统计学

作者:朱显明 编

页数:346

出版时间:2009-7

价格:39.00元

isbn号码:9787560840918

具体描述

《统计学(第2版)》侧重介绍统计方法的应用条件和统计原理，着重突出企业统计、质量统计和宏观统计和微观统计等知识，提高统计的应用性，加强对统计实务操作和专业技能的培养。《统计学(第2版)》共分12章，包括绪论、统计调查、统计整理、综合指标、抽样及参数估计、统计假设检验、相关与回归分析、动态数列分析、指数与因素分析、产品质量的统计管理与控制、企业统计基础、统计综合评价等。内容突出高职高专教学特色，注重与我国统计体制改革、岗位培训、专业技术职务考试的内容相结合，将文、图、表、实例加以有机的结合，叙述条理清晰，可读性强。

《统计学(第2版)》可作为高等院校经济学、管理学类学生的教材，也可作为统计工作者学习统计学的入门读物。

用户评价

这本《统计学》真是让我大开眼界，虽然我期待的是一些关于数据分析和图表解读的实用技巧，但这本书的内容却仿佛穿越到了另一个维度。一开始，它就以一种哲学家的口吻探讨了“科学方法”的本质，然后话锋一转，又钻进了逻辑学的深坑，用大量的命题和推理来定义“统计推断”。我努力想找到与现实世界数据联系的蛛丝马迹，但每次都失望而归。书中的例子更是抽象得令人发指，不是在讨论什么“不可区分的粒子”，就是在研究“随机游走”，看得我感觉自己身处一个完全脱离现实的数学实验室。我甚至一度怀疑，作者是不是故意想把简单的概念复杂化，让读者在艰涩的理论中迷失方向。这本书更像是一本关于“统计思维”的哲学散文集，而非一本操作手册。如果你期待的是如何用SPSS或R进行数据分析，或者如何解读一份复杂的报告，那么这本书绝对不是你的菜。它更适合那些对数学哲学和逻辑推理有极高兴趣，并且能从抽象概念中获得乐趣的读者。

坦白说，《统计学》这本书的阅读过程，充满了意外和惊喜，只不过大部分“惊喜”都带着一丝丝的困惑。刚开始，我以为会看到一些关于如何收集、整理和呈现数据的实用方法，但书的内容却径直走向了“因果推断”和“实验设计”的深层探讨。作者似乎对“相关性不等于因果性”这件事有着极大的热情，花了大量的篇幅来解析这个问题，但给出的例子却都过于抽象，让我很难将其代入实际场景。然后，话题又跳到了“时间序列分析”，里面充斥着各种复杂的模型和参数，让我感觉自己像是在学习一门全新的语言。书中的图表很少，而且大多是概念性的示意图，缺乏实际数据的支撑。我试图从中找到一些可以指导我进行数据分析的“工具箱”，但这本书更像是一个关于“统计思想”的哲学辩论会。对于我这种希望掌握具体数据分析技能的读者来说，这本书的阅读体验，更像是在进行一场思维体操，而非学习一门实用技能。

最近读完一本关于数学的入门读物，虽然书名是《统计学》，但读起来倒像是把一堆零散的数学概念硬塞进来，希望我能自己把它们拼凑起来。开篇就讲了一堆集合论的符号，看得我一头雾水，后面又蹦出个微积分的极限和导数，我寻思着统计学不是应该从数据入手，讲讲均值、方差什么的吗？结果这本书直接跳到了抽象的数学证明，各种字母和公式像天书一样，让我怀疑自己是不是拿错了书。更别提中间穿插的概率论部分，与其说是讲解，不如说是一系列我从未见过的定理罗列，毫无逻辑可言。读到最后，我依然不知道如何运用这些知识去分析现实中的数据，感觉像是被强制灌输了一堆无用的公式，一点实际意义都没有。这本书与其说是统计学的入门，不如说是一本混杂了多种数学分支的“概念汇编”，对于想学习统计学知识的我来说，简直是一场灾难。如果有人想通过这本书了解统计学的应用，我只能说，请三思而后行。

我对《统计学》这本书的体验，可以用“云里雾里”来形容。原本以为会接触到一些关于数据采集、整理、描述和推断的清晰流程，但这本书给我的感觉更像是在一个庞大的知识迷宫里随机漫步。它从“数据的意义”开始，就抛出了一堆关于“信息论”和“熵”的讨论，然后又突然转向了“贝叶斯定理”的详细推导，仿佛没有上下文一样。书中的图表极少，即便是为数不多的图，也充满了复杂的数学符号，让人难以理解其意图。更让我感到困惑的是，书中对“模型选择”的讨论，与其说是指导读者如何选择适合自己数据的模型，不如说是在介绍各种模型的“数学特性”，看得人云里雾里。我试图从中找到一些可以指导我实际操作的线索，但始终不得其法。这本书更像是一部关于统计学理论“史诗”，而非一本实用的“教科书”。对于我这种希望快速掌握数据分析技能的读者来说，这本书的挑战性实在太大了。

这本《统计学》给我带来的感受，就像是站在一座宏伟的建筑前，却发现自己连一块砖头都搬不动。书的开头，作者用一种极其学术的方式，详细阐述了“概率空间”的概念，让我一度怀疑自己是不是误入了高等数学的殿堂。接着，他又花了大量的篇幅讲解各种“分布函数”，虽然听起来很专业，但我却始终无法将它们与现实中的具体数据联系起来。书中的例子，不是关于复杂的金融模型，就是关于深奥的物理现象，这些都离我的日常工作和生活太遥远了。我期待的那些关于数据可视化、回归分析、假设检验的实用技巧，在这里几乎看不到踪影。取而代之的是一堆堆抽象的数学定理和证明，让人感觉像是在啃一本“天书”。这本书更像是一本关于统计学“理论基石”的百科全书，而非一本能够指导实践的“操作指南”。对于我这种渴望将统计学知识应用于实际问题的人来说，这本书的实用性实在不敢恭维。