统计学

作者:梁前德

页数:433

出版时间:2008-8

价格:37.50元

isbn号码:9787040240825

具体描述

《统计学》以应用型的人才培养为服务目标，以“大统计”的思想构筑学科体系，在学科裂变与综合的前提下，针对课时压缩的客观情况，以先进有用的实践价值观选择教材内容；重视统计方法在社会经济领域里的实际应用，突出统计理论和方法与解析社会经济问题的有机融合；强调统计应用中的逻辑思维过程，把培养学生运用统计方法分析问题和解决问题的能力放在重要位置，着力培养学生的统计意识和实践操作能力。

用户评价

对于一个对统计学领域知之甚少的读者而言，这本书无疑是一本极具启发性的入门读物。它从最基础的数据收集和整理开始，逐步深入到数据的可视化和初步分析。书中对各种抽样方法的介绍，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，都配有清晰的流程图和实际应用案例，让我明白了为何选择合适的抽样方法对于获取有效数据至关重要。接着，作者详细阐述了描述性统计学的核心概念，包括各种统计量（均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等）的计算方法及其在数据描述中的作用。尤其让我印象深刻的是，书中并没有将这些概念简单罗列，而是通过图文并茂的方式，解释了每种统计量能够反映数据的哪些特征，以及在不同情境下使用哪种统计量更为合适。例如，在描述偏态分布的数据时，书中强调了中位数比均值更能代表数据的中心趋势，这一点对于我理解数据分布的特性非常有帮助。此外，本书还介绍了数据可视化的重要性，并提供了多种图表类型（如柱状图、折线图、饼图、散点图）的绘制方法和适用场景。通过这些图表，我能够更直观地理解数据的分布情况、变量之间的关系以及潜在的模式。

这本书的标题直白地标明了其内容——统计学，但这其中蕴含的知识却如同一片浩瀚的海洋，充满了等待探索的奥秘。在我拿到这本书的那一刻，就被它厚实的分量和严谨的排版所吸引。翻开第一页，迎接我的并非枯燥的公式堆砌，而是对统计学基本概念的清晰梳理。从最基础的数据类型、测量尺度，到描述性统计中令人印象深刻的集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）的讲解，都显得既有条理又易于理解。作者没有急于引入复杂的模型，而是循序渐进地引导读者认识数据的内在规律。特别是关于概率分布的部分，无论是离散的二项分布、泊松分布，还是连续的正态分布、指数分布，书中都用生动的例子和清晰的图示来阐释其特点和应用场景，让我这个初学者也能窥见统计学在描述现实世界中的强大力量。我尤其欣赏书中对“平均数陷阱”的讨论，它揭示了在实际应用中，简单地引用平均值可能会带来的误导，这让我对如何更审慎地解读数据有了更深的认识。此外，书中的一些小插曲，比如关于统计学历史上的重大发现和里程碑式人物的介绍，也为原本可能略显抽象的理论增添了趣味性，让我感受到这门学科背后的人文关怀和智慧闪光。总的来说，这本书为我打开了通往统计学世界的一扇大门，让我看到了数据背后的逻辑与秩序，为后续更深入的学习奠定了坚实的基础。

不得不说，这本书在统计学知识的呈现上，有着独特的魅力。它没有让我感到枯燥和乏味，反而充满了探索的乐趣。从最基础的数据类型和测量尺度开始，这本书就为我构建了一个清晰的统计学框架。接着，它循序渐进地介绍了描述性统计的核心概念，如均值、中位数、众数、标准差、方差等，并且通过大量的图示和例子，帮助我理解这些统计量在描述数据特征时的作用。我特别喜欢书中对数据的可视化部分，它详细介绍了如何使用直方图、箱线图、散点图等图表来直观地展示数据的分布和关系，这对于我这种视觉型学习者来说，是极大的帮助。在进入推断性统计之前，书中还对概率论的基本概念进行了详细的讲解，包括概率的定义、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理等。这些概率论的基础知识，为理解后续的统计推断奠定了坚实的基础。书中对于抽样分布的介绍，以及中心极限定理的阐述，更是让我深刻理解了从样本推断总体的理论依据。总的来说，这本书在知识的深度和广度上都做得非常出色，它既有严谨的理论讲解，又有贴近实际的案例分析，让我对统计学这门学科有了全新的认识。

这本书的设计和内容，都让我觉得非常充实和有收获。它从统计学的基本概念出发，循序渐进地引导读者进入这个知识领域。书中对描述性统计的介绍，包括如何计算和解释各种统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差等，都非常细致。我尤其欣赏书中对数据可视化的重视，它通过大量的图表示例，展示了如何利用直方图、箱线图、散点图等工具来有效地呈现和理解数据。在进入推断性统计之前，书中对概率论的基础知识进行了扎实的讲解，这对于理解后续的统计推断至关重要。书中对抽样分布和中心极限定理的阐述，让我深刻理解了从样本推断总体的理论基础。随后，书中详细介绍了参数估计（点估计和区间估计）以及假设检验的原理、步骤和应用。它解释了如何利用样本数据来估计总体参数，并进行科学的统计推断，这对于我理解科学研究中的数据分析非常有帮助。

这本书为我提供了一个全面且深入了解统计学概念的视角。它不仅仅停留在理论的讲解，更注重实际应用和思维方式的培养。书中对回归分析的详细讲解，让我对如何建立模型、预测变量之间的关系有了更深的认识。无论是简单的线性回归，还是多元线性回归，书中都用清晰的数学推导和生动的案例来解释其原理和应用。我尤其欣赏书中对回归系数解释的细致之处，以及如何通过R方值、p值等指标来评估模型的拟合度和显著性。这让我明白，统计学不仅仅是计算，更是对现实世界进行建模和解释的强大工具。此外，书中对假设检验的深入探讨，从零假设、备择假设的设定，到p值的计算和解释，再到第一类错误和第二类错误的权衡，都进行了清晰的阐述。这些概念的理解，帮助我建立了严谨的科学研究方法论，让我能够更批判性地审视统计结果，避免草率下结论。书中还涉及了一些更高级的主题，如方差分析（ANOVA），它为比较多个组别之间的均值提供了有效的方法。通过对这些统计方法的学习，我不仅掌握了分析数据的工具，更重要的是，我学会了如何用统计学的语言来思考和表达。

这本书的设计非常人性化，它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师。书中从统计学在各个领域的应用出发，激发了我学习的兴趣。然后，它系统地介绍了统计学的基本概念，包括数据类型、测量尺度、变量以及它们之间的关系。在描述性统计方面，书中对集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）的讲解非常到位，并且提供了计算方法和图示，让我能够清晰地理解这些统计量如何反映数据的特征。我特别喜欢书中对概率论部分的处理，它用通俗易懂的语言解释了概率的基本原理，如独立事件、条件概率和各种概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等），并通过大量实际案例，展示了这些概率分布在描述随机现象时的强大作用。在进入推断性统计后，书中对参数估计（点估计和区间估计）以及假设检验的讲解，更是清晰明了。它不仅解释了这些方法的原理，还提供了详细的操作步骤和结果解释，让我能够理解如何利用样本数据来推断总体特征，以及如何科学地进行统计推断。

这本书让我对统计学这门学科的理解，有了质的飞跃。它不仅仅是教授计算方法，更是培养一种严谨的科学思维。从对数据的收集、整理和描述开始，书中就展现了统计学如何为我们提供洞察。它详细介绍了各种数据类型和测量尺度，以及如何对数据进行初步的探索性分析，比如计算均值、中位数、标准差等描述性统计量，并利用直方图、箱线图等可视化工具来理解数据的分布特征。我尤其喜欢书中对概率论的讲解，它用清晰的语言和生动的例子，阐释了概率的基本概念、条件概率、独立性以及各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布。这些概率基础，对于理解后续的统计推断至关重要。书中对统计推断部分的处理也十分到位，它详细介绍了参数估计（点估计和区间估计）的原理和方法，以及假设检验的基本框架，包括零假设、备择假设、p值和统计显著性。这些内容帮助我理解了如何从样本数据中做出关于总体的推断，并评估这些推断的可靠性。

这本书的每一个章节，都像是一次精心的引导，让我逐步拨开统计学的神秘面纱。它从最基础的数据类型、测量尺度开始，为我构建了坚实的理论基石。书中对描述性统计的讲解，详细阐述了如何通过均值、中位数、众数等集中趋势的指标，以及方差、标准差、极差等离散程度的指标来概括一组数据的特征。我特别喜欢书中对数据可视化部分的论述，它通过大量的图示，清晰地展示了如何选择合适的图表（如直方图、条形图、散点图）来直观地呈现数据，从而更有效地传递信息。在进入推断性统计领域之前，书中对概率论的基本概念做了细致的铺垫，包括概率的定义、条件概率、独立事件以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。这些知识对于理解统计推断的原理至关重要。书中对参数估计（点估计和区间估计）和假设检验的讲解，都非常严谨和清晰，它不仅解释了这些方法的理论依据，还提供了实际操作的步骤和结果的解释。

读完这本书，我仿佛经历了一场思维的重塑。它不仅仅是传授知识，更重要的是培养一种分析问题、解决问题的思维方式。书中关于推断性统计的部分，是其最令人着迷的章节之一。从假设检验的原理，到各种统计检验方法（如t检验、卡方检验、ANOVA）的适用条件和步骤，都讲解得极为详尽。作者巧妙地通过案例分析，将抽象的统计概念具象化，让我理解了为什么我们需要这些工具，以及它们是如何帮助我们在不确定性中做出明智判断的。例如，在关于置信区间的部分，书中解释了如何根据样本数据估计总体参数的范围，并强调了置信水平的含义。这让我意识到，统计学并非追求绝对的精确，而是在承认不确定性的前提下，给出最可靠的估计。书中的图表设计也值得称赞，无论是箱线图、直方图，还是散点图、回归分析图，都清晰地展示了数据的分布和关系，极大地辅助了我的理解。我特别喜欢书中关于“相关不等于因果”的强调，这对于避免常见的逻辑谬误至关重要。通过对大量统计学概念的深入剖析，这本书不仅教会了我如何计算，更教会了我如何思考，如何从数据中提炼出有价值的见解，并以严谨的态度去验证和解释它们。

拿到这本书，我并没有预想中的畏难情绪，反而被它严谨而又不失趣味的编排所吸引。它从最基本的统计学概念——数据和变量——开始，逐步深入。书中对描述性统计的阐述，让我对如何用数字和图表来概括和呈现一组数据有了深刻的理解。从均值、中位数、众数等集中趋势的衡量，到方差、标准差、极差等离散程度的分析，再到百分位数、箱线图等更细致的数据展现方式，都清晰明了。我尤其欣赏书中对数据可视化的强调，它通过大量的图例，展示了如何选择合适的图表（如直方图、条形图、散点图、饼图）来有效地传达数据信息，避免误导。在进入推断性统计部分，书中对概率论的基础知识做了扎实的铺垫，让我理解了随机性、概率分布（特别是正态分布）的重要性，以及中心极限定理的强大威力。随后，书中对参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的讲解，堪称经典。它详细解释了样本统计量如何估计总体参数，以及置信区间的含义，并且对于不同类型的假设检验（如t检验、卡方检验）的原理、步骤和判决标准，都进行了清晰的阐释。

到考前自学会了所有计算= =

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