统计学

出版者:石油工业

作者:李友俊

页数:366

出版时间:2006-1

价格:20.00元

isbn号码:9787502153748

具体描述

李友俊的《统计学(高等学校教材)》是为适应非统计专业统计学教学需要而编写的。全书共18章，系统地介绍了统计学的基本理论与方法，主要包括：统计调查，统计资料整理，综合指标，动态数列，指数、相关与回归分析，抽样调查，统计预测与决策，我国国民经济核算体系，工业产品产量与产值统计，工业劳动统计，工业生产设备统计，工业原材料统计，工业财务成本统计，工业经济效益统计，工业统计分析及Excel在统计中的应用等内容。书中每章都有小结和练习题，以帮助学生理解所学内容。

《统计学(高等学校教材)》可用作高等院校经济管理各专业统计学教材，也可以作为管理人员和工程技术人员学习统计学的参考书。

用户评价

我当初选择这本书，是希望能找到一种能够“化繁为简”的方法，让那些看似杂乱无章的数据，在我的手中变得井然有序，并从中提取出有价值的信息。我脑海中的《统计学》，应该是一本能够指导我如何成为一个“数据侦探”，通过蛛丝马迹，破解谜团。然而，这本书给我的感觉，更像是一部关于“如何制造精密仪器”的说明书。 书中的章节划分和内容安排，可以说是非常符合学术规范的。它循序渐进地介绍了统计学的基本概念，从最简单的描述性统计，到复杂的统计推断。对于想要系统学习统计学理论的读者，这本书无疑提供了极大的便利。然而，我对于“如何使用这些工具来分析我的日常工作数据”的期待，似乎并没有得到充分的满足。我希望能够看到更多关于如何选择合适的统计方法来解决特定问题的案例，而不是仅仅对各种方法进行理论上的介绍。 书中对每一个统计概念的解释都力求准确和全面，这也是其学术价值的体现。但有时候，我感觉作者过于追求概念的严谨性，而忽略了对于非专业读者的友好度。我希望能看到一些更生动的比喻，或者是一些与我们日常生活息息相关的例子，来帮助我更好地理解那些抽象的统计概念。例如，在讲解中心极限定理时，如果能用一个更贴近生活的例子来解释，而不是仅仅依赖数学公式，那对我的理解会更有帮助。

不得不说，这本《统计学》是一部非常“硬核”的著作。我翻开它的时候，是抱着一种探究“万物皆可数”的哲学思想，想从中找到统计学如何揭示世界规律的奥秘。我期待它能像一本武林秘籍，让我学会如何运用数据来“以柔克刚”，洞察先机。然而，当我真正深入阅读后，才发现它更像是一部严谨的学术教科书，充满了各种公式、定理和证明。 书中的每一章都像是一个独立的模块，清晰地介绍了各种统计概念。比如，在描述性统计的部分，对均值、中位数、方差等概念的解释就非常到位，也配有了一些图表。但是，对于我来说，更希望看到的是如何利用这些描述性统计指标来分析一段时期内的销售趋势，或者评估一个广告活动的效果。我渴望的，是一种能够立刻被应用到决策中的“速效药”，而不是需要花费大量时间去理解其深层原理的“养生汤”。 这本书的学术严谨性毋庸置疑，它为想要成为统计学专业人士的人提供了极好的理论基础。但对于像我这样，只是想利用统计学来提升工作效率，解决实际问题的读者来说，阅读过程中的挑战还是不小的。我希望能看到更多能够引发思考的“为什么”，而不是仅仅展示“是什么”。比如，在讲到抽样调查时，除了介绍各种抽样方法，如果能多解释一下不同抽样方法在实际应用中可能带来的偏差，以及如何尽量减小这些偏差，那对我来说会更有指导意义。

这次是真的抱有极大期待来翻开这本《统计学》的，毕竟身边不少朋友都在推荐，说它有多么多么的通俗易懂，多么多么的实用。我一直对数字和数据背后的逻辑很感兴趣，总觉得它们隐藏着许多不为人知的奥秘，而统计学似乎就是一把能打开这些宝藏的钥匙。然而，读完之后，我感觉它更像是一个严谨的学术研究，里面的概念和推导过程，虽然环环相扣，但对于我这样希望快速掌握核心要点，并能立刻运用到实际工作中的读者来说，未免有些过于“深入浅出”了。 我期待的是那种能够immediately产生顿悟感的内容，比如通过生动的案例解析，让我瞬间理解某个统计方法的应用场景，或者能提供一套清晰易行的步骤，指导我如何从原始数据中挖掘出有价值的洞察。这本书的优点在于其理论的完整性，从基础的描述性统计到更复杂的推断性统计，都进行了详尽的阐述。但正是这种详尽，有时候会让我觉得像是在攀登一座陡峭的山峰，虽然山顶风光无限，但攀登的过程却异常艰难，让我有些望而却步。我希望能够有一些更“接地气”的篇章，比如结合当下热门的行业数据，展示统计学是如何解决实际问题的，而不是仅仅停留在公式和理论的层面。 总的来说，这本书更适合那些有一定数学基础，并且希望系统学习统计学理论的读者。如果你和我一样，是希望能够快速上手，在实际工作中“救急”的读者，那么在阅读之前，可能需要做好心理准备，它所包含的内容并非一蹴而就。我承认，这本书在学术价值上毋庸置疑，但对于我个人而言，它与我最初设想的“实用工具书”之间，还存在着一定的距离。我希望能看到更多的图表，更多直观的比喻，来帮助我这个“门外汉”更好地理解那些抽象的概念。

坦白说，我怀着一种好奇的心情，试图从这本《统计学》中挖掘出一些关于“预测未来”的智慧。我一直相信，通过对过去数据的分析，我们能够窥探到未来的端倪，而统计学，正是实现这一目标的有力工具。我期待它能像一本占星术手册，教我如何解读星象（数据），从而预知吉凶（趋势）。但实际上，这本书更像是一本精密的工程手册，详细地描述了各种工具（统计方法）的制造工艺（数学原理）。 书中对统计学的分类和系统性介绍，绝对是无可挑剔的。它从基础的概率论开始，逐步深入到回归分析、时间序列分析等复杂模型。每一部分都力求严谨，概念的定义也精确到每一个细节。这对于那些需要进行严谨学术研究的读者来说，无疑是宝贵的资源。但对于我而言，我更希望看到的是，如何利用这些模型来预测股票的涨跌，或者判断某种新产品的市场接受度。我渴望的是一种能够直接指导我做出商业决策的“实操手册”，而不是一个理论框架。 我非常赞赏作者在书中对各种统计公式的详细推导，这体现了其深厚的学术功底。然而，对于一个非数学专业出身的读者来说，这些复杂的数学推导，有时候确实让人感到吃力。我更希望看到一些更直观的解释，或者是一些与实际应用场景紧密结合的例子，来帮助我理解这些公式的意义和用途。例如，在讲解回归分析时，如果能通过一个简单的例子，演示如何从数据中找出影响因素，并进行预测，那对我来说会更加有启发性。

这本《统计学》给我留下的印象，就像是走进了一座宏伟的图书馆，里面摆满了各式各样的书籍，而这本书，无疑是其中最厚重、最系统的那一本。我原本以为，它会像一位经验丰富的向导，带领我穿梭在数据的海洋中，指引我辨识方向，找到宝藏。但实际上，它更像是一位渊博的学者，在向我展示一个庞大而复杂的知识体系。 我特别欣赏书中对于各种统计方法的细致分类和讲解，比如在概率论的部分，就将各种分布和定理一一列举，并配以严谨的数学证明。这无疑是为那些想要深入研究统计学原理的读者提供了坚实的基础。然而，我作为一个对商业分析和市场调研比较感兴趣的读者，更希望看到的是如何将这些理论转化为实际应用。例如，在讲解假设检验时，如果能有几个不同行业的真实案例，来演示如何设定零假设和备择假设，如何选择合适的检验方法，以及如何解读P值和置信区间，那对我的启发将会大得多。 这本书的结构非常清晰，章节之间的逻辑性也很强，这对于初学者构建知识框架很有帮助。但是，在某些部分，我感觉作者过于侧重于数学推导，而对实际操作的指导相对较少。我希望能看到更多关于如何使用常用统计软件（如SPSS、R或Python）来实现书中讲解的统计方法的具体操作指南，或者是一些数据可视化技巧的介绍，这样才能更好地将理论知识转化为解决实际问题的能力。