应用统计学

出版者:北京交通大学出版社

作者:龚曙明

页数:302

出版时间:2005-8

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810825863

具体描述

《应用统计学(第2版修订本)》以适应统计学教学与统计实践为宗旨，从统计应用的角度系统地阐述了统计的基本理论、基本知识和基本方法。《应用统计学(第2版修订本)》系统性强，结构严谨，布局合理，统计理论与统计实践紧密结合，力求简明易懂，使读者易学易用；力求体现统计知识的整合性、综合性、系统性；力求体系和内容有所突破和创新。全书共14章，包括总论、统计计量、统计资料搜集、统计资料整理、变量数列分析、概率与概率分布、抽样统计、假设检验、方差分析、属性数列分析、相关数列分析、时间数列分析、空间数列分析和平衡数列分析。

《应用统计学(第2版修订本)》体系完善，内容丰富，实例较多，每章均有复习思考题和习题，能够适应统计学的教学需要，可作为高等院校统计学专业、经济学专业、工商管理类专业、信息管理与信息系统专业的统计学课程教材或教学参考用书，亦可作为从事统计、信息管理、市场调研等实际工作的读者的参考书籍或培训用书。

用户评价

从一个侧面来看，这本书在处理“例外”和“边界条件”方面的严谨性令人佩服。统计学很多时候的难点不在于常见情况，而在于那些不规则的、不符合理想模型假设的“脏数据”。这本书并没有回避这些难题，反而用专门的章节来讨论非参数检验的应用场景，以及当数据存在严重偏态或异常值时，如何采取稳健的统计方法。我记得有一次在处理一组收入数据时，极少数的超级高收入者严重拉高了平均值，按照常规的T检验，得出的结论带有很大的误导性。当时我正苦恼如何处理，正好翻到书中关于“中位数检验”和“秩和检验”的部分，作者详细分析了这些非参数方法在样本量小或分布未知时的优势，并给出了清晰的适用指南。这种对统计“灰色地带”的关注，体现了作者深厚的学术积累和高度的责任心。它告诫我们，统计结果的可靠性，很大程度上取决于我们对数据前提假设的理解和尊重。

这本书的学术深度与广度，在同类教材中是罕见的。它不仅覆盖了描述性统计、推断性统计这些基础模块，更令人惊喜的是，它对时间序列分析和多元统计方法也进行了深入浅出的介绍。我尤其赞赏作者对复杂模型（如逻辑回归和生存分析的初步介绍）的讲解方式，它没有用高深的数学推导来吓唬读者，而是通过构建直观的“事件发生几率”或“风险函数”的概念，将这些原本偏向专业领域的知识“拉”到了可以理解的层次。对于我这种需要跨界应用统计知识的研究人员来说，这本书提供了一个非常好的知识跳板。读完基础部分，我对后续深入学习更专业的计量经济学或生物统计学模块时，已经有了一个坚实且灵活的知识框架作为支撑。它不是一本“一劳永逸”的参考书，而更像是一个高水平的“导航仪”，指引着读者在统计学的浩瀚海洋中，能够自信地探索更远的彼岸。

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，色彩搭配既专业又不失现代感，拿在手里沉甸甸的，感觉内容一定非常扎实。我刚开始翻阅的时候，就被它清晰的章节划分和逻辑严谨的结构所吸引。作者似乎非常懂得如何引导初学者，将那些原本看起来复杂难懂的概念，一步步拆解成易于消化的知识点。比如，在讲解概率论的基础部分，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是通过一系列贴近生活的实例，比如彩票中奖的概率、日常天气预报的准确性等，让我瞬间明白了理论的实际意义。更让我惊喜的是，书中很多例题的配图和图表都做得非常精美且直观，这极大地帮助了我理解那些抽象的统计学模型，比如正态分布的曲线在不同参数下的变化，通过图示就能一目了然。这本书的排版也做得非常考究，字体大小适中，段落之间的留白恰到好处，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。看得出来，出版方在制作这本书的时候，确实下了不少功夫，力求为读者提供一个既有学术深度又不失阅读舒适度的体验。对于那些希望系统性学习统计学，并且注重阅读体验的读者来说，这本书无疑是一个极佳的选择。

作为一名在数据分析领域摸爬滚打了几年的人，我深知工具书的价值不在于“炫技”，而在于“实用”和“可操作性”。这本书在这两方面做得非常出色。我特别欣赏它对各种统计软件操作步骤的详细描述，内容详尽到几乎可以作为一份独立的操作手册来使用。例如，在进行回归分析时，书中不仅解释了模型背后的数学原理，还非常细致地列出了在主流统计软件（如SPSS或R语言环境）中，如何输入数据、设置参数、运行分析，并最终解读输出结果的全过程。很多其他教材往往只停留在理论层面，真正需要实践时，读者就束手无策了。这本书则完全避免了这种“纸上谈兵”的弊端。我尝试着跟着书中的步骤，对我的一个真实项目数据进行了分析，结果非常顺畅，而且作者在解读残差分析、模型拟合优度等高级指标时，提供的建议非常中肯且具有指导意义，让我对模型的质量有了更深刻的认识。这种理论与实践无缝对接的编排方式，极大地提升了我的工作效率，我愿意把它放在手边，随时查阅。

这本书给我带来的最大冲击，是它拓宽了我对“统计思维”的理解。我原以为统计学就是一套固定的公式和检验方法，但读完这本书后才发现，它更像是一种看待世界、处理不确定性的哲学框架。作者在讲解假设检验时，没有仅仅停留在计算P值和拒绝原假设的层面，而是深入探讨了犯第一类错误和第二类错误的实际成本，这在商业决策中是至关重要的。比如，在药物试验中，轻率地认为新药有效（拒绝了无效的原假设）可能导致严重的公共卫生风险；而在质量控制中，错误地认为一批次产品合格（未能拒绝无效假设）则可能导致经济损失。书中对贝叶斯统计思想的引入，虽然篇幅不长，但视角独特，它巧妙地将先验知识融入到客观数据分析中，为那些信息不完备的决策场景提供了新的思路。这种从“计算”到“思考”的转变，是任何纯粹的计算工具书都无法给予的宝贵财富。它让我不再是生硬地套用公式，而是带着批判性的眼光去审视数据和结论。