统计学原理学习指导与习题解析

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出版者:
作者:邢西治
出品人:
页数:323
译者:
出版时间:2002-1-1
价格:14.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787305036804
丛书系列:
图书标签:
  • 教材
  • 统计学
  • 统计
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具体描述

《统计学原理学习指导与习题解析》是根据教材《统计学原理》修订本编写的。编写《统计学原理学习指导与习题解析》的目的,是为了帮助学生更好地掌握统计学原理的基本理论、概念和方法,加深对课程内容的理解,增强经济数量分析的能力。《统计学原理学习指导与习题解析》是学习该课程必备的参考书,一般经济管理类专业学习统计学原理课程的学生均可使用。

《统计学原理学习指导与习题解析》由三部分组成:一、学习方法指导;二、统计学原理综合测试题与答案;三、各章计算题及综合测试题选析。《统计学原理学习指导与习题解析》内容覆盖了统计学原理课程各章节的主干内容,练习题题量充足、难易结合、题型多样,包括复习思考题、填空题、判析题、单项和多项选择题、计算题等,并提供了对该课程水平检测的综合测试题5套,便于学生进行自测。

现代统计分析导论:基于R语言的数据驱动决策 作者: [此处填写作者姓名,例如:张伟、李芳] 出版社: [此处填写出版社名称,例如:高等教育出版社] 出版时间: [此处填写出版年份,例如:2023年] --- 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的现代统计分析知识体系,重点聚焦于如何利用当前主流的统计软件R语言,有效地进行数据清洗、探索性分析、模型构建与结果解释。本书并非传统意义上专注于公式推导与数理证明的教材,而是定位为一本面向应用、强调实践、注重数据思维培养的工具书与参考手册。 我们深知,在信息爆炸的时代,理解数据背后的规律远比记住复杂的统计公式更为重要。因此,全书内容结构紧密围绕“数据分析流程”展开,从初始数据的获取与理解,到复杂模型的选择与验证,力求构建起一个完整的、可操作的数据分析闭环。 第一部分:统计学基础与R语言环境搭建 本部分是全书的基石,旨在帮助读者快速建立统计学的基本概念框架,并熟练掌握R语言作为统计分析工具的使用方法。 1. 统计学的基本概念与思维 描述性统计的艺术: 重点介绍集中趋势(均值、中位数、众数)和离散程度(方差、标准差、四分位数)的解读,强调不同数据类型下应选择的度量标准。 概率论基础回顾: 简要回顾随机变量、常见概率分布(正态分布、二项分布、泊松分布),着重讲解这些分布在实际数据建模中的应用场景,而非冗长的证明过程。 统计推断的逻辑: 深入浅出地解释大数定律和中心极限定理,为后续的参数估计和假设检验奠定理论基础。 2. R语言环境的定制与数据导入 R与RStudio环境配置: 详细指导读者如何安装R、RStudio,以及如何配置工作目录、管理项目文件。 数据结构与操作: 重点介绍R中核心的数据结构——向量(Vector)、矩阵(Matrix)、数据框(Data Frame)和列表(List)的创建、访问和操作,这是后续分析的基础。 数据输入与输出: 涵盖从CSV、Excel、JSON等常见格式导入数据,以及如何使用`readr`、`haven`等现代包进行高效的数据读取。 第二部分:数据清洗、可视化与探索性数据分析(EDA) 数据质量决定了分析结果的可靠性。本部分聚焦于“数据准备”这一耗时但至关重要的环节,并利用强大的可视化工具揭示数据中的潜在信息。 1. 健壮的数据清洗流程 缺失值处理策略: 探讨多种缺失值处理方法,包括删除、均值/中位数/众数填充、多重插补(MICE)等,并分析每种方法的优缺点及适用条件。 异常值检测与处理: 使用箱线图、Z分数、IQR方法检测异常点,并讨论是应修正、转换还是保留异常值。 数据转换与重塑: 教授如何使用`tidyr`包进行数据的“长格式”与“宽格式”相互转换,这是进行分组分析和时间序列分析的关键步骤。 2. 现代数据可视化技术 基于ggplot2的图形语法: 系统讲解`ggplot2`的图层化构建思想,从数据映射、几何对象到统计变换的完整流程。 多变量可视化: 重点演示散点图矩阵(Pair Plots)、热力图(Heatmaps)、小提琴图(Violin Plots)在揭示变量间关系中的应用。 交互式可视化: 介绍`plotly`等包,实现可缩放、可悬停的数据探索,增强分析的直观性。 第三部分:核心统计推断与模型构建 本部分是本书的核心,将统计理论与R语言实践紧密结合,覆盖最常用和最强大的推断性统计方法。 1. 假设检验的实践 参数检验: 详细讲解t检验(单样本、独立样本、配对样本)的应用场景、前提假设(正态性、方差齐性)的检验,以及如何解读P值和效应量。 非参数检验: 当数据不满足正态性假设时,介绍秩和检验(如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验)的应用。 方差分析(ANOVA): 深入探讨单因素、双因素ANOVA的原理与R语言中的实现,关注交互作用的解释。 2. 线性回归模型的精细化分析 简单与多元线性回归: 讲解最小二乘法的原理,如何构建模型,以及如何通过R的`lm()`函数进行拟合。 模型诊断与诊断图: 重点分析残差分析的重要性,包括正态性、同方差性、独立性的诊断,并介绍Cook’s距离等诊断指标。 变量选择与多重共线性: 探讨逐步回归、信息准则(AIC/BIC)等方法进行变量筛选,并教授如何使用VIF(方差膨胀因子)诊断和处理多重共线性问题。 3. 广义线性模型(GLM) 逻辑回归(Logistic Regression): 专注于分类问题的建模,详细解释Logit变换、几率(Odds Ratio)的解读,适用于二元或多元分类预测。 泊松回归: 针对计数数据的建模方法,广泛应用于事件发生频率的分析。 第四部分:高级分析技术与前沿应用 本部分面向有一定基础的读者,引入更复杂、更具现代意义的统计分析方法。 1. 方差分析的进阶 重复测量ANOVA与混合效应模型入门: 讨论如何在处理具有重复测量的实验设计中,使用更稳健的模型(如LME4包)来控制个体间的相关性。 2. 非参数回归与平滑方法 介绍局部加权回归(LOESS)和样条回归,用于处理非线性关系,避免对数据分布做强硬的参数假设。 3. 时间序列分析基础 讲解时间序列数据的特性(自相关性、平稳性),介绍ARIMA模型的识别、估计与诊断,并演示如何使用R进行趋势和季节性的分解。 4. 贝叶斯统计思维的引入 不深入复杂的MCMC算法,但介绍贝叶斯推断的基本思想:如何结合先验信息与观测数据更新信念,并展示使用简单包进行基础贝叶斯估计的入门案例。 --- 本书特色 1. R语言驱动: 全书所有理论讲解均配有详细的R代码示例,代码结构清晰,注释完整,保证读者可“边学边做”。 2. 重实践,轻理论深度: 侧重于“如何应用”而非“如何证明”,将复杂的数学概念转化为可操作的统计步骤。 3. 注重数据素养: 强调数据准备和模型诊断的重要性,培养读者批判性地评估分析结果的能力。 4. 面向应用领域: 案例选材广泛,涵盖经济学、市场调研、生物统计初步等多个领域,确保知识的可迁移性。 目标读者: 本书适合统计学、经济学、管理学、市场营销、公共卫生、工程技术等领域的研究生、本科高年级学生,以及希望系统提升数据分析能力的职场专业人士。具备基础的代数知识和零基础的R语言学习能力即可上手。

作者简介

目录信息

第一部分 学习方法指导
第一章 总论
第二章 统计调查
第三章 统计整理
第四章 综合指标
第五章 时间数列
第六章 统计指数
第七章 抽样调查
第八章 相关与回归分析
第九章 统计推算和预测
第二部分
1 综合测试题(1-5)
2 参考答案(1-5)
第三部分 各章计算题及综合测试题选析
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我对这本书的整体内容结构感到非常惊喜。它不像很多同类教材那样,仅仅是枯燥地罗列定义和公式,而是采用了循序渐进的叙事方式,仿佛有一位经验丰富的导师在身边手把手地引导。从最基础的描述性统计概念开始,逐步过渡到推断性统计的核心思想,逻辑链条衔接得天衣缝合。尤其欣赏它在引入新知识点时,总能先给出非常贴合实际生活的例子,这极大地降低了统计学这门学科初学者可能产生的畏惧感。这种“先知其用,再求其理”的编排思路,让理论学习不再是空中楼阁,而是建立在坚实的现实基础之上的。整个阅读下来,我感觉自己的统计思维得到了系统性的重塑,而非简单的知识点记忆。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中,我注意到作者在章节末尾的“反思与拓展”部分处理得非常巧妙。这部分内容往往不是简单的习题回顾,而是一些更高阶的思考题或者现实案例的延伸讨论。它鼓励读者跳出书本的框架,去思考统计学在不同应用场景下的局限性或者潜在的误区。这种引导式的学习方法,极大地激发了我的批判性思维。我不再满足于记住公式,而是开始琢磨:如果数据分布不满足正态假设怎么办?或者在小样本情况下,我们应该更倾向于哪种检验方法?这种对知识活学活用、举一反三的训练,远比死记硬背的练习题要有效得多。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是,这本书在深度和广度之间的拿捏堪称教科书级别的精准。它既没有为了追求“入门级”而牺牲掉关键的数学严谨性,也没有陷入过度复杂的数学证明中而让普通读者望而却步。它似乎找到了一个完美的平衡点——提供了足够的理论深度去支撑理解,同时又巧妙地用通俗易懂的语言去解释那些复杂的数学推导背后的直观意义。特别是对于一些核心假设和检验方法的介绍,作者不仅仅是告诉我们“怎么做”,更深入地剖析了“为什么是这样”,这种对原理的深挖,对于想要真正掌握这门学科,而不是仅仅应付考试的人来说,价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在让人眼前一亮,封面那种沉稳又不失现代感的配色,拿在手里就有种想立刻翻开阅读的冲动。纸张的质感也相当不错,印刷清晰,排版布局合理,让人长时间阅读也不会感到视觉疲劳。尤其是内页的图表和公式部分,处理得非常到位,线条清晰,符号规范,这对于理工科的学习资料来说简直是加分项。看得出来,出版社在细节上是下足了功夫的,这不仅仅是一本工具书,更像是一件精心制作的艺术品。在如今这个信息爆炸的时代,能有一本在实体感受上就如此舒适的书籍,实属难得。翻阅过程中,能感受到作者和编者对知识呈现方式的尊重,这本身就是对读者学习体验的一种提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可以说是非常鲜明,透着一股朴实而又严谨的气质。它没有使用过分华丽或故作高深的辞藻,而是用一种非常清晰、直接、带着点儿老派学者风范的笔触进行阐述。这种文字的魅力在于它的纯粹性——它将所有精力都集中在了知识的准确传达上,没有任何多余的修饰和干扰。读起来让人感觉非常踏实可靠,仿佛直接在与一位对统计学怀有无限热忱的学者进行对话。这种沉稳的表达方式,让我对书中所呈现的每一个概念都充满了信任感,因为它没有试图去“推销”知识,而是老老实实地呈现事实与逻辑。

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伤不起的统计!!!果断明年跟修林叔叔重修= =

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都懂就是做不对,各种概念,考试考得我欲哭无泪。。。

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西毒的卷子。。一个空填了三个答案 闪瞎我了

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都懂就是做不对,各种概念,考试考得我欲哭无泪。。。

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哪怕我做了一整本书。期末考试还是不记得公式。

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