具体描述
内容简介
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。作为数据分析的一种有效工具，统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域，是各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。本书作者多年从事统计教学，并具有丰富的教材编写经验。本书结合了作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果，在内容上包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法；在写法上与计算机紧密结合，所有例题均使用Excel 2013实现，并给出了详细的操作步骤。
本书可作为高等院校通识课程的统计学教材使用，也可作为实际工作者的参考书。
作者简介
贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用，统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》《描述统计》《工商管理统计》《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年***教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。
目录
第1章 统计学和统计数据
1．1 统计学及其应用领域
1．2 数据的类型
1．3 数据的来源
1．4 统计中的几个基本概念
1．5 Excel【数据分析】工具的安装
本章小结
练习题和答案
第2章 数据的图表展示
2．1 数据的预处理
2．2 数据的频数分布
2．3 类别数据的图示
2．4 数值数据的图示
2．5 合理使用图表
本章小结
练习题和答案
第3章 数据的概括性度量
3．1 集中趋势的度量
3．2 离散程度的度量
3．3 偏度与峰度的度量
3．4 Excel【数据分析】工具的应用
本章小结
练习题和答案
第4章 抽样与参数估计
4．1 抽样与抽样分布
4．2 参数估计的基本原理
4．3 总体均值的区间估计
4．4 总体比例的区间估计
4．5 样本量的确定
本章小结
练习题和答案
第5章 假设检验
5．1 假设检验的基本原理
5．2 总体均值的检验
5．3 总体比例的检验
本章小结
练习题和答案
第6章 相关与回归分析
6．1 变量间关系的度量
6．2 一元线性回归分析
本章小结
练习题和答案
第7章 时间序列分析和预测
7．1 时间序列的成分
7．2 增长率分析
7．3 时间序列预测的程序和方法
7．4 平滑法预测
7．5 趋势外推预测
7．6 多成分序列的分解预测
本章小结
练习题和答案
第8章 指 数
8．1 指数及其分类
8．2 加权指数
8．3 几种常用的价格指数
本章小结
练习题和答案
附录 用Excel生成概率分布表
参考书目
精彩书摘
本书是在21世纪通识教育系列教材《统计学基础（第二版）》的基础上修订而成的。考虑到读者的特点和实际学习需要，本次修订保留了第二版的基本内容框架，但对所有章节都进行了重新编写。增加了一些新内容，并删去了Excel不能实现的一些内容。全书内容均使用Excel 2013版本实现，并给出了详细的操作步骤。同时，考虑到篇幅，对书后的习题及答案做了精简。
用户评价
这本书，坦白说，我最初拿到手的时候，对它的期望值并不高。毕竟，“统计学基础”这个名字本身就带着一股子枯燥和理论的沉重感，再加上“第3版”和“21世纪通识教育系列教材”这样的标签，很容易让人联想到那些厚重、晦涩、充斥着公式和符号，看得人头昏脑胀的书籍。我当时的想法是，既然是教材，那肯定是要应付考试或者课程要求的，买来大概就是塞到书架上，需要的时候翻翻，平时估计很难有动力去主动阅读。我记得刚开始翻看目录的时候，那些诸如“描述性统计”、“概率论”、“抽样分布”、“参数估计”、“假设检验”之类的章节标题，就已经让我感到一种莫名的压力，仿佛又要开始一场与数学的艰苦斗争。我高中时期的数学就没有学得特别好，虽然大学里对统计学有所接触，但总觉得它离我的实际生活有些遥远，很难建立起直观的理解。而且，我习惯于通过实际例子来学习，理论性的讲解总是让我觉得抽象，难以消化。所以，当这本书出现在我面前时，我内心深处是有些抗拒的。不过，抱着“总得了解一下”的心态，我还是打开了第一页。我当时甚至做好了随时放弃的准备，就等着它用那些复杂的推导和枯燥的定义把我击垮。但事实证明，我的担忧是多余的。这本书给我带来的第一个惊喜，就是它的语言。它并没有一开始就扑面而来一大堆专业术语，而是用一种相对平实的语言，尝试去解释一些核心的概念。我尤其记得作者在介绍“平均数”的时候，并没有直接给出公式，而是先通过一些日常生活中大家都能理解的场景来引入，比如班级里同学的身高、考试的成绩等等，然后才慢慢引申到统计学中的描述。这种循序渐进的方式，让我感觉不那么畏惧，反而多了一丝好奇，想知道接下来作者会怎么讲述。
评分这本书给我的另一个重要收获，就是它让我看到了统计学在实际问题解决中的强大力量。我之前总觉得统计学离我很远，但通过这本书，我发现它其实渗透在我们生活的方方面面。比如，在讲到“相关性与因果性”的时候，书中用了很多生动的例子来解释这两者之间的区别，避免了很多人容易犯的逻辑错误。我记得作者举了一个关于冰淇淋销量和溺水人数增加的例子，非常直观地说明了相关性不等于因果性。这种对概念的辨析，对于我理解很多社会现象非常有帮助。此外，书中还涉及了一些关于“数据伦理”和“统计误用”的讨论，这让我意识到，作为统计学的使用者，我们也需要有批判性思维，不能盲目相信所有的数据和分析结果。这种对统计学局限性和潜在风险的探讨，让这本书的视野更加开阔，也让我对统计学有了更全面、更深刻的认识。它不仅仅是教我如何使用工具，更是让我学会如何思考。
评分这本书的写作风格，我个人非常欣赏。它并没有那种板着脸的学术腔调，而是在严谨的学术内容中，融入了一些轻松、有趣的语言。作者在讲解一些概念的时候，经常会用一些贴近生活的比喻，或者讲一些小故事，这让我在阅读过程中感到更加轻松愉快，不会产生枯燥感。我印象很深的是，在介绍“抽样方法”的时候，作者并没有直接罗列各种抽样方法，而是先讲了一个“如何科学地调查全校学生的饮食偏好”的场景，然后通过这个场景引出了简单随机抽样、分层抽样等概念。这种场景化的引入，比直接背诵定义要生动得多，也更容易让我理解各种方法的原理和适用范围。此外，书中还穿插了一些“统计学趣闻”或者“历史背景介绍”，这些小小的“调味剂”让整本书的内容更加丰富，也让我对统计学这门学科产生了更浓厚的兴趣。它让学习不再是负担，而是一种探索和发现的过程。
评分我得说，这本书在概念的解释上，确实花了不少心思。很多时候，我们学习统计学，最容易被那些抽象的公式和符号弄得晕头转向。但是，这本书的作者似乎很清楚这一点，所以他们在解释每一个概念的时候，都会尽量用通俗易懂的比喻和类比。比如，在讲到“标准差”的时候，它不仅仅是给出了一个数学公式，而是用“数据离散程度”这样的说法，并且用了一个非常生动的例子来解释。我记得作者是把班级里同学的身高与平均身高的差距来举例，通过直观地展示身高的分布情况，来让读者理解标准差所代表的意义。这种形象化的解释，远比枯燥的公式更容易让人理解和记忆。而且，书中的图表也非常清晰，很多时候，一张图表比长篇大论更能说明问题。它用的图表设计风格很简洁，色彩搭配也很舒服，不会让人产生视觉疲劳。我发现，很多统计概念，通过这些直观的图表，一下子就变得明朗起来。比如，在讲解“概率分布”的时候，那些各种形状的曲线图，能够非常直观地展示不同情况下的概率分布情况，让我对这些概念的理解更加深刻。作者在这一点上，确实展现了非常高的教学水平。
评分总的来说，这本书带给我的体验，远远超出了我最初的预期。我原本以为它会是一本冰冷、晦涩的工具书，但它却像一位耐心、友善的老师，一步步引导我走进统计学的世界。它不仅传授了我统计学的基本概念和方法，更重要的是，它培养了我用统计学思维去观察和分析问题的能力。我发现，在阅读这本书的过程中，我不仅仅是在学习知识，更是在改变我看待世界的方式。我开始更关注数据背后的信息，更善于从纷繁复杂的现象中提炼出关键的要素，也更懂得如何去评估信息的可靠性。这本书让我明白，统计学并非只是数学的一部分，而是一种重要的思维方式，它能够帮助我们更好地理解这个充满不确定性的世界。当我合上书本，回想起这段学习经历时，心中充满了感激。它让我觉得，统计学并没有那么难，也并没有那么遥远，它就在我们身边，等待着我们去发现它的价值。
评分我必须承认，这本书在内容的深度和广度上，确实做到了一个很好的平衡。对于我这样统计学基础相对薄弱的学习者来说，它并没有一开始就用过于高深的理论来压垮我，而是循序渐进地引导我进入统计学的世界。从最基础的描述性统计，到概率论，再到推断性统计，每一个部分的讲解都足够清晰，而且逻辑性很强。但与此同时，它并没有因为追求易懂而牺牲内容的严谨性。我发现，在解释每一个概念时，作者都会给出必要的数学定义和推导，只是这些推导过程并没有过于冗长和复杂，而是聚焦于核心的逻辑。而且，它在一些关键的概念上，还会进行一些深入的探讨，比如在讲解“中心极限定理”的时候，作者不仅给出了定理的内容，还解释了它在统计推断中的重要性，以及为什么它能够成为很多统计方法的理论基础。这一点让我觉得，这本书既适合初学者入门，也能够为有一定基础的学习者提供更深入的理解。它就像一座桥梁，连接了初学者对统计学的认知和更复杂的统计理论。
评分这本书在案例的选取和呈现上，给我留下了深刻的印象。坦白讲，我之前接触过一些统计学教材，很多都过于注重理论，对于实际应用的展示显得有些单薄。但这本书不同，它似乎有意地将统计学知识与我们的日常生活、社会现象紧密联系起来。我记得在讲解“数据可视化”的时候，它并没有仅仅列举一些图表的种类，而是展示了如何通过数据可视化来揭示隐藏在复杂数据背后的趋势和规律。比如，它用了一个关于城市交通拥堵的案例，通过绘制热力图和折线图，直观地展示了不同时间段的交通流量变化，以及拥堵的热点区域。这样的呈现方式，让我觉得统计学不再是冰冷冷的数字，而是能够帮助我们更好地理解和分析我们周围的世界。而且，书中还穿插了一些小型的“实践挑战”，鼓励读者自己去搜集一些简单的数据，然后尝试用书中介绍的方法进行分析。虽然我还没有完全完成所有的挑战，但这种动手实践的尝试，让我觉得学习的过程更加有趣和有成就感。它让我感觉到，统计学并非遥不可及，而是触手可及的工具。
评分这本书的结构和编排，我个人觉得是非常值得称赞的。它并没有将所有的内容一股脑地堆砌在一起，而是有条不紊地将统计学这个庞大的体系拆解成一个个易于理解的单元。我发现，它在每一章的开头，都会先明确地告知读者本章的学习目标，以及这些知识点在整个统计学中的位置和重要性。这一点对于我这种容易迷失方向的学习者来说，简直是福音。你不会觉得自己在漫无目的地学习，而是清楚地知道自己正在朝着哪个方向前进。更重要的是，它在每一章节的结尾，都会有相关的练习题。而且这些练习题的设计，我感觉非常巧妙。有些是基础的概念检验，让你巩固刚刚学到的知识点；有些则是稍微复杂一点的应用题，需要你综合运用本章甚至前面章节的知识来解决。最让我印象深刻的是，它提供了一些案例分析，让读者能够看到统计学是如何在现实世界中发挥作用的。比如，在讲到“回归分析”的时候，它并没有仅仅停留在理论公式上，而是用了一个很贴近生活的例子，讲解如何通过分析房屋的面积、地段等因素来预测房价。这种实践性的结合，让我第一次真正体会到统计学并非只是纸上谈兵，而是能够帮助我们理解和解决很多实际问题。这种将理论与实践紧密结合的处理方式，大大提升了学习的效率和兴趣。
评分我得说，这本书在例题和习题的设计上，是非常有针对性的。它不仅仅是提供一些孤立的计算题，而是将很多习题融入到了一些小型的情境中，让我在解题的过程中，也能够锻炼我的应用能力。我特别喜欢它那些“应用题”，虽然一开始可能会觉得有点挑战，但当我通过思考和计算，最终得出答案时，那种成就感是无与伦比的。而且，很多习题的难度梯度设计得非常合理，从易到难，循序渐进。这让我能够逐步提升我的解题能力，而不是一开始就被难题吓倒。我发现，即使是那些看似简单的概念，通过不同的习题呈现，也能让我从不同的角度去理解。而且，书中的答案部分，不仅仅是给出了最终答案，很多时候还会附带简要的解题思路，这对于我这种有时候思路卡住的学习者来说，简直是雪中送炭。这让我不仅知道“为什么”，更知道“怎么做”。
评分从学习方法和效率的角度来看，这本书的设计真的非常人性化。我注意到，在每一章的开头，作者都会用一种非常简洁明了的方式概括本章的学习要点。这就像是给我的学习一个“路线图”，让我能够快速把握核心内容。更让我惊喜的是，书中有很多“提示”和“注意”的部分，这些小小的提示框，往往能够点拨到学习者容易忽略的细节，或者指出一些常见的误区。比如，在讲解“置信区间”的时候，书中就特别强调了置信区间与预测区间的区别，以及如何正确解读置信水平。这种细节上的关怀，真的能够避免很多不必要的困惑。而且，书中的排版非常舒服，文字大小适中，段落清晰，重要的概念和公式也会用特殊的格式标出，方便我快速查找和记忆。我个人非常喜欢它在公式旁边附带的简短解释，这让我能够迅速理解公式的含义，而不需要花费大量时间去对照前面或后面的文字。总的来说，这本书在如何帮助读者高效学习这方面，确实下了不少功夫。
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