具体描述
《统计学基础》根据编者二十多年统计教学实践所积累的成果编写而成，主要内容包括：统计概论、统计调查、统计整理、综合指标、时间数列、统计指数、抽样推断、相关分析与回归分析。《统计学基础》采用一体化格式设计，每章包括：学习要点、做一做、想一想、正文、本章小结、应用与拓展、习题与实训，书末附有习题与实训的参考答案。《统计学基础》以提高学生的实践能力、创新能力、就业能力和创业能力为目标，融“教、学、做”为一体，体现了“工学交替”、“任务驱动”、“项目导向”的教学思路。《统计学基础》案例丰富，通俗易懂，操作性强，具有鲜明的时代性和较强的实用性。
《统计学基础》适合作为高职高专、成人高校和民办高校经济类、管理类专业教材，也可供社会培训班使用，还可以作为相关人员的参考用书。
《统计学基础》的出版，标志着一本旨在系统梳理和讲解统计学核心概念与方法的著作的问世。本书并非一本包罗万象的百科全书，而是专注于提炼出统计学领域中最具基础性、最不可或缺的知识体系。其内容设计，初衷在于为所有希望理解数据、解读信息、做出理性决策的读者提供坚实的地基。 本书的章节安排，遵循着从宏观到微观、从理论到实践的逻辑脉络。开篇，我们将首先引入统计学的基本概念，探讨其在现代社会中扮演的角色，以及为何掌握统计学思维对于应对日益复杂的世界至关重要。我们将解析“统计学”这一学科的本质，理解它不仅仅是数字的堆砌，更是关于如何科学地收集、组织、分析、呈现和解释数据的艺术与科学。 紧接着，我们会深入探讨数据的类型与度量。数据的形式千差万别，它们的性质决定了我们可以运用哪些统计工具。本书会详细区分定性数据与定量数据，并进一步细化不同层次的度量尺度，如名义尺度、顺序尺度、区间尺度和比例尺度。理解这些差异，是进行后续所有统计分析的前提。 本书的核心部分之一，将围绕“描述性统计”展开。我们知道，面对海量数据，首先需要的是对其进行有效概括。因此，我们会着重介绍集中趋势的度量，包括均值、中位数和众数，并分析它们各自的适用场景及优缺点。同时，离散程度的度量，如方差、标准差和极差，也将被细致地讲解，帮助读者理解数据的分布情况和波动幅度。此外，数据的图表呈现，如直方图、箱线图、散点图等，也将作为重要的组成部分，教授如何用直观的图形来揭示数据的内在规律。 在掌握了如何描述数据之后，本书将自然而然地过渡到“概率论基础”。概率是统计推断的基石。我们将从概率的基本概念出发，讲解事件、概率的计算方法，以及条件概率、独立事件等关键理论。在此基础上，我们会介绍几种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布。理解这些分布的特性，对于我们后续理解抽样分布和进行统计推断至关重要。 本书的另一重要篇章，将聚焦于“抽样与抽样分布”。在实际研究中，我们往往无法调查所有个体，而是需要通过抽样来推断整体。本书将深入讲解不同的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样等，并阐述抽样可能带来的误差。更重要的是，我们将详细介绍“抽样分布”的概念，特别是样本均值的抽样分布，并解释中心极限定理的强大作用，它为我们进行参数估计和假设检验奠定了理论基础。 随后，本书将迎来“统计推断”的精彩论述。这是统计学最具价值的部分之一。我们首先会讲解“参数估计”，包括点估计和区间估计。读者将学会如何根据样本数据来估计总体的未知参数，并了解置信区间的含义，知道在多大的置信水平下，估计出的区间能够包含真实的总体参数。 紧接着，我们将详细阐述“假设检验”。这是统计学中用于验证关于总体参数的某个断言是否成立的方法。本书将系统介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设，选择检验统计量，计算p值，以及做出统计决策。我们会涵盖多种常用的假设检验方法，例如t检验、z检验、卡方检验等，并分析它们各自适用的数据类型和研究场景。 此外，本书还会触及“相关与回归分析”的基础内容。当我们需要探究变量之间的数量关系时，相关与回归分析便显得尤为重要。我们将介绍相关系数，用以衡量两个变量之间线性关系的强度与方向。在此基础上，我们将引入简单线性回归模型，讲解如何建立回归方程，用一个变量来预测另一个变量，并解读回归系数的含义。 本书在内容的编排上，力求清晰易懂，逻辑严谨。每一章节都配有丰富的理论讲解、清晰的例题以及适度的练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，提升实际应用能力。我们避免使用过于深奥的数学推导，而是侧重于概念的理解和方法的应用，力求让统计学不再是令人望而生畏的学科，而是成为人人都能掌握的有力工具。 总而言之，《统计学基础》旨在为读者构建一个扎实的统计学知识框架，使其能够自信地面对数据，理解数据背后的信息，并将其应用于学术研究、商业决策、社会分析等各个领域。这本书将是您踏入统计学世界的最佳起点，为您打开理解世界的新视角。
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