现代统计分析方法与应用（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何晓群 著

图书标签:

• 统计分析
• 回归分析
• 多元统计
• 数据分析
• SPSS
• R语言
• 实验设计
• 抽样调查
• 非参数统计
• 数理统计

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300236629

版次：4

商品编码：12084928

包装：平装

丛书名： 高等院校研究生用书

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：308

内容简介

统计方法与技术是现代社会、经济研究运用的基本方法。本书旨在提高研究生量化分析能力，在众多统计方法中，选择*实用的现代统计分析方法，在不失理论严密性的前提下，力求理清问题背景、方法思想、具体步骤、分析技巧。本书以第三版为基础，删除了多变量图示法，大部分例题采用SPSS和SAS进行分析，所有例题和习题的数据都做成了电子文件以方便读者使用。
本书既可作为非统计专业，如经济管理、人文社会科学类研究生学习现代统计分析方法之用，也可作为经济统计专业学生学习用书，同时也适合从事社会、经济、管理等研究和实际工作的从业人员进行量化研究参考阅读。

作者简介

何晓群，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国人民大学六西格玛质量管理研究中心主任。主持多项国家和省部级及企业横向课题研究，多次参加国际学术会议，发表论文百余篇。主要著作有《回归分析与经济数据建模》《多元统计分析》《六西格玛管理理论与实践探索》《六西格玛质量管理与统计过程控制》等。多次接受中央电视台、凤凰卫视等媒体采访。自1996年以来参与中外数百家著名企业的六西格玛管理培训与咨询。

目录

第1章概论
1．1为统计学正名
1．2市场呼唤真统计
1．3统计分析方法及其应用概述
第2章统计学基础回顾
2．1统计数据的整理与描述
2．2几种重要的概率分布
2．3多元分布的基本概念
2．4多元正态分布
2．5参数估计
2．6假设检验
第3章定性数据的χ2检验
3．1多项分布与χ2检验
3．2列联表分析
3．3一致性检验
3．4拟合优度检验
第4章一元线性回归
4．1一元线性回归模型
4．2回归参数β0，β1的估计
4．3最小二乘估计的性质
4．4回归方程的显著性检验
4．5残差分析
4．6预测和控制
4．7建模总结和应注意的问题
第5章多元回归模型
5．1多元线性回归模型
5．2回归参数的估计与检验
5．3自变量选择与逐步回归
第6章定性数据的建模分析
6．1对数线性模型基本理论和方法
6．2对数线性模型分析的上机实现
6．3Logistic回归基本理论和方法
6．4Logistic回归的建模总结
第7章聚类分析
7．1聚类分析的基本思想
7．2相似性度量
7．3类和类的特征
7．4聚类方法
7．5实际例子
第8章判别分析
8．1判别分析的基本思想
8．2距离判别
8．3贝叶斯判别
8．4费歇判别
8．5逐步判别
8．6判别分析应用的几个例子
第9章主成分分析
9．1主成分分析的基本思想
9．2总体主成分及其性质
9．3由样本数据求主成分
9．4主成分分析步骤及框图
9．5主成分分析的应用
第10章因子分析
10．1因子分析的基本思想
10．2因子载荷的求解
10．3因子分析的上机实现
第11章对应分析
11．1对应分析的基本理论
11．2对应分析的步骤及逻辑框图
11．3对应分析的上机实现
第12章典型相关分析
12．1典型相关分析的基本理论
12．2典型相关分析的上机实现
参考文献
附录
表1泊松分布表
表2标准正态分布表
表3正态分布分位数表
表4卡方（χ2）分布表
表5相关系数检验表
表6t分布的临界点
表7F分布表

精彩书摘

作者假定学生已具有线性代数、概率论与数理统计的基础知识，本着提高研究生量化分析能力的宗旨，在众多统计方法中，仅选择部分最实用的现代统计分析方法。在不失理论严密性的前提下，力求将问题的背景、方法的思想、具体的步骤、分析的技巧讲清楚。为重点突出方法的思想和应用，每种方法都尽可能结合中国社会、经济、管理方面的实际问题，以案例研究为导向，为学生进行量化分析起一定示范作用。
……

《现代统计分析方法与应用（第四版）》—— 洞察数据时代的决策利器 在信息爆炸、数据为王的时代，理解并驾驭数据已成为个人与组织成功的关键。本书，《现代统计分析方法与应用（第四版）》，正是为此而生，它不仅是一本教材，更是您在复杂数据世界中导航的指南针，帮助您从海量信息中提炼出有价值的洞见，做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书的第四版，在继承前三版严谨学术底蕴的基础上，进行了全面的更新与升级，力求反映当前统计学领域的最新发展和实际应用需求。我们深知，统计学已不再局限于象牙塔内的理论探索，而是深刻地渗透到经济、金融、医学、工程、社会科学、市场营销乃至日常生活的方方面面。因此，本书的设计理念便是理论与实践并重，方法与应用并行，旨在培养读者既有扎实的理论功底，又能熟练运用统计工具解决实际问题。 内容特色与结构安排： 本书的内容编排紧凑而逻辑清晰，从基础统计概念出发，循序渐进地引入更高级的统计模型和分析技术。其结构大致可分为以下几个核心模块： 第一部分：统计学基础与数据探索 数据认识与描述性统计： 我们首先将带您走进数据的世界，学习如何识别不同类型的数据，理解数据的基本特征。通过均值、中位数、方差、标准差等描述性统计量的计算与解释，以及直方图、箱线图、散点图等可视化工具的应用，您将初步掌握数据的概览能力。这部分内容强调了统计思维的培养，让您学会“看懂”数据，发现数据的初步规律。 概率论基础： 概率是统计推断的基石。本书将以清晰易懂的方式介绍概率的基本概念，如事件、概率的计算、条件概率、独立性等。同时，我们将详细阐述常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并解释它们在不同场景下的应用，为后续的推断统计打下坚实基础。 抽样与抽样分布： 在实际研究中，我们往往无法接触到总体，只能通过样本进行推断。本书将深入探讨各种抽样方法，并重点解析中心极限定理，理解样本均值、样本比例等统计量的抽样分布特性。这对于理解置信区间的构建和假设检验的原理至关重要。 第二部分：统计推断的核心方法 参数估计： 基于样本数据对总体参数进行估计是统计推断的核心任务之一。本书将详细介绍点估计和区间估计的概念与方法，特别是如何构造置信区间来量化估计的不确定性。我们将涵盖参数估计的多种情况，包括单个总体均值、比例、方差的估计，以及两个总体均值、比例、方差的比较估计。 假设检验： 假设检验是检验关于总体参数的论断是否成立的统计方法。本书将系统地介绍假设检验的基本原理、步骤、类型（如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等），以及如何解释检验结果（如P值、显著性水平）。我们将通过大量实例，展示如何在科学研究和业务决策中应用假设检验来做出判断。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是比多次进行两组均值比较更为有效的方法。本书将详细讲解单因素方差分析和双因素方差分析的原理、计算方法以及结果的解读。我们将展示方差分析在实验设计、产品质量控制、农学研究等领域的广泛应用。 第三部分：回归分析与建模 简单线性回归： 探索两个变量之间线性关系是数据分析中的常见需求。本书将详细介绍简单线性回归模型的建立、参数估计（最小二乘法）、模型假设检验以及回归系数的解释。我们将重点讲解如何利用回归模型进行预测，并讨论模型拟合优度（如决定系数R²）的评估。 多元线性回归： 现实世界中的现象往往受到多个因素的影响。本书将在此基础上，深入讲解多元线性回归模型，包括如何选择合适的自变量，如何处理多重共线性，以及如何解释多个回归系数。我们将展示多元回归在经济预测、风险评估、消费者行为分析等领域的强大应用。 广义线性模型（GLM）： 对于非正态分布的响应变量，传统的线性回归模型不再适用。本书将介绍广义线性模型，特别是逻辑回归（用于二分类响应变量）和泊松回归（用于计数响应变量）等模型，并探讨它们在医学诊断、市场营销、风险建模等领域的应用。 时间序列分析基础： 许多数据具有时间依赖性。本书将引入时间序列分析的基本概念，包括平稳性、自相关性、移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）和自回归滑动平均模型（ARMA），并提供初步的时间序列预测方法。 第四部分：现代统计方法与进阶应用 非参数统计： 当数据不满足参数统计方法的分布假设时，非参数统计方法提供了重要的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验、符号检验、Wilcoxon检验等，并解释它们的应用场景。 聚类分析与判别分析： 学习如何将数据对象分组（聚类）或将数据对象分配到预定义的类别中（判别）。本书将介绍不同的聚类算法（如层次聚类、K-means聚类）和判别分析的方法，并展示它们在市场细分、客户分类、模式识别等领域的应用。 主成分分析（PCA）与因子分析： 当面对高维数据时，降维技术至关重要。本书将介绍主成分分析如何找到数据的主要变化方向，以及因子分析如何解释变量之间的潜在结构，它们在市场研究、生物信息学等领域具有广泛的应用。 贝叶斯统计入门： 随着计算能力的提升，贝叶斯统计方法越来越受到重视。本书将提供贝叶斯统计的入门介绍，包括先验分布、后验分布、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法等，并展示其在模型推断和不确定性量化方面的优势。 统计软件应用： 理论学习离不开实践操作。本书将结合当前主流的统计软件（如R、Python统计库、SPSS等）的实际操作，提供丰富的代码示例和数据分析流程。您将学会如何使用这些工具进行数据导入、清洗、可视化、模型构建和结果解读。 本书的价值与读者群体： 《现代统计分析方法与应用（第四版）》适合本科生、研究生、以及从事数据分析、科学研究、商业决策等工作的专业人士。无论您是初学者，还是希望深化统计学知识和应用技能的进阶者，本书都能为您提供价值。 对于学生： 本书是您系统学习统计学理论和方法的理想选择，能够帮助您为学术研究和未来职业生涯打下坚实基础。 对于研究人员： 本书将为您提供解决复杂研究问题的统计工具箱，帮助您设计实验、分析数据、解释结果，并发表高质量的学术成果。 对于从业人员： 本书将助您提升数据驱动决策的能力，从纷繁复杂的数据中挖掘商业价值，优化运营，规避风险，实现业务增长。 学习本书，您将获得： 扎实的理论功底： 理解统计学背后的原理，而不仅仅是“套用公式”。 强大的分析技能： 能够独立地选择、应用和解释各种统计分析方法。 解决实际问题的能力： 将抽象的统计概念转化为解决现实世界挑战的有力工具。 批判性思维： 能够辨别统计结果的有效性和局限性，做出审慎的判断。 数据素养的提升： 在当今时代，数据素养是不可或缺的核心竞争力。 总结： 《现代统计分析方法与应用（第四版）》是一本集理论性、系统性、实践性于一体的力作。它旨在赋予您洞察数据背后的深刻规律，运用科学的方法解决复杂问题，从而在快速变化的现代社会中，做出更加自信、更加明智的决策。我们相信，通过深入学习本书，您将能够更好地理解世界，驾驭数据，开启属于您自己的数据时代之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，深蓝色的主色调给人一种专业、沉稳的感觉，非常符合一本学术著作的定位。书名《现代统计分析方法与应用（第四版）》中的“现代”和“应用”这两个词，恰恰是我当前学习和工作中非常看重的方面。在数据驱动的时代，掌握最新、最有效的统计分析方法，并能将其灵活应用于解决实际问题，是提高个人竞争力的关键。第四版的更新，也意味着本书内容紧跟时代步伐，理论更加成熟，实践案例更加丰富。我特别期待书中能够深入浅出地讲解一些复杂的统计模型，例如贝叶斯统计、时间序列分析、或者一些机器学习算法在统计学中的应用，并提供详细的数学推导和直观的解释。同时，我非常看重书中关于实际应用案例的阐述，我希望这些案例能够覆盖金融、市场营销、医学、社会科学等多个领域，并且能够展示如何利用统计工具解决实际问题，发现数据中的规律。此外，对于书中关于统计软件（如R、Python）的操作指导，我抱有很高的期望，希望能够有清晰的代码示例和详细的步骤说明，让我能够快速上手，并将所学知识转化为实际操作能力。

评分☆☆☆☆☆

初见《现代统计分析方法与应用（第四版）》，其低调而有质感的封面设计便吸引了我的目光，一本厚重的书，仿佛承载着丰富的知识宝库。我选择它的理由很简单，就是“现代”和“应用”这两个词，它们直接点明了这本书的核心价值——如何运用当今最前沿的统计学工具解决实际问题。在知识快速迭代的今天，第四版的出现，意味着本书的内容经过了多年的沉淀和更新，更能反映统计学领域的最新发展。我非常期待书中能够不仅仅停留在理论的讲解，而是能够提供大量的、多领域的实际应用案例。例如，如何利用统计模型来预测股票市场的波动，如何分析社交媒体数据以了解消费者行为，或者如何在医学研究中评估新药的有效性，这些具体的案例将极大地增强我学习的兴趣和动力。同时，我对于书中在统计软件（如R、Python）方面的指导也抱有很高的期望。我希望能够获得清晰的代码示例和易于理解的操作步骤，以便我能够亲自动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。这本书是否能成为我打开数据世界大门的一把钥匙，让我能够更自信地应对工作和研究中的各种数据挑战，是我选择它的主要原因。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，采用了经典的学术风格，深邃的蓝色搭配银色的书名，显得专业且有分量。我选择《现代统计分析方法与应用（第四版）》是因为我深知在当今这个数据为王的时代，掌握科学有效的统计分析方法是至关重要的。特别是“现代”和“应用”这两个词，直接击中了我的需求点——我需要学习最新、最实用的统计技术，并将它们应用到实际工作中。第四版的出版，也让我对其内容的时效性和权威性充满信心。我非常希望书中能够对一些高阶统计模型进行清晰的阐释，例如非参数检验、多层模型、或者是一些机器学习方法在统计推断中的应用，并提供充足的数学背景和理论推导。更重要的是，我期待书中能有丰富且多样化的实际应用案例，最好能覆盖经济、管理、医学、工程等多个领域，让我能够真切地感受到统计学在解决现实问题中的强大力量。同时，我对书中对统计软件（如R、Python）的操作指导也寄予厚望，希望能有详细的代码示例和实践指导，帮助我快速上手，并将所学知识转化为解决实际问题的能力。这本书是否能成为我数据分析之路上的重要伙伴，帮助我拨开数据迷雾，发现有价值的洞见，是我选择它的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代统计分析方法与应用（第四版）》的书名本身就充满了吸引力，特别是“现代”和“应用”这两个词，对于我来说，这正是我迫切需要的。在信息爆炸的时代，数据无处不在，如何有效地从这些数据中提取有价值的信息，已经成为一项关键技能。第四版的更新，也让我对书中内容的先进性和实用性充满了信心。我特别希望这本书能够提供一些非常详细的案例研究，这些案例最好能涵盖不同学科领域，比如金融、市场营销、生物医学、社会科学等等，这样我才能更直观地理解各种统计方法的应用场景和优势。我非常看重书中对于统计软件操作的指导，比如R语言或者Python，因为理论知识最终要落实到实践操作上，我希望书中能有清晰的代码示例和步骤说明，让我能够快速上手，并能举一反三。这本书是否能够帮助我建立起一套扎实的统计分析框架，让我能够自信地处理和分析数据，甚至发现数据背后隐藏的规律，是我选择它的重要考量。我期待它不仅仅是一本教科书，更能成为我在数据分析道路上的一个得力助手。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次翻开《现代统计分析方法与应用（第四版）》，首先吸引我的是其沉稳而专业的封面设计，深蓝色的背景搭配银色的书名，散发出一种学术的权威感。作为一名渴望提升数据分析能力的读者，我被“现代”和“应用”这两个关键词深深吸引。在当今这个信息爆炸的时代，掌握先进的统计方法并将其灵活应用于实际问题，已经成为各行各业的核心竞争力。第四版的更新，则意味着本书的内容更加成熟，紧跟学术前沿，并经过了时间的考验。我特别希望书中能够深入浅出地讲解一些复杂的统计模型，并配以丰富的真实案例分析，帮助我理解理论知识如何在实际场景中发挥作用。从目录上看，本书涵盖了从基础到高级的统计内容，这种梯度式的编排，有助于我系统地学习，打下坚实基础。此外，我对书中关于统计软件（如R语言或Python）的操作指导也寄予厚望，希望能有详细的代码示例和解释，让我能快速上手，并将所学知识转化为实践能力。这本书能否成为我解读数据、发现价值的得力助手，是我选择它的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发出一种沉稳而专业的学术气息，深蓝色的主色调搭配银色的书名，在书架上相当醒目，让人一眼就能感受到其内容的深度和权威性。我当初选择这本书，很大程度上是被其“现代”和“应用”这两个关键词所吸引。在信息爆炸的时代，数据无处不在，掌握有效的统计分析方法，并将这些方法灵活地应用于实际问题，已经成为各行各业都迫切需要的技能。这本书的第四版，也意味着它经过了多年的打磨和更新，内容上一定更加成熟和贴近当前的学术前沿。我尤其期待书中能够深入浅出地讲解那些相对复杂的统计模型，并提供真实世界的案例分析，让我能将理论知识与实践紧密结合，真正提升解决实际问题的能力。我希望它不仅仅是一本理论堆砌的教材，更是一本能够引领我探索数据奥秘，发现其中隐藏价值的工具书。从目录上看，涵盖了从基础的描述性统计到高级的机器学习算法，这种梯度式的编排，对于我这样的读者来说，能够循序渐进地学习，打下坚实的基础，同时也能接触到最新的研究成果。我非常看重书中对于统计软件的使用指导，比如R语言或Python，因为脱离了实际操作的理论学习，往往难以真正掌握。希望这本书能提供详细的代码示例和解释，让我能够快速上手，并将所学知识运用到自己的研究或工作中。它是否能帮助我更好地理解那些看似复杂的数据图表背后的含义，是否能让我更自信地解读研究报告中的统计结果，这些都是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

从书名《现代统计分析方法与应用（第四版）》来看，我就知道这本书是我一直在寻找的。在我看来，“现代”意味着书中会涵盖当下最流行、最有效的统计分析技术，而“应用”则强调了理论与实践的结合。第四版的出现，更是让我确信其内容是经过不断更新和优化的，能够反映统计学领域的最新发展。我非常期待书中能够提供一些高质量的案例研究，这些案例最好能涉及多个学科领域，例如金融市场的风险评估、社交媒体用户行为分析、医学试验的数据解读等。我希望通过这些案例，能够直观地理解不同统计方法的适用范围和实际操作效果。另外，我对书中对统计软件（如R语言、Python）的讲解内容尤为关注。我希望书中能提供详尽的代码示例和详细的操作步骤，让我能够将理论知识快速转化为实践能力，从而熟练运用这些工具进行数据分析。这本书是否能帮助我建立起一个清晰、系统、实用的统计分析体系，让我能够从海量数据中发现有价值的洞察，是我选择它的主要原因。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先映入眼帘的是其厚重感，这通常预示着内容的丰富和翔实。封面上“现代统计分析方法与应用”这几个字，让我对它充满了期待，毕竟在当今这个数据驱动的时代，掌握先进的统计分析工具和方法，并能将其有效地应用于实际问题的解决，是多么重要的能力。第四版的更新，更说明了作者团队在不断追踪统计学领域的最新进展，力求将最前沿、最实用的知识呈现给读者。我特别希望书中能够清晰地讲解一些经典统计模型的原理，并且能够提供足够多的实际案例，最好是跨学科的，这样可以帮助我理解统计方法在不同领域的应用潜力。例如，在医学研究、经济学分析、社会科学调查、甚至市场营销策略的制定中，统计学都扮演着至关重要的角色。我非常看重书中对于统计软件的操作指导，比如SAS、SPSS、R或者Python等，因为理论知识必须与实践相结合才能发挥真正的作用。希望书中能提供详细的编程代码示例，并附带清晰的解释，让我能够快速上手，并将所学知识运用到我的研究或者工作中。能否帮助我更深入地理解那些复杂的统计图表，能否让我更自信地解读文献中的统计结论，这些都是我非常看重的。这本书是否能成为我数据分析之路上的得力助手，是我选择它的重要考量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就足以吸引眼球，《现代统计分析方法与应用（第四版）》，尤其是“现代”和“应用”这两个词，在我看来，它们直接触及了当下学习统计学的核心痛点。作为一个希望在数据领域有所建树的读者，我深知理论知识的枯燥乏味，以及脱离实际的理论学习往往难以奏效。因此，一本能够将统计方法与实际应用紧密结合的书籍，对我来说是极具吸引力的。第四版的出现，则让我对它的内容更新和前沿性充满信心，毕竟统计学领域的发展日新月异，一本能够及时更新版本的书籍，更能反映作者团队的专业性和对学术的敬畏。我尤其看重书中能否提供高质量的案例分析，这些案例最好能够覆盖经济、金融、医学、社会学等多个领域，这样我才能更直观地理解不同统计方法的适用场景和威力。同时，对于书中对统计软件的讲解，比如R语言、Python或SAS等，我抱有很高的期望。我希望书中能有详细的编程指南和实操演示，让我能够将理论知识转化为动手能力，真正做到学以致用。我期待这本书能帮助我建立起一套完整的、实用的统计分析框架，让我在面对海量数据时，不再感到迷茫，而是能够自信地运用统计工具，从中提取有价值的信息，甚至发现新的规律。

评分☆☆☆☆☆

《现代统计分析方法与应用（第四版）》的封面设计，采用了非常经典的学术风格，深邃的蓝色背景衬托着银色的书名，给人一种专业、严谨的感觉。我当初选择这本书，主要看中了它的“现代”和“应用”这两个关键词。在如今这个数据爆炸的时代，掌握高效的统计分析方法，并将它们灵活地应用于实际问题，已经成为许多专业领域不可或缺的技能。第四版的更新，意味着这本书的内容经过了时间的检验和学界的认可，并且紧跟时代步伐，融入了最新的统计思想和技术。我特别期待书中能够对一些复杂的统计模型进行深入浅出的讲解，并提供大量贴近现实的案例分析，从而帮助我理解如何将抽象的理论知识转化为解决实际问题的能力。从目录来看，本书内容涵盖广泛，从基础的统计推断到前沿的机器学习算法，这种循序渐进的编排方式，对于我这样的读者来说，能够帮助我逐步建立起扎实的统计学知识体系，并接触到最新的研究动态。此外，书中对于统计软件（如R或Python）的应用指导也备受我的关注。我希望它能提供详细的代码示例和操作步骤，让我能够快速上手，并将所学知识转化为实际操作能力，从而更好地进行数据分析。这本书是否能成为我探索数据世界、发掘其中价值的有力工具，是我选择它的重要原因。