应用统计学

出版者:立信会计出版社

作者:编者：龚有容,包凤达

页数:312

出版时间:2006-8

价格:30.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787542916884

具体描述

本书适合各大专院校、高职高专院校、干部管理学院的经济管理类专业教学用书，也可作为企业在职培训教材。

　　本书第一至第十章的撰写与修编由龚有容负责，书中Excel程序的应用及统计作图等内容则由包凤达负责。立信会计出版社的李云老师对本书出版给予了热情的帮助。在此表示感谢、限于水平，书中若有不足之处，恳请广大读者批评指正。

用户评价

**评价五** 当我拿到《应用统计学》这本书时，我并没有想到它会给我带来如此大的启发。这本书给我最深的感受是，统计学并非是冰冷的数字游戏，而是充满人文关怀的学问。作者在阐述统计概念时，总是能巧妙地联系到社会现象和人们的生活。例如，在讲解了方差和标准差的概念后，书中紧接着就讨论了收入分配的均等化问题，让我明白了统计学如何能够量化社会公平。对假设检验的深入讲解，也让我认识到，在科学研究中，严谨的验证过程是多么重要，它能够帮助我们排除偶然性，找到事物的本质。书中对非参数统计的介绍也为我打开了新的视野，让我了解到即使在数据不符合某些假设条件的情况下，我们仍然有强大的统计工具可以使用。我特别喜欢书中关于贝叶斯统计的初步介绍，这是一种与传统频率派统计截然不同的思考方式，它更加强调主观信念的更新，让我对统计推断有了更丰富的理解。这本书不仅传授了知识，更激发了我对统计学更深层次的探索欲望。

**评价八** 《应用统计学》这本书，给我的感觉就像是一位经验丰富的向导，带领我穿越数据世界的丛林。它不仅仅是提供知识，更重要的是教授方法。我对书中对数据预处理的讲解印象深刻，包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等，这些看似基础但却至关重要的步骤，在书中得到了详尽的阐述。这让我明白，数据的质量直接影响到统计分析的结果，因此，在建模之前进行充分的数据准备是必不可少的。书中对各种回归模型的介绍，从线性回归到逻辑回归，再到更复杂的模型，都以清晰的逻辑和丰富的实例进行讲解，让我能够理解它们各自的适用范围和优势。我特别喜欢书中对模型评估指标的详细介绍，比如 R 方、均方误差等，这让我能够客观地评价模型的性能。此外，书中对统计可视化工具的介绍也让我感到惊喜，各种交互式的图表能够帮助我更直观地探索数据，发现隐藏的模式。

**评价二** 《应用统计学》这本书，在我看来，更像是一本指导我们如何“读懂”这个数据化时代的地图。它不仅仅是关于数字和公式的堆砌，更重要的是教会我们一种思考方式，一种洞察事物本质的方法。书中对于统计推断的讲解，让我深刻理解了样本和总体之间的关系，以及如何从有限的信息中做出有意义的判断。每一次对假设检验的细致剖析，都像是侦探破案般引人入胜，让我了解到在复杂的现实世界中，如何通过严谨的逻辑和科学的方法来验证我们的猜想。作者在介绍回归分析时，更是将复杂的模型简化为易于理解的步骤，并辅以大量的图示和实例，让我们能够清晰地看到变量之间的相互影响。我记得有一个关于市场营销效果的案例，通过简单的线性回归，就能够有效地预测广告投入对销售额的影响，这让我对统计学在商业决策中的应用有了全新的认识。此外，书中对统计软件的操作指南也非常详尽，无论是数据清洗、模型建立还是结果解读，都提供了清晰的操作步骤和注意事项，这极大地降低了学习门槛，让非计算机专业背景的读者也能轻松上手。这本书让我明白，统计学并非高不可攀的学科，而是每个人都可以掌握的有力工具。

**评价三** 这本书的阅读体验，宛如一场精彩的探索之旅。作者以一种循序渐进的方式，带领读者深入了解统计学的奥秘。从最基础的描述性统计，到复杂的推断性统计，每一步都设计得非常巧妙。我特别喜欢书中关于抽样方法的章节，它不仅解释了各种抽样方法的原理，还生动地展示了不同抽样方法可能带来的偏差，这让我意识到，一个好的数据收集过程是统计分析的基石。书中对置信区间的讲解也让我印象深刻，它以一种非常直观的方式解释了统计推断的不确定性，并且教会我们如何量化这种不确定性。我能够清晰地理解，一个给定的区间，有多大的概率包含真实的总体参数。这对于理解科学研究的结论，比如医学实验的疗效，或者社会调查的结果，都至关重要。作者在书中还穿插了许多历史上的统计学发展故事，这些故事不仅增加了阅读的趣味性，也让我对统计学的演进有了更深的理解。知道这些伟大的统计学家是如何一步步突破思维的局限，发展出这些强大的工具，本身就是一种激励。这本书让我从一个对统计学一知半解的门外汉，逐渐变成一个能够理解并欣赏其精妙之处的门内人。

**评价七** 初次阅读《应用统计学》，我便被其系统性和深入性所折服。它并非一本浅尝辄止的书籍，而是真正带领读者深入到统计学的核心。书中对概率论的基础讲解，为后续复杂的统计模型奠定了坚实的基础。我尤其欣赏作者在介绍条件概率和独立事件时，所使用的那些巧妙的比喻，这使得抽象的数学概念变得异常清晰。对于统计推断的讲解，更是让人耳目一新，书中对中心极限定理的阐述，让我理解了为何样本均值会趋近于总体均值，以及在大样本量下，我们是如何能够进行可靠的推断的。我对书中关于置信区间的讨论尤为感兴趣，它教会了我如何量化统计估计的不确定性，并且如何根据数据给出包含真实总体参数的区间。这对于科学研究和决策制定都至关重要。而且，书中对不同统计分布的介绍，以及它们各自的特点和应用场景，也让我受益匪浅。这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我严谨的科学思维和解决问题的能力。

**评价一** 初翻开《应用统计学》，我被其结构严谨、逻辑清晰的叙事方式所吸引。书中从基础概念出发，逐步深入到复杂的统计模型，每一步都像是精心铺设的阶梯，引导读者攀登知识的高峰。作者在阐述统计原理时，并没有枯燥地堆砌公式，而是巧妙地结合了现实生活中的案例，使得那些抽象的概念变得生动形象。例如，在讲解概率分布时，书中引用了大量与我们日常生活息息相关的例子，比如掷骰子、抽奖，甚至产品的合格率等等。这些鲜活的案例不仅帮助我更直观地理解了概念的含义，更重要的是让我体会到了统计学在解决实际问题中的强大力量。我尤其欣赏书中对数据可视化技术的介绍，图表生动地展示了数据的趋势和规律，避免了纯文本带来的枯燥感。各种散点图、柱状图、折线图，在作者的笔下仿佛拥有了生命，诉说着数据背后的故事。这种寓教于乐的学习方式，让我这个原本对统计学有些畏惧的读者，逐渐燃起了浓厚的学习兴趣。而且，书中对统计软件的应用也进行了详细的介绍，这对于我们这些希望将统计理论付诸实践的人来说，无疑是宝贵的财富。我迫不及待地想尝试运用书中讲解的方法，分析我自己的数据，看看能从中挖掘出怎样的信息。

**评价九** 坦白说，在翻阅《应用统计学》之前，我对统计学多少有些畏惧，觉得它充斥着复杂的公式和抽象的概念。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者用一种极为友好的方式，将统计学的世界展现在我面前。他从最基础的描述性统计入手，逐步深入，每一个概念的解释都辅以生动的例子，让我能够快速理解并掌握。我尤其喜欢书中对数据收集方法和实验设计的讨论，这让我意识到，好的统计分析离不开高质量的数据来源和科学的实验设计。书中对抽样误差的讲解，也让我明白了为什么我们需要进行统计推断，以及如何量化这种不确定性。我非常欣赏作者在讲解假设检验时，所遵循的严谨的逻辑流程，从建立原假设和备择假设，到计算检验统计量，再到做出统计决策，每一步都清晰明了。这让我能够更好地理解科学研究的结论，并对其进行批判性评估。

**评价十** 《应用统计学》这本书，带给我的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的革新。它教会我如何用数据的视角去审视世界，如何从纷繁的现象中提炼出有价值的信息。书中对概率论的细致讲解，为我理解统计推断奠定了坚实的基础。我尤其欣赏作者在讲解随机变量和概率分布时，所采用的图文并茂的方式，这使得那些看似抽象的概念变得异常生动。对于统计推断的阐述，更是让我茅塞顿开，书中对参数估计和假设检验的系统介绍，让我明白了如何从样本数据中对总体特征做出推断，并且如何评估推断的可靠性。我非常喜欢书中对置信区间的讨论，它让我了解到，统计结论往往不是绝对的，而是带有一定不确定性的，并且如何通过置信区间来量化这种不确定性。这本书还对各种统计模型进行了深入的探讨，让我能够根据不同的研究问题选择合适的模型，并对其进行解释和应用。

**评价四** 《应用统计学》这本书，最让我惊喜的是它对统计思维的培养。它不仅仅是教授我们如何计算，更重要的是教会我们如何批判性地思考数据。在书中，我看到了对各种常见统计谬误的深刻剖析，例如混淆相关性和因果关系，或者过度解读样本数据。这些提醒让我受益匪浅，在今后的学习和工作中，我会更加审慎地对待数据，避免陷入误区。书中对时间序列分析的介绍也让我眼前一亮，我一直对分析数据随时间变化的规律很感兴趣，而这本书则为我提供了扎实的理论基础和实用的方法。通过学习，我明白了如何识别趋势、季节性和周期性，以及如何利用这些信息进行预测。我尤其欣赏书中对模型诊断的重视，它不仅仅教我们如何建立模型，更强调如何评估模型的质量，以及如何根据诊断结果来改进模型。这种严谨的态度，让我相信书中的方法是可靠的，能够真正解决实际问题。而且，这本书的排版也非常舒适，字体大小适中，行距合理，大量的图表也清晰明了，这都为我提供了一个愉快的阅读环境。

**评价六** 《应用统计学》这本书，是我近期阅读过的最令人印象深刻的教材之一。它以一种非常生动和实用的方式，将统计学的复杂理论转化为易于理解和应用的工具。我尤其赞赏书中对案例研究的侧重，每一个概念的引入，都伴随着具体而生动的实例，让我能够迅速抓住核心要点。例如，在讲解方差分析时，书中就以农业试验为例，展示了如何通过 ANOVA 来比较不同肥料对作物产量的影响，这种贴近实际的例子，让抽象的统计模型变得无比具体。而且，书中对多重比较的讲解也十分细致，让我明白了在进行多组数据比较时，如何避免假阳性的出现。作者在介绍各种统计检验方法时，也非常注重它们的适用条件和局限性，这让我能够更加理性地选择合适的工具来分析我的数据。这本书还详细介绍了如何使用统计软件进行数据分析，包括数据导入、清洗、建模和结果可视化等各个环节，这对于我这样希望将理论付诸实践的人来说，是极大的帮助。