统计基础

出版者:北京工业大学出版社

作者:韩千里、祝刚

页数:169

出版时间:2006-10

价格:16.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787563917129

具体描述

本书以《中等职业学校会计专业教学指导方案》中“统计基础知识教学基本要求”为指导，分别介绍了统计的基本概念、统计数据的采集、统计整理与资料表现、综合指标、时间数列、统计指数、相关分析与回归分析以及抽样技术等方面的知识。

全书注重内容的系统性、科学性和完整性，理论与实践紧密结合，密切联系国际、国内统计动态，尽可能多地吸纳国内外的最新统计成果和方法，并注重实用性和可操作性。在体例结构上设计了小知识、案例与习题等栏目，便于学生理解与深入学习。

本书可作为中等职业学校财经类专业的基础课教材，也可作为职工岗位培训教材使用。

用户评价

《统计基础》这本书，给我的感觉是“润物细无声”的。它不像一些“速成”的书籍，只是告诉你怎么做，而是真正地在培养读者的统计思维。我尤其喜欢作者在讲解“相关性与因果性”这一章节时所采取的态度。他非常清晰地阐述了相关性不等于因果性这一基本原理，并通过大量的反例来说明，仅仅看到两个变量之间存在相关性，并不能断定一个变量是另一个变量的原因。他还进一步讲解了如何通过实验设计、控制变量等方法来试图建立因果关系。这种严谨的态度，让我对数据分析和结论的得出有了更审慎的认识。而且，本书在讲解“时间序列分析”的初步概念时，也做得相当到位。虽然它不是一本专门的时间序列分析的书籍，但作者通过对一些实际数据（如股票价格、气温变化）的展示，以及对趋势、季节性、周期性等基本成分的讲解，让我对时间序列数据的特点有了一个初步的认识，并为我后续深入学习打下了基础。这种“循序渐进”的学习路径，让我感到非常舒适和高效。

在阅读《统计基础》的过程中，我被它“化繁为简”的能力深深折服。很多在其他书籍中被视为难点的概念，在这本书里被讲解得非常清晰易懂。比如，作者在讲解“贝叶斯定理”时，并没有上来就给出复杂的公式，而是通过一个生动的医疗诊断的例子，来引入条件概率和联合概率的概念，然后巧妙地引出贝叶斯定理，解释了它如何在新的证据出现时，更新我们对一个事件发生概率的认知。这种“由浅入深”的讲解方式，让我对贝叶斯思想有了更深刻的理解。此外，本书在处理“方差分析（ANOVA）”这一章节时，也做得非常出色。作者首先解释了为什么在比较多个组的均值时，不能简单地进行两两t检验，而是需要一种更宏观的方法。然后，他引入了方差分析的基本思想，即比较组间变异和组内变异的大小，来判断不同组的均值是否存在显著差异。书中还提供了详细的计算步骤和图表辅助说明，让我能够一步步地理解方差分析的原理。我一直觉得方差分析是个非常强大的统计工具，但苦于理解不够透彻，而这本书无疑为我打开了一扇新的大门。

我拿到《统计基础》这本书的时候，就被它扎实的内容和严谨的风格所吸引。从目录上看，这本书的体系非常完整，从最基础的数据描述，到概率论，再到推断统计，以及回归分析等，几乎涵盖了统计学初学者的所有核心知识点。更令我惊喜的是，作者在讲解每个概念的时候，都非常注重逻辑性和条理性。他不会一股脑地把所有东西都抛给你，而是层层递进，一步步引导读者理解。我个人特别欣赏作者在处理“假设检验”这一章节的方式。这部分内容通常是统计学学习中的一个难点，但作者通过引入一些生动的实际问题，比如“某种药物是否有效”、“一项新政策是否会影响失业率”，来引出假设检验的必要性，然后逐步讲解零假设、备择假设、P值、显著性水平等概念。他不仅仅是给出定义，更重要的是解释了这些概念背后的思想，以及它们在实际决策中的意义。让我感觉，这不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的老师在耐心教导我。而且，书中大量的图表运用也为我的学习提供了极大的帮助。各种统计图表，如直方图、散点图、箱线图等，都清晰地展示了数据的分布和关系，让我能够直观地理解抽象的统计概念。

《统计基础》这本书，从我拿到它开始，就给我一种“回归本源”的感觉。市面上有很多关于统计学的书籍，要么过于偏重数学推导，让人望而却步；要么过于偏重软件操作，让人只见树木不见森林。而这本书，恰恰在两者之间找到了一个完美的平衡点。它既有扎实的理论基础，又注重实际应用。我最喜欢的是作者在讲解“抽样分布”这个概念的时候。这个概念对于理解推断统计至关重要，但往往也比较抽象。作者通过一系列的模拟实验，比如反复抽取样本，计算样本均值，然后观察样本均值的分布情况，来形象地解释了中心极限定理。这种“实验式”的讲解方式，让我对抽样分布有了非常直观的认识，也理解了为什么在统计推断中，样本统计量往往服从某种已知的分布。而且，书中还提供了很多不同类型的案例研究，从经济学到社会学，再到医学，这些案例都非常贴近实际生活，让我能够看到统计学在各个领域发挥的作用。我尤其喜欢那些对案例进行深入分析的章节，作者会带领读者一步步地思考，如何选择合适的统计方法，如何解读统计结果，以及如何根据统计结果做出决策。这种“案例驱动”的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣。

拿到《统计基础》这本书，我首先被其丰富的案例库所吸引。书中包含了大量来自不同学科领域的实际案例，从经济学中的宏观调控，到社会学中的人口普查，再到医学中的临床试验，几乎涵盖了统计学应用的各个方面。作者在讲解每一个统计概念时，都会紧密结合这些案例，让读者能够直观地感受到统计学在解决实际问题中的重要性。例如，在讲解“回归分析”时，作者不仅仅是给出了多元回归的公式，而是通过分析影响房价的各种因素（如面积、地段、装修等），来演示如何构建一个多元回归模型，并如何解释模型中的回归系数，以及如何利用模型进行预测。这种“案例导向”的教学方式，极大地激发了我学习统计学的兴趣。此外，书中还特别强调了对统计结果的“批判性解读”。作者鼓励读者在得出结论之前，要审慎思考，是否存在其他的解释，以及统计结果的局限性。他甚至还专门开辟了一个章节，讲解如何识别和避免常见的统计误导。这种“批判性思维”的培养，让我觉得这本书不仅仅是在教授知识，更是在塑造一种科学的思维方式。

拿到《统计基础》这本书，我首先被它扎实的理论基础和清晰的逻辑结构所吸引。它不像市面上一些过于碎片化或者侧重于某个应用领域的统计学书籍，而是从根本上为读者搭建了一个完整的统计学知识体系。作者在开篇就花了相当大的篇幅去阐述统计学的基本概念和意义，这对于我这样一个对统计学完全陌生的读者来说，无疑是一个非常友好的起点。他不仅解释了什么是统计学，更重要的是，他强调了统计学在现代社会中的重要性，以及它如何帮助我们理解世界、做出更明智的决策。这种宏观的视角，让我一开始就对学习统计学产生了浓厚的兴趣。在进入具体的统计方法时，作者采用了循序渐进的方式，先从描述性统计入手，讲解了如何有效地收集、整理和展示数据，比如各种图表（柱状图、饼图、折线图等）的应用以及均值、中位数、方差等基本统计量。我特别喜欢作者在讲解这些基本概念时，会引用很多实际生活中的例子，比如如何分析班级学生的考试成绩，或者如何理解一份市场调研报告，这些都让我感觉统计学并非遥不可及的数学学科，而是与我们息息相关的工具。随后，本书深入到概率论的部分，详细解释了随机事件、概率分布等核心概念。我一直对概率论感到有些畏惧，但作者用清晰的语言和生动的比喻，将复杂的概率理论变得容易理解，比如用掷骰子、抽扑克牌等例子来解释独立事件、条件概率等。

这本书《统计基础》给我留下最深刻印象的，是它对“数据可视化”的重视。在现代信息爆炸的时代，如何有效地呈现和理解数据变得尤为重要。作者在书中花了相当的篇幅来讲解各种统计图表的绘制和解读，不仅仅是常见的柱状图、折线图，还包括了散点图、箱线图、直方图等等。而且，作者在讲解每种图表时，都会详细说明它的适用场景，以及它能够反映出的数据特征。例如，在讲解直方图时，作者不仅解释了如何绘制，还详细说明了如何通过直方图来判断数据的分布形态，比如是否对称，是否有偏斜，是否有多个峰值等等。这些细节的讲解，让我对数据可视化有了更深刻的理解。更重要的是，作者在讲解过程中，强调了图表与统计量的结合使用。比如，在讲解均值和中位数时，他会用箱线图来直观地展示数据的离散程度和中位数的位置，并通过对比均值和中位数来判断数据的分布是否对称。这种“图文并茂”的讲解方式，极大地提升了我的阅读效率和理解程度。我之前对一些统计图表总是一知半解，但通过这本书，我感觉自己终于能够真正地“读懂”图表背后的信息了。

这套《统计基础》的扉页上印着一个有些古朴的封面设计，深蓝色的底色搭配烫金的字样，一股严谨又厚重的气息扑面而来。拿到手的时候，就有一种“沉甸甸”的感觉，仿佛里面承载了无数的知识宝藏。初翻开，目录的条目就展现出其体系的完整性：从最基础的数据类型、描述性统计，到概率论的基石，再到推断统计的各种方法，乃至更进一步的回归分析和一些高级主题，几乎囊括了统计学初学者需要掌握的绝大部分内容。每一章的标题都清晰明了，比如“数据的探索性分析”、“概率的基本概念”、“假设检验的原理与实践”、“线性回归模型构建”等等，这些标题本身就勾勒出了一个学习的清晰路径，让人对接下来的阅读充满期待。我尤其关注了书中的例子和习题部分，这直接关系到理论知识能否落地。从前几章的描述性统计来看，书中提供的案例都是贴近生活和工作中的实际场景，比如对某产品销量数据的分析，或是对一项社会调查结果的解读，这些都大大降低了初学者接触统计概念时的距离感。文字描述也力求通俗易懂，避免了过多的专业术语堆砌，即使是初次接触统计学的读者，也能在作者的引导下逐步理解。更值得一提的是，作者在讲解过程中，穿插了大量的图表，散点图、直方图、箱线图等，这些可视化工具的运用，使得抽象的数据和概念变得直观易懂，大大提升了阅读的效率和乐趣。我个人对图表的解读一直有些困惑，但这本书的图表绘制和说明都非常到位，让我能够迅速抓住数据的核心特征。

《统计基础》这本书，对我而言，更像是一次“思维的启蒙”。在学习这本书之前，我对统计学一直有一种模糊的认识，认为它就是一堆公式和计算。但通过阅读这本书，我才真正理解了统计学的核心思想——如何从不确定性中提取有用的信息，并做出合理的判断。我特别喜欢作者在讲解“概率”相关概念时的处理方式。他没有一开始就抛出复杂的概率公式，而是从日常生活中一些看似随机的现象入手，比如抛硬币、抽奖等，来引导读者思考什么是概率，以及概率是如何量化的。然后，他逐步引入了随机变量、概率分布等概念，并通过大量的例子来解释这些概念的实际意义。例如，在讲解二项分布时，他会用“连续抛掷一个硬币，计算出现正面朝上的次数”这样的例子，让我能够直观地理解这个分布的含义。更让我受益匪浅的是，作者在讲解“参数估计”这一章节时，不仅仅是给出了点估计和区间估计的公式，更重要的是，他详细解释了为什么需要参数估计，以及不同估计方法背后的逻辑。他强调了估计的无偏性、有效性等概念，并用直观的例子来说明这些概念的重要性。这让我明白，统计学不仅仅是计算，更是一种严谨的科学思维方式。

《统计基础》这本书，给我的整体感觉是“厚积薄发”的。它不像那些只教你如何使用软件工具或者背诵公式的书，而是真正地在“传道授业解惑”。作者在写作过程中，非常注重理论与实践的结合。不仅仅是罗列概念和公式，更重要的是在每一个概念的讲解之后，都会紧接着给出相关的实际案例，并且这些案例都经过精心设计，能够很好地映射到理论知识点。例如，在讲解“置信区间”时，作者并不是简单地给出公式，而是先通过一个具体的调查场景，比如估计某城市居民的平均收入，然后一步步引导读者思考，为什么我们需要一个区间而不是一个点估计，以及这个区间代表的含义是什么。这种“情境驱动”的学习方式，让我能够更深刻地理解统计概念背后的逻辑和应用价值。而且，本书的习题设计也相当的精巧。不同于一些只有计算题的习题集，本书的习题更侧重于对统计思想和方法的理解。有的习题需要读者分析实际问题，选择合适的统计方法；有的习题则要求读者解释统计结果的含义，并提出建议。这让我觉得，这本书不仅仅是在教我“学统计”，更是在教我“用统计”解决问题。我尤其喜欢那些需要我进行数据分析和结果解释的习题，它们极大地锻炼了我的批判性思维和解决实际问题的能力。