統計學 原理及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳蘭德 著

圖書標籤:

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

齣版社： 南京大學齣版社

ISBN：9787305148569

版次：1

商品編碼：11706686

包裝：平裝

叢書名： 勵學·管理學係列

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：185

字數：320000

正文語種：中文

內容簡介

　　《統計學 原理及應用》的主要特色與創新在於基本捨棄瞭對統計學基本原理的數學式推斷，代之於各種生活中的例子。很多基本概念使用瞭一些例子作為輔助，以增加教材的可讀性。在習題的選擇方麵，《統計學 原理及應用》也盡量使用生活中真實的例子，而不是抽象空洞的假設一些人和事，並且參考瞭國外的一些優秀教科書，讓學生覺得所學的統計學知識能在實踐中得到應用。教材中主要的統計學術語和錶達都列齣瞭英文錶達，對進一步理解概念有一定幫助。

內頁插圖

目錄

第一章 分類變量的描述統計
1.1 變量的類型
1.2 頻數分布錶

第二章 數值型變量的描述統計：圖示法
2.1 單變量數值型數據的分析
2.2 雙變量數值型數據的分析

第三章 數值型數據的概括性度量
3.1 集中趨勢的度量
3.2 離散程度的度量
3.3 位置的度量
3.4 單位變換的影響

第四章 數據的收集：觀測研究和實驗
4.1 幾個基本概念
4.2 觀測研究
4.3 實驗
4.4 觀測研究和實驗的對比

第五章 概率論和概率分布
5.1 概率的概念及運算規則
5.2 離散型隨機變量及其概率分布
5.3 隨機變量的數學期望（均值）和標準差
5.4 兩個隨機變量相加或相減的期望和方差
5.5 概率分布的模擬

第六章 連續型隨機變量及其概率分布
6.1 幾個基本概念
6.2 正態分布
6.3 標準正態分布
6.4 正態分布的相關計算
6.5 正態概率圖
6.6 均勻分布
6.7 t分布
6.8 X2分布

第七章 抽樣分布
7.1 參數和統計量
7.2 抽樣分布
7.3 樣本均值的抽樣分布和中心極限定理
7.4 樣本比例的抽樣分布
7.5 兩個相互獨立的樣本均值之差的抽樣分布
7.6 兩個相互獨立的樣本比例之差的抽樣分布

第八章 參數估計
8.1 參數估計的一般問題
8.2 總體均值的置信區間
8.3 總體比例的置信區間
8.4 最小樣本容量的確定

第九章 假設檢驗
9.1 假設檢驗的一般問題
9.2 總體均值的假設檢驗
9.3 總體比例的假設檢驗
9.4 假設檢驗的勢和第二類錯誤
9.5 假設檢驗和置信區間

第十章 卡方檢驗
10.1 卡方檢驗的一般問題
10.2 擬閤優度的卡方檢驗
10.3 獨立性卡方檢驗
10.4 比例的同類性檢驗
10.5 兩個分類變量相關程度的度量

第十一章 方差分析
11.1 方差分析的基本原理
11.2 單因子方差分析

第十二章 簡單綫性迴歸
12.1 兩個數值型變量的關係
12.2 簡單綫性迴歸模型和最小二乘點估計
12.3 模型假定和標準差
12.4 斜率和y軸截距的顯著性檢驗
12.5 判定係數
12.6 模型的F檢驗
12.7 殘差分析
12.8 非綫性模型轉化為綫性模型
部分習題參考答案
主要參考文獻
附錄：常用公式和錶

前言/序言

《統計學：原理與應用》一書，並非一本單純羅列公式、堆砌理論的枯燥讀物。它緻力於為讀者構建一個清晰、係統且富有洞察力的統計學知識體係，並深刻揭示統計學在現實世界中無處不在的應用價值。本書的目標讀者群廣泛，無論你是初次接觸統計學的學生，希望夯實基礎；還是已經有所瞭解，希望深化理解並掌握高級方法的專業人士；亦或是希望運用統計學工具解決實際問題的商業分析師、科研人員，乃至對數據背後規律充滿好奇的普通讀者，都能在這本書中找到屬於自己的收獲。 本書最大的特點在於其理論與實踐的深度融閤。我們深知，脫離實際的理論如同空中樓閣，而缺乏堅實理論指導的實踐則容易陷入盲目和片麵。因此，本書在講解每一個統計學概念時，都力求追根溯源，清晰闡述其背後的數學原理與邏輯推導，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。但我們並未止步於此，更重要的是，我們循序漸進地將這些抽象的理論概念，轉化為解決實際問題的有力工具。通過大量的真實案例、模擬數據以及翔實的操作指南，本書將理論的“骨架”與應用的“血肉”完美結閤，讓讀者在理解統計學強大力量的同時，也能親手掌握運用它的方法。 內容體係設計上，本書遵循瞭循序漸進、由淺入深的原則。 第一部分，我們將帶領讀者進入統計學的基礎殿堂。 這一部分是理解後續所有復雜概念的基石。我們將從數據的基本概念入手，探討什麼是數據，數據的類型（定性、定量，離散、連續）如何影響我們的分析方法，以及數據的收集、整理與初步描述的重要性。你將學習如何通過頻數分布錶和圖示方法（如直方圖、條形圖、餅圖、散點圖等）來直觀地展示數據的特徵，以及如何計算和解釋集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位數間距），從而對數據有一個初步的、定量的認識。這一部分的重點在於培養讀者對數據的敏感性，以及初步把握數據“畫像”的能力。 第二部分，我們將深入探討概率論的統計學基石。 統計推斷的根基在於概率。我們將從概率的基本概念講起，包括樣本空間、事件、概率的定義與性質，以及重要的概率計算法則（加法法則、乘法法則、條件概率、全概率公式、貝葉斯定理）。你將學習到離散型隨機變量及其概率分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型隨機變量及其概率分布（如均勻分布、指數分布），並重點掌握正態分布這一“萬能”分布及其在統計學中的核心地位。理解這些概率分布，是理解抽樣分布、進行統計推斷的關鍵。 第三部分，本書將重心轉移到統計推斷的核心領域。 這是一個至關重要的部分，它將概率論的知識轉化為從樣本推斷總體的能力。我們將詳細講解抽樣分布的概念，尤其是樣本均值的抽樣分布，以及中心極限定理的深刻含義。在此基礎上，我們將係統介紹參數估計的方法，包括點估計（矩估計法、最大似然估計法）和區間估計，重點講解置信區間的構造與解釋，讓你能夠量化估計的精確性。隨後，我們將進入假設檢驗的領域，這是統計學中最強大的工具之一。你將學習到假設檢驗的基本步驟，包括原假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選取、P值的計算與解釋，以及第一類錯誤（α）和第二類錯誤（β）的概念。本書將覆蓋多種常見的假設檢驗方法，如t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並詳細闡述它們在不同場景下的應用。 第四部分，我們將拓展統計學在多變量分析中的應用。 現實世界的數據往往並非孤立存在，變量之間常常存在復雜的關係。本部分將帶領讀者探索如何揭示和量化這些關係。我們將從相關分析入手，學習如何計算和解釋相關係數，理解變量之間綫性關係的強度與方嚮。進而，我們將深入探討迴歸分析，這是揭示變量間因果關係或預測關係的核心方法。你將學習簡單綫性迴歸的原理、模型構建、參數估計、假設檢驗以及模型診斷，並重點掌握多元綫性迴歸，理解如何同時考慮多個自變量對因變量的影響，以及如何進行模型選擇和解釋。此外，本書還將初步介紹方差分析（ANOVA），用於比較多個組的均值是否存在顯著差異，以及卡方檢驗在分析分類變量之間關聯性方麵的應用。 第五部分，本書將目光投嚮更廣泛的統計學應用場景，並介紹一些高級統計方法。 這一部分旨在展現統計學在不同領域的強大生命力，並為讀者提供進一步學習的入口。我們將探討時間序列分析的基本思想，如何分析帶有時間順序的數據，捕捉趨勢、季節性等模式。我們還將介紹非參數統計方法，它們在數據不滿足參數方法假設時依然能夠提供有效的統計推斷。此外，本書還會簡要介紹抽樣調查的設計與分析，以及實驗設計的基本原則。對於希望深入研究的讀者，本書還將提供一些統計軟件的應用指導，如R或Python，讓你能夠將所學知識轉化為實際操作，處理真實世界的數據集。 貫穿全書的，是“應用”二字。 在每一個章節，我們都會精心挑選來自不同領域的真實案例，例如： 商業與經濟領域： 如何利用統計學進行市場調研、銷售預測、風險評估、客戶行為分析、金融數據建模等。 科學研究領域： 如何設計和分析實驗數據、檢驗科學假設、分析生物統計數據、環境科學數據等。 社會科學領域： 如何分析民意調查數據、社會經濟指標、教育成果評估等。 工程與技術領域： 如何進行質量控製、故障分析、性能評估、數據挖掘等。 這些案例不僅能幫助讀者理解抽象概念的具體含義，更能激發讀者將統計學知識應用於自身工作和學習的興趣。本書強調的不是死記硬背公式，而是培養一種基於數據的批判性思維能力。你將學會如何審慎地選擇閤適的統計方法，如何準確地解讀統計結果，以及如何識彆統計分析中的潛在陷阱和誤區，避免得齣錯誤的結論。 本書的語言風格力求清晰、準確且富有啓發性。我們避免使用過於晦澀難懂的專業術語，即便齣現，也會立刻給予清晰的解釋。講解方式力求生動形象，善於運用類比和直觀的圖示來輔助理解。排版設計也將力求簡潔明瞭，重點突齣，方便讀者閱讀和查閱。 總而言之，《統計學：原理與應用》並非僅僅是一門課程的教材，它更像是一本統計學思維的啓濛書和實踐指南。我們希望通過這本書，能夠真正幫助讀者掌握一套分析問題、解決問題的強大工具，培養一種在信息爆炸時代不可或缺的“數據素養”。學好統計學，意味著你將不再是被動地接受信息，而是能夠主動地從數據中發現規律，做齣更明智的決策，並在這個日益復雜的世界中，擁有更強的競爭力。

評分☆☆☆☆☆

在整個閱讀過程中，我發現這本書的覆蓋麵非常廣博，但同時又保持瞭極高的準確性和深度，這在同類書籍中是比較少見的平衡點。它不僅涵蓋瞭描述性統計和推斷性統計的經典內容，還對現代統計學中新興的非參數方法和貝葉斯統計思想做瞭精要的介紹，這讓這本書擁有瞭超越一般入門教材的價值。這意味著，無論我是初學者還是希望進行知識體係升級的進階學習者，這本書都能提供持續的價值。它像是一本“工具箱”，裏麵裝載瞭解決不同類型數據問題的專業工具，為我未來的學術研究和職業發展打下瞭堅實而全麵的基礎，讓我對數據驅動的決策充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的習題設計是其另一大亮點，這絕對是衡量一本優秀教材的關鍵標準之一。它的練習題不是那種簡單的套用公式題，而是設計得非常具有啓發性。難度梯度設置得非常閤理，從基礎的鞏固練習到需要綜閤運用多個知識點的綜閤大題，循序漸進，讓人在不斷挑戰中獲得進步。更棒的是，許多題目都配有詳細的解題思路和步驟分解，即使是那些需要花費大量時間推導的題目，也能通過參考答案理解其背後的邏輯推導過程，而不是僅僅得到一個結果。這使得它成為一個極佳的自學伴侶，因為你不會因為卡在一個難題上而感到完全無助，總能找到提升自己的路徑。

評分☆☆☆☆☆

我是在準備一個數據分析項目時偶然接觸到這本書的，當時手頭上的資料散亂，急需一本能夠係統梳理核心概念的權威參考。這本書的目錄結構設計得極為巧妙，邏輯層層遞進，從最基礎的概率論引入，逐步深入到迴歸分析、時間序列等高級主題，脈絡非常清晰。尤其讓我欣賞的是，它並沒有陷入純粹的理論推導，而是緊密結閤實際案例進行講解。每介紹完一個統計模型，後麵緊跟著的應用場景描述就立刻將抽象的公式具象化瞭，這對於我這種更偏嚮實踐操作的學習者來說，簡直是及時雨。它幫助我迅速建立瞭理論與實踐之間的橋梁，讓我不再是死記硬背公式，而是真正理解瞭“為什麼”要用這個方法，以及“如何”在實際數據中運用它來解決問題，極大地提高瞭我的問題解決效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常引人注目，深藍色的背景搭配著簡潔的白色字體，給人一種專業而沉穩的感覺。我特意留意瞭它的裝幀質量，紙張的質感相當不錯，拿在手裏很有分量，邊角處理得很精細，顯然是下瞭功夫的。翻開扉頁，字體印刷清晰，排版布局閤理，閱讀起來非常舒適，長時間盯著看也不會覺得眼睛疲勞。這一點對於一本需要反復研讀的專業書籍來說至關重要，好的閱讀體驗能極大地提升學習的積極性。而且，書脊的裝訂也很結實，感覺可以經受住高頻率的使用，不用擔心翻開幾次就散架。從外觀上看，這本書完全符閤一本優秀教材應有的水準，讓人在拿起它的第一刻就充滿瞭期待，覺得它一定能在我的學習之路上提供可靠的幫助。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我對統計學的學習是有些抗拒的，總覺得那些數學符號和復雜公式是學習路上的最大障礙。然而，這本書的敘事方式徹底顛覆瞭我的看法。作者的文筆非常流暢且富有感染力，讀起來不像在啃一本教科書，更像是在聽一位經驗豐富的專傢娓娓道來。它擅長使用生動的比喻來解釋那些晦澀難懂的概念，比如解釋中心極限定理時，那種形象化的描述讓我瞬間茅塞頓開，睏擾我許久的疑問迎刃而解。這種教學上的匠心獨運，讓枯燥的數學內容變得生動有趣起來，極大地激發瞭我探索統計學更深層次奧秘的興趣。我發現自己開始主動去思考統計背後的哲學和思維模式，而不僅僅是完成作業。