21世紀高等院校教材：應用統計學（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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耿修林，謝兆茹 編

圖書標籤:

• 應用統計學
• 統計學
• 高等教育
• 教材
• 21世紀教材
• 概率論
• 數理統計
• 數據分析
• 應用數學
• 理工科

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030374363

版次：01

商品編碼：11262464

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等院校教材

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：304

正文語種：中文

內容簡介

　　《21世紀高等院校教材：應用統計學（第3版）》係統地介紹瞭現代統計學的基本理論和常用的方法，主要內容包括：統計數據的來源及其質量，定性數據的統計描述，定量數據的描述分析，隨機變量與概率分布，抽樣分布，樣本參數推斷，非參數檢驗，方差分析與正交試驗設計，相關與迴歸分析，時序分析與動態預測，統計決策原理等。

目錄

第三版序 第二版序 第一版序 第一章 緒論 第一節 統計學的淵源及其體係 第二節 統計學的概念 第三節 統計學的性質與特點 第四節 統計學的應用 第二章 數據來源與數據質量 第一節 統計數據的來源 第二節 統計數據的測量尺度 第三節 統計數據質量問題 第三章 定量數據的統計描述 第一節 定量數據的頻數分布 第二節 定量數據的圖形描述 第三節 定量數據的特徵數字 第四章 定性數據的統計描述 第一節 定性數據的頻數分布 第二節 定性數據的圖形錶示 第三節 定性數據的特徵數字 第五章 隨機變量與概率分布 第一節 基本概念 第二節 隨機變量的期望、方差及矩 第三節 重要的離散型概率分布 第四節 重要的連續型概率分布 第六章 統計量抽樣分布 第一節 參數、統計量與抽樣分布 第二節 由正態分布導齣的分布 第三節 常用的抽樣分布 第七章 參數估計 第一節 綜述 第二節 點估計 第三節 區間估計 第八章 參數假設檢驗 第一節 基本問題 第二節 總體均值檢驗 第三節 總體比例檢驗 第四節 總體方差檢驗 第九章 非參數檢驗 第一節 非參數方法評述 第二節 卡方檢驗 第三節 符號檢驗 第四節 秩和檢驗 第五節 遊程檢驗 第十章 方差分析與正交實驗設計 第一節 方差分析原理 第二節 單因素方差分析 第三節 兩因素方差分析 第四節 實驗設計基本問題 第五節 正交實驗分析 第十一章 相關與迴歸分析 第一節 相關分析 第二節 一元綫性迴歸分析 第三節 多元綫性迴歸分析 第四節 非綫性迴歸分析 第十二章 時序分析與動態預測 第一節 時間序列的含義及其作用 第二節 時間序列的分解與假定模型 第三節 長期趨勢的測定與預測 第四節 季節變動測定與預測 第五節 循環變動的測定 第十三章 風險決策分析 第一節 概述 第二節 不確定型決策 第三節 風險型決策 第四節 決策樹 第五節 貝葉斯決策問題 參考文獻 附錄常用統計錶

前言/序言

《應用統計學（第3版）》簡介 前言 在當今信息爆炸的時代，數據已經滲透到我們生活的方方麵麵，從科學研究到商業決策，從社會治理到個人選擇，統計學都扮演著至關重要的角色。掌握統計學的基本原理和方法，已成為現代人必備的核心素養之一。本書，作為“21世紀高等院校教材”係列中的一員，《應用統計學（第3版）》，旨在為廣大高校學生提供一個係統、深入且實用的統計學學習平颱。 本書的編寫，緊密結閤瞭當前統計學理論的發展前沿以及在各行各業中的實際應用需求，力求在保留經典統計學思想精髓的同時，融入最新的研究成果和技術方法。我們深知，統計學並非僅是抽象的數學公式和復雜的推導，更是理解世界、解決實際問題的一把利器。因此，本書在內容編排和講解方式上，始終貫穿著“理論與實踐相結閤”的理念，注重培養讀者分析問題、解決問題的能力。 本書特色 理論體係完備，知識點清晰梳理： 本書從統計學的基本概念齣發，逐步深入到各種統計推斷方法、迴歸分析、方差分析、時間序列分析、非參數統計等核心內容。每個章節都圍繞一個主題展開，層層遞進，邏輯清晰，確保讀者能夠係統地掌握統計學的知識框架。我們力求做到概念準確，定義嚴謹，同時又不失通俗易懂。 注重實際應用，案例豐富多樣： 統計學最終服務於實際應用。本書精選瞭來自經濟、金融、管理、醫學、社會科學、工程技術等多個領域的典型案例，通過這些鮮活的實例，生動地展示統計學方法在解決實際問題中的強大威力。這些案例不僅有助於讀者理解理論知識，更能激發其將所學知識應用於自身學習和未來工作的興趣。 強化方法論指導，培養分析能力： 本書不僅介紹各種統計方法，更重要的是指導讀者如何選擇閤適的統計方法，如何正確解讀統計結果，以及如何避免常見的統計誤區。我們強調從實際問題齣發，通過數據收集、整理、分析和解釋的整個過程，培養讀者獨立思考和科學決策的能力。 緊跟時代步伐，融入現代統計理念： 隨著計算機技術和大數據時代的到來，統計學的方法和應用也在不斷發展。本書在保持經典內容的同時，也適當地融入瞭部分現代統計學的理念和方法，如數據挖掘、機器學習的基礎概念等，為讀者打開瞭更廣闊的學習視野。 語言風格嚴謹而不失生動，圖文並茂： 本書力求用清晰、簡潔、準確的語言闡述統計學概念和方法。同時，輔以豐富的圖錶、示意圖，幫助讀者直觀地理解抽象的統計原理。各種統計軟件的應用技巧也穿插其中，使學習過程更加直觀和高效。 內容概述 本書共分為 [此處可根據實際章節數插入具體數字] 章，主要內容涵蓋： 第一部分：統計學基礎 第一章 統計學概述： 介紹統計學的基本概念、研究對象、發展曆程及其在現代社會中的重要作用。闡述統計學在數據驅動決策中的核心地位。 第二章 數據及其收集： 討論數據的類型（定量、定性）、測量尺度，以及常用的數據收集方法，包括抽樣調查、實驗設計等，強調數據質量的重要性。 第三章 數據描述與展示： 學習如何對數據進行初步的整理和描述，包括頻數分布、圖錶展示（直方圖、餅圖、散點圖等），以及集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差）的計算和解釋。 第四章 概率論基礎： 引入概率的基本概念、概率的計算方法、條件概率、獨立性以及貝葉斯定理。為後續的統計推斷奠定理論基礎。 第五章 隨機變量及其分布： 講解離散型隨機變量和連續型隨機變量的概念，以及重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布等，強調正態分布的中心地位。 第二部分：統計推斷 第六章 抽樣分布： 介紹樣本均值、樣本比例等統計量的抽樣分布，重點講解中心極限定理，這是進行統計推斷的關鍵。 第七章 參數估計： 學習點估計和區間估計的方法，包括均值、比例、方差的置信區間的計算和解釋，理解置信水平的含義。 第八章 假設檢驗： 係統介紹假設檢驗的基本原理、步驟和常用方法，包括Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗等，以及對單樣本、雙樣本的各種檢驗，掌握如何根據實際問題選擇閤適的檢驗方法。 第三部分：迴歸分析與方差分析 第九章 相關與迴歸分析： 深入探討變量之間的關係，學習散點圖的分析，計算和解釋相關係數，掌握簡單綫性迴歸模型的建立、參數估計、顯著性檢驗和預測，理解迴歸方程的含義。 第十章 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量對因變量的影響，講解復相關、復判定係數，以及多重共綫性等問題，學習如何建立和解釋多元迴歸模型。 第十一章 方差分析： 介紹方差分析的基本原理，用於比較多個總體的均值是否存在顯著差異，學習單因素和雙因素方差分析。 第四部分：其他統計方法與應用 第十二章 非參數統計： 介紹當數據不滿足參數檢驗的某些假設時，如何使用非參數統計方法，如秩和檢驗，使其應用範圍更廣。 第十三章 時間序列分析基礎： 學習如何分析和預測隨時間變化的數據，包括趨勢、季節性、周期性等成分的分解，以及常用的時間序列模型。 第十四章 抽樣調查設計： 介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等常用抽樣方法，以及調查問捲的設計原則，強調如何設計科學閤理的抽樣調查方案。 第十五章 統計軟件應用： 穿插介紹主流統計軟件（如SPSS, R, Python等）的基本操作和常用統計分析命令，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作技能，提高數據分析效率。 學習建議 本書內容豐富，理論性與實踐性兼備。為幫助讀者更好地掌握統計學知識，我們提齣以下學習建議： 1. 理解基本概念： 統計學是一個嚴謹的學科，務必花時間理解每一個基本概念，例如“樣本”與“總體”、“參數”與“統計量”、“顯著性水平”與“p值”等，它們是理解後續內容的基礎。 2. 重視理論推導： 雖然本書強調應用，但對關鍵公式和定理的推導過程進行理解，有助於更深刻地把握統計方法的內在邏輯。 3. 勤加練習： 統計學知識需要通過大量的練習來鞏固。每章後麵的習題，覆蓋瞭從基本概念到復雜應用的各種題型，請務必認真完成，並反思解題思路。 4. 結閤案例思考： 本書中的案例旨在說明統計方法的實際應用。在學習理論知識時，嘗試將它們與實際場景聯係起來，思考“為什麼用這種方法？”，“結果意味著什麼？” 5. 善用統計軟件： 學習統計軟件是現代數據分析的必備技能。在掌握理論的基礎上，積極動手操作，用軟件復現案例，處理自己的數據，會大大提升學習效果。 6. 積極討論交流： 統計學中許多概念和方法需要深入的理解，與同學、老師或同行進行討論，可以幫助理清思路，發現理解上的盲點。 結語 《應用統計學（第3版）》的編寫，是我們對統計學教育事業的一份心意。我們希望本書能夠成為各位學子在統計學學習道路上的良師益友，幫助大傢在數據時代乘風破浪，做齣更明智的決策，實現更大的價值。願本書能激發您對統計學的濃厚興趣，並在未來的學習和工作中，靈活運用所學知識，解決實際問題，為社會發展貢獻力量。 祝各位學習進步，學有所成！

評分☆☆☆☆☆

我過去嘗試過幾本號稱“應用”的統計學書籍，但很多都隻是把復雜的公式套上瞭一個商業名詞的外衣，內容依然晦澀難懂，實操性不強。但這本《應用統計學（第3版）》確實做到瞭“應用”二字。我發現，它在每一個章節的末尾，都設置瞭“挑戰性練習”和“案例研討”兩部分。挑戰性練習往往需要讀者自己去搜集或模擬真實數據集進行分析，考察的不僅僅是計算能力，更是對數據特徵的洞察力。而案例研討則更進一步，它會引導讀者分析一個完整的數據項目從數據清洗、探索性分析到模型選擇和結果解釋的全過程。例如，它用一個關於客戶流失率預測的案例，完整地展示瞭邏輯迴歸模型的構建思路，並且非常坦誠地討論瞭模型假設不成立時應如何調整策略。這種“邊做邊學”的教學設計，極大地激發瞭我動手實踐的欲望。這本書的配套資源也非常豐富，我通過書中的指引找到瞭很多高質量的在綫數據集和演示文件，這讓我的學習不再局限於書本上的文字描述，而是真正進入瞭動手操作的實戰階段。對於渴望成為數據分析師或研究人員的讀者來說，這本書絕對是不可多得的實戰指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的更新換代，尤其體現在它對當前數據分析領域熱點問題的關注程度上。雖然我手中的是第三版，但我能清晰地感受到它在修訂時融入瞭近些年統計學界的一些新思想。例如，它對非參數統計方法的介紹，不再是蜻蜓點水，而是給予瞭足夠的篇幅來講解秩和檢驗、卡方檢驗等在數據不滿足正態性假設時的強大應用價值。此外，書中關於貝葉斯統計學基本思想的引入，雖然隻是一個概覽，但其清晰的邏輯梳理，足以讓讀者對這一日益重要的分析範式建立初步認知。我個人非常喜歡它對“模型選擇”這一復雜議題的處理方式，它沒有給齣“萬能”的公式，而是引導讀者根據研究問題的本質和數據的特點，權衡模型的復雜性與解釋性，這纔是真正的統計實踐智慧。這本書的價值不在於它教授瞭多少固定不變的公式，而在於它培養瞭我們麵對未知數據和復雜問題時，如何靈活運用統計工具進行閤理推斷的能力。它不僅是一本教材，更像是一本統計分析哲學指南，讓我對數據的理解上升到瞭一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，作為一名非數學專業背景的學生，我對統計學一直心存芥蒂，總覺得那是一門高不可攀的學科。但這本書徹底改變瞭我的看法。它的結構安排非常閤理，前幾章花瞭很大力氣來建立“統計思維”的基礎，而不是急於拋齣復雜的公式。例如，它將“抽樣分布”的概念講解得極其生動形象，通過大量圖形化的演示，讓我深刻理解瞭為什麼我們可以僅憑樣本就能推斷總體。更重要的是，它非常注重培養讀者的批判性思維。書中多次強調，統計結果不是絕對的真理，而是基於概率的推斷，並警示瞭常見的誤讀和濫用情況。這種嚴謹的科學態度貫穿始終，讓人學到的不僅僅是技術，更是一種科學倫理。此外，這本書的語言風格非常平實流暢，完全沒有那種學術著作的架子，讀起來感覺非常輕鬆愜意，即便是比較抽象的數理統計概念，也能被解釋得通俗易懂。對於希望係統學習統計學但又害怕數學的人來說，這本書的友好度是無與倫比的，它真正做到瞭普及和提高相結閤的完美平衡。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對市麵上大多數統計學教材都有點“審美疲勞”，感覺它們要麼過於注重數學推導的嚴謹性而犧牲瞭可讀性，要麼就是內容太淺，僅停留在描述性統計的層麵，無法支撐起深入的數據分析工作。然而，這本書的第三版給我帶來瞭耳目一新的感覺。它的敘事風格非常鮮活，更像是一位經驗豐富的導師在耳邊細細道來，而不是冰冷的教科書。書中對一些經典統計學悖論和容易混淆的概念，比如中心極限定理的實際意義、最大似然估計法的直觀理解等，都進行瞭極其巧妙的比喻和闡述，讓人茅塞頓開。我尤其贊賞它在探討現代統計學發展趨勢時所展現的前瞻性，它沒有固步自封於傳統的參數檢驗，而是花瞭相當篇幅介紹瞭迴歸分析的進階應用，包括多重共綫性問題的處理和模型診斷的完整流程。這本書的深度和廣度把握得恰到好處，既能滿足本科生對基礎知識的係統學習需求，又能為研究生在進行專業研究時提供堅實的理論支撐。讀完後，我最大的感受是，統計學不再是令人頭疼的數學分支，而是一種強大的、富有邏輯美感的分析工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是理論與實踐結閤的典範，我拿著它啃瞭好幾個星期，感覺自己的統計學思維徹底被重塑瞭。它不像有些教材那樣，堆砌著晦澀難懂的公式和定義，讓人望而生畏。相反，作者似乎非常懂得初學者的痛點，從最基礎的數據概念講起，循序漸進地過渡到復雜的模型構建。我特彆欣賞它在講解每一個統計方法時，都會配上大量貼近實際生産生活或科研場景的案例。比如，在講假設檢驗的時候，它不是簡單地告訴你P值怎麼算，而是會深入剖析在實際決策中，如何正確地設置零假設和備擇假設，以及如何解讀結果以避免常見的邏輯陷阱。這本書的排版設計也十分人性化，關鍵概念和公式都被清晰地標注齣來，方便快速迴顧。最令我感到驚喜的是，它竟然還包含瞭大量關於如何使用主流統計軟件（比如SPSS或者R語言的入門級介紹）來操作的步驟指導，這極大地彌補瞭傳統教材“隻教理論不教實操”的弊端。對於我這種急需將統計學知識應用於畢業設計項目的人來說，這本書簡直是雪中送炭，讓抽象的數學工具變成瞭手中可靠的“瑞士軍刀”。我感覺自己不僅僅是學會瞭統計學的知識體係，更是掌握瞭一種係統性的數據驅動的思考方式，這在當今這個大數據時代，無疑是一項硬通貨技能。