统计学原理标准化题型习题集

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出版者:东北财经大学出版社
作者:栗方忠编
出品人:
页数:154 页
译者:
出版时间:2001年01月
价格:16.0
装帧:平装
isbn号码:9787810449144
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 概率论
  • 数理统计
  • 习题集
  • 教材
  • 考研
  • 学士
  • 标准化
  • 练习
  • 基础
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具体描述

本书是为满足《统计学原理》(第二版)-教学需要而编写的,也适用于其他成人教育和自学考试的辅导。这次修订又根据高职高专教学需要,遵循“必需、够用‘的原则,充分注意实用性和针对性的要求。编写本书的目的是为了帮助学员更好地学习和掌握《统计学原理》这门谭程的主要内容,并为教师教学提供一定的方便条件。

近年来,随着高等教育结构的调整,高等专科和高等职业技术教育蓬勃发展。我们系统地研究了国内外高职高专教育的特点,总结了全国部分高职高专学校的教学经验,特别是在研究总结国家教育部设在东北财经大学职业技术学院的全国高等职业教育师资培训基地的教学经验基础上,于2001年下半年出版了本套供高职高专教学使用的教材新系。这些教材使用广泛、影响深远、深受用书单位好评。在此基础上,我们组织长期从事教育实践、业务水平高的教师,在继承原教材处的前提下,吸收我国改革和财经管理的最新成果,着眼于21世纪经济、技术、社会发展和世界经济一体化的历史趋势对人才的需求,对公共课、财务会计、证券投资、会计电算化等系列教材进行了修订。这些系列教材在内容、结构和形式上都有很大提高,具有很强的适用性和前瞻性。

统计学原理标准化题型习题集:内容介绍 本书旨在为广大统计学学习者提供一套全面、系统、实用的习题资源,以期帮助读者巩固基础理论、掌握解题技巧,并适应各类标准化考试的要求。本书内容严格围绕统计学核心概念、基本方法及典型应用场景构建,力求覆盖教材中的重点、难点及易错点。 第一部分 描述性统计与数据展示 本部分聚焦于如何对数据进行初步的整理、描述和可视化。内容涵盖: 数据的类型与度量尺度: 区分定性数据与定量数据,理解名义、次序、间隔和比率尺度的内涵及其在统计分析中的意义。 集中趋势的度量: 熟练计算和解释均值(算术平均数、几何平均数、调和平均数)、中位数和众数。重点区分它们在不同分布形态下的适用性。 离散程度的度量: 掌握极差、方差、标准差、平均绝对离差及四分位距的计算方法,理解变异系数在比较不同数据集离散程度时的作用。 数据的图形表示: 练习制作和解读频数分布表、直方图、茎叶图、箱线图、条形图和饼图。重点在于如何通过图形直观地揭示数据分布的形态、对称性与异常值。 相对位置的度量: 习题涉及百分位数、十分位数和Z分数的计算与应用,用于确定单个观测值在数据集中的相对位置。 第二部分 概率论基础 本部分为统计推断奠定概率论基础,侧重于随机现象的量化描述。 概率的基本概念: 集合论在概率中的应用,事件的定义、互斥事件与对立事件,概率的加法公式和乘法公式。 条件概率与独立性: 深入理解条件概率的含义,判断事件间的独立性,并熟练运用乘法定理和贝叶斯公式解决逆向概率问题。 随机变量及其分布: 区分离散型和连续型随机变量,掌握其概率质量函数(PMF)和概率密度函数(PDF)。 重要离散分布: 习题覆盖二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布的特征、参数估计与实际应用场景。 重要连续分布: 重点训练正态分布(标准正态分布的应用,Z表查表),均匀分布,以及指数分布的性质和计算。 联合分布与期望: 掌握两个或多个随机变量的联合分布、边际分布、条件分布的计算,理解期望、方差的性质及其在线性组合中的应用,特别是协方差和相关系数的意义。 第三部分 抽样分布与统计推断基础 本部分衔接描述性统计与推断性统计,是理解大数定律和中心极限定理的关键。 抽样方法: 了解简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等基本抽样方法的原理和优缺点。 抽样分布: 重点理解样本均值、样本比例的抽样分布,并熟练运用中心极限定理和大数定律解决相关问题。 统计量与参数估计: 区分总体参数和样本统计量。介绍点估计的性质(无偏性、有效性、一致性)。 第四部分 参数估计 本部分集中于利用样本信息对未知总体参数进行估计。 置信区间(区间估计): 总体均值的估计: 针对已知和未知总体标准差(应用Z分布和t分布)的情况,进行大样本和小样本的置信区间构建和解释。 总体比例的估计: 学习如何计算和解释总体比例的置信区间。 总体方差的估计: 掌握卡方 ($chi^2$) 分布在总体方差估计中的应用。 样本容量的确定: 掌握根据预设的误差范围和置信水平反求所需样本容量的方法。 第五部分 假设检验 本部分是统计推断的核心,要求学习者掌握科学的决策流程。 假设检验的基本框架: 建立原假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$),理解第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的风险,以及检验效能。 Z检验与t检验: 总体均值的单样本和双样本检验: 针对独立样本和配对样本,熟练运用Z检验和t检验进行双边和单边检验。 总体比例的检验: 学习如何对单个或两个总体比例进行假设检验。 卡方检验: 拟合优度检验: 判断样本数据是否符合某个预期的理论分布。 独立性检验: 分析两个分类变量之间是否存在统计学上的关联性(列联表分析)。 第六部分 方差分析与回归分析基础 本部分引入更复杂的统计模型,分析多个变量间的关系。 方差分析(ANOVA): 单因素方差分析: 学习如何比较三个或更多个独立总体的均值是否存在显著差异,掌握F统计量的计算和解释。 多因素方差分析概述: 介绍因子效应和交互作用的概念。 简单线性回归分析: 最小二乘法: 掌握回归方程的求解,包括回归系数的估计与检验。 相关性分析: 计算和解释皮尔逊相关系数 ($r$),区分相关性与因果关系。 模型拟合优度: 理解决定系数 ($R^2$) 的含义,并学习残差分析的基本方法。 第七部分 非参数统计方法(选讲/进阶) 本部分涉及不依赖于特定分布假设的统计检验方法。 符号检验: 适用于小样本或无法满足参数检验前提条件的情况。 Wilcoxon符号秩检验: 配对样本的非参数检验方法。 Mann-Whitney U检验: 独立两样本的非参数检验方法。 本书特色: 题型多样化: 包含选择题、填空题、计算题、简答题及案例分析题,全面覆盖知识点考核的常见形式。 重点突出: 针对历年标准化考试中高频出现的概念和计算难点,设置了专门的强化训练模块。 注重应用: 题目设计紧密联系实际生产、经济管理、科学研究中的统计学问题,强调理论与实践的结合。 步骤清晰: 对复杂的计算和推导题,提供了详细的解题步骤和逻辑分析,便于学习者反思错误原因。 本书适用于高等院校、职业教育机构的统计学课程学生,以及准备各类专业资格考试(如经济师、精算师、数据分析师等)的考生,是自我检测和考前冲刺的理想用书。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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从一名深度使用者的角度来看,这本书的价值绝不仅仅停留在理论层面,它在实践导向性上的把握也相当到位。很多统计学的书读完之后,感觉理论上很饱满,但一面对真实数据就手足无措。这本书显然意识到了这一点,它在讲解完一个概念之后,总会紧接着提供一些贴近现实世界的应用场景和思考角度。这种“理论—应用”的无缝对接,极大地提升了学习的转化率。我个人特别欣赏作者在引入新工具或新方法时所采取的克制态度,他们没有一股脑地把所有你能想到的分析工具都塞进来,而是着重讲解那些最基础、最核心、最具有通用性的工具,并深入剖析其背后的适用条件和局限性。这种务实的态度,避免了读者陷入“工具迷信”的陷阱,使我们更关注统计思维本身的构建,而非单纯地罗列工具名称。这本书提供的是一种批判性的分析视角,而不是盲目的套用公式的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉设计也值得称赞,它深刻理解了阅读体验对于复杂学科学习的重要性。在处理大量公式和图表时,它的设计团队显然是下了苦功的。页面的留白恰到好处,既保证了内容的充实感,又避免了视觉上的压迫感。公式的编号和引用系统做得非常清晰,当你需要回顾某个推导过程时,可以迅速定位,不会被密密麻麻的文字和符号淹没。图表的绘制质量高,色彩搭配专业而不花哨,信息密度适中,一眼就能捕捉到图表所要传达的关键趋势。这种对细节的关注,极大地降低了阅读时的认知负荷,让读者可以将更多的精力集中在理解统计学概念本身,而不是与低劣的阅读界面作斗争。可以说,这本书在“硬件”上的投入和设计感,完全匹配了其“软件”内容的深度和广度,共同构成了一个高品质的学习产品。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲,我接触过不少统计学的入门读物,但这本书给我的感觉是最为“平衡”和“耐读”的。它的难度设置把握得极其精准,既不会因为过于浅显而流于表面,也不会因为过于高深而让新手望而却步。它似乎找到了一条黄金分割点,能够同时满足那些希望打牢基础的初学者,以及那些希望回顾和巩固知识体系的进阶学习者。更难能可贵的是,它在探讨统计学概念的同时,似乎也在不经意间传递着一种严谨的科学态度——对不确定性的尊重,对证据的重视。这种思维层面的熏陶,远比记住几个公式更有价值。这本书读完后,我感觉自己看待数据的方式都有所不同了,它不仅仅教会了我如何计算,更重要的是,教会了我如何“思考”数据背后的含义和潜在的误区。这是一本能够长期留在书架上,并时不时翻阅,总能带来新感悟的优质学术读物。

评分☆☆☆☆☆

这本统计学读物实在是让人耳目一新,它在传统理论的讲解上做到了深入浅出,这一点非常难得。很多教材往往在公式推导和概念解释上过于晦涩,让人望而却步,但这本似乎深知读者的痛点,它用非常生动的例子和图表来辅助理解,仿佛不是在读一本教科书,而是在听一位经验丰富的老师在娓娓道来。尤其是关于概率分布的那几章,作者似乎花了不少心思去打磨叙述方式,将那些抽象的函数和参数变得触手可及。我记得有一次在学习中心极限定理时,我总是卡在某个理解的节点上,但翻开这本书后,通过其独特的逻辑梳理和案例分析,我茅塞顿开。这本书的结构设计也十分巧妙,每一章节的知识点都衔接得非常自然,读起来有一种层层递进的快感,而不是零散知识点的堆砌。它成功地将统计学的宏大叙事与具体操作的细节完美地融合在一起,为初学者建立了一个坚实而全面的知识框架。对于想要系统学习统计学基础的读者来说,这本书无疑是一张优秀的路线图,能有效避免在学习过程中因路径不清而产生的迷茫感。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说,这本书在内容编排上的逻辑性简直是教科书级别的典范。不同于市面上那些充斥着大量冗余信息的资料,这本书的内容密度和信息组织达到了一个极高的水准。它没有把篇幅浪费在与核心概念无关的旁枝末节上,而是将笔墨集中在那些真正构成统计学大厦的基石之上。阅读体验非常流畅,作者的行文风格偏向于简洁、精准,每一个句子都像是经过精心锤炼的,没有一句废话。这对于我这种追求效率的学习者来说,简直是福音。它更像是一份经过高度提炼的“精华版”教材,让你在最短的时间内抓住问题的核心要害。特别是它对假设检验流程的梳理,那种清晰到令人发指的步骤分解,让我几乎可以马上将理论应用到实际的数据分析场景中去。这种对结构和流程的极致追求,使得这本书不仅仅是知识的载体,更是一种高效的学习方法的体现。它教会我的,不仅仅是“是什么”,更是“该怎么做”的系统方法论。

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