统计学基础

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出版者:
作者:傅智端 编
出品人:
页数:300
译者:
出版时间:2009-1
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787209046152
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 基础统计
  • 概率论
  • 数据分析
  • 统计方法
  • 数学
  • 高等教育
  • 教材
  • 学术
  • 理工科
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具体描述

《统计学基础》是培养以上能力的基础课程。通过本课程学习,不仅为学习专业统计课程奠定理论和方法基础,而且也为其他专业课程学习和能力培养提供数量分析的方法。《统计学基础》分成八章,第一章统计总论,第二章统计调查,第三章统计整理,第四章至第八章为统计分析。在教学内容的组织与安排上充分体现教、学、做的统一。《统计学基础》在各重要知识点和能力点均安排了“做中学”案例和“技能训练”案例,让学生在学中做、做中学。案例选取强调针对性。《统计学基础》案例大多是制造业企业和商品流通业企业的实际统计资料,能够服务于财经类各专业人才培养目标的实现。

《统计学基础》 一、本书内容概述 《统计学基础》是一本旨在帮助读者建立扎实统计学概念体系的入门读物。本书从最基础的统计学定义入手,循序渐进地介绍了数据收集、整理、描述、推断等核心内容。读者将通过本书深入理解如何有效地收集和组织数据,掌握描述性统计的常用工具,学会从样本数据推断总体特征,并初步认识概率在统计分析中的作用。 二、核心章节详解 第一章:统计学导论与数据收集 本章将带领读者认识统计学的世界,理解统计学的基本概念、研究目的以及在各个领域的广泛应用。我们将探讨不同类型的数据(如定性数据与定量数据,离散数据与连续数据)的含义与区别,并重点介绍数据收集的各种方法,包括普查、抽样调查,以及不同抽样方法的优缺点。我们还将讨论数据收集过程中可能遇到的偏差,以及如何尽量避免这些偏差,为后续的数据分析奠定坚实的基础。 第二章:数据的整理与描述 在收集到原始数据后,如何有效地对其进行整理和描述是至关重要的。本章将介绍各种常用的数据整理技术,例如分组、制作频数分布表等。随后,我们将深入讲解描述性统计的常用指标,包括: 集中趋势的度量: 平均数(均值)、中位数、众数等,它们帮助我们了解数据的中心位置。 离散程度的度量: 极差、方差、标准差、四分位距等,它们反映了数据分布的散布情况。 位置的度量: 百分位数、四分位数等,用于描述数据集中特定位置的值。 分布形状的度量: 偏度、峰度等,用于描述数据分布的对称性和尖锐程度。 通过这些工具,读者将能够清晰地刻画数据的基本特征,形成对数据的直观认识。 第三章:图表展示数据 “一图胜千言”。本章将重点介绍如何运用各种图表直观地展示数据,以便更好地理解和沟通数据信息。我们将学习制作和解读以下常用图表: 定性数据图表: 饼图、条形图、柱状图等,用于展示分类数据的构成比例和频率。 定量数据图表: 直方图、箱线图、散点图、折线图等,用于展示数值数据的分布、关系和趋势。 通过本章的学习,读者将掌握选择合适图表来呈现数据,并能从中提取关键信息的能力。 第四章:概率论基础 概率是统计推断的基石。本章将为读者引入概率论的基本概念,包括: 随机事件与概率: 理解什么是随机事件,以及如何计算事件发生的可能性。 概率的基本性质: 掌握概率的加法法则、乘法法则以及条件概率等。 重要的概率分布: 介绍离散型概率分布(如二项分布、泊松分布)和连续型概率分布(如正态分布),并阐述它们的应用场景。 理解概率论的基础知识,将有助于读者在后续章节中理解统计推断的原理。 笫五章:抽样分布 从样本推断总体是统计学的重要任务。本章将介绍抽样分布的概念,即样本统计量(如样本均值)的分布。我们将重点讲解: 中心极限定理: 理解在大样本情况下,样本均值的抽样分布接近正态分布的强大结论,这是进行统计推断的重要依据。 常用抽样分布: 介绍t分布、卡方分布、F分布等,并说明它们在参数估计和假设检验中的应用。 第六章:参数估计 参数估计是统计推断的核心内容之一,旨在根据样本数据来估计总体的未知参数。本章将介绍两种主要的参数估计方法: 点估计: 使用样本统计量来估计总体参数的单个值。 区间估计: 构造一个包含总体参数的置信区间,并给出该区间包含真实参数的置信水平。 我们将详细讲解如何计算均值、比例等参数的置信区间。 第七章:假设检验 假设检验是用来判断样本数据是否支持某个关于总体参数的论断的统计方法。本章将系统介绍假设检验的基本步骤和常用方法: 建立原假设与备择假设: 明确需要检验的统计论断。 选择检验统计量与确定拒绝域: 根据不同的情况选择合适的统计量,并设定拒绝原假设的条件。 计算检验统计量与做出决策: 根据样本数据计算检验统计量,并与拒绝域进行比较,从而做出拒绝或不拒绝原假设的结论。 我们将学习如何进行均值、比例等参数的假设检验。 八、本书特色与目标读者 《统计学基础》语言通俗易懂,避免了过多的数学推导,而是侧重于概念的理解和实际的应用。本书通过丰富的实例,帮助读者将统计学知识与现实生活和工作场景联系起来。 本书适合以下读者: 统计学初学者: 希望系统学习统计学基本概念的各专业学生。 非统计学专业人士: 需要掌握数据分析和统计思维的各个领域的从业人员,如市场营销、金融、管理、医学、社会科学等。 对数据分析感兴趣的读者: 希望提升数据解读和分析能力的个人。 通过学习本书,读者将能够更自信地面对和处理数据,做出更明智的决策,并为进一步深入学习统计学或相关专业知识打下坚实的基础。

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读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,那种沉稳中又不失现代感的封面,拿在手里就有一种想要立刻翻开细读的冲动。我特别喜欢它选用的纸张质感,触感细腻,油墨印制清晰锐利,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到明显的疲劳。而且,书脊的装订工艺也相当扎实,可以完全平摊,这对于需要对照公式和图表阅读的读者来说,简直是福音。内页的排版布局也体现了编者对读者体验的深思熟虑,章节标题和正文的层级区分明确,重要概念和定义都有特别的区块突出显示,使得知识点的检索和回顾变得异常高效。尽管我还没有深入到具体的理论细节,仅凭这份精美的“外衣”,就足以让人感受到出版方在制作上的用心和对知识传播的尊重。这无疑是一本值得珍藏的书籍,光是放在书架上,也能提升整个阅读空间的格调。

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我花了整整一个下午的时间,才勉强啃完了第一章的绪论部分,坦白说,这本教材的叙事风格和切入角度,着实比我以前接触过的任何一本入门读物都要“硬核”一些。它似乎并不急于用过于通俗的例子来稀释概念的严谨性,而是直接抛出了定义和公理,要求读者迅速适应其逻辑框架。这种做法的好处是,它为后续的学习打下了极其坚实的基础,每一个术语的引入都像是经过了深思熟虑的,没有丝毫的赘余。然而,对于零基础的读者来说,初期的适应过程可能会有些陡峭,我好几次需要停下来,结合网络上的补充资料来反刍作者所构建的这个抽象体系。我认为,这本书更像是面向那些已经有一定数理背景,希望进行系统、深入学习的进阶者,它提供的是一种近乎“学术”层面的对话,而不是轻松的科普闲谈。那种层层递进的逻辑推导,就像是精密的机械运作,一旦跟上节奏,那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。

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这本书的配图和案例分析质量,是我个人非常看重的一点,直接关系到理论知识能否有效落地。很遗憾,在初步浏览中,我发现它对视觉辅助工具的运用相对保守。很多抽象的概率分布和假设检验的图示,都采用了非常传统的二维平面图,虽然准确,但缺乏现代教材中常见的那种三维动态模拟或者更具启发性的可视化手段。案例方面,虽然涵盖了经济、金融等多个领域,但很多设置感觉像是教科书式的标准题型,缺少一些贴近当前市场热点或最新研究趋势的“鲜活”例子来激发读者的兴趣。举个例子,关于时间序列分析的部分,如果能引用最近几年某个重大的金融事件数据来做实证演示,想必会更有说服力和趣味性。目前看来,它更侧重于方法论的完整呈现,而在“如何让学生爱上这些方法”的引导上,略显不足,更像是一位严谨的老教授在讲述经典理论,让人敬佩其深度,但同时也略感一丝疏远。

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关于这本书的习题设计,是我最想提及其“实用性”不足的地方。通常一本优秀的教材,其课后习题应该是检验理解程度和应用能力的试金石。这本书的习题集数量庞大,覆盖面广,几乎囊括了每一条定理和公式的变体。然而,大部分习题更像是对公式的直接代入和计算的考核,它们的目的似乎仅仅是为了确认读者是否记住了公式形式和计算步骤。我期待看到更多开放性的、需要综合运用多个章节知识点来解决的“大题”,或者是需要读者自行定义模型、解释结果的案例分析题。当我尝试去寻找一些需要进行批判性思考或者需要结合现实场景进行建模的挑战性题目时,却发现相对较少。这使得这本书更像是一本完美的“工具箱”,里面所有的工具都摆放得井井有条,但缺少了如何利用这些工具去建造一座复杂房子的“建筑蓝图”指导。对于希望从“知道如何计算”迈向“知道何时应用”的学习者来说,这本书的习题部分略显保守。

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这本书的章节结构安排,体现出一种非常传统的、由浅入深、螺旋上升的教学思路。从最基础的描述性统计开始,逐步过渡到概率论的核心概念,然后再是参数估计和假设检验的“正餐”。这种结构的好处在于,它确保了知识点的顺序是完全符合逻辑链条的。你不可能在不理解随机变量的定义之前,就去讨论中心极限定理的意义。作者非常克制地将每部分内容控制在合理的篇幅内,避免了概念的过度堆砌。不过,也正因为这种极致的顺序性,导致某些章节间的过渡略显生硬,仿佛是把两篇独立的论文硬是缝合在了一起。例如,从最基本的描述性统计跳到条件概率分布时,中间缺乏一个有效的桥梁章节来解释概率模型是如何从对数据的直观总结中抽象出来的。这使得初学者在进行章节间知识点串联时,需要花费额外的精力去建立自己的内在联系网络。

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