具体描述
《统计学原理》全面、系统地阐述了统计学的基本概念、原理和分析方法，充分考虑了我国管理学、经济学专业本科生的特点和教学要求，尽可能吸收了近年来发展起来的新理论、新方法。全书共分16章，主要阐述了统计学总论、统计设计、统计调查、统计整理、总量指标和相对指标、平均指标、标志变异指标、时间数列、抽样调查、相关与回归分析、统计指数等内容，每章节后附有小结和课后习题等内容，方便学习和使用。《统计学原理》适合作为管理学、经济学专业本专科学生的教材使用，也可供从事统计实践的各类人员自学使用。
《数字世界探秘：从数据中洞察规律》 在这信息爆炸的时代，我们每天都在被海量的数据包围。从社交媒体上的互动、线上购物的记录，到科学研究的发现、经济市场的波动，数据无处不在，它如同隐藏在表面之下的河流，蕴藏着深刻的规律和价值。然而，如何有效地理解和运用这些数据，从中提炼出有意义的见解，并做出明智的决策，却是一项挑战。 《数字世界探秘：从数据中洞察规律》正是为你打开这扇通往数字世界大门的一把钥匙。这本书并非枯燥的理论堆砌，而是以一种引人入胜的方式，带领读者踏上一段探索数据奥秘的旅程。它将从最基础的概念入手，循序渐进地揭示数据分析的核心原理和方法，让你不再对纷繁复杂的数据感到无从下手。 本书内容梗概： 第一部分：认识数据，构建基础 数据的本质与类型： 我们将从根本上理解什么是数据，以及数据是如何被分类和度量的。从定性的描述性数据到定量的数值型数据，我们将学习如何识别不同类型的数据，以及它们各自的特点和适用范围。例如，我们会探讨性别（男/女）是分类数据，而身高（厘米）则是连续型数值数据。 数据的收集与整理： 数据的价值始于其收集过程。本书将介绍各种常用的数据收集方法，无论是通过调查问卷、实验观测，还是从现有数据库中提取。同时，我们也会重点关注数据的清洗和预处理，学习如何处理缺失值、异常值，以及如何将原始数据转化为便于分析的格式。想象一下，一份包含大量错误信息的调查问卷，如果不经过仔细的整理，其结果将毫无意义。 描述性统计：数据的初步画像： 在了解数据的基本情况后，我们需要对其进行概括和描述。本书将详细介绍各种描述性统计量，包括集中趋势的度量（如均值、中位数、众数），离散程度的度量（如方差、标准差、极差），以及数据分布的形态（如偏度和峰度）。通过这些工具，你可以为你的数据集绘制出一幅清晰的“数字画像”，了解数据的整体特征。比如，你会学到如何计算一个班级学生的平均成绩，以及成绩的分散程度，从而判断整体学习水平。 第二部分：探寻关联，发现规律 变量之间的关系： 现实世界中的事物往往不是孤立存在的，而是相互关联的。本书将深入探讨变量之间的关系，特别是两个变量之间的相关性。我们将学习如何使用散点图直观地展示两变量关系，并学习计算相关系数来量化它们之间的线性关联程度。你将明白，例如，学习时间与考试成绩之间可能存在正相关，即学习时间越长，成绩越好的可能性越大。 统计推断的基石：概率论入门： 要想从样本数据推断总体特征，概率论是必不可少的基石。本书将以生动易懂的方式介绍概率的基本概念，如事件、概率的计算方法，以及重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。你将理解为什么在科学研究中，随机抽样如此重要，以及概率如何帮助我们量化不确定性。 从样本到总体：统计推断的核心： 抽样调查是获取信息的重要手段，但样本总会存在偏差。本书将重点介绍统计推断的核心思想，包括点估计和区间估计。你将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数，例如，如何根据一部分选民的投票意向来预测整个选区的选举结果，并理解置信区间如何提供估计的可靠性范围。 第三部分：检验假设，做出决策 假设检验：科学研究的利器： 科学研究的进程很大程度上依赖于对假说的验证。本书将详细介绍假设检验的基本流程和常见方法，如Z检验、t检验、卡方检验等。你将学会如何设定零假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何根据P值来判断是否拒绝零假设，从而得出科学的结论。例如，你可以用假设检验来判断一种新的药物是否比现有药物更有效。 方差分析：多组数据的比较： 当我们需要比较三个或三个以上组的均值是否有显著差异时，方差分析（ANOVA）就显得尤为重要。本书将解释方差分析的原理，以及如何进行单因素方差分析，帮助你分析不同处理方法对实验结果的影响。例如，你可以用方差分析来比较不同教学方法对学生考试成绩的影响。 回归分析：预测与建模： 回归分析是用来建立变量之间数量关系的强大工具。本书将从简单的线性回归开始，介绍如何建立回归模型，解释模型的意义，并进行预测。你还将初步了解多元回归，学习如何同时考虑多个因素来预测一个结果。例如，你可以利用回归分析来预测房屋价格，考虑房屋面积、地段、装修等因素。 本书的特色： 通俗易懂的语言： 避免使用过于专业的术语，用生活化的例子和比喻来解释抽象的概念。 逻辑清晰的结构： 内容由浅入深，层层递进，帮助读者建立完整的知识体系。 注重实践应用： 强调理论与实践的结合，引导读者思考如何在实际问题中运用所学知识。 启发思考的案例： 穿插大量引人入胜的案例研究，展示数据分析在不同领域的应用，激发读者的学习兴趣。 无论你是学生、研究人员，还是希望提升决策能力的职场人士，《数字世界探秘：从数据中洞察规律》都将是你不可或缺的伙伴。它将为你提供一套强有力的工具，让你自信地驾驭数据，从中发现隐藏的真相，做出更明智的判断，最终在数字化的浪潮中占据有利位置。现在，就让我们一起启程，探索数字世界的无限可能！
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