统计学

出版者:机械工业

作者:葛新权

页数:204

出版时间:2005-2

价格:27.00元

isbn号码:9787111102748

具体描述

统计学是高等院校管理类有关专业的一门必修课。《统计学》一书系统地阐述了统计学的基本原理和方法，加强了统计推断的内容，也增加了新的内容，如非参数估计等，使之既符合国际惯例，又符合我国的实际情况。

全书共13章，包括概论、统计调查与整理、统计分析的综合指标、动态数列、统计指数、参数估计、假设检验与方差分析、相关与回归分析、时间数列模型、非参数统计方法、国民经济核算体系、投入产出分析、统计监测预警与决策。

用户评价

这本书的装帧和排版，说实话，一开始让我有点小小的失望。作为一本工具书性质的教材，它显得过于“朴实”了，纸张的质感中规中矩，配色也比较单调，基本就是黑白为主，偶有几张彩色图表。我本以为像统计学这种需要大量图示辅助理解的学科，应该会采用更活泼的视觉设计。但当我真正沉浸在内容里时，才明白这种“朴实”反而成了一种优势。它极大地减少了阅读时的干扰。图表都非常简洁明了，所有的重点都放在了数据的结构和逻辑流程上，没有过多花哨的装饰分散注意力。特别是在介绍贝叶斯统计的部分，作者设计了一系列带有箭头和概率圈的流程图，用最基础的线条勾勒出了复杂的概率转移过程，我甚至可以用铅笔直接在书页旁边做笔记和标记，非常方便。这本书的设计哲学似乎是：内容即是核心，形式服务于功能。对于需要反复查阅和演算的读者来说，这种清晰、无干扰的视觉体验，比那些华而不实的封面设计要重要得多，它真正体现了工具书的本质价值。

我得说，这本书的深度和广度真的令人印象深刻，它不仅仅停留在基础概念的介绍上。我尤其欣赏它对推断统计学那部分的阐述，那才是统计学真正发挥“魔力”的地方。这本书对假设检验的讲解简直是教科书级别的细致入微。它没有仅仅停留在告诉你“拒绝零假设”或“接受备择假设”这种机械性的操作层面，而是深入挖掘了“第一类错误”和“第二类错误”的实际含义和潜在风险。作者通过一个药物临床试验的案例分析，清晰地展示了如果我们在实际应用中对P值理解产生偏差，可能导致多么严重的后果。这种对理论背后伦理和实践意义的探讨，让这本书的厚度瞬间提升了好几个档次。我感觉自己像是在跟随一位经验丰富的老教授学习，他不仅教你如何“算”，更教你如何“想”，如何以一种批判性的、审慎的态度去对待数据得出的结论。此外，书中关于回归分析的部分也处理得非常到位，从简单线性回归到多元回归，每一步的数学推导都清晰可见，但又不至于让人迷失在冗长的代数运算中。它成功地平衡了理论的严谨性与实际操作的可读性，这在同类书籍中是相当难得的。

这本**《统计学》**的书，我花了整整一个暑假才算勉强读完。说实话，拿到手的时候，我满脑子想的都是那些复杂的公式和图表，心里直犯怵。毕竟我对数学这块儿一直有点畏惧，总觉得统计学就是给那些学霸准备的“硬骨头”。然而，这本书的开篇却出乎意料地平易近人。作者没有一上来就抛出一堆拗口的专业术语，而是用很多生活中的小例子来阐述概率论的基础概念。比如，他会用抛硬币、摸彩票这些我们每天都能接触到的场景来解释什么是随机变量，什么是期望值。我记得有一章讲到“大数定律”时，作者甚至引用了某个城市交通流量的观测数据，将抽象的理论具象化成我们能看到的堵车和通畅的规律。这种叙述方式，极大地降低了我阅读的心理门槛。我开始感觉到，原来统计学并非高不可攀的空中楼阁，它就潜藏在我们观察世界的每一个细节之中。阅读过程中，我发现作者的行文节奏把握得很好，在稍微深入到描述性统计（比如标准差的计算）时，他会适当地放慢脚步，插入一些历史背景或不同学派的观点，让读者在知识点密集轰炸前能喘口气，消化一下。对我这种初学者而言，这种循序渐进的引导至关重要，它让我能比较扎实地构建起对这门学科的初步认知框架。

我发现这本书的一个显著特点是它对现代统计方法的融合速度非常快。很多旧版教材在讲解完经典统计理论后就戛然而止，但《统计学》显然与时俱进。它在接近尾声的部分，专门辟出了一章来讨论如何利用R语言或Python进行数据可视化和模型拟合的入门指导。虽然这部分内容不是极其深入的编程教程，但它为我们这些习惯了使用软件辅助分析的年轻一代读者指明了方向。它没有强迫你在书本上亲手完成复杂的矩阵运算，而是引导你理解软件背后的统计逻辑，然后告诉你如何将这些逻辑转化为可执行的代码。我尤其喜欢其中对比了参数估计和非参数估计方法的章节，作者用了一个实际的气候变化数据集，分别用不同的方法进行分析，并对比了结果的稳定性和适用场景。这种将传统理论与现代计算工具相结合的处理方式，极大地拓宽了我对统计学应用边界的认识，让我明白统计学在当今大数据时代依然拥有强大的生命力和变革潜力。它让我对接下来的专业学习充满了期待。

如果要说这本书有什么让我感到略微吃力的地方，那可能要数最后关于时间序列分析的那几章。坦白讲，时间序列数据本身的复杂性——比如自相关、平稳性检验这些概念——就比横截面数据要难理解得多。这本书的作者试图用非常严谨的数学推导来构建ARIMA模型的原理，虽然逻辑上无懈可击，但对于非数学专业背景的读者来说，理解那些差分运算和特征方程的推导过程，确实需要花费额外的精力和时间去反复琢磨。我不得不承认，在阅读这部分时，我多次停下来，不得不去查阅一些更基础的微积分和线性代数知识来辅助理解。不过，话又说回来，正是这种“不妥协”的深度，才使得这本书具有长久的参考价值。它没有为了迎合所有读者而简化核心的数学结构。对于那些真正想要深入研究时间序列预测或者金融量化模型的人来说，这种详尽的推导恰恰是他们需要的“肌肉记忆”和理论基石。所以，虽然痛苦，但这种痛苦是通往更深层次理解的必经之路，这本书并没有回避这个挑战，而是直面它，并为读者提供了坚实的“登山杖”。