具体描述
《统计手册》是实用统计方法库，也是数据处理的工具箱，能适应多方应用统计方法的需求。《统计手册》言简意赅，并辅以大量实例和图表帮助读者正确理解和使用。《统计手册》读者对象：程技术人员，农业技术人员，管理工作者，经济金融人员，医生与药剂师，生物、信息等专业的有关科研人员，高校师生。
作者简介
目录信息
§1. 1 常用离散型分布
§1. 2 常用连续型分布
§1. 3 常用多维分布
§1. 4 常用统计量分布
§1. 5 常用参数分布族
参考文献
第二章 探索性数据分析
§2. 1 引言
§2. 2 频数频率分布表和直方图
§2. 3 茎叶图
§2. 4 五数概括
§2. 5 箱线图
§2. 6 数据变换
§2. 7 直线拟合的耐抗方法
§2. 8 残差分析
参考文献
第三章 正态分布的统计方法
§3. 1 基本概念
§3. 2 正态均值μ和正态方差σ2的点估计
§3. 3 正态均值μ和正态方差σ2的区间估计
§3. 4 涉及两个正态总体中参数的区间估计
§3. 5 正态分布户分位数xp的区间估计
§3. 6 正态分布变差系数c的区间估计
§3. 7 正态分布可靠度的区间估计
§3. 8 正态分布的容许区间与容许限
§3. 9 假设检验的基本概念
§3. 10 正态均值卢的检验
§3. 11 正态方差σ2的检验
§3. 12 两个正态均值的检验
§3. 13 两个正态方差的检验
§3. 14 正态样本异常值的检验
参考文献
第四章 其他分布的统计分析
§4. 1 重二项分布的统计分析
§4. 2 泊松分布的统计分析
§4. 3 指数分布的统计分析
§4. 4 韦布尔分布的统计分析
§4. 5 伽玛分布的统计分析
参考文献
第五章 分布检验
§5. 1 正态分布检验
§5. 2 韦布尔分布检验
§5. 3 指数分布检验
§5. 4 分布拟合优度检验
参考文献
第六章 非参数统计
§6. 1 什么是非参数统计方法
§6. 2 单样本问题
§6. 3 两样本问题
§6. 4 多样本问题
§6. 5 秩相关分析
§6. 6 概率密度估计
§6. 7 U统计量方法
§6. 8 Jackknife方法
§6. 9 Bootstrap方法
参考文献
第七章 抽样调查
§7. 1 抽样调查概述
§7. 2 简单随机抽样
§7. 3 分层抽样
§7. 4 比估计与回归估计
§7. 5 二重抽样
§7. 6 整群抽样
§7. 7 多阶抽样
§7. 8 不等概率抽样
§7. 9 系统抽样
§7. 10 敏感性问题的抽样调查
参考文献
第八章 定性数据的统计分析
§8. 1 分类数据的检验问题
§8. 2 四格表
§8. 3 列联表
§8. 4 逻辑斯谛回归模型
参考文献
第九章 贝叶斯统计
§9. 1 先验分布与后验分布
§9. 2 贝叶斯推断
§9. 3 先验分布的确定
§9. 4 贝叶斯决策
参考文献
第十章 方差分析与回归分析
§10. 1 单因子方差分析
§10. 2 两因子方差分析
§10. 3 一元线性回归
§10. 4 多元线性回归
§10. 5 回归诊断
§10. 6 最小二乘估计的改进
§10. 7 协方差分析
参考文献
第十一章 多元分析
§11. 1 多元正态分布
§11. 2 判别分析
§11. 3 聚类分析
§11. 4 主成分分析
§11. 5 因子分析
§11. 6 典型相关分析
参考文献
第十二章 时间序列分析
§12. 1 平稳时间序列
§12. 2 ARMA模型的时域表示
§12. 3 ARMA模型的参数估计
§12. 4 模型的选择与检验
§12. 5 非平稳时间序列模型
§12. 6 时间序列的预报
参考文献
第十三章 试验设计
§13. 1 设计试验的一般考虑
§13. 2 区组设计
§13. 3 正交设计
§13. 4 参数设计
§13. 5 回归设计
§13. 6 均匀设计
参考文献
第十四章 可靠性统计
§14. 1 常用可靠性指标
§14. 2 寿命试验
§14. 3 加速寿命试验和恒加试验
§14. 4 步进应力加速寿命试验
§14. 5 序进应力加速寿命试验
§14. 6 可靠性增长
参考文献
第十五章 社会经济统计
§15. 1 标志. 指标和指数
§15. 2 人口统计
§15. 3 农业统计
§15. 4 工业统计
§15. 5 金融统计
§15. 6 涉外经济统计
§15. 7 经济计量学
§15. 8 国民经济核算
参考文献
第十六章 统计质量管理
§16. 1 抽样检验
§16. 2 过程能力分析
§16. 3 统计过程控制
§16. 4 测量系统误差评定
参考文献
第十七章 生物统计
§17. 1 生物统计试验设计
§17. 2 序贯检验
§17. 3 序贯估计
§17. 4 生物统计资料的描述与分析
§17. 5 疗效考核
§17. 6 生存分析
§17. 7 逻辑斯谛模型
§17. 8 泊松回归模型
参考文献
第十八章 统计计算方法
§18. 1 一般随机数的产生方法
§18. 2 常见分布的抽样法
§18. 3 多维分布的抽样方法
§18. 4 随机模拟计算
§18. 5 EM算法及其推广
§18. 6 马尔可夫链蒙特卡罗方法
参考文献
附表
索引
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读后感
评分
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用户评价
对于线性代数基础薄弱的读者来说，这本《统计手册》无疑是一场严峻的考验。虽然作者声称本书的读者群体覆盖了从初学者到资深研究者的范围，但实际上，它对线性代数和微积分的默认掌握程度高得惊人。例如，在解释多元回归模型的最小二乘法解时，作者几乎是直接展示了矩阵求逆的最终形式，中间关于协方差矩阵的奇异值分解过程，被轻描淡写地用一句“通过标准正交基的变换可以简化问题”带过。这种“跳跃式”的叙述方式，让我在试图理解模型背后的几何意义时，不得不频繁地查阅另一本高等数学参考书。这完全打破了我对“手册”应具备的“自洽性”预期——一本好的手册应该尽可能地为不同水平的读者提供平滑的过渡。因此，这本书更像是写给那些已经具备扎实数学功底的研究生们的一份内部研讨材料，他们可以轻松地在不同的统计学派之间游刃有余地穿梭，而对于我这样的“应用型”学习者来说，它更像是一座高耸的、需要攀登的知识之山，而非一座可以随时取阅的资源库。
评分我花了整整一个周末的时间试图理解其中关于“贝叶斯推断”的那几章，说实话，收获颇丰，但我的收获更多地集中在“思想层面”，而不是“操作层面”。这书对主观概率和客观频率的讨论异常精彩，作者似乎对“信度”这个概念有着近乎偏执的探究欲。他没有直接给出如何构建一个完美的先验分布的实用技巧，而是花了大量的篇幅去探讨在信息极度不对称的情况下，人类决策机制与概率认知的冲突。我特别欣赏作者那种略带批判性的口吻，他似乎在提醒读者：别太迷信你算出来的那个P值。然而，作为一名需要定期向管理层汇报数据分析结果的职场人，我急需的是那种“如果数据符合正态分布，请使用T检验，自由度N-1”的明确指引。这本书里，你找不到任何可以复制粘贴到Excel或者Python脚本里的代码片段，甚至连表格的绘制规范都没有提及。它仿佛是一位隐居的智者，在向你传授宇宙的奥秘，而不是一位站在讲台上的教师，在教授实用的技能。如果你期待的是一本能让你下周一上班立刻提高工作效率的工具书，那么你可能会像我一样，在读完一半后感到一丝丝的迷茫和挫败感，因为它巧妙地避开了所有“工具性”的叙述，专注于“方法论”的本质。
评分这本《统计手册》真是我近期阅读体验里最“有意思”的一本书了，说是“有意思”，其实更多指的是它给我带来的那种，嗯……怎么说呢，既熟悉又陌生的感觉。我本来是抱着希望能找到一些关于描述性统计和基础概率论的快速查阅指南的目的翻开它的，毕竟日常工作中总会遇到需要回顾一下均值、方差或者卡方检验适用条件的时候。然而，这本书的内容展开，完全超出了我对于“手册”这个词的传统认知。它不像我之前看过的那些教科书那样，用严谨的逻辑链条一步步推导出公式，也不像那些应用型的指南那样，直接给出“输入A，输出B”的操作步骤。相反，它像是一部哲学著作，探讨了“数”本身存在的意义，以及我们如何通过数字去感知世界，却又在关键的公式推导环节戛然而止，留下了巨大的想象空间。比如，书中对“大数定律”的阐述，我感觉像是读了一篇关于时间与偶然性的散文诗，充满了对随机过程美学的赞叹，但如果你想知道如何用R语言快速模拟一个涉及中心极限定理的场景，这本书恐怕给不了你答案。它更像是一个思想的引子，让你停下来思考：我们到底在计算什么？这导致我的阅读过程非常缓慢，因为我需要不断地放下书本，去回味那些看似简单实则深邃的段落，而不是快速地划过那些我已经掌握的知识点。
评分这本书的装帧设计和纸张选择非常考究，厚实的米黄色纸张带着淡淡的书墨香，拿在手里有一种沉甸甸的年代感，这无疑提升了阅读体验的“仪式感”。然而，这种对物理形态的极致追求，似乎与内容本身的“晦涩难懂”形成了某种有趣的张力。我发现自己越来越倾向于在咖啡馆的安静角落里，而不是在电脑旁，去翻阅它。这种阅读环境的选择，本身就说明了它对读者的要求——需要高度的专注和心无旁骛的状态。书中对时间序列分析的介绍，可以说是全书中最“现代化”的部分了，它引入了诸如“混沌理论”的影子，暗示了长期预测的内在局限性。但我注意到，作者引用的案例数据大多是上世纪中叶的宏观经济指标，缺乏对现代高频数据的处理经验。这种选择使得全书的论述基调显得有些怀旧，仿佛是一部对经典统计学的深情致敬录，而不是一本面向未来挑战的“手册”。如果你想学习如何处理物联网传感器收集的噪音数据，或者如何用机器学习中的正则化方法来处理多重共线性，这本书提供的视角会显得稍稍有些脱节，它更关心的是“为什么我们不能准确预测未来”，而不是“如何尽可能精确地预测下个季度”。
评分这本书最让我感到困惑的地方，在于它对“数据可视化”的态度。在当今这个以图表和仪表盘为王的时代，数据可视化已经从辅助工具上升为分析流程的核心环节。《统计手册》中关于图形展示的部分，篇幅极短，并且主要集中在如何解读传统的箱线图和散点图的潜在误导性上。作者似乎对现代信息图表设计的潮流持有一种审慎的，甚至可以说是略带轻蔑的态度。他反复强调，任何试图用颜色、三维效果或复杂图形来“美化”数据的行为，都可能是在掩盖数据本身的真实面貌。这种对“纯粹性”的坚持，虽然有着深刻的哲学根基，但在实际工作场景中，却显得有些不合时宜。我尝试将书中的一个复杂模型结果转换成一个清晰的解释性图表时，发现这本书几乎没有提供任何现代可视化软件或工具链的参考。它教会了我如何质疑图表，但没有教会我如何高效地、负责任地去“构建”一个有说服力的图表。所以，如果你是一位热衷于用Tableau或Power BI制作动态报告的人，你会发现这本书虽然能提升你对数据本质的理解，却完全无法指导你完成视觉呈现的实操环节，二者几乎处于两个平行宇宙。
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