統計學（修訂第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

高嘉英，馬立平 編

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 數理統計
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 抽樣調查
• 統計建模

齣版社： 首都經濟貿易大學齣版社

ISBN：9787563807642

版次：4

商品編碼：11161262

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2012-07-01

用紙：膠版紙

頁數：423

正文語種：中文

編輯推薦

　　《統計學（修訂第4版）》適宜作為大學本科、專科財經類各專業統計課教材，也可作為廣大經濟管理人員學習統計專業知識用書。

內容簡介

　　《統計學（修訂第4版）》簡明扼要地介紹應用寫作的基本知識——立意、選材、語言、修改，並具體介紹瞭公文、實務類文書、禮儀文書、電子類文書等應用文件的概念、格式、寫作要求等。《統計學（修訂第4版）》吸收瞭國內外統計科學的最新研究成果，以及其他統計教材的優點，係統地闡述瞭統計的基本理論和方法，並簡明扼要地介紹瞭一些統計方法在實踐中的運用。

內頁插圖

目錄

第一章 總論
第一節 統計學的性質和研究對象
第二節 統計學的方法及理論基礎
第三節 統計學的基本概念
第四節 統計指標的形成及錶現形式
本章小結
思考題與練習題

第二章 數據資料的搜集
第一節 數據的意義及類型
第二節 數據搜集的方式和方法
第三節 調查方案的設計
第四節 調查錶和調查問捲
本章小結
思考題與練習題

第三章 統計分組與次數分布
第一節 統計分組
第二節 次數分布
第三節 統計錶
第四節 用Excel整理和顯示數據
本章小結
思考題與練習題

第四章 集中趨勢和離散程度的測定
第一節 集中趨勢和離散程度
第二節 算術平均數
第三節 調和平均數
第四節 幾何平均數
第五節 中位數和眾數
第六節 標誌變異指標
附錄描述統計的Excel實現
本章小結
思考題與練習題

第五章 概率基礎與抽樣分布
第一節 隨機變量及其概率分布
第二節 離散型隨機變量的概率分布
第三節 連續型隨機變量的概率分布
第四節 抽樣分布與中心極限定理
本章小結
思考題與練習題

第六章 抽樣推斷
第一節 抽樣推斷概述
第二節 抽樣誤差
第三節 總體指標的估計
第四節 假設檢驗
第五節 抽樣組織形式及抽樣方案設計
附錄參數的Excel實現
本章小結
思考題與練習題

第七章 相關與迴歸
第一節 相關分析
第二節 一元綫性迴歸
第三節 多元綫性迴歸
第四節 一元非綫性迴歸
附錄相關與迴歸分析的Excel實現
本章小結
思考題與練習題

第八章 時間數列分析
第一節 時間數列和動態分析指標
第二節 長期趨勢分析
第三節 季節變動和循環變動分析
本章小結
思考題與練習題

第九章 統計指數
第一節 統計指數的概念與分類
第二節 總指數的綜閤形式--綜閤指數
第三節 總指數的平均形式--平均指數
第四節 指數體係及因素分析
第五節 常用經濟指數
本章小結
思考題與練習題

第十章 國民經濟核算基礎
第一節 國民經濟核算體係的概念與作用
第二節 國民經濟核算的基本概念
第三節 我國國民經濟核算體係的基本結構與內容
本章小結
思考題與練習題
練習題參考答案

附錶
附錶1正態分布概率錶
附錶2隨機數字錶
附錶3 F分布臨界值錶（α=0.01）
附錶4 t分布臨界值錶
附錶5檢驗相關係數p=0的臨界值（rα）錶
附錶6標準正態分布錶

精彩書摘

　　以上是從嚴格的意義上說明隨機變量的概念。在實踐中，隨機變量有一個更為常用的意義。簡單地說，隨機變量就是取值事先不能確定的具有隨機性的變量。例如，隨機測量一群孩子的身高，在通常意義下，這群孩子的“身高”就可看作是一個隨機變量。
　　在引進隨機變量後，隨機事件就可用隨機變量的取值錶示，這樣就把對隨機事件及其概率的研究轉化為對隨機變量取值及其概率的研究，便於討論隨機現象的數量規律。
　　按照隨機變量的特性，通常可把隨機變量分為離散型隨機變量和非離散型隨機變量兩類。非離散型隨機變量範圍很廣，情況比較復雜，其中連續型隨機變量是在實際中最重要的和最常遇到的。本書隻研究離散型和連續型隨機變量兩種。
　　若隨機變量X的所有可能取值可以一一列舉，即所有可能取值為有限個或無限可列個，則稱X為離散型隨機變量。例如，在一批産品中“取到次品的個數”、“單位時間內某交換颱收到的呼叫次數”等都是離散型隨機變量。離散型隨機變量可以用隨機變量的概率分布來描述。而形成概率分布有兩個要素：一個是它的所有可能取值；另一個是取這些值的概率。
　　如果隨機變量X的所有可能取值不能逐個列舉齣來，而是某一區間，則稱X為連續型隨機變量。例如，一批電子元件的壽命、實際工作中常遇到的測量誤差、候車時間等都是連續型隨機變量。
　　考慮一群成年男子中任意一個人的體重X，它可以取區間[m，M]內的一切值，其中m為這群成年男子中的最輕體重，M為這群成年男子中的最重體重。當然，X是一個連續型隨機變量。這時考察X取某個值的概率沒有什麼實際意義，人們不會關心一個人體重恰為50公斤的概率為多少這類問題，而是會關心一個人的體重在50～60公斤之間的概率為多少這類問題。因此，在實際工作中，將X的所有可能取值區間[m，M]分成若乾組，即分成若乾個首尾相連的小區間，每個小區間包含左端點，不包含右端點，小區間的長度為組距，研究X在每個小區間上取值的概率。
　　二、隨機變量的概率分布
　　研究一個隨機變量，要知道它所有可能的取值以及取這些值時的概率。對應於所有可能取值的一係列概率，稱為隨機變量的概率分布。我們仍用投擲一顆均勻骰子為例進行說明。在投擲中可能齣現的點數X為1，2，3，4，5，6，每個點數齣現的概率分彆為為一個概率分布。概率分布必須滿足兩個基本條件：
　　（1）概率是非負的，即必須大於或等於0；
　　（2）所有可能取值的概率之和必須等於1（或100％）。
　　概率分布反映瞭隨機變量的數量規律性。上例中，擲一顆均勻的骰子齣現六種點數（1，2，3，4，5，6點）的概率均為1／6。這就是說，六種點數齣現的可能性是相同的，都是1／6。但應正確理解這裏l／6的意義。比如，我們說“齣現3點的概率是1／6”，絕不是意味著每投擲骰子6次就會有l次三點齣現，這句話的意思是在擲骰子很多次時，齣現3點的次數與總次數之比大約是1／6，而且，投擲次數越多，這個次數比例越接近1／6。
　　從投擲骰子的例子中，還可以體會到概率分布與頻率分布的關係。一方麵，它們的性質是不同的。在第三章中講到變量的頻率分布是對客觀現象已發生的情況，即隨機變量已齣現的那些取值的現實分布的概括描述，是一種經驗分布；而概率分布是說明未來可能齣現的不同結果（隨機變量的不同取值）的機會的大小，是一種理論上的分布。但另一方麵，從上述例子中還可看齣，它們又有密切的聯係，即隨著試驗次數（如骰子投擲次數）的增多，頻率將越來越接近概率。因此，頻率可作為概率的估計，頻率分布也可作為歸納概率分布的基礎。
　　……

探尋數據背後的邏輯：一本關於理解世界、決策未來的讀物 在這信息爆炸的時代，我們每天都被海量的數據所包圍。從新聞報道中的經濟指標，到醫療健康領域的疾病發病率，再到日常生活中的市場趨勢和個人消費習慣，數據無處不在，深刻地影響著我們對世界的認知和對未來的判斷。然而，僅僅擁有數據是遠遠不夠的，真正能夠駕馭信息、做齣明智決策的關鍵，在於理解數據、分析數據，並從中提煉齣有價值的洞見。這正是本書將要帶您踏上的探索之旅。 本書並非一本枯燥的數學公式堆砌，而是一扇通往理解數據世界的大門。它旨在幫助您構建一套嚴謹的思維框架，學會如何從紛繁復雜的數據中抽絲剝繭，發現隱藏的模式、揭示事物之間的關聯，並最終做齣更具前瞻性和科學性的決策。無論您是希望提升在工作中的分析能力，還是渴望更深入地理解新聞報道背後的含義，亦或是希望在個人生活中做齣更理性的選擇，本書都將為您提供不可或缺的工具和視角。 我們常說“事實勝於雄辯”，而數據正是最有力、最客觀的事實載體。然而，數據本身並不會說話。我們需要通過科學的方法，賦予數據生命，讓它們講述真實的故事。本書將從最基礎的概念齣發，一步步引領您掌握那些被譽為“科學的語言”的統計學原理。您將瞭解到，數據的收集、整理、描述和解釋，並非是孤立的環節，而是一個環環相扣、邏輯嚴謹的過程。 想象一下，當您麵對一份關於消費者行為的調查報告時，您是否曾想過，這份報告是如何得齣的？其中的數字代錶瞭什麼？它們是否具有普遍性？又能否作為決策的依據？本書將為您揭示這些問題的答案。我們將從描述性統計開始，學習如何用直觀的方式概括和呈現數據。您將學會如何繪製清晰的圖錶，如直方圖、餅圖、散點圖等，它們能夠直觀地展示數據的分布和特徵。同時，您也將掌握一些關鍵的度量指標，例如均值、中位數、眾數，它們能告訴您數據的中心趨勢；方差、標準差，它們則能反映數據的離散程度。通過這些工具，您將能夠更準確地把握數據的整體麵貌，避免被個彆極端值所誤導。 然而，描述性統計隻是故事的開端。在現實世界中，我們往往無法獲取所有相關個體的數據，而隻能從一個樣本齣發，去推斷總體的特徵。這時，推斷性統計就顯得尤為重要。本書將詳細介紹推斷性統計的核心思想——抽樣。您將理解為什麼需要抽樣，不同的抽樣方法會有怎樣的影響，以及如何從樣本信息中，對未知的總體進行科學的預測和判斷。 在此基礎上，我們將深入探討參數估計和假設檢驗這兩個核心概念。參數估計，就是根據樣本數據，來估計總體的未知參數，例如總體的平均值或比例。您將學習如何計算點估計，並理解區間估計的意義，即我們並非給齣一個確切的數值，而是給齣一個可能的範圍，並伴隨著一定的置信水平。這使得我們的推斷更加審慎和可靠。 而假設檢驗，則是我們在麵對某個關於總體的陳述（即假設）時，如何利用樣本數據來判斷這個陳述是否成立的過程。您將接觸到零假設和備擇假設的概念，理解P值在判斷統計顯著性中的作用，以及如何根據檢驗結果，做齣關於總體性質的科學判斷。例如，當您看到一個新藥的臨床試驗報告時，假設檢驗就能夠幫助您判斷這個新藥是否真的有效，或者其療效是否僅僅是偶然的。 數據的背後，往往隱藏著變量之間的關係。本書將帶您進入相關性與迴歸分析的世界。您將學習如何量化兩個變量之間的關聯程度，是正相關還是負相關，以及這種關聯有多強。更進一步，您將學習如何建立迴歸模型，用一個或多個自變量來預測因變量。例如，一傢企業可以利用市場營銷投入和産品銷量之間的迴歸模型，來預測未來銷量，從而優化營銷策略。本書將介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，幫助您理解模型是如何構建的，如何評估模型的優劣，以及如何解釋迴歸係數的含義。 在處理現實世界的數據時，我們常常會遇到概率的概念。概率是理解不確定性事件的基礎。本書將為您係統地介紹概率論的基本原理，包括事件、概率的計算、條件概率、獨立事件等。您將學習如何利用概率來量化風險，預測事件發生的可能性，並為決策提供概率性的支持。例如，在保險行業，概率論是計算保費和評估風險的基石。 此外，本書還將觸及一些進階但同樣至關重要的主題。在處理大量數據時，我們可能會遇到多重比較帶來的問題，本書將探討如何規避這些問題。在某些情況下，數據可能不符閤我們預期的正態分布，這時非參數統計方法就顯得尤為重要，本書將簡要介紹其應用場景。我們還將提及實驗設計的基本原則，如何設計齣能夠得齣有效結論的實驗，以避免偏見和混淆。 本書的寫作風格注重理論與實踐相結閤。在講解每一個統計概念時，我們會盡量引用貼近現實生活的例子，幫助您理解抽象的理論在實際應用中的價值。我們鼓勵您主動思考，將所學知識應用到您自己的工作中，或者在閱讀新聞、分析社會現象時，運用統計學的思維方式。 本書的目標讀者廣泛，無論您是來自經濟學、社會學、心理學、醫學、工程學，還是市場營銷、金融投資等領域的專業人士，亦或是對數據分析充滿興趣的學生和愛好者，都能從中獲益。它將幫助您建立紮實的統計學基礎，提升您的批判性思維能力，讓您在麵對海量信息時，不再感到迷茫，而是能夠自信地分析、判斷，並做齣更明智的決策。 掌握統計學，就是掌握瞭一種理解世界、洞察規律、預測未來的強大工具。它讓我們從“憑感覺”的決策模式，轉嚮“憑數據”的科學決策。它讓我們能夠更客觀地看待問題，更深入地理解現象，並更有效地解決問題。這本書，將是您開啓這段數據探索之旅的理想伴侶。我們相信，通過學習和實踐，您將能夠真正地“讀懂”數據，並利用它來創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書脊上印著“統計學（修訂第4版）”，但坦白說，當我翻開它的時候，我期待的那些直擊人心的案例和深入淺齣的解釋，似乎隻在邊緣徘徊。它更像是一本詳盡的工具手冊，而非能激發思考的讀物。章節的編排遵循著教科書的嚴謹套路，從描述性統計的冰冷數字，到推斷性統計的復雜公式，一步步推進，但每一步都感覺像是被固定在教科書的軌道上，缺少瞭那種能讓人在浩瀚的概率海洋中自由呼吸的豁達感。舉個例子，關於中心極限定理的講解，它完美地呈現瞭數學的精確性，每一個符號的推導都無可指摘，但對於一個初學者來說，那種“為什麼”這個定理如此重要、它在現實世界中是如何優雅地運作的震撼體驗，卻被淹沒在一堆密集的希臘字母和積分符號之下。我總覺得，作者在力求麵麵俱到時，不小心丟掉瞭與讀者建立情感聯係的那條綫索。那些所謂的“實際應用”，也常常是裁剪得過於乾淨、缺乏真實世界中那種令人頭疼的噪音和異常值的案例。讀完一章，我能復述齣公式，卻很難在腦海中勾勒齣一個鮮活的統計思維模型。這對於一本宣稱是修訂版的書來說，實在是一種遺憾。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗簡直是一場與時間賽跑的馬拉鬆，你需要極大的毅力和精準的聚焦纔能不被那些冗長、幾乎是自我重復的定義所吞噬。這本書的語言風格極其學術化，仿佛每一句話都經過瞭冗長的委員會審議，力求絕對的無歧義，結果卻是犧牲瞭所有閱讀的流暢性和愉悅感。我記得嘗試去理解貝葉斯推斷那幾章時，我不得不反復閱讀同一個段落，不是因為內容太深奧，而是因為錶述方式過於迂迴和間接。它似乎假設讀者已經擁有瞭紮實的數理基礎和極強的耐心，完全不考慮那些希望通過這本書建立起對統計直覺的普通學習者。更讓我感到睏擾的是圖錶的質量和呈現方式。雖然數據本身是可靠的，但圖錶的設計卻透露著一種上個世紀的審美——密集的網格綫，缺乏重點的色彩對比，以及那些需要我不斷在文字描述和圖錶之間來迴跳轉纔能勉強拼湊齣全貌的復雜示意圖。這完全沒有體現齣現代統計可視化所追求的“一目瞭然”的境界。我更傾嚮於去網上搜索更直觀的解釋視頻，而不是再與這本書的某些插圖進行眼神搏鬥。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的參考價值是無可替代的，但這恰恰說明瞭它的“閱讀價值”的缺失。它是一部百科全書式的存在，當你忘記瞭某個特定的非參數檢驗的名稱，或者需要確認某個假設檢驗的嚴格前提條件時，翻開索引，你總能找到你需要的那個精確的腳注或定義。它像一個沉睡的巨人，隻有在你迷路時纔會被喚醒。但是，這種被動的、工具性的使用，與我最初期望的那種主動學習、享受探索過程的閱讀體驗相去甚遠。這本書的設計理念似乎是“知識的完整性優先於讀者的理解效率”。每一次試圖從頭到尾係統性地閱讀，我都感覺像是在攀登一座由純粹的理論構建起來的陡峭山峰，每一步都走得異常艱難，而且山頂的風景——那些所謂的“洞察”——似乎並不比在山腳下通過更友好的地圖冊看到的更清晰。它需要你先擁有一個基礎的知識框架，然後纔能有效地利用它來修補細節的漏洞，否則，它隻會成為壓在書架上的一塊沉重石闆。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度與其說是廣度，不如說是“刻薄的細緻”。它在某些細枝末節上花費瞭大量的篇幅，仿佛在嚮讀者證明它涵蓋瞭所有可能齣現的邊緣情況，但這種“包羅萬象”的努力，最終帶來的卻是核心概念學習路徑的模糊化。例如，在處理假設檢驗的power分析部分，它詳盡地列舉瞭不同樣本量、不同顯著性水平下可能齣現的統計功效值，每一個錶格都精準無比，但對於如何根據一個不確定的業務場景來“閤理預估”所需的樣本大小，它提供的指導卻顯得空泛和不切實際。這本書更像是為那些已經通過瞭初級統計學考試，需要一本權威參考書來查閱特定公式的備考者準備的，而不是給那些試圖在日常工作中應用統計思維的實踐者。如果你想知道如何用R或Python快速跑一個迴歸模型，這本書不會給你任何立竿見影的代碼示例；如果你想瞭解在不同軟件環境中，參數估計的細微差異如何影響最終結論，它也隻會用抽象的理論來搪塞。它提供的是知識的骨架，但缺乏支撐血肉的實戰經驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體印象是“一本需要被馴服的野獸”。它蘊含著龐大的、經過時間檢驗的統計知識體係，但其呈現方式卻極其粗糲和不近人情。如果把統計學比作一門烹飪藝術，那麼這本書提供瞭最精確的化學配方——知道麵粉的分子量、酵母的活性強度，以及烤箱溫度的精確到小數點後兩位的要求。然而，它完全沒有告訴我，在麵團揉捏到一半時，如果發現室內濕度有點高，我應該如何即興調整手法，或者何時應該停下來，讓麵團休息一下，感受一下它的生命力。我一直在尋找那種將嚴謹的數學模型與現實世界中的不確定性、以及人類決策的復雜性連接起來的橋梁，但這本書似乎隻專注於維護橋梁的結構完整性，而忽略瞭橋上行人的體驗。我花瞭大量時間去辨認那些晦澀的數學符號，而不是去思考如何運用這些工具解決我麵前的實際問題，這使得學習過程變成瞭一種純粹的智力練習，而非一種賦能自我的技能掌握。

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