统计师中级考试用书中级统计师教材 统计相关知识+统计业务知识2本套 统计师教材 中级统计师考试用书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 小龙人图书专营店

出版社： 中国经济出版社

ISBN：9787513649650

商品编码：27627479599

《统计学原理与方法》 本书旨在为统计学领域的初学者和从业者提供一个全面、深入的学习平台。全书共分为两大部分，第一部分系统阐述统计学的基础理论、核心概念与常用方法；第二部分则聚焦于统计学在实际业务中的应用，通过案例分析和实践指导，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 第一部分：统计学原理与方法 本部分旨在构建坚实的统计学理论基础，内容涵盖从最基本的概念到高级统计模型，力求条理清晰、循序渐进。 第一章：统计学导论 本章首先界定统计学的概念、研究对象和方法论，阐述统计学在社会科学、自然科学和工程技术等诸多领域的广泛应用。我们将探讨统计学的重要性，以及它如何帮助我们理解和处理数据，做出更明智的决策。随后，将介绍统计学的基本组成部分，包括数据的收集、整理、描述、分析和推断。统计研究的类型，如描述性统计和推断性统计，也将得到清晰的划分和介绍。此外，本章还将简要介绍统计学的发展简史，让读者对这门学科的历史脉络有所了解。 第二章：数据的类型与收集 数据的质量是统计分析的基础。本章将详细介绍不同类型的数据，包括定性数据（如名义变量、顺序变量）和定量数据（如离散变量、连续变量），并阐述它们各自的特征和适用范围。我们将深入探讨数据收集的各种方法，包括普查、抽样调查、实验等，分析各种方法的优缺点及适用场景。特别地，将重点介绍抽样调查的设计原则、抽样框的构建、抽样方法的选择（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等）以及样本量确定的方法，以确保收集到的数据具有代表性。同时，还将讨论数据收集过程中可能遇到的问题，如测量误差、非抽样误差，以及如何最小化这些误差。 第三章：数据的整理与描述 收集到的原始数据往往是杂乱无章的。本章将聚焦于如何有效地整理和描述数据。我们将介绍数据整理的技术，包括数据编码、数据清洗、数据转换等。随后，将深入讲解描述性统计的概念，包括集中趋势的度量（如均值、中位数、众数）、离散程度的度量（如方差、标准差、极差、四分位距）以及位置度量（如百分位数、四分位数）。为了更直观地展示数据特征，本章还将详细介绍各种图表形式，如频数分布表、直方图、条形图、饼图、折线图、散点图、箱线图等，并指导读者如何根据数据类型和分析目的选择合适的图表。 第四章：概率论基础 概率论是统计推断的理论基石。本章将从基础概念入手，介绍事件、样本空间、概率的基本性质、条件概率、独立事件等。我们将讲解常见的概率分布，包括离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如均匀分布、正态分布、指数分布）。正态分布作为统计学中最核心的分布之一，将得到特别的关注，包括其性质、标准正态分布以及如何利用正态分布进行近似计算。此外，还将介绍期望值与方差的概念，以及它们在概率分布中的意义。 第五章：抽样分布 本章是连接描述性统计与推断性统计的关键环节。我们将引入抽样分布的概念，解释统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布是如何形成的，以及它们与总体参数之间的关系。我们将重点阐述中心极限定理，说明在什么条件下，样本均值的抽样分布会近似于正态分布，这对后续的统计推断至关重要。同时，还将介绍t分布、卡方分布和F分布等常用的抽样分布，并解释它们在不同统计推断场景下的应用。 第六章：参数估计 参数估计是利用样本数据来推断总体参数值的过程。本章将介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。点估计包括矩估计法和最大似然估计法，我们将分析它们的原理和优缺点。区间估计则侧重于构建置信区间，解释置信区间的含义以及如何解释置信水平。本章将详细讲解针对总体均值、总体比例、总体方差等参数的置信区间的构造方法，并指导读者如何根据样本信息计算和解释置信区间。 第七章：假设检验 假设检验是统计推断的另一重要组成部分，用于检验关于总体参数的某个假设是否成立。本章将详细介绍假设检验的基本原理，包括原假设（H0）和备择假设（H1）的设定、检验统计量的选择、显著性水平（α）的确定、P值的概念以及如何根据P值做出决策。我们将系统讲解针对各种参数的假设检验方法，如针对总体均值的z检验和t检验、针对总体比例的z检验、针对总体方差的卡方检验以及方差齐性检验（F检验）。此外，还将介绍第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）的概念，以及功效（Power）的意义。 第八章：方差分析（ANOVA） 当我们需要比较三个或更多组的均值时，方差分析是一种非常有效的统计工具。本章将介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即如何通过分析组间差异和组内差异来判断各组均值是否存在显著差异。我们将讲解方差分析的计算步骤、F统计量的构造以及如何解释方差分析的結果。此外，还将简要介绍多因素方差分析（Two-Way ANOVA）的基本思想，以及如何处理交互效应。 第九章：回归分析 回归分析是研究变量之间数量关系的统计方法。本章将深入探讨简单线性回归，包括建立线性回归模型、最小二乘法的原理、回归系数的解释、决定系数（R²）的意义以及回归方程的显著性检验。我们将指导读者如何进行数据可视化，如绘制散点图来初步判断变量间是否存在线性关系。随后，将介绍多元线性回归，讲解如何建立包含多个自变量的回归模型，并解释各回归系数的含义，同时讨论多重共线性等问题。最后，还将简要介绍非线性回归和广义线性模型的基本概念。 第十章：相关分析 相关分析用于度量变量之间线性关系的密切程度和方向。本章将介绍皮尔逊积矩相关系数的计算方法及其解释，包括相关系数的取值范围（-1到+1）以及如何判断相关关系的强弱和方向。此外，还将介绍斯皮尔曼等级相关系数，适用于非参数数据或存在异常值的情况。我们将强调相关不等于因果，并指导读者如何正确解读相关分析的结果，避免误导性的结论。 第二部分：统计在实际业务中的应用 本部分将理论与实践相结合，通过丰富的案例分析和操作指导，帮助读者理解统计学在不同业务领域的实际应用价值。 第十一章：质量管理中的统计应用 在现代生产和管理中，质量控制至关重要。本章将介绍统计质量控制（SQC）的基本原理和方法，包括控制图的应用，如X-bar控制图、R控制图、p控制图、np控制图、c控制图、u控制图等，指导读者如何构建和解读控制图，识别生产过程中的异常波动。此外，还将介绍过程能力分析（Process Capability Analysis），包括Cp、Cpk、Pp、Ppk等指标的计算和解释，帮助企业评估生产过程的稳定性和满足规格要求的能力。 第十二章：市场调研与消费者行为分析 统计学在市场调研中发挥着核心作用。本章将讲解如何设计科学的市场调研方案，包括样本设计、问卷设计、数据收集和分析。我们将介绍常用的市场调研统计分析方法，如描述性统计分析、交叉分析（卡方检验）、t检验、ANOVA用于比较不同群体特征、相关分析用于发现变量关系，以及回归分析用于预测市场需求或销售额。此外，还将探讨一些高级的市场分析技术，如因子分析、聚类分析用于细分市场和识别消费者群体。 第十三章：金融风险管理中的统计方法 金融领域是统计学应用最为广泛的领域之一。本章将介绍金融统计学的基本概念，包括收益率的计算与分布特征、波动率的度量。我们将重点讲解风险管理中常用的统计模型，如VaR（Value at Risk）的计算方法，以及其在投资组合风险度量中的应用。此外，还将介绍时间序列分析在金融预测中的作用，包括ARIMA模型等，以及如何利用统计学进行信用风险评估和欺诈检测。 第十四章：经济统计与宏观经济分析 经济统计是理解和分析宏观经济运行的重要工具。本章将介绍国民经济核算的基本概念和指标，如GDP、GNP、CPI、PPI等，并讲解如何利用统计方法分析经济发展趋势、通货膨胀、失业率等宏观经济现象。我们将介绍一些常用的经济计量模型，如简单的回归模型用于分析经济变量之间的关系，以及时间序列分析方法在经济预测中的应用。此外，还将探讨国际经济统计的特点和数据来源。 第十五章：生物统计与医学研究 在生物学和医学领域，统计学是科学研究不可或缺的工具。本章将介绍生物统计学的基本原理，包括临床试验的设计原则、样本量计算、随机化和盲法的使用。我们将讲解生存分析的基本概念，如Kaplan-Meier曲线和Log-rank检验，用于分析患者的生存时间。此外，还将介绍医学研究中常用的统计检验方法，如t检验、卡方检验、ANOVA等，以及如何解读医学研究论文中的统计结果，并讨论医学统计中伦理问题的考量。 第十六章：数据挖掘与商业智能 随着大数据时代的到来，数据挖掘和商业智能（BI）成为热门领域。本章将介绍数据挖掘的基本流程和常用技术，包括数据预处理、模式识别、关联规则挖掘（如Apriori算法）、分类（如决策树、逻辑回归）和聚类（如K-means）。我们将讲解如何利用统计学原理构建预测模型，并介绍商业智能工具在数据可视化、报表生成和仪表盘设计中的应用，帮助企业从海量数据中提取有价值的商业洞察。 第十七章：统计软件的应用与实践 熟练掌握统计软件是进行实际统计分析的关键。本章将介绍几款主流的统计软件，如SPSS、R、Python（及其统计库）等，并重点讲解它们在数据导入、数据处理、图形绘制、统计模型构建和结果解读方面的基本操作。我们将通过实例演示，指导读者如何利用这些软件解决实际统计问题，并鼓励读者通过动手实践，不断提升统计分析能力。 第十八章：统计伦理与专业规范 作为一名统计从业者，理解并遵守统计伦理和专业规范至关重要。本章将讨论数据隐私保护、数据匿名化、避免统计误导、结果的透明度与可重复性等问题。我们将强调统计从业者应承担的社会责任，以及如何诚信、负责任地进行统计工作，维护统计学的声誉和公信力。 本书的编写风格力求严谨而不失生动，理论讲解清晰透彻，案例分析贴近实际。通过对本书的学习，读者不仅能够掌握扎实的统计学理论知识，更能培养将统计学原理应用于解决复杂实际问题的能力，为在相关领域取得专业发展打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一次与资深统计学家的对话。作者在阐述专业术语时，那种行文的精准度令人印象深刻，每一个措辞都经过了深思熟虑，绝不含糊其辞。我特别欣赏它在处理那些公认难度较高的统计推断部分时的处理方式。很多教材往往直接抛出复杂的证明过程，让人望而却步，但这本书却耐心地拆解了每一步的理论基础和背后的假设条件，仿佛在对读者说：“我知道这很难，但我会陪你慢慢走过去。”对于那些需要参加中级考试的考生来说，书中对“易错点”和“模糊界限”的辨析环节，简直是救命稻草。它会特地用一个小框或不同字体的标注出来，明确指出“很多人会在这里混淆 A 和 B”，然后给出清晰的区分标准，这种前瞻性的指导，避免了我在模拟测试中因为细微差别而失分。这绝不是一本简单的知识点汇编，更像是一位经验丰富的前辈，在传授他多年实战中总结出来的“考试的艺术”。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的“业务知识”部分远超出了我最初的预期，它完全没有停留在死板的法律法规或行业标准罗列上。作者显然是深谙统计工作在实际业务流程中所扮演的角色。比如在介绍数据质量控制流程时，它详细阐述了从数据采集阶段的问卷设计陷阱，到后期数据清洗时不同异常值处理方法的优劣及其对最终报告可靠性的影响。这部分内容读起来感觉就像是参加了一次高级别的内部分析师培训会，而不是在看教材。它不仅告诉你“应该做什么”，更解释了“为什么必须这样做”以及“不这样做会有什么后果”。书中穿插的案例分析，都是那种极具代表性的、贴近我们日常工作场景的复杂问题，涉及到了市场调研、风险评估等多个领域。读完后，我感觉自己的思维模式被拓宽了，不再只是一个公式的执行者，而更像是一个能对数据从源头到结论全流程负责的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排逻辑简直是教科书级别的典范，它不像有些教材那样生硬地堆砌概念，而是采用了一种螺旋上升的教学模式。初学者可能会觉得某些地方一下子切入得有点深，但当你翻到后面的章节，回头再看，就会豁然开朗，发现作者早已埋下了伏笔。特别是对于那些需要跨学科理解的知识点，作者很巧妙地穿插了一些现实案例作为引子，让人在理解抽象理论的同时，也能立刻感受到它在实际工作中的应用价值。例如，在讲解时间序列分析时，它不仅仅停留在数学模型的推导上，而是紧接着就拿某个行业过去五年的波动数据做了深度剖析，这种理论与实践紧密结合的方式，极大地提高了我的学习兴趣和效率。如果说有什么可以稍微挑剔的，那就是在某些基础概念的引入部分，也许可以再用更口语化、更生活化的例子来“软着陆”，照顾一下完全零基础的读者。但总的来说，这种由浅入深，层层递进的脉络，非常适合有一定基础并希望系统化提升的进阶学习者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧实在让人眼前一亮，那种沉稳大气的深蓝色封面，拿到手里就有种庄重感，感觉像是在捧着一本值得信赖的工具书。虽然我买的主要是为了备考，但不得不说，它的印刷质量非常出色，字迹清晰锐利，即便是长时间盯着那些复杂的公式和表格看，眼睛也不会感到特别疲劳。纸张的厚度也恰到好处，既保证了阅读的舒适度，又不会显得过于笨重，方便携带。尤其是章节之间的过渡页设计，那种简洁的留白处理，简直是强迫症患者的福音，让人在知识的海洋中航行时，能有一个清晰的喘息之机。装订方面做得也很扎实，反复翻阅也不会出现松动的迹象，这点对于需要频繁查阅的教材来说至关重要。封面上的烫金字体在光线下微微闪烁，透露出一种专业和权威的气息，让我对即将开始的学习旅程充满了信心。这本书的整体视觉体验，绝对是市面上同类教材中数一数二的，光是看着它摆在书架上，都觉得学习的氛围一下子就浓厚了起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和自我检测机制设计得非常人性化，这在厚重的专业教材中是比较少见的。首先，每章末尾的“知识点回顾”和“自测题”的关联性极强，测试题的难度设置也恰如其分地模拟了考试的梯度，让你清楚地知道哪些知识点掌握得还不够扎实。更重要的是，对于那些复杂的计算题，它不仅仅给出了最终答案，还提供了详细的步骤解析，有些甚至配上了流程图，让那些习惯于“看到答案就以为自己会了”的读者，能够真正理解每一步演算背后的逻辑支撑。我尤其喜欢它在讲解统计软件操作辅助学习时所展现出的细心，虽然教材本身是纸质的，但它通过明确的指引，让你能将书本上的理论知识无缝对接到了常用的统计软件界面上。这种“学以致用”的闭环设计，极大地增强了学习的实操性和有效性，让我感觉手中的这本书，不仅仅是一份考纲的复述，而是通往专业实践的一张详尽地图。