赠送视频课程电子书大礼包） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 中国石化出版社

ISBN：9787511407498

版次：3

商品编码：11013749

品牌：圣才教育

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-05-01

用纸：胶版纸

页数：257

字数：414000

内容简介

　　 统计类国内外经典教材辅导系列是一套全面解析统计类国内外经典教材的辅导资料。《圣才·袁卫〈统计学〉笔记和习题（含考研真题）详解（第3版）》基本遵循的《统计学》（第3版）的章目编排，共分10章，每章由三部分组成：第一部分为复习笔记，总结本章的重难点内容；第二部分是课后习题详解，对的《统计学》（第3版）的所有习题都进行了详细的分析和解答；第三部分是考研真题与典型习题详解，精选部分名校历年考研真题和相关习题，并提供了详细的参考答案。

目录

第1章 数据与统计学
1.1 复习笔记
1.2 课后习题详解
1.3 考研真题与典型习题详解

第2章 统计数据的描述
2.1 复习笔记
2.2 课后习题详解
2.3 考研真题与典型习题详解

第3章 概率、概率分布与抽样分布
3.1 复习笔记
3.2 课后习题详解
3.3 考研真题与典型习题详解

第4章 参数估计
4.1 复习笔记
4.2 课后习题详解
4.3 考研真题与典型习题详解

第5章 假设检验
5.1 复习笔记
5.2 课后习题详解
5.3 考研真题与典型习题详解

第6章 方差分析与试验设计
6.1 复习笔记
6.2 课后习题详解
6.3 考研真题与典型习题详解

第7章 相关与回归分析
7.1 复习笔记
7.2 课后习题详解
7.3 考研真题与典型习题详解

第8章 时间序列分析与预测
8.1 复习笔记
8.2 课后习题详解
8.3 考研真题与典型习题详解

第9章 统计指数
9.1 复习笔记
9.2 课后习题详解
9.3 考研真题与典型习题详解

第10章 国民经济统计基础知识
10.1 复习笔记
10.2 课后习题详解
10.3 考研真题与典型习题详解

精彩书摘

第1章 数据与统计学
1．1 复习笔记
一、统计数据与统计学
1．统计学的概念
统计学是研究如何搜集数据、整理数据、分析数据，以便从中做出正确推断的认识方法论科学。实际上，它是一门方法论的科学而不是实质性科学。
2．统计学和统计数据的关系
统计学是由收集、整理、显示和分析统计数据的方法组成的，这些方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究。离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去了其存在的意义。
二、统计学的产生和发展
最早的统计是作为国家重要事项的记录，从统计的产生和发展过程来看，可以把统计学划分为三个时期：一是统计学的萌芽时期，主要有国势学派和政治算术学派；二是统计学的近代时期，主要有数理统计学派和社会统计学派；三是统计学的现代期，主要表现为统计学吸收数学营养的程度越来越迅速；统计学向其他学科领域渗透的能力越来越强；统计学的应用日趋广泛和深入，所发挥的功效日益增强。
三、统计学的内容
统计学的内容由描述统计和推断统计组成。描述统计是用图形、表格和概括性的数字对数据进行描述的统计方法。推断统计是根据样本信息对总体进行估计、假设检验、预测或其他推断的统计方法。推断统计主要有两种类型，即参数估计和假设检验。
四、统计数据的来源
统计数据来源于直接组织的调查、观察和科学试验，称之为第一手数据或直接的数据；或者来源于已有的数据，称之为第二手数据或间接的数据。
……

前言/序言

《统计学基础与应用》（第3版） 内容概要 本书旨在系统性地介绍统计学的基本概念、原理、方法和应用。全书内容结构清晰，逻辑严谨，语言生动，注重理论与实践相结合，旨在帮助读者建立扎实的统计学基础，掌握解决实际问题的能力。本书适用于统计学专业学生、相关领域研究人员、以及对统计学感兴趣的广大读者。 第一部分：统计学导论与描述性统计 本部分为统计学学习奠定基础，介绍统计学的基本概念、研究对象、作用以及发展历程。 第一章 统计学概述 1.1 什么是统计学 统计学的定义、核心任务（收集、整理、分析、解释和呈现数据）。 统计学在社会科学、自然科学、工程技术、经济管理等领域的广泛应用。 统计学作为一门科学学科的地位和重要性。 1.2 统计学基本概念 总体与样本： 明确总体、样本、个体、样本量等基本术语。 参数与统计量： 理解总体参数（如均值、方差）与样本统计量（如样本均值、样本方差）的区别与联系。 数据类型： 介绍定性数据（分类数据，如性别、职业）与定量数据（数值数据，如年龄、收入）的划分。 定量数据类型： 进一步细分定量数据为离散数据（如考试分数）与连续数据（如身高）。 变量： 解释自变量、因变量、控制变量等概念。 1.3 统计学基本方法 描述性统计： 总结和描述数据的基本特征，包括集中趋势、离散程度、分布形态等。 推断性统计： 基于样本数据对总体进行推断，包括参数估计和假设检验。 1.4 统计学发展简史 简要回顾统计学的发展脉络，从早期的数据记录到现代的统计理论。 介绍统计学发展中的重要人物和里程碑事件。 第二章 数据收集与整理 2.1 数据来源与收集方法 原始数据： 介绍一手数据（直接收集）与二手数据（已发布数据）。 抽样调查： 抽样的基本原则： 代表性、随机性。 抽样框： 概念与作用。 常用抽样方法： 简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等，并分析其优缺点和适用场景。 非概率抽样： 便利抽样、判断抽样、配额抽样等，说明其局限性。 实验设计： 实验的基本要素： 处理、受试对象、观测指标。 基本实验设计原则： 对照、重复、随机化。 常用实验设计类型： 完全随机设计、随机区组设计、析因设计等。 普查： 概念、优缺点及适用性。 数据收集中的注意事项： 问卷设计、访谈技巧、误差控制等。 2.2 数据整理与初步分析 数据录入与清洗： 介绍数据录入的常见方法、数据校验、异常值检测与处理。 频数分布表： 分类数据的频数分布： 制作频数、频率、累计频数、累计频率表。 数值数据的频数分布： 确定组距、组数，绘制频数分布直方图。 数据的初步整理： 排序、分组等。 第三章 统计图表 3.1 常用统计图的绘制与解读 定性数据的图表： 条形图： 用于展示分类数据的频数或频率。 饼图： 用于展示各部分占总体的比例。 扇形图： 类似于饼图。 定量数据的图表： 直方图： 展示数值数据的频数分布，直观反映数据的集中趋势、离散程度和分布形态。 频率多边形： 通过连接直方图各矩形顶边的中点绘制，用于比较不同分布。 累积频率曲线（Ogive）： 用于展示数据的累计频率分布。 箱线图（Box Plot）： 有效展示数据的中位数、四分位数、异常值等，适用于比较多组数据的分布。 散点图： 用于展示两个定量变量之间的关系。 3.2 统计图表的选择原则 根据数据类型、分析目的和传达信息的要求选择合适的图表。 图表的清晰性、准确性和简洁性。 避免误导性的图表设计。 第四章 集中趋势的度量 4.1 均值（Mean） 算术平均数： 计算方法、性质（对极端值敏感）。 加权平均数： 概念与应用。 几何平均数： 概念与应用（如平均增长率）。 调和平均数： 概念与应用。 4.2 中位数（Median） 定义：排序后位于中间位置的数值。 计算方法：奇数个与偶数个数据。 性质：不受极端值影响，适用于偏态分布。 4.3 众数（Mode） 定义：数据集中出现次数最多的数值。 特点：适用于各种类型的数据，可能不存在、唯一或多个。 4.4 集中趋势度量方法的选择 根据数据类型、分布形态和分析目的选择最合适的度量指标。 第五章 离散程度的度量 5.1 极差（Range） 定义：最大值与最小值之差。 局限性：仅考虑两个极端值，易受极端值影响。 5.2 四分位数与四分位差（Interquartile Range, IQR） 四分位数： Q1（下四分位数）、Q2（中位数）、Q3（上四分位数）。 四分位差： Q3 - Q1，度量中间50%数据的离散程度，不受极端值影响。 5.3 方差（Variance） 总体方差与样本方差： 定义与计算公式（分母为n或n-1）。 性质：度量数据围绕均值的离散程度，单位是原数据单位的平方。 5.4 标准差（Standard Deviation） 总体标准差与样本标准差： 是方差的平方根。 性质：单位与原数据相同，最常用的离散程度度量指标。 5.5 变异系数（Coefficient of Variation, CV） 定义：标准差与均值之比，以百分比表示。 作用：用于比较不同平均水平的两个数据集的相对离散程度。 5.6 离散程度度量方法的选择 根据数据特性、分析需求选择合适的度量指标。 第六章 分布形态的度量 6.1 偏度（Skewness） 定义：度量数据分布的对称性。 正偏态（右偏）： 均值 > 中位数 > 众数，尾部向右延伸。 负偏态（左偏）： 均值 < 中位数 < 众数，尾部向左延伸。 对称分布： 均值 = 中位数 = 众数。 6.2 峰度（Kurtosis） 定义：度量数据分布峰部的尖锐程度或平坦程度。 高尖峰（Leptokurtic）： 比正态分布更尖峭，尾部更厚。 低平峰（Platykurtic）： 比正态分布更平坦，尾部更薄。 正态分布（Mesokurtic）： 峰度和尾部适中。 6.3 分布形态度量方法的解释 如何根据偏度和峰度信息理解数据的分布特征。 第二部分：概率论基础与概率分布 本部分介绍概率论的基本概念，以及重要的概率分布，为推断性统计打下理论基础。 第七章 概率论基础 7.1 随机事件与概率 随机试验： 结果不确定但所有可能结果已知。 样本空间与样本点： 随机试验所有可能结果的集合。 随机事件： 样本空间的一个子集。 概率的定义： 古典概率、统计概率、公理化概率。 概率的基本性质： 非负性、规范性、可加性。 7.2 事件的关系与运算 包含、相等、互斥（不相容）： 事件之间的关系。 并集（或）： 至少发生一个事件。 交集（且）： 同时发生所有事件。 差集： A发生而B不发生。 对立事件： 必然发生与必然不发生。 7.3 条件概率与乘法法则 条件概率： 在事件B发生的条件下，事件A发生的概率 P(A|B)。 乘法法则： P(AB) = P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)。 7.4 独立事件 事件独立： A的发生与否不影响B的发生概率，即 P(A|B) = P(A)。 判断独立性的方法： P(AB) = P(A)P(B)。 7.5 全概率公式与贝叶斯定理 全概率公式： 将一个事件的概率分解为多个互斥事件的概率之和。 贝叶斯定理： 根据新的证据修正先验概率，计算后验概率。 第八章 随机变量及其分布 8.1 随机变量 离散型随机变量： 取值是可数个的。 连续型随机变量： 取值是不可数的，在某个区间内。 8.2 离散型随机变量的概率分布 概率质量函数（PMF）： 描述离散型随机变量取各可能值的概率。 期望值（E(X)）： 离散型随机变量的均值。 方差（Var(X)）： 离散型随机变量的离散程度。 8.3 连续型随机变量的概率分布 概率密度函数（PDF）： 描述连续型随机变量取值的概率密度。 累积分布函数（CDF）： 描述随机变量小于或等于某个值的概率。 期望值（E(X/Y)）： 连续型随机变量的均值。 方差（Var(X/Y)）： 连续型随机变量的离散程度。 第九章 常用概率分布 9.1 离散型概率分布 二项分布（Binomial Distribution）： n次独立重复的伯努利试验，成功次数的分布。 泊松分布（Poisson Distribution）： 单位时间或空间内随机事件发生次数的分布。 超几何分布（Hypergeometric Distribution）： 从有限总体中不放回抽取样本，不重复抽样的成功次数分布。 几何分布（Geometric Distribution）： 第一次成功所需的试验次数的分布。 9.2 连续型概率分布 均匀分布（Uniform Distribution）： 在给定区间内，各点出现的概率密度相等。 正态分布（Normal Distribution，高斯分布）： 最重要的概率分布，具有钟形对称的特点，许多自然和社会现象都近似服从正态分布。 标准正态分布： 均值为0，标准差为1的正态分布。 正态分布的应用： 利用标准正态分布表进行概率计算。 指数分布（Exponential Distribution）： 描述两次连续随机事件发生之间的时间间隔。 t分布（Student's t-distribution）： 用于小样本均值推断。 卡方分布（Chi-squared distribution, χ²）： 用于方差检验、拟合优度检验等。 F分布（F-distribution）： 用于比较两组数据的方差，方差分析等。 9.3 中心极限定理 定理内容： 无论总体分布如何，大量独立同分布的随机变量的均值（或和）的分布近似于正态分布。 重要性： 为推断性统计中许多方法的应用提供了理论依据。 第三部分：统计推断 本部分介绍如何利用样本信息对总体进行推断，包括参数估计和假设检验。 第十章 统计估计 10.1 点估计 定义： 用一个样本统计量来估计总体参数。 估计量的性质： 无偏性、有效性、一致性。 常用点估计方法： 矩估计法、最大似然估计法（MLE）。 10.2 区间估计 定义： 估计总体参数可能落入的范围，并给出一定的置信水平。 置信水平（Confidence Level）： 估计区间包含总体参数的概率。 置信区间（Confidence Interval）： 估计区间的具体范围。 影响置信区间宽度的因素： 置信水平、样本量、总体方差。 10.3 均值和比例的区间估计 大样本情况： 利用Z分布进行区间估计。 小样本情况： 利用t分布进行区间估计（仅适用于均值）。 比例的区间估计。 第十一章 假设检验 11.1 假设检验的基本思想 原假设（H0）： 需要检验的关于总体参数的陈述。 备择假设（H1）： 与原假设相对立的陈述。 检验统计量： 基于样本数据计算的统计量。 拒绝域（Rejection Region）： 当检验统计量落入此区域时，拒绝原假设。 接受域（Acceptance Region）： 当检验统计量落入此区域时，不拒绝原假设。 11.2 假设检验的步骤 建立原假设和备择假设。 选择检验统计量。 确定显著性水平（α）。 计算检验统计量的观测值。 作出统计决策：拒绝或不拒绝原假设。 11.3 假设检验的错误类型 第一类错误（α错误）： 实际原假设为真，但被拒绝（拒真）。 第二类错误（β错误）： 实际原假设为假，但被接受（漏假）。 功效（Power）： 1-β，正确地拒绝错误的原假设的概率。 11.4 单样本假设检验 均值的假设检验： Z检验、t检验。 比例的假设检验： Z检验。 方差的假设检验： 卡方检验。 11.5 两样本假设检验 独立样本均值检验： Z检验、t检验（配对t检验、独立样本t检验）。 独立样本比例检验： Z检验。 独立样本方差检验： F检验。 11.6 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test） 卡方拟合优度检验： 检验观测频数是否与理论频数相符。 11.7 独立性检验 卡方独立性检验： 检验两个分类变量之间是否存在关联。 第四部分：回归分析与相关性分析 本部分介绍如何利用统计方法分析变量之间的关系，预测和解释变量间的相互影响。 第十二章 相关性分析 12.1 相关关系的概念 协方差： 度量两个变量联合变动的方向和程度。 相关系数： 标准化后的协方差，度量线性相关的方向和强度。 12.2 皮尔逊积矩相关系数（Pearson Correlation Coefficient, r） 计算方法、取值范围（-1到1）。 解释：r>0表示正相关，r<0表示负相关，r=0表示无线性相关。 注意事项：相关不等于因果。 12.3 Spearman秩相关系数 适用于非参数检验，或当变量不满足正态分布时。 基于变量的等级进行计算。 12.4 相关性分析的应用与局限性 分析变量间的线性关系强度。 避免过度解读相关性。 第十三章 简单线性回归 13.1 回归模型 线性回归方程： Y = β0 + β1X + ε。 因变量（Y）和自变量（X）。 回归系数（β0, β1）： 截距和斜率。 误差项（ε）： 未被模型解释的部分。 13.2 回归系数的估计：最小二乘法 最小二乘法原理： 使观测值与回归线之间的误差平方和最小。 估计的回归方程： ŷ = b0 + b1X。 13.3 回归模型的评估 决定系数（R²）： 表示因变量的变异有多少可以被自变量解释。 残差分析： 检查模型假设是否满足，如线性、独立性、方差齐性、正态性。 13.4 回归方程的推断 斜率的假设检验： 检验自变量X对因变量Y是否有显著的线性影响。 斜率的区间估计。 13.5 回归方程的应用：预测 基于自变量的值预测因变量的值。 预测区间的解释。 第十四章 多元线性回归 14.1 多元线性回归模型 Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε。 引入多个自变量，解释其对因变量的联合影响。 14.2 回归系数的估计与检验 最小二乘法矩阵表示。 t检验： 检验每个自变量的回归系数是否显著。 F检验： 检验整个回归模型是否显著。 14.3 模型评估与选择 调整的决定系数（Adjusted R²）： 考虑了模型中自变量数量，用于比较不同模型。 变量选择方法： 前向选择、后向剔除、逐步回归。 14.4 虚拟变量（Dummy Variables） 用于处理分类自变量。 14.5 多元回归的应用 更全面地解释和预测因变量。 第五部分：其他统计方法与专题 第十五章 方差分析（ANOVA） 15.1 方差分析的基本思想 将总的变异分解为不同来源的变异。 比较多个组的均值是否存在显著差异。 15.2 单因素方差分析 比较两个以上独立组的均值。 F统计量： 组间方差与组内方差之比。 15.3 多因素方差分析 考虑多个因素（自变量）对因变量的影响，包括主效应和交互效应。 15.4 方差分析的应用 在实验设计和领域研究中广泛应用。 第十六章 非参数统计 16.1 非参数统计的特点与适用范围 不要求总体分布服从特定分布（如正态分布）。 适用于 ordinal 数据或当样本量较小时。 16.2 常用非参数检验 Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U检验）： 独立样本的非参数检验，代替独立样本t检验。 Wilcoxon符号秩检验： 配对样本的非参数检验，代替配对t检验。 Kruskal-Wallis H检验： 单因素方差分析的非参数替代。 Friedman检验： 多因素方差分析的非参数替代。 第十七章 时间序列分析基础 17.1 时间序列数据的特点 观测值按时间顺序排列，存在趋势、季节性、周期性和随机性。 17.2 时间序列的组成成分分解 加法模型与乘法模型。 17.3 平滑技术 移动平均法。 17.4 简单的预测模型 例如，指数平滑法。 第十八章 抽样调查统计 18.1 抽样调查的设计与实施 抽样框、抽样方案、样本量确定。 18.2 抽样误差的估计 抽样误差的来源。 18.3 样本推断 基于样本估计总体参数。 18.4 简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等在调查中的应用。 附录： 常用统计量计算公式汇总 概率分布表（如正态分布表、t分布表、卡方分布表、F分布表） 统计软件应用介绍（可选，非本书核心内容） 本书特色： 体系完整： 覆盖了统计学的主要分支，从基础概念到高级应用。 逻辑清晰： 各章节之间衔接紧密，层层递进，便于理解。 理论与实践并重： 理论讲解深入浅出，并通过大量实例说明统计方法的应用。 语言通俗易懂： 避免使用过多晦涩的专业术语，力求语言生动、准确。 注重方法论： 强调统计分析的思维过程和方法论，培养读者的分析能力。 本书旨在为读者提供一个全面、系统、实用的统计学学习平台，帮助读者掌握统计学的精髓，并将其应用于实际问题的分析与解决中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计简直是教科书级别的典范，每一个章节的开始都有明确的学习目标，读完之后，你很清楚自己掌握了哪些核心内容。 章节之间的衔接过渡也处理得非常自然流畅，不会出现前言不搭后语的情况，这一点在厚重的专业书籍中尤为可贵。 我特别欣赏作者在解释复杂概念时所采用的类比方法，有时候一个精妙的比喻，胜过长篇大论的数学推导，瞬间就能让你茅塞顿开。 比如说，对于中心极限定理的阐释，作者运用了一个非常巧妙的生活场景来解释其重要性，我读完后立刻就理解了它在统计推断中的核心地位。 这本书的细节处理也做得非常到位，比如重要的术语都会用加粗或者不同的颜色来标示，便于快速回顾和查找。 这种对细节的关注，充分体现了编写者对读者学习体验的重视，让人感觉到这本书是用心打磨出来的精品。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对统计学一直抱有畏惧心理，总觉得这玩意儿跟数学沾边就没什么好事。但是翻开这本教材后，我的看法彻底改变了。它的叙述方式非常贴近生活，举的例子也都是我们日常工作中经常会遇到的场景，这极大地降低了学习的门槛。 尤其是对概率论那块的讲解，不再是干巴巴的定义堆砌，而是通过生动的案例，让你明白为什么要有这些理论基础。 读到后面，关于假设检验和回归分析的部分，内容深度逐渐增加，但作者依然保持了极高的可读性，没有让人感到突然掉入“深水区”。 这种循序渐进的难度设计，非常适合自我提升的学习者，能够让你稳扎稳打地往前推进，每攻克一个章节都会有实实在在的成就感。 此外，书中对一些经典统计学史实的穿插介绍，也让冰冷的数字有了温度，使得整个学习过程充满了趣味性和人文关怀，绝对不是那种让人昏昏欲睡的教科书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧真的没得说，拿到手感觉质量就很高，那种厚重感和纸张的触感都让人心情愉悦。 拿到这本书后，我首先注意到的是它内容逻辑的清晰度，很多看似复杂的统计学概念，作者都能用非常直观易懂的方式阐述出来，这一点对于初学者来说简直是福音。特别是那些公式推导的部分，虽然是文字描述，但读起来一点都不费劲，仿佛老师就在旁边一点点地为你讲解一样。再者，书中对不同统计方法的适用场景的区分非常到位，这一点在实际应用中尤为关键，避免了知识学了却不知道怎么用的尴尬。我个人认为，这本书不仅仅是在教授知识，更是在培养一种统计思维，引导读者去思考数据背后的意义，而不是简单地记住定义和公式。 这种深层次的引导，是很多教材所欠缺的，它让你在学习的过程中，不断地提问和探索，从而真正掌握统计学的精髓。 感觉这本书的作者对统计学的理解已经达到了炉火纯青的地步，能够将这样一门学科讲得如此引人入胜，实属不易。

评分☆☆☆☆☆

从内容的新旧程度来看，这本书明显是紧跟时代步伐的，它没有沉溺于陈旧的统计模型，而是适当地引入了一些在现代大数据背景下越来越重要的统计思想。 这让我在学习时，感觉自己掌握的知识不会很快过时，具有一定的超前性。 另外，书中的论证过程非常扎实，每一步的逻辑推演都让人信服，很少出现那种“此处略过”或者“读者自行验证”的跳跃性叙述，真正做到了对知识点负责。 这种详尽的论证，极大地增强了我对统计学原理的信任感，不再是盲目地接受结论。 我感觉作者在编写时，一定是以一个经验丰富的教师的角度出发，深知学生在哪里会卡壳，然后提前布局，给出最清晰的指引。 总体而言，这是一本能真正帮助读者建立起完整、系统且实用的统计学知识体系的优秀著作，值得反复研读和珍藏。

评分☆☆☆☆☆

我用过市面上好几本统计学教材，但这本书在理论深度和实用性之间找到了一个绝佳的平衡点。 它既保证了学术上的严谨性，没有为了追求“简单”而牺牲掉必要的理论基础，同时又大量的引入了现代数据分析的思维框架。 对于我这种需要将统计知识应用于实际数据分析工作的人来说，这本书提供了非常坚实的理论后盾，让我能更自信地去解释分析结果。 书中对各种统计软件输出结果的解读部分，虽然篇幅不算特别多，但却点到了关键，能有效地帮助我们弥合理论与实操之间的鸿沟。 我觉得这本书的价值在于，它不仅仅教会你“怎么算”，更重要的是教会你“该不该算”，以及“算出来之后该怎么看”，这种批判性思维的培养，才是这本教材最宝贵的地方。

评分☆☆☆☆☆

在我们国家还有很多孩子连最基本的教育都没办法享受的。

评分☆☆☆☆☆

⑤教学生抓重点.教学难免有意外，课堂难免有突变，应对教学意外、课堂突变的本领，就是我们通常说的驾驭课堂、驾驭学生的能力。对教师来说，让意外干扰教学、影响教学是无能，把意外变成生成，促进教学、改进教学是艺术。生成相对于教学预设而言，分有意生成、无意生成两种类型；问题生成、疑问生成、答案生成、灵感生成、思维生成、模式生成六种形式。生成的重点在问题生成、灵感生成。教学机智显亮点.随机应变的才智与机敏，最能赢得学生钦佩和行赞叹的亮点。教学机智的类型分为教师教的机智、学生学的机智，师生互动的机智，学生探究的机智。机智常常表现在应对质疑的解答，面对难题的措施，发现问题的敏锐，解决问题的灵活。

评分☆☆☆☆☆

笔者以为，书评与书之间，是需有一段距离的。这距离可分两方面。一、时间距离。就我们的阅读经验看，许多著述，是需经过一段时间（有的甚至需要相当长时间）洗汰才可发现其价值或无价值的。书评来得太快，一些经时间洗涤逐步显露光泽，当时并未被充分注意的书就可能长久掩埋，难为人们汲取营养。譬如前面所举《中国古代科学思想史》、《中国哲学简史》等。而一些初粗看来还过得去的东西，保不准几个月后便会销声匿迹（这种情况在媒体发达的今天事例尤其见得多）。

评分☆☆☆☆☆

①多向互动，形式多样.互动的课堂，一定的活动的课堂，生活的课堂。互动的条件：平等、自由、宽松、和谐。互动的类型师生互动、生生互动、小组互动、文本互动、习题互动、评价互动。互动的形式：问

评分☆☆☆☆☆

早在30年代就为书评事业作出很大努力的萧乾先生，当年就订下一个原则：坚持自己花钱买书来评，不评赠书。这样就自觉拉开了人情距离，使书评多了可靠不欺骗的学术分量。至于时间距离，我想报刊编辑们也当有意识关注一些已经过往但仍有意义、价值的书，或约请一些作者，写一些在他们阅历中发挥大作用的书的评论，将那些真正饱含人类精神精粹的作品张扬出来，这样不仅传递了文化的文明火种，也可挽救眼下书评声誉下滑的颓势。从这个角度去考察，&ldquo;距离&rdquo;又几乎是对书评者学术能力和文化良知的丈量了。

评分☆☆☆☆☆

笔者以为，书评与书之间，是需有一段距离的。这距离可分两方面。一、时间距离。就我们的阅读经验看，许多著述，是需经过一段时间（有的甚至需要相当长时间）洗汰才可发现其价值或无价值的。书评来得太快，一些经时间洗涤逐步显露光泽，当时并未被充分注意的书就可能长久掩埋，难为人们汲取营养。譬如前面所举《中国古代科学思想史》、《中国哲学简史》等。而一些初粗看来还过得去的东西，保不准几个月后便会销声匿迹（这种情况在媒体发达的今天事例尤其见得多）。

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再有一些大部头套书，尚未面世，便召开发布会。学者名流、政府要员请一个遍。分明刚刚交给的书，便要他们发言表态，硬要说出个子丑寅卯来，这个时间差距是不是太小了点儿？这样发行式的报道或座谈会纪要，我能随便听，并撵着去买他们推荐的书？

评分☆☆☆☆☆

早在30年代就为书评事业作出很大努力的萧乾先生，当年就订下一个原则：坚持自己花钱买书来评，不评赠书。这样就自觉拉开了人情距离，使书评多了可靠不欺骗的学术分量。至于时间距离，我想报刊编辑们也当有意识关注一些已经过往但仍有意义、价值的书，或约请一些作者，写一些在他们阅历中发挥大作用的书的评论，将那些真正饱含人类精神精粹的作品张扬出来，这样不仅传递了文化的文明火种，也可挽救眼下书评声誉下滑的颓势。从这个角度去考察，&ldquo;距离&rdquo;又几乎是对书评者学术能力和文化良知的丈量了。

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古代的那些文人墨客,都有一个相同的爱好-------读书.书是人类进步的阶梯.读书是每个人都做过的事情,有许多人爱书如宝,手不释卷,因为一本好书可以影响一个人的一生.那么,读书有哪些好处呢?1读书可以丰富我们的知识量.多读一些好书,能让我们了解许多科学知识.2读书可以让我们拥有&quot;千里眼&quot;.俗话说的好&quot;秀才不出门,便知天下事.&quot;&quot;运筹帷幄,决胜千里.&quot;多读一些书,能通古今,通四方,很多事都可以未卜先知.3读书可以让我们励志.读一些有关历史的书籍,可以激起我们的爱国热情.4读书能提高我们的写作水平.读一些有关写作方面的书籍,能使我们改正作文中的一些不足,从而提高了我们的习作水平.读书的好处还有一点,就是为我们以后的生活做准备.读书的好处很多。