统计学原理学习指导

统计学原理学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:第1版 (2005年7月1日)
作者:王卫星
出品人:
页数:202 页
译者:
出版时间:2005年7月1日
价格:20.00
装帧:平装
isbn号码:9787800977725
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 学习指导
  • 概率论
  • 数理统计
  • 数据分析
  • 高等教育
  • 教材
  • 教学
  • 考研
  • 学术研究
想要找书就要到 小美书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《统计学原理学习指导》是一本专为希望深入理解统计学核心概念的学习者量身打造的实用指南。本书旨在弥合理论知识与实际应用之间的鸿沟,通过清晰的解释、循序渐进的步骤和丰富的示例,帮助读者建立坚实的统计学基础。 核心内容 本书的内容涵盖了统计学中最重要的几个领域,从最基础的数据描述到更复杂的推断方法。 第一部分:数据描述与可视化 数据的类型与测量尺度: 详细介绍了定量数据(如离散型和连续型)和定性数据(如分类型和顺序型)的区别,以及它们各自对应的测量尺度(名义、顺序、间隔、比例)。理解数据类型是后续所有统计分析的基础。 集中趋势的度量: 深入探讨了均值(算术平均数)、中位数和众数这三种衡量数据中心位置的关键指标。本书不仅解释了它们的计算方法,更重要的是分析了在不同数据分布下,哪种度量方式更能真实反映数据的中心特征。例如,在存在极端值的数据集中,中位数通常比均值更能代表典型值。 离散程度的度量: 详细讲解了极差、四分位距、方差和标准差。这些指标帮助我们理解数据的分散程度,即数据点围绕中心趋势的散布情况。例如,标准差可以量化数据的波动性,这在风险评估和质量控制中至关重要。 数据的可视化: 强调了图表在理解数据方面的强大作用。本书介绍了多种常用的可视化方法,包括直方图(用于展示连续数据的分布)、条形图(用于展示分类数据的频率)、箱线图(用于展示数据的分布、离散程度和潜在的异常值)、散点图(用于探索两个变量之间的关系)以及饼图(用于展示比例)。每种图表都有其适用的场景,本书会引导读者选择最合适的图表来清晰地传达数据信息。 第二部分:概率论基础 概率的基本概念: 引入概率的基本定义、概率公理和一些基本概率规则,如加法法则和乘法法则。理解这些基础知识是学习概率分布和统计推断的前提。 随机变量与概率分布: 区分离散型随机变量和连续型随机变量,并介绍它们的概率质量函数(PMF)和概率密度函数(PDF)。本书详细讲解了二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布等重要概率分布。特别是正态分布,作为统计学中最重要的分布之一,本书会对其性质和应用进行深入的阐述。 期望与方差: 解释了随机变量的期望(均值)和方差(离散度)的概念,以及它们在描述随机变量性质中的作用。 第三部分:统计推断 抽样分布: 讲解了抽样分布的概念,特别是样本均值的抽样分布。中央极限定理(CLT)是本部分的核心内容,它揭示了无论总体分布如何,当样本量足够大时,样本均值的抽样分布近似于正态分布,这是进行统计推断的基石。 参数估计: 介绍了点估计和区间估计。点估计是用样本统计量来估计总体参数,例如用样本均值估计总体均值。区间估计则是在点估计的基础上,提供一个可能包含总体参数的范围(置信区间)。本书会详细讲解如何构建和解释置信区间,以及置信水平的含义。 假设检验: 详细阐述了假设检验的基本原理和步骤,包括建立原假设(H0)和备择假设(H1)、选择检验统计量、计算P值、做出决策(拒绝或不拒绝原假设)。本书会涵盖多种常见的假设检验,如t检验(用于比较均值)、卡方检验(用于分析分类数据关联性)和F检验(用于比较方差或在方差分析中)。 第四部分:相关与回归分析 相关分析: 介绍了如何度量两个定量变量之间的线性关系强度和方向,主要包括皮尔逊相关系数。本书会解释相关系数的取值范围、解释方式以及相关性不等于因果性的重要概念。 简单线性回归: 讲解了如何建立模型来描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系。本书会详细介绍回归方程的建立(最小二乘法)、回归系数的解释、模型的拟合优度(决定系数 R²)以及残差分析。 本书的特色 《统计学原理学习指导》并非一本纯理论的书籍,它注重实践和应用。 清晰易懂的语言: 避免使用过于晦涩的专业术语,力求用最直观的方式解释复杂的概念。 丰富的例题与练习: 每章都配有精心设计的例题,展示了理论知识在实际问题中的应用,并通过大量的练习题帮助读者巩固所学。 循序渐进的学习路径: 内容组织严谨,从基础到进阶,确保读者能够逐步建立起对统计学的全面认识。 强调概念理解: 注重让读者理解“为什么”以及“如何做”,而不仅仅是记忆公式。 本书适合所有希望系统学习统计学原理的本科生、研究生,以及需要提升数据分析能力的职场人士。无论您是初学者还是希望巩固基础的学习者,《统计学原理学习指导》都将是您在统计学道路上不可或缺的伙伴。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

这本书我早就听说了,一直想找一本入门级的统计学教材,身边也有朋友推荐,说是内容详实,讲解清晰。拿到手后,第一感觉就是装帧很精美,纸张质量也不错,拿在手里很有分量,让人觉得物有所值。我之前对统计学总是有一种莫名的畏惧感,觉得它充满了各种公式和符号,像天书一样难以理解。但这本书的排版设计非常人性化,章节划分也很合理,每一部分都循序渐进,不会让人觉得一下子就被海量的信息淹没。我特别喜欢书中插入的一些案例分析,这些案例都来源于实际生活,比如市场调研、医学实验等等,能够让我更直观地感受到统计学在现实世界中的应用。这让我对统计学产生了浓厚的兴趣,不再觉得它是一门枯燥的学科,反而觉得它充满着智慧和逻辑。我期待着在接下来的学习中,能够通过这本书,一点一点攻克统计学这座“大山”,掌握更多实用的统计方法和工具。

评分

坦白说,我当初买这本书的时候,并没有抱太大的期望。我不是统计学专业的学生,只是因为工作需要,偶尔会接触到一些统计数据,想系统地学习一下基础知识,以便更好地理解和分析这些数据。市面上关于统计学的书很多,但大部分都过于理论化,对于我这种非专业人士来说,简直是天书。偶然的机会,我看到了这本书的介绍,被它“学习指导”的定位吸引了。拿到书后,我才发现这本书真的是为我量身定做的。它的语言非常平实易懂,没有使用太多晦涩难懂的专业术语,即使是初学者也能轻松理解。而且,书中大量的图表和实例,将抽象的概念具象化,让学习过程变得生动有趣。我尤其欣赏作者在讲解每一个统计方法时,都会先阐述其产生的背景和实际应用场景,这样我就能明白为什么需要学习这个方法,以及它能解决什么问题。这对于培养我的学习兴趣和解决实际问题的能力非常有帮助。

评分

对于我来说,学习统计学一直是一个挑战。我不是那种天生对数字和逻辑敏感的人,所以很多时候,面对统计学中的概率、分布、推断这些概念,我都会感到一头雾水。之前也尝试过几本书,但都半途而废了。直到我遇到了这本书。这本书给我的最大感受就是“循序渐进”和“化繁为简”。它不像其他书那样上来就抛出大量公式,而是先从最基本、最直观的概念讲起,用非常形象的比喻和生动的例子来解释,就像在和一个经验丰富的老师对话一样。我特别喜欢它对一些核心概念的讲解,比如“中心极限定理”和“置信区间”,作者用非常通俗的语言,结合实际的抽样过程,让我一下子就理解了这些看似复杂原理的本质。而且,书中还提供了大量的练习题,并且附带了详细的解答,这对于巩固学习效果至关重要。我感觉自己终于找到了一个能够真正帮助我理解和掌握统计学的方法。

评分

我一直认为,掌握统计学知识,就像是拥有了一双“火眼金睛”,能够看透事物背后的规律和本质。这本书,就是我获得这双“火眼金睛”的启蒙读物。它的内容设计非常贴合我这种想要从零开始,但又希望获得扎实基础的学习者。我喜欢它在讲解每一个统计概念时,都会追溯其历史渊源和发展脉络,这让我不仅仅是学习方法,更能理解方法背后的思想。书中对不同统计学分支的介绍,让我对整个学科的宏观图景有了更清晰的认识。我尤其喜欢它关于“统计思维”的探讨,这不仅仅是关于公式和计算,更是关于如何用数据来思考问题,如何做出更理性的判断。通过阅读这本书,我感觉自己不仅在学习一门学科,更是在培养一种解决问题的能力和一种科学的思维方式。这对我个人成长和职业发展都将产生深远的影响。

评分

作为一名已经工作多年的职场人士,我需要学习统计学的原因很简单——数据分析能力提升。我深知在如今这个数据驱动的时代,不会分析数据就意味着落后。我翻阅过不少统计学书籍,有些过于理论化,有些则侧重于某个特定领域,很难找到一本能够系统性梳理统计学全貌,又适合我这种需要快速掌握实用技能的读者的。这本书的出现,正好填补了我的这一需求。它没有回避理论的深度,但更注重实际应用,将统计学理论与商业实践紧密结合。我尤其看重书中关于数据可视化和模型构建的部分,这对我日常的工作汇报和决策支持非常有价值。书中的语言精炼,条理清晰,能够让我快速抓住重点,避免在海量信息中迷失方向。而且,它还提供了一些实际案例的分析方法,这对我来说是实实在在的干货,能够直接应用到工作中。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有