具体描述
统计学（第5版），ISBN：9787300153841，作者：贾俊平 等 著
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
1.1 统计及其应用领域
1.2 统计数据的类型
1.3 统计中的几个基本概念
思考与练习
第2章 数据的搜集
2.1 数据的来源
2.2 调查数据
2.3 实验数据
2.4 数据的误差
思考与练习
第3章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理
3.2 品质数据的整理与展示
3.3 数值型数据的整理与展示
3.4 合理使用图表
思考与练习
第4章 数据的概括性度量
4.1 集中趋势的度量
4.2 离散程度的度量
4.3 偏态与峰态的度量
思考与练习
第5章 概率与概率分布
5.1 随机事件及其概率
5.2 概率的性质与运算法则
5.3 离散型随机变量及其分布
5.4 连续型随机变量的概率分布
思考与练习
第6章 统计量及其抽样分布
6.1 统计量
6.2 关于分布的几个概念
6.3 由正态分布导出的几个重要分布
6.4 样本均值的分布与中心极限定理
6.5 样本比例的抽样分布
6.6 两个样本平均值之差的分布
6.7 关于样本方差的分布
思考与练习
第7章 参数估计
7.1 参数估计的基本原理
7.2 一个总体参数的区间估计
7.3 两个总体参数的区间估计
7.4 样本量的确定
思考与练习
第8章 假设检验
8.1 假设检验的基本问题
8.2 一个总体参数的检验
8.3 两个总体参数的检验
8.4 检验问题的进一步说明
思考与练习
第9章 分类数据分析
9.1 分类数据与x2统计量
9.2 拟合优度检验
9.3 列联分析：独立性检验
9.4 列联表中的相关测量
9.5 列联分析中应注意的问题
思考与练习
第10章 方差分析
10.1 方差分析引论
10.2 单因素方差分析
10.3 双因素方差分析
思考与练习
第11章 一元线性回归
11.1 变量间关系的度量
11.2 一元线性回归
11.3 利用回归方程进行预测
11.4 残差分析
思考与练习
第12章 多元线性回归
12.1 多元线性回归模型
12.2 回归方程的拟合优度
12.3 显著性检验
12.4 多重共线性
12.5 利用回归方程进行预测
12.6 变量选择与逐步回归
思考与练习
第13章 时间序列分析和预测
13.1 时间序列及其分解
13.2 时间序列的描述性分析
13.3 时间序列预测的程序
13.4 平稳序列的预测
13.5 趋势型序列的预测
13.6 季节型序列的预测
13.7 复合型序列的分解预测
思考与练习
第14章 指数
14.1 基本问题
14.2 总指数编制方法
14.3 指数体系
14.4 几种典型的指数
14.5 综合评价指数
思考与练习
附录一 术语表
附录二 用Excel生成概率分布表
参考文献
· · · · · · (收起)
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...
评分贾俊平虽然不是人大的什么老教授或者泰斗级人物，但是这本书依旧受到好评：体系清晰，语言简练，事例丰富。 很适合大学生学习、研究之用，让学生快速理解统计学的基本原理框架。 配套的指导书也可以辅助学习。
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...
评分前一段时间在工作中发现自己对于统计知识的理解有点不够系统，比如我知道了解数据的形态需要从集中趋势、离散趋势以及形态方面着手，但是对于其中的细节却总是模糊的，比如我无法回答为什么通常用标准差而不是方差来反映数据的离散程度，我也无法回答泊松分布到底是个什么鬼，...
用户评价
这本书的叙事风格极其跳跃，仿佛作者在不同的时间点、不同的研究阶段随意添加了内容。我发现它在介绍“时间序列分析”时，突然插入了一段关于金融市场波动性的历史回顾，重点放在了上世纪三十年代的经济大萧条，这种历史的纵深感虽然有趣，却打断了对 ARIMA 模型构建流程的理解。更让我头疼的是，书中引用的所有案例都极其小众和晦涩，大多是作者本人在特定学科领域（比如生态学或高能物理）中的研究片段。它没有提供一个普适性的、可以被经济学、市场营销或社会科学研究者广泛引用的标准案例库。当提到“异常值处理”时，它没有提供常用的 IQR 方法或 Z 分数截断的建议，而是用了一个非常偏门的案例，涉及对宇宙射线数据的校正，这对我处理一份普通的市场调查问卷数据时，完全没有指导意义。总而言之，这本书的知识结构更像是一座设计精巧但结构复杂的迷宫，里面的每一块砖头都打磨得很有光泽，但你永远不知道下一块砖头会不会把你带到完全不同的房间去。它更适合作为统计学史或方法论研讨的参考资料，而非学习核心技能的入门读物。
评分拿到这本《统计学》后，我最深的感受是“失落”——一种被作者故意设置的悬念和跳跃性思维所带来的阅读疲劳。这本书的结构非常松散，它更像是作者近年来一系列讲座笔记的随意汇编。举个例子，当你以为作者即将深入讲解中心极限定理时，篇幅却突然转向了贝叶斯方法的历史演变，然后又莫名其妙地插入了一段关于大数据时代信息过载的社会评论。这种跳跃性使得知识点之间的联系变得极其模糊。比如，它提到了方差分析（ANOVA），但只是用一种非常形象化的比喻来解释其核心思想，却完全没有给出任何关于 F 检验值如何计算的实质性指导。我试着跟着书中的思路去理解“假设检验”的流程，结果发现作者用了整整一个章节去讨论“零假设的虚构性”，却在最关键的“决策规则”部分一笔带过。对于我这种需要通过大量习题来固化理解的学习者来说，这本书提供的知识点是漂浮的、缺乏抓手的。它要求读者拥有极强的背景知识储备，才能将这些散落的珍珠串成一条清晰的项链。我几乎需要同时翻开另一本更传统的教材，才能勉强弄懂它每一段话背后隐藏的实际统计操作是什么。
评分这本书的语言风格极其晦涩，充满了只有深谙统计学理论的人才能理解的行话和圈内笑话，这对于我们这些刚刚接触这门学科的新手来说，简直是一场灾难。它的排版也很奇怪，图表非常少，即便是那些为数不多的图表，也往往是手绘的、粗糙的草图，而非清晰的、用于教学的标准图示。例如，在解释多重共线性问题时，作者用了一大段话来描述“参数估计的靴子被同时拉向不同的方向”，这种修辞手法虽然有创意，但对于需要清晰理解矩阵代数中如何处理共线性问题的读者来说，简直是南辕北辙。我花了半个小时试图理解书中关于“信息论在统计推断中的应用”那几页内容，结果发现它混杂了香农的信息熵和统计学中的熵概念，却没有给出任何一个可以将两者联系起来的实际应用场景。这本书更像是作者写给自己看的“思想录”，充满了对数学美学的个人追求，却完全牺牲了作为一本教育材料最基本的清晰度和可及性。读完一章，我不仅没有感到知识的增长，反而更确信自己完全不适合学习统计学。
评分我一直以为统计学是关于“用数字说话”的科学，它应该教我如何从数据中提取可靠的结论。然而，这本《统计学》更像是带领我进行了一次漫长而曲折的“认识论之旅”。它的内容更偏向于哲学和方法论的探讨，而非实操技巧的传授。书中对“随机性”的定义进行了长达数十页的辨析，从拉普拉斯的决定论视角到海森堡的不确定性原理，它试图为统计学的根基打下哲学地基。我可以理解这种深度探索的价值，但在实际应用层面，我完全找不到任何可以指导我完成“描述性统计分析”的章节。比如，关于如何选择恰当的抽样方法，书中只提到了“抽样的伦理困境”和“样本代表性的悖论”，但对于如何计算样本量、如何进行分层抽样这些关键步骤，却语焉不详。这本书似乎预设读者已经掌握了所有基础工具，而它只是负责对这些工具进行高屋建瓴的批判和重新定义。如果我需要一本能让我熟练运用 SPSS 或 R 软件进行初步数据清洗和分析的书，这本书绝对是找错了对象。它让我思考了更多，但教会我的计算技能却为零。
评分这本号称“统计学”的书，真是让人大开眼界，但不是以我预期的那种方式。我原以为会是一本严谨的、循序渐进的教科书，能把我从最基础的概率论概念一步步带到复杂的回归分析和时间序列模型。然而，我拿到手的这本，与其说是一本教材，不如说是一本充满哲学思辨的文集。作者似乎对传统统计学的框架持有一种近乎解构的态度，开篇就抛出了一个极具争议性的观点：我们所依赖的“显著性检验”在很大程度上是一种现代的迷信，其背后的数学逻辑在现实世界的复杂性面前显得异常脆弱。书中花了大量的篇幅去探讨数据背后的伦理考量，以及如何“诚实地”报告结果，而不是仅仅追求 p 值。这种深入骨髓的反思，虽然引人入胜，但对于一个急需掌握具体计算方法的学生来说，无疑是走入了一片迷雾。我翻了将近一百页，期待看到任何一个清晰的公式推导或者一个可以套用的案例分析，结果却只有对现有范式的无休止的诘问。它更像是一本写给高级研究人员的“统计学批判”，而非供初学者入门的工具书。如果我不是为了完成课程作业，我大概会把它放在书架最底层，把它当作一本有趣的社会学读物来对待，而不是一本严肃的统计学著作。
评分脉络比较清晰。
评分脉络比较清晰。
评分还不错。但还有解释不清的地方。
评分补一本这学期的教材吧 考试前一天晚上通宵刷题 考试的时候机智地把所有的计算题都做出来了 万万没想到栽在概念简答题上了【手动再见】
评分其实很清晰明白啦！
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