统计学原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:252

译者:

出版时间:2009-8

价格:25.00元

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isbn号码:9787811178258

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计方法
• 实验设计

《统计学原理》是一本旨在为广大读者，无论是初学者还是有一定基础的进修者，提供系统、深入地理解统计学核心概念的著作。本书并非枯燥的理论堆砌，而是力求将抽象的统计思想与实际应用紧密结合，帮助读者掌握分析数据、解读现象、做出科学决策的必备技能。 全书的编写逻辑清晰，从基础的概念入手，循序渐进地引导读者进入统计学的殿堂。首先，我们会探讨统计学的基本定义、研究范畴以及其在现代社会中的重要作用。读者将了解到，统计学不仅仅是数字的堆砌，更是认识世界、理解事物发展规律的有力工具，无论是科学研究、经济预测、市场分析，还是社会调查，都离不开统计学的支持。 接着，本书将详细介绍数据收集与整理的相关知识。有效的统计分析始于可靠的数据。我们将从数据类型、抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等）讲起，深入剖析如何设计科学的调查问卷，如何避免常见的抽样偏差，以及如何对收集到的原始数据进行有效的编码、清洗和录入。数据的准确性和代表性是后续一切分析的基础，本书将对此给予充分的强调。 数据描述是统计学分析的起点。本书将花费大量篇幅讲解如何运用描述性统计方法来概括和展示数据的特征。读者将学习到各种集中趋势的度量（如均值、中位数、众数），离散程度的度量（如方差、标准差、极差、四分位距），以及如何通过频率分布表、直方图、箱线图、散点图等可视化工具直观地展现数据分布的形态。这些工具将帮助读者快速把握数据的“全貌”，发现数据中的初步规律。 进入推断性统计的部分，本书将引领读者跨越从样本到总体的桥梁。我们将详细讲解概率论的基础知识，包括随机事件、概率的性质、条件概率、独立性以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布等）。这些概率模型是进行统计推断的理论基石。 在此基础上，本书将系统介绍统计推断的核心方法：参数估计与假设检验。在参数估计方面，我们将讲解点估计与区间估计的概念，如何计算置信区间，以及影响置信区间的因素。读者将学会如何根据样本数据对总体的未知参数（如均值、比例、方差）做出科学的推断，并量化推断的可靠性。 假设检验是统计学中另一个至关重要的工具。本书将详细阐述假设检验的基本思想、步骤和原则，包括原假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、显著性水平的确定、P值的含义以及如何根据检验结果做出拒绝或不拒绝原假设的决策。我们将通过一系列具体实例，讲解常见的单样本t检验、双样本t检验、配对t检验、比例检验、卡方检验（如拟合优度检验、独立性检验）等，帮助读者掌握在不同情境下进行假设检验的方法。 随着统计分析的深入，本书还将引入回归分析。读者将学习到简单线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R方）的意义，以及如何进行回归系数的显著性检验。我们将深入探讨多重线性回归，分析多个自变量如何共同影响因变量，以及如何处理多重共线性等问题。回归分析是预测和解释变量之间关系的重要手段。 此外，本书还将触及方差分析（ANOVA）等其他重要的统计方法，用于比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异，这在实验设计和效果评估中具有广泛的应用。 在全书的编写过程中，我们始终坚持以下原则： 1. 概念清晰，逻辑严谨： 每一个统计概念的提出都力求解释其由来、意义和用途，并与其他概念建立清晰的逻辑联系。 2. 理论联系实际： 每一个统计方法和概念的讲解都伴随着丰富的、贴近现实生活的案例，帮助读者理解其应用场景。 3. 方法与工具并重： 不仅讲解统计学的理论基础，还介绍如何使用常见的统计软件（如R、SPSS、Excel的统计工具等）来辅助进行数据分析，让读者具备实际操作能力。 4. 强调批判性思维： 鼓励读者在解读统计结果时保持审慎和批判的态度，认识到统计数据的局限性和潜在的误导性。 通过对《统计学原理》的学习，读者将能够： 理解统计学的基本概念、方法和应用领域。 熟练掌握数据的收集、整理和描述技术。 运用概率论知识进行统计推断。 有效地进行参数估计和假设检验。 掌握回归分析等常用建模技术。 培养利用数据分析解决实际问题的能力。 本书的目标是让统计学不再是令人生畏的学科，而是成为读者分析世界、做出明智决策的得力助手。

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