统计学基础(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阮红伟主编 著

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 统计学原理

店铺： 江阴新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：23635889711

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
本书结构模块包括学习要点、正文、统计术语、重点知识梳理、习题与实践训练、统计学应用案例。本书以统计工作流程为主线，始终贯彻学以致用、理论联系实际的原则，注重实践能力和创新精神培养，理论适中，案例丰富，操作性强，具有鲜明的时代性和较强的实用性。

目录
D1章 总论 11.1 统计学的研究对象 11.1.1 统计的含义 11.1.2 统计研究对象的特点 21.1.3 统计的分类 31.2 统计工作过程与研究方法 41.2.1 统计工作过程 41.2.2 统计研究方法 61.3 统计学的基本概念 71.3.1 统计总体与样本 71.3.2 标志与指标 81.4 数据的计量尺度 101.4.1 定类尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四种计量尺度的比较 12统计术语 13重点知识梳理 13习题与实践训练 14本章案例 18D2章 统计调查 212.1 统计调查的意义和种类 212.1.1 统计调查的意义和特点 212.1.2 统计调查的作用和要求 222.1.3 统计调查的种类 232.2 统计调查方案 242.3 统计调查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽样调查 302.3.3 统计报表 312.3.4 重点调查 332.3.5 典型调查 332.4 统计调查的方法和技巧 342.4.1 统计调查方法 342.4.2 统计调查技巧 362.5 Excel在数据搜集中的应用 38统计术语 40重点知识梳理 41习题与实践训练 41本章案例 46D3章 统计整理 503.1 统计整理的意义和内容 503.1.1 统计整理的意义 503.1.2 统计整理的内容 513.2 统计分组 523.2.1 统计分组的概念和作用 523.2.2 统计分组的种类 543.2.3 分组标志选择及界限的确定 563.2.4 统计分组的方法 573.3 分配数列 583.3.1 分配数列的意义和种类 583.3.2 变量数列的编制 593.4 统计图表 663.4.1 统计表 663.4.2 统计图 703.5 Excel在数据整理中的应用 733.5.1 利用Excel进行统计分组 733.5.2 利用Excel绘制统计图 77统计术语 79重点知识梳理 80习题与实践训练 80本章案例 85D4章 总量指标和相对指标 904.1 总量指标 904.1.1 总量指标的意义与种类 904.1.2 总量指标的计量单位 914.1.3 总量指标的计算和应用 934.2 相对指标 944.2.1 相对指标的意义与种类 944.2.2 相对指标的计算 954.2.3 相对指标的应用 1034.3 Excel在总量指标和相对指标中的应用 1044.3.1 Excel在总量指标中的应用 1044.3.2 Excel在相对指标中的应用 105统计术语 105重点知识梳理 106习题与实践训练 106本章案例 112D5章 平均指标和标志变异指标 1155.1 平均指标的意义和种类 1155.1.1 平均指标的意义和作用 1155.1.2 平均指标的种类 1175.2 数值平均数 1175.2.1 算术平均数 1175.2.2 调和平均数 1205.2.3 几何平均数 1225.3 位置平均数 1235.3.1 众数 1235.3.2 中位数和四分位数 1255.3.3 应用平均指标要注意的问题 1295.4 标志变异指标 1315.4.1 标志变异指标的意义和作用 1315.4.2 标志变异指标的计算及应用 1325.5 Excel在平均指标和标志变异指标中的应用 1385.5.1 Excel在平均指标中的应用 1385.5.2 Excel在标志变异指标中的应用 1405.5.3 Excel描述统计工具应用 143统计术语 145重点知识梳理 146习题与实践训练 146本章案例 153D6章 抽样推断 1546.1 抽样推断的基本概念 1556.1.1 总体和样本 1556.1.2 参数和统计量 1566.1.3 样本容量和样本个数 1596.1.4 重复抽样和不重复抽样 1596.2 抽样误差 1606.2.1 抽样误差的概念 1606.2.2 抽样平均误差 1616.2.3 抽样J限误差 1646.2.4 抽样J限误差的概率度 1646.3 抽样推断的方法 1656.3.1 抽样估计 1656.3.2 样本容量的确定 1686.3.3 抽样的组织形式 1696.4 参数假设检验 1776.4.1 假设检验的基本概念 1776.4.2 假设检验的步骤 1776.4.3 假设检验中的两类错误 1796.4.4 总体均值和总体成数检验 1796.5 Excel在抽样推断中的应用 1826.5.1 利用Excel进行区间估计 1826.5.2 利用Excel进行假设检验 183统计术语 184重点知识梳理 185习题与实践训练 185本章案例 189D7章 时间数列 1927.1 时间数列的概念与种类 1927.1.1 时间数列的概念 1927.1.2 时间数列的种类 1937.1.3 时间数列的编制原则 1947.2 时间数列的水平指标 1967.2.1 发展水平 1967.2.2 平均发展水平 1967.2.3 增长量 2037.2.4 平均增长量 2047.3 时间数列的速度指标 2057.3.1 发展速度 2057.3.2 增长速度 2067.3.3 平均发展速度 2077.3.4 平均增长速度 2107.4 时间数列趋势分析预测 2117.4.1 长期趋势分析预测 2127.4.2 季节变动分析预测 2197.5 利用Excel进行时间数列分析 2227.5.1 利用Excel进行水平分析与速度分析 2227.5.2 利用Excel进行长期趋势分析 2247.5.3 利用Excel进行季节变动分析 226统计术语 230重点知识梳理 230习题与实践训练 230本章案例 238D8章 统计指数 2408.1 统计指数的概念和种类 2408.1.1 统计指数的概念 2408.1.2 统计指数的种类 2418.2 综合指数 2438.2.1 数量指标综合指数 2448.2.2 质量指标综合指数 2478.3 平均指数 2498.3.1 加权算术平均指数 2498.3.2 加权调和平均指数 2518.4 指数体系及因素分析 2528.4.1 指数体系的含义与作用 2528.4.2 因素分析应用举例 2538.5 常用价格指数简介 2628.5.1 消费者价格指数 2628.5.2 股票价格指数 2658.6 Excel在统计指数分析中的应用 2688.6.1 利用Excel进行指数计算 2688.6.2 利用Excel进行因素分析 269统计术语 270重点知识梳理 271习题与实践训练 271本章案例 276D9章 相关分析与回归分析 2789.1 相关分析 2789.1.1 相关关系的概念 2789.1.2 相关关系的种类 2799.1.3 相关图表 2819.1.4 相关系数 2839.2 回归分析 2849.2.1 回归分析的意义 2849.2.2 回归分析的特点 2859.2.3 一元线性回归方程 2859.2.4 估计标准误差 2889.2.5 判定系数 2899.3 应用相关分析和回归分析应注意的问题 2909.3.1 在定性分析的基础上进行定量分析 2909.3.2 要注意现象质的界限及相关关系作用的范围 2909.3.3 要将各种分析指标结合应用 2909.3.4 要尽可能使用大样本材料 2919.4 Excel在相关回归分析中的应用 2919.4.1 利用Excel进行相关分析 2919.4.2 利用Excel进行回归分析 293统计术语 294重点知识梳理 295习题与实践训练 295本章案例 301附录A 【习题与实践训练】答案 303附录B 正态分布概率表 316附录C 随机数表（摘录） 318附录D t-分布临界值表 319参考文献 321 显示全部信息

《洞察数据：开启量化思维的旅程》 在信息爆炸的时代，数据已成为我们理解世界、做出决策的关键。无论是科学研究、商业分析，还是日常生活中的各种选择，都需要我们具备洞察数据、解读模式的能力。《洞察数据：开启量化思维的旅程》并非一本枯燥的教科书，而是一扇通往量化思维世界的大门，带领读者循序渐进地掌握理解和运用数据的核心技能，从而在纷繁复杂的现实面前，拥有更清晰的视野和更强大的分析能力。 本书致力于构建一种全新的学习体验，将抽象的统计学概念融入生动有趣的案例，让学习过程充满探索的乐趣，而非被动接受。我们相信，真正的理解源于实践和应用。因此，本书不会止步于理论的讲解，更着重于引导读者如何将所学知识转化为解决实际问题的工具。 第一部分：数据初探——从杂乱到有序的旅程 在本书的开篇，我们将从最基础的数据概念入手，为读者打下坚实的基础。 认识你的数据： 我们将首先探讨“数据”究竟是什么，它以何种形式存在，以及为什么它如此重要。从个人消费记录、社交媒体互动，到天气预报、市场价格，数据无处不在。我们将学习如何识别不同类型的数据，如定性数据（例如颜色、类别）和定量数据（例如身高、年龄、销售额），以及它们各自的特点和适用的分析方法。 数据的故事： 数据本身并不会说话，但它们蕴含着丰富的信息。我们将学习如何通过描述性统计来“倾听”数据。这包括： 集中趋势的度量： 均值（平均数）、中位数（中间值）和众数（最常出现的值）。我们将深入理解它们各自的含义，以及在何种情况下使用哪种度量方法更能准确地反映数据的中心特征。例如，在描述收入分布时，中位数往往比均值更能避免极端值的干扰，提供一个更具代表性的“中间水平”。 离散程度的度量： 极差（最大值减最小值）、方差和标准差。这些指标帮助我们了解数据的波动性有多大。一个小的标准差意味着数据点紧密聚集在均值周围，而大的标准差则表明数据点分散广泛。理解离散程度对于评估预测的可靠性至关重要。 数据分布的呈现： 我们将学习如何使用图表来可视化数据，让隐藏在数字中的模式一目了然。柱状图、饼图、折线图、散点图等，我们将探讨它们各自的优势和适用场景。更进一步，我们将介绍直方图，它能清晰地展示定量数据的频率分布，帮助我们识别数据的形状，例如是否呈对称分布、偏态分布，或者是否有多峰特征。 百分位数和四分位数： 这些工具能帮助我们理解数据在特定区间内的分布情况，例如“80%的学生成绩高于XX分”。四分位数更是将数据集分成四等份，为理解数据的分布提供了一个更精细的视角。 数据收集与整理的智慧： 好的分析始于高质量的数据。我们将探讨数据收集的基本原则，如何设计问卷，如何进行抽样，以及避免常见的测量误差。同时，数据清洗和预处理也是关键步骤，包括处理缺失值、异常值，以及数据转换等，这些步骤将直接影响后续分析的准确性。 第二部分：概率的魅力——理解随机世界的基石 现实世界充满了不确定性，而概率论正是我们理解和量化这种不确定性的强大工具。 随机事件与概率： 我们将从最基本的随机事件概念出发，例如抛硬币、掷骰子，以及更复杂的金融市场波动。我们将学习如何定义事件，理解样本空间，并掌握计算基本概率的方法。 概率的法则： 学习概率的基本法则，如加法法则和乘法法则，以及条件概率的概念。条件概率在实际决策中至关重要，例如“在已知某人患有某种疾病的情况下，其检测呈阳性的概率是多少？” 概率分布的奥秘： 概率分布描述了随机变量取不同值的可能性。我们将重点介绍几种重要的概率分布： 二项分布： 适用于计算在固定次数试验中，某个结果出现特定次数的概率，例如成功率固定的生产线上，生产N件产品中，合格品出现K件的概率。 泊松分布： 适用于计算在特定时间或空间单位内，某个罕见事件发生次数的概率，例如某服务台每小时的平均顾客数量，计算在一小时内迎来5位顾客的概率。 正态分布（高斯分布）： 这是自然界和许多社会现象中最为普遍的分布。我们将深入理解其钟形曲线的特点，以及标准正态分布的性质。许多统计推断方法都建立在正态分布的假设之上，理解它对于掌握更高级的统计技术至关重要。 中心极限定理： 这是概率论中最具影响力的定理之一。我们将探讨它如何告诉我们，即使原始数据的分布不呈正态，从总体中抽取大量样本的样本均值也会趋向于正态分布。这为我们进行样本推断提供了强大的理论支持。 第三部分：推断的艺术——从样本走向总体 在绝大多数情况下，我们无法获取整个总体的所有数据，只能通过样本来进行推断。这一部分将教会我们如何安全、有效地从样本中获取关于总体的洞察。 抽样的智慧与偏差： 确保样本具有代表性是推断准确性的前提。我们将学习不同的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析不同抽样方法可能带来的偏差。 参数估计： 我们将学习如何根据样本数据来估计总体的未知参数，例如总体的平均值、比例或方差。 点估计： 使用样本统计量来估计总体参数，例如用样本均值估计总体均值。 区间估计： 除了一个单一的估计值，我们还需要了解这个估计值的不确定性。置信区间应运而生。我们将学习如何构建置信区间，它告诉我们在多大的置信水平下，总体参数会落在这个区间内。理解置信区间的含义至关重要，例如“有95%的把握，该广告活动的平均点击率在3.5%到4.2%之间”。 假设检验的逻辑： 假设检验是统计推断的核心工具，用于判断我们对总体参数的某种猜测是否得到样本数据的支持。 建立假设： 我们将学习如何设定原假设（H0）和备择假设（H1），它们代表了我们要检验的两种对立的陈述。 检验统计量与P值： 我们将学习如何计算检验统计量，并理解P值的含义。P值是假设检验中的关键指标，它告诉我们在原假设为真的前提下，观察到当前样本数据或更极端数据的概率。较低的P值（通常小于预设的显著性水平，如0.05）支持我们拒绝原假设。 不同类型的检验： 我们将介绍t检验（用于均值比较，尤其是在样本量较小或总体标准差未知时）、Z检验（用于均值或比例的比较，通常在样本量较大时使用）、卡方检验（用于分析分类变量之间的关联性，以及检验观察频数与期望频数的差异）等常用假设检验方法。 决策与解释： 学习如何根据P值和显著性水平做出决策，以及如何正确地解释假设检验的结果，避免常见的误区。 第四部分：关系与回归——揭示变量间的奥秘 自然界和人类社会中，许多现象并非孤立存在，而是相互关联、相互影响的。本部分将帮助读者理解如何量化和分析变量之间的关系。 相关性分析： 我们将学习如何使用相关系数来度量两个变量之间线性关系的强度和方向。例如，收入与教育水平之间是否存在正相关？运动量与体重之间是否存在负相关？我们将区分相关性与因果性，强调“相关不等于因果”这一重要原则。 回归分析的基石： 回归分析是我们预测一个变量（因变量）如何随另一个或多个变量（自变量）的变化而变化的重要工具。 简单线性回归： 我们将从最简单的模型开始，分析一个自变量与一个因变量之间的线性关系。我们将学习如何通过最小二乘法来拟合回归直线，并解释回归方程的系数（截距和斜率）的含义。例如，根据广告投入预测销售额。 回归的诊断： 了解如何评估回归模型的拟合优度，例如决定系数（R²），它告诉我们自变量在多大程度上解释了因变量的变化。我们还将探讨如何检验回归模型的假设，以及识别和处理残差中的模式，这有助于判断模型的有效性。 多元线性回归： 现实世界的问题往往更加复杂，涉及多个影响因素。我们将学习如何构建包含多个自变量的回归模型，从而更全面地分析变量之间的关系，并对因变量进行更精准的预测。例如，预测房价时，不仅考虑面积，还考虑地段、房龄、装修等因素。 第五部分：实践与应用——让数据驱动决策 理论的学习最终要回归实践。《洞察数据：开启量化思维的旅程》的宗旨是赋能读者，让他们能够将所学知识灵活应用于各种实际场景。 案例分析与真实世界的问题： 本书将穿插大量精心设计的案例研究，涵盖市场营销、金融投资、医疗健康、社会科学研究等多个领域。通过分析真实数据，读者将亲身体验如何运用统计学方法解决实际问题，例如： 如何通过数据分析来评估一项营销活动的效果？ 如何利用历史数据来预测股票价格的走势？ 如何在医疗研究中检验新药物的有效性？ 如何分析民意调查数据来理解社会现象？ 工具的介绍与使用（非软件教程）： 我们将重点介绍与统计学分析紧密相关的概念和思维方式，引导读者理解各种统计软件（如Excel、R、Python等）背后所应用的原理，帮助读者更好地选择和使用工具，而不是仅仅成为一个操作员。我们将强调理解“为什么”比掌握“怎么做”更重要。 批判性思维与数据伦理： 在享受数据带来的便利时，我们也必须警惕数据的误用和滥用。本书将引导读者培养批判性思维，学会质疑数据来源、分析方法和结论，避免被不准确或带有偏见的信息误导。同时，也将探讨数据隐私、公平性等伦理问题，培养负责任的数据使用观。 《洞察数据：开启量化思维的旅程》是一次全面的数据素养提升之旅。无论您是希望提升工作效率的职场人士，还是渴望在学术研究中取得突破的学生，亦或是希望更理性地理解周遭世界的普通读者，本书都将为您提供一套系统而实用的方法论。它将帮助您跳出直觉的局限，拥抱量化思维，从而在日益复杂的世界中，做出更明智、更精准的决策。让我们一起，踏上这场洞察数据的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期从事市场研究的从业者，对于数据解读和洞察有着极高的要求。在《统计学基础（第4版）》之前，我尝试过阅读一些更偏向理论的统计学书籍，但往往因为其过于抽象的数学推导而难以深入。然而，这本书的出现，彻底改变了我对统计学教材的看法。它巧妙地将统计学理论与实际的商业应用场景紧密结合，让那些原本晦涩的统计学概念变得生动有趣。例如，在介绍“方差与标准差”时，作者并不是直接给出公式，而是通过比较不同股票价格的波动性，来解释这两个指标在衡量风险时的重要性。这种“情境化”的教学方式，让我能够立刻感受到统计学在商业决策中的实际价值。书中对于“回归分析”的讲解，更是让我眼前一亮。它不仅仅停留在讲解线性回归的模型，而是深入探讨了如何选择合适的自变量、如何解读回归系数的含义、以及如何评估模型的拟合优度，这些都是在实际项目中至关重要的环节。这本书最大的亮点在于，它不仅仅教授“是什么”，更重要的是教授“为什么”和“怎么用”。它教会我如何批判性地看待统计数据，如何避免数据中的陷阱，以及如何利用统计工具来支持和验证我的商业判断。

评分☆☆☆☆☆

我在学术研究的道路上，常常需要面对海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息，一直是我的一个挑战。《统计学基础（第4版）》这本书，为我提供了强大的理论支持和实用的方法论。它在逻辑结构上非常清晰，从最基础的数据收集和整理，到复杂的多变量分析，层层递进，环环相扣。我尤其欣赏书中对于“概率论”基础知识的讲解，它将那些复杂的概率公式，通过生动的生活化场景，比如掷骰子、摸球等，进行了详细的阐释，让我这个非数学专业的学生也能轻松掌握。在介绍“抽样分布”时，作者巧妙地运用了统计模拟的方法，直观地展示了不同样本量下抽样分布的变化趋势，这比单纯的理论推导更加令人信服。书中关于“区间估计”的部分，也给出了多种方法的详细讲解，并且强调了在不同场景下选择何种方法的依据，这对于指导我的实际研究非常有帮助。这本书的深度和广度都恰到好处，既有扎实的理论基础，又不乏对实际应用的深入探讨，是我进行统计学学习和研究过程中不可或缺的参考书。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本《统计学基础（第4版）》完全是出于偶然，当时我在准备一个数据分析相关的项目，需要梳理一些基本概念。老实说，我对统计学一直抱着一种敬而远之的态度，总觉得它枯燥晦涩，充斥着各种公式和符号，让人望而生畏。然而，这本书的封面设计简洁大气，标题清晰明了，隐隐透露出一种“一切尽在掌握”的自信。拿到书后，我翻阅了几页，就被它循序渐进的讲解方式吸引住了。作者并没有一开始就抛出复杂的理论，而是从一些生活中常见的例子入手，比如天气预报的准确性、产品质量的抽检等，将统计学的概念巧妙地融入其中。这让我在不知不觉中就对“数据”、“变量”、“分布”这些原本陌生的词汇有了初步的认识。更重要的是，书中穿插的图表和插画，生动形象地解释了那些抽象的统计原理，比如正态分布的钟形曲线，用非常直观的方式呈现了出来，让我这个“小白”也能轻松理解。我尤其喜欢其中关于“描述性统计”的部分，它教会了我如何用最简单的方式概括一组数据的主要特征，比如均值、中位数、众数等，这些工具在日常的分析工作中简直是必备利器。这本书的优点在于，它并没有把统计学变成一门纯粹的数学学科，而是更加侧重于统计学在实际应用中的价值，这对于我这样的初学者来说，无疑是最大的福音。

评分☆☆☆☆☆

作为一个曾经在统计学领域摸索过一段时间的“过来人”，我深知一本好的教材对于学习者来说有多么重要。《统计学基础（第4版）》无疑是我近年来遇到的最优秀的一本。它在保持学术严谨性的同时，又充满了人文关怀。书中对于每一个统计概念的引入，都伴随着对其历史渊源、现实意义的探讨，这使得学习过程充满了人文色彩，而不是枯燥的公式堆砌。我特别喜欢书中关于“假设检验”的章节，作者用一个生动的“陪审团”的比喻，来解释原假设、备择假设、以及犯第一类错误和第二类错误的风险，这个比喻的巧妙之处在于，它将统计学的抽象概念具象化，让读者能够轻松理解其背后的逻辑。此外，书中还对“方差分析”和“卡方检验”等重要的统计方法进行了详细的介绍，并且提供了大量的计算步骤和实例分析，这对于我这样需要亲手操作来加深理解的学习者来说，简直是雪中送炭。这本书的语言风格非常流畅，充满了作者对统计学的一腔热情，这种热情能够感染读者，激发他们深入探索统计学世界的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，数据分析扮演着越来越重要的角色，而《统计学基础（第4版）》这本书，则是我深入理解数据世界的敲门砖。我并不是一个科班出身的统计学专业人士，但我发现这本书的语言风格非常友好，甚至可以说是“接地气”。它避免了使用过于专业化的术语，或者在引入新概念时，都会给出详尽的解释和易于理解的比喻。我记得书中关于“抽样”的部分，作者用了一个非常形象的比喻，将整个群体比作一锅浓汤，而抽样就是从中舀出一勺来品尝，然后推断整锅汤的味道。这个比喻让我立刻明白了抽样调查的意义和局限性，以及为什么需要科学的抽样方法。此外，书中对“推断性统计”的讲解也让我受益匪浅。从假设检验到置信区间，作者都用非常清晰的逻辑线索，将复杂的统计推断过程一步步拆解开来，并且配合大量的例题，让我有机会动手实践，加深理解。我尤其欣赏书中对于“p值”的解释，它不像一些教材那样生硬地定义，而是通过不同的场景和案例，来阐释p值的实际含义以及如何正确解读它，避免了常见的误区。这本书的价值在于，它不仅仅是知识的传递，更重要的是培养了读者一种用数据思考、用统计语言描述问题、并从数据中发现规律的能力。