统计学教程

出版者:第1版 (2005年8月1日)

页数:540 页

出版时间:2005年8月1日

价格:18.00

装帧:平装

isbn号码:9787305014673

具体描述

统计学原理课程是高等院校财经类各专业学生必修的专业基础课程。该课程运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会主义经济的实践，分析社会经济现象的数量关系和数量变化规律，是为各级经济管理、规划和决策分析提供基本分析方法的一门方法论科学。为了结合非统计专业学生的学飞要求和教学内容的完整性，使学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析服务，这是本书的编写思想。

用户评价

在我阅读《统计学教程》的过程中，我深刻体会到了作者对于统计学在决策支持方面的重视。在讲解决策树和贝叶斯网络的章节时，作者并没有将它们仅仅作为理论模型来介绍，而是通过分析一系列的商业案例，例如产品定价策略、风险评估等，来展示这些工具是如何帮助决策者量化不确定性，并做出更优选择的。他详细地阐述了如何构建决策树，如何计算各个分支的期望收益，以及如何利用贝叶斯网络来建模变量之间的概率依赖关系，从而预测不同决策可能带来的后果。我尤其欣赏本书对缺失数据处理方法的介绍，作者列举了多种处理策略，比如删除法、插补法（均值插补、回归插补、多重插补等），并分析了各种方法的优缺点和适用场景。这对于我在实际工作中处理不完整数据时，提供了非常实用的指导。此外，本书还涉及了部分统计软件的应用介绍，例如SPSS、R语言等，并提供了相应的操作演示，这让我能够将理论知识迅速转化为实践技能。这本书不仅教会了我统计学的“是什么”，更教会了我统计学的“怎么用”，以及“为什么这么用”。

在我看来，《统计学教程》这本书最大的价值在于它不仅仅传授知识，更重要的是培养一种统计思维。作者在讲解相关性分析时，并没有简单地给出相关系数的计算方法，而是着重强调了“相关不等于因果”这一核心概念。他通过多个生动有趣的例子，比如冰淇淋销量与溺水人数之间的正相关关系，来警示我们不能简单地将两个变量同时出现就视为存在因果联系，而是需要深入分析是否存在潜在的混淆变量。这种严谨的科学态度贯穿全书，让我受益匪浅。在介绍时间序列分析时，作者也花了不少篇幅讲解如何处理季节性、趋势性等因素，并介绍了移动平均法、指数平滑法等预测方法。这些内容对于那些需要分析股票价格、销售额等随时间变化的数据的读者来说，无疑是极具价值的。我尤其欣赏本书对大数据时代下统计学应用的探讨，作者敏锐地指出了统计学在机器学习、数据挖掘等领域的核心地位，并为读者指明了进一步学习的方向。本书的内容涵盖广泛，从基础的统计描述到高级的推论统计，再到一些新兴的应用领域，都做到了深入浅出，让我能够在一个相对短的时间内，对统计学建立起一个全面的认知框架。

在我阅读《统计学教程》的过程中，我逐渐意识到统计学是一门逻辑严谨且充满智慧的学科。作者在讲解卡方检验时，不仅详细介绍了卡方检验的计算公式和适用条件，还深入剖析了卡方检验背后的思想，即比较观测频数与期望频数之间的差异，并判断这种差异是否具有统计学意义。他通过对不同分类变量之间关联性的分析，例如职业与收入水平之间的关系，来展示卡方检验的实际应用。我尤其喜欢本书对回归诊断的阐述，作者列举了多种诊断方法，如残差图、杠杆点、强影响点等，并解释了这些诊断指标如何帮助我们识别模型中的问题，并进行相应的修正，以确保回归分析结果的可靠性。这让我明白，一个好的统计分析不仅仅是计算出结果，更重要的是对结果进行审慎的评估和解释。此外，本书还包含了一些关于统计学伦理的讨论，例如如何避免数据造假，如何公正地呈现统计结果等，这让我认识到统计学工作者所肩负的责任。这本书的结构清晰，内容翔实，是一本不可多得的统计学学习佳作。

《统计学教程》这本书给我最直观的感受是，它能够将统计学理论与统计实践无缝地结合起来。作者在讲解主成分分析（PCA）时，并没有仅仅停留在矩阵分解的数学推导上，而是通过对一个大型数据集进行降维的案例，直观地展示了PCA如何提取数据中最主要的变异信息，从而减少变量的数量，提高分析效率。他详细地解释了如何选择主成分的数量，以及如何解释这些主成分所代表的含义。我尤其对书中关于置信区间的更新和修正的讨论印象深刻。作者解释了在不同数据收集阶段，如何利用先验信息来更新置信区间，从而获得更精确的估计。这让我明白了统计学是一个动态的学习和改进的过程，而不是一次性的计算。此外，本书还涉及了部分非参数统计在医学、社会科学等领域的应用，例如Wilcoxon秩和检验在比较两组独立样本的中心位置上的优势，以及Kruskal-Wallis H检验在比较多组独立样本的有效性。这些内容让我看到了统计学在各个领域的广泛应用前景。这本书的语言风格也十分平实易懂，即使是对于统计学背景不强的读者，也能够轻松理解。

《统计学教程》这本书最让我印象深刻的一点，就是它在概念解释上的细致入微和循序渐进。作为一名之前对统计学知之甚少的读者，我原以为会遇到很多难以理解的术语和复杂的数学推导，但这本书却以一种非常友好的方式，将这些内容一一呈现。作者在介绍方差分析（ANOVA）时，并没有直接抛出各种公式，而是先从单因素方差分析开始，通过一个简单的实验数据，清晰地展示了方差分析是如何分解总变异，并判断不同处理组之间是否存在显著差异的。随后，再逐步引入多因素方差分析，解释了交互作用的概念，这让我能够逐渐构建起对ANOVA的全面理解。在讲解非参数检验时，作者也同样表现出了极大的耐心，比如秩和检验、符号检验等，这些方法虽然不像参数检验那样依赖于特定的分布假设，但在实际应用中却同样重要。本书通过大量的示例，展示了这些非参数检验的适用场景和具体操作步骤，让我能够根据数据的特点来选择最合适的统计方法。我特别欣赏作者在章节结尾处设置的“思考题”和“习题”，这些题目不仅巩固了章节内容，更能引发我进一步的思考，加深对统计学原理的理解。读完这本书，我感觉自己已经掌握了一套处理和分析数据的基本方法论，为我今后的学习和工作打下了坚实的基础。

《统计学教程》这本书的质量，体现在它对每一个统计概念的严谨性和完整性上。我尤其欣赏作者在讲解置信水平和显著性水平时，所做的细致区分。他不仅解释了置信区间是如何构建的，更重要的是，他还阐述了“95%置信水平”在实际中的含义，即如果我们重复进行100次抽样，大约会有95次抽样得到的置信区间能够包含真实的总体参数。同时，他对P值的解释也相当到位，强调了P值是基于零假设成立的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率，而不是拒绝零假设的概率。这种对统计术语精确的定义和解释，对于我这样希望深入理解统计学原理的读者来说，是极其宝贵的。书中还包含了许多关于实验设计的内容，例如如何控制混淆变量，如何设置对照组和实验组，以及如何进行随机化处理，这些都是保证研究结果有效性和可靠性的关键。我通过学习这些内容，不仅掌握了如何运用统计工具，更学会了如何以科学的逻辑来设计研究。本书的编排也十分合理，章节之间的过渡自然流畅，让我能够顺畅地完成对整个统计学知识体系的学习。

拿到《统计学教程》这本书，我最直接的感受就是它的实用性。作者非常擅长将复杂的统计概念与我们日常生活中遇到的实际问题联系起来。比如说，在讲解回归分析时，它并没有停留在理论层面，而是通过分析影响房价的各种因素，比如房屋面积、地理位置、装修情况等，来演示如何建立多元回归模型，并解读模型的各项系数所代表的含义。这个过程让我深切体会到，统计学不仅仅是纸上谈兵，更是一种强大的分析工具，能够帮助我们理解事物之间的因果关系，并进行预测。本书对假设检验的讲解也同样精彩，作者通过一系列的案例，从零开始教你如何提出零假设和备择假设，如何选择合适的检验方法（如t检验、卡方检验、F检验等），如何计算P值，以及如何根据P值来做出判断。这些步骤都被拆解得非常细致，配合着具体的计算步骤和结果解释，让我在实践中能够得心应手。我尤其喜欢书中关于置信区间的讨论，它让我明白，即使我们无法知道总体的真实参数，我们也可以通过样本来估计一个可能包含真实参数的范围，并且这个估计是具有一定可靠性的。这些内容不仅帮助我建立了对统计学方法的系统认识，更重要的是，它极大地提升了我分析和处理数据的能力，让我能够更客观、更理性地看待周围的世界。

《统计学教程》这本书的魅力在于，它能够将一些看似枯燥的统计概念，通过生动有趣的语言和恰当的比喻，变得易于理解和接受。作者在讲解方差与标准差时，并没有仅仅停留在数学定义上，而是通过分析不同班级学生的考试成绩波动情况，来形象地解释方差和标准差如何衡量数据的离散程度。他指出，即使两个班级的平均分相同，但如果其中一个班级的成绩分布更加分散，那么其方差和标准差就会更大，这反映了成绩的不稳定性。我尤其欣赏本书对置信区间的统计学意义的阐释。作者强调，置信区间并不是概率的区间，而是通过反复抽样，能够包含总体参数的区间。这让我对统计推断有了更深刻的理解，避免了常见的误解。此外，本书还涉及了部分统计软件的使用指导，例如如何通过SPSS软件进行t检验、ANOVA等分析，并提供了详细的操作步骤和结果解读。这让我在学习理论知识的同时，能够立即上手进行数据分析实践。这本书的语言风格非常亲切，仿佛一位经验丰富的老师在耐心教导，让我感到学习统计学不再是一件困难的事情。

《统计学教程》这本书给我的惊喜远不止于其内容的深度和广度，更在于其讲解方式的独具匠心。作者在解释一些较为抽象的统计概念时，非常善于运用类比和图示。例如，在讲解中心极限定理时，他并没有仅仅停留于数学公式的推导，而是通过模拟不同分布的抽样过程，直观地展示了样本均值分布的收敛性，这种可视化的讲解方式极大地降低了理解难度。我特别喜欢本书在讲解统计推断时，对“误差”和“偏差”这两个概念的区分和阐释。作者明确指出，即使在完美的统计模型下，由于抽样本身的随机性，我们对总体参数的估计也必然存在一定的误差，而偏差则更多地与抽样方法的选择以及数据本身的质量有关。这种对细节的关注，让我在实践中能够更加审慎地对待数据分析的结果。此外，本书对贝叶斯统计方法也进行了初步的介绍，虽然篇幅不长，但足以让我领略到贝叶斯统计在处理先验信息和更新信念方面的独特魅力。总而言之，这本书不仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师，引导我一步步走近统计学的世界，发现其中的奥妙。

我最近入手了这本《统计学教程》，迫不及待地想和大家分享一下我的阅读体验。不得不说，这本书的内容之丰富，条理之清晰，真是让我大开眼界。从最基础的描述性统计，比如均值、中位数、众数这些概念，它都用非常生动形象的例子来解释，让你即使是统计学小白，也能很快理解。更别提那些图表了，什么直方图、箱线图、散点图，作者运用得炉火纯青，将抽象的数据可视化，让原本枯燥的数字仿佛活了过来，一目了然。特别是关于数据分布的部分，作者深入浅出地讲解了正态分布、泊松分布、二项分布等等，并且给出了它们在实际生活中的应用场景，比如某个产品合格率的概率计算，或者某个事件发生的频率预测，这些都让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是与我们息息相关的工具。此外，本书在抽样调查方法上也有很详尽的阐述，简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等等，每种方法都配有详细的步骤和注意事项，这对于我们进行市场调研或者科学实验来说，无疑是至关重要的指导。我尤其欣赏的是，作者在讲解过程中，并没有回避那些可能让初学者感到困惑的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解它们的推导过程和意义，让你不仅仅是记住公式，更能真正掌握其背后的逻辑。总而言之，这本书为我打开了统计学的大门，让我看到了数据背后隐藏的规律和智慧，绝对是值得反复研读的经典之作。