具体描述
本教材按照成人高等教育关于高等数学课程的教学要求，并结合经济管理类专业的具体需求而编写．全书共分六章，系统介绍了成人高等教育经济管理类专业应具备的高等数学知识．根据成人教育"以自学为主、集中授课"的特点，本书编者结合十多年主讲成人教育的高等数学实践，对于教学中的难点，写得较详细；注重选取经济现象中用高等数学知识解决的实际问题作为例题． 本书适合成人高等教育经济管理类专业作为经济数学(高等数学
统计学原理与应用：洞察数据背后的世界 图书简介 在当今这个数据爆炸的时代，信息犹如潮水般涌来，而如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，已成为各行各业成功的关键。《统计学原理与应用》正是一本旨在系统阐释统计学理论基础，并深度聚焦其实际应用潜力的权威著作。本书并非对枯燥公式的简单罗列，而是构建了一座连接抽象数学模型与真实世界复杂问题的坚实桥梁。 本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与实践的可操作性。我们首先从概率论这一统计学的基石入手，详细介绍了随机变量、概率分布（包括离散型和连续型分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等）的内在逻辑和应用场景。我们着重强调了中心极限定理的重要性，解释了它如何成为进行统计推断的理论保障。 进入推断统计部分，本书深入探讨了参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的核心思想。我们不仅清晰界定了估计量的优良性质（如无偏性、一致性、有效性），还用大量的实例演示了如何选择合适的检验方法——从最基础的Z检验、T检验，到卡方检验，再到方差分析（ANOVA）。对于ANOVA，我们不仅展示了单因素和双因素的分析过程，更深入剖析了多重比较方法的选择与解读，力求让读者理解“拒绝原假设”背后的真正含义。 本书的另一大特色在于其对回归分析的详尽阐述。从最基础的简单线性回归模型出发，我们逐步过渡到多元线性回归。在模型构建的过程中，我们没有回避多重共线性、异方差性、自相关性等常见问题的讨论。针对这些问题，本书系统介绍了诊断方法（如残差图分析、VIF计算）以及相应的修正技术，如广义最小二乘法等。对于非线性关系的处理，本书也专门开辟章节，探讨了对数转换、多项式回归以及广义线性模型（GLM）的基本概念，为处理非正态分布的响应变量（如计数数据、比例数据）奠定了基础。 更进一步，为了满足现代数据分析的需求，本书包含了对非参数统计方法的介绍。在数据不满足正态性或样本量过小的情况下，非参数检验如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验提供了重要的替代方案。这部分内容的加入，极大地拓宽了读者处理实际复杂数据的工具箱。 应用导向与案例驱动是本书的灵魂。我们深知，统计学只有在应用中才能焕发生机。因此，书中精选了来自经济学、金融学、市场营销、公共卫生、工程管理等多个领域的真实案例。例如，在经济学部分，我们展示了如何利用时间序列分解方法对GDP增长率进行平稳性检验和季节性调整；在金融领域，我们应用GARCH模型对波动性进行建模，并讨论了风险价值（VaR）的估计。在市场营销案例中，我们演示了如何运用因子分析来简化复杂的消费者偏好维度，以及如何使用聚类分析来划分目标客户群体。 为了增强读者的实践能力，本书强调统计软件的应用。虽然理论是核心，但熟练使用工具才能高效解决问题。我们精选了当前主流的统计分析软件（如R语言或Python中的相关库）进行代码演示。每一章的关键统计过程，都配有详细的输入、输出解读，帮助读者将书本知识转化为实际操作能力。我们特别关注结果的解释和报告，强调统计结论的商业或科学意义，而非仅仅罗列P值和系数。 本书力求实现理论的深度与广度并重。对于追求学术深度的读者，我们提供了严格的数学推导和更深入的统计分布理论；对于侧重应用的专业人士，我们提供了清晰的操作指南和丰富的案例分析。《统计学原理与应用》的目标是培养读者一种“统计思维”——一种基于数据、审慎决策、并能批判性评估结论的能力。它将帮助你不再被数据淹没，而是成为驾驭数据、洞察趋势的专家。 适合读者对象： 经济学、金融学、管理学、社会科学等专业的高年级本科生和研究生。 需要掌握数据分析技能的工程师、市场研究人员、数据分析师和项目管理者。 希望系统性巩固或更新统计学知识的在职专业人士。 本书内容聚焦于概率论基础、参数估计、假设检验、回归分析（包括线性与非线性模型）、方差分析、时间序列初步分析以及统计软件实践等领域，旨在提供一个全面、深入且高度实用的统计学学习体验。
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