具体描述
《高等院校经济管理类主干课系列教材•统计学原理(第2版)》为经济类、管理类专业的统计学科教学用书，强调打好基础，重在应用。在编写过程中，内容上注重专业理论知识的科学性、系统性和实用性，强调理论联系实际，注意学生实践能力的培养，尽可能使教材能够反映当前信息时代统计学科的新知识、新特点，并以最新的实例说明有关理论和方法的应用场合、适应条件。写法上力求概念准确，层次分明，重点突出，简明扼要，深入浅出，通俗易懂。
这本书的主题聚焦于统计学原理的系统性讲解，旨在为读者提供坚实的理论基础和深入的理解框架。作者精心设计了各个章节，确保每一段内容都能够清晰地传达核心概念与逻辑关系。书中广泛运用了经典案例和实际应用场景，通过具体的例子帮助读者将抽象的统计理论转化为可操作的知识。 在内容结构上，书以系统性的方式展开，从基础概念开始，如数据分布、随机性及概率等基本原理，再逐步深入探讨统计分析方法、实验设计以及数据处理技巧。每一个章节都经过精心构建，以确保读者能循序渐进地掌握知识的内涵。对于复杂的统计模型，书还提供了详细的解释和操作指南，使读者能够清晰理解其背后的逻辑和应用方法。 图表和实例分析是该书的重要组成部分，通过多维度的视觉呈现和具体数据展示，帮助读者直观地理解统计原理的实际运用。例如，作者在讲解概率分布时，会通过丰富的数学公式与真实案例相结合，让复杂的理论变得生动有力。这种互动式的学习方式不仅强化了知识点，还提升了读者的理解力和应用能力。 书中还特别关注统计分析中的关键问题，如假设检验、置信区间及回归分析等。作者详细阐述了每个步骤的重要性，并通过分步讲解，帮助读者逐渐建立起完整的分析思路。此外，书中的章节均配备了丰富的参考资料和学习建议，为读者提供持续学习的路径，使其在掌握理论知识后能够灵活应用到实际工作中。 总的来说，这本书不仅是一堂系统性的统计学课程，更是一个全面指导读者深入理解统计学原理、提升分析能力的重要资源。无论是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中获得深刻的见解和实用的工具，帮助他们在数据驱动的环境中更好地应对挑战。书的设计充分考虑了读者的多样化需求，兼顾理论与实践，为每一位读者提供了全面而深入的学习体验。
作者简介
目录信息
第一章 绪论
第一节 统计学的对象和性质
第二节 统计研究方法与统计活动过程
第三节 统计学的基本概念
第二章 统计数据的搜集、整理和显示
第一节 统计调查
第二节 统计数据的整理
第三节 综合指标
第四节 统计数据的显示
第三章 统计分布
第一节 次数分布
第二节 随机事件及其概率
第三节 概率分布
第四章 统计分布的数值特征
第一节 分布的集中趋势——数值平均数
第二节 分布的集中趋势——位置平均数
第三节 分布的离散程序
第四节 平均指标与变异指标的分析与应用
第五章 抽样推断
第一节 抽样推断的意义与基本概念
第二节 抽样分布
第三节 抽样估计方法
第四节 抽样方法
第六章 假设检验
第一节 假设检验的基本思路和假设命题
第二节 总体参数的检验
第三节 总体非参数检验
第七章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
第二节 相关分析
第三节 一元线性回归分析
第八章 统计指数
第一节 统计指数的概念与种类
第二节 综合指数的编制与应用
第三节 平均指数的编制与应用
第四节 指数体系与因素分析
第九章 时间序列分析
第一节 时间序列的种类及其编制
第二节 时间序列的水平指标
第三节 时间序列的速度指标
第四节 长期趋势分析与季节变动分析
第十章 统计预测
第一节 统计预测概述
第二节 几种常用的简单模型预测
第三节 长期趋势模型预测
第四节 回归模型预测
第五节 统计预测误差分析
· · · · · · (收起)
第一节 统计学的对象和性质
第二节 统计研究方法与统计活动过程
第三节 统计学的基本概念
第二章 统计数据的搜集、整理和显示
第一节 统计调查
第二节 统计数据的整理
第三节 综合指标
第四节 统计数据的显示
第三章 统计分布
第一节 次数分布
第二节 随机事件及其概率
第三节 概率分布
第四章 统计分布的数值特征
第一节 分布的集中趋势——数值平均数
第二节 分布的集中趋势——位置平均数
第三节 分布的离散程序
第四节 平均指标与变异指标的分析与应用
第五章 抽样推断
第一节 抽样推断的意义与基本概念
第二节 抽样分布
第三节 抽样估计方法
第四节 抽样方法
第六章 假设检验
第一节 假设检验的基本思路和假设命题
第二节 总体参数的检验
第三节 总体非参数检验
第七章 相关与回归分析
第一节 相关与回归分析的基本概念
第二节 相关分析
第三节 一元线性回归分析
第八章 统计指数
第一节 统计指数的概念与种类
第二节 综合指数的编制与应用
第三节 平均指数的编制与应用
第四节 指数体系与因素分析
第九章 时间序列分析
第一节 时间序列的种类及其编制
第二节 时间序列的水平指标
第三节 时间序列的速度指标
第四节 长期趋势分析与季节变动分析
第十章 统计预测
第一节 统计预测概述
第二节 几种常用的简单模型预测
第三节 长期趋势模型预测
第四节 回归模型预测
第五节 统计预测误差分析
· · · · · · (收起)
读后感
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