新編統計學 第三版 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:張梅琳 編

出品人:

頁數:313

译者:

出版時間:2004-8

價格:18.00元

裝幀:

isbn號碼:9787542904768

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數理統計
• 迴歸分析
• 方差分析
• 抽樣調查
• 數據分析
• 統計方法
• 高等教育
• 教材

《現代統計方法與應用》 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的統計學知識體係，重點關注現代統計方法的發展及其在各領域的實際應用。全書共分為十五章，內容涵蓋瞭從基礎的描述性統計到復雜的推斷性統計，再到現代數據分析技術，力求使讀者不僅掌握統計學的理論精髓，更能靈活運用到實際問題解決中。 第一部分：統計學基礎與描述 第一章 統計學導論 本章將首先闡述統計學的概念、作用與曆史發展，介紹統計學的基本原理，如數據收集、整理、分析和解釋。我們將區分總體與樣本、參數與統計量，並詳細介紹各種數據類型（如定性數據、定量數據）及其度量尺度。此外，還會涉及統計工作的基本流程，以及統計學在科學研究、經濟決策、社會管理等方麵的廣泛應用，為讀者建立起對統計學整體的宏觀認識。 第二章 數據收集與整理 本章重點介紹數據收集的常用方法，包括普查、抽樣調查（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）及其優缺點。我們將深入探討問捲設計的基本原則，如何避免偏差，以及數據收集過程中的倫理考量。在數據整理方麵，本章將詳述數據的錄入、清洗、轉換和編碼等關鍵步驟，教授如何識彆和處理缺失值、異常值，以及進行數據結構化處理，為後續分析奠定堅實基礎。 第三章 數據的圖錶展示 本章聚焦於如何將原始數據轉化為直觀易懂的圖形和錶格。我們將詳細介紹各種圖錶的類型及其適用場景，如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、箱綫圖、直方圖等，並指導讀者如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶。同時，本章還將強調圖錶的規範性、清晰性和信息傳達的有效性，包括標題、坐標軸、圖例的規範繪製，以及如何通過色彩、標注等元素突齣數據特徵，提升可視化效果。 第四章 描述性統計量 本章將深入講解用於描述數據集中趨勢、離散程度和分布形態的各種描述性統計量。我們將詳細介紹均值、中位數、眾數等集中趨勢的度量方法，並討論它們各自的適用性。在離散程度方麵，我們將學習方差、標準差、極差、四分位距等概念，理解它們如何反映數據的變異性。此外，本章還將介紹偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等指標，幫助讀者分析數據的對稱性和尖峭性，從而更全麵地掌握數據的基本特徵。 第二部分：概率論與抽樣分布 第五章 概率論基礎 本章將係統介紹概率論的基本概念和理論。我們將從樣本空間、事件、概率定義齣發，闡述概率的基本性質（如互斥事件、獨立事件）。本章將詳細講解條件概率、全概率公式以及貝葉斯定理，並介紹隨機變量及其概率分布，如二項分布、泊鬆分布、指數分布等離散型分布，以及均勻分布、正態分布、卡方分布、t分布、F分布等連續型分布。這些概率分布是後續統計推斷的理論基礎。 第六章 聯閤概率與協方差 本章將擴展到多維隨機變量的分析。我們將學習聯閤概率、邊緣概率和條件概率的概念，理解多個隨機變量之間的相互關係。重點介紹協方差和相關係數，它們是衡量兩個隨機變量綫性關係強弱的重要統計量。本章還將涉及期望的性質、方差的性質，以及多元隨機變量的期望和方差的計算，為理解變量之間的依存關係打下基礎。 第七章 抽樣分布 本章將深入探討抽樣分布的概念及其重要性。我們將學習如何從總體中抽取樣本，並計算樣本統計量（如樣本均值、樣本比例、樣本方差）。重點闡述這些樣本統計量的抽樣分布，特彆是中心極限定理，它揭示瞭樣本均值的分布趨近於正態分布的規律，這是許多統計推斷方法的基礎。本章還將介紹樣本比例的抽樣分布以及樣本方差的抽樣分布（如卡方分布和F分布），為參數估計和假設檢驗提供理論依據。 第三部分：統計推斷 第八章 參數估計 本章將介紹統計推斷的核心方法——參數估計。我們將學習點估計和區間估計的概念，詳細介紹點估計的性質（如無偏性、有效性、一緻性），並學習矩估計法和最大似然估計法等常用估計方法。在區間估計方麵，我們將重點講解如何根據抽樣分布構建置信區間，例如均值的置信區間、比例的置信區間和方差的置信區間，並解釋置信水平的含義，幫助讀者理解估計的精度和可靠性。 第九章 假設檢驗基礎 本章將係統介紹假設檢驗的基本原理和步驟。我們將學習如何設定原假設（H0）和備擇假設（H1），定義檢驗統計量，確定拒絕域和接受域。本章將重點講解第一類錯誤（α）和第二類錯誤（β），以及功效（Power）的概念。我們將介紹P值（P-value）的含義及其在決策中的作用。本章還會涉及一些基本的假設檢驗方法，為後續具體檢驗打下基礎。 第十章 單樣本檢驗 本章將教授針對單個樣本的假設檢驗方法。我們將詳細講解Z檢驗和t檢驗在檢驗單個總體均值時如何應用，以及在樣本量大小和總體標準差是否已知時的區彆。同時，本章還將介紹檢驗單個總體比例的Z檢驗，以及檢驗單個總體方差的卡方檢驗。我們將通過具體的案例分析，指導讀者如何正確地選擇檢驗方法、進行計算和解釋檢驗結果。 第十一章 兩樣本檢驗 本章將 focus on 比較兩個獨立樣本或配對樣本的統計推斷。我們將詳細講解如何進行兩獨立樣本均值的t檢驗（包括方差齊性檢驗），以及兩獨立樣本比例的Z檢驗。對於配對樣本，我們將介紹配對樣本t檢驗，分析數據中的相關性。此外，本章還將介紹兩獨立樣本方差的F檢驗，用於比較兩總體的離散程度。 第十二章 方差分析（ANOVA） 本章將深入探討方差分析（ANOVA）的理論與應用，特彆是單因素方差分析。我們將學習如何通過比較各組均值之間的差異來判斷一個分類變量對一個連續變量是否有顯著影響。本章將詳細講解ANOVA的基本原理，包括平方和（SS）、自由度（df）、均方（MS）的計算，以及F統計量的構造和檢驗。我們將介紹多重比較（如Tukey’s HSD）方法，用於在方差分析拒絕原假設後，進一步確定具體哪些組之間存在顯著差異。 第四部分：迴歸分析與多元統計 第十三章 相關分析與簡單綫性迴歸 本章將介紹度量兩個連續變量之間綫性關係強弱的相關分析，重點講解Pearson相關係數的計算和檢驗。隨後，我們將引入簡單綫性迴歸模型，教授如何建立描述一個自變量與一個因變量之間綫性關係的迴歸方程。本章將詳述迴歸係數的解釋，以及如何利用R方（Coefficient of Determination）評估模型的擬閤優度。同時，還將介紹迴歸係數的顯著性檢驗和預測區間的概念。 第十四章 多元綫性迴歸 本章將擴展到多元綫性迴歸，分析兩個或更多自變量如何共同影響一個因變量。我們將學習如何建立多元綫性迴歸模型，理解迴歸係數的偏迴歸係數含義，以及如何解釋模型整體的顯著性（F檢驗）。本章將重點講解多重共綫性問題及其診斷與處理方法，並介紹模型選擇的原則和方法（如逐步迴歸）。此外，還會涉及虛擬變量的應用，以及模型診斷（如殘差分析）的重要性。 第十五章 非參數統計與現代數據分析簡介 本章將介紹一些不依賴於數據分布假設的非參數統計方法，如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，以及它們在單樣本、兩樣本和多樣本比較中的應用，特彆是在數據不符閤正態分布或方差齊性假設時的替代方案。此外，本章還將簡要介紹一些現代數據分析的趨勢，如時間序列分析、聚類分析、主成分分析等，為讀者開啓更廣闊的統計學應用視野。 全書在每個章節都配有豐富的例題和練習題，旨在幫助讀者鞏固所學知識，並通過實際操作來加深理解。本書力求語言通俗易懂，結構清晰，適閤統計學專業的學生，以及在各領域需要運用統計學方法的從業人員和研究者閱讀。

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說實話，剛拿到《新編統計學》第三版的時候，我並沒有抱太大的期望。畢竟，統計學在我看來，一直是一門偏嚮理論、公式復雜的學科，我擔心這本書會過於晦澀難懂。但當我開始閱讀之後，我完全被它深深地吸引住瞭。作者的寫作風格非常獨特，他善於將抽象的統計概念，用生動形象的比喻和貼近生活的例子來解釋，讓我在輕鬆愉快的氛圍中就掌握瞭知識。我最喜歡的部分是關於抽樣調查的章節，它詳細講解瞭不同抽樣方法的優缺點，以及如何在實際調查中進行科學的樣本設計。我尤其記得作者用一個“品嘗蛋糕”的比喻來解釋分層抽樣，瞬間就讓我明白瞭這種方法的精髓。此外，書中對實驗設計的研究也讓我大開眼界，它詳細介紹瞭隨機化、對照組等核心原則，以及如何通過精心設計的實驗來獲得可靠的結論。這對於我所在的市場研究領域來說，具有極高的實踐指導意義。我不再僅僅滿足於錶麵的數據分析，而是開始思考如何通過更科學的實驗設計來獲取更有價值的信息。這本書的邏輯結構也非常清晰，每一章都圍繞著一個核心主題展開，層層遞進，讓我能夠循序漸進地掌握統計學的知識體係。我可以感受到作者在編排結構上的良苦用心，讓讀者在學習過程中不會感到迷失。

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我是一名對數據充滿好奇心的學生，《新編統計學》第三版這本書，可以說是點燃瞭我對統計學更深層次的興趣。在閱讀之前，我總覺得統計學就是一些冰冷的數字和復雜的公式，但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者以一種非常“接地氣”的方式，將統計學的魅力展現得淋灕盡緻。我最喜歡的部分是關於非參數統計的介紹。在此之前，我一直以為所有統計方法都需要數據滿足正態分布等嚴格的假設，但這本書讓我知道，即使數據不滿足這些條件，我們依然有強大的統計工具可以使用。作者通過一個關於“藥物療效評估”的例子，清晰地講解瞭秩和檢驗等非參數方法的原理和應用，讓我對統計學的應用範圍有瞭更廣闊的認識。另外，書中對時間序列分析的講解也讓我感到非常實用。我平時會關注一些經濟數據，但總是無法很好地理解其變化趨勢，這本書中的時間序列模型，例如ARIMA模型，讓我能夠更好地去理解和預測這些數據的未來走勢。作者在講解這些模型時，非常注重概念的直觀理解，並且輔以大量的圖示和實例，讓我不再感到枯燥乏味。這本書不僅僅是教我“怎麼做”，更是讓我理解“為什麼這麼做”，這種思維上的啓迪，對我來說比單純的公式記憶更有價值。

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《新編統計學》第三版，這本書的份量十足，內容也相當紮實。我是一名數學專業的學生，平時接觸的統計學內容相對偏理論，而這本書在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個絕佳的平衡點。我特彆喜歡作者在講解大樣本理論和中心極限定理時，所采用的思路。他並沒有簡單地給齣定理的陳述，而是通過一係列模擬實驗和圖示，直觀地展示瞭這些核心定理是如何工作的，以及它們在統計推斷中的重要性。這一點對於我理解這些抽象概念，建立感性認識起到瞭關鍵作用。此外，書中對多元統計分析的介紹也讓我印象深刻。它不僅講解瞭主成分分析、因子分析等經典方法，還對判彆分析、聚類分析等進行瞭詳細的闡述，並且給齣瞭它們在不同領域的應用案例。這為我今後在數據挖掘和機器學習領域的研究，打下瞭堅實的基礎。我尤其欣賞作者在講解這些方法時，非常注重其背後的數學原理，同時又不乏清晰的邏輯解釋，讓我能夠融會貫通。這本書的寫作結構也非常嚴謹，每一章節的知識點都銜接得非常自然，讓我能夠在一個清晰的知識框架下進行學習。我可以感受到作者在學術造詣上的深厚功底，以及在教學上的匠心獨運。

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作為一名初入職場的統計學愛好者，我在尋找一本既能打牢基礎，又能跟上時代步伐的教材時，《新編統計學》第三版無疑是我的首選。這本書最大的亮點在於其對統計學思想的深刻闡釋，而非僅僅停留在工具的介紹層麵。作者在講解統計決策時，不僅僅給齣瞭決策的流程，更重要的是，他引導我思考在不同情境下，如何權衡風險與收益，如何做齣最閤理的判斷。我特彆欣賞書中對“統計模型與現實世界的關係”的探討，它提醒我，模型始終是對現實世界的簡化，我們需要警惕過度擬閤，並理解模型的適用範圍。這一點對於我在實際工作中進行數據建模時，具有非常重要的指導意義。此外，書中對因果推斷的初步介紹，也讓我看到瞭統計學更廣闊的應用前景。作者通過一些精心設計的例子，說明瞭如何從相關性中區分因果性，這對於我們理解事物之間的真實聯係，避免誤判，具有極高的價值。這本書的語言風格非常平實、流暢，既有學術的嚴謹，又不失人文的溫度，讀起來不會讓人感到有距離感。我可以感受到作者在字裏行間流露齣的對統計學的熱愛，以及希望將這份熱愛傳遞給讀者的真誠。

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作為一名長期在數據分析領域工作的從業者，《新編統計學》第三版無疑為我帶來瞭久違的“耳目一新”的感受。在實際工作中，我們每天都在與各種各樣的數據打交道，但很多時候，我們往往局限於工具的使用，而缺乏對統計學深層原理的理解。這本書恰恰彌補瞭這一缺憾。作者對統計模型構建和模型診斷的講解，深入淺齣，邏輯嚴密。他不僅教會我如何選擇閤適的模型，更重要的是，他引導我理解瞭模型背後的假設和局限性，這對於避免在實際應用中犯下因模型誤用而導緻的錯誤至關重要。例如，在講解模型假設檢驗時，作者通過一係列的實際案例，展示瞭如何根據數據特徵來判斷模型是否滿足假設，以及當不滿足假設時，應該如何進行調整。這對於我們這些需要將統計方法應用於復雜商業場景的從業者來說，簡直是“及時雨”。書中對貝葉斯統計的介紹也讓我眼前一亮，雖然我之前對這部分內容瞭解不多，但作者通過簡潔明瞭的語言和直觀的圖解，讓我對其核心思想和應用場景有瞭初步的認識。這讓我看到瞭統計學發展的最新趨勢，也為我今後的職業發展提供瞭新的思路。總而言之，這本書不僅僅是一本教科書，更是一本能夠幫助我們提升專業技能、拓展思維視野的“內功心法”。

评分☆☆☆☆☆

老實說，在我拿到《新編統計學》第三版之前，我對統計學的印象一直停留在“枯燥”、“晦澀”的層麵。但這本書完全顛覆瞭我的看法。作者以一種非常有趣且充滿智慧的方式，將統計學的世界展現在我麵前。我最喜歡的部分是關於統計推斷中的“假設檢驗”和“置信區間”的講解。作者並沒有直接給齣復雜的公式，而是通過生動形象的類比，比如“法庭審判”來解釋假設檢驗的邏輯，讓我瞬間就明白瞭其核心思想。他強調理解“無罪推定”原則如何對應統計學中的“零假設”，以及“證據”如何對應“p值”，這種解讀方式讓我對統計推斷的嚴謹性有瞭更深的認識。同時，書中對置信區間的講解也讓我不再迷茫，我理解瞭它代錶的不是單一的數值，而是一個可能包含真實參數的區間範圍，以及這個區間的覆蓋概率。這本書的語言風格非常流暢，充滿瞭人文關懷，讀起來就像和一位學識淵博又幽默風趣的朋友在交流。我可以感受到作者在每一個字句中都傾注瞭心血，力求讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中掌握知識。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我選擇《新編統計學》第三版，更多的是齣於無奈，因為這是我導師推薦的課程教材。但隨著閱讀的深入，我不得不承認，這本書的質量遠超我的預期，甚至可以說，它已經改變瞭我對統計學教材的固有印象。它不像我之前接觸過的很多教材那樣，冷冰冰地堆砌理論，而是充滿瞭人文關懷和啓發性。作者在引入每一個新概念時，都會先從一個實際問題齣發，引導讀者思考，然後再逐步引入統計學工具來解決問題。這種“問題驅動”的學習方式，極大地激發瞭我的學習興趣，讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去探索和理解。書中對統計推斷的講解尤為精彩，它將復雜的假設檢驗和置信區間計算，通過清晰的邏輯鏈條和豐富的圖示，變得易於理解。我特彆欣賞作者在解釋“p值”時，並沒有像許多其他教材那樣陷入技術細節，而是著重闡述瞭其在科學研究中的意義和局限性，這讓我對統計結果的解讀有瞭更深刻的認識。此外，書中對迴歸分析的論述也讓我受益匪淺，它不僅講解瞭基本的綫性迴歸，還對多重迴歸、非綫性迴歸等進行瞭初步的介紹，為我今後深入學習打下瞭堅實的基礎。這本書的語言風格也十分獨特，既有學術的嚴謹，又不失生動的趣味，讀起來絲毫不會感到枯燥。我可以想象，一本能夠讓讀者在學習過程中感受到樂趣的教材，其教育價值是多麼巨大。

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對於一個已經工作多年，但仍然想在統計學領域不斷深造的職場人士來說，《新編統計學》第三版無疑是一本極其寶貴的財富。這本書的內容非常紮實，而且緊跟學術前沿。我尤其欣賞作者在講解因果推斷的章節時，所展現齣的深刻洞察力。在實際工作中，我們常常麵臨“相關不等於因果”的睏境，這本書通過對潛在結果模型、工具變量等方法的詳細介紹，為我們提供瞭理解和分析因果關係的強大工具。作者在講解這些復雜概念時，非常注重直觀的理解，並且引用瞭大量實際案例，讓我能夠清晰地認識到這些方法在現實世界中的應用價值。我特彆記得作者在討論“安慰劑效應”時，是如何將其與統計學中的因果推斷聯係起來的，這讓我對很多社會現象有瞭更深入的理解。此外，書中對機器學習與統計學的交叉融閤的探討，也讓我看到瞭統計學在當今大數據時代的應用前景。這本書的語言風格既專業又具啓發性，能夠激發我進一步探索和學習的動力。我可以感受到作者在學術研究上的深厚積纍，以及在知識傳播上的熱情。

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這本《新編統計學》第三版，簡直是我近幾年閱讀過的最令人振奮的學術著作之一！從封麵設計到字體排版，都透露著一股嚴謹而又充滿活力的氣息。我是一名統計學初學者，一直以來對這個學科都充滿瞭好奇，但又畏懼於它抽象的理論和繁雜的公式。然而，翻開這本書的那一刻，我的擔憂便煙消雲散。作者以極其生動形象的語言，將那些看似高深莫測的概念一一拆解，就好像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在統計學的奇妙世界中探險。我尤其喜歡書中那些貼近現實生活的案例分析，它們不僅僅是枯燥的數字遊戲，更是幫助我理解統計學如何解決實際問題，如何影響我們日常生活的生動寫照。例如，在講解概率論的部分，作者並沒有直接給齣冗長的定義，而是通過一係列關於天氣預報、彩票中奬率等生動有趣的小故事，讓我在不知不覺中掌握瞭關鍵概念。更讓我驚喜的是，書中對數據可視化方法的介紹，那些圖錶不僅美觀，而且直觀地展現瞭數據的內在規律，讓我對數據的解讀能力有瞭質的飛躍。這本書並非簡單地羅列公式，而是注重培養讀者的邏輯思維和分析能力，這一點對於我這個非數學專業背景的讀者來說，尤為重要。我可以感受到作者在編寫這本書時，投入瞭巨大的心血，力求將最精煉、最易懂的知識呈現給讀者。我已經迫不及待地想深入學習後麵的章節，相信它會成為我統計學學習道路上不可或缺的夥伴。

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自從翻開《新編統計學》第三版，我就發現自己仿佛進入瞭一個全新的知識殿堂。這本書的內容極其豐富，涵蓋瞭統計學的方方麵麵，而且講解得非常深入透徹。我是一名即將步入研究領域的研究生，對統計學的要求自然比較高。這本書在很多方麵都超齣瞭我的預期。我尤其欣賞作者對統計模型評估和選擇的詳細論述。他不僅介紹瞭常用的評估指標，還深入探討瞭模型選擇的原則和方法，例如信息準則（AIC, BIC）以及交叉驗證等。這些內容對於我們在實際研究中選擇最適閤的統計模型，避免模型偏差和過擬閤，具有極其重要的指導意義。書中對統計軟件的應用介紹也讓我覺得非常實用。雖然書中並沒有直接給齣軟件操作的詳細步驟，但作者在講解統計方法時，會巧妙地融入對軟件應用場景的提示，這讓我能夠將理論知識與實際操作相結閤，提高學習效率。我特彆喜歡作者在結尾處對未來統計學發展趨勢的展望，它讓我對這個學科充滿瞭更深的期待和探索的動力。這本書的語言風格既嚴謹又富有啓發性，能夠激發讀者深入思考，而不是僅僅停留在錶麵的記憶。

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