基础统计学 (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (1999年1月1日)

作者:

出品人:

页数:299 页

译者:

出版时间:1999年1月1日

价格:8.5

装帧:平装

isbn号码:9787532066094

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 基础统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
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《基础统计学》 本书是一本全面而深入的统计学入门读物，旨在为读者构建扎实的统计学理论基础和实践能力。无论您是希望理解数据背后的规律、提升决策的科学性，还是为进一步的学术研究或职业发展打下基础，本书都将是您的理想选择。 本书内容涵盖： 统计学概述与基本概念： 统计学的定义与作用： 详细阐述统计学作为一门研究数据、揭示规律、指导决策的科学，以及它在各个领域（如科学研究、商业分析、社会调查、医学诊断等）的广泛应用。 总体与样本： 清晰区分总体（研究对象的全体）与样本（从总体中抽取的一部分），并讲解抽样的重要性、基本原则及常见的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等），强调样本的代表性如何影响统计推断的可靠性。 变量的类型： 深入探讨不同类型的变量，包括定性变量（分类变量，如性别、血型）和定量变量（数值变量，如年龄、收入、考试分数），以及定量变量进一步细分为离散变量和连续变量。理解变量类型是后续数据处理和分析的关键。 数据的收集与组织： 介绍数据收集的不同渠道和方法，以及如何对收集到的原始数据进行整理、分类和初步的组织，例如使用频数表、分组频数表等形式。 描述性统计： 集中趋势的度量： 均值（平均数）： 讲解算术平均数的计算方法，及其在数据中心位置的意义，并讨论其对异常值敏感的特点。 中位数： 介绍中位数的定义和计算方法，以及它作为不受极端值影响的中心趋势度量，特别适用于偏态分布的数据。 众数： 解释众数的概念，即数据集中出现次数最多的数值，适用于任何类型的变量，尤其在定性数据分析中很有价值。 几何平均数与调和平均数： 在特定场景下（如计算增长率、平均速率）介绍它们的计算和适用性。 离散程度的度量： 极差： 计算最大值与最小值之差，直观反映数据的变异范围。 四分位数与四分位距（IQR）： 介绍将数据分成四等份的点（Q1、Q2、Q3），以及IQR（Q3-Q1）作为衡量数据散布的稳健指标，尤其在箱线图分析中至关重要。 方差： 详细阐述方差的计算公式（样本方差与总体方差的区别），解释它度量数据值与其均值之间离散程度的平方。 标准差： 讲解标准差是方差的平方根，是描述数据离散程度最常用的指标，单位与原始数据相同，更易于解释。 变异系数： 介绍变异系数（标准差与均值的比值）如何用于比较不同尺度数据的相对离散程度。 分布形态的度量： 偏度： 解释偏度如何衡量数据分布的不对称性，包括正偏态（尾巴向右延伸）、负偏态（尾巴向左延伸）和对称分布。 峰度： 阐述峰度如何描述数据分布的尖锐或平缓程度，以及与正态分布峰度的对比。 图表展示： 频数分布图（直方图）： 讲解如何利用直方图直观展示数据的分布形状、集中趋势和离散程度。 箱线图（盒须图）： 介绍箱线图如何同时显示数据的中位数、四分位数、极差以及识别潜在的异常值。 散点图： 讲解散点图如何可视化两个定量变量之间的关系（如正相关、负相关、无相关）。 条形图、饼图： 用于展示定性数据的频数或比例。 概率论基础： 概率的基本概念： 介绍随机事件、样本空间、概率的定义（古典概率、经验概率、主观概率），以及概率的性质（非负性、归一性、互斥事件的概率加法）。 条件概率与独立事件： 深入讲解条件概率的概念及其计算，以及独立事件的定义和判断方法。 贝叶斯定理： 介绍贝叶斯定理及其在更新概率信念方面的应用，为统计推断奠定基础。 随机变量及其分布： 离散型随机变量： 介绍离散型随机变量的概率质量函数（PMF），并重点讲解二项分布、泊松分布等常用分布的性质、计算方法及其应用场景。 连续型随机变量： 介绍连续型随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），深入讲解正态分布（高斯分布）作为最重要的连续分布，其特性（对称性、钟形曲线、68-95-99.7法则）及其在自然界和统计推断中的普遍性。此外，还将介绍指数分布、均匀分布等。 期望与方差： 讲解随机变量的期望（均值）和方差的计算及其在描述随机变量取值中心和离散程度方面的意义。 统计推断： 抽样分布： 中心极限定理： 详细阐述中心极限定理的核心思想，即从任何总体（无论其分布如何）中抽取足够大的样本，其样本均值的抽样分布近似服从正态分布，这是进行统计推断的基石。 样本比例的抽样分布： 介绍样本比例的抽样分布及其近似正态性。 参数估计： 点估计： 讲解点估计的概念，即用样本统计量（如样本均值、样本比例）来估计未知的总体参数，并讨论估计量的性质（无偏性、有效性、一致性）。 区间估计： 深入讲解区间估计的概念，即构造一个包含总体参数的概率区间（置信区间），以及置信水平的含义。重点讲解单个总体均值、比例的置信区间计算，以及t分布在小样本均值估计中的应用。 假设检验： 假设检验的基本原理： 介绍假设检验的逻辑，包括建立原假设（H0）和备择假设（H1），计算检验统计量，确定拒绝域，以及犯第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的可能性。 p值： 详细解释p值的含义及其在判断统计显著性中的作用。 单样本检验： 讲解对单个总体均值、比例的z检验和t检验。 双样本检验： 介绍对两个独立样本均值、比例的检验，以及配对样本均值检验，并讨论方差是否相等的处理方式。 卡方检验： 讲解卡方检验在分析分类变量之间的关联性（如独立性检验、拟合优度检验）中的应用。 回归分析初步： 简单线性回归： 回归模型： 介绍简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1X + epsilon$，解释模型中的截距、斜率和误差项。 最小二乘法： 讲解如何使用最小二乘法估计回归系数 $eta_0$ 和 $eta_1$。 回归方程的解释： 阐述如何解释回归系数的含义，以及如何用回归方程进行预测。 模型拟合优度： 介绍决定系数 ($R^2$) 如何衡量回归模型对因变量变异的解释程度。 回归系数的显著性检验： 讲解如何检验斜率系数 $eta_1$ 是否显著不为零。 通过对本书内容的学习，读者将能够： 准确理解和分析各种类型的数据。 掌握运用统计工具进行数据描述和可视化的方法。 深刻理解概率论在理解不确定性中的作用。 熟练运用统计推断方法来解决实际问题，做出明智的决策。 建立初步的回归分析能力，探索变量之间的关系。 本书注重理论与实践相结合，配有大量的例题和练习题，帮助读者巩固所学知识，并能将其应用于实际情境中。无论是作为统计学入门的首选教材，还是作为自我提升的参考读物，本书都将为您开启探索数据世界的精彩旅程。

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这本书的封面设计相当朴素，那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里沉甸甸的，让人感觉这绝对是一本“硬核”的学术读物。我特意挑选了平装版本，主要是考虑到携带方便，毕竟我经常需要在咖啡馆或者通勤路上翻阅。拿到手后，迫不及待地翻开目录，发现它对概率论的基础部分讲解得相当扎实，并没有一上来就堆砌复杂的公式，而是用了很多生活中的例子来辅助理解，比如掷骰子、抽扑克牌这些经典的概率场景，让初学者不至于望而却步。特别值得一提的是，作者在讲解方差和标准差的概念时，引入了一个关于产品质量控制的小案例，逻辑链条非常清晰，从直观感受如何量化数据的分散程度，到最终推导出数学公式，每一步都走得非常稳健。对于我这种非数学专业的读者来说，这种循序渐进的教学方式简直是福音。虽然文字量不小，但排版上留白处理得当，阅读起来不会感到压抑，这对于一本需要反复对照查阅的教材来说至关重要。我希望它能帮我系统地梳理一下之前学过但已经模糊的知识点，尤其是中心极限定理那块，希望这次能彻底弄明白它的精髓所在。

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这本书的篇幅相当可观，我估计对于一个本科生来说，如果认真学习，可能需要一个完整的学期才能消化。它的内容覆盖面非常广，从基础的描述统计一路延伸到了多元回归分析和一些初步的非参数统计方法。虽然大部分篇幅集中在参数估计和假设检验这两大核心领域，但作者对这些理论背后的哲学思考也有所涉猎。例如，在介绍贝叶斯统计的萌芽时，作者用了一小节的篇幅，非常精炼地对比了频率学派和贝叶斯学派在“信念更新”上的根本差异，这让我这种总是在不同统计哲学间摇摆的读者感到茅塞顿开。这本书的优势在于它的“体系性”——它不是零散知识点的堆砌，而是一条逻辑清晰的知识链条，前置知识点的扎实程度直接决定了后续章节理解的深度。我打算把它作为我未来进行数据分析工作时的常备参考书，因为它提供的不仅仅是“怎么算”，更多的是“为什么这么算”的理论基础支撑。

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坦白说，我买这本书的时候是抱着一种“试试看”的心态，因为市面上讲解统计学的书籍太多了，很多要么过于理论化，充斥着抽象符号让人生畏，要么又太过于科普化，讲得轻描淡写，关键时刻拿来做工具书完全不够用。这本书的定位似乎恰到好处地卡在了中间。我花了大约一周时间通读了描述性统计那几章，最让我印象深刻的是它对于“数据的可视化”这一环节的重视程度。作者不仅介绍了直方图、箱线图这些基础图形，还花了相当大的篇幅讨论了如何选择合适的图表类型来避免误导读者的“视觉陷阱”。例如，它对比了在不同时间尺度上展示股价走势时，线性图和对数图可能带来的认知偏差，这个角度非常新颖，让我开始重新审视我之前在工作报告里随意使用的图表。此外，书中穿插的一些“历史小注”，简要介绍了诸如皮尔逊、高斯等统计学巨匠的生平及其对理论发展的贡献，这些小插曲让原本可能略显枯燥的章节增添了一丝人情味，让知识的传承显得更加立体和有温度。

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说实话，这本书的字体和纸张质量只能算是中规中矩，没有那种奢华印刷的感觉，但胜在实用性。我最看重的是它的习题部分。很多统计学教材的习题要么太简单，要么就是答案给得含糊不清。这本书的每一章节末尾都配有分层级的习题：基础概念回顾、中等难度的计算题，以及需要综合运用多个知识点的应用题。最棒的是，随书附带的“参考答案与解析”非常详尽，对于那些计算过程复杂的题目，它会清晰地列出每一步的推导，而不是直接给出一个最终结果。我曾经为了弄懂一个关于回归残差分析的问题卡壳了好久，但对照这本书的解析，我发现自己遗漏了一个关于异方差性的检验步骤。这种细致的引导，比单纯的死记硬背公式有效得多。我感觉这本书更像是为自学者设计的，因为它预设了读者可能会在哪里犯错，并提前设置了“知识路障”来帮助读者巩固。

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我是一个需要经常处理实验数据的研究助理，对于假设检验这部分内容有着极高的要求。这本书在讲解T检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验时，体现出了教科书应有的严谨性，但又避免了纯数学证明的冗长。它非常注重“应用场景”的区分，清晰地列出了每种检验适用的数据类型、前提假设（比如正态性、方差齐性）以及如何根据检验结果来拒绝或不拒绝原假设的实际操作步骤。更关键的是，书中提供了大量基于R语言或SPSS（虽然没有深入代码层面，但提供了清晰的软件操作逻辑描述）的案例模拟，这对于我们这类需要将理论快速转化为实践操作的人来说，价值无可估量。我尤其欣赏它对“P值”的解读，作者没有简单地将其定义为“犯第一类错误的概率”，而是更深入地探讨了P值被滥用和误解的现状，并建议读者将注意力更多地放在效应量（Effect Size）的报告上，这体现了作者与时俱进的学术视野，而不是仅仅停留在教科书式的僵化讲解中。

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