具体描述
《统计学》一书是为高等院校非统计学专业的学生而编写的一本公共课程教材，使用对象主要包括财经管理类各专业以及非财经类专业，如社会学专业、法学专业、新闻学专业、政治学专业、档案学专业等。本书也可作为各实际部门工作者的参考书。
本书大体上包括描述统计、推断统计和经济管理中常用统计方法三部分内容。第1章至第4章为描述统计部分，第5章至第10章为推断统计部分，第11章至第14章为实际中常用的一些统计方法。本书在写作上力求突出以下特点：
第一，将统计计算与计算机有机结合。根据教材内容的特点，我们选用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。
第二，注重统计方法思想的讲述，淡化统计方法的数学推导。考虑到非统计学专业学生学习统计的目的主要是应用，在统计方法的讲述上注重从实际问题入手，而对方法本身则不做更多的推导。
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，以便读者复习和掌握一些关键性术语。
第四，每章后面的习题注重类型的多样化，并较多地采用了实际数据。
第五，书后附有教学和学习辅助光盘，可作为教师教学和学生自学使用。光盘内容包括教学和学习用ppt，教材每章后的练习题以及教材中的例题、书后练习题的数据实现了与Excel的完全链接，使教学和学习都更加方便。
作者简介
目录信息
第二章 数据的搜集
第三章 数据的整理与显示
第四章 数据分布特征的测度
第五章 概率与概率分布
第六章 抽样分布
第七章 参数估计
第八章 假设检验
第九章 列联分析
第十章 方差分析与试验设计
第十一章 一元线性回归
第十二章 多元线性回归
第十三章 时间序列分析和预测
第十四章 指数
附录一 各章练习题答案
附录二 常用统计表
参考书目
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读后感
评分
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用户评价
我是一名对逻辑推理和数学建模有着浓厚兴趣的学生，我始终相信，严谨的数学工具是解决复杂问题的基础。我选择这本《统计学》，是因为它在数学理论的严谨性和应用的广泛性之间找到了一个绝佳的平衡点。与其他一些侧重于应用而忽略理论深度的书籍不同，这本书在数学推导和证明方面做得非常出色。作者在讲解每一个统计概念时，都会给出清晰、准确的数学定义和推导过程。例如，在介绍概率密度函数时，作者不仅给出了公式，还详细推导了其性质，并且解释了其在连续随机变量中的意义。这对于我这样希望深入理解统计学数学基础的学生来说，非常有价值。同时，这本书并没有陷入纯粹的数学理论的泥沼，它巧妙地将数学概念与实际应用相结合。在讲解模型构建时，作者会详细阐述模型的假设条件，以及这些假设条件是如何从实际问题中提炼出来的。比如，在介绍线性回归模型时，他不仅讲解了最小二乘法的推导，还详细分析了残差的假设，以及这些假设不满足时可能带来的问题。书中还包含了大量的习题，这些习题的难度和深度都恰到好处，既能够巩固所学的理论知识，又能够锻炼我的数学建模能力。我记得有一道题，是要求推导一个特定分布的期望值和方差，这个过程虽然需要一定的数学功底，但完成后非常有成就感，并且加深了我对分布特性的理解。这本书给我最大的感受是，它能够满足我对数学严谨性的追求，同时又能让我看到数学在解决实际问题中的强大力量。
评分我是一个喜欢研究事物规律的人，尤其对那些能够帮助我们理解复杂现象的工具非常感兴趣。这本《统计学》是我在一次偶然的机会中购入的，当时被它简约而又不失深度的封面设计所吸引。我承认，我是一个动手能力比较强的人，更喜欢通过实践来学习。因此，在阅读这本书的过程中，我特别留意那些能够引导我去进行实际操作的部分。作者在讲解统计方法时，非常注重理论与实践的结合。他不仅给出了严谨的数学推导，更重要的是，他提供了大量的实际案例，并且这些案例都配有详细的数据和分析步骤。例如，在讲解假设检验时，作者并没有停留在理论层面，而是用了一个实际的案例，比如评估一个机器学习模型的性能，然后一步一步地展示了如何收集数据、如何设定原假设和备择假设、如何计算检验统计量，以及如何根据结果做出判断。这让我能够亲手去尝试，去验证书中所学的知识。书中还提供了一些与编程语言（如R或Python）结合的思路，虽然这本书本身不是一本编程教程，但它清晰地指明了如何将统计学理论应用于实际的数据分析工具中。这对我来说非常有价值，因为它为我提供了一个将理论转化为实践的桥梁。我记得其中有一章，是关于方差分析的，作者用一个农业实验的例子，来解释如何分析不同处理方式对作物产量的影响，并且还提供了详细的计算步骤和结果解释。这让我能够更好地理解如何在实际科研或工作中应用这些方法。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本教科书，更像是一个“实践指南”，它能够真正地帮助我将统计学的知识应用到解决实际问题中去。
评分我是一名对艺术和美学有着深刻追求的人，我通常会认为，那些过于理性、过于公式化的学科，似乎与我的兴趣有些距离。然而，一本偶然的机会，我接触到了这本书《统计学》，并且被它在数据呈现和信息传达方面的独特视角所吸引。我之前一直认为，统计学充其量就是一堆冰冷的数据和复杂的公式，与“美”似乎毫不沾边。但是，这本书彻底改变了我的看法。作者在讲解数据可视化时，花费了大量的篇幅来强调“美学原则”在统计图表设计中的重要性。他认为，一个好的统计图表，不仅要准确地传达信息，还要在视觉上具有吸引力，能够引导读者的注意力，并且让信息更容易被理解和记忆。他举了许多关于如何选择合适的图表类型、如何运用色彩和布局来增强图表的表现力、以及如何避免图表设计中的“视觉噪音”的例子。这让我认识到，原来统计学也可以充满艺术感。例如，在讲解数据探索性分析时，作者展示了如何通过各种创意的散点图、箱线图，来揭示数据中隐藏的模式和关系，这些图表本身就具有很高的审美价值。他还引用了一些经典的统计学史上的案例，来展示那些伟大的统计学家是如何将严谨的科学思维与优雅的表达方式相结合的。我记得其中有一章，是关于如何用图表来讲述一个“数据故事”，这让我意识到，统计学不仅仅是分析数据，更重要的是如何用数据来与他人沟通。这本书让我看到了统计学中蕴含的“优雅”，让我觉得，即使是枯燥的数据，也可以被赋予生命和美感。
评分我是一位对社会科学研究充满热情的人，我相信数据是理解社会现象、洞察民生百态的重要工具。我购买这本《统计学》，是因为我在进行一项社会调查时，遇到了很多关于数据分析的瓶颈。我需要更系统、更深入地理解统计学的原理，以便更准确地解读我的调查结果。这本书在社会科学研究领域的应用方面，给我留下了深刻的印象。作者在讲解统计概念时，非常注重其在社会学、心理学、经济学等领域的实际应用。比如，在讲解抽样调查时，书中详细阐述了如何设计科学的抽样方案，以确保样本的代表性，并且避免抽样误差。他还用大量的案例说明了，不同抽样方法对研究结论的影响。这让我对如何进行高质量的社会调查有了更清晰的认识。在介绍相关性和回归分析时，作者用了很多社会经济学方面的例子，比如分析教育水平与收入之间的关系，或者分析人口老龄化对社会保障体系的影响。这些案例非常贴近我的研究领域，让我能够更直观地理解这些统计方法的实际作用。书中还特别强调了“统计显著性”和“实际显著性”的区别，以及在社会科学研究中，如何避免过度解读相关性，而忽略了潜在的混杂因素。这对于我理解研究的局限性，以及如何更谨慎地得出研究结论，非常有帮助。我记得其中一个章节，是关于如何利用统计模型来预测社会趋势，比如犯罪率的变化或者人口的流动趋势，这让我对统计学在预测和政策制定方面的作用有了更深的认识。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本统计学教材，更是一本“社会科学研究者的工具箱”，它为我提供了理解和分析社会现象的有力武器。
评分这本书的封面，嗯，我得说，它散发着一种沉静而权威的气息。淡雅的蓝色作为主色调，中间是简洁有力的书名“统计学”，字体设计上透露着严谨，没有丝毫花哨。我一开始翻开它，纯粹是因为我从事的市场分析工作需要更加扎实的理论基础，也听说过它在学术界和业界的口碑极佳。坦白讲，我是一个有点“理论恐惧症”的人，对于那些抽象的概念和复杂的公式，总是下意识地想要逃避。然而，这本书的开篇却以一种意想不到的亲切感把我拉近了。它没有直接扑面而来冰冷的定义，而是从统计学在日常生活中的应用，比如天气预报的准确性、民意调查的可靠性，甚至是购物网站的“猜你喜欢”功能，这些贴近生活的例子娓娓道来。这让我一下子觉得，统计学不再是遥不可及的象牙塔里的学问，而是实实在在解决问题、理解世界的工具。作者在介绍基本概念时，也很注重逻辑的递进，从最基础的数据收集、整理，到描述统计中的均值、中位数、标准差，再到推断统计的初步概念，每一步都像是精心铺设的台阶，让我能够平稳地向上攀爬，而不是跌跌撞撞。最让我惊喜的是，书中穿插了大量的图表和数据可视化案例，这些图表不是简单地堆砌，而是清晰地展示了数据背后的故事，让我更容易理解抽象的概念。例如，在讲解概率分布时，作者用各种生动形象的图示，将正态分布、二项分布这些原本枯燥的理论变得跃然纸上，让我脑海中逐渐勾勒出了数据的“轮廓”。而且，作者的语言风格也值得称赞，既保持了学术的严谨性，又没有失掉一份耐心和引导性，就像一位经验丰富的导师，在你迷茫的时候给予恰到好处的点拨，让你能够自己去探索和发现。这本书给我的第一印象，绝对是“学得进”和“用得上”。
评分我是一个对数字总是有种莫名的敬畏感的人，尤其是当这些数字被冠以“统计”的名号时，总觉得它们背后隐藏着什么深奥的逻辑，难以窥探。我购买这本书，纯粹是因为一个偶然的机会，在一位前辈的推荐下，得知了这本书在理解数据分析方面的重要性。我承认，一开始我抱着一种“硬着头皮”的心态去翻阅。然而，这本书带给我的震撼，是始料未及的。作者在讲解核心概念时，采用了“情境驱动”的学习模式，也就是说，他不会上来就抛出公式，而是先构建一个实际的场景，比如一个公司在考虑是否要推出新产品，需要分析市场调研数据。然后，他会引导读者思考，在这个场景下，我们需要用到哪些统计学的方法来做出决策。这种方式让我能够非常直观地感受到统计学的作用，而不是被动地接受知识。例如，在介绍假设检验时，作者用了一个非常经典的例子，关于新药的疗效，通过数据来判断新药是否真的有效，还是仅仅是巧合。他一步一步地展示了如何设定原假设和备择假设，如何计算p值，以及如何根据p值做出判断。这个过程非常严谨，但同时又非常清晰，让我能够理解每一个步骤的逻辑。更难得的是，作者在书中穿插了大量的小练习和思考题，这些题目不是那种简单套公式的练习，而是需要读者结合前面学到的知识，去思考和分析。这些练习让我有机会巩固所学，并且在实践中加深理解。我记得有一道题，是关于如何设计一个 A/B 测试来优化网站的用户体验，这道题让我对概率和统计推断有了更深刻的认识，也让我开始思考如何在实际工作中运用这些方法。这本书最大的优点在于，它能够化繁为简，将复杂的统计学理论用一种易于理解的方式呈现出来，让我这个曾经的“数字恐惧症患者”，也逐渐建立起了对统计学的信心。
评分我是一名对历史和文化有着深刻探索欲的人，我总是在寻找那些能够帮助我理解人类社会发展规律的学科。我购买这本《统计学》，是因为我希望通过数据的视角，来审视和理解历史事件和社会变迁。这本书在历史和文化视角的切入点上，给我带来了意想不到的惊喜。作者在讲解统计学概念时，并没有局限于枯燥的数字，而是将其置于历史的宏大背景下进行阐释。比如，在介绍概率论的起源时，作者追溯到了17世纪的赌博游戏，以及当时数学家们是如何在这种看似偶然的活动中，发现了潜在的规律。这让我看到了统计学与人类历史的紧密联系。在讲解统计推断时，书中引用了许多历史上著名的统计学应用案例，比如19世纪末英国的公共卫生统计，如何通过数据揭示疾病的传播规律，从而制定有效的公共卫生政策。这让我意识到，统计学在人类文明发展进程中扮演的重要角色。书中还探讨了统计学在社会学、经济学、政治学等领域是如何被用来研究历史现象的，比如如何利用统计数据来分析人口结构的变化、经济周期的波动，甚至是政治变革的驱动因素。我记得其中有一个章节，是关于如何利用统计学来分析古代文献中的词频，从而研究语言的演变和文化的传播，这让我看到了统计学在人文社科领域的广阔应用前景。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本统计学教科书，更是一本“统计学史的导论”，它让我看到了统计学如何在历史的长河中不断发展演变，并且深刻地影响着我们对世界的理解。
评分我是一名对未知充满好奇心的爱好者，尤其对那些能够解释世界运行规律的学科有着天然的兴趣。我偶然在一家书店看到了这本《统计学》，它的设计风格给我留下了深刻的印象——简洁、大方，带着一股知识的沉淀感。我把它买回来，抱着一种探索的心态去阅读。这本书让我最惊喜的，是它对统计学“哲学”层面的探讨。作者并没有仅仅停留在公式和计算上，而是深入地挖掘了统计学背后的思想，比如“随机性”的本质，以及我们如何通过有限的数据来推断整体的规律。这让我对统计学有了更深层次的理解，不再仅仅把它当作一门冰冷的学科，而是将其看作是一种认识世界、认识事物不确定性的方法论。在讲解概率论的部分，作者用了大量的篇幅来阐述“条件概率”和“独立事件”的概念，并且通过一些有趣的悖论和思想实验，来激发读者的思考。例如，蒙提霍尔问题，这个看似简单的问题，却能引发关于概率和决策的深刻讨论。这让我体会到，统计学不仅仅是关于计算，更是关于思维方式的训练。书中对于数据可视化也有独到的见解，作者强调了“好的图表”应该能够清晰、准确地传达信息，并且避免误导读者。他列举了许多优秀的图表案例，也指出了许多常见的图表陷阱，这让我对如何更有效地呈现数据有了全新的认识。我记得在阅读关于“显著性水平”的部分时，作者用了一个非常贴切的比喻，将它比作“容忍错误的底线”，这让我一下子就理解了这个抽象概念的实际意义。这本书最吸引我的地方，在于它不仅仅是知识的灌输，更是一种思维方式的引导，它让我开始用一种更严谨、更理性的方式去观察和分析周围的世界。
评分我是一名对商业决策和战略规划充满热情的人，我总是试图寻找那些能够帮助我做出更明智、更科学决策的工具。这本《统计学》是我在一次商业培训中被强烈推荐的，据说它能够帮助我们理解数据背后的商业价值。我最初购买这本书，是抱着一种“实用至上”的心态，希望能够从中找到一些能够直接应用于商业分析的技巧。这本书在商业应用方面的深度，超出了我的预期。作者在讲解统计概念时，非常注重其在商业领域的实际意义。比如，在讲解市场细分时，书中用案例分析了如何运用聚类分析来识别不同的客户群体，并且根据他们的特征制定差异化的营销策略。这让我看到了统计学在精准营销方面的巨大潜力。在介绍假设检验时，作者用了一个非常经典的商业案例，比如一家公司在考虑是否要调整产品价格，需要通过数据来判断价格调整是否会对销量产生显著影响。他详细展示了如何设计实验、收集数据、进行假设检验，以及如何根据结果做出决策。这让我明白，统计学不仅仅是分析过去，更是指导未来行动的重要依据。书中还穿插了大量关于商业数据分析的“最佳实践”，比如如何识别关键的绩效指标（KPIs），如何用统计方法来评估营销活动的ROI，以及如何利用数据来预测市场趋势。我记得其中有一个章节，是关于如何利用统计模型来优化供应链管理，这让我看到了统计学在提升运营效率方面的价值。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本统计学教材，更是一本“商业智能的启蒙书”，它让我认识到，数据分析是现代商业决策不可或缺的一部分。
评分作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我对数据分析的需求可以说是日复一日的增长。市场波动、风险评估、投资组合优化，这些都离不开严谨的统计学理论支撑。我选择这本《统计学》，很大程度上是看中了它在学术界的权威性和在业界的应用深度。这本书并非只是一本理论书籍，它更像是一本“实战手册”。作者在讲解每个统计概念时，都非常注重与金融实际场景的结合。比如，在讲解回归分析时，书中用大量的篇幅分析了影响股票价格的宏观经济指标，以及如何通过多元回归模型来预测股票的未来走势。这让我非常惊喜，因为这正是我工作中经常需要面对的问题。作者的讲解方式也十分别致，他善于用生动的比喻和形象的类比来解释抽象的概念。比如，在介绍置信区间时，他将其比喻为“射击时的目标区域”，强调了区间估计的“不确定性”和“概率性”，这比单纯的数学定义更容易让我理解。而且，书中提供的案例分析都非常详尽，从数据收集、预处理，到模型选择、结果解释，都进行了细致的阐述。我记得其中有一个案例，是关于如何利用时间序列分析来预测商品期货价格的波动，这个案例让我学到了很多实用的技巧。书中的图表也是一大亮点，它们不仅仅是数据的罗列，更是信息的高度浓缩，能够帮助我快速抓住数据的核心特征。作者在讲解统计推断时，也非常强调“因果关系”和“相关关系”的区别，这对于避免在金融领域做出错误的决策至关重要。这本书给我最大的感受是，它不仅传授了理论知识，更重要的是，它教会了我如何用统计学的思维方式去分析问题，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息。
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