统计学基础

出版者:中国电力出版社

作者:邢于仓，曾祥师主

页数:251

出版时间:2003-1

价格:22.80元

isbn号码:9787508314273

具体描述

本书是高职高专"十五"规划教材。本书共分十一章，主要内容包括统计设计和统计调查，统计整理，总量指标和相对指标，平均指标和变异指标，动态数列，统计指数，抽样调查，相关与回归分析，统计估算和预测，统计综合分析。本书侧重理论结合实际，并尽量使统计口径和方法接近国际惯例。

　　本书可作为高职高专院校经济管理专业的教材，也可供相关专业人员学习参考。

用户评价

我对《统计学基础》这本书的评价是，它是一本真正能够“授人以渔”的书。它不仅仅是告诉你统计学有哪些公式和方法，更重要的是它教会了我如何去思考。在讲解各种统计方法的时候，作者始终强调“为什么”要使用这种方法，以及这种方法“适用于什么情况”。比如，在讲到“回归分析”时，它并没有直接抛出复杂的回归方程，而是先解释了为什么我们需要建立模型来描述变量之间的关系，然后才逐步引入线性回归、多元回归等概念。而且，它还详细地讲解了如何评估回归模型的拟合优度，以及如何解释回归系数的含义。这让我明白，学习统计学不是简单地套用公式，而是要理解公式背后的逻辑和应用场景。书中还花了不少篇幅讲解“统计推断”的核心思想，比如如何从样本推断总体，如何衡量不确定性。这让我对数据的分析和解释有了更深的理解，不再是那种“差不多就行”的模糊判断，而是能够给出更严谨、更有说服力的结论。这本书真的让我受益匪浅，它让我对数据分析有了全新的认识。

在我看来，《统计学基础》这本书最大的优点在于它非常注重理论与实践的结合。作者没有将枯燥的统计学理论孤立起来讲解，而是通过大量精心挑选的案例，将统计学知识融入到实际问题的解决过程中。无论是分析市场调研数据，还是解读科学实验结果，亦或是评估某个政策的有效性，书中都给出了详细的步骤和方法。我特别喜欢它关于“假设检验”部分的讲解，我之前一直觉得假设检验非常复杂，什么零假设、备择假设，还有各种p值、显著性水平，总是让我头晕。但是，这本书用了一个非常巧妙的类比，将假设检验的过程比作“法庭审判”，让我一下子就理解了其中的逻辑。它一步一步地引导我完成整个假设检验的过程，从提出假设，到收集证据（数据），再到做出最终的判断。这让我明白，假设检验不仅仅是为了得出“拒绝”或“不拒绝”某个假设的结论，更重要的是它提供了一种严谨的科学思考方式。通过这些实际案例，我不仅巩固了统计学知识，更重要的是学会了如何运用这些知识来分析问题、解决问题，这才是学习统计学的真正意义所在。

这本《统计学基础》算是我近一年来读过的最实在的一本书了，真的，一点不夸张。我之前一直觉得统计学是个高不可攀的学科，什么概率分布、回归分析，听着就头大。但这本书不一样，它没有上来就堆砌一堆公式和术语，而是从最基本、最直观的概念讲起。比如，它花了好大的篇幅讲解“数据”这个东西到底是什么，为什么要收集数据，数据的类型又有哪些，这些看似简单的问题，却是我之前一直模糊不清的。作者用了很多生活中的例子，比如调查某个学校学生的平均身高，或者分析超市里哪种商品卖得最好，把抽象的概念具象化，让我这个“小白”也能迅速理解。而且，书中对于“平均数”、“中位数”、“众数”这些基本统计量，也讲得非常透彻，不仅说明了它们是什么，更重要的是解释了它们各自的适用范围和局限性。我尤其喜欢它关于“离散程度”的讲解，标准差、方差这些概念，之前我总是混淆不清，这本书通过图示和实例，让我明白了它们到底代表着什么，为什么需要衡量数据的分散情况。读完这部分，我对数据的分布形态有了全新的认识，不再是那种死记硬背的公式，而是真正理解了它们背后的含义。总的来说，这本书就像一个循循善诱的老师，一步一步地引导我走进统计学的大门，让我不再畏惧这个学科。

不得不说，《统计学基础》这本书的写作风格非常独特，它没有采用那种一本正经、枯燥乏味的学术语言，而是用一种非常亲切、甚至带点幽默的口吻来讲解。作者在讲解一些比较复杂的概念时，常常会穿插一些有趣的段子或者个人见解，这让我感觉像是在和一个经验丰富的导师聊天，而不是在读一本教科书。这种轻松的氛围，极大地减轻了学习统计学的压力，让我能够更投入地去阅读。比如，在讲解“相关与因果”这两个容易混淆的概念时，作者就举了一个非常形象的例子，说明了相关性不等于因果性，不要因为看到了两个事物之间有关联就轻易下结论。这种生动的讲解方式，不仅让我更容易记住这些知识点，更重要的是让我理解了统计学背后的一些重要思维方式。而且，书中对于一些容易出错的地方，也做了特别的提示和强调，让我能够避免走弯路。总而言之，这本书在保持学术严谨性的同时，又充满了人文关怀，让统计学变得不再遥不可及，而是充满了趣味和吸引力。

我之所以觉得《统计学基础》这本书非常出色，还在于它对“理解比记忆更重要”的坚持。作者在讲解每一个统计概念时，都力求让我理解其背后的原理和逻辑，而不是仅仅停留在死记硬背公式的层面。比如，在讲解“置信水平”和“显著性水平”时，它并没有简单地给出定义，而是通过大量的图示和类比，让我深刻理解了这两个概念在统计推断中的作用以及它们之间的关系。它鼓励我去思考，为什么会有这样的概念？它解决了什么问题？它有什么局限性？这种引导式的学习方式，让我对统计学产生了更深入的理解和兴趣。而且，书中还经常会提醒我，在实际应用中，不要盲目套用公式，而是要结合具体情境，进行审慎的判断。这种“反思性”的学习，让我觉得统计学不再是一门僵化的学科，而是一门充满智慧和灵活性的工具。这本书真的让我学会了如何去“思考”统计学，而不仅仅是“学习”统计学。

坦白说，我拿到《统计学基础》这本书的时候，并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于统计学的入门书籍实在太多了，很多都是换汤不换药。但这本书的开篇就给了我惊喜。它没有从历史渊源或者理论框架讲起，而是直接切入“为什么我们需要统计学”这个最根本的问题。作者通过几个非常生动的故事，比如对某城市人口增长趋势的预测，或者分析股市的涨跌规律，来展示统计学在现实生活中的强大应用。这让我立刻就对统计学产生了浓厚的兴趣，意识到它不仅仅是数学的一个分支，更是理解世界、做出决策的有力工具。接着，书中对“抽样”这个概念的讲解，我之前一直觉得很难理解，总觉得样本代表不了总体，会有很大的误差。但是，这本书通过大量的图表和模拟实验，非常清晰地解释了为什么需要抽样，不同的抽样方法有什么优缺点，以及如何通过科学的抽样来减小误差，让样本能够更准确地反映总体特征。我印象特别深刻的是它关于“置信区间”的论述，之前我总觉得所谓的“95%置信区间”听起来很玄乎，但这本书用通俗易懂的语言，加上形象的比喻，让我明白了它的真正含义，以及它在估计总体参数时的重要作用。这本书让我觉得，统计学不再是冰冷的数字，而是充满了智慧和洞察力的语言。

《统计学基础》这本书的另一个亮点在于它对“数据质量”的重视。作者在书中反复强调，无论多么先进的统计方法，如果数据本身存在问题，那么分析结果也毫无意义。它详细地讲解了数据清洗的常见问题，比如缺失值、异常值、重复值等，并给出了一些处理这些问题的策略。我尤其喜欢它关于“异常值检测”的讲解，它介绍了几种不同的方法，并分析了它们各自的优缺点，这让我能够根据具体情况选择最合适的检测方法。同时，书中还提醒我们要注意数据的“偏差”问题，比如选择性偏差、测量偏差等，以及如何尽量避免这些偏差的产生。这让我意识到，进行严谨的数据分析，首先要保证数据的“真实性”和“代表性”。这种对细节的关注，使得这本书不仅仅是一本统计学方法的介绍，更是一本关于如何进行科学、严谨地进行数据研究的指南。它让我明白了，好的统计分析，离不开高质量的数据。

这本书《统计学基础》给我的最大感受是，它真的把统计学“去神秘化”了。我之前总觉得统计学是个很高深莫测的学科，需要很强的数学功底才能学好。但这本书用非常平实的语言，加上生动的比喻，将很多复杂的概念解释得清晰易懂。比如，在讲解“抽样分布”时，它并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过反复的模拟实验，让我看到了抽样分布是如何形成的，以及它为什么会服从特定的分布。这让我真正理解了中心极限定理的强大威力，也为理解后续的参数估计和假设检验打下了基础。书中还特别强调了“数据分析的过程”，从数据的收集、整理，到探索性数据分析，再到模型选择和结果解释，每一个环节都做了详细的说明。这让我意识到，统计学不仅仅是关于方法，更是一个完整的数据分析流程。读完这本书，我感觉自己不再是那个对统计学感到畏惧的小白，而是有了一些初步的分析能力和解决问题的信心。

《统计学基础》这本书在内容编排上，我觉得做得非常合理，它遵循了一个非常清晰的学习逻辑。从最基础的数据描述开始，逐步深入到数据推断。每一章的内容都紧密联系，就像是在搭建一座大厦，每一块砖瓦都放置在恰当的位置。我尤其喜欢它在讲解“概率”部分时，将它与日常生活中遇到的随机事件联系起来，比如抛硬币、掷骰子，以及彩票的中奖概率。这让我能够直观地理解概率的基本概念，而不仅仅是把它当做一个抽象的数学符号。然后，它再自然而然地过渡到概率分布，比如二项分布、泊松分布、正态分布，并详细地讲解了这些分布的特点以及它们在不同场景下的应用。书中关于“正态分布”的讲解，我觉得尤其到位，它不仅解释了为什么正态分布如此重要，还通过大量的例子展示了它在自然界和实际生活中的广泛存在。读完这部分，我对数据的随机性和规律性有了更深刻的认识，也为后面的统计推断打下了坚实的基础。

我之前一直对数据可视化非常感兴趣，但总觉得要做出漂亮的数据图表需要很多专业软件和高深的知识。这本《统计学基础》在这方面给了我很多启发。虽然它不是一本专门讲数据可视化的书，但它在讲解各种统计概念的时候，都辅以大量的图表，而且这些图表都非常清晰、直观。从最基本的柱状图、折线图，到稍微复杂一些的散点图、箱线图，书中都给出了详细的绘制方法和解读技巧。我尤其喜欢它关于“散点图”的讲解，它不仅展示了如何通过散点图来观察两个变量之间的关系，还深入分析了如何从散点图的分布模式中看出正相关、负相关、无相关，甚至是非线性关系。这让我意识到，好的图表不仅能美化数据，更能传递出丰富的信息。而且，书中还提到了很多关于“选择合适的图表类型”的建议，这对于避免误导读者、清晰地呈现数据至关重要。我感觉，读完这本书，我不仅学会了如何理解统计数据，还掌握了如何用视觉化的方式来呈现和沟通这些数据，这对我今后的工作和学习都有很大的帮助。这本书的讲解方式让我觉得，统计学其实可以很有趣，也很有艺术感。