内 容提要
本书阐述了描述统计和推断统计的基本概念。全书由总论、统计
调查与整理、综合指标、时间数列、指数、抽样推断、相关与回归分析、统
计预测、统计工作的组织与管理、概率论基础、参数估计、假设检验、方
差分析和试验设计法等内容组成。每章配有适量习题,书末附有习题
答案。本书内容新颖、材料丰富、应用性强;既注重知识结构的科学性
和系统性,又注意结合市场经济的客观需要,以大量实例论述统计工作
的理论和方法,全书深入浅出、通俗易懂,着重实践应用,便于读者理
解、掌握和运用。
本书可作为高等院校有关经济类、管理类专业和工科院校“统计
学”课程的教材,也可供广大统计工作者及有关人员学习参考。
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我必须承认,这本书的难度曲线并非平坦。尽管开篇的引导非常友好,但进入到中后段关于“方差分析”和“多重共线性”的部分时,我明显感觉到了吃力。作者在处理这些复杂模型时,增加了很多脚注和侧边栏的专业注解,这虽然丰富了内容深度,但也使得阅读体验变得有些碎片化,我好几次不得不放下笔,去查找一些基础的代数知识才能继续跟上作者的思路。不过,这本书的一个亮点是它对“统计软件应用”的介绍非常克制且实用。它没有推荐任何特定的商业软件,而是用一种近乎伪代码的方式展示了核心的计算流程,这使得书的内容能够跨越软件版本的更迭而保持长久的生命力。我花了整整一个周末来消化其中关于“残差分析”的章节,最终发现,理解了残差的含义,比单纯跑出R方值要有价值得多。
评分这本书的行文风格,用一个词来形容,那就是“老派的优雅”。作者的语言组织非常精炼,没有使用过多华丽的辞藻,但每一个遣词造句都恰到好处,仿佛在雕琢一块上好的玉石。它没有刻意迎合当下的流行趋势,比如对机器学习模型的深度介入,而是将笔墨集中在统计学最核心、最稳固的基石上——比如描述性统计、概率分布和回归分析的基础原理。在讲解最小二乘法这类经典内容时,作者的表述有一种穿透历史的厚重感,让你感受到这些方法之所以流传至今,绝非偶然。我个人觉得,这本书的价值在于它培养了一种“慢思考”的习惯,它不会急着告诉你“用哪个工具”,而是会让你先问自己“我到底想知道什么”,这对于那些只想套用软件模块的人来说,或许会觉得进度缓慢,但对于追求深层理解的人来说,这简直是醍醐灌顶。
评分这本书最令我印象深刻的是它对“统计伦理”的强调。在绝大多数教科书只关注“如何计算正确”时,这本书用相当大的篇幅讨论了“如何负责任地报告结果”。作者列举了许多历史上的统计误用案例,从如何选择适当的显著性水平,到如何避免在宣传中使用“显著相关”这种容易引起误解的措辞,都给出了非常细致的指导。这让我意识到,统计学不仅仅是数学工具,更是一种社会责任。它教会我,数据的力量是巨大的,而手握这种力量的人,必须保持最高的审慎。对于那些未来打算从事研究、市场分析或者政策制定的读者来说,这本书提供的这种“人文关怀”和“批判性视角”,其价值甚至可能超过了那些复杂的计算技巧本身。它真正让我感受到了统计学作为一门学科的深度和广度。
评分坦白讲,我当初买这本书是抱着“死马当活马医”的心态,毕竟我的量化分析基础薄弱,面对那些密密麻麻的符号总是感到头疼。这本书的章节编排逻辑异常清晰,每一部分知识点的引入都建立在前一部分扎实理解的基础上,过渡得极其自然流畅,几乎没有逻辑上的跳跃感。最让我感到惊喜的是它对“推断统计”的处理。很多教材在这里会陷入冗长繁琐的数学证明,但这本书巧妙地采用了“黑箱理论”结合直觉解释的方式,先把核心思想讲透,公式的推导则被放在了章节末尾作为“深入拓展”,这对于我们这类需要快速掌握应用技能的读者来说,无疑是一个巨大的福音。我尝试着用书里讲的假设检验方法去分析自己工作中的一些历史数据,发现先前那些凭感觉做出的判断,现在都有了严谨的数学支持,这种“从模糊到清晰”的转变,带来的成就感是难以言喻的。
评分这本书的封面设计得极为朴实,甚至有些单调,纯粹的白色背景上印着深蓝色的书名,给人的第一印象是“严肃”与“学术”。然而,一旦翻开内页,那种枯燥感便立刻烟消云散了。作者显然深谙教学之道,他没有一开始就抛出那些令人望而生畏的公式和复杂的定理,而是像一位经验丰富的导游,循循善诱地带领我们进入这个看似高深莫测的领域。开篇几章,作者似乎花费了大量的篇幅来阐述“为什么我们需要统计学”,通过一系列与日常生活息息相关的案例——比如市场调查中的抽样误差、医学试验中的安慰剂效应——来构建起统计思维的基石。我尤其欣赏他处理“数据可视化”这一部分的态度,他没有简单地罗列图表类型,而是深入探讨了如何通过图表“说谎”或者“揭示真相”,这使得原本枯燥的图表制作过程变得极具洞察力。阅读过程中,我常常会停下来,思考作者提出的那些反直觉的结论,这与其说是学习一门技术,不如说是在进行一场关于概率与不确定性的哲学思辨。
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