统计基础知识与统计实务 第2版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国统计出版社

作者:李强

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-1

价格:16.0

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isbn号码:9787503747595

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 统计学
• 基础统计
• 统计实务
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• SPSS
• R语言
• 回归分析
• 抽样调查

探寻数据的奥秘：从基础到应用，构建严谨的分析思维 这本全面而深入的著作，旨在引领读者踏上一段严谨的探索之旅，解锁数据背后的价值，掌握洞察世界的新视角。它并非简单罗列统计方法，而是致力于培养一种基于数据进行理性思考和决策的能力。从统计学的核心概念出发，逐步深入到实际应用的各个环节，为理解和运用统计学知识奠定坚实的基础。 第一部分：统计学的基石——概念与方法 本部分着重于建立读者对统计学基本原理的深刻理解。我们将从“什么是统计学”这一根本性问题出发，阐述其在现代社会中的不可替代的作用。统计学并非仅仅是数字的游戏，它是一种科学的思维方式，帮助我们应对不确定性，从纷繁复杂的数据中提炼出有意义的信息。 数据的本质与分类： 数据的收集、整理和初步认知是统计分析的起点。我们将详细介绍不同类型的数据，如定量数据（离散型、连续型）和定性数据（名义型、有序型），以及它们的特点和适用范围。理解数据的类型，是后续分析方法选择的关键。 描述性统计：量化数据的“身份证”： 为了直观地了解数据的整体特征，描述性统计工具显得尤为重要。我们会系统地介绍各种统计量，包括： 集中趋势的度量： 平均数、中位数、众数，它们分别代表了数据集的典型值，但又各有侧重，理解它们的差异和适用场景至关重要。例如，在存在极端值的情况下，中位数比平均数更能反映数据的中心。 离散程度的度量： 极差、四分位距、方差、标准差，这些指标帮助我们量化数据的波动性和分散性。一个高标准差的数据集意味着数据点分散，而低标准差则表示数据点相对集中。 分布形态的描述： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）是衡量数据分布形状的重要指标。偏度告诉我们数据的对称性，峰度则反映了分布的尖锐程度。通过直方图、箱线图等图形工具，我们可以更直观地观察数据的分布，发现异常值和潜在的模式。 概率论基础：随机世界的语言： 统计学离不开概率论。本部分将深入浅出地介绍概率的基本概念，如随机事件、概率的定义和性质，以及条件概率和独立性。我们将探讨常见的概率分布，包括： 离散概率分布： 二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）在描述计数型事件方面具有广泛应用，例如，计算特定时间内发生某事件的次数。 连续概率分布： 正态分布（Normal Distribution），也称高斯分布，是自然界和许多统计模型中最常见的分布之一。理解其“钟形”特征以及与其相关的标准正态分布（Standard Normal Distribution）至关重要，因为许多统计推断都基于此。此外，还会介绍指数分布（Exponential Distribution）等其他重要分布。 抽样与抽样分布：从样本窥探整体： 在实际应用中，我们往往无法一次性收集所有数据，因此需要通过抽样来推断总体。本部分将详细讲解各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，分析它们的优缺点和适用性。更重要的是，我们将深入探讨抽样分布（Sampling Distribution）的概念，特别是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大作用，它揭示了即使原始数据分布不规则，样本均值的分布也会趋于正态。 第二部分：推断数据的本质——统计推断与模型构建 在掌握了描述性统计和概率论的基础后，本部分将带领读者进入统计推断的核心领域，学习如何从样本数据出发，对未知的总体特征做出合理的推断。 参数估计：描绘总体的未知面貌： 统计推断最基本的目标之一就是估计总体的参数，例如总体的均值、比例等。我们将介绍点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）两种方式。 点估计： 寻找最能代表总体参数的单一数值，如样本均值作为总体均值的估计。 区间估计： 提供一个包含总体参数的可能范围，即置信区间（Confidence Interval）。我们将详细讲解如何计算不同参数（如均值、比例）的置信区间，以及置信水平的含义，理解置信区间并非“包含总体参数的概率”，而是“如果重复抽样多次，该方法构建的区间有多大概率包含真实的总体参数”。 假设检验：验证数据的“说服力”： 假设检验是统计推断的另一个重要工具，用于检验关于总体的某个论断（假设）是否成立。我们将系统地介绍假设检验的基本框架： 零假设（Null Hypothesis, H0）与备择假设（Alternative Hypothesis, H1）： 明确我们要检验的论断，以及与零假设相对立的备择假设。 检验统计量（Test Statistic）： 根据样本数据计算出的用于检验的统计量。 P值（P-value）： 衡量在零假设为真时，观察到现有样本数据或更极端数据的概率。P值越小，拒绝零假设的证据越强。 显著性水平（Significance Level, α）： 事先设定的一个阈值，用于判断P值是否足够小以拒绝零假设。 第一类错误（Type I Error）与第二类错误（Type II Error）： 理解拒绝真零假设（假阳性）和接受假零假设（假阴性）的风险，以及它们之间的权衡。 我们将详细讲解针对不同类型数据的假设检验方法，包括单样本t检验、配对t检验、两样本t检验、卡方检验（Chi-squared Test）等，并强调理解每种检验的适用条件和结果解释。 回归分析：揭示变量间的关联： 回归分析是研究变量之间数量关系的最常用和最有力的工具之一。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 建立一个因变量与一个自变量之间的线性关系模型，如 y = β0 + β1x + ε。我们将学习如何拟合回归线，解释回归系数（斜率和截距）的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如决定系数 R-squared）。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 扩展到多个自变量对一个因变量的影响，揭示更复杂的变量间关系。理解如何解释多个回归系数，并关注多重共线性等问题。 非线性回归： 探讨当变量间的关系不是线性时，如何选择和拟合非线性模型。 方差分析（ANOVA）：比较多个均值： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是首选方法。我们将讲解单因素方差分析（One-way ANOVA）和双因素方差分析（Two-way ANOVA）的原理，理解F统计量及其在检验组间差异中的作用，以及如何进行事后检验（Post-hoc Tests）来确定具体哪些组之间存在差异。 第三部分：将统计学付诸实践——应用场景与进阶主题 在掌握了扎实的理论基础后，本部分将引导读者将统计学知识应用于实际问题，并通过一些进阶主题拓宽视野。 实验设计：科学研究的蓝图： 严谨的实验设计是获取可靠统计数据的关键。我们将讨论随机化、对照、重复等实验设计的基本原则，以及如何根据研究目的选择合适的实验设计方案，如完全随机设计、区组设计等，以最大程度地减少偏差，提高研究的有效性。 时间序列分析：捕捉数据的动态变化： 许多现实世界的数据是按时间顺序收集的，例如股票价格、销售额等。时间序列分析是研究这些数据随时间变化的模式、趋势、季节性和周期性，并进行预测的方法。我们将介绍一些基本的时间序列模型，如移动平均（Moving Average）和指数平滑（Exponential Smoothing），以及更复杂的模型（如ARIMA模型）的初步概念。 非参数统计：当数据不符合假设时： 许多参数统计方法（如t检验、ANOVA）要求数据符合特定的分布（如正态分布）。当这些假设无法满足时，非参数统计方法提供了有效的替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验（Rank Sum Tests）、符号检验（Sign Test）等。 贝叶斯统计：另一种推断视角： 介绍贝叶斯统计的基本思想，与传统频率派统计的不同之处，以及它在某些领域（如机器学习、风险评估）的应用潜力。 统计软件的应用： 强调掌握至少一种常用的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS、SAS等）的重要性。通过实际操作，将理论知识转化为解决问题的能力。我们将提供一些如何使用软件进行数据处理、图形绘制和统计分析的指导性建议。 数据可视化：让数据“说话”： 强大的数据可视化能力能够帮助我们更直观地理解数据，发现隐藏的模式，并有效地沟通研究结果。我们将强调良好可视化的原则，并介绍不同类型的图表（如散点图、线图、条形图、饼图、热力图等）在不同情境下的最佳应用。 本书的目标读者： 本书适合所有希望深入理解数据、提升分析能力，并在学术研究、商业决策、科学探索等领域取得成功的读者。无论您是初学者，还是希望巩固和扩展统计学知识的研究者、学生、分析师或任何对数据驱动决策感兴趣的专业人士，都将从本书中获益良多。它将帮助您建立起严谨的统计思维，掌握运用数据解决实际问题的能力，从而在信息爆炸的时代，更好地洞察趋势，做出明智的判断。

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整体来看，这本书的结构设计非常注重实战应用和前沿趋势的结合。它并没有将统计理论束之高阁，而是用大量的篇幅讲解了非参数统计方法的适用场景，比如当数据不满足正态分布假设时，秩和检验（如Mann-Whitney U检验）如何作为可靠的替代方案。更让我印象深刻的是，它甚至对现代统计实践中越来越重要的时间序列分析和基础的实验设计（DOE）进行了初步的介绍，虽然篇幅不深，但为后续更专业领域的学习指明了方向。这种既保证基础扎实，又兼顾应用广度的编排，使得这本书的参考价值非常高，无论是自学入门，还是作为工作中的一本“随身字典”，都能提供及时的支持。它真正做到了将复杂的统计工具，转化为人人可用的商业洞察利器。

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这本书的书封设计得挺有意思，色彩搭配比较沉稳，给人一种专业且可靠的感觉，不是那种花里胡哨的风格。我特别喜欢它封面上那句关于“数据驱动决策”的引语，一下子就抓住了我的注意力。刚翻开目录，我就感觉这不只是一本枯燥的教科书，它似乎在努力搭建一座理论与实践之间的桥梁。作者在引言部分花了不少篇幅来阐述统计学在现代商业环境中的核心地位，用了很多贴近生活的例子，比如市场调研中的抽样误差、产品质量控制中的控制图应用等等。我记得有一章专门讲了描述性统计，它没有停留在简单的平均数和标准差上，而是深入探讨了如何通过直方图和箱线图来直观地揭示数据分布的偏态和离群点，这对于我们刚接触数据分析的人来说，是非常实用的入门指南。而且，书里排版很清晰，大量的图表和公式都被精心安排，阅读体验是相当流畅的，这在很多技术书籍中是很难得的。

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内容深度上，这本书给我最大的惊喜是它对回归分析的全面覆盖。它不仅仅停留在基础的简单线性回归，还非常详尽地介绍了多元线性回归、虚拟变量的应用，甚至还涉及到了逻辑回归（Logistic Regression）在分类问题上的应用，这对于我们这些需要在实际业务中处理分类预测任务的人来说，简直是雪中送炭。作者在讨论多重共线性、异方差性等常见回归问题时，没有回避理论上的复杂性，但同时给出了非常实用的诊断方法和修正策略，比如VIF值的解释，以及如何通过变量变换来处理非线性关系。我记得有一处讨论到模型选择时，提到了AIC和BIC信息准则的权衡，这种对模型优化细节的关注，体现了作者深厚的实务经验。读完这部分内容，我对建立一个稳健、可解释的预测模型有了更清晰的认识和信心。

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这本书的语言风格非常接地气，读起来一点没有传统教材那种疏离感。尤其是在讨论统计推断的哲学基础，比如贝叶斯统计和频率学派的差异时，作者采用了对话式的语气，引发读者思考统计思维的边界和局限性。例如，在讲解p值时，它没有简单粗暴地下定义，而是深入探讨了“统计显著性”与“实际重要性”之间的鸿沟，强调了专业判断在数据分析中的不可替代性。这种对统计“文化”和“陷阱”的揭示，远比单纯的公式推导更有价值。此外，书中穿插的“历史聚焦”小栏目，简要介绍了某些统计方法的发明背景和人物故事，让原本严肃的学科变得有血有肉，极大地提升了阅读的趣味性，让人在不知不觉中吸收了大量知识。

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这本书的逻辑脉络设置得非常严谨，从最基础的概率论概念开始，稳步过渡到推断统计的核心——假设检验。我最欣赏的是它对中心极限定理的讲解，作者没有直接抛出复杂的数学证明，而是通过一系列生动的模拟实验来说明这个“魔力定理”是如何起作用的，这极大地降低了理解难度。在讲解假设检验时，它细致地区分了单样本、双样本、方差分析（ANOVA）等不同场景下的t检验和F检验的应用条件和操作步骤，并且配上了详细的案例分析，比如如何判断两种新药在疗效上是否存在显著差异。对于统计软件的使用，这本书也给出了明确的指导，虽然没有过度依赖特定软件的截图，但对每种分析背后的逻辑和输出结果的解读非常到位，让我明白了“点一下鼠标”背后隐藏的统计学原理，而不是盲目套用公式。这种教学方式，真正培养了读者的“统计思维”，而不是仅仅停留在“会操作”的层面。

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