统计学原理学习指导与练习

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

出版者:上海交通大学出版社
作者:吴惠荣
出品人:
页数:137
译者:
出版时间:2000-9
价格:13.00元
装帧:平装
isbn号码:9787313025104
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 学习指导
  • 练习题
  • 原理
  • 教材
  • 高等教育
  • 概率论
  • 数理统计
  • 数据分析
  • 学术研究
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具体描述

《统计学原理学习指导与练习(第3版)》是《统计学原理》的配套教材,将统计学原理课程的重点内容进行总结概括,并以判断题、填空题、简答题和计算题的形式再现。本书遵循“必需、够用”的原则,在内容和选题上,注意联系实际,难度适中,通俗易懂,是一本高职高专学生合适的学习辅导书。

好的,这里有一份针对《统计学原理学习指导与练习》之外的其他统计学相关图书的详细简介,旨在涵盖广泛的统计学应用和理论深度,避免提及您指定的书籍内容。 统计学原理与应用:从理论基石到前沿实践 第一部分:统计学基础理论与方法精要 本卷聚焦于统计学领域的核心概念和基础框架,旨在为读者构建坚实的理论根基。内容从描述性统计学的量化描述入手,深入探讨了数据的集中趋势、离散程度以及分布形态的科学表述。随后,本书系统地阐述了概率论在统计推断中的关键作用,包括随机变量、重要概率分布(如正态分布、泊松分布、二项分布等)的数学特性及其在实际问题中的适用条件。 推断统计学的理论基础部分被详尽阐述,重点在于参数估计的原理。读者将学习到点估计与区间估计(置信区间)的构建方法,理解最大似然估计(MLE)和矩估计(MOM)等主流估计方法的数学推导过程及其优缺点。在假设检验这一统计推断的核心环节,本书不仅详细介绍了零假设与备择假设的设定逻辑,还全面涵盖了单样本、双样本均值、比例和方差的检验流程,包括Z检验、t检验、卡方检验以及F检验的应用场景和判读标准。我们强调了I型和II型错误、统计功效(Power)的概念及其对研究设计的影响,确保读者能够科学地评估实验结果的可靠性。 此外,非参数统计方法的引入拓宽了方法的适用范围,尤其适用于数据分布未知或样本量较小的情况,介绍了如符号检验、秩和检验等实用工具。 第二部分:回归分析与模型构建的深度解析 回归分析是现代数据科学的支柱之一。本部分深入剖析了线性回归模型的构建、诊断与应用。从最基础的一元线性回归开始,逐步过渡到多元线性回归,详细解释了最小二乘法的数学原理,并对模型系数的解释性进行了严格的规范。 模型的充分性检验和假设检验是诊断回归模型健康状况的关键步骤。本书对多重共线性、异方差性(Heteroscedasticity)、自相关性等常见问题进行了详尽的讨论,并提供了如Box-Cox变换、加权最小二乘法等修正技术。对于模型选择,我们系统比较了逐步回归法、全模型选择法以及基于信息准则(如AIC、BIC)的模型筛选策略。 超越经典线性模型,本书进一步拓展到广义线性模型(GLM)的范畴。重点讲解了逻辑回归(Logistic Regression)在处理二元响应变量中的应用,包括概率预测与分类阈值的设定;以及泊松回归(Poisson Regression)在计数数据分析中的有效性。对于具有时间依赖性的数据,时间序列分析的基础模型(如ARIMA模型)的结构、平稳性检验及参数估计方法也被详细介绍,为处理动态数据提供了理论支撑。 第三部分:方差分析、实验设计与高维数据处理 方差分析(ANOVA)作为一种强大的多组均值比较工具,在本章中得到了充分的展示。从单因素方差分析到复杂的多因素交互作用分析,我们详细讲解了F统计量的构造原理和事后检验(Post-hoc Tests)的选择策略,如Tukey HSD、Bonferroni校正等,以避免多重比较带来的误差。 实验设计(Design of Experiments, DOE)的原理被融入统计思维中。本书介绍了随机化、重复和局部控制等核心原则,并重点阐述了完全随机化设计(CRD)、随机区组设计(RBD)和拉丁方设计(LSD)的结构和适用场景,指导研究者如何设计出高效且具有统计学效力的实验方案。 面对现代数据科学中常见的高维和复杂数据结构,本书引入了进阶的主题。多变量统计分析(Multivariate Statistics)的基础,如主成分分析(PCA)的特征值分解原理及其在数据降维中的应用,被清晰地阐述。此外,对聚类分析(Clustering)的常见算法(如K-Means、层次聚类)的数学逻辑和结果解读也进行了介绍,帮助读者从海量信息中提取有意义的结构。 第四部分:应用实例、软件操作与前沿视野 本部分侧重于理论与实践的结合。通过大量来自经济学、生物医学、工程技术和社会科学的真实数据集案例,演示如何将上述统计方法应用于解决实际问题。每个案例都遵循“问题提出—数据准备—模型选择与拟合—结果解释与决策”的完整流程。 为了确保读者能够有效操作,本书提供了主流统计软件(如R/Python环境下的特定库,或专业统计软件)的操作指南。这些指南侧重于代码实现的逻辑而非简单的菜单点击,确保读者理解底层计算过程,能够灵活应对不同软件环境的需求。例如,在R语言部分,我们将聚焦于`lm()`、`glm()`等核心函数的参数设定与结果对象的解析。 最后,本书展望了统计学的前沿发展方向,简要介绍了贝叶斯统计推断的基本思想、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的核心概念,以及机器学习中对统计模型(如决策树、随机森林)的统计学解释,为希望继续深造或探索数据科学交叉领域的读者指明了方向。本书的目标是培养读者具备批判性地评估数据、建立稳健统计模型并做出科学决策的综合能力。

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读后感

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用户评价

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我得说,《统计学原理学习指导与练习》这本书,简直是我统计学学习路上的“启明星”。在遇到这本书之前,我对统计学的认知,基本上就是一堆杂乱无章的数字和公式,总是感觉抓不住重点,也找不到有效的学习方法。但这本书,彻底改变了我的学习方式。它最大的亮点在于,将抽象的统计学原理,通过非常直观和易懂的方式呈现出来。作者在讲解每个概念时,都力求深入浅出,并且会用大量现实生活中的例子来辅助说明,比如在讲解概率分布时,会结合掷骰子、抽奖等日常现象,让原本枯燥的概念立刻变得鲜活起来。而更让我感到惊喜和感激的是,这本书配套的练习题部分。每学习完一个章节,都会有大量的练习题等着你去挑战,而且这些题目的设计非常有梯度,从最基础的理解题,到需要简单计算的应用题,再到需要综合分析的复杂题,应有尽有,能够全面地检验和巩固你所学的知识。最让我无法忽视的是,本书的答案解析部分,简直是“业界良心”。它不仅仅给出最终答案,更是详细地展示了每一步的解题过程,并且会深入分析错误的原因,甚至还会提供不同的解题思路。这对于我这种喜欢深入理解知识点的人来说,简直是学习效率的巨大提升。我曾经在一道关于回归分析的题目上卡了很久,看了好几本参考书都觉得云里雾里,但在这本书的练习解析中,我找到了清晰的思路,并且豁然开朗。这本书的整体风格非常亲切,读起来毫无压力,让我在不知不觉中爱上了统计学。

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在深入研究《统计学原理学习指导与练习》这本书的过程中,我深刻体会到了其在理论阐释与实践运用之间的巧妙平衡。这本书并未简单地停留在对统计学概念的机械罗列,而是致力于将那些看似晦涩难懂的原理,通过清晰的逻辑链条和生动的案例,转化为易于理解的知识。例如,在探讨抽样调查的代表性问题时,作者会引申到现实生活中的民意测验和产品质量检测,让读者能够直观地感受到统计学在社会生活中的重要性。更令我印象深刻的是,本书在每个理论章节之后,都会紧密衔接一系列精心设计的练习题。这些题目不仅数量可观,而且在难度和题型上都进行了精心的梯度划分,从基础概念的巩固,到复杂公式的应用,再到实际数据的分析,几乎涵盖了统计学原理学习的每一个关键环节。我尤其要为本书的答案解析点赞,它绝非简单的“答案罗列”,而是提供了详尽的解题步骤,并对其中可能出现的思维误区进行了深刻的剖析。这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说,无疑是一份宝贵的学习资料,它让我能够更深入地理解知识点,并且触类旁通。这本书的语言风格也颇具特色,不似某些学术著作那样刻板,而是充满了指导性和启发性,仿佛一位经验丰富的导师在循循善诱。它让我从对统计学的畏惧,转变为一种探索的兴趣,并且在解题过程中不断提升自己的分析和解决问题的能力。

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说实话,在接触《统计学原理学习指导与练习》之前,我对统计学的畏惧感几乎可以写一本书了。那些复杂的公式,抽象的概念,总是让我觉得遥不可及。但是,这本书的出现,彻底颠覆了我之前的认知。它最大的优点在于,将统计学原理分解成了非常易于理解的单元,并且每一个单元都配有大量精选的练习题。更难能可贵的是,这些练习题并非简单的机械重复,而是巧妙地设计了不同的侧重点,有的考察对概念的理解,有的考察计算能力,有的则需要综合运用知识来分析问题。而书中的答案解析,我真的要给满分!它不仅给出了最终结果,更是详细地展示了每一步的解题思路,并且对可能出现的错误进行了预警。这种“解题思路+常见误区”的模式,让我能够更深刻地理解知识点,并且在做题过程中避免犯类似的错误。我特别喜欢它在讲解一些核心概念时,会穿插一些实际的案例,比如通过分析一些市场调查数据来解释抽样误差,或者通过模拟实验来理解概率分布的特性。这些真实的场景让原本抽象的统计学原理变得生动有趣,也让我更直观地感受到统计学在现实世界中的应用价值。这本书的语言风格也很温和,没有那种生硬的学术术语,反而像一位经验丰富的老师,用一种循循善诱的方式引导你走进统计学的世界。它让我觉得学习统计学不再是一件令人头疼的任务,而是一次充满乐趣的探索。

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这本书,真的是让我对统计学刮目相看!我之前接触过一些统计学的书籍,但总觉得它们要么过于理论化,要么就是例题太少,学起来总感觉不得要领。但《统计学原理学习指导与练习》的出现,完全颠覆了我的这些观念。首先,这本书的内容编排非常科学合理,每一章都从基础概念讲起,然后逐步深入到核心原理,并且用非常通俗易懂的语言来解释,即使是初学者也能很快理解。更让我印象深刻的是,它在讲解理论知识的同时,提供了大量的配套练习题,而且这些题目的设计非常巧妙,涵盖了统计学原理的各个方面,从描述性统计到推断性统计,从基础概念的辨析到复杂公式的应用,应有尽有。最关键的是,本书的答案解析做得非常到位,它不仅仅给出最终答案,还会详细地展示解题过程,甚至会分析错误的原因,让我能够真正做到举一反三,避免重复犯错。我曾经在一道关于方差分析的题目上卡住了很久,翻看了这本书的解析后,才真正理解了其中的逻辑和计算方法。这本书的排版也十分用心,字体大小、行距都恰到好处,长时间阅读也不会感到疲劳。总而言之,这本书不仅是一本优秀的学习指导,更是一本极具实践价值的练习手册,它极大地提高了我的学习效率,并且让我对统计学产生了浓厚的兴趣。

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在学习统计学过程中,我遇到过很多“拦路虎”,特别是那些复杂的概率论和推断统计的章节,常常让我感到力不从心。直到我遇见了《统计学原理学习指导与练习》,我才找到了真正的“救星”。这本书的编排真是太有匠心了!它不是一次性把所有内容一股脑儿地抛给你,而是采取了一种“引导式”的学习方法。每一章都会先有一个清晰的概述,让你对本章的学习内容有一个整体的把握。然后,它会逐一讲解概念,并且非常注重解释概念背后的逻辑和意义,而不是仅仅给出定义。我最喜欢的环节是它提供的“关键点回顾”和“常见误区警示”,这些小小的提示语,往往能在我即将犯错的时候拉我一把,让我少走弯路。而更令我激动的是,每学完一个小节,都会有相应的练习题。这些练习题的梯度设计非常棒,从最基础的辨析题,到需要简单计算的应用题,再到需要综合运用多个知识点的分析题,层层递进。更重要的是,这本书的答案解析非常详尽,不仅仅是给出一个结果,而是逐步展示解题过程,甚至还会提供不同角度的思考方式,让我能够真正理解“为什么”这样做。我曾在一道关于假设检验的题目上卡了很久,翻看了其他资料也觉得云里雾里,但在这本书的练习解析中,我找到了清晰的思路,并且理解了其中的逻辑推理。这本书的语言风格也很亲切,没有那种冷冰冰的学术腔调,反而像一位耐心且知识渊博的朋友在和你交流。它让我觉得学习统计学不再是一件困难的事情,而是一种探索和发现的乐趣。

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这本《统计学原理学习指导与练习》的出现,简直是我学习统计学道路上的一束光!之前接触过一些统计学的书籍,总感觉要么过于理论化,要么就是例题太少,学起来磕磕绊绊,效果不尽如人意。直到我翻开这本,才真正体验到什么叫做“柳暗花明又一村”。首先,它的结构设计非常人性化。每一章都从基础概念讲起,循序渐进,不会让你觉得一下子要面对海量的信息而望而却步。然后,它会深入讲解核心原理,并且用非常生动易懂的语言来阐释,即使是初学者也能抓住要点。最令我惊喜的是,书中提供了大量的练习题,而且这些练习题的难度设置非常合理,从基础巩固到拔高拓展,应有尽有。更重要的是,对于每一道题,不仅仅给出答案,更提供了详细的解题思路和步骤,甚至还会分析错误的常见原因。这对于我这种喜欢刨根问底的人来说,简直是福音!我不需要再花额外的时间去查找解析,也不用猜测自己错在哪里,这本书就像一个经验丰富的老师,耐心地指导我一步步掌握知识。而且,这本书的排版和字体也相当舒适,阅读起来一点都不费力,长时间学习也不会感到疲倦。我尤其喜欢它在讲解一些复杂概念时,会穿插一些实际生活中的案例,比如市场调查、医学研究、甚至是天气预报的统计分析,这让枯燥的数字和公式瞬间变得鲜活起来,也让我对统计学在现实世界中的应用有了更深刻的认识。总而言之,这本书不仅是一本学习指导,更像是一位循循善诱的良师益友,让我从畏惧统计学变成了热爱统计学,我强烈推荐给所有正在学习统计学或者准备学习统计学的同学!

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这本书,我只能说,是为统计学学习者量身定做的。我之前学习统计学,最头疼的问题就是理论和实践脱节,看得懂书上的讲解,但一到做题就傻眼了。这本书完美地解决了这个问题。它在每一章的理论讲解之后,都配有极其丰富的练习题。这些题目不仅仅是数量上的多,更重要的是,它们覆盖了统计学原理的方方面面,从描述性统计到推断性统计,从概率论基础到各种统计模型的应用,应有尽有。而且,题目的难度也循序渐进,保证了每个层次的学习者都能找到适合自己的练习。最让我称赞的是,它的练习题答案解析,简直是业界良心!它不仅给出了最终答案,还详细阐述了整个解题过程,甚至还会对一些易错点进行特别提示。这对于我这种喜欢刨根问底的人来说,绝对是学习效率的巨大提升。我曾经在一道关于回归分析的题目上卡住,看了好几遍书上的例子,还是不理解。但是,这本书的练习解析,用一种非常清晰的逻辑,一步步地分解了问题,并且将书本上的理论知识与实际操作紧密结合,让我茅塞顿开。这本书的排版也非常舒服,字迹清晰,结构合理,阅读起来一点都不费力。它就像一个全方位的学习助手,不仅提供知识,更提供解决问题的思路和方法。自从用了这本书,我感觉自己对统计学的理解和掌握程度有了质的飞跃。

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我得说,《统计学原理学习指导与练习》这本书,对我这样在统计学海洋中挣扎的“旱鸭子”来说,简直是救命稻草。过去,我总是被那些抽象的公式和晦涩的理论弄得晕头转向,感觉统计学就是一门无法逾越的天堑。然而,这本书的出现,完全改变了我的学习体验。它的内容组织方式非常人性化,不是一股脑儿地堆砌理论,而是将复杂的统计学原理拆解成一个个小模块,并且用非常生动、贴近生活的例子来解释。比如,在讲解概率分布时,它会用抛硬币、抽奖等常见场景来帮助我们理解;在讲解回归分析时,它会用实际的数据集来演示如何建立模型。更令我赞赏的是,这本书的练习题部分,简直是为“练到手”而生。每讲解完一个知识点,就会立刻跟上大量的练习题,而且这些题目涵盖了各种题型,从概念辨析到数值计算,再到实际问题分析,应有尽有。最让我惊喜的是,它的答案解析部分,是真正意义上的“详尽”,它不仅仅给出答案,还详细地阐述了整个解题过程,并且会对一些容易出错的地方进行特别强调。我曾经在一道关于假设检验的题目上纠结了很久,看了其他资料也觉得似懂非懂,但在这本书的解析中,我找到了清晰的思路,并且理解了其中的逻辑推理。这本书的排版也非常舒适,字体大小和行距都恰到好处,长时间阅读也不会感到疲劳。它让我在枯燥的学习过程中,找到了乐趣和动力。

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这本书,简直是我统计学学习路上的“神器”。我之前接触过不少统计学的书籍,但总感觉缺了点什么,要么就是理论过于深奥,让人望而却步;要么就是例题太少,学完理论不知道如何应用。而《统计学原理学习指导与练习》恰恰弥补了这些不足。首先,它的内容编排非常科学,每一章都从最基础的概念开始讲解,循序渐进,层层深入。作者对于统计学原理的阐释非常到位,用通俗易懂的语言解释了许多复杂的概念,并且在讲解过程中穿插了大量生动形象的例子,让我能够快速理解和掌握。更让我惊喜的是,这本书的练习题设计得非常出色。每讲完一个知识点,都会立刻配上一系列相关的练习题,而且这些题目的难度设置合理,覆盖了从基础巩固到拔高拓展的各个层次。最关键的是,它的答案解析非常详尽,不仅仅给出答案,还详细地列出了解题步骤,并且分析了错误原因,让我能够真正做到举一反三。我记得有一道关于置信区间的题目,我尝试了几种方法都不得其解,但在翻阅了这本书的解析后,我才豁然开朗,明白了其中的逻辑。这本书的排版也非常舒服,字体大小适中,章节划分清晰,阅读起来一点都不费力。总而言之,这是一本集理论讲解、习题练习和详细解析于一体的优秀教材,极大地提高了我的学习效率和学习兴趣。

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我必须承认,在拿到《统计学原理学习指导与练习》之前,我对统计学的印象一直停留在“数字、公式、复杂的计算”这种令人头疼的层面。我曾尝试过几本不同的教材,但都因为理解困难和缺乏实际练习而半途而废。然而,这本书彻底改变了我的看法。它并非仅仅罗列枯燥的理论,而是将统计学的核心思想以一种非常接地气的方式呈现出来。作者仿佛深知学习者的困惑,在每个关键知识点都下了足功夫,通过清晰的逻辑链条和图文并茂的解释,将抽象的概念具体化。我最欣赏的是它在理论讲解后,紧接着安排了大量的配套练习。这些练习题的设计非常有针对性,它们不仅仅是简单地套用公式,而是引导你思考问题、分析数据,并最终得出结论。而且,练习题的答案解析详尽到令人发指,每一道题都提供了多种解题思路,并对可能出现的误区进行了提醒。这大大节省了我查找资料和摸索的时间,让我能够更有效地巩固所学知识,并举一反三。我特别注意到书中在讲解概率分布时,用了许多贴近生活的情境,比如抛硬币的次数、抽奖的中奖概率等,这些例子让我一下子就抓住了核心概念,而不是死记硬背公式。此外,这本书在某些章节还提供了使用统计软件进行数据分析的指导,虽然我目前主要依靠手动演算来加深理解,但这项额外的功能无疑为我日后的深入学习打下了基础。总的来说,这本书的专业性和实用性都无可挑剔,它不仅教会我“是什么”,更教会我“怎么做”,让我对统计学充满了信心和兴趣。

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