统计学 原理与Excel应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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田海霞，景刚 编

图书标签:

• 统计学
• Excel
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 统计建模
• 应用统计

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111521907

版次：1

商品编码：11862551

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十三五”规划教材

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：337

内容简介

　　统计学是一门搜集、整理和分析统计数据，研究总体现象数量特征的方法论方面的应用科学，具有较强的综合性、应用性。本书共分14章。系统的阐述了统计总论、统计设计、统计调查、统计整理、总论指标和相对指标、平均指标和变异指标等统计基础知识和基本原理，及时间序列分析、指数、统计推断、相关与回归分析、统计预测与决策等经济管理中常用的统计分析方法。本教材力求深入浅出、循序渐进，使读者更易于接受统计学的理论与方法。

目录

前言
第1章总论
引导案例尿布和啤酒
1.1统计学的研究对象和研究方法
1.2统计和统计学的产生与发展
1.3统计学中常用的基本概念
1.4统计的职能和工作过程
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？
第2章统计设计
引导案例统计工作离不开统计设计
2.1统计设计概述
2.2统计指标和指标体系的设计
本章小结
关键概念
实训思考题
第3章统计调查
引导案例《第六次全国人口普查方案》的规定
3.1统计调查概述
3.2统计调查方案
3.3统计报表
3.4专门调查
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：如何进行抽样？
第4章统计整理
引导案例高露洁—棕榄公司
4.1统计整理概述
4.2统计分组
4.3分配数列
4.4统计表
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：数据的分类汇总和直方图制作
第5章总量指标与相对指标
引导案例2015年1～2月份全国规模以上工业企业利润总额情况
5.1总量指标
5.2相对指标
本章小结
关键概念
实训思考题
第6章平均指标与标志变异指标
引导案例国民经济发展稳中有进
6.1平均指标的概念和作用
6.2数值平均数
6.3位置平均数
6.4标志变异指标
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：描述统计分析
第7章时间数列
引导案例粮食产量实现“十一连增
7.1时间数列概述
7.2时间数列的水平指标分析
7.3时间数列的速度指标分析
7.4时间数列的解析
本章小结
关键概念
实训思考题
第8章统计指数
引导案例日常生活中人们关心的统计指数
8.1统计指数概述
8.2统计指数的编制
8.3指数体系和因素分析
8.4几种常用的价格指数
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：统计指数
第9章抽样推断
引导案例全国1%人口抽样调查
9.1抽样推断概述
9.2抽样分布
9.3抽样误差
9.4参数估计
9.5假设检验
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：均值区间估计
第10章相关分析与回归分析
引导案例转型期银行贷款与经济运行关系分析
10.1相关分析与回归分析概述
10.2相关关系的测定
10.3一元线性回归分析
10.4曲线回归分析
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：相关分析与回归分析
第11章统计预测
引导案例关于房价的统计预测
11.1统计预测概述
11.2定性预测法
11.3定量预测法
本章小结
关键概念
实训思考题
用Excel进行数据分析：移动平均与指数平滑
第12章统计决策
引导案例小明的投资理财决策
12.1统计决策的概念、步骤和分类
12.2确定型决策
12.3风险型决策
12.4非确定型决策
本章小结
关键概念
实训思考题
第13章统计综合分析
引导案例我国企业电子商务增长快发展空间大
13.1统计综合分析的概念和种类
13.2统计综合分析的程序和方法
13.3统计比较
13.4统计分析报告
本章小结
关键概念
实训思考题
附录
附录A正态分布概率表
附录Bt分布临界值表
附录Cχ2分布临界值表
附录DF分布临界值表
附录E相关系数临界值表
参考文献

前言/序言

　　统计学是一门搜集、整理和分析统计数据，研究总体现象数量特征的方法论方面的应用学科，是普通高等院校经济、管理类专业本科生的一门重要专业基础课。鉴于普通高等院校经济、管理类各专业本科生统计学教学实际需要，本书系统阐述了统计学基本知识、基本原理及经济管理中常用的统计分析方法（时间数列、统计指数、抽样推断、相关分析与回归分析、统计预测与决策等）。本书在体例和内容设计上力求深入浅出、循序渐进，使学生更易于接受统计学的理论与方法。
　　为提高学生运用统计方法分析和解决问题的能力，本书在各相关章节利用Excel软件的数据分析功能，通过实例介绍如何应用Excel进行常用的统计分析。目前专业的统计软件有SPSS、SAS、R、MATLAB等，Excel自带的数据分析功能虽然不如专业统计软件强大，但也可以完成这些专业软件能完成的基本的统计数据分析工作，其中包括描述性统计、时间数列、均值推断、相关分析、回归分析、统计预测等内容。Excel应用最为普及，易学易用，本书基于Excel2010进行数据分析。为方便学习和使用，本书在体例设计上，每章开篇都设有引导案例和学习目标，章后附有本章小结和实训思考题，并在相关章节的主要知识点中插入知识链接。
　　本书在编写过程中参考了大量文献，并借鉴了同行专家的研究成果，在此向他们表示诚挚的谢意。
　　本书由田海霞、景刚担任主编，王海东、张兴福担任副主编，李玉红、金鑫、杨柳参与编写工作。全书共分13章，具体分工如下：金鑫编写第1、2章，景刚编写第3、4章，张兴福编写第5、13章，王海东编写第6、7章，杨柳编写第8章，田海霞编写第9、10章，李玉红编写第11、12章。本书由乔瑞中教授担任主审，由田海霞负责统稿。
　　由于时间仓促及编者水平有限，本书难免有疏漏和不足之处，敬请同行、广大读者不吝赐教，给予批评指正。
　　编者

《数据之镜：洞悉模式，驱动决策》 在这信息爆炸的时代，海量数据如同未经雕琢的璞玉，蕴藏着无限的价值。然而，如何从杂乱无章的数据中提炼出有意义的见解，让数据说话，成为洞察事物本质、驱动明智决策的关键。本书《数据之镜》正是为你打造的一面清晰之镜，它将引导你穿越数字的迷雾，学会如何观察、理解并驾驭数据，从而在瞬息万变的现代社会中占据先机。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是以一种全新的视角，探索数据背后的奥秘。我们相信，任何领域的进步，都离不开对事物规律的深刻认识，而数据的呈现，恰恰是揭示这些规律最直观、最可靠的途径。通过对数据的细致观察和理性分析，我们可以窥见隐藏的模式，预测未来的趋势，评估风险，优化流程，甚至发现全新的机遇。 《数据之镜》将带你踏上一段令人兴奋的数据探索之旅。我们将从最基础的数据感知出发，教你如何识别不同类型的数据，理解它们各自的特性和潜在的局限性。你将学会如何通过恰当的手段收集和整理数据，确保其准确性和可靠性，为后续的分析打下坚实的基础。 接着，我们将深入数据分析的核心。本书将为你揭示各种强大的数据分析方法，它们如同不同的光学器件，能够从不同角度审视数据，展现其丰富多彩的面貌。你将了解如何运用描述性统计工具，勾勒出数据的基本轮廓，掌握数据的中心趋势、离散程度以及分布特征，从而对数据的整体状况有一个清晰的把握。 本书的价值更在于引导你掌握推断性分析的能力。通过科学的抽样和严谨的逻辑推理，你将学会如何从样本数据推断总体特征，如何检验假设，如何评估不同因素之间的关联性和因果关系。这部分内容将赋予防你做出更具前瞻性和判断力的决策，无论是在商业运营、科研探索，还是日常生活中的规划。 更重要的是，《数据之镜》将目光投向数据的实际应用。我们深知，理论的价值最终体现在实践之中。因此，本书将穿插大量精心设计的案例，覆盖金融、市场营销、医疗健康、教育等多个领域，展示如何将所学的数据分析方法应用于解决实际问题。你将看到，数据分析并非高不可攀的学术象牙塔，而是切实可贵的实用技能，能够帮助你应对现实挑战，创造 tangible 的价值。 本书的语言力求通俗易懂，避免使用晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松上手。我们将注重培养你的逻辑思维和批判性思维，鼓励你独立思考，不盲从于任何单一的分析结果，而是学会从多角度审视问题，做出更全面的判断。 《数据之镜》不仅是一本关于数据分析的书，更是一种思维方式的启蒙。它将帮助你培养一种“数据导向”的思维模式，让你在面对问题时，不再凭感觉或经验，而是学会依赖数据，用数据说话，让数据成为你决策的坚实后盾。 无论你是渴望提升专业技能的职场人士，还是希望深入理解世界运作规律的学生，亦或是希望做出更明智个人决策的普通读者，《数据之镜》都将是你不可或缺的伙伴。它将是你开启数据智慧之门的钥匙，是你洞察万物本质的明镜，是你驱动未来无限可能的强大引擎。 翻开《数据之镜》，与数据对话，让智慧的光芒照亮你的前行之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书在回归分析部分的讲解也让我受益匪浅。线性回归是统计学中应用最广泛的模型之一，可以用来预测变量之间的关系。我之前对回归分析总是有一些模糊的认识，觉得它很强大，但又不知如何下手。《统计学原理与Excel应用》这本书，从简单的一元线性回归入手，逐步过渡到多元线性回归，清晰地解释了回归系数的含义、模型的拟合优度（R方）以及F检验和t检验的意义。更让我惊喜的是，它详细地指导了如何在Excel中使用“数据分析”工具包中的“回归”功能，包括如何输入数据、选择变量、生成结果报告，以及如何解读报告中的各个指标。书中的案例都非常贴合实际，比如用广告投入预测销售额，或者用学习时间预测考试成绩，这些都让我觉得统计学离我非常近。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《统计学原理与Excel应用》这本书的设计理念非常棒，它不仅系统地讲解了统计学的核心概念，而且始终围绕着Excel这一强大的工具来展开应用。我尤其喜欢它在每个章节末尾都会提供一些实际案例，让我有机会将所学的知识付诸实践。这本书的语言风格也比较亲切，不会让人觉得枯燥乏味。我之前对统计学一直存在一种畏难情绪，总觉得它离我遥不可及，但这本书彻底改变了我的看法。现在，我不仅能够理解很多统计学的概念，还能够熟练地运用Excel来处理和分析数据，这极大地提升了我的工作效率和解决问题的能力。我真心推荐这本书给任何想要学习统计学，或者希望提升Excel数据分析技能的朋友，它绝对是一本值得细细品读的实用性教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书在统计抽样和调查设计方面的内容也让我觉得非常实用。很多时候，我们无法对总体中的所有个体进行测量，就需要通过抽样来推断总体的特征。书中详细介绍了各种抽样方法，比如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并解释了它们各自的优缺点以及适用场景。更重要的是，它还讲解了如何利用Excel来辅助进行抽样调查的设计和数据收集，例如如何生成随机数来抽取样本，以及如何设计调查问卷的逻辑。此外，书中还涉及了样本量计算的原理，以及如何根据样本量的大小来影响统计推断的精度。这对于我参与的那些需要进行市场调研或者用户访谈的项目来说，提供了非常宝贵的指导，让我能更科学地设计调查方案，并提高数据分析的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学原理与Excel应用》真是让我眼前一亮！我一直觉得统计学是个又爱又恨的学科，理论知识深奥难懂，但实际应用又无处不在，尤其是工作中经常会遇到大量的数据需要分析处理。这本书的标题就牢牢抓住了我的痛点——“原理”与“应用”并重，这正是我需要的，不只是枯燥的公式推导，更重要的是能告诉我如何落地，如何解决实际问题。拿到书后，我迫不及待地翻阅起来。第一感觉是排版很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，而且重点内容都用了加粗或下划线，非常人性化。我最开始看的是关于描述性统计的部分，这本书的解释非常通俗易懂，用了很多贴近生活的例子，比如计算班级平均分、分析考试成绩的分布等等，让我这个对统计学不太感冒的人也能很快理解均值、中位数、众数、方差、标准差这些基本概念。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的还有书中关于时间序列分析的介绍。虽然这部分内容可能对初学者来说稍显复杂，但这本书的处理方式依然是循序渐进，且与Excel应用紧密结合。它首先解释了时间序列数据的一些基本特征，比如趋势、季节性、周期性以及随机波动，然后引入了平滑法（如移动平均法）来处理这些数据。在Excel中，它演示了如何利用简单函数来计算移动平均值，并绘制出平滑后的时间序列图。接着，它还介绍了更进一步的分析方法，比如如何识别季节性模式，并进行了简单的季节性调整。虽然书中没有涉及过于复杂的模型，但对于我来说，已经足够让我对时间序列数据有一个初步的认识，并且能够在Excel中进行一些基础的分析和可视化，这对于分析公司销售数据或者股票价格等时间序列信息非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

更让我惊喜的是，这本书并没有止步于理论讲解，而是立刻衔接了Excel的应用。它详细地介绍了如何利用Excel的各种函数和工具来计算这些统计量。比如，它一步步演示了如何使用AVERAGE、MEDIAN、MODE.SNGL等函数计算平均值、中位数和众数，还教了我如何利用STDEV.S函数计算样本标准差，以及VAR.S函数计算样本方差。这些操作步骤非常清晰，配有截图，即使是Excel新手也能照着做。我尝试着把我工作中的一些数据录入Excel，然后按照书里的方法计算，效果立竿见影。以前处理这些数据都要花很长时间，要么手动计算，要么用一些不熟悉的专业软件，现在好了，有了Excel这个强大的工具，再加上这本书的指导，简直是如虎添翼。我尤其喜欢它在讲解每个Excel功能时，都会先阐述这个功能在统计学中的意义，然后再教你如何操作，这种“知其然，知其所以然”的学习方式让我感觉学得更扎实，也更有成就感。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书对于数据可视化部分的详尽阐述。在信息爆炸的时代，如何将复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来至关重要。这本书不仅介绍了各种常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，更重要的是，它详细地讲解了如何在Excel中创建这些图表，以及如何根据数据的特点选择最合适的图表类型。例如，在讲解散点图时，它不仅教了如何绘制，还指导我如何通过散点图来观察两个变量之间的相关性，以及如何添加趋势线来预测。书中还提到了回归分析中的可视化，比如残差图的绘制和解读，这对于理解模型的拟合优度非常有帮助。我尝试着按照书中的方法，将我分析的结果用图表展示出来，同事们都纷纷点赞，说我的报告比以前清晰多了。

评分☆☆☆☆☆

随着阅读的深入，我越来越感受到这本书在讲解统计推断方面的功力。这部分内容通常是统计学学习的难点和重点，涉及到假设检验、置信区间等概念。作者并没有直接给出复杂的公式，而是从实际的应用场景出发，比如“我们能否断定这个新药有效？”或者“这个广告活动是否真的提升了销量？”。然后，它才逐步引入“抽样分布”的概念，解释为什么我们需要进行统计推断。在讲解假设检验时，书中详细地介绍了零假设和备择假设的设定，P值的意义，以及如何根据P值来做出决策。并且，它也提供了如何在Excel中进行t检验、Z检验等常见假设检验的方法，包括数据输入、参数设置以及结果解读。这对于我这样的非统计专业人士来说，简直是福音，让我能够更自信地在工作中应用统计学知识来评估和决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书在概率论部分的处理也让我印象深刻。我一直认为概率论是统计学中最难啃的骨头之一，那些公式和定理常常让人望而却步。然而，《统计学原理与Excel应用》在这方面做得非常出色，它没有回避复杂的概念，但而是通过大量生动形象的比喻和实际场景来解释。比如，在讲解条件概率时，它用了一个非常经典的“抽烟与肺癌”的例子，深入浅出地解释了P(A|B)的含义，让我茅塞顿开。更重要的是，它并没有就此打住，而是接着演示了如何在Excel中模拟这些概率事件，比如使用RANDBETWEEN函数生成随机数来模拟抛硬币或者掷骰子的过程，甚至还介绍了如何利用Excel的统计功能来验证大数定律。这种将抽象的概率理论与可操作的Excel实践相结合的方式，极大地降低了学习门槛，让原本令人生畏的概率论变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

令我感到惊喜的是，这本书在非参数统计方面也进行了一定的介绍，并且同样与Excel应用相结合。非参数统计方法在数据不符合正态分布，或者样本量很小的情况下非常有用。书中介绍了一些常见的非参数检验方法，比如Wilcoxon秩和检验（用于比较两组独立样本的分布）和Kruskal-Wallis检验（用于比较多组独立样本的分布）。虽然Excel本身没有内置这些检验的直接功能，但书中非常巧妙地利用Excel的排序、排名以及SUM函数等，详细地演示了如何手动计算这些非参数检验的统计量，并进行决策。这种“从零开始”的讲解方式，虽然需要一定的耐心，但却能让我深刻理解这些方法的原理。它也让我意识到，即使Excel功能有限，通过灵活运用基础函数，我们依然可以实现很多复杂的统计分析。

评分☆☆☆☆☆

帮同事买的，他说很好，大爱！支持京东

评分☆☆☆☆☆

挺好的东西还不错，给儿子买的，他很满意，还会再买

评分☆☆☆☆☆

很喜欢

评分☆☆☆☆☆

看看，不知道啥样子

评分☆☆☆☆☆

适合入门级的。

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

不好意思！现在才评论～

评分☆☆☆☆☆

当教材使用的，还不错吧。

评分☆☆☆☆☆

给老公买的，希望有帮助