21世纪高等院校教材：应用统计学（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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耿修林，谢兆茹 编

图书标签:

• 应用统计学
• 统计学
• 高等教育
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• 21世纪教材
• 概率论
• 数理统计
• 数据分析
• 应用数学
• 理工科

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030374363

版次：01

商品编码：11262464

包装：平装

丛书名： 21世纪高等院校教材

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：304

正文语种：中文

内容简介

　　《21世纪高等院校教材：应用统计学（第3版）》系统地介绍了现代统计学的基本理论和常用的方法，主要内容包括：统计数据的来源及其质量，定性数据的统计描述，定量数据的描述分析，随机变量与概率分布，抽样分布，样本参数推断，非参数检验，方差分析与正交试验设计，相关与回归分析，时序分析与动态预测，统计决策原理等。

目录

第三版序 第二版序 第一版序 第一章 绪论 第一节 统计学的渊源及其体系 第二节 统计学的概念 第三节 统计学的性质与特点 第四节 统计学的应用 第二章 数据来源与数据质量 第一节 统计数据的来源 第二节 统计数据的测量尺度 第三节 统计数据质量问题 第三章 定量数据的统计描述 第一节 定量数据的频数分布 第二节 定量数据的图形描述 第三节 定量数据的特征数字 第四章 定性数据的统计描述 第一节 定性数据的频数分布 第二节 定性数据的图形表示 第三节 定性数据的特征数字 第五章 随机变量与概率分布 第一节 基本概念 第二节 随机变量的期望、方差及矩 第三节 重要的离散型概率分布 第四节 重要的连续型概率分布 第六章 统计量抽样分布 第一节 参数、统计量与抽样分布 第二节 由正态分布导出的分布 第三节 常用的抽样分布 第七章 参数估计 第一节 综述 第二节 点估计 第三节 区间估计 第八章 参数假设检验 第一节 基本问题 第二节 总体均值检验 第三节 总体比例检验 第四节 总体方差检验 第九章 非参数检验 第一节 非参数方法评述 第二节 卡方检验 第三节 符号检验 第四节 秩和检验 第五节 游程检验 第十章 方差分析与正交实验设计 第一节 方差分析原理 第二节 单因素方差分析 第三节 两因素方差分析 第四节 实验设计基本问题 第五节 正交实验分析 第十一章 相关与回归分析 第一节 相关分析 第二节 一元线性回归分析 第三节 多元线性回归分析 第四节 非线性回归分析 第十二章 时序分析与动态预测 第一节 时间序列的含义及其作用 第二节 时间序列的分解与假定模型 第三节 长期趋势的测定与预测 第四节 季节变动测定与预测 第五节 循环变动的测定 第十三章 风险决策分析 第一节 概述 第二节 不确定型决策 第三节 风险型决策 第四节 决策树 第五节 贝叶斯决策问题 参考文献 附录常用统计表

前言/序言

《应用统计学（第3版）》简介 前言 在当今信息爆炸的时代，数据已经渗透到我们生活的方方面面，从科学研究到商业决策，从社会治理到个人选择，统计学都扮演着至关重要的角色。掌握统计学的基本原理和方法，已成为现代人必备的核心素养之一。本书，作为“21世纪高等院校教材”系列中的一员，《应用统计学（第3版）》，旨在为广大高校学生提供一个系统、深入且实用的统计学学习平台。 本书的编写，紧密结合了当前统计学理论的发展前沿以及在各行各业中的实际应用需求，力求在保留经典统计学思想精髓的同时，融入最新的研究成果和技术方法。我们深知，统计学并非仅是抽象的数学公式和复杂的推导，更是理解世界、解决实际问题的一把利器。因此，本书在内容编排和讲解方式上，始终贯穿着“理论与实践相结合”的理念，注重培养读者分析问题、解决问题的能力。 本书特色 理论体系完备，知识点清晰梳理： 本书从统计学的基本概念出发，逐步深入到各种统计推断方法、回归分析、方差分析、时间序列分析、非参数统计等核心内容。每个章节都围绕一个主题展开，层层递进，逻辑清晰，确保读者能够系统地掌握统计学的知识框架。我们力求做到概念准确，定义严谨，同时又不失通俗易懂。 注重实际应用，案例丰富多样： 统计学最终服务于实际应用。本书精选了来自经济、金融、管理、医学、社会科学、工程技术等多个领域的典型案例，通过这些鲜活的实例，生动地展示统计学方法在解决实际问题中的强大威力。这些案例不仅有助于读者理解理论知识，更能激发其将所学知识应用于自身学习和未来工作的兴趣。 强化方法论指导，培养分析能力： 本书不仅介绍各种统计方法，更重要的是指导读者如何选择合适的统计方法，如何正确解读统计结果，以及如何避免常见的统计误区。我们强调从实际问题出发，通过数据收集、整理、分析和解释的整个过程，培养读者独立思考和科学决策的能力。 紧跟时代步伐，融入现代统计理念： 随着计算机技术和大数据时代的到来，统计学的方法和应用也在不断发展。本书在保持经典内容的同时，也适当地融入了部分现代统计学的理念和方法，如数据挖掘、机器学习的基础概念等，为读者打开了更广阔的学习视野。 语言风格严谨而不失生动，图文并茂： 本书力求用清晰、简洁、准确的语言阐述统计学概念和方法。同时，辅以丰富的图表、示意图，帮助读者直观地理解抽象的统计原理。各种统计软件的应用技巧也穿插其中，使学习过程更加直观和高效。 内容概述 本书共分为 [此处可根据实际章节数插入具体数字] 章，主要内容涵盖： 第一部分：统计学基础 第一章 统计学概述： 介绍统计学的基本概念、研究对象、发展历程及其在现代社会中的重要作用。阐述统计学在数据驱动决策中的核心地位。 第二章 数据及其收集： 讨论数据的类型（定量、定性）、测量尺度，以及常用的数据收集方法，包括抽样调查、实验设计等，强调数据质量的重要性。 第三章 数据描述与展示： 学习如何对数据进行初步的整理和描述，包括频数分布、图表展示（直方图、饼图、散点图等），以及集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差）的计算和解释。 第四章 概率论基础： 引入概率的基本概念、概率的计算方法、条件概率、独立性以及贝叶斯定理。为后续的统计推断奠定理论基础。 第五章 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，强调正态分布的中心地位。 第二部分：统计推断 第六章 抽样分布： 介绍样本均值、样本比例等统计量的抽样分布，重点讲解中心极限定理，这是进行统计推断的关键。 第七章 参数估计： 学习点估计和区间估计的方法，包括均值、比例、方差的置信区间的计算和解释，理解置信水平的含义。 第八章 假设检验： 系统介绍假设检验的基本原理、步骤和常用方法，包括Z检验、t检验、卡方检验等，以及对单样本、双样本的各种检验，掌握如何根据实际问题选择合适的检验方法。 第三部分：回归分析与方差分析 第九章 相关与回归分析： 深入探讨变量之间的关系，学习散点图的分析，计算和解释相关系数，掌握简单线性回归模型的建立、参数估计、显著性检验和预测，理解回归方程的含义。 第十章 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，讲解复相关、复判定系数，以及多重共线性等问题，学习如何建立和解释多元回归模型。 第十一章 方差分析： 介绍方差分析的基本原理，用于比较多个总体的均值是否存在显著差异，学习单因素和双因素方差分析。 第四部分：其他统计方法与应用 第十二章 非参数统计： 介绍当数据不满足参数检验的某些假设时，如何使用非参数统计方法，如秩和检验，使其应用范围更广。 第十三章 时间序列分析基础： 学习如何分析和预测随时间变化的数据，包括趋势、季节性、周期性等成分的分解，以及常用的时间序列模型。 第十四章 抽样调查设计： 介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等常用抽样方法，以及调查问卷的设计原则，强调如何设计科学合理的抽样调查方案。 第十五章 统计软件应用： 穿插介绍主流统计软件（如SPSS, R, Python等）的基本操作和常用统计分析命令，帮助读者将理论知识转化为实际操作技能，提高数据分析效率。 学习建议 本书内容丰富，理论性与实践性兼备。为帮助读者更好地掌握统计学知识，我们提出以下学习建议： 1. 理解基本概念： 统计学是一个严谨的学科，务必花时间理解每一个基本概念，例如“样本”与“总体”、“参数”与“统计量”、“显著性水平”与“p值”等，它们是理解后续内容的基础。 2. 重视理论推导： 虽然本书强调应用，但对关键公式和定理的推导过程进行理解，有助于更深刻地把握统计方法的内在逻辑。 3. 勤加练习： 统计学知识需要通过大量的练习来巩固。每章后面的习题，覆盖了从基本概念到复杂应用的各种题型，请务必认真完成，并反思解题思路。 4. 结合案例思考： 本书中的案例旨在说明统计方法的实际应用。在学习理论知识时，尝试将它们与实际场景联系起来，思考“为什么用这种方法？”，“结果意味着什么？” 5. 善用统计软件： 学习统计软件是现代数据分析的必备技能。在掌握理论的基础上，积极动手操作，用软件复现案例，处理自己的数据，会大大提升学习效果。 6. 积极讨论交流： 统计学中许多概念和方法需要深入的理解，与同学、老师或同行进行讨论，可以帮助理清思路，发现理解上的盲点。 结语 《应用统计学（第3版）》的编写，是我们对统计学教育事业的一份心意。我们希望本书能够成为各位学子在统计学学习道路上的良师益友，帮助大家在数据时代乘风破浪，做出更明智的决策，实现更大的价值。愿本书能激发您对统计学的浓厚兴趣，并在未来的学习和工作中，灵活运用所学知识，解决实际问题，为社会发展贡献力量。 祝各位学习进步，学有所成！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对市面上大多数统计学教材都有点“审美疲劳”，感觉它们要么过于注重数学推导的严谨性而牺牲了可读性，要么就是内容太浅，仅停留在描述性统计的层面，无法支撑起深入的数据分析工作。然而，这本书的第三版给我带来了耳目一新的感觉。它的叙事风格非常鲜活，更像是一位经验丰富的导师在耳边细细道来，而不是冰冷的教科书。书中对一些经典统计学悖论和容易混淆的概念，比如中心极限定理的实际意义、最大似然估计法的直观理解等，都进行了极其巧妙的比喻和阐述，让人茅塞顿开。我尤其赞赏它在探讨现代统计学发展趋势时所展现的前瞻性，它没有固步自封于传统的参数检验，而是花了相当篇幅介绍了回归分析的进阶应用，包括多重共线性问题的处理和模型诊断的完整流程。这本书的深度和广度把握得恰到好处，既能满足本科生对基础知识的系统学习需求，又能为研究生在进行专业研究时提供坚实的理论支撑。读完后，我最大的感受是，统计学不再是令人头疼的数学分支，而是一种强大的、富有逻辑美感的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

我过去尝试过几本号称“应用”的统计学书籍，但很多都只是把复杂的公式套上了一个商业名词的外衣，内容依然晦涩难懂，实操性不强。但这本《应用统计学（第3版）》确实做到了“应用”二字。我发现，它在每一个章节的末尾，都设置了“挑战性练习”和“案例研讨”两部分。挑战性练习往往需要读者自己去搜集或模拟真实数据集进行分析，考察的不仅仅是计算能力，更是对数据特征的洞察力。而案例研讨则更进一步，它会引导读者分析一个完整的数据项目从数据清洗、探索性分析到模型选择和结果解释的全过程。例如，它用一个关于客户流失率预测的案例，完整地展示了逻辑回归模型的构建思路，并且非常坦诚地讨论了模型假设不成立时应如何调整策略。这种“边做边学”的教学设计，极大地激发了我动手实践的欲望。这本书的配套资源也非常丰富，我通过书中的指引找到了很多高质量的在线数据集和演示文件，这让我的学习不再局限于书本上的文字描述，而是真正进入了动手操作的实战阶段。对于渴望成为数据分析师或研究人员的读者来说，这本书绝对是不可多得的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的更新换代，尤其体现在它对当前数据分析领域热点问题的关注程度上。虽然我手中的是第三版，但我能清晰地感受到它在修订时融入了近些年统计学界的一些新思想。例如，它对非参数统计方法的介绍，不再是蜻蜓点水，而是给予了足够的篇幅来讲解秩和检验、卡方检验等在数据不满足正态性假设时的强大应用价值。此外，书中关于贝叶斯统计学基本思想的引入，虽然只是一个概览，但其清晰的逻辑梳理，足以让读者对这一日益重要的分析范式建立初步认知。我个人非常喜欢它对“模型选择”这一复杂议题的处理方式，它没有给出“万能”的公式，而是引导读者根据研究问题的本质和数据的特点，权衡模型的复杂性与解释性，这才是真正的统计实践智慧。这本书的价值不在于它教授了多少固定不变的公式，而在于它培养了我们面对未知数据和复杂问题时，如何灵活运用统计工具进行合理推断的能力。它不仅是一本教材，更像是一本统计分析哲学指南，让我对数据的理解上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，作为一名非数学专业背景的学生，我对统计学一直心存芥蒂，总觉得那是一门高不可攀的学科。但这本书彻底改变了我的看法。它的结构安排非常合理，前几章花了很大力气来建立“统计思维”的基础，而不是急于抛出复杂的公式。例如，它将“抽样分布”的概念讲解得极其生动形象，通过大量图形化的演示，让我深刻理解了为什么我们可以仅凭样本就能推断总体。更重要的是，它非常注重培养读者的批判性思维。书中多次强调，统计结果不是绝对的真理，而是基于概率的推断，并警示了常见的误读和滥用情况。这种严谨的科学态度贯穿始终，让人学到的不仅仅是技术，更是一种科学伦理。此外，这本书的语言风格非常平实流畅，完全没有那种学术著作的架子，读起来感觉非常轻松惬意，即便是比较抽象的数理统计概念，也能被解释得通俗易懂。对于希望系统学习统计学但又害怕数学的人来说，这本书的友好度是无与伦比的，它真正做到了普及和提高相结合的完美平衡。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是理论与实践结合的典范，我拿着它啃了好几个星期，感觉自己的统计学思维彻底被重塑了。它不像有些教材那样，堆砌着晦涩难懂的公式和定义，让人望而生畏。相反，作者似乎非常懂得初学者的痛点，从最基础的数据概念讲起，循序渐进地过渡到复杂的模型构建。我特别欣赏它在讲解每一个统计方法时，都会配上大量贴近实际生产生活或科研场景的案例。比如，在讲假设检验的时候，它不是简单地告诉你P值怎么算，而是会深入剖析在实际决策中，如何正确地设置零假设和备择假设，以及如何解读结果以避免常见的逻辑陷阱。这本书的排版设计也十分人性化，关键概念和公式都被清晰地标注出来，方便快速回顾。最令我感到惊喜的是，它竟然还包含了大量关于如何使用主流统计软件（比如SPSS或者R语言的入门级介绍）来操作的步骤指导，这极大地弥补了传统教材“只教理论不教实操”的弊端。对于我这种急需将统计学知识应用于毕业设计项目的人来说，这本书简直是雪中送炭，让抽象的数学工具变成了手中可靠的“瑞士军刀”。我感觉自己不仅仅是学会了统计学的知识体系，更是掌握了一种系统性的数据驱动的思考方式，这在当今这个大数据时代，无疑是一项硬通货技能。