具体描述
《统计学》第一版出版后，得到社会各界的厚爱，有幸被一些兄弟院校作为教材使用，先后获得“教育部推荐教材”、“第四届国家统计局优秀统计教材”等殊荣。在3年多的时间里，先后9次印刷。这些都是对我们的极大鼓舞。经过几年的教学实践，我们发现书中仍有许多不足之处。特别是随着教学手段的进步，教学内容和教学重点也在发生着变化，这些都对教学内容提出了一些新的要求。正是基于这样的原因，才使得对教材的修订显得十分必要。
第二版是在第一版的基础上重新编写的。同第一版相比，第二版具有以下变化：
第一，在内容上增加了一些新的章节，并对一些章节的内容进行了扩充，如增加了“抽样分布”一章，将回归分析分为“一元线性回归”和“多元线性回归”两章等。同时，考虑到中学所学过的统计知识，将部分内容进行了大量缩减。
第二，将统计计算完全与计算机结合。根据教材内容的特点，我们仍然选用Excel作为计算工具，并且将Excel的应用与教材内容完全结合。大部分数据表格和计算结果也都以Excel形式给出。
第三，在每一章的后面都给出了本章的中英文对照主要术语，以便使读者复习和掌握一些关键性术语。
第四，每章后面的习题量有所增加，类型更加多样化，并较多地采用了实际数据。
第五，对教学辅助光盘进行了全面更新，实现了与Excel的完全链接，使教学和学习都更加方便，并增加了项目教学的一些实际案例。
考虑到不同院校的教学特点，对部分内容可根据实际情况进行选讲。
作者简介
贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用、统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等然。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝纲优秀教师奖等。
目录信息
读后感
爲了自修《勞動社會保障與人力資源管理統計學》， 把複習Statistics作為前戲。 本來準備用那本大名鼎鼎的翻譯教材的。 但一時間摳門起來。 于是想起了這本RUC出過的唯一1本還算能看的自編教材。 當初學的時候就注意到這些藏在教科書案例里面搞笑的統計量了： @左撇子的男性會...
评分在学校时，学了很多高等数学，概率统计等等，从来不觉得有什么用，也没想过有什么意思，只是数学让我头脑计算速度增快而已。 进入社会，看到不同层级的人，理性思维方式的差异，直接影响着他们的地位和优秀程度。这些主要体现在做决策的时候，买什么样的股票，进入什么行业投资...
评分在学校时，学了很多高等数学，概率统计等等，从来不觉得有什么用，也没想过有什么意思，只是数学让我头脑计算速度增快而已。 进入社会，看到不同层级的人，理性思维方式的差异，直接影响着他们的地位和优秀程度。这些主要体现在做决策的时候，买什么样的股票，进入什么行业投资...
评分爲了自修《勞動社會保障與人力資源管理統計學》， 把複習Statistics作為前戲。 本來準備用那本大名鼎鼎的翻譯教材的。 但一時間摳門起來。 于是想起了這本RUC出過的唯一1本還算能看的自編教材。 當初學的時候就注意到這些藏在教科書案例里面搞笑的統計量了： @左撇子的男性會...
评分这本书拿来当考试书真是再适合不过，因为每章讲述理论摆放很清楚，然后马上跟一个例题阐述清楚。过于复杂的原理推导全部没有放上来，每章都像是总结好了一样，拿来就能用。 重点章节为第6到第11章，基本把统计学最重要的几个东西讲清楚了。虽然看似点到为止，但实际这样是效率...
用户评价
这本书的装帧和排版也值得一提，它打破了我对学术书籍的固有印象。内页采用了非常**舒适的米黄色纸张**，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更让我惊喜的是，图表的绘制质量极高，它们不是那种呆板的黑白线条，而是色彩搭配和谐、标识清晰的彩色插图。特别是关于**假设检验过程**的流程图，复杂的多步决策过程被清晰地分解成几个可以一目了然的模块，大大降低了学习的认知负荷。我注意到，作者在引入新的统计方法时，往往会先从一个真实的商业案例或社会现象出发，比如如何评估一个电商网站A/B测试的结果是否有效，或者如何预测某个地区未来的人口流动趋势。这种紧密贴合实际应用的讲解方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我能清晰地看到这些理论工具在现实世界中的强大效用，而不是仅仅停留在纸面上的数学游戏。可以说，这本书在**用户体验**方面也做到了极致，让学习过程本身变成了一种享受。
评分这本书，光是拿到手里，那沉甸甸的质感就让人对里面的内容充满了期待。我原本以为这会是一本枯燥乏味，充满了复杂公式和晦涩理论的“天书”，毕竟“统计学”这三个字本身就带着一种让人望而生畏的光环。然而，翻开第一页，我立刻被作者那**行云流水般的叙事方式**给吸引住了。他没有急着抛出那些令人头皮发麻的专业术语，而是从我们日常生活中最常见的问题入手，比如如何判断一个新出的手机性能是否真的比旧款好，或者一个新药的疗效究竟是偶然还是确有其事。这种将抽象概念具象化的能力，简直是教科书级别的示范。尤其是在讲解“大数定律”那部分，作者用了一系列生动的比喻，仿佛我已经置身于一个巨大的赌场里，亲眼见证着概率如何支配着每一次摇骰子的结果。读完这部分，我感觉自己对随机性有了一种全新的、更加敬畏的理解。它不再是混乱的代名词，而是一种隐藏在现象背后的深刻秩序。这本书成功地做到了**把复杂问题简单化**，让一个完全没有统计学背景的人也能轻松跟上作者的思路，这是非常了不起的成就。我甚至开始好奇，那些曾经让我头疼的概率分布图，是不是真的可以像作者描绘的这样，成为解读世界的强大工具。
评分让我印象最深刻的是作者对于**模型选择和拟合优度**的探讨，这部分的内容处理得极其细腻和成熟。很多入门级的教材会把各种回归模型一股脑地堆砌起来，让读者感到无所适从，但这本书却非常注重“度”的把握。作者反复强调，最好的模型不一定是最复杂的模型，而是在解释力和预测力之间找到最佳平衡点的那个。他引入了**奥卡姆剃刀原理**在统计建模中的应用，告诫我们不要过度拟合（Overfitting）数据，那种看似完美地描述了现有数据的模型，往往在面对新数据时会一败涂地。这种对模型局限性的坦诚讨论，体现了作者深厚的学术素养和高度的责任感。我尤其欣赏他对于**残差分析**的重视，仿佛在说，统计学的真正高明之处，并不在于你成功解释了多少数据点，而在于你如何理解和处理那些“解释不了”的部分。这对我后续处理自己的数据项目提供了至关重要的指导性原则。
评分这本书的**参考文献和延伸阅读部分**做得非常出色，它就像一个精心策划的“知识地图”，为我指明了下一步深入探索的方向。我发现作者不仅扎根于经典的统计学理论，同时也关注着领域内的前沿发展，比如贝叶斯统计方法的简介，虽然篇幅不长，但足以勾起我对更深层次概率论的兴趣。这种既“守正”又“出奇”的编排方式，让这本书的价值远超一本基础教材。它更像是一个**知识的引路人**，它教会了我如何提问，如何质疑现有结论，并指引我去寻找更广阔的知识海洋。在读完最后一章，合上书本的那一刻，我感到自己不仅仅是学会了几种计算方法，更重要的是，我似乎有了一套全新的“数据视角”来审视我周围的世界。这本书没有给我现成的答案，却给了我一套可以用来探索任何问题的、坚实而优雅的工具箱。这份收获，远比单纯记忆公式来得宝贵得多。
评分我花了比预期更长的时间来消化这本书的每一章，这倒不是因为内容太难，而是因为我需要不断地停下来，去思考作者提出的那些“如果……会怎样”的假设情景。这本书的精妙之处在于，它似乎并不满足于教你如何计算，它更在意的是**培养一种批判性的思维模式**。当作者提到“相关性不等于因果性”时，他没有简单地丢出一个定义，而是列举了好几个历史上著名的、因为混淆这两者而闹出的笑话和灾难性决策。我记得其中一个案例，是关于冰淇淋销量和溺水人数的统计对比，读完后我忍不住大笑出声，但笑声背后更多的是一种醍醐灌顶的感觉。这种设计，让我感觉自己像是在跟随一位经验老到的侦探破案，每一步推导都必须建立在严谨的逻辑基础之上，充满了对数据背后“真相”的探寻欲。作者对**样本选择偏差**的讨论尤为深刻，他用犀利的笔触揭示了许多看似客观的调查报告是如何被设计者的无心之失甚至是有意为之的偏见所扭曲的。这本书带来的不仅仅是知识，更是一种对信息时代里铺天盖地的“数据噪音”的免疫力。
评分满满一本书，但却很难看进去一点，不知为何。
评分真烂。
评分满满一本书，但却很难看进去一点，不知为何。
评分真烂。
评分真烂。
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