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页数:210

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出版时间:2002-1

价格:17.30元

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isbn号码:9787040109740

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• 统计学
• 基础统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 统计推断
• 样本调查
• 描述性统计
• 回归分析
• 实验设计

好的，这是一份不包含《统计基础知识》内容的图书简介，力求详尽且自然： --- 《时间之河的秘密：宏观历史中的社会结构与变迁》 —— 一部探索人类文明复杂演进逻辑的深度研究 导语： 我们生活在一个被信息洪流裹挟的时代，历史的碎片似乎唾手可得，然而，宏观的历史叙事往往简化了人类社会内部的深刻张力与复杂结构。本书并非一部简单的年代记，它是一场跨越数千年、横亘五大洲的深度田野调查，旨在揭示那些驱动文明兴衰、塑造社会形态的深层“结构性力量”。我们将暂时放下对单一事件的关注，转而审视那些缓慢渗透、难以察觉，却具有决定性影响的社会、经济与文化脉络。 第一部分：基石的构建——早期文明的制度遗传 本部分聚焦于人类社会从部落走向城邦、再到早期帝国过渡的关键时期。我们不满足于描述权力的更迭，而是深入剖析权力得以维系的“制度遗传”机制。 第一章：土地的逻辑与初级产权的形成。 探讨美索不达米亚的灌溉体系如何催生了集权官僚的雏形；分析尼罗河流域的地理特性如何固化了神权与王权的二元结构。我们将重点比较早期农业社会中，土地分配模式（如公有制残余、早期私有化尝试）如何直接影响了阶层的固化程度与社会流动性。此处，我们将考察苏美尔楔形文字泥板中记载的财产纠纷案例，以此窥见早期法律体系的伦理基础。 第二章：文字、记忆与国家意志的塑造。 文字的发明不仅仅是信息记录的工具，更是国家意识形态构建的骨架。本章对比了埃及象形文字的宗教性叙事倾向与古华夏甲骨文的卜筮实用性，分析了不同书写系统如何编码了对时间、权威和宇宙秩序的理解。深入研究档案的保管与解读权如何成为早期精英阶层垄断知识的手段，以及这种垄断如何维持了统治的代际传递。 第三章：早期贸易网络与非对称性依存关系。 跨区域的物质交换是社会结构变迁的隐形推手。我们将追踪青铜时代的锡路线，分析地中海贸易中，资源匮乏的文明如何通过航运技术和金融工具（如早期的信用凭证）建立起对原材料产地的结构性依赖。重点探讨了这种依存关系如何提前预示了后世殖民体系的某些基本特征。 第二部分：结构性张力的爆发——帝国时代的内生矛盾 进入帝国时代，中央集权的力量空前强大，但内部的结构性矛盾也随之积累，最终导致了周期性的崩溃与重塑。 第四章：财政的重压与官僚体系的熵增。 庞大帝国的维持需要巨额的财政支出。本章的核心在于分析“边疆成本”与“核心供养”之间的失衡。通过考察罗马帝国晚期的铸币贬值、汉代盐铁专营的制度僵化，我们试图揭示，一个组织结构越复杂的系统，其维护成本的增长速度往往超过其收益的增长速度——这是一种内在的“组织熵增”。 第五章：宗教改革与社会信仰的重组。 信仰体系的统一性是帝国稳定性的重要支柱。本章研究了从琐罗亚斯德教的二元论到早期一神教的兴起，这些“普世性”宗教如何挑战了地方性的、与土地紧密绑定的传统神祇，从而为超越地域界限的帝国统治提供了新的合法性基础。探讨了当统治者与主流信仰产生裂痕时，社会基础如何被动摇。 第六章：城市化、阶级固化与反抗的地理学。 帝国时代的城市是财富的熔炉，也是社会矛盾的焦点。通过分析古典雅典的公民权限制、以及中世纪欧洲的行会制度，我们发现，即使在看似开放的商业中心，阶层壁垒依然通过制度性排斥（如继承权、受教育权）被严格固化。反抗运动的爆发点往往与特定的地理空间（如粮仓、港口、宫廷周边）紧密相关，揭示了权力与人口密度的微妙关系。 第三部分：现代性转折与全球体系的重塑 17世纪以来的剧变，标志着人类社会组织逻辑的根本性转变。本部分关注技术革命、全球联系的加速，以及由此产生的权力重构。 第七章：知识产权与“认知资本”的诞生。 工业革命的真正核心不在于蒸汽机本身，而在于知识可以被系统地固化、标准化并进行商业复制的能力。本章分析了专利制度的出现如何从根本上改变了知识的传统流通模式，促使社会价值的衡量标准从“土地/劳力”转向“创新/知识产权”。探讨了这一转变如何加速了东西方之间的结构性差距。 第八章：基础设施的政治学——运河、铁路与时间空间的压缩。 现代性的加速感源于物理空间的压缩。本书将详细分析跨大陆铁路的修建（如西伯利亚铁路、美洲大陆工程），这不是简单的工程学壮举，而是国家意志投射于地理之上，旨在重新定义区域间的经济关系和军事控制范围的政治行动。分析了基础设施的修建标准如何成为判断一个地区是否融入现代全球体系的隐形门槛。 第九章：契约精神的伦理边界与风险的社会化。 现代社会建立在抽象的契约关系之上，而非人身依附。然而，风险也随之被抽象化和全球化。从早期股份公司的设立，到近代保险业的发展，我们审视了社会如何逐步学会“外包”风险。但这种外包并非没有代价，它催生了新的脆弱性，即系统性风险（Systemic Risk）——一个环节的崩溃可能瞬间波及全球。本章探讨了这种“信任的广度”与“个体的安全感”之间的悖论。 结语：结构的惯性与未来的裂隙 历史不是一个简单的线性进展，而是由强大的结构性惯性所驱动的。旧的权力分配模式、旧的资源获取逻辑，都具有惊人的生命力，即使在面对看似颠覆性的技术变革时，它们也倾向于吸收和重组，而非彻底消亡。 本书试图为读者提供一个“去事件化”的视野，使我们能够穿透日常的喧嚣，去感知那些在时间长河中缓慢流动、最终决定命运走向的深层社会水流。理解这些结构，不是为了预测未来，而是为了更清醒地认识我们所处的“现在”，是如何被层层叠叠的历史决策所塑造和限制的。 ---

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《统计基础知识》这本书的另一大亮点是它对“回归分析”的介绍。我一直以为回归分析只是一个数学工具，但书中通过分析影响房价的因素、学生学习成绩与投入时间的关联等案例，让我看到了回归分析在预测和解释现实世界中的强大力量。我明白了，原来我们可以通过构建模型，来量化不同因素对某个结果的影响程度。 书中对“多元回归”的讲解也让我大开眼界。我发现，现实世界中的很多问题都不是由单一因素决定的，而是由多个因素共同作用的结果。多元回归能够帮助我们同时考虑多个变量，并找出它们与因变量之间的关系。这对于我理解和分析复杂的问题，例如经济发展、市场趋势等，提供了非常有力的工具。

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《统计基础知识》这本书在讲解“置信区间”时，让我对统计推断的“不确定性”有了更深刻的理解。我之前总是觉得，统计结果要么对，要么错，没有什么中间地带。但置信区间的概念让我明白，我们进行的统计推断，实际上是在一定概率下对总体参数的估计，总会存在一定范围的不确定性。 书中通过对某个地区的平均身高进行估计，并给出了一个95%的置信区间。我理解到，这意味着我们有95%的把握认为，真实的平均身高落在这个区间之内。这种对不确定性的坦诚和量化，让我觉得统计学更加真实和可靠。它提醒我，在解读统计数据时，要考虑到其内在的误差和局限性。

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总而言之，《统计基础知识》这本书给我留下了深刻的印象。它不仅仅是一本教科书，更像是一位睿智的朋友，用耐心和清晰的语言，为我打开了通往统计学世界的大门。从最基本的数据概念，到复杂的推断方法，这本书都做到了深入浅出，通俗易懂。它不仅提升了我的数据分析能力，更重要的是，培养了我一种严谨、客观的科学思维方式。 我强烈推荐这本书给任何想要了解统计学，或者在工作中需要处理数据的朋友。无论你是学生、职场人士，还是对生活中的各种数据现象感到好奇，这本书都能为你提供宝贵的知识和启示。它让我看到了数字背后隐藏的规律和故事，也让我对这个充满数据和信息的时代有了更深的理解和信心。

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《统计基础知识》这本书最让我惊喜的是它对“假设检验”的阐释。这是一个我之前觉得非常抽象和难以理解的概念，总觉得和我的生活离得很远。然而，书中通过一系列精心设计的例子，比如药物的疗效评估、产品质量的检验等，将假设检验的应用场景展现得淋漓尽致。我明白了，原来我们日常生活中遇到的很多决策，背后都可能隐藏着统计学的原理。 书中关于“p值”的讲解也让我豁然开朗。我之前看到p值总是觉得很困惑，不知道它究竟代表什么。读完这本书，我才真正理解p值是用来衡量我们拒绝零假设的证据强度。如果p值很小，说明我们有充分的理由拒绝零假设，接受备择假设。这种对统计显著性的理解，对我今后阅读科学文献、评估研究结果起到了至关重要的作用。

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我非常喜欢这本书在讲解“方差”和“标准差”时所采用的类比。它将方差比作我们射击时子弹的散布程度，而标准差则是子弹离靶心的平均距离。这种生动的比喻，让我瞬间理解了这两个统计量在描述数据离散程度上的重要性。我明白了，仅仅知道平均值是不够的，我们还需要了解数据的波动性。 书中还通过对不同股票收益率的分析，展示了标准差如何帮助投资者评估风险。波动性越大的股票，其标准差也越大，意味着其价格可能出现更大的涨跌幅，风险也就越高。这让我对风险管理有了更直观的认识，也让我对如何在投资决策中运用统计学有了初步的了解。

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这本书对于理解“抽样”和“推断”的概念，给我带来了极大的清晰度。在阅读之前，我总觉得统计学似乎总是需要收集所有的数据才能得出结论，这在现实中显然是不可能的。但《统计基础知识》这本书让我明白，通过科学的抽样方法，我们可以从一小部分样本中推断出整体的特征。书中详细介绍了简单随机抽样、分层抽样等不同方法，并分析了它们各自的优缺点。 尤其令我印象深刻的是关于“抽样误差”的讨论。书中解释了为什么样本的结果不可能完全等于总体，以及如何通过扩大样本量、提高抽样精度来减小误差。这让我意识到，任何统计结果都存在一定的不确定性，我们不能过于绝对地看待它们。这种严谨的科学态度，也让我对统计学的信赖度大大提高。当我看到新闻报道中的民意调查结果时，我会主动去思考这个调查的样本量、抽样方法等信息，而不是盲目接受。

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这本书的章节安排也十分合理，它并没有一开始就抛出复杂的公式和理论，而是从最基本的数据收集和整理开始，一步步引导读者建立起完整的统计思维框架。我特别喜欢书中关于“数据可视化”的部分，那些精美的图表不仅仅是为了美观，更是为了清晰地传达信息。从简单的条形图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图，书中都给出了详细的绘制方法和解读技巧。读到这一部分时，我才意识到，原来一个精心设计的图表，能够如此直观地展示数据之间的关系和趋势，甚至可以帮助我们发现隐藏在数字背后的故事。 我尝试着将书中学到的数据可视化技巧应用到我自己的工作汇报中，效果出乎意料的好。之前我的报告总是充斥着密密麻麻的文字和数据表格，听众经常感到枯燥乏味。但应用了书中介绍的图表后，我的报告变得更加生动，关键信息也一目了然。同事们纷纷表示，我的报告现在更容易理解了，这让我对统计学又多了一份感激。这本书不仅仅是理论知识的传授，更是实操能力的提升。

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《统计基础知识》这本书最吸引我的地方在于，它总能用生活化的语言和贴近实际的例子来解释那些听起来高深的统计概念。比如，在讲解“概率”时，书中并没有直接罗列大量的数学公式，而是从掷硬币、抽奖等我们日常生活中常见的情景入手，让我们直观地感受到概率的意义。我记得书中有一个关于“蒙特卡洛模拟”的例子，通过大量的随机抽样来估算某个事件发生的概率，这种方法听起来很神奇，但书中的讲解却让我觉得既有趣又容易理解。 我还记得书中关于“相关性”和“因果性”的区别。我之前常常会混淆这两个概念，认为如果两个事件同时发生，那么它们之间一定存在某种因果关系。但是，《统计基础知识》这本书让我明白，相关性只是表明两个变量之间存在某种联系，但这种联系不一定是直接的因果关系，可能还存在其他未知的因素在起作用。这个观点对我产生了很大的启发，在分析新闻报道或者社会现象时，我不再轻易地被表面上的相关性所迷惑，而是会更深入地去探究其背后的真正原因。

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读完《统计基础知识》这本书，我感觉自己像是在一场奇妙的旅程中，从对数字和概率的模糊认知，逐渐变得清晰起来。在翻开这本书之前，我对统计的印象仅限于报纸上的各种数据图表，那些曲线和柱状图对我来说就像是来自另一个世界的语言，晦涩难懂。然而，《统计基础知识》就像一位耐心且充满智慧的向导，循序渐进地引导我进入了这个充满逻辑和规律的学科。 最让我印象深刻的是书中对“平均数”的讲解。我一直以为平均数就是简单地将所有数字加起来除以个数，但这本书让我明白了，原来平均数背后隐藏着如此多的学问。比如，书中详细介绍了均值、中位数和众数，并用生动的例子解释了它们各自的适用场景。我记得有一个例子是关于不同城市的人均收入，如果仅仅用均值来衡量，可能无法完全反映真实的收入分布情况，因为少数高收入人群会拉高平均值。而中位数则能更好地代表大多数人的收入水平。这本书让我开始思考，在看待和分析数据时，不能仅仅依赖单一的指标，而是要根据具体情况选择最合适的统计量，这对我日常生活中理解各种社会经济数据非常有帮助。

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在阅读《统计基础知识》的过程中，我逐渐体会到统计学不仅仅是枯燥的数字和公式，更是一种严谨的思维方式。书中关于“数据偏差”和“误导性统计”的讨论，让我对如何客观地看待和分析数据有了更深刻的认识。我记得书中举过一个例子，某个公司为了宣传产品，故意选择了一个对他们有利的样本范围，从而得出“99%的用户都满意”的结论。 通过这些例子，我学会了要时刻保持警惕，批判性地审视接收到的统计信息。不能仅仅看到表面上的数字，更要关注数据的来源、收集方法、样本特征等等。这种“数据素养”的提升，对我今后在信息爆炸的时代中保持清醒的头脑，做出明智的判断非常有价值。这本书让我明白，统计学是一把双刃剑，既可以揭示真相，也可能被用来操纵。

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