统计学原理

作者:吴惠荣 编

页数:293

出版时间:2000-8

价格:36.00元

isbn号码:9787313023971

具体描述

《统计学原理(第4版)》为“21世纪高等职业教育通用技术规划教材（经济类专业）”之一。《统计学原理(第4版)》以“必需、够用”为原则.按照高职教育的特点，强调应用原则，使学生明确统计工作任务，系统地了解统计学的基本理论和方法，懂得如何开展调查、搜集资料、整理数据，进行分析和预测。全书共分10章（66课时），分别为总论、统计调查、统计整理、综合指标、时间数列、统计指数、抽样推断、相关与回归分析、统计图示法、统计分析与评价等。每章内容结束后提供学习要点，并以判断题、填空题、选择题、简答题和计算题的形式作为学习实践，巩固所学知识。

《统计学原理(第4版)》适用于高职、高专经济类专业通用技术平台课的教材，也可作为政府、企事业单位员工的培训教材.并可供从事统计工作的人员参考。３

用户评价

我购买这本《统计学原理》主要是为了复习和查漏补缺，希望能在工作中更好地处理数据报告。这本书在符号体系和术语使用上展现出极高的专业性和一致性，从头到尾，定义都非常精确，这对于需要长期依赖统计知识进行工作的人来说至关重要。我发现它对贝叶斯统计思想也有所涉及，虽然篇幅不长，但作为对经典频率学派的一种补充和对比介绍，极大地拓展了我的视野，让我意识到统计学理论远不止于我们高中或大学初级课程中学到的内容。此外，该书的索引做得非常详尽，当你需要快速回顾某个特定的公式或概念推导时，可以迅速定位，这在繁忙的工作中简直是节省了大量时间。总而言之，这本书的编排体现了一种对知识传承的尊重——既要保持严谨的历史根基，又要面向未来的应用拓展，是一本值得反复翻阅和珍藏的工具书。

坦白说，我之前对统计学一直抱有一种敬而远之的态度，总觉得那是一片由希腊字母和复杂公式构成的“无人区”。直到朋友推荐了这本《统计学原理》，我才敢真正迈入这个领域。这本书的语言风格非常平易近人，读起来不像是在啃教科书，更像是在听一位经验丰富的老师娓娓道来。它最大的优点在于“去神秘化”，它没有一上来就堆砌复杂的公式，而是通过大量的生活化案例来铺垫理论的必要性。例如，书中关于描述性统计的部分，用零售业的销售波动和天气数据的分析来解释均值、方差的意义，我一下子就明白了这些指标在现实世界中的作用。更让我惊喜的是，它在讲解假设检验时，引入了决策论的视角，这使得“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的概念不再是机械记忆的知识点，而是与现实决策的权衡取舍紧密相连。这本书的阅读体验是渐进式的、充满发现的乐趣，它真正做到了让统计学变得“触手可及”。

作为一名非数学专业的学生，我对于任何涉及大量数学推导的书籍都会本能地感到压力。然而，这本《统计学原理》在这方面做得非常平衡。它显然没有牺牲理论的严谨性，但它巧妙地将那些过于繁复的纯数学证明放在了次要位置，或者用更直观的文字描述代替了冰冷的公式堆砌。对于核心的统计推断部分，作者似乎非常懂得读者的“痛点”，他会花大量的篇幅去解释为什么需要进行无偏估计，或者为什么中心极限定理如此重要，而不是直接给出那个著名的正态分布公式然后要求我们接受。这种“知其所以然”的教学方式，极大地增强了我学习下去的信心。每当遇到一个新概念，我都会期待翻到后面的“案例分析”部分，看看这个理论是如何在实际科研或商业数据中发挥作用的。这本书的结构安排，真正体现了“工具先行，原理佐证”的实用主义精神，对于希望快速掌握统计应用技能的人来说，简直是福音。

《统计学原理》这本书，拿到手的时候我就对它的厚度和排版留下了深刻印象。封面设计简洁大气，没有过多花哨的装饰，让人一眼就能感受到这是一本严肃、专业的学术著作。迫不及待地翻开第一页，里面的内容布局非常清晰，章节之间的逻辑衔接流畅自然，作者显然在内容组织上花费了大量的心思。我尤其欣赏它在基础概念阐述上的细致入微，很多我过去在其他教材中感到晦涩难懂的地方，在这里都得到了非常直观和深入的解释。比如，对概率论部分从公理化角度的引入，让我对随机性的理解上升到了一个新的高度。图表和例子的选用也非常贴合实际应用场景，使得抽象的数学工具不再是空中楼阁，而是可以切实解决问题的利器。尽管这是一本原理性的书籍，但它丝毫没有让人感到枯燥乏味，反而充满了引导思考的智慧。我正在逐步深入学习，目前的感受是，它为我构建了一个坚实而全面的统计学知识框架，期待后续章节能带来更多启发。

这本书的深度和广度是令人印象深刻的，它不只是停留在初级统计学的表面介绍。当我读到关于回归分析的章节时，我发现它已经深入探讨了多重共线性、异方差性等中级模型诊断技术，这对于一本被称为“原理”的书来说，已经超出了我的预期。更值得称赞的是，它在讨论这些进阶主题时，始终保持着清晰的脉络，不会让读者迷失在技术细节中。作者在每一个模型引入时，都会首先回顾它基于哪些基本统计假设，这使得读者能够清楚地知道，在应用这些模型时，自己的数据需要满足哪些前提条件，以及当条件不满足时，应该如何进行修正或选择替代方法。这种对模型局限性的坦诚讨论，让我对统计推断的可靠性有了更清醒的认识。它不仅仅教会了我“如何做”，更教会了我“何时能做”和“做完后如何验证”，这种批判性思维的培养，是任何一本优秀教材的标志。