《統計學（第7版）》學習指導書(21世紀統計學係列教材) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈俊平 著

圖書標籤:

• 統計學
• 學習指導
• 教材
• 高等教育
• 概率論
• 數理統計
• 21世紀統計學係列
• 第七版
• 教學參考書
• 數據分析

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300256856

版次：1

商品編碼：12342449

包裝：平裝

叢書名： 21世紀統計學係列教材

開本：16開

齣版時間：2018-04-01

用紙：膠版紙

頁數：172

內容簡介

《〈統計學〉（第7版）學習指導書》每章內容大體上包括學習指導、主要公式、選擇題和選擇題答案、教材練習題詳細解答等幾部分，同時提供瞭兩套模擬試捲及答案。

作者簡介

賈俊平 中國人民大學統計學院副教授。研究方嚮：統計方法在經濟各領域的應用，統計教學方式和方法。主要著作有：《統計學》《描述統計》《工商管理統計》《市場調查與分析》等。主持研究的“非統計學專業本科公共基礎課——統計學教學改革”項目獲2001年***教學成果二等奬、2001年北京市教學成果一等奬。2001年榮獲北京市經濟技術創新標兵稱號，2003年榮獲寶鋼優秀教師奬等。

目錄

目錄

第1章導論
一、學習指導
二、選擇題
三、選擇題答案
四、教材練習題詳細解答

第2章數據的搜集
一、學習指導
二、選擇題
三、選擇題答案

第3章數據的圖錶展示
一、學習指導
二、選擇題
三、選擇題答案
四、教材練習題詳細解答

第4章數據的概括性度量
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第5章概率與概率分布
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第6章統計量及其抽樣分布
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第7章參數估計
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第8章假設檢驗
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第9章分類數據分析
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第10章方差分析
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第11章一元綫性迴歸
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第12章多元綫性迴歸
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第13章時間序列分析和預測
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

第14章指數
一、學習指導
二、主要公式
三、選擇題
四、選擇題答案
五、教材練習題詳細解答

統計學模擬試題（A捲）
統計學模擬試題（B捲）
統計學模擬試題（A捲）參考答案
統計學模擬試題（B捲）參考答案

精彩書摘

本書是與《統計學》（第7版）（賈俊平、何曉群、金勇進編著，21世紀統計學係列教材,“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材）相配套的學習指導書。每章內容大體上包括學習指導、主要公式、選擇題和選擇題答案、教材練習題詳細解答等幾部分。學習指導部分概括性地介紹瞭本章的內容，並用錶格形式給齣瞭本章的結構、主要內容和學習要點。主要公式部分給齣瞭本章的一些主要公式。考慮到教材後麵配有一定數量計算形式的習題，所以本書的練習題部分隻給齣瞭選擇題，內容涉及概念性的、理解性的和計算性的。每章選擇題的數量都較多，通過練習可以全麵理解和掌握本章的內容，選擇題部分給齣瞭相應的答案。最後給齣瞭教材後麵的練習題詳細解答，包括計算步驟和結果，供學習時參考。
本書可作為學生用書，也可作為教師的參考書。由於作者水平所限，本書難免存在錯誤和不當之處，希望讀者多提寶貴意見，以便進一步修改和完善。

《統計學（第7版）》學習指導書（21世紀統計學係列教材） 內容概要 本書是《統計學（第7版）》的配套學習指導書，旨在幫助讀者更深入、更全麵地理解和掌握統計學的核心概念、方法和應用。本書緊密圍繞教材內容展開，以清晰的結構、詳實的講解和豐富的練習，為學習者提供瞭一套係統化的學習方案。 本書特色 精煉要點，提綱挈領： 每章節開頭都提煉齣核心概念和知識點，幫助讀者快速把握本章的學習重點，建立清晰的學習脈絡。 深入解析，化繁為簡： 對教材中相對抽象或復雜的概念，本書進行生動形象的解釋和類比，輔以詳細的推導過程和圖示，將枯燥的理論變得易於理解。 實例豐富，學以緻用： 選取瞭來自經濟、金融、醫學、社會科學、工程等多個領域的典型案例，將統計學理論與實際應用緊密結閤，讓讀者在解決實際問題的過程中鞏固所學。 習題精選，強化訓練： 每章都配有分層次的習題，包括概念辨析、計算題、應用題等，旨在全麵檢驗讀者的掌握程度，並提供解題思路和關鍵點提示，幫助讀者攻剋難點。 答疑解惑，掃除障礙： 對教材中可能存在的易錯點、難點問題進行重點提示和詳細解答，幫助讀者避免學習誤區，有效提升學習效率。 拓展延伸，啓發思考： 在適當的章節，會適當地引入一些統計學前沿知識或相關領域應用，以拓寬讀者的視野，激發進一步學習的興趣。 目標讀者 本書適用於所有學習《統計學（第7版）》（21世紀統計學係列教材）的學生，包括但不限於： 高等院校本科生、研究生（包括經濟學、管理學、理學、工學、醫學、社會科學等各類專業）。 從事相關領域工作的專業人士，需要係統學習或復習統計學知識。 對統計學感興趣的自學者。 學習指南 本書的設計旨在與《統計學（第7版）》教材形成良好的互補關係。建議的學習方法如下： 1. 預習與理解： 在閱讀教材相關章節之前，可以先瀏覽本指導書的“要點梳理”部分，對本章核心內容有一個初步的認識。 2. 深入學習： 閱讀教材，並對照本指導書的“概念解析”部分，對遇到的難點和疑點進行深入理解。對於書中提供的案例，建議讀者嘗試獨立分析和解決。 3. 練習鞏固： 完成本指導書提供的習題，並對照“答案與解析”部分進行核對和反思。特彆注意錯誤率較高的題目，找齣原因並加以改正。 4. 迴顧與提升： 在完成一個章節的學習後，可以再次迴顧本指導書的“要點梳理”和“易錯點提示”，加深對知識的記憶和理解。對於有拓展內容的章節，可以根據個人興趣進行進一步的閱讀和探索。 本書內容概覽（章節安排將與教材內容緊密對應） 第一部分：統計學基礎與數據描述 第一章 統計學與統計工作： 要點梳理： 統計學的定義、研究對象、基本思想；統計工作的基本環節；統計數據的類型和度量尺度；總體與樣本的概念；參數與統計量的區分。 概念解析： 深入闡述統計學的基本範疇，區分描述性統計與推斷性統計的功能；詳細解釋不同數據類型的特徵及其在統計分析中的意義。 案例分析： 選取實際統計調查案例，講解統計設計、數據收集、整理和初步分析的流程。 習題與解答： 涵蓋統計基本概念的辨析、數據類型判斷、總體樣本關係的識彆等。 第二章 數據整理與圖錶展示： 要點梳理： 頻數分布錶的製作；各種統計圖錶（直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖等）的適用條件與繪製要點；集中趨勢、離散程度、分布形態等統計指標的計算與意義。 概念解析： 詳細講解製作頻數分布錶的注意事項，特彆是分組的原則；深入剖析各種圖錶的視覺傳達效果，以及如何選擇最適閤的圖錶來錶達數據特徵；多角度解釋均值、中位數、眾數、方差、標準差、變異係數等指標的內涵。 案例分析： 通過市場調查數據、經濟運行數據等，演示如何使用Excel或R等工具製作各類統計圖錶，並從中發現數據規律。 習題與解答： 包含頻數分布錶製作、圖錶選擇與繪製、統計指標計算與解釋等。 第二部分：概率論基礎與抽樣分布 第三章 概率論基礎： 要點梳理： 隨機事件與概率；概率的基本性質；條件概率與獨立事件；全概率公式與貝葉斯公式；隨機變量及其數字特徵（期望、方差）。 概念解析： 運用生動的例子解釋隨機性、概率的含義；詳細推導並解析條件概率和獨立事件的判斷依據；深入理解全概率公式和貝葉斯公式的應用場景，特彆是其在統計推斷中的重要性；詳細講解隨機變量期望和方差的計算及其統計意義。 案例分析： 擲骰子、抽奬等經典概率問題，以及天氣預報、産品閤格率預測等實際應用。 習題與解答： 重點考察概率計算、事件關係判斷、貝葉斯公式應用、隨機變量期望方差計算等。 第四章 離散型隨機變量與常見概率分布： 要點梳理： 伯努利試驗與二項分布；泊鬆分布；離散型隨機變量函數的期望與方差。 概念解析： 詳細闡述二項分布和泊鬆分布的條件和適用性，解釋其在計數、頻發事件建模中的作用；推導並說明離散型隨機變量函數的期望和方差計算方法。 案例分析： 産品次品數、客戶到訪次數、通信故障次數等。 習題與解答： 側重於二項分布和泊鬆分布的概率計算和應用。 第五章 連續型隨機變量與常見概率分布： 要點梳理： 均勻分布；正態分布（包括標準正態分布）；指數分布；中心極限定理。 概念解析： 詳細講解正態分布的“鍾形”特徵、重要參數（均值和標準差）的作用，以及標準正態分布錶的應用；闡述指數分布在描述隨機事件發生間隔時間上的特點；深入理解中心極限定理的意義，及其對統計推斷的基石作用。 案例分析： 測量誤差、身高體重分布、電子元件壽命等。 習題與解答： 包含正態分布概率計算、利用標準正態分布錶查值、指數分布應用等。 第六章 抽樣分布： 要點梳理： 抽樣方法；樣本均值分布；樣本比例分布；t分布、卡方分布、F分布。 概念解析： 詳細區分簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等方法的特點與適用性；深入解析中心極限定理如何支持樣本均值的分布規律；重點介紹t分布、卡方分布、F分布的特點、參數以及它們在統計推斷中的應用場景。 案例分析： 各種抽樣調查設計，以及基於抽樣數據的統計推斷基礎。 習題與解答： 考察抽樣方法的選擇、樣本統計量的分布計算、以及各種抽樣分布的性質理解。 第三部分：參數估計與假設檢驗 第七章 點估計： 要點梳理： 點估計的評價標準（無偏性、有效性、一緻性）；矩估計法；最大似然估計法。 概念解析： 詳細解釋無偏性、有效性、一緻性三個評價指標的含義；係統推導矩估計和最大似然估計的步驟，並對比兩者在不同情況下的優劣。 案例分析： 估計人口的平均身高、公司産品閤格率等。 習題與解答： 重點在於運用矩估計法和最大似然估計法求參數的點估計量。 第八章 區間估計： 要點梳理： 置信區間概念；單個總體均值、比例的置信區間估計；單個總體方差、標準差的置信區間估計；兩個總體均值、比例、方差的置信區間估計。 概念解析： 深入理解置信水平、置信區間的含義，以及兩者之間的關係；詳細講解在不同抽樣情況（大樣本、小樣本、已知方差、未知方差）下，如何構建均值和比例的置信區間；詳細闡述卡方分布和F分布在方差區間估計中的應用。 案例分析： 市場調研結果的置信區間，藥物療效的估計範圍等。 習題與解答： 側重於實際數據計算各種參數的置信區間，並對其進行解釋。 第九章 假設檢驗的基本原理： 要點梳理： 假設檢驗的基本思想；原假設與備擇假設；檢驗統計量；拒絕域與接受域；犯第一類錯誤與第二類錯誤；功效；顯著性水平。 概念解析： 詳細闡述假設檢驗的邏輯流程，區分原假設與備擇假設的設定原則；深入解釋第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞）的概率含義，以及功效與第一類錯誤概率的關係；解析顯著性水平的實際意義。 案例分析： 藥物是否有效的初步判斷，産品生産過程是否符閤標準等。 習題與解答： 概念辨析，原假設和備擇假設的設定。 第十章 單個總體的假設檢驗： 要點梳理： 單個總體均值的檢驗（z檢驗、t檢驗）；單個總體比例的檢驗；單個總體方差的檢驗。 概念解析： 詳細講解z檢驗、t檢驗的適用條件和步驟，特彆強調t檢驗在未知總體方差時的重要性；詳細闡述比例檢驗和方差檢驗的原理及應用。 案例分析： 檢驗某産品的平均重量是否達標，某項政策的實施效果是否顯著等。 習題與解答： 重點在於實際數據進行假設檢驗，包括計算檢驗統計量、確定拒絕域、做齣統計推斷。 第十一章 兩個總體的假設檢驗： 要點梳理： 兩個總體均值差的檢驗（獨立樣本、配對樣本）；兩個總體比例差的檢驗；兩個總體方差比的檢驗。 概念解析： 詳細對比分析獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗的適用場景；深入講解F檢驗在比較兩組數據方差是否相等時的應用；結閤實際案例，分析如何選擇閤適的檢驗方法。 案例分析： 比較兩種教學方法的學習效果，評估不同廣告策略的銷售增長差異等。 習題與解答： 考察兩樣本均值、比例、方差的假設檢驗，以及檢驗結果的解釋。 第四部分：迴歸分析與時間序列分析 第十二章 相關與迴歸分析： 要點梳理： 相關係數；一元綫性迴歸方程的建立與檢驗；相關分析與迴歸分析的區彆與聯係；判定係數。 概念解析： 詳細解釋相關係數的含義、取值範圍及其對變量之間綫性關係的度量；係統講解最小二乘法原理，如何建立和解釋一元綫性迴歸方程；深入理解判定係數R²的意義，即迴歸模型對因變量變異的解釋程度。 案例分析： 廣告投入與銷售額的關係，學習時間與考試成績的關係等。 習題與解答： 包含計算相關係數、建立迴歸方程、檢驗迴歸係數的顯著性、計算判定係數等。 第十三章 多元綫性迴歸分析： 要點梳理： 多元綫性迴歸模型；迴歸係數的解釋與檢驗；模型整體的顯著性檢驗（F檢驗）；變量選擇方法。 概念解析： 闡述多元迴歸模型如何處理多個自變量對因變量的影響；詳細講解迴歸係數的偏迴歸係數含義，以及如何進行t檢驗和F檢驗；介紹逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後刪除等常用的變量選擇方法。 案例分析： 影響房價的多種因素分析，企業利潤的影響因素分析等。 習題與解答： 建立多元迴歸模型，解釋迴歸係數，進行模型檢驗，並對變量選擇進行練習。 第十四章 時間序列分析基礎： 要點梳理： 時間序列的構成成分（趨勢、季節變動、周期變動、不規則變動）；時間序列的平穩性；平穩時間序列的自相關與偏自相關函數；AR、MA、ARMA、ARIMA模型簡介。 概念解析： 詳細分析時間序列的各種組成成分及其識彆方法；深入理解平穩性的概念及其重要性；介紹自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）在識彆模型階數上的作用；初步介紹常用的時間序列模型。 案例分析： 股票價格、經濟增長率、銷售量等時間序列數據的分析。 習題與解答： 識彆時間序列成分，計算和繪製ACF/PACF圖，初步模型識彆。 第五部分：方差分析、非參數統計與統計軟件應用 第十五章 方差分析（ANOVA）： 要點梳理： 方差分析的基本思想；單因素方差分析；多因素方差分析；多重比較。 概念解析： 詳細闡述方差分析如何通過比較組間差異與組內差異來判斷各組均值是否存在顯著差異；深入講解單因素和多因素方差分析的模型構建和F檢驗原理；介紹LSD、Tukey等常用的多重比較方法。 案例分析： 比較不同灌溉方式對作物産量的影響，評估不同教學方法在不同班級中的效果等。 習題與解答： 進行方差分析計算，解釋F檢驗結果，並進行多重比較。 第十六章 非參數統計方法： 要點梳理： 非參數統計的特點與適用範圍；符號檢驗；秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗）；Kruskal-Wallis H檢驗。 概念解析： 講解非參數統計方法在不要求總體分布假設時的優勢；詳細介紹各類非參數檢驗的原理、適用條件和計算步驟。 案例分析： 比較兩組不服從正態分布數據的差異，或對多個獨立樣本進行排序比較。 習題與解答： 運用非參數檢驗方法解決實際問題。 第十七章 統計軟件應用（以Excel、SPSS或R為例）： 要點梳理： 統計軟件的基本操作；數據導入與管理；常用統計分析功能的實現（描述性統計、圖錶製作、假設檢驗、迴歸分析、方差分析等）。 概念解析： 結閤軟件實際操作界麵，詳細指導讀者如何利用軟件完成教材中的各項統計分析任務，強調結果的解讀和報告的書寫。 案例分析： 通過一個綜閤性的實際案例，貫穿演示如何使用統計軟件完成從數據輸入到最終報告的整個分析過程。 習題與解答： 針對統計軟件的實際操作練習，要求讀者利用軟件完成指定分析任務。 結語 本書力求成為讀者學習《統計學（第7版）》過程中得力的助手。我們相信，通過理論學習與實踐練習的緊密結閤，讀者一定能夠深刻理解統計學的精髓，掌握統計分析的技能，並在未來的學習和工作中靈活運用統計學知識，解決實際問題。祝願各位讀者學習進步，學有所成！

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是“踏實”和“充實”。很多時候，我們學習統計學感覺很虛，是因為我們隻是記住瞭公式，但並不真正理解它背後的統計學哲學和邏輯支撐。這本學習指導書在這方麵做得非常到位。它花瞭很大篇幅去解釋為什麼我們要進行某種檢驗，而不是簡單地告訴你“遇到這種情況就用X檢驗”。這種對“為什麼”的深入探討，讓我對整個統計學框架有瞭更宏觀的認識，而不僅僅是停留在局部知識點的記憶上。書中的圖錶使用也非常精妙，很多復雜的概念，比如中心極限定理或者置信區間的含義，通過作者精心設計的圖示，一下子就變得可視化和易於理解瞭。當我把這本書做完之後，我感覺自己不再是簡單地“學會”瞭統計學，而是真正地“掌握”瞭統計學的思維方式。這對於任何希望在學術研究或者專業領域運用統計學的人來說，都是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這套教材的學習指導書簡直是救星！我一直覺得統計學這門課充滿瞭各種復雜和抽象的概念，光是看課本就頭疼，特彆是那些公式和假設檢驗的步驟，總是讓人一頭霧水。有瞭這本學習指導書，感覺整個學習過程都變得清晰多瞭。它不僅僅是把課本上的內容重新羅列一遍，更重要的是，它用一種非常接地氣的方式，把那些拗口的理論解釋得非常直白。我特彆喜歡它在講解每個章節時，都會先給齣一個現實生活中的例子，讓你立刻明白這個統計方法到底是用來乾什麼的。比如，講解概率分布時，它不是直接拋齣公式，而是會用擲骰子或者彩票中奬的例子來引導，這樣一來，那些繁瑣的計算過程似乎也沒那麼難以下咽瞭。而且，書裏提供的例題解析非常詳盡，每一步的推理過程都清晰可見，不像有些參考書隻是給個答案，讓人看瞭也不知道是怎麼算齣來的。對於我這種需要反復琢磨纔能弄懂知識點的“慢熱型”學習者來說，這本指導書的價值是無可替代的。它讓我從對統計學的恐懼，逐漸轉變成瞭對理解這門學科的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是一個非常注重邏輯性和條理性的讀者，如果一個學習資料結構混亂，那麼我基本上是看不下去的。幸運的是，這本學習指導書在結構設計上做得非常齣色。每一章都清晰地劃分瞭知識點、重點公式迴顧、典型例題解析以及課後習題詳解。這種層層遞進的安排，非常符閤我們大腦接收和處理信息的自然規律。更令人稱贊的是，它的習題詳解部分不僅僅是提供瞭答案，而是給齣瞭詳細的解題思路和背後的統計學原理闡釋，甚至會討論不同的解題方法及其優缺點。這對於我鞏固知識和深化理解起到瞭關鍵作用。我尤其欣賞它在講解假設檢驗流程時的那種嚴謹性，從建立原假設到選擇檢驗統計量，再到做齣決策，每一步都像是精密的儀器在運作，讓人不得不佩服作者在梳理復雜流程方麵的功力。這本書讓我體會到，好的學習工具，不僅能幫你學到知識，還能教會你如何係統性地思考問題。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我原本對統計學這門課是抱著“能混過去就行”的心態去上的，因為我總覺得這些內容和我未來的職業發展沒什麼太大關係。但是，當我翻開這本配套的學習指導書時，我開始重新審視自己的想法。這本書的編排結構非常注重實踐應用，它沒有把重點放在那些純理論的推導上，而是集中火力講解如何使用統計工具去解決實際問題。比如，它用瞭很多篇幅去講解如何解讀SPSS或者R語言輸齣的結果，這對於我這種未來想從事數據分析工作的人來說，簡直是量身定製的寶典。書中的那些“陷阱”提醒部分尤其有用，它會明確指齣初學者最容易在哪裏犯錯，讓我能夠提前規避，避免在考試或者項目報告中吃虧。閱讀這本書的過程，就像是身邊多瞭一位經驗豐富的導師在隨時指導你，讓你在麵對復雜數據和模型時，不再感到茫然無措。它極大地提升瞭我將理論知識轉化為實際操作能力的速度和信心。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，市麵上很多學習輔助材料都存在一個問題，那就是內容陳舊或者過於追求難度，脫離瞭主流教材的體係。但這本針對《統計學（第7版）》的學習指導書，顯然是緊密貼閤原教材的最新版次的，這保證瞭知識體係的同步性。我對比瞭一下原版教材的章節設置和這本指導書的對應關係，發現編排得絲毫不差，這讓我可以非常流暢地在兩者之間切換。例如，當我在教材的某個章節遇到理解上的障礙時，立刻翻到指導書的相應部分，總能找到更清晰、更聚焦的講解。而且，這本書的語言風格非常平易近人，沒有那種高高在上的學術腔調，讀起來非常舒服。它像是一個耐心的朋友，在你遇到睏難時伸齣援手，而不是一個冷冰冰的參考手冊。對於需要跟上最新教學進度的學生來說，這種緊密適配性是極其重要的加分項。