本书包括了描述统计的主要内容,还包括了经济统计中国内生产总值统计的主要内容,目的是使学生具备基本的统计思想,掌握基本的统计方法,培养应用统计方法分析经济和管理中实际问题的能力。为了避免课程间教学内容的重复,《统计学》是在学生已经学习过概率论的基础上开设的课程,所以本书未讨论概率分布及其特征。在坚持统计学基本理论、基本方法完整体系的前提下,对描述统计部分的内容做了较多精减,并包括了数理统计学的基本内容。在编写中,我们力图贯彻少而精的原则,坚持学以致用,理论联系实际,努力做到概念明确、层次分明、条理清晰、深入浅出。为了便于教学中使用,每一章都列出了“本章学习要点”及“思考题与作业题”。本书具有较强的实用性,适合于经济和管理类各专业作为专业基础课的教材,也适合于经济管理工作者作为学习统计学的入门书。
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阅读这本书的过程,就像是在攀登一座布置精巧的山峰,每爬升一段,视野都会变得更加开阔。最令我印象深刻的是,作者在讨论非参数检验时,并没有将其视为正态分布检验的“备用选项”,而是将其置于一个平等的地位,详细分析了它们适用的具体场景和优势。这体现了作者广阔的视野和对统计学全景的把握。在章节的末尾,通常会有一个“历史沿革”的小插曲,用几百字讲述某个重要概念的发现者是谁,当时的研究背景如何。这些小故事虽然不是核心的知识点,却极大地增强了阅读的趣味性,让我对那些拗口的统计学术语背后的人类智慧探索历程产生了敬意。这本书的语言节奏感非常强,时而如涓涓细流般平缓解释,时而如重磅炸弹般清晰有力地指出常见误区。它成功地避开了那种枯燥的教科书腔调,读起来毫不费力,但其内涵的深度却足以支撑后续进阶学习。它不仅仅是教会我“怎么做”,更重要的是教会了我“为什么这么做”。
评分这本书的装帧和纸张质量,虽然在如今这个数字阅读盛行的时代显得有些“复古”,但却极大地提升了我的阅读体验。厚实的纸张有效地减少了墨水洇透的现象,这对于需要反复翻阅、对照公式和图表的学习者来说,是一个巨大的便利。从内容深度来看,这本书的野心明显不止于基础入门。它在介绍多元回归分析时,没有停留在简单的最小二乘法解释上,而是非常详尽地探讨了多重共线性、异方差性等经典问题的处理策略,并且对模型的诊断方法给出了非常细致的操作指南。这些内容在很多基础教材中往往是一笔带过,或者干脆缺失。我个人认为,这本书的真正价值在于其对“模型假设”的强调。作者反复告诫读者,任何统计模型都是对现实世界的简化和假设,如果前提条件不满足,结果的解释就会站不住脚。这种“谨慎精神”的培养,对于任何想在数据领域走得长远的人来说,都是至关重要的“软技能”。它让我明白,统计学不仅仅是计算工具,更是一种审慎的科学态度。
评分我尝试过好几本关于数据分析的入门书籍,它们大多要么过于理论化,让人感觉像在啃数学分析的教材;要么又过于追求“速成”,教你一些脱离实际应用的皮毛技巧。然而,这本书给我的感觉是找到了一个完美的平衡点。它的语言风格非常平实,甚至带有一种老派学者的严谨和幽默感。例如,在讲解中心极限定理时,作者用了一个非常生动的比喻,将数不清的、形状各异的母体想象成不同风味的食材,而无论如何混合搅拌,最终熬出的“汤底”——样本均值的分布——却总是一个稳定、可预测的形状。这种贴近生活的叙述方式,极大地降低了学习的门槛。更值得称赞的是,它对统计软件的使用理念的阐述,它并没有把软件操作作为核心内容,而是强调“选择哪个模型”比“如何输入数据”重要得多。书中花了大量篇幅讨论如何根据研究问题来选择合适的统计模型,以及如何解读模型输出结果中的“陷阱”,这对于一个即将进入实际工作场景的学习者来说,是无价之宝。这本书教会我的,是如何像一个真正的分析师那样去思考问题,而不是仅仅停留在计算层面。
评分这本书的封面设计得非常简洁,黑底白字,给人一种严谨、专业的印象。初次翻开时,我被它排版的清晰度所折服,无论是公式的呈现还是图表的绘制,都做到了赏心悦目,这对于阅读学习类的书籍来说至关重要。内容上,它似乎将重点放在了基础概念的梳理上,而非复杂模型的堆砌。比如,对于概率论部分,作者没有急于抛出那些晦涩难懂的定理证明,而是通过大量的现实生活中的例子,将随机性这个抽象的概念具象化,让我这个数学基础相对薄弱的读者也能迅速抓住核心。我尤其欣赏它在引入描述性统计时所采用的叙事方式,仿佛一位经验丰富的导师在耳边低语,引导你一步步认识数据的全貌。它没有预设读者拥有深厚的数学背景,而是采用了“循序渐进,润物细无声”的教学策略,这点在市面上许多同类教材中是很少见的。阅读过程中,我几次停下来,不是因为不理解,而是因为被作者精妙的比喻所吸引,那种豁然开朗的感觉,远胜于死记硬背公式。总而言之,这是一本对初学者极其友好的“引路灯”,它让原本冰冷的数字世界变得有温度,有故事性。
评分这本书的编排逻辑简直是一场智力上的马拉松,节奏感把握得非常到位。它并非那种将所有知识点一股脑灌输给你的教辅,而是像精心设计的一系列关卡,每完成一个章节,你都会觉得自己的思维框架得到了实质性的拓展。特别是当它过渡到推断统计的部分时,那种层层递进的感觉尤为强烈。作者似乎深谙读者的心理变化,在引入假设检验时,先是用极为简化的案例让你建立“先验信念”和“证据修正”的直观认识,然后才引入P值和置信区间的正式定义。这不像某些教材那样,直接用复杂的数学符号砸向你,让人望而却步。我发现自己开始主动去思考“为什么需要这样的检验?”而不是仅仅记住“如何使用这个检验”。书中穿插的那些“思考题”——它们与其说是题目,不如说是微型的案例研究——极大地锻炼了我的批判性思维能力。我甚至能感受到作者在试图打破传统统计学“工具箱”的刻板印象,引导我们思考数据背后的社会意义和决策依据。读完一部分,我常常需要合上书本,在脑海里重新梳理一遍知识脉络,这种主动构建知识体系的过程,比被动接受信息要高效得多。
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