具体描述
经济统计是现代工商企业管理与经济活动中不可缺少的工具，因此，从事经济工作的人员有必要学习和掌握一定的统计理论和方法。《统计学教程》一书正是为经济类各专业学生以及工商管理硕士生（MBA）学习统计课程而编写的教材。同时，本书也可作为统计工作、企业经营管理人员自学统计知识的用书。本书的编写密切联系我国的经济体制改革与统计制度的改革，尽量吸收近年来国内外统计学界科学研究成果，对理论与方法的介绍简明扼要，侧重其应用，力求奉献给读者一本内容新颖、通俗易懂的书。
本书分为上、下两篇，上篇的第一章到第六单日、第八章、第九章由胡波编写，上篇的第七章及下篇由宋文力编写。宋文力与胡波负责全书的总篡。限于编者水平，书中定有不当或错误之处，欢迎读者批评、指正。
作者简介
目录信息
第一章 总论
第二章 统计调查与统计整理
第三章 次数分布的概略度量
第四章 概率和概率分布
第五章 抽样和抽样分布
第六章 参数估计和假设检验
第七章 相关分析
第八章 时间数列分析
第九章 指数
下篇 国民经济核算
第十章 总论
第十一章 国内生产总值核算
第十二章 投入产出核算
第十三章 奖金流量核算
第十四章 资产负债核算
第十五章 国际收
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读后感
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用户评价
当我拿起这本《统计学教程》时，我首先想到的是它能够为我的工作带来怎样的价值。我所从事的行业，经常需要处理大量的用户数据，例如用户行为分析、市场趋势预测、产品优化建议等。然而，我目前在这方面所掌握的知识显得有些力不从心。我希望这本教程能够为我提供一套系统化的统计分析方法论。我期待它能够详细介绍各种回归模型，例如线性回归、逻辑回归，以及它们在实际预测和分类问题中的应用。我还对时间序列分析特别感兴趣，希望它能教会我如何分析和预测具有时间依赖性的数据，例如销售额、股票价格等。我希望书中能够提供具体的代码示例，最好是使用目前行业内流行的统计软件，例如Python的Pandas和Scikit-learn库，或者R语言。这样，我就可以将学到的知识直接应用到我的工作中，提升我的工作效率和数据分析能力。我期待这本教程能够成为我职业发展的“加速器”，让我能够更加自信地应对工作中的挑战，并为公司带来更具价值的数据洞察。
评分我对这本《统计学教程》的期待，与其说是一种学习的意愿，不如说是一种探索的冲动。我一直觉得，统计学就像是一门“语言”，它能够帮助我们“读懂”这个充满数据和概率的世界。我希望这本书能够像一位耐心且经验丰富的语言导师，循序渐进地引导我掌握这门语言。我期待它能够从最基础的词汇（例如变量、数据类型、测量尺度）讲起，然后逐步教授我语法（例如概率论、描述性统计），最终带领我理解这门语言的精妙之处（例如推断性统计、回归模型）。我希望书中能够提供大量的“例句”，也就是真实世界中的数据分析案例，通过这些案例，我能够理解统计学是如何被用来解决实际问题的。我不仅希望学习如何运用统计方法，更希望能够理解这些方法背后的逻辑和思想。例如，为什么我们需要进行数据预处理？为什么不同的模型会有不同的优缺点？以及，如何在复杂的数据中找到有意义的模式？我希望通过这本书，能够点燃我对统计学更深层次的探索欲望，让我不仅仅满足于完成课后习题，更能主动地去发现数据中的奥秘。
评分我购买这本《统计学教程》的初衷，源于我对当下信息爆炸时代的一种焦虑。每天，我们都被海量的数据所包围，从新闻报道、社交媒体到广告宣传，各种统计数据似乎都在试图影响我们的判断。然而，我常常感到自己缺乏辨别这些信息真伪的能力，很容易被片面的数据所误导。因此，我迫切希望通过学习统计学，能够建立起一种批判性的思维方式。我期待这本教程能够深入浅出地讲解统计学的基本原理，例如抽样误差、显著性水平、相关性与因果性等概念。我希望它能解释，为什么看似一致的统计结果，背后可能隐藏着不同的解释。我希望它能引导我理解，如何解读统计图表，如何识别图表中的误导信息，以及如何避免“幸存者偏差”等常见的认知陷阱。我特别关注书中是否能够提供一些关于如何批判性评估统计研究的指导。例如，在阅读一篇研究报告时，我应该关注哪些方面来判断其结论的可靠性？作者的样本是否具有代表性？数据分析方法是否恰当？是否存在潜在的利益冲突？我相信，如果这本《统计学教程》能够让我掌握这些分析工具，我将能够更加清醒地认识这个世界，做出更明智的判断，不再轻易被数字所左右。
评分翻开这本《统计学教程》的封面，一股沉甸甸的学术气息扑面而来，但我的感受却并非是压迫，而是一种被知识厚度所吸引的敬畏。我一直认为，统计学是一门能够赋予人洞察力的学科，它如同赋予我一副“透视镜”，让我能够穿透表象，看到事物内在的结构和联系。我身边充斥着各种各样的数据，从我每天刷新的社交媒体动态，到我浏览的科学新闻，甚至是商品的评价信息，它们都承载着丰富的信息。然而，我常常感到自己如同一个站在数据洪流中的盲者，无法准确地捕捉到有价值的线索。我希望这本《统计学教程》能够像一座灯塔，照亮我前行的道路。我期待它能详细地介绍各种统计方法的原理和适用条件，比如，为什么在分析不同类型的数据时，需要选择不同的统计模型？什么样的假设检验能够有效地验证我的猜想，又如何解释检验的结果？我希望它不仅仅停留在理论层面，更能提供丰富的实践指导。例如，在进行数据分析时，如何选择合适的数据可视化方式来呈现结果？如何识别数据中的异常值，以及如何处理缺失数据？我对书中可能包含的案例分析充满了期待，如果能看到作者如何将统计学应用到实际问题中，例如市场调研、医疗诊断、或者社会科学研究，那将是极具启发性的。我渴望通过这本书，提升自己的数据素养，能够独立地理解和分析数据，并从中做出更明智的决策。
评分作为一个对世界充满好奇，却又并非科班出身的学习者，《统计学教程》这本书对我而言，更像是一扇通往新世界的大门。我之前接触过一些关于数据分析的零散信息，但总觉得它们像是碎片化的拼图，缺乏一个清晰的整体框架。我希望这本教程能够系统地梳理统计学的知识体系，从最基础的概念开始，层层递进，直至深入到更高级的应用。我特别期待的是，书中能够清晰地阐述各种统计方法的“为什么”和“如何用”。比如，为什么需要进行方差分析？它的原理是什么？在什么情况下，我们应该选择线性回归，而不是逻辑回归？我希望作者能够提供清晰的逻辑链条，让我明白每一种方法诞生的背景和解决问题的目的。此外，我非常看重学习过程中的实践性。我希望书中能有丰富的练习题，而且最好是能够结合实际数据进行的练习。我渴望能够亲手操作，去计算，去分析，去解读，而不是仅仅停留在理论的海洋中。如果书中还能提供一些常用的统计软件（例如R或Python）的应用指导，那就更完美了。我深信，只有通过动手实践，我才能真正掌握统计学的精髓，才能将书本上的知识内化为自己的能力。我希望这本书能够让我从一个统计学的新手，成长为一个能够独立解决数据问题的实践者。
评分我是一个对数据可视化充满热情的人，我总觉得，好的数据呈现，能够让枯燥的数据变得生动有趣，能够直观地传达信息。因此，在阅读这本《统计学教程》时，我特别关注书中在数据可视化方面的内容。我希望它能够介绍各种常见的统计图表，例如直方图、箱线图、散点图、折线图等，并详细解释它们各自的适用场景和解读方法。我更希望它能教会我如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最合适的可视化方式。我期待书中能够提供一些关于如何设计出清晰、有效、且具有美感的统计图表的原则和技巧。例如，如何避免图表的误导性，如何合理使用颜色和标签，如何让图表能够快速地传达核心信息。如果书中还能介绍一些常用的数据可视化工具或库，例如Matplotlib、Seaborn或者Tableau，那就更好了。我希望通过这本书，能够提升我将统计分析结果进行有效可视化表达的能力，让我的数据分析报告更加具有说服力和影响力。
评分我对统计学的学习，更多是出于一种对公平和公正的追求。我常常在新闻中看到各种基于统计数据的争议，比如民意调查的准确性，犯罪率的变化趋势，或者医疗诊断的有效性。我希望通过学习统计学，能够理解这些争议背后的科学原理，能够用一种客观理性的态度去评判这些数据。我期待这本《统计学教程》能够深入讲解统计推断的原理，例如如何通过样本来估计总体的特征，如何量化这种估计的不确定性。我希望它能详细介绍假设检验的步骤和逻辑，让我明白如何才能科学地验证一个假设，以及如何解读P值和置信区间。我尤其关注书中是否能够提供关于如何识别和避免统计学中的偏见和陷阱的指导。例如，如何识别不具有代表性的样本，如何避免过度拟合模型，以及如何理解统计学中的相关性并不等于因果性。我相信，通过掌握这些知识，我将能够更好地理解社会现象，更理性地参与公共讨论，并为追求一个更公正、更科学的社会贡献自己的力量。
评分坦白说，我对统计学一直抱着一种又敬又畏的态度。那些密密麻麻的公式和复杂的图表，曾经让我望而却步，总觉得那是属于少数“聪明人”的领域。然而，随着我对信息时代认知的加深，我越来越意识到，不懂统计学，就如同在信息的海洋中失去了方向。于是，我将目光投向了这本《统计学教程》，希望它能成为我破译统计学密码的钥匙。我关注的重点在于，它能否将那些令人生畏的概念，用一种极其接地气的方式呈现出来。比如，当我看到“置信区间”这样的词汇时，我希望能理解它到底意味着什么，它如何帮助我们评估一个估计值的可靠性，而不是仅仅记住一个公式。我期待书中能够提供大量的图解和生动的类比，将抽象的统计原理具象化。我还特别希望，这本书能够引导我理解统计思维的重要性。不仅仅是学习如何计算，更重要的是学会如何思考。当面对一个问题时，我应该如何构建一个统计模型？如何设定假设？如何解释结果背后的含义？甚至，如何批判性地看待别人呈现的统计数据？我希望这本书能让我明白，统计学不是为了制造复杂的工具，而是为了更好地理解世界。如果它能带领我看到，统计学是如何在日常生活中发挥作用的，比如在科学研究中如何设计实验，在商业领域如何分析消费者行为，那将极大地激发我的学习兴趣。
评分在我看来，《统计学教程》这本书，不应该仅仅是一本教我如何做计算的书，更应该是一本教会我如何“思考”的书。我是一个喜欢探究事物本质的人，而统计学恰恰是帮助我理解事物内在规律的强大工具。我期待这本书能够系统地介绍统计学的基本思想，例如随机性、变异性、推断性思维等。我希望它能让我明白，为什么在面对不确定性时，统计学能够提供一种科学的量化和决策框架。我尤其感兴趣的是，书中能否解释不同统计方法的“哲学基础”。例如，频率学派和贝叶然学派在概率和推断上的不同理解，以及这些差异如何影响实际的数据分析？我希望这本书能够给我带来更深层次的思考，让我不仅仅满足于掌握技术，更能理解这些技术背后的逻辑和局限性。我期待书中能有丰富的案例，能够展示统计学是如何帮助科学家发现自然界的奥秘，或者帮助社会学家理解人类行为的复杂性的。我想看到，统计学如何从最基本的描述性统计，一步步走向复杂的预测模型，以及这些模型是如何为人类的进步做出贡献的。
评分一本厚实的《统计学教程》静静地躺在我的书架上，尽管我还没有翻开它的第一页，但仅仅是它的存在，就已经在我心中激起了层层涟漪。我是一名对数据背后隐藏的故事充满好奇的普通读者，平日里接触到的信息，无论是在新闻报道、社交媒体还是学术研究的普及读物中，都离不开统计学的身影。我常常惊叹于那些被巧妙呈现的图表和数字，它们如何将纷繁复杂的世界变得清晰，又如何在看似随机的现象中揭示出规律。然而，我也深知，这些“表象”的背后，是一套严谨而庞大的理论体系。我希望这本《统计学教程》能够像一位循循善诱的老师，带领我一步步走进这个迷人的领域。我期待它能够用最浅显易懂的语言，解释那些我曾经望而却步的专业术语，比如“概率分布”、“假设检验”之类的，希望能看到它们在真实世界中的应用案例，而不仅仅是枯燥的公式推导。我设想，这本书会像一位经验丰富的向导，指引我在数据的海洋中航行，教会我如何辨别信息的真伪，如何避免被误导性的统计数据所欺骗，如何用批判性的眼光审视那些所谓的“科学结论”。也许，它会从最基础的概念讲起，比如什么是变量，什么是样本，什么是总体，然后慢慢过渡到更复杂的模型，比如回归分析，或者时间序列分析。我希望它能有足够多的图示和实例，能够帮助我理解那些抽象的概念，让我在学习的过程中，既能感到扎实，又不至于枯燥乏味。想象一下，当我能够理解新闻中关于民意调查的误差范围，或者理解经济学家如何预测未来的经济走向时，那将是一种多么令人兴奋的成就感。我相信，《统计学教程》这本书，将是我迈向这一成就的坚实基石，我迫不及待地想开启这段探索之旅。
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