統計師中級考試用書中級統計師教材 統計相關知識+統計業務知識2本套 統計師教材 中級統計師考試用書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 小龍人圖書專營店

齣版社： 中國經濟齣版社

ISBN：9787513649650

商品編碼：27627479599

《統計學原理與方法》 本書旨在為統計學領域的初學者和從業者提供一個全麵、深入的學習平颱。全書共分為兩大部分，第一部分係統闡述統計學的基礎理論、核心概念與常用方法；第二部分則聚焦於統計學在實際業務中的應用，通過案例分析和實踐指導，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：統計學原理與方法 本部分旨在構建堅實的統計學理論基礎，內容涵蓋從最基本的概念到高級統計模型，力求條理清晰、循序漸進。 第一章：統計學導論 本章首先界定統計學的概念、研究對象和方法論，闡述統計學在社會科學、自然科學和工程技術等諸多領域的廣泛應用。我們將探討統計學的重要性，以及它如何幫助我們理解和處理數據，做齣更明智的決策。隨後，將介紹統計學的基本組成部分，包括數據的收集、整理、描述、分析和推斷。統計研究的類型，如描述性統計和推斷性統計，也將得到清晰的劃分和介紹。此外，本章還將簡要介紹統計學的發展簡史，讓讀者對這門學科的曆史脈絡有所瞭解。 第二章：數據的類型與收集 數據的質量是統計分析的基礎。本章將詳細介紹不同類型的數據，包括定性數據（如名義變量、順序變量）和定量數據（如離散變量、連續變量），並闡述它們各自的特徵和適用範圍。我們將深入探討數據收集的各種方法，包括普查、抽樣調查、實驗等，分析各種方法的優缺點及適用場景。特彆地，將重點介紹抽樣調查的設計原則、抽樣框的構建、抽樣方法的選擇（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等）以及樣本量確定的方法，以確保收集到的數據具有代錶性。同時，還將討論數據收集過程中可能遇到的問題，如測量誤差、非抽樣誤差，以及如何最小化這些誤差。 第三章：數據的整理與描述 收集到的原始數據往往是雜亂無章的。本章將聚焦於如何有效地整理和描述數據。我們將介紹數據整理的技術，包括數據編碼、數據清洗、數據轉換等。隨後，將深入講解描述性統計的概念，包括集中趨勢的度量（如均值、中位數、眾數）、離散程度的度量（如方差、標準差、極差、四分位距）以及位置度量（如百分位數、四分位數）。為瞭更直觀地展示數據特徵，本章還將詳細介紹各種圖錶形式，如頻數分布錶、直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等，並指導讀者如何根據數據類型和分析目的選擇閤適的圖錶。 第四章：概率論基礎 概率論是統計推斷的理論基石。本章將從基礎概念入手，介紹事件、樣本空間、概率的基本性質、條件概率、獨立事件等。我們將講解常見的概率分布，包括離散型概率分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型概率分布（如均勻分布、正態分布、指數分布）。正態分布作為統計學中最核心的分布之一，將得到特彆的關注，包括其性質、標準正態分布以及如何利用正態分布進行近似計算。此外，還將介紹期望值與方差的概念，以及它們在概率分布中的意義。 第五章：抽樣分布 本章是連接描述性統計與推斷性統計的關鍵環節。我們將引入抽樣分布的概念，解釋統計量（如樣本均值、樣本比例）的抽樣分布是如何形成的，以及它們與總體參數之間的關係。我們將重點闡述中心極限定理，說明在什麼條件下，樣本均值的抽樣分布會近似於正態分布，這對後續的統計推斷至關重要。同時，還將介紹t分布、卡方分布和F分布等常用的抽樣分布，並解釋它們在不同統計推斷場景下的應用。 第六章：參數估計 參數估計是利用樣本數據來推斷總體參數值的過程。本章將介紹兩種主要的參數估計方法：點估計和區間估計。點估計包括矩估計法和最大似然估計法，我們將分析它們的原理和優缺點。區間估計則側重於構建置信區間，解釋置信區間的含義以及如何解釋置信水平。本章將詳細講解針對總體均值、總體比例、總體方差等參數的置信區間的構造方法，並指導讀者如何根據樣本信息計算和解釋置信區間。 第七章：假設檢驗 假設檢驗是統計推斷的另一重要組成部分，用於檢驗關於總體參數的某個假設是否成立。本章將詳細介紹假設檢驗的基本原理，包括原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定、檢驗統計量的選擇、顯著性水平（α）的確定、P值的概念以及如何根據P值做齣決策。我們將係統講解針對各種參數的假設檢驗方法，如針對總體均值的z檢驗和t檢驗、針對總體比例的z檢驗、針對總體方差的卡方檢驗以及方差齊性檢驗（F檢驗）。此外，還將介紹第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）的概念，以及功效（Power）的意義。 第八章：方差分析（ANOVA） 當我們需要比較三個或更多組的均值時，方差分析是一種非常有效的統計工具。本章將介紹單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即如何通過分析組間差異和組內差異來判斷各組均值是否存在顯著差異。我們將講解方差分析的計算步驟、F統計量的構造以及如何解釋方差分析的結果。此外，還將簡要介紹多因素方差分析（Two-Way ANOVA）的基本思想，以及如何處理交互效應。 第九章：迴歸分析 迴歸分析是研究變量之間數量關係的統計方法。本章將深入探討簡單綫性迴歸，包括建立綫性迴歸模型、最小二乘法的原理、迴歸係數的解釋、決定係數（R²）的意義以及迴歸方程的顯著性檢驗。我們將指導讀者如何進行數據可視化，如繪製散點圖來初步判斷變量間是否存在綫性關係。隨後，將介紹多元綫性迴歸，講解如何建立包含多個自變量的迴歸模型，並解釋各迴歸係數的含義，同時討論多重共綫性等問題。最後，還將簡要介紹非綫性迴歸和廣義綫性模型的基本概念。 第十章：相關分析 相關分析用於度量變量之間綫性關係的密切程度和方嚮。本章將介紹皮爾遜積矩相關係數的計算方法及其解釋，包括相關係數的取值範圍（-1到+1）以及如何判斷相關關係的強弱和方嚮。此外，還將介紹斯皮爾曼等級相關係數，適用於非參數數據或存在異常值的情況。我們將強調相關不等於因果，並指導讀者如何正確解讀相關分析的結果，避免誤導性的結論。 第二部分：統計在實際業務中的應用 本部分將理論與實踐相結閤，通過豐富的案例分析和操作指導，幫助讀者理解統計學在不同業務領域的實際應用價值。 第十一章：質量管理中的統計應用 在現代生産和管理中，質量控製至關重要。本章將介紹統計質量控製（SQC）的基本原理和方法，包括控製圖的應用，如X-bar控製圖、R控製圖、p控製圖、np控製圖、c控製圖、u控製圖等，指導讀者如何構建和解讀控製圖，識彆生産過程中的異常波動。此外，還將介紹過程能力分析（Process Capability Analysis），包括Cp、Cpk、Pp、Ppk等指標的計算和解釋，幫助企業評估生産過程的穩定性和滿足規格要求的能力。 第十二章：市場調研與消費者行為分析 統計學在市場調研中發揮著核心作用。本章將講解如何設計科學的市場調研方案，包括樣本設計、問捲設計、數據收集和分析。我們將介紹常用的市場調研統計分析方法，如描述性統計分析、交叉分析（卡方檢驗）、t檢驗、ANOVA用於比較不同群體特徵、相關分析用於發現變量關係，以及迴歸分析用於預測市場需求或銷售額。此外，還將探討一些高級的市場分析技術，如因子分析、聚類分析用於細分市場和識彆消費者群體。 第十三章：金融風險管理中的統計方法 金融領域是統計學應用最為廣泛的領域之一。本章將介紹金融統計學的基本概念，包括收益率的計算與分布特徵、波動率的度量。我們將重點講解風險管理中常用的統計模型，如VaR（Value at Risk）的計算方法，以及其在投資組閤風險度量中的應用。此外，還將介紹時間序列分析在金融預測中的作用，包括ARIMA模型等，以及如何利用統計學進行信用風險評估和欺詐檢測。 第十四章：經濟統計與宏觀經濟分析 經濟統計是理解和分析宏觀經濟運行的重要工具。本章將介紹國民經濟核算的基本概念和指標，如GDP、GNP、CPI、PPI等，並講解如何利用統計方法分析經濟發展趨勢、通貨膨脹、失業率等宏觀經濟現象。我們將介紹一些常用的經濟計量模型，如簡單的迴歸模型用於分析經濟變量之間的關係，以及時間序列分析方法在經濟預測中的應用。此外，還將探討國際經濟統計的特點和數據來源。 第十五章：生物統計與醫學研究 在生物學和醫學領域，統計學是科學研究不可或缺的工具。本章將介紹生物統計學的基本原理，包括臨床試驗的設計原則、樣本量計算、隨機化和盲法的使用。我們將講解生存分析的基本概念，如Kaplan-Meier麯綫和Log-rank檢驗，用於分析患者的生存時間。此外，還將介紹醫學研究中常用的統計檢驗方法，如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等，以及如何解讀醫學研究論文中的統計結果，並討論醫學統計中倫理問題的考量。 第十六章：數據挖掘與商業智能 隨著大數據時代的到來，數據挖掘和商業智能（BI）成為熱門領域。本章將介紹數據挖掘的基本流程和常用技術，包括數據預處理、模式識彆、關聯規則挖掘（如Apriori算法）、分類（如決策樹、邏輯迴歸）和聚類（如K-means）。我們將講解如何利用統計學原理構建預測模型，並介紹商業智能工具在數據可視化、報錶生成和儀錶盤設計中的應用，幫助企業從海量數據中提取有價值的商業洞察。 第十七章：統計軟件的應用與實踐 熟練掌握統計軟件是進行實際統計分析的關鍵。本章將介紹幾款主流的統計軟件，如SPSS、R、Python（及其統計庫）等，並重點講解它們在數據導入、數據處理、圖形繪製、統計模型構建和結果解讀方麵的基本操作。我們將通過實例演示，指導讀者如何利用這些軟件解決實際統計問題，並鼓勵讀者通過動手實踐，不斷提升統計分析能力。 第十八章：統計倫理與專業規範 作為一名統計從業者，理解並遵守統計倫理和專業規範至關重要。本章將討論數據隱私保護、數據匿名化、避免統計誤導、結果的透明度與可重復性等問題。我們將強調統計從業者應承擔的社會責任，以及如何誠信、負責任地進行統計工作，維護統計學的聲譽和公信力。 本書的編寫風格力求嚴謹而不失生動，理論講解清晰透徹，案例分析貼近實際。通過對本書的學習，讀者不僅能夠掌握紮實的統計學理論知識，更能培養將統計學原理應用於解決復雜實際問題的能力，為在相關領域取得專業發展打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的“業務知識”部分遠超齣瞭我最初的預期，它完全沒有停留在死闆的法律法規或行業標準羅列上。作者顯然是深諳統計工作在實際業務流程中所扮演的角色。比如在介紹數據質量控製流程時，它詳細闡述瞭從數據采集階段的問捲設計陷阱，到後期數據清洗時不同異常值處理方法的優劣及其對最終報告可靠性的影響。這部分內容讀起來感覺就像是參加瞭一次高級彆的內部分析師培訓會，而不是在看教材。它不僅告訴你“應該做什麼”，更解釋瞭“為什麼必須這樣做”以及“不這樣做會有什麼後果”。書中穿插的案例分析，都是那種極具代錶性的、貼近我們日常工作場景的復雜問題，涉及到瞭市場調研、風險評估等多個領域。讀完後，我感覺自己的思維模式被拓寬瞭，不再隻是一個公式的執行者，而更像是一個能對數據從源頭到結論全流程負責的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是一次與資深統計學傢的對話。作者在闡述專業術語時，那種行文的精準度令人印象深刻，每一個措辭都經過瞭深思熟慮，絕不含糊其辭。我特彆欣賞它在處理那些公認難度較高的統計推斷部分時的處理方式。很多教材往往直接拋齣復雜的證明過程，讓人望而卻步，但這本書卻耐心地拆解瞭每一步的理論基礎和背後的假設條件，仿佛在對讀者說：“我知道這很難，但我會陪你慢慢走過去。”對於那些需要參加中級考試的考生來說，書中對“易錯點”和“模糊界限”的辨析環節，簡直是救命稻草。它會特地用一個小框或不同字體的標注齣來，明確指齣“很多人會在這裏混淆 A 和 B”，然後給齣清晰的區分標準，這種前瞻性的指導，避免瞭我在模擬測試中因為細微差彆而失分。這絕不是一本簡單的知識點匯編，更像是一位經驗豐富的前輩，在傳授他多年實戰中總結齣來的“考試的藝術”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源和自我檢測機製設計得非常人性化，這在厚重的專業教材中是比較少見的。首先，每章末尾的“知識點迴顧”和“自測題”的關聯性極強，測試題的難度設置也恰如其分地模擬瞭考試的梯度，讓你清楚地知道哪些知識點掌握得還不夠紮實。更重要的是，對於那些復雜的計算題，它不僅僅給齣瞭最終答案，還提供瞭詳細的步驟解析，有些甚至配上瞭流程圖，讓那些習慣於“看到答案就以為自己會瞭”的讀者，能夠真正理解每一步演算背後的邏輯支撐。我尤其喜歡它在講解統計軟件操作輔助學習時所展現齣的細心，雖然教材本身是紙質的，但它通過明確的指引，讓你能將書本上的理論知識無縫對接到瞭常用的統計軟件界麵上。這種“學以緻用”的閉環設計，極大地增強瞭學習的實操性和有效性，讓我感覺手中的這本書，不僅僅是一份考綱的復述，而是通往專業實踐的一張詳盡地圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀實在讓人眼前一亮，那種沉穩大氣的深藍色封麵，拿到手裏就有種莊重感，感覺像是在捧著一本值得信賴的工具書。雖然我買的主要是為瞭備考，但不得不說，它的印刷質量非常齣色，字跡清晰銳利，即便是長時間盯著那些復雜的公式和錶格看，眼睛也不會感到特彆疲勞。紙張的厚度也恰到好處，既保證瞭閱讀的舒適度，又不會顯得過於笨重，方便攜帶。尤其是章節之間的過渡頁設計，那種簡潔的留白處理，簡直是強迫癥患者的福音，讓人在知識的海洋中航行時，能有一個清晰的喘息之機。裝訂方麵做得也很紮實，反復翻閱也不會齣現鬆動的跡象，這點對於需要頻繁查閱的教材來說至關重要。封麵上的燙金字體在光綫下微微閃爍，透露齣一種專業和權威的氣息，讓我對即將開始的學習旅程充滿瞭信心。這本書的整體視覺體驗，絕對是市麵上同類教材中數一數二的，光是看著它擺在書架上，都覺得學習的氛圍一下子就濃厚瞭起來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構編排邏輯簡直是教科書級彆的典範，它不像有些教材那樣生硬地堆砌概念，而是采用瞭一種螺鏇上升的教學模式。初學者可能會覺得某些地方一下子切入得有點深，但當你翻到後麵的章節，迴頭再看，就會豁然開朗，發現作者早已埋下瞭伏筆。特彆是對於那些需要跨學科理解的知識點，作者很巧妙地穿插瞭一些現實案例作為引子，讓人在理解抽象理論的同時，也能立刻感受到它在實際工作中的應用價值。例如，在講解時間序列分析時，它不僅僅停留在數學模型的推導上，而是緊接著就拿某個行業過去五年的波動數據做瞭深度剖析，這種理論與實踐緊密結閤的方式，極大地提高瞭我的學習興趣和效率。如果說有什麼可以稍微挑剔的，那就是在某些基礎概念的引入部分，也許可以再用更口語化、更生活化的例子來“軟著陸”，照顧一下完全零基礎的讀者。但總的來說，這種由淺入深，層層遞進的脈絡，非常適閤有一定基礎並希望係統化提升的進階學習者。