统计学新编 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:287

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出版时间:2003-2

价格:12.00元

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isbn号码:9787561412039

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 数据分析
• 统计建模
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计推断
• R语言

《社会学前沿探索：后现代思潮与数字时代的社会变迁》 导言：重塑理解的框架 本书旨在为读者提供一个理解当代社会复杂性与动态性的全新视角。我们正处于一个由技术飞速发展、全球化进程深化以及文化范式剧烈转变所定义的时代。传统的社会学理论框架在解释这些新兴现象时，已显得力不从心。《社会学前沿探索》正是在这样的背景下应运而生，它并非是对既有知识的简单重复，而是致力于对当前社会结构、互动模式及权力关系进行一次深刻的、跨学科的重估与前瞻。本书聚焦于那些正在重塑我们日常生活的隐形力量与可见的变革，力求为研究者、政策制定者以及所有关心社会未来的人士提供一套严谨且富有洞察力的分析工具。 第一部分：后现代视域下的文化重构 第一章：解构与模仿：符号的消解与重建 本章深入探讨让·鲍德里亚的“拟像”理论在当代媒体环境中的具体投射。我们分析社交媒体平台如何将真实经验替换为高度精炼、自我指涉的符号流。从“网红经济”的崛起，到信息茧房的形成，社会成员对“真实”的感知是如何被系统性地重塑的？我们将细致剖析视觉文化、表情符号（Emoji）以及模因（Meme）在构建新的集体叙事中所扮演的关键角色，及其对传统意义生产机制的冲击。这一章节强调，在充斥着高度复制与再生产的符号世界中，主体性的边界变得模糊且易受操纵。 第二章：身份的流变性与多重在场 身份不再是一个固定的、内在的本质，而是一个在不断流动的、情境化的建构。本章考察了后结构主义关于“他者”与“主体”关系的反思，并将其置于全球移民、身份政治以及酷儿理论的语境下进行检验。我们关注“跨文化认同”的复杂性，探讨个人如何在多个相互冲突的文化场域中进行身份的协商与表演。特别是，数字身份（Online Persona）的构建与现实身份之间的张力，如何催生出新型的社会隔离与认同危机，这是本章分析的重点。 第三部分：数字时代的权力、治理与不平等 第三章：算法统治：代码即法律的新范式 随着大数据和人工智能渗透到社会治理的各个层面，我们面临一个全新的权力形态——算法治理。本章剖析了算法决策（如信贷审批、刑事风险评估、内容推荐）的内在逻辑、透明度缺失及其潜在的歧视性后果。我们引入了“数字殖民主义”的概念，探讨技术巨头如何通过数据垄断构建新的权力结构，并对主权国家的传统治理能力构成挑战。分析将侧重于如何从社会学角度识别和批判算法偏见，并探讨建立“可解释的AI”与“社会责任型技术”的可能性。 第四章：劳动的新形态与异化回归 零工经济（Gig Economy）和平台资本主义颠覆了传统的雇佣关系。本章将传统马克思主义的劳动异化理论应用于现代数字平台工人。我们将研究“微任务”的普及如何将工作流程碎片化，使得工人既失去了传统保障，又在算法的严密监控下经历了前所未有的精神压力。此外，对“注意力经济”的深入剖析揭示了人类认知本身如何被商品化，这是一种比传统生产资料占有更为隐蔽的剥削形式。 第五章：数字鸿沟的深化与新阶层分化 技术进步并非天然带来平等。本章探讨了“接入鸿沟”向“使用质量鸿沟”和“数据素养鸿沟”的演变。拥有数据生成权、分析能力和技术赋权（Technological Agency）的群体正在形成新的精英阶层，而另一些群体则面临着被信息流“排斥”的风险。我们通过对特定社区案例的实证考察，展示了技术基础设施的不均衡分布如何固化甚至加剧了既有的社会经济不平等，特别是在教育和医疗获取方面。 第三部分：全球化、环境危机与社会韧性 第六章：超国家流动性与社会凝聚力 全球化加速了人口、资本和思想的流动，但也触发了强烈的本土主义和排外情绪。本章考察了移民危机、难民现象在接收国引发的社会张力。我们采用迈克尔·沃尔泽的“复杂平等”视角，探讨在多元文化社会中，如何平衡群体权利与普遍公民权利。重点分析了社交媒体在促进跨国社会运动的同时，如何被用于煽动身份冲突，以及新型的“数字民族主义”的兴起。 第七章：环境不平等与气候正义 环境危机已不再是单纯的生态问题，而是深刻的社会正义问题。本章将气候变化和环境污染的后果与社会地位、种族和地理位置挂钩进行考察。我们分析了“环境种族主义”的机制，即边缘群体不成比例地承受了环境退化的后果。本书强调，解决环境危机的方案必须建立在对社会结构性不平等的深刻理解之上，倡导“气候正义”作为新的社会运动核心议题。 第八章：重建社会韧性：从风险认知到集体行动 面对日益频繁的系统性风险（从疫情到金融崩溃），社会如何学习、适应和恢复？本章超越了将风险视为纯粹技术问题的传统观点，转而关注社会网络、信任机制和公共机构在危机响应中的作用。我们探讨了民间社会组织在弥合政府与公民之间信任鸿沟中的潜力，以及新型的“共享经济”模式（非商业化驱动）如何可能成为未来社会韧性的基石。 结论：走向批判性的未来学 《社会学前沿探索》并非提供简单的答案，而是提出更深刻的问题。我们面对的社会变革是整体性且相互交织的。理解后现代的文化转向、算法的统治逻辑以及全球环境的压力，是构建一个更公平、更具可持续性的未来社会的前提。本书倡导一种持续批判、跨学科对话的研究姿态，以应对我们这个复杂时代的挑战。

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我花了整整一个周末来啃这本书的前几章，最让我感到惊喜的是它对“概率论基础”这部分的处理。很多教材在这里要么过于简化，要么就是直接跳入复杂的数学证明，让人望而却步。但这本书的处理方式非常巧妙，它用了大量的图示和直观的例子来解释那些抽象的概念，比如条件概率和贝叶斯定理，作者没有直接甩出复杂的连乘公式，而是先用一个生活中的场景，比如一个经典的袋子抽球问题，慢慢引导我们理解为什么会这样计算。这种“先形象后抽象”的教学思路，极大地帮助我建立起对概率世界的直观感受。而且，书中的习题设计也很有水平，它不像有些书那样，后面的练习题和前面的例题如出一辙，而是设计了一些需要稍微转换思路才能解决的“小挑战”。做完这些练习后，我感觉自己对概念的掌握已经不仅仅是“知道是什么”，而是真正理解了“为什么是这样”。这种由浅入深、层层递进的难度设置，让学习过程充满了成就感，而不是挫败感。

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坦白说，我是一个对数学推导比较头疼的人，但在阅读这本书的时候，我发现自己竟然能够跟上大部分内容的节奏。这本书的“用户体验”做得非常好，很多数学公式的推导过程都进行了细致的步骤拆分，并在关键步骤旁边用小括号标注了背后的直觉解释，这使得阅读体验非常流畅。此外，书中附带的光盘或在线资源（我用的是电子版，资源是嵌入式的）里提供的配套数据集和代码示例，也极大地丰富了我的学习体验。我尝试着自己敲了一遍书中的R语言代码片段，发现结果与书中所述完全一致，这极大地增强了我对所学知识的信心。总的来说，这本书不仅仅是一本教材，它更像是一套完整的、可操作的统计学知识体系构建工具。它既能满足学术研究对严谨性的要求，又能满足行业人士对应用效率的追求，这种平衡点把握得非常到位，是近年来我读过的最优秀的统计学著作之一。

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这本书的封面设计得相当大气，那种深沉的蓝色配上简洁的白色字体，给人的感觉就是专业、严谨。我拿到手的时候，首先注意到的是它的装帧，厚实且耐磨，看起来就是能经受住长期翻阅考验的那种。翻开内页，纸张的质地也让人舒服，印刷清晰，排版布局很合理，即便是第一次接触统计学的新手，也能很快适应这种视觉体验。初看目录，内容覆盖面广，从最基础的描述性统计到推断统计的核心概念，再到高级的主题，脉络梳理得非常清晰，这对于构建完整的知识体系至关重要。作者显然在编排结构上花费了大量心血，不是简单地堆砌公式和定义，而是力求将理论与实际应用紧密结合。比如，每一个新的概念出现时，总会伴随着几个不同场景下的案例分析，这比单纯的理论推导要生动得多，让人感觉手中的不是一本冰冷的教科书，而更像是一位耐心的导师在循循善诱。对于我这种需要用统计学来处理日常数据分析工作的人来说，这种注重实操性的讲解方式，无疑大大降低了学习的门槛，也让枯燥的学习过程变得更加引人入胜。

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这本书在数据可视化和回归分析方面的章节，简直是我个人的“救命稻草”。我之前在处理多重共线性问题上总是感到非常头疼，各种VIF值、容忍度让我摸不着头脑。然而，这本书里针对多元线性回归的讲解，不仅详细解释了最小二乘法的几何意义，还用生动的图表清晰展示了残差的分布，并专门辟出一章来系统地讲解如何诊断模型拟合的优劣，包括对异常值的识别和处理策略。特别是关于模型选择的部分，作者对比了AIC、BIC等各种信息准则的优缺点，并给出了在不同业务场景下应该优先考虑哪个指标的建议，而不是简单地罗列公式。这让我感觉这本书的作者不仅仅是理论家，更是经验丰富的实践者。对于那些需要用统计软件进行实际建模的朋友来说，这本书提供的不仅仅是理论支撑，更是可以直接套用到工作流程中的“方法论”。

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关于统计推断那一块，这本书的处理简直可以称得上是教科书级别的典范。中心极限定理、大数定律这些听起来就让人头大的知识点，作者竟然能用一种近乎讲故事的口吻来阐述。他们没有回避数学上的严谨性，但同时又不断穿插着对这些定理在现实世界中意义的解读。比如，在讲解置信区间时，书里特地花了一个小节讨论“我们到底在‘确定’什么”，澄清了许多初学者对置信水平的常见误解。我尤其欣赏作者对假设检验的叙述，他们没有把P值妖魔化，而是清晰地指出了其局限性，并引导读者关注效应量和统计功效。这种平衡、客观的论述态度，让读者在学习专业知识的同时，也培养了一种批判性的思维，这在当前这个信息爆炸的时代显得尤为珍贵。读完这部分内容，我感觉自己对数据背后的故事有了更深刻的洞察力，不再满足于简单地得出“拒绝原假设”的结论。

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