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出版者:武汉工大

作者:夏剑锋苏长权杨金玉王祖山

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2005-7

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787562922391

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 经济学
• 教材
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计方法
• 实验设计

《统计学原理》 这本书是一部深入浅出的统计学入门读物，旨在为读者构建坚实的理论基础和扎实的实践能力。它不仅仅是枯燥的公式和概念的堆砌，更是一次探索数据世界奥秘的旅程，帮助读者理解数据背后的逻辑，并从中提取有价值的洞察。 核心内容概述： 本书将从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入统计学的殿堂。 第一部分：数据的收集与描述 什么是统计学？ 我们将从定义出发，阐述统计学在现代社会中的重要性，以及它如何渗透到我们生活的方方面面，从科学研究到商业决策，从医疗健康到社会治理，无处不在。 数据的类型与度量。 读者将学习区分不同类型的数据，如分类数据（名义、顺序）和数值数据（间隔、比例），并理解不同度量尺度下数据的特点和分析方法。 数据的收集方法。 如何科学地收集数据是统计分析的第一步。本书将介绍抽样调查的基本原理、常见的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样），以及实验设计的基本概念，帮助读者了解如何获取具有代表性和可靠性的数据。 数据的可视化。 将抽象的数据转化为直观的图形是理解数据的重要手段。本书将详细介绍各种常用的统计图表，如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，并指导读者如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表，从而清晰地展示数据的分布、趋势和关系。 描述性统计量。 为了量化数据的特征，我们需要描述性统计量。本书将深入讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及位置度量（百分位数、百分位数），帮助读者全面地概括和理解数据的基本特征。 第二部分：概率论的基础 概率的基本概念。 概率是连接描述性统计和推断性统计的桥梁。本书将引入概率的定义、样本空间、事件、概率的性质以及一些基本的概率计算法则（如加法法则、乘法法则、条件概率）。 随机变量及其分布。 随机变量是描述随机现象的数学工具。本书将介绍离散型随机变量和连续型随机变量的概念，以及它们常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布（高斯分布）等。特别地，对正态分布的深入讲解将为后续的统计推断打下坚实基础。 期望与方差。 期望代表了随机变量的平均值，而方差衡量了其离散程度。本书将详细解释这两个重要概念，以及它们在理解随机变量特性中的作用。 第三部分：统计推断 抽样分布。 当我们从总体中抽取样本进行分析时，样本统计量（如样本均值）本身也具有概率分布，这就是抽样分布。本书将重点介绍样本均值的抽样分布，并引入中心极限定理，解释为什么在许多情况下，样本均值的分布近似于正态分布，这是统计推断的核心依据。 参数估计。 我们希望通过样本信息来估计未知的总体参数。本书将介绍点估计和区间估计。点估计是用一个统计量来估计总体参数，而区间估计则提供一个参数可能落入的范围，并带有一定的置信水平。我们将详细讲解如何计算均值、比例等参数的置信区间。 假设检验。 假设检验是统计推断的核心技术之一，用于判断关于总体参数的某个假设是否成立。本书将系统介绍假设检验的基本思想，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值以及做出统计决策。我们将针对均值、比例等参数，以及不同类型的假设检验（单边检验、双边检验）进行详细讲解和案例分析。 第四部分：相关与回归分析 相关分析。 当我们想了解两个变量之间是否存在线性关系以及关系的强度和方向时，相关分析就派上用场了。本书将介绍相关系数的概念，包括皮尔逊相关系数，并讲解如何解释相关系数的取值，以及如何判断相关性的统计显著性。 回归分析。 回归分析则进一步研究两个或多个变量之间的数量关系，并试图建立模型来预测一个变量的值。本书将从简单的线性回归开始，介绍回归方程的建立、回归系数的解释、拟合优度（决定系数）的计算，以及回归模型的假设和检验。我们将通过具体的案例，演示如何利用回归模型进行预测和推断。 本书的特点： 理论与实践并重。 本书不仅会深入讲解统计学的理论概念，还会通过大量的实际案例和练习题，帮助读者将理论知识应用于解决实际问题。 循序渐进，易于理解。 语言通俗易懂，避免使用过于专业的术语，即使是没有统计学背景的读者也能轻松入门。 强调统计思维。 除了传授方法，本书更注重培养读者的统计思维能力，引导读者学会如何批判性地看待数据，如何设计合理的统计分析方案，以及如何正确地解释统计结果。 内容全面，覆盖核心。 涵盖了统计学中最基本、最核心的知识点，为读者深入学习统计学打下坚实的基础。 适合读者： 本书适合所有对数据分析感兴趣的读者，包括但不限于： 在校学生： 统计学、经济学、管理学、社会学、心理学、生物学、工程学等多个学科的学生。 职场人士： 希望提升数据分析能力，以便更好地进行业务决策、市场研究、风险评估、产品优化等工作的专业人士。 科研人员： 需要运用统计学方法进行数据分析和研究的学者。 数据爱好者： 对数据背后的规律和洞察充满好奇心的个人。 通过阅读《统计学原理》，您将掌握一套强大的工具，使您能够更加科学、理性地理解和分析周围的世界，做出更明智的决策。

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这本书的案例库丰富程度令人咋舌，简直像一本高质量的商业案例集。我注意到，作者似乎刻意从金融、生物医学、社会调查等多个领域选取了具有代表性的数据集进行演示。这些案例不仅仅是数据的堆砌，更重要的是，作者对每个案例都进行了深入的背景介绍，使得我们不仅知道如何跑出结果，更明白了在那个特定的情境下，我们为什么要选择这种模型，以及模型输出的统计意义究竟代表着什么。很多其他教材的案例往往过于简化或理想化，读起来总觉得与现实脱节，但这本书的案例，充满了真实世界中的“噪音”和“不完美”，反而更加贴近我们未来工作和研究中将要面对的复杂性。通过这些详实的案例剖析，我感觉自己仿佛跟随作者进行了一系列真实的调研和数据挖掘工作，极大地磨练了我的“数据敏感度”。

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这本书的装帧设计非常有现代感，封面采用了简洁的留白搭配深邃的蓝色调，给人一种专业又不失优雅的视觉冲击。我尤其喜欢扉页上那句引言，虽然我一时想不起具体内容了，但它奠定了全书一种严谨而富有探索精神的基调。内页的纸张质地非常舒适，即使长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳，这对于我们这些需要反复查阅公式和案例的读者来说，简直是福音。排版布局清晰合理，章节之间的过渡自然流畅，作者似乎非常懂得如何引导读者的思维。那些复杂的数学符号和图表，都被处理得井井有条，字体大小和行距的设定也恰到好处，体现了出版方对细节的极致追求。初次翻阅时，那种沉甸甸的质感，让我立刻感觉到这不是一本泛泛而谈的入门读物，而是一部有分量的工具书。即便是那些抽象的理论概念，在排版的辅助下，似乎也变得更容易被大脑捕捉和吸收了。我甚至忍不住摸了摸封面的纹理，那种微磨砂的触感，为阅读体验增添了一抹意想不到的细腻。

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这本书的叙事口吻简直是教科书级别的“温和而坚定”。作者在处理那些晦涩难懂的概率分布和假设检验时，展现出一种令人敬佩的耐心。他没有一上来就堆砌那些让人望而却步的希腊字母公式，而是先用非常贴近生活、逻辑清晰的例子进行铺垫，仿佛一位经验丰富的老师在循循善诱。我记得有一章讲到中心极限定理，我以前总是在死记硬背那个结论，但这本书里，作者通过一系列精心设计的模拟场景，将这个定理的“为什么”和“怎么办”解释得淋漓尽致，让我仿佛茅塞顿开，原本模糊的知识点一下子变得鲜活起来。他的语言风格不是那种冷冰冰的学术腔调，而是带着一种鼓励探索的亲和力，让你感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动参与一场智力探险。对于我这种理工科背景，但对统计学基础有些薄弱的人来说，这种由浅入深的引导方式，极大地降低了学习的挫败感，让我有信心一步步啃下那些硬骨头。

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章节的逻辑结构设计得非常巧妙，具有极强的内在驱动力。它不是简单地罗列知识点，而是围绕着“如何用数据解决实际问题”这条主线进行层层递进的展开。每一部分理论的引入，都紧密衔接着应用场景的分析，让人始终能感受到学到的知识是有价值、可操作的。比如，在介绍了回归分析的基本框架后，作者立刻跳转到一个关于市场占有率预测的案例分析，这种理论与实践的无缝对接，极大地提升了我对学习内容的专注度。我特别欣赏它在构建知识体系上的宏大视野，它不仅仅关注于点状的计算技巧，更注重构建一个完整的统计思维框架，让你明白何时使用哪种工具，以及工具背后的局限性。这种系统性的构建，使得即使在章节之间跳跃查阅时，也能很快找到知识的锚点，不至于迷失在细节的海洋里。这种结构设计，对于需要快速回顾某个特定分析方法的专业人士来说，简直是量身定做。

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作者在对统计推断的哲学层面探讨上，显得尤为深刻和审慎。他没有把P值或置信区间等概念当作一成不变的教条来传授，而是花了大篇幅去讨论其背后的概率论基础，以及在不同哲学流派（比如贝叶斯与频率学派）视角下的理解差异。这种对知识“根基”的深挖，让我对那些看似简单的统计结论产生了更深层次的敬畏感和批判性思维。他没有回避统计学中存在的争议和局限性，反而坦诚地将其展现出来，这对于培养一个成熟的统计应用者至关重要。这本书的价值，远超出一本操作手册的范畴，它更像是一部引导读者如何成为一个负责任、有洞察力的数据解读者的思想指南。读完之后，我感觉自己对“不确定性”的理解都有了质的飞跃，不再是盲目相信数字，而是学会了带着批判性的眼光去审视每一个统计报告。

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