统计原理习题集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:娄庆松 编

出品人:

页数:161

译者:

出版时间:1996-1

价格:5.90元

装帧:

isbn号码:9787040056334

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 习题集
• 教材
• 学习
• 高等教育
• 大学
• 理工科
• 统计原理

《统计原理习题集》是一本为统计学学习者精心编撰的辅助教材。本书旨在通过精选的习题，帮助读者深入理解和巩固统计学的核心概念、方法和应用。全书结构严谨，内容全面，覆盖了从基础统计量计算到推断统计，再到回归分析等一系列关键统计学知识点。 本书的编写理念在于理论与实践相结合。我们深知，统计学的学习不仅需要掌握抽象的理论公式，更需要通过大量的练习来培养解决实际问题的能力。因此，本书的每一章节都紧密围绕相关的统计学原理，设计了不同难度和类型的习题，以期满足不同层次学习者的需求。 第一部分：描述性统计 本部分是统计学的基础，旨在让读者掌握描述和总结数据的基本工具。 数据的收集与整理： 习题将引导读者理解不同类型的数据（定性数据、定量数据），学习如何进行数据抽样，以及掌握数据分组、制作频数分布表、绘制直方图、条形图、饼图、茎叶图等图形，初步认识数据的分布特征。例如，设计一些需要根据给定数据集构建频数分布表，并解释其含义的题目。 集中量与离散量： 读者将通过练习熟练计算和理解各种统计量，如均值、中位数、众数（描述数据集中趋势），以及方差、标准差、极差、四分位距（描述数据离散程度）。习题将包含在不同分布的数据集中计算这些量，并比较它们对数据特征的刻画能力。例如，提供一组包含异常值的数据，要求计算均值和中位数，并分析异常值的影响。 偏度与峰度： 进一步深入理解数据分布的形状，通过计算和解释偏度与峰度系数，使读者能够更精确地描述数据的对称性和尖锐程度。 第二部分：概率论基础 概率论是统计推断的基石。本部分习题将帮助读者建立坚实的概率论基础。 概率的基本概念： 涉及随机事件、样本空间、概率的定义与性质。习题将包括计算复杂事件的概率，理解条件概率和独立性。例如，从一副扑克牌中抽牌，计算特定牌出现的概率。 概率分布： 重点讲解离散型和连续型随机变量的常见概率分布，包括二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布及其应用。读者将通过计算概率、期望、方差，以及在给定概率下求解随机变量的取值来加深理解。例如，在多次抛掷硬币的场景下，运用二项分布计算特定次数正面朝上的概率。 中心极限定理： 这是连接概率论和统计推断的核心定理。习题将侧重于理解和应用中心极限定理，尤其是在大样本情况下，样本均值的分布趋于正态分布的性质。例如，已知总体均值和方差，要求计算在不同样本量下，样本均值落入某个区间内的概率。 第三部分：统计推断 统计推断是本书的核心内容之一，旨在让读者学会从样本数据出发，对总体特征进行估计和检验。 参数估计： 包括点估计和区间估计。读者将学习如何构建置信区间，以一定置信水平估计总体均值、比例、方差等参数。习题将涵盖根据不同样本大小和置信水平，计算和解释置信区间。例如，根据调查的样本数据，构造总体平均收入的95%置信区间，并解释其含义。 假设检验： 这是统计推断的另一重要组成部分。本部分习题将引导读者掌握假设检验的基本步骤：建立原假设和备择假设，选择检验统计量，计算检验统计量的值，确定临界值或P值，并做出统计决策。将覆盖单样本、双样本的均值、比例、方差检验，以及卡方检验等。例如，检验某批次灯泡的平均寿命是否达到标准要求。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较多个总体的均值是否存在显著差异。习题将涉及单因素和双因素方差分析的计算和解释。例如，比较不同教学方法对学生考试成绩的影响。 第四部分：相关与回归分析 本部分聚焦于研究变量之间的关系，并利用模型进行预测。 相关分析： 学习如何度量两个变量之间的线性关系强度和方向，掌握皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数的计算和解释。例如，分析学生的学习时间和考试成绩之间的相关性。 简单线性回归： 重点在于建立一个变量（因变量）与另一个变量（自变量）之间的线性模型，并通过最小二乘法估计回归系数。习题将包括拟合回归方程，解释回归系数的含义，进行预测，以及检验回归模型的显著性。例如，建立房屋面积与价格之间的回归模型，并预测特定面积房屋的价格。 多元线性回归： 扩展到研究多个自变量对因变量的影响。习题将涉及建立多元回归模型，解释多个回归系数，并理解多重共线性等问题。例如，分析房屋的地理位置、面积、装修等因素对价格的影响。 第五部分：其他统计方法 本书还包含一些其他重要的统计学工具，以拓宽读者的视野。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的某些假设时，非参数检验提供了有效的替代方法。习题将包括符号检验、秩和检验、Wilcoxon检验等。 时间序列分析基础： 介绍分析随时间变化的数据的初步方法，如平稳性、自相关性等。 统计软件应用提示： 尽管本书主要侧重于手动计算和理解原理，但也会在适当的地方提供如何使用常见统计软件（如R、Python的统计库、Excel等）进行相关计算的指导性提示，帮助读者将所学知识应用于实际大数据处理。 本书的特点： 由易到难，循序渐进： 习题难度梯度明显，从基础概念的巩固到复杂问题的解决，帮助读者逐步建立信心。 类型多样，覆盖全面： 包含计算题、概念题、应用题、数据分析题等多种题型，全方位锻炼读者的思维和动手能力。 详尽解析（提示）： 每道题目都附带详细的解题思路和答案解析（或解题思路提示），帮助读者理解解题过程，并从中学习。 贴近实际： 许多习题取材于现实生活中的具体场景，如经济、金融、医学、工程、社会科学等领域，让读者体会统计学在各行各业的广泛应用。 强调理解： 不仅要求计算出结果，更注重对统计概念、方法背后的原理的理解，以及对结果的解释和应用。 《统计原理习题集》不仅仅是一本题集，更是一位忠实的学习伙伴。通过系统的练习，相信读者能够牢固掌握统计学的基本原理，提升数据分析能力，为进一步深入学习统计学打下坚实的基础，并在未来的学习和工作中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本《统计原理习题集》真是一本让我爱不释手的宝藏读物！作为一名正在为专业考试冲刺的学生，我最头疼的就是那些抽象的理论概念，总是感觉理解了，但一到做题就抓瞎。这本书简直就是我的救星。它的内容编排非常贴合实际教学的进度，从最基础的概率论到回归分析、方差分析等核心内容，每一个知识点都配有精心设计的习题。最让我惊喜的是，它不仅仅是提供了答案，更重要的是，它对每一道难题都给出了非常详尽的解题步骤和思路剖析。我记得有一次我在一个多重共线性的问题上卡了很久，翻阅了很多参考书都不得其解，直到我看到这本书里对那个特定案例的分解，那种茅塞顿开的感觉，简直太棒了！它强迫你不能只是套公式，而是要去理解公式背后的统计学逻辑。对于那些希望从“会做题”提升到“精通统计思维”的读者来说，这套习题集绝对是不可或缺的利器。我感觉我的统计思维框架正在被这本书一点点搭建和强化起来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版也值得称赞，这一点在学习资料中常常被忽略，但对于长时间阅读来说至关重要。纸张质量很好，字体清晰，行距适中，长时间盯着看也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，它的习题和解答是分开排布的，避免了做题时眼睛频繁跳跃的困扰，我可以先专注于思考，然后再去对照解析。这种细致入微的设计，体现了编者对学习者体验的尊重。从内容上看，它不仅紧跟主流教材的知识体系，还在细节处有所创新，比如在处理缺失值或异常值对统计模型影响的习题设计上，展现了与时俱进的视角。我个人认为，对于任何想要在统计领域打下坚实基础的人来说，无论你是本科生、研究生，还是像我一样需要温故知新的职场人士，这本书都是一个性价比极高、回报丰厚的投资。我已经开始期待下一本进阶版的出现了。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始对市面上同类型的习题集都抱持着一种怀疑态度，因为很多都是简单地堆砌试题，缺乏系统性和深度。然而，这本《统计原理习题集》完全颠覆了我的看法。它的难度梯度设计得极其科学合理。初级习题帮助巩固基础概念，中级习题开始引入一些稍微复杂的现实场景模拟，而最后的“挑战篇”简直就是为那些追求卓越的学霸准备的“硬骨头”。我特别欣赏它对一些经典统计悖论和易混淆概念的专项训练。比如，关于中心极限定理的应用场景的细微差别，书里通过几道巧妙设计的题目，让我彻底搞清楚了何时适用，何时需要谨慎使用。这种由浅入深、步步为营的编排方式，极大地提升了我的学习效率，也让枯燥的习题训练变得像解谜一样充满乐趣。它真正做到了“授人以渔”，教会我们如何运用统计工具去解决实际问题，而不是死记硬背公式。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在职的数据分析师，平时工作中使用统计方法的频率很高，但总感觉自己的理论基础不够扎实，尤其是在处理一些非常规数据时，常常感到力不从心。我购买这本《统计原理习题集》的初衷，是希望进行一次系统的“查漏补缺”。这本书的价值在于其广度和深度并存。它不仅涵盖了基础的参数估计和假设检验，还对非参数检验、时间序列分析的入门概念进行了充分的练习覆盖。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“拓展思考题”。这些题目往往需要综合运用好几章的知识点，模拟真实工作场景中的复杂决策过程。当我能够顺利解答这些综合性难题时，我明显感觉到自己在面对实际业务问题时，信心增加了不少。它不仅仅是一本练习册，更像是一位耐心的、循循善诱的私人导师，时刻提醒我统计的严谨性与适用边界。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些非数学专业的理工科学生来说，统计学往往是横亘在我们面前的一座大山。我过去学习的时候，经常因为某些过于偏重理论推导的教材而感到气馁。这本书的出现，无疑为我们提供了一条更平坦的攀登路径。它的语言风格非常“接地气”，不像某些学术著作那样高冷。在解释一些复杂的统计检验方法时，它总是能用最直观的方式来类比，让我这个对数学不太敏感的人也能迅速抓住核心要点。比如在讲到假设检验的功效（Power）时，它通过一个生动的实验设计例子，让我明白了为什么提高样本量或增大效应值能提高检验的准确性。这种将数学语言转化为通俗易懂“故事”的能力，是这本书最让我敬佩的地方。我已经把这本书推荐给了我所有的实验课伙伴，因为它极大地降低了我们理解和应用统计方法的门槛。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆