统计学原理

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出版者:中国财政经济出版社
作者:译者:
出品人:
页数:289
译者:
出版时间:1998-09
价格:11.40
装帧:平装
isbn号码:9787500537717
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 概率论
  • 数据分析
  • 统计推断
  • 回归分析
  • 方差分析
  • 抽样调查
  • 假设检验
  • 统计方法
  • 实验设计
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具体描述

《世界之光:文明的演进与人类的未来》 一部穿越时空,探寻人类文明发展脉络的宏大史诗 内容简介: 本书并非一部传统的历史编年史,而是一次对人类文明核心驱动力的深刻探究。我们试图揭示,在漫长的时间长河中,究竟是哪些思想、技术、制度和哲学,如同星辰般指引着人类文明的方向,从蒙昧走向觉醒,又在辉煌与衰落的循环中不断自我革新。全书分为“起源之光”、“理性之火”、“工业之潮”和“数字之穹”四个宏大篇章,层层递进,构建起一幅波澜壮阔的人类文明发展图景。 第一章:起源之光——神话、文字与最初的秩序 本章追溯人类文明的萌芽阶段,重点探讨农业革命如何从根本上改变了人类的生存模式,催生了定居、剩余和阶级。我们深入剖析了早期文明(如美索不达米亚、古埃及、印度河流域和黄河文明)在应对环境挑战时所创造的独特社会结构和宇宙观。 我们着重研究了文字的诞生——它如何从单纯的记账符号演变为承载复杂思想和历史记忆的强大工具。文字的出现,标志着人类开始能够将经验固化并跨代传播,这是智力积累的第一个飞跃。同时,本章也细致考察了早期宗教和神话体系的构建过程。这些体系不仅解释了自然现象,更重要的是,它们为早期社会提供了道德约束和集体认同感,是构建第一个大规模、稳定社会秩序的基石。我们对比了不同地理环境下,人类对“天命”和“永恒”的不同理解,以及这些理解如何塑造了早期的政治形态。 第二章:理性之火——轴心时代与古典哲学的辉煌 本章聚焦于约公元前800年至公元前200年的“轴心时代”(Axial Age)。这是一个全球范围内思想大爆发的时期,产生了深刻影响至今的哲学和宗教传统。 我们详细分析了古希腊哲学,特别是苏格拉底、柏拉图和亚里士多德的思想遗产。重点探讨了逻辑思辨和实证观察的萌芽,这构成了西方科学和政治思想的底层代码。同时,我们也将视角投向东方,剖析了儒家思想对社会伦理的建构,道家对人与自然关系的探讨,以及印度教和佛教对个体解脱和轮回的深刻洞察。 本章的核心论点是,轴心时代的思想家们开始普遍地将目光从纯粹的超自然解释转向对内在人性和普世真理的探索。这种“内向的转向”极大地提升了人类自我反思的能力,为后世的科学革命和政治变革提供了理论武器。我们还将探讨罗马帝国的法律和工程技术如何将希腊的哲学思想转化为治理广袤疆域的实际工具。 第三章:工业之潮——科学的崛起与世界的重塑 第三部分关注文艺复兴后,尤其是十七世纪科学革命的爆发,以及它如何最终引爆了工业革命,彻底改变了人类与物质世界的关系。 我们详细阐述了实验方法和数学模型如何取代传统权威,成为获取新知识的主要途径。伽利略、牛顿等人的工作,不仅仅是科学发现,更是思维范式的根本转变——世界被视为一个可以被量化、预测和控制的巨大机器。 随之而来的工业革命,则是一场社会和经济的剧变。本章深入剖析了蒸汽机、纺织机和冶金技术如何打破了人口与土地的传统平衡,导致了前所未有的城市化和生产力的飞跃。然而,我们也毫不留情地审视了这场“进步”背后的阴影:新的阶级对立、环境污染的初现端倪,以及殖民主义的加剧。我们探讨了亚当·斯密和卡尔·马克思等思想家,如何试图解释和应对这一剧变带来的社会动荡。 第四章:数字之穹——信息、连接与人类的未来边界 这是全书的展望部分,聚焦于二十世纪至今的科技革命,特别是信息技术、生物技术和全球化带来的深刻影响。 本章的核心在于理解信息如何成为继能源和物质之后的“第三要素”。从晶体管到互联网,信息处理能力的指数级增长,正在以前所未有的速度重塑人类的认知结构、政治参与方式乃至个体身份认同。我们分析了全球化的本质——它既是通信技术进步的结果,也是文化、经济相互渗透的复杂网络。 我们探讨了二十世纪的两场世界大战对人类理性和乌托邦思想的冲击,以及冷战思维如何塑造了核时代的全球权力结构。最后,本章将目光投向未来:人工智能、基因编辑、气候变化等前沿议题,它们不仅是技术挑战,更是对人类“何以为人”这一古老哲学问题的终极拷问。我们必须思考,在技术赋予我们近乎“神力”的时代,如何重新找回轴心时代所奠定的伦理基石,以确保文明的下一阶段是真正的“进步”,而非自我毁灭。 总结: 《世界之光》旨在提供一个跨越数万年的宏观视角,让我们得以跳出日常的琐碎与短期的波动,去理解人类文明这部复杂巨著的底层逻辑。它提醒我们,每一次飞跃都不是偶然的奇迹,而是前人智慧、工具、秩序与冲突相互作用的必然结果。了解我们如何走到今天,是决定我们将去往何方的唯一途径。 适合读者: 对宏大叙事感兴趣的历史爱好者、哲学思考者、社会科学研究人员,以及所有渴望理解当代世界复杂性的普通读者。本书的写作风格严谨而不失文学性,力求在广度与深度之间找到完美的平衡。

作者简介

目录信息

导 论
第一篇 描述统计
第一章 统计数据的描述基础
第一节 描述统计的基本概念
第二节 统计资料的来源
第三节 统计资料的整理
第二章 统计综合指标
第一节 统计指标设计
第二节 平均指标的测定
第三节 离散指标的测定
第三章 动态指标及分析
第一节 动态水平指标
第二节 速度指标
第三节 动态数列的因素分析
第四章 统计指数
第一节 统计指数的概念与作用
第二节 统计指数的编制
第三节 指数因素分析
第二篇 推断统计
第五章 推断统计基础
第一节 抽样推断的基本概念
第二节 大样本统计量的分布律
第三节 小样本统计量的分布律
第六章 统计估计
第一节 点估计法
第二节 一个总体均值的区间估计
第三节 其他主要参数的区间估计
第七章 统计假设检验
第一节 假设检验原理
第二节 常用参数的假设检验
第三节 假设检验的应用
第八章 统计抽样技术
第一节 抽样设计的有关问题
第二节 抽样组织方式
第三节 样本容量的确定
第三篇 其他常用统计技术
第九章 统计相关与回归分析
第一节 相关分析的意义
第二节 一元线性分析
第三节 多元线性分析
第四节 非线性分析
第十章 统计预测
第一节 统计预测及程序
第二节 预测模型的统计处理技术
第三节 统计预测方法的应用
第十一章 统计决策
第一节 统计决策概述
第二节 统计决策原则
第三节 统计决策技术
附录一 概率论常识
附录二 常用统计表
附录三 书中字符的含义
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的语言风格可以说是“学术的迷雾”。它使用了一种非常迂回和冗长的方式来阐述本可以简单说明的观点。比如,一个关于大数定律的概念,在别的材料中可能用两三句话就能点明其核心思想,但在本书中,作者却用了近半页的篇幅,通过引入一系列不必要的限制条件和复杂的数学语言,最终将原本清晰的直觉包裹得严严实实。我常常需要反反复复阅读同一段落三四遍,才能剥离掉那些华丽的辞藻和过度的修饰,找出那个最核心的知识点。这种写作方式,与其说是为了教学,不如说是为了展示作者的“学识深度”,无形中增加了读者的阅读疲劳度。对于那些时间宝贵、希望快速掌握核心技能的读者来说,这本书的效率极其低下。它浪费了太多的墨水在那些对理解基本逻辑毫无帮助的边角细节上,却在关键的统计推断过程中的直观解释上严重不足。

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我必须承认,我买这本书是带着极高的期望的,毕竟市面上关于这个主题的书籍汗牛充牛。然而,阅读体验可以用“煎熬”来形容。这本书的叙事风格极其平铺直叙,缺乏任何能够吸引读者的“钩子”或引人入胜的故事线。它更像是一份枯燥的官方文件汇编,而不是一本旨在传授知识的读物。例如,在讨论概率分布时,作者只是机械地罗列了各种分布的性质和数学期望,却完全没有深入探讨这些分布在现实世界中是如何形成的,或者说,为什么我们要关心正态分布而非其他分布。书中充斥着大量的理论定义,但对于“为什么”的解释却含糊其辞。更令人沮丧的是排版——字体选择保守,图表设计老旧,很多图表上的数据点密密麻麻,分辨率低得像是上个世纪的复印件。我多次需要借助外部资源,比如在线视频教程,才能勉强拼凑出作者试图表达的那个核心概念。这本书与其说是“原理”,不如说是“公式大全”的简陋版本,它错过了将冰冷数字赋予生命力的黄金机会。对于希望将统计学应用于商业决策或社会科学研究的读者来说,这本书提供的帮助微乎其微。

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这本书在章节的组织和内容的逻辑衔接上存在一个致命的缺陷:它将“概率论”和“统计推断”割裂得过于彻底。前几章大量篇幅用于建立概率基础,这本身无可厚非,但随后的统计学应用章节,却像是被生硬地“粘贴”上去的,读者几乎找不到一个平滑的过渡,从计算事件发生的可能性,到通过样本估计总体特征的那个关键的思维飞跃。结果就是,读者要么在概率的泥潭里挣扎,要么在推断的云端迷失方向,两者之间缺乏有效的桥梁。例如,对中心极限定理的阐述,本应是连接这两者的核心枢纽,但在书中却显得单薄且缺乏直觉上的支持。读完后我最大的感受是,我似乎学了两门不相干的学科,而不是一门统一的“统计学原理”。这本书似乎更适合那些已经具备扎实高等数学背景,且只需要一本提供完整数学证明的参考书的专业人士,对于需要构建完整统计学认知框架的新手而言,它提供的帮助更像是一堆零散的砖块,而非设计精良的蓝图。

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说实话,这本书的“深度”令人怀疑。它仿佛停留在上世纪七八十年代的教材水平,对于当代数据科学和统计学快速发展的脉络,几乎没有任何反映。我特别留意了关于回归分析的部分,期望能看到一些关于模型假设检验的现代稳健方法,或者至少提及一下如何处理多重共线性问题。结果,介绍的依然是那种最基础、最理想化条件下的最小二乘法,仿佛数据世界依然干净得如同实验室的培养皿。当提到假设检验时,作者用了一种极其教条化的方式去解释P值,这种解释方式不仅容易被误解,而且与当前统计学界正在倡导的更审慎的推断方式背道而驰。我总感觉,这本书像是一个被精心封存起来的“时间胶囊”,里面的内容虽然在逻辑上无懈可击,但完全脱离了我们身处的这个充满大数据和机器学习的时代背景。阅读过程中,我不断地在脑中进行“翻译”工作,试图将书中的陈旧概念映射到现代工具上,这种额外的认知负担实在太大了。

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这本号称是“统计学入门”的书,简直是对初学者的公开处刑。我花了整整一个周末的时间,试图啃完前三章,结果感觉大脑皮层像是被塞满了湿透的海绵,沉重又吸水不足。作者似乎坚信,只要把晦涩的数学符号堆砌起来,就能自动生成洞察力。结果呢?从描述性统计的那些基本概念开始,就陷入了无休止的公式推导和希腊字母的迷宫。举个例子,讲到方差的时候,我印象最深的是那密密麻麻的求和符号,仿佛作者在用一种只有数学家才能理解的密码与我们对话。书中对实际案例的引用少得可怜,即便是那些勉强出现的例子,也显得矫揉造作、脱离实际应用场景,让人完全抓不住重点。读完感觉唯一掌握的技能,是如何更快速地在复杂的指数和根号中迷失方向。如果你的目标是真正理解统计思维,而不是仅仅应付考试,我强烈建议你避开这本书。它更像是一本给研究生助教准备的参考资料,而不是给渴望学习的普通读者准备的启蒙读物。它的结构性逻辑也存在问题,章节之间的过渡生硬得像生锈的铰链,读起来断断续续,完全没有流畅感可言。

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