统计学

出版者:高等教育出版社

作者:邱东

页数:341

出版时间:1999-6

价格:21.00元

isbn号码:9787040070743

具体描述

由邱东主编的《统计学》是教育部组编写的全国成人高等教育规划教

材之一。《统计学》以教育部制订的《全国成人高等教育经济学主要课程

教学基本要求》为依据，注重成人教育的特点，系统阐述了统计学的基本

理论和分析经济现象数量特征的一般方法，表述上力求准确、简明，内容

安排适度，各章均有内容提要、本章小结、思考与练习等内容。适宜成人

教育经济、管理类专业使用，也适用于其他层次的读者使用。

用户评价

阅读《统计学》的过程，就像是在经历一次由浅入深、循序渐进的认知之旅。作者并非急于灌输复杂的理论，而是先从最基础的概念入手，例如变量的类型、数据的收集与整理，这些看似简单的内容，却为后续更深入的学习奠定了坚实的基础。我特别欣赏作者在解释抽样方法时所展现的细致入微。无论是简单随机抽样、分层抽样还是整群抽样，作者都通过详细的步骤分解和实际操作指导，让我能够清晰地理解每种方法的原理和适用场景。这让我意识到，在进行任何统计分析之前，科学的抽样是多么的关键。此外，书中关于描述性统计的内容也令人印象深刻。作者在讲解集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、极差）时，不仅给出了清晰的定义和计算公式，更重要的是，通过生动的例子，让我体会到这些指标在刻画数据特征时的独特作用。我甚至尝试着将书中的方法应用于我自己的数据集中，例如分析我日常的消费习惯，从中获得了许多有趣的发现。关于推断性统计的部分，作者也处理得恰到好处。从假设检验的基本思想，到各种统计检验方法（如 t 检验、卡方检验）的应用，都讲解得非常透彻。作者并没有止步于介绍如何进行检验，而是更侧重于解释检验结果的含义以及如何正确解读，这对于避免误用统计方法至关重要。

这本书的开篇就给了我一种豁然开朗的感觉，仿佛作者用一把钥匙打开了通往知识殿堂的大门。我一直觉得统计学是一门抽象且难以接近的学科，但作者巧妙地运用了大量的实例和生动形象的比喻，将那些枯燥的公式和概念变得鲜活起来。例如，在讲解均值和方差时，作者并没有直接抛出定义，而是通过分析一个班级学生的考试成绩，从不同维度来展示这两个指标的意义和应用，让我瞬间理解了它们在描述数据分布时的重要性。更令我印象深刻的是，作者在介绍概率论时，并没有停留在理论层面，而是深入浅出地阐述了条件概率、贝叶斯定理等概念在实际生活中的应用，比如在医疗诊断、风险评估等方面，这些都让我对统计学有了全新的认识。我尤其喜欢作者对数据可视化部分的讲解，那些清晰的图表和精美的设计，不仅能够直观地呈现数据，更能引发读者深入思考。我原本以为统计学只是关于数字的游戏，但读完这部分，我才明白数据可视化是连接数据与决策的桥梁。作者还强调了统计思维的重要性，即如何理性地分析问题，避免常见的认知偏差，这对我而言，是一种思维方式的革新。总而言之，这本书以其严谨的学术态度、通俗易懂的语言以及丰富的实践案例，成功地消除了我对统计学的畏惧感，让我爱上了这门学科，迫不及待地想去探索更深层次的内容。

这本书给我的感受是，它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的向导，引领我在浩瀚的统计学海洋中航行。作者在阐述统计推断时，并没有回避其内在的复杂性和不确定性，反而以一种坦诚的态度，深入探讨了置信区间、假设检验的逻辑以及它们可能存在的局限性。我特别欣赏作者对于“统计显著性”的解释，它并非简单地告诉你一个结果是否“有效”，而是教会你如何理解这个“有效”背后的概率含义，以及如何避免过度解读。这对我来说，是一种非常重要的批判性思维训练。书中关于回归分析的部分，也给我留下了深刻的印象。作者不仅详细介绍了简单线性回归，还对多元线性回归进行了详尽的讲解，并着重强调了模型诊断和变量选择的重要性。我甚至尝试着利用书中介绍的方法，来分析影响我学习效率的各种因素，结果发现了一些我之前从未意识到的规律。此外，作者在讲解非参数统计时，也展现了其知识的广博。对于那些数据不符合正态分布或方差不齐的情况，作者提供了多种替代的检验方法，并且解释了它们的适用条件和优缺点。这让我明白，统计学并非只有一种标准答案，而是需要根据具体情况灵活运用。总的来说，这本书的魅力在于它能够激发读者的好奇心，引导读者去主动思考，去解决实际问题，而不是被动地接受知识。

这本书的写作风格非常独特，它既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的趣味性。作者在讲解抽样分布和中心极限定理时，并没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过模拟大量的随机抽样过程，直观地展示了这些核心概念的由来和重要性。这让我对统计推断的理论基础有了更扎实的掌握。我尤其喜欢作者在介绍贝叶斯统计部分时所采用的循序渐进的方式。从先验概率、似然函数到后验概率，作者层层递进，并通过具体的例子，如根据天气预报调整出行计划，让我清晰地理解了贝叶斯思想的精髓，以及它在不确定性信息更新中的强大威力。这对我而言，是一种全新的思考模式。书中对回归诊断的讲解也同样令我受益匪浅。作者详细介绍了残差分析、杠杆点、影响点等概念，以及如何通过这些工具来评估回归模型的拟合优度、检测异常值，并进行必要的模型修正。这让我明白，构建一个有效的回归模型，不仅在于找到最佳拟合线，更在于对其可靠性的审慎评估。我尝试将这些诊断方法应用于我之前建立的模型，发现了一些潜在的问题，并找到了改进的方向。总的来说，这本书的叙述逻辑清晰，语言生动，能够有效地引导读者深入理解统计学的精髓，并且将其应用于解决实际问题。

从这本书的字里行间，我感受到的是一种对知识的敬畏和对读者的关怀。作者在构建整本书的知识体系时，展现了极高的专业水准和教育智慧。一开始，我对统计学中关于“误差”的概念感到困惑，但作者通过生动的生活化场景，比如测量身高时的微小差异，清晰地阐释了随机误差和系统误差的区别，以及它们对统计结果的影响。这让我对数据的不确定性有了更深刻的理解。书中对时间序列分析的介绍，也给我留下了深刻的印象。作者不仅讲解了趋势、季节性、周期性等基本概念，还深入探讨了 ARIMA 模型等预测方法，并辅以大量的图示和案例，让我能够直观地理解这些复杂模型的运作原理。我甚至尝试用书中的方法，对过去几年的股票价格走势进行分析，虽然结果不尽完美，但这个过程本身就极具启发性。作者在讲解方差分析（ANOVA）时，也同样做得非常出色。它详细解释了单因素方差分析和双因素方差分析的原理、假设条件以及如何进行多重比较，这让我能够更科学地比较不同组别之间均值的差异。我尝试将书中的方法应用于我工作中的某个项目，通过对比不同营销策略的效果，得到了非常有价值的洞察。这本书的价值不仅在于传授知识，更在于培养一种科学严谨的研究态度，让我学会如何用数据说话，如何从数据中挖掘真相。

《统计学》这本书的魅力在于它能够将抽象的数学理论，与生动的现实世界紧密联系起来。作者在讲解中心极限定理时，并没有直接抛出复杂的数学证明，而是通过模拟大量随机变量的平均值分布，直观地展示了当样本量增大时，样本均值的分布会趋近于正态分布。这让我对统计推断的理论基础有了更深刻的理解。我特别欣赏作者在介绍回归模型中的多重共线性问题时，所给出的详细解释和解决方案。它不仅阐述了多重共线性对模型参数估计的影响，还提供了方差膨胀因子（VIF）等检测方法，以及如何通过变量选择或岭回归等方法来处理。这让我能够更稳健地构建和解释回归模型。书中关于方差分析（ANOVA）的部分，也给我留下了深刻的印象。它详细解释了单因素方差分析和双因素方差分析的原理、假设条件以及如何进行多重比较，这让我能够更科学地比较不同组别之间均值的差异。我尝试将书中的方法应用于我工作中的某个项目，通过对比不同营销策略的效果，得到了非常有价值的洞察。这本书的价值不仅在于传授知识，更在于培养一种科学严谨的研究态度，让我学会如何用数据说话，如何从数据中挖掘真相。

读完《统计学》，我感觉自己不仅仅是学习了知识，更重要的是学习了一种科学的研究方法和严谨的分析思维。作者在讲解假设检验的步骤时，非常细致。从建立原假设和备择假设，到选择合适的检验统计量，再到计算检验统计量的值和相应的 p 值，最后得出结论，每一个环节都讲解得非常清晰，并且辅以大量的实例。我尤其欣赏作者在讲解置信区间时，所强调的“区间含义”的准确理解。它不是一个简单的数值范围，而是对总体参数的一个可能区间的估计，并且伴随着一定的置信水平。作者通过生动的比喻，如“捕鱼网”的比喻，让我深刻理解了置信区间的含义和局限性。这让我避免了将置信区间等同于精确数值的常见误区。书中关于方差分析（ANOVA）的部分，也给我留下了深刻的印象。它详细解释了单因素方差分析和双因素方差分析的原理、假设条件以及如何进行多重比较，这让我能够更科学地比较不同组别之间均值的差异。我尝试将书中的方法应用于我工作中的某个项目，通过对比不同营销策略的效果，得到了非常有价值的洞察。这本书的价值不仅在于传授知识，更在于培养一种科学严谨的研究态度，让我学会如何用数据说话，如何从数据中挖掘真相。

我一直在寻找一本能够真正理解统计学内在逻辑的书，而《统计学》无疑满足了我的期待。作者在内容编排上极为用心，从最基础的数据描述，到复杂的统计推断，层层递进，逻辑严谨。我特别欣赏作者对“相关性”和“因果性”之间区别的强调。在讲解散点图和相关系数时，作者反复提醒读者，相关性不等于因果性，并且通过一些典型的反例，让我深刻认识到这一点。这对于避免在分析数据时产生误导性的结论至关重要。书中关于卡方检验的讲解也给我留下了深刻的印象。它详细介绍了独立性检验和拟合度检验的应用场景，以及如何计算卡方统计量和确定自由度，并如何根据 p 值来做出判断。我尝试利用书中的方法，对我的社交网络中的朋友关系进行分析，从中发现了有趣的群体划分规律。作者在介绍样本量确定方法时，也提供了非常实用的指导。它解释了影响样本量的各种因素，如置信水平、误差范围和总体变异性，并提供了计算公式和图表，让我能够根据实际研究需求，科学地确定所需的样本量。这对于保证研究结果的有效性和可靠性有着直接的意义。总而言之，这本书不仅教授了“是什么”，更重要的是教会了“为什么”和“如何做”，让我对统计学有了更深层次的理解和应用能力。

这本书的精髓在于它能够将看似复杂的统计概念，通过清晰的逻辑和生动的语言，展现在读者面前。作者在介绍配对样本 t 检验时，特别强调了它与独立样本 t 检验的区别，以及何时应该使用配对样本 t 检验，这让我对不同类型数据的处理方式有了更清晰的认识。书中关于泊松分布和指数分布的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者不仅解释了它们的概率密度函数和累积分布函数，还通过实际例子，如计算一段时间内某事件发生的次数，或事件发生的时间间隔，让我能够理解这些分布在实际应用中的价值。我甚至尝试用书中的方法，对我们小区一段时间内的外卖订单量进行分析，从中发现了有趣的规律。作者在讲解生存分析时，也展现了其知识的广博。它介绍了 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险模型等方法，并解释了它们在医学、工程等领域的应用，这让我看到了统计学在预测事件发生概率和分析影响因素方面的强大能力。我尝试将这些方法应用于分析我研究的某个领域，从中得到了非常有意义的发现。总而言之，这本书不仅是一本关于统计学的知识宝库，更是一本关于如何用科学方法思考和解决问题的指南，让我受益匪浅。

这本书的叙述方式非常吸引人，它能够将复杂的统计概念，以一种易于理解的方式呈现给读者。作者在讲解二项分布和正态分布之间的关系时，强调了当试验次数足够大时，二项分布可以用正态分布来近似，这让我对不同概率分布之间的联系有了更清晰的认识。书中关于主成分分析（PCA）的讲解，也给我留下了深刻的印象。作者不仅解释了 PCA 的基本思想，即通过降维来提取数据中的主要信息，还通过实际例子，如图像处理和基因数据分析，让我能够理解 PCA 在数据降维和特征提取方面的强大能力。我甚至尝试用书中的方法，对我们公司的一些产品数据进行分析，从中发现了关键的几个影响因素。作者在讲解蒙特卡洛模拟时，也展现了其知识的广博。它介绍了蒙特卡洛方法的基本原理，即通过大量的随机抽样来逼近复杂问题的解，并举例说明了其在风险评估、数值积分等领域的应用，这让我看到了统计学在解决实际问题方面的灵活性和强大威力。我尝试将这些方法应用于分析我研究的某个领域，从中得到了非常有意义的发现。总而言之，这本书不仅是一本关于统计学的知识宝库，更是一本关于如何用科学方法思考和解决问题的指南，让我受益匪浅。