《统计学（第7版）》学习指导书(21世纪统计学系列教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贾俊平 著

图书标签:

• 统计学
• 学习指导
• 教材
• 高等教育
• 概率论
• 数理统计
• 21世纪统计学系列
• 第七版
• 教学参考书
• 数据分析

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300256856

版次：1

商品编码：12342449

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学系列教材

开本：16开

出版时间：2018-04-01

用纸：胶版纸

页数：172

内容简介

《〈统计学〉（第7版）学习指导书》每章内容大体上包括学习指导、主要公式、选择题和选择题答案、教材练习题详细解答等几部分，同时提供了两套模拟试卷及答案。

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

目录

第1章导论
一、学习指导
二、选择题
三、选择题答案
四、教材练习题详细解答

第2章数据的搜集
一、学习指导
二、选择题
三、选择题答案

第3章数据的图表展示
一、学习指导
二、选择题
三、选择题答案
四、教材练习题详细解答

第4章数据的概括性度量
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第5章概率与概率分布
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第6章统计量及其抽样分布
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第7章参数估计
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第8章假设检验
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第9章分类数据分析
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第10章方差分析
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第11章一元线性回归
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第12章多元线性回归
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第13章时间序列分析和预测
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

第14章指数
一、学习指导
二、主要公式
三、选择题
四、选择题答案
五、教材练习题详细解答

统计学模拟试题（A卷）
统计学模拟试题（B卷）
统计学模拟试题（A卷）参考答案
统计学模拟试题（B卷）参考答案

精彩书摘

本书是与《统计学》（第7版）（贾俊平、何晓群、金勇进编著，21世纪统计学系列教材,“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材）相配套的学习指导书。每章内容大体上包括学习指导、主要公式、选择题和选择题答案、教材练习题详细解答等几部分。学习指导部分概括性地介绍了本章的内容，并用表格形式给出了本章的结构、主要内容和学习要点。主要公式部分给出了本章的一些主要公式。考虑到教材后面配有一定数量计算形式的习题，所以本书的练习题部分只给出了选择题，内容涉及概念性的、理解性的和计算性的。每章选择题的数量都较多，通过练习可以全面理解和掌握本章的内容，选择题部分给出了相应的答案。最后给出了教材后面的练习题详细解答，包括计算步骤和结果，供学习时参考。
本书可作为学生用书，也可作为教师的参考书。由于作者水平所限，本书难免存在错误和不当之处，希望读者多提宝贵意见，以便进一步修改和完善。

《统计学（第7版）》学习指导书（21世纪统计学系列教材） 内容概要 本书是《统计学（第7版）》的配套学习指导书，旨在帮助读者更深入、更全面地理解和掌握统计学的核心概念、方法和应用。本书紧密围绕教材内容展开，以清晰的结构、详实的讲解和丰富的练习，为学习者提供了一套系统化的学习方案。 本书特色 精炼要点，提纲挈领： 每章节开头都提炼出核心概念和知识点，帮助读者快速把握本章的学习重点，建立清晰的学习脉络。 深入解析，化繁为简： 对教材中相对抽象或复杂的概念，本书进行生动形象的解释和类比，辅以详细的推导过程和图示，将枯燥的理论变得易于理解。 实例丰富，学以致用： 选取了来自经济、金融、医学、社会科学、工程等多个领域的典型案例，将统计学理论与实际应用紧密结合，让读者在解决实际问题的过程中巩固所学。 习题精选，强化训练： 每章都配有分层次的习题，包括概念辨析、计算题、应用题等，旨在全面检验读者的掌握程度，并提供解题思路和关键点提示，帮助读者攻克难点。 答疑解惑，扫除障碍： 对教材中可能存在的易错点、难点问题进行重点提示和详细解答，帮助读者避免学习误区，有效提升学习效率。 拓展延伸，启发思考： 在适当的章节，会适当地引入一些统计学前沿知识或相关领域应用，以拓宽读者的视野，激发进一步学习的兴趣。 目标读者 本书适用于所有学习《统计学（第7版）》（21世纪统计学系列教材）的学生，包括但不限于： 高等院校本科生、研究生（包括经济学、管理学、理学、工学、医学、社会科学等各类专业）。 从事相关领域工作的专业人士，需要系统学习或复习统计学知识。 对统计学感兴趣的自学者。 学习指南 本书的设计旨在与《统计学（第7版）》教材形成良好的互补关系。建议的学习方法如下： 1. 预习与理解： 在阅读教材相关章节之前，可以先浏览本指导书的“要点梳理”部分，对本章核心内容有一个初步的认识。 2. 深入学习： 阅读教材，并对照本指导书的“概念解析”部分，对遇到的难点和疑点进行深入理解。对于书中提供的案例，建议读者尝试独立分析和解决。 3. 练习巩固： 完成本指导书提供的习题，并对照“答案与解析”部分进行核对和反思。特别注意错误率较高的题目，找出原因并加以改正。 4. 回顾与提升： 在完成一个章节的学习后，可以再次回顾本指导书的“要点梳理”和“易错点提示”，加深对知识的记忆和理解。对于有拓展内容的章节，可以根据个人兴趣进行进一步的阅读和探索。 本书内容概览（章节安排将与教材内容紧密对应） 第一部分：统计学基础与数据描述 第一章 统计学与统计工作： 要点梳理： 统计学的定义、研究对象、基本思想；统计工作的基本环节；统计数据的类型和度量尺度；总体与样本的概念；参数与统计量的区分。 概念解析： 深入阐述统计学的基本范畴，区分描述性统计与推断性统计的功能；详细解释不同数据类型的特征及其在统计分析中的意义。 案例分析： 选取实际统计调查案例，讲解统计设计、数据收集、整理和初步分析的流程。 习题与解答： 涵盖统计基本概念的辨析、数据类型判断、总体样本关系的识别等。 第二章 数据整理与图表展示： 要点梳理： 频数分布表的制作；各种统计图表（直方图、条形图、饼图、折线图、散点图等）的适用条件与绘制要点；集中趋势、离散程度、分布形态等统计指标的计算与意义。 概念解析： 详细讲解制作频数分布表的注意事项，特别是分组的原则；深入剖析各种图表的视觉传达效果，以及如何选择最适合的图表来表达数据特征；多角度解释均值、中位数、众数、方差、标准差、变异系数等指标的内涵。 案例分析： 通过市场调查数据、经济运行数据等，演示如何使用Excel或R等工具制作各类统计图表，并从中发现数据规律。 习题与解答： 包含频数分布表制作、图表选择与绘制、统计指标计算与解释等。 第二部分：概率论基础与抽样分布 第三章 概率论基础： 要点梳理： 随机事件与概率；概率的基本性质；条件概率与独立事件；全概率公式与贝叶斯公式；随机变量及其数字特征（期望、方差）。 概念解析： 运用生动的例子解释随机性、概率的含义；详细推导并解析条件概率和独立事件的判断依据；深入理解全概率公式和贝叶斯公式的应用场景，特别是其在统计推断中的重要性；详细讲解随机变量期望和方差的计算及其统计意义。 案例分析： 掷骰子、抽奖等经典概率问题，以及天气预报、产品合格率预测等实际应用。 习题与解答： 重点考察概率计算、事件关系判断、贝叶斯公式应用、随机变量期望方差计算等。 第四章 离散型随机变量与常见概率分布： 要点梳理： 伯努利试验与二项分布；泊松分布；离散型随机变量函数的期望与方差。 概念解析： 详细阐述二项分布和泊松分布的条件和适用性，解释其在计数、频发事件建模中的作用；推导并说明离散型随机变量函数的期望和方差计算方法。 案例分析： 产品次品数、客户到访次数、通信故障次数等。 习题与解答： 侧重于二项分布和泊松分布的概率计算和应用。 第五章 连续型随机变量与常见概率分布： 要点梳理： 均匀分布；正态分布（包括标准正态分布）；指数分布；中心极限定理。 概念解析： 详细讲解正态分布的“钟形”特征、重要参数（均值和标准差）的作用，以及标准正态分布表的应用；阐述指数分布在描述随机事件发生间隔时间上的特点；深入理解中心极限定理的意义，及其对统计推断的基石作用。 案例分析： 测量误差、身高体重分布、电子元件寿命等。 习题与解答： 包含正态分布概率计算、利用标准正态分布表查值、指数分布应用等。 第六章 抽样分布： 要点梳理： 抽样方法；样本均值分布；样本比例分布；t分布、卡方分布、F分布。 概念解析： 详细区分简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等方法的特点与适用性；深入解析中心极限定理如何支持样本均值的分布规律；重点介绍t分布、卡方分布、F分布的特点、参数以及它们在统计推断中的应用场景。 案例分析： 各种抽样调查设计，以及基于抽样数据的统计推断基础。 习题与解答： 考察抽样方法的选择、样本统计量的分布计算、以及各种抽样分布的性质理解。 第三部分：参数估计与假设检验 第七章 点估计： 要点梳理： 点估计的评价标准（无偏性、有效性、一致性）；矩估计法；最大似然估计法。 概念解析： 详细解释无偏性、有效性、一致性三个评价指标的含义；系统推导矩估计和最大似然估计的步骤，并对比两者在不同情况下的优劣。 案例分析： 估计人口的平均身高、公司产品合格率等。 习题与解答： 重点在于运用矩估计法和最大似然估计法求参数的点估计量。 第八章 区间估计： 要点梳理： 置信区间概念；单个总体均值、比例的置信区间估计；单个总体方差、标准差的置信区间估计；两个总体均值、比例、方差的置信区间估计。 概念解析： 深入理解置信水平、置信区间的含义，以及两者之间的关系；详细讲解在不同抽样情况（大样本、小样本、已知方差、未知方差）下，如何构建均值和比例的置信区间；详细阐述卡方分布和F分布在方差区间估计中的应用。 案例分析： 市场调研结果的置信区间，药物疗效的估计范围等。 习题与解答： 侧重于实际数据计算各种参数的置信区间，并对其进行解释。 第九章 假设检验的基本原理： 要点梳理： 假设检验的基本思想；原假设与备择假设；检验统计量；拒绝域与接受域；犯第一类错误与第二类错误；功效；显著性水平。 概念解析： 详细阐述假设检验的逻辑流程，区分原假设与备择假设的设定原则；深入解释第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的概率含义，以及功效与第一类错误概率的关系；解析显著性水平的实际意义。 案例分析： 药物是否有效的初步判断，产品生产过程是否符合标准等。 习题与解答： 概念辨析，原假设和备择假设的设定。 第十章 单个总体的假设检验： 要点梳理： 单个总体均值的检验（z检验、t检验）；单个总体比例的检验；单个总体方差的检验。 概念解析： 详细讲解z检验、t检验的适用条件和步骤，特别强调t检验在未知总体方差时的重要性；详细阐述比例检验和方差检验的原理及应用。 案例分析： 检验某产品的平均重量是否达标，某项政策的实施效果是否显著等。 习题与解答： 重点在于实际数据进行假设检验，包括计算检验统计量、确定拒绝域、做出统计推断。 第十一章 两个总体的假设检验： 要点梳理： 两个总体均值差的检验（独立样本、配对样本）；两个总体比例差的检验；两个总体方差比的检验。 概念解析： 详细对比分析独立样本t检验和配对样本t检验的适用场景；深入讲解F检验在比较两组数据方差是否相等时的应用；结合实际案例，分析如何选择合适的检验方法。 案例分析： 比较两种教学方法的学习效果，评估不同广告策略的销售增长差异等。 习题与解答： 考察两样本均值、比例、方差的假设检验，以及检验结果的解释。 第四部分：回归分析与时间序列分析 第十二章 相关与回归分析： 要点梳理： 相关系数；一元线性回归方程的建立与检验；相关分析与回归分析的区别与联系；判定系数。 概念解析： 详细解释相关系数的含义、取值范围及其对变量之间线性关系的度量；系统讲解最小二乘法原理，如何建立和解释一元线性回归方程；深入理解判定系数R²的意义，即回归模型对因变量变异的解释程度。 案例分析： 广告投入与销售额的关系，学习时间与考试成绩的关系等。 习题与解答： 包含计算相关系数、建立回归方程、检验回归系数的显著性、计算判定系数等。 第十三章 多元线性回归分析： 要点梳理： 多元线性回归模型；回归系数的解释与检验；模型整体的显著性检验（F检验）；变量选择方法。 概念解析： 阐述多元回归模型如何处理多个自变量对因变量的影响；详细讲解回归系数的偏回归系数含义，以及如何进行t检验和F检验；介绍逐步回归、向前选择、向后删除等常用的变量选择方法。 案例分析： 影响房价的多种因素分析，企业利润的影响因素分析等。 习题与解答： 建立多元回归模型，解释回归系数，进行模型检验，并对变量选择进行练习。 第十四章 时间序列分析基础： 要点梳理： 时间序列的构成成分（趋势、季节变动、周期变动、不规则变动）；时间序列的平稳性；平稳时间序列的自相关与偏自相关函数；AR、MA、ARMA、ARIMA模型简介。 概念解析： 详细分析时间序列的各种组成成分及其识别方法；深入理解平稳性的概念及其重要性；介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）在识别模型阶数上的作用；初步介绍常用的时间序列模型。 案例分析： 股票价格、经济增长率、销售量等时间序列数据的分析。 习题与解答： 识别时间序列成分，计算和绘制ACF/PACF图，初步模型识别。 第五部分：方差分析、非参数统计与统计软件应用 第十五章 方差分析（ANOVA）： 要点梳理： 方差分析的基本思想；单因素方差分析；多因素方差分析；多重比较。 概念解析： 详细阐述方差分析如何通过比较组间差异与组内差异来判断各组均值是否存在显著差异；深入讲解单因素和多因素方差分析的模型构建和F检验原理；介绍LSD、Tukey等常用的多重比较方法。 案例分析： 比较不同灌溉方式对作物产量的影响，评估不同教学方法在不同班级中的效果等。 习题与解答： 进行方差分析计算，解释F检验结果，并进行多重比较。 第十六章 非参数统计方法： 要点梳理： 非参数统计的特点与适用范围；符号检验；秩和检验（Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）；Kruskal-Wallis H检验。 概念解析： 讲解非参数统计方法在不要求总体分布假设时的优势；详细介绍各类非参数检验的原理、适用条件和计算步骤。 案例分析： 比较两组不服从正态分布数据的差异，或对多个独立样本进行排序比较。 习题与解答： 运用非参数检验方法解决实际问题。 第十七章 统计软件应用（以Excel、SPSS或R为例）： 要点梳理： 统计软件的基本操作；数据导入与管理；常用统计分析功能的实现（描述性统计、图表制作、假设检验、回归分析、方差分析等）。 概念解析： 结合软件实际操作界面，详细指导读者如何利用软件完成教材中的各项统计分析任务，强调结果的解读和报告的书写。 案例分析： 通过一个综合性的实际案例，贯穿演示如何使用统计软件完成从数据输入到最终报告的整个分析过程。 习题与解答： 针对统计软件的实际操作练习，要求读者利用软件完成指定分析任务。 结语 本书力求成为读者学习《统计学（第7版）》过程中得力的助手。我们相信，通过理论学习与实践练习的紧密结合，读者一定能够深刻理解统计学的精髓，掌握统计分析的技能，并在未来的学习和工作中灵活运用统计学知识，解决实际问题。祝愿各位读者学习进步，学有所成！

评分☆☆☆☆☆

这套教材的学习指导书简直是救星！我一直觉得统计学这门课充满了各种复杂和抽象的概念，光是看课本就头疼，特别是那些公式和假设检验的步骤，总是让人一头雾水。有了这本学习指导书，感觉整个学习过程都变得清晰多了。它不仅仅是把课本上的内容重新罗列一遍，更重要的是，它用一种非常接地气的方式，把那些拗口的理论解释得非常直白。我特别喜欢它在讲解每个章节时，都会先给出一个现实生活中的例子，让你立刻明白这个统计方法到底是用来干什么的。比如，讲解概率分布时，它不是直接抛出公式，而是会用掷骰子或者彩票中奖的例子来引导，这样一来，那些繁琐的计算过程似乎也没那么难以下咽了。而且，书里提供的例题解析非常详尽，每一步的推理过程都清晰可见，不像有些参考书只是给个答案，让人看了也不知道是怎么算出来的。对于我这种需要反复琢磨才能弄懂知识点的“慢热型”学习者来说，这本指导书的价值是无可替代的。它让我从对统计学的恐惧，逐渐转变成了对理解这门学科的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对统计学这门课是抱着“能混过去就行”的心态去上的，因为我总觉得这些内容和我未来的职业发展没什么太大关系。但是，当我翻开这本配套的学习指导书时，我开始重新审视自己的想法。这本书的编排结构非常注重实践应用，它没有把重点放在那些纯理论的推导上，而是集中火力讲解如何使用统计工具去解决实际问题。比如，它用了很多篇幅去讲解如何解读SPSS或者R语言输出的结果，这对于我这种未来想从事数据分析工作的人来说，简直是量身定制的宝典。书中的那些“陷阱”提醒部分尤其有用，它会明确指出初学者最容易在哪里犯错，让我能够提前规避，避免在考试或者项目报告中吃亏。阅读这本书的过程，就像是身边多了一位经验丰富的导师在随时指导你，让你在面对复杂数据和模型时，不再感到茫然无措。它极大地提升了我将理论知识转化为实际操作能力的速度和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是“踏实”和“充实”。很多时候，我们学习统计学感觉很虚，是因为我们只是记住了公式，但并不真正理解它背后的统计学哲学和逻辑支撑。这本学习指导书在这方面做得非常到位。它花了很大篇幅去解释为什么我们要进行某种检验，而不是简单地告诉你“遇到这种情况就用X检验”。这种对“为什么”的深入探讨，让我对整个统计学框架有了更宏观的认识，而不仅仅是停留在局部知识点的记忆上。书中的图表使用也非常精妙，很多复杂的概念，比如中心极限定理或者置信区间的含义，通过作者精心设计的图示，一下子就变得可视化和易于理解了。当我把这本书做完之后，我感觉自己不再是简单地“学会”了统计学，而是真正地“掌握”了统计学的思维方式。这对于任何希望在学术研究或者专业领域运用统计学的人来说，都是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，市面上很多学习辅助材料都存在一个问题，那就是内容陈旧或者过于追求难度，脱离了主流教材的体系。但这本针对《统计学（第7版）》的学习指导书，显然是紧密贴合原教材的最新版次的，这保证了知识体系的同步性。我对比了一下原版教材的章节设置和这本指导书的对应关系，发现编排得丝毫不差，这让我可以非常流畅地在两者之间切换。例如，当我在教材的某个章节遇到理解上的障碍时，立刻翻到指导书的相应部分，总能找到更清晰、更聚焦的讲解。而且，这本书的语言风格非常平易近人，没有那种高高在上的学术腔调，读起来非常舒服。它像是一个耐心的朋友，在你遇到困难时伸出援手，而不是一个冷冰冰的参考手册。对于需要跟上最新教学进度的学生来说，这种紧密适配性是极其重要的加分项。

评分☆☆☆☆☆

我是一个非常注重逻辑性和条理性的读者，如果一个学习资料结构混乱，那么我基本上是看不下去的。幸运的是，这本学习指导书在结构设计上做得非常出色。每一章都清晰地划分了知识点、重点公式回顾、典型例题解析以及课后习题详解。这种层层递进的安排，非常符合我们大脑接收和处理信息的自然规律。更令人称赞的是，它的习题详解部分不仅仅是提供了答案，而是给出了详细的解题思路和背后的统计学原理阐释，甚至会讨论不同的解题方法及其优缺点。这对于我巩固知识和深化理解起到了关键作用。我尤其欣赏它在讲解假设检验流程时的那种严谨性，从建立原假设到选择检验统计量，再到做出决策，每一步都像是精密的仪器在运作，让人不得不佩服作者在梳理复杂流程方面的功力。这本书让我体会到，好的学习工具，不仅能帮你学到知识，还能教会你如何系统性地思考问题。