新编统计学 第三版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张梅琳 编

出品人:

页数:313

译者:

出版时间:2004-8

价格:18.00元

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isbn号码:9787542904768

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• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 数据分析
• 统计方法
• 高等教育
• 教材

《现代统计方法与应用》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，重点关注现代统计方法的发展及其在各领域的实际应用。全书共分为十五章，内容涵盖了从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到现代数据分析技术，力求使读者不仅掌握统计学的理论精髓，更能灵活运用到实际问题解决中。 第一部分：统计学基础与描述 第一章 统计学导论 本章将首先阐述统计学的概念、作用与历史发展，介绍统计学的基本原理，如数据收集、整理、分析和解释。我们将区分总体与样本、参数与统计量，并详细介绍各种数据类型（如定性数据、定量数据）及其度量尺度。此外，还会涉及统计工作的基本流程，以及统计学在科学研究、经济决策、社会管理等方面的广泛应用，为读者建立起对统计学整体的宏观认识。 第二章 数据收集与整理 本章重点介绍数据收集的常用方法，包括普查、抽样调查（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其优缺点。我们将深入探讨问卷设计的基本原则，如何避免偏差，以及数据收集过程中的伦理考量。在数据整理方面，本章将详述数据的录入、清洗、转换和编码等关键步骤，教授如何识别和处理缺失值、异常值，以及进行数据结构化处理，为后续分析奠定坚实基础。 第三章 数据的图表展示 本章聚焦于如何将原始数据转化为直观易懂的图形和表格。我们将详细介绍各种图表的类型及其适用场景，如柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图、直方图等，并指导读者如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表。同时，本章还将强调图表的规范性、清晰性和信息传达的有效性，包括标题、坐标轴、图例的规范绘制，以及如何通过色彩、标注等元素突出数据特征，提升可视化效果。 第四章 描述性统计量 本章将深入讲解用于描述数据集中趋势、离散程度和分布形态的各种描述性统计量。我们将详细介绍均值、中位数、众数等集中趋势的度量方法，并讨论它们各自的适用性。在离散程度方面，我们将学习方差、标准差、极差、四分位距等概念，理解它们如何反映数据的变异性。此外，本章还将介绍偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等指标，帮助读者分析数据的对称性和尖峭性，从而更全面地掌握数据的基本特征。 第二部分：概率论与抽样分布 第五章 概率论基础 本章将系统介绍概率论的基本概念和理论。我们将从样本空间、事件、概率定义出发，阐述概率的基本性质（如互斥事件、独立事件）。本章将详细讲解条件概率、全概率公式以及贝叶斯定理，并介绍随机变量及其概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布等离散型分布，以及均匀分布、正态分布、卡方分布、t分布、F分布等连续型分布。这些概率分布是后续统计推断的理论基础。 第六章 联合概率与协方差 本章将扩展到多维随机变量的分析。我们将学习联合概率、边缘概率和条件概率的概念，理解多个随机变量之间的相互关系。重点介绍协方差和相关系数，它们是衡量两个随机变量线性关系强弱的重要统计量。本章还将涉及期望的性质、方差的性质，以及多元随机变量的期望和方差的计算，为理解变量之间的依存关系打下基础。 第七章 抽样分布 本章将深入探讨抽样分布的概念及其重要性。我们将学习如何从总体中抽取样本，并计算样本统计量（如样本均值、样本比例、样本方差）。重点阐述这些样本统计量的抽样分布，特别是中心极限定理，它揭示了样本均值的分布趋近于正态分布的规律，这是许多统计推断方法的基础。本章还将介绍样本比例的抽样分布以及样本方差的抽样分布（如卡方分布和F分布），为参数估计和假设检验提供理论依据。 第三部分：统计推断 第八章 参数估计 本章将介绍统计推断的核心方法——参数估计。我们将学习点估计和区间估计的概念，详细介绍点估计的性质（如无偏性、有效性、一致性），并学习矩估计法和最大似然估计法等常用估计方法。在区间估计方面，我们将重点讲解如何根据抽样分布构建置信区间，例如均值的置信区间、比例的置信区间和方差的置信区间，并解释置信水平的含义，帮助读者理解估计的精度和可靠性。 第九章 假设检验基础 本章将系统介绍假设检验的基本原理和步骤。我们将学习如何设定原假设（H0）和备择假设（H1），定义检验统计量，确定拒绝域和接受域。本章将重点讲解第一类错误（α）和第二类错误（β），以及功效（Power）的概念。我们将介绍P值（P-value）的含义及其在决策中的作用。本章还会涉及一些基本的假设检验方法，为后续具体检验打下基础。 第十章 单样本检验 本章将教授针对单个样本的假设检验方法。我们将详细讲解Z检验和t检验在检验单个总体均值时如何应用，以及在样本量大小和总体标准差是否已知时的区别。同时，本章还将介绍检验单个总体比例的Z检验，以及检验单个总体方差的卡方检验。我们将通过具体的案例分析，指导读者如何正确地选择检验方法、进行计算和解释检验结果。 第十一章 两样本检验 本章将 focus on 比较两个独立样本或配对样本的统计推断。我们将详细讲解如何进行两独立样本均值的t检验（包括方差齐性检验），以及两独立样本比例的Z检验。对于配对样本，我们将介绍配对样本t检验，分析数据中的相关性。此外，本章还将介绍两独立样本方差的F检验，用于比较两总体的离散程度。 第十二章 方差分析（ANOVA） 本章将深入探讨方差分析（ANOVA）的理论与应用，特别是单因素方差分析。我们将学习如何通过比较各组均值之间的差异来判断一个分类变量对一个连续变量是否有显著影响。本章将详细讲解ANOVA的基本原理，包括平方和（SS）、自由度（df）、均方（MS）的计算，以及F统计量的构造和检验。我们将介绍多重比较（如Tukey’s HSD）方法，用于在方差分析拒绝原假设后，进一步确定具体哪些组之间存在显著差异。 第四部分：回归分析与多元统计 第十三章 相关分析与简单线性回归 本章将介绍度量两个连续变量之间线性关系强弱的相关分析，重点讲解Pearson相关系数的计算和检验。随后，我们将引入简单线性回归模型，教授如何建立描述一个自变量与一个因变量之间线性关系的回归方程。本章将详述回归系数的解释，以及如何利用R方（Coefficient of Determination）评估模型的拟合优度。同时，还将介绍回归系数的显著性检验和预测区间的概念。 第十四章 多元线性回归 本章将扩展到多元线性回归，分析两个或更多自变量如何共同影响一个因变量。我们将学习如何建立多元线性回归模型，理解回归系数的偏回归系数含义，以及如何解释模型整体的显著性（F检验）。本章将重点讲解多重共线性问题及其诊断与处理方法，并介绍模型选择的原则和方法（如逐步回归）。此外，还会涉及虚拟变量的应用，以及模型诊断（如残差分析）的重要性。 第十五章 非参数统计与现代数据分析简介 本章将介绍一些不依赖于数据分布假设的非参数统计方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等，以及它们在单样本、两样本和多样本比较中的应用，特别是在数据不符合正态分布或方差齐性假设时的替代方案。此外，本章还将简要介绍一些现代数据分析的趋势，如时间序列分析、聚类分析、主成分分析等，为读者开启更广阔的统计学应用视野。 全书在每个章节都配有丰富的例题和练习题，旨在帮助读者巩固所学知识，并通过实际操作来加深理解。本书力求语言通俗易懂，结构清晰，适合统计学专业的学生，以及在各领域需要运用统计学方法的从业人员和研究者阅读。

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自从翻开《新编统计学》第三版，我就发现自己仿佛进入了一个全新的知识殿堂。这本书的内容极其丰富，涵盖了统计学的方方面面，而且讲解得非常深入透彻。我是一名即将步入研究领域的研究生，对统计学的要求自然比较高。这本书在很多方面都超出了我的预期。我尤其欣赏作者对统计模型评估和选择的详细论述。他不仅介绍了常用的评估指标，还深入探讨了模型选择的原则和方法，例如信息准则（AIC, BIC）以及交叉验证等。这些内容对于我们在实际研究中选择最适合的统计模型，避免模型偏差和过拟合，具有极其重要的指导意义。书中对统计软件的应用介绍也让我觉得非常实用。虽然书中并没有直接给出软件操作的详细步骤，但作者在讲解统计方法时，会巧妙地融入对软件应用场景的提示，这让我能够将理论知识与实际操作相结合，提高学习效率。我特别喜欢作者在结尾处对未来统计学发展趋势的展望，它让我对这个学科充满了更深的期待和探索的动力。这本书的语言风格既严谨又富有启发性，能够激发读者深入思考，而不是仅仅停留在表面的记忆。

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老实说，在我拿到《新编统计学》第三版之前，我对统计学的印象一直停留在“枯燥”、“晦涩”的层面。但这本书完全颠覆了我的看法。作者以一种非常有趣且充满智慧的方式，将统计学的世界展现在我面前。我最喜欢的部分是关于统计推断中的“假设检验”和“置信区间”的讲解。作者并没有直接给出复杂的公式，而是通过生动形象的类比，比如“法庭审判”来解释假设检验的逻辑，让我瞬间就明白了其核心思想。他强调理解“无罪推定”原则如何对应统计学中的“零假设”，以及“证据”如何对应“p值”，这种解读方式让我对统计推断的严谨性有了更深的认识。同时，书中对置信区间的讲解也让我不再迷茫，我理解了它代表的不是单一的数值，而是一个可能包含真实参数的区间范围，以及这个区间的覆盖概率。这本书的语言风格非常流畅，充满了人文关怀，读起来就像和一位学识渊博又幽默风趣的朋友在交流。我可以感受到作者在每一个字句中都倾注了心血，力求让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。

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我是一名对数据充满好奇心的学生，《新编统计学》第三版这本书，可以说是点燃了我对统计学更深层次的兴趣。在阅读之前，我总觉得统计学就是一些冰冷的数字和复杂的公式，但这本书完全颠覆了我的认知。作者以一种非常“接地气”的方式，将统计学的魅力展现得淋漓尽致。我最喜欢的部分是关于非参数统计的介绍。在此之前，我一直以为所有统计方法都需要数据满足正态分布等严格的假设，但这本书让我知道，即使数据不满足这些条件，我们依然有强大的统计工具可以使用。作者通过一个关于“药物疗效评估”的例子，清晰地讲解了秩和检验等非参数方法的原理和应用，让我对统计学的应用范围有了更广阔的认识。另外，书中对时间序列分析的讲解也让我感到非常实用。我平时会关注一些经济数据，但总是无法很好地理解其变化趋势，这本书中的时间序列模型，例如ARIMA模型，让我能够更好地去理解和预测这些数据的未来走势。作者在讲解这些模型时，非常注重概念的直观理解，并且辅以大量的图示和实例，让我不再感到枯燥乏味。这本书不仅仅是教我“怎么做”，更是让我理解“为什么这么做”，这种思维上的启迪，对我来说比单纯的公式记忆更有价值。

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这本《新编统计学》第三版，简直是我近几年阅读过的最令人振奋的学术著作之一！从封面设计到字体排版，都透露着一股严谨而又充满活力的气息。我是一名统计学初学者，一直以来对这个学科都充满了好奇，但又畏惧于它抽象的理论和繁杂的公式。然而，翻开这本书的那一刻，我的担忧便烟消云散。作者以极其生动形象的语言，将那些看似高深莫测的概念一一拆解，就好像一位经验丰富的向导，带领我在统计学的奇妙世界中探险。我尤其喜欢书中那些贴近现实生活的案例分析，它们不仅仅是枯燥的数字游戏，更是帮助我理解统计学如何解决实际问题，如何影响我们日常生活的生动写照。例如，在讲解概率论的部分，作者并没有直接给出冗长的定义，而是通过一系列关于天气预报、彩票中奖率等生动有趣的小故事，让我在不知不觉中掌握了关键概念。更让我惊喜的是，书中对数据可视化方法的介绍，那些图表不仅美观，而且直观地展现了数据的内在规律，让我对数据的解读能力有了质的飞跃。这本书并非简单地罗列公式，而是注重培养读者的逻辑思维和分析能力，这一点对于我这个非数学专业背景的读者来说，尤为重要。我可以感受到作者在编写这本书时，投入了巨大的心血，力求将最精炼、最易懂的知识呈现给读者。我已经迫不及待地想深入学习后面的章节，相信它会成为我统计学学习道路上不可或缺的伙伴。

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《新编统计学》第三版，这本书的份量十足，内容也相当扎实。我是一名数学专业的学生，平时接触的统计学内容相对偏理论，而这本书在理论深度和实践应用之间找到了一个绝佳的平衡点。我特别喜欢作者在讲解大样本理论和中心极限定理时，所采用的思路。他并没有简单地给出定理的陈述，而是通过一系列模拟实验和图示，直观地展示了这些核心定理是如何工作的，以及它们在统计推断中的重要性。这一点对于我理解这些抽象概念，建立感性认识起到了关键作用。此外，书中对多元统计分析的介绍也让我印象深刻。它不仅讲解了主成分分析、因子分析等经典方法，还对判别分析、聚类分析等进行了详细的阐述，并且给出了它们在不同领域的应用案例。这为我今后在数据挖掘和机器学习领域的研究，打下了坚实的基础。我尤其欣赏作者在讲解这些方法时，非常注重其背后的数学原理，同时又不乏清晰的逻辑解释，让我能够融会贯通。这本书的写作结构也非常严谨，每一章节的知识点都衔接得非常自然，让我能够在一个清晰的知识框架下进行学习。我可以感受到作者在学术造诣上的深厚功底，以及在教学上的匠心独运。

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坦白说，一开始我选择《新编统计学》第三版，更多的是出于无奈，因为这是我导师推荐的课程教材。但随着阅读的深入，我不得不承认，这本书的质量远超我的预期，甚至可以说，它已经改变了我对统计学教材的固有印象。它不像我之前接触过的很多教材那样，冷冰冰地堆砌理论，而是充满了人文关怀和启发性。作者在引入每一个新概念时，都会先从一个实际问题出发，引导读者思考，然后再逐步引入统计学工具来解决问题。这种“问题驱动”的学习方式，极大地激发了我的学习兴趣，让我不再是被动地接受知识，而是主动地去探索和理解。书中对统计推断的讲解尤为精彩，它将复杂的假设检验和置信区间计算，通过清晰的逻辑链条和丰富的图示，变得易于理解。我特别欣赏作者在解释“p值”时，并没有像许多其他教材那样陷入技术细节，而是着重阐述了其在科学研究中的意义和局限性，这让我对统计结果的解读有了更深刻的认识。此外，书中对回归分析的论述也让我受益匪浅，它不仅讲解了基本的线性回归，还对多重回归、非线性回归等进行了初步的介绍，为我今后深入学习打下了坚实的基础。这本书的语言风格也十分独特，既有学术的严谨，又不失生动的趣味，读起来丝毫不会感到枯燥。我可以想象，一本能够让读者在学习过程中感受到乐趣的教材，其教育价值是多么巨大。

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对于一个已经工作多年，但仍然想在统计学领域不断深造的职场人士来说，《新编统计学》第三版无疑是一本极其宝贵的财富。这本书的内容非常扎实，而且紧跟学术前沿。我尤其欣赏作者在讲解因果推断的章节时，所展现出的深刻洞察力。在实际工作中，我们常常面临“相关不等于因果”的困境，这本书通过对潜在结果模型、工具变量等方法的详细介绍，为我们提供了理解和分析因果关系的强大工具。作者在讲解这些复杂概念时，非常注重直观的理解，并且引用了大量实际案例，让我能够清晰地认识到这些方法在现实世界中的应用价值。我特别记得作者在讨论“安慰剂效应”时，是如何将其与统计学中的因果推断联系起来的，这让我对很多社会现象有了更深入的理解。此外，书中对机器学习与统计学的交叉融合的探讨，也让我看到了统计学在当今大数据时代的应用前景。这本书的语言风格既专业又具启发性，能够激发我进一步探索和学习的动力。我可以感受到作者在学术研究上的深厚积累，以及在知识传播上的热情。

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作为一名初入职场的统计学爱好者，我在寻找一本既能打牢基础，又能跟上时代步伐的教材时，《新编统计学》第三版无疑是我的首选。这本书最大的亮点在于其对统计学思想的深刻阐释，而非仅仅停留在工具的介绍层面。作者在讲解统计决策时，不仅仅给出了决策的流程，更重要的是，他引导我思考在不同情境下，如何权衡风险与收益，如何做出最合理的判断。我特别欣赏书中对“统计模型与现实世界的关系”的探讨，它提醒我，模型始终是对现实世界的简化，我们需要警惕过度拟合，并理解模型的适用范围。这一点对于我在实际工作中进行数据建模时，具有非常重要的指导意义。此外，书中对因果推断的初步介绍，也让我看到了统计学更广阔的应用前景。作者通过一些精心设计的例子，说明了如何从相关性中区分因果性，这对于我们理解事物之间的真实联系，避免误判，具有极高的价值。这本书的语言风格非常平实、流畅，既有学术的严谨，又不失人文的温度，读起来不会让人感到有距离感。我可以感受到作者在字里行间流露出的对统计学的热爱，以及希望将这份热爱传递给读者的真诚。

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作为一名长期在数据分析领域工作的从业者，《新编统计学》第三版无疑为我带来了久违的“耳目一新”的感受。在实际工作中，我们每天都在与各种各样的数据打交道，但很多时候，我们往往局限于工具的使用，而缺乏对统计学深层原理的理解。这本书恰恰弥补了这一缺憾。作者对统计模型构建和模型诊断的讲解，深入浅出，逻辑严密。他不仅教会我如何选择合适的模型，更重要的是，他引导我理解了模型背后的假设和局限性，这对于避免在实际应用中犯下因模型误用而导致的错误至关重要。例如，在讲解模型假设检验时，作者通过一系列的实际案例，展示了如何根据数据特征来判断模型是否满足假设，以及当不满足假设时，应该如何进行调整。这对于我们这些需要将统计方法应用于复杂商业场景的从业者来说，简直是“及时雨”。书中对贝叶斯统计的介绍也让我眼前一亮，虽然我之前对这部分内容了解不多，但作者通过简洁明了的语言和直观的图解，让我对其核心思想和应用场景有了初步的认识。这让我看到了统计学发展的最新趋势，也为我今后的职业发展提供了新的思路。总而言之，这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够帮助我们提升专业技能、拓展思维视野的“内功心法”。

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说实话，刚拿到《新编统计学》第三版的时候，我并没有抱太大的期望。毕竟，统计学在我看来，一直是一门偏向理论、公式复杂的学科，我担心这本书会过于晦涩难懂。但当我开始阅读之后，我完全被它深深地吸引住了。作者的写作风格非常独特，他善于将抽象的统计概念，用生动形象的比喻和贴近生活的例子来解释，让我在轻松愉快的氛围中就掌握了知识。我最喜欢的部分是关于抽样调查的章节，它详细讲解了不同抽样方法的优缺点，以及如何在实际调查中进行科学的样本设计。我尤其记得作者用一个“品尝蛋糕”的比喻来解释分层抽样，瞬间就让我明白了这种方法的精髓。此外，书中对实验设计的研究也让我大开眼界，它详细介绍了随机化、对照组等核心原则，以及如何通过精心设计的实验来获得可靠的结论。这对于我所在的市场研究领域来说，具有极高的实践指导意义。我不再仅仅满足于表面的数据分析，而是开始思考如何通过更科学的实验设计来获取更有价值的信息。这本书的逻辑结构也非常清晰，每一章都围绕着一个核心主题展开，层层递进，让我能够循序渐进地掌握统计学的知识体系。我可以感受到作者在编排结构上的良苦用心，让读者在学习过程中不会感到迷失。

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