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《新编统计基础(第5版)》内容简介：教学内容更加充实，结构体系更加合理。修订后的教材在注意保留前版教材合理框架体系的基础上，充分把握“基础理论够用、专业知识重点保证、能力培养综合强化”的原则，力求使调整后的教材知识体系更加充实、合理，教学内容更加符合信息化管理的要求，更加切合高职高专教育教学实际。
计算机应用内容更加完善。修订后的教材，各章附录中的例题操作说明更加详尽，增加了计算过程、计算结果中关键步骤的Excel格式图片，图文并茂，增强了教材内容的可阅读性和方法的可操作性；同时也体现了信息化时代，高职高专教育对学生应用现代信息技术能力的培养及其配套教材的整体改革思路。学生通过学习，可以掌握运用Excel进行统计计算的方法，对其输出的统计结果加以分析，提高运用统计方法分析问题和解决问题的能力。
《数据世界的奥秘：统计学入门指南》 在信息爆炸的时代，数据已渗透到我们生活的方方面面，从经济发展、科学研究到日常生活决策，无处不被数据的洪流所裹挟。理解和驾驭这些数据，就如同拥有了一把开启智慧之门的钥匙。本书《数据世界的奥秘：统计学入门指南》便是为你量身打造的向导，它将带领你踏入统计学的迷人世界，领略数据背后的逻辑与规律，让你在纷繁复杂的数据海洋中，找到清晰的方向和深刻的洞见。 本书并非枯燥的理论堆砌，而是以一种生动、直观的方式，揭示统计学的基本原理与实用方法。我们相信，统计学并非高不可攀的数学学科，而是我们认识世界、解决问题的重要工具。因此，本书将尽可能地避免使用过于晦涩的专业术语，而是通过丰富的案例、清晰的图示和循序渐进的讲解，帮助你逐步建立起对统计学的全面认知。 本书将带你探索以下核心内容： 第一部分：数据的初步接触——认识你的数据 在任何统计分析之前，了解你的数据是至关重要的一步。本部分将从最基础的概念入手，带你认识不同类型的数据，例如定性数据（如颜色、职业）和定量数据（如年龄、收入）。你将学习如何描述和整理这些数据，通过描述性统计的工具，让你对数据的整体特征有一个初步的把握。 数据的分类与度量： 了解名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比例尺度的概念，以及它们对数据分析方法的限制。 集中趋势的度量： 学习如何计算和理解均值、中位数和众数，它们能够告诉你数据的“中心”在哪里。我们会通过实际例子，例如比较不同班级的平均成绩，来体会这些指标的应用。 离散程度的度量： 理解方差、标准差和极差等概念，它们帮助我们衡量数据的“分散”程度。例如，在分析股票的波动性时，标准差就显得尤为重要。 数据分布的可视化： 学习绘制直方图、箱线图、饼图和条形图等，通过图形化的方式直观地展示数据的分布情况，发现数据的潜在模式。你将学会如何通过直方图判断数据是否呈正态分布，或者通过箱线图快速识别异常值。 相关性初步探索： 了解散点图的作用，以及如何初步判断两个变量之间是否存在线性关系。 第二部分：从样本推断总体——统计推断的智慧 现实世界中，我们往往无法收集到所有个体的数据，而是通过抽取样本来推断总体的特征。本部分将为你揭示统计推断的奥秘，让你掌握从有限的样本信息中，得出具有普遍意义的结论。 概率的基本概念： 建立起对概率的直观理解，包括事件、样本空间、概率计算的基本规则（如加法法则、乘法法则）。我们将通过抛硬币、抽奖等简单例子，让你理解概率的随机性。 重要的概率分布： 深入了解二项分布、泊松分布和正态分布等在统计学中扮演重要角色的概率分布。特别是正态分布，它为何如此重要，以及它在自然和社会现象中的普遍性，将得到详细阐述。 抽样分布的概念： 理解样本均值、样本比例等统计量的分布特性，这是进行统计推断的基石。我们将解释为什么即使总体不是正态分布，样本均值的分布也会趋近于正态分布（中心极限定理）。 置信区间的构建与解读： 学习如何利用样本数据，构建出包含总体参数（如总体均值）的置信区间，并理解置信水平的含义。例如，你可以计算出某个地区平均收入的95%置信区间，这意味着我们有95%的把握认为真实的平均收入落在这个区间内。 假设检验的基本原理： 掌握如何根据样本数据，对总体的某个假设进行检验。我们将介绍零假设和备择假设的概念，以及P值在判断检验结果中的作用。例如，你可以检验某种新药物是否比现有药物更有效。 第三部分：深入探究变量关系——回归与方差分析 数据之间的关系并非总是简单的线性相关，理解更复杂的变量关系，是进行深入分析的关键。本部分将介绍回归分析和方差分析等强大的统计工具。 简单线性回归： 学习如何建立一个线性方程，用一个变量（自变量）来预测另一个变量（因变量）。你将掌握如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R²）。例如，我们将分析广告投入与销售额之间的线性关系。 多元线性回归： 进一步学习如何利用多个自变量来预测因变量，从而更全面地揭示变量之间的复杂关系。我们将探讨如何控制混杂因素，以及如何选择最优的预测模型。 方差分析（ANOVA）： 了解如何比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异。我们将通过教育、医疗、市场营销等领域的实际案例，展示方差分析的应用。例如，你可以分析不同教学方法对学生考试成绩的影响。 第四部分：统计学的实践应用 统计学并非只是学术研究的工具，它在各个领域都有着广泛的应用。本部分将通过一系列生动的案例，让你看到统计学如何为决策提供支持，为发现问题提供线索。 市场调研与消费者行为分析： 如何设计问卷，收集和分析市场数据，了解消费者偏好，预测产品销量。 医学研究与临床试验： 如何设计实验，评估药物的疗效与安全性，以及进行流行病学研究。 经济学与金融分析： 如何利用统计模型预测经济走势，评估投资风险，分析金融市场。 社会科学研究： 如何通过抽样调查，分析社会现象，理解民意，评估政策效果。 质量控制与生产管理： 如何利用统计方法监控产品质量，优化生产流程，降低成本。 学习本书，你将收获： 批判性思维能力的提升： 能够更清晰地辨别和分析信息，不轻易被片面的数据所误导。 解决实际问题的能力： 掌握利用数据解决现实生活中遇到的各种问题，做出更明智的决策。 解读与理解复杂信息的素养： 能够自信地阅读和理解新闻报道、学术论文、商业报告中的统计数据。 对科学研究方法的理解： 为你进一步学习更高级的统计学知识或参与相关研究打下坚实基础。 本书旨在成为你进入数据世界的入门之阶，为你开启一扇通往理性分析和深刻洞察的大门。无论你是学生、职场人士，还是对数据充满好奇的探索者，我们都相信，掌握统计学的基本原理和方法，将极大地丰富你的思维方式，增强你的竞争力。让我们一起，在数据世界的奥秘中，探索无限可能！
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