本书是21世纪高职高专经济与管理类通用教材之一。统计学是随着社会生产力的发展逐步产生和发展起来的一门方法论科学。本书内容包括统计学的研究对象和方法、统计资料的搜集和整理、统计综合指标、抽样推断、时间数列分析、指数分析、相关与回归分析、统计综合评价等。在内容的叙述上,绕开晦涩、抽象的数学证明,力求简明、通俗,重应用。对某些统计问题的计算,尝试用计算机应用软件Excel实现。在每一章后面,附有大量标准化思考练习题,供学生练习。 本书既可以作为高职高专经济与管理类的专业基础课教材,也可供社会有关专业从业人员培训、阅读和参考。
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我必须承认,这本书的难度并非一蹴而就。在某些涉及高等概率论基础的部分,我不得不反复阅读,甚至需要借助外部资源来弥补自己概率论基础的薄弱之处。然而,这种“挑战性”恰恰是它价值所在。它不是那种用简化到失去灵魂的语言来讨好读者的读物,而是坚定地朝着建立完整知识体系的目标迈进。书中对中心极限定理的阐述,没有采用过于复杂的数学推导,但却清晰地勾勒出了其在统计推断中的核心地位,并强调了其在实际应用中的边界条件。让我印象深刻的是,作者在讨论假设检验的功效分析时,详细说明了“效应量”的概念,指出仅仅依靠样本量来“制造”显著性是毫无意义的,真正的科学价值在于效应的真实大小。这种对统计学严谨性的坚持,让这本书拥有了一种超越时间检验的价值。它不是教你如何快速通过考试,而是培养你成为一个真正能运用数据做出明智决策的人。这是一本需要投入时间去啃读的书,但所有的付出,最终都会以清晰的洞察力和扎实的专业技能回报给你。
评分说实话,我是在一个非常偶然的情况下接触到这本书的,当时我正在为一篇关于市场趋势分析的报告焦头烂额,手头缺乏可靠的定量工具来支撑我的论点。我四处搜寻,最终被这本看似朴实无华的著作吸引。这本书最让我惊喜的一点,在于它对“推断性统计”的深度剖析。很多入门级的教材对P值的解释往往一笔带过,导致读者只知道“小于0.05就是显著”,却不明白这背后的哲学含义。这本书则不然,它花了整整一个章节来辩证“零假设”和“备择假设”的构建过程,清晰地阐述了“错误拒绝原假设”的代价与“无法拒绝原假设”的局限性。作者引用的案例都极具现实意义,比如在药物安全试验中,如何平衡“错失有效药物”和“批准有害药物”的风险,这种对统计决策伦理的探讨,着实让我耳目一新。我发现,掌握了这些精髓,我写出的报告立刻增添了几分专业度和说服力,数据不再是冰冷的数字堆砌,而成为了有逻辑、有温度的证据链条。这本书的价值,在于它提升了读者的“统计素养”,而非仅仅停留在“技术操作”层面。
评分这本厚重的书摆在我的案头,书脊上的金色字迹在灯光下泛着微光,尽管书名本身并无太多花哨,但它散发出的那种严谨与沉静,却让人不由自主地想翻开它,一探究竟。我原本以为这会是一本枯燥乏味、充斥着复杂公式和抽象概念的教科书,毕竟“统计”二字听起来就与“枯燥”画上了等号。然而,当我真正开始阅读时,却发现作者的叙述方式极其巧妙。他并非直接抛出那些令人望而生畏的概率分布,而是从日常生活中的常见现象入手,比如如何通过抽样来预测一场选举的结果,或者为什么彩票的中奖概率总是那么难以捉摸。这种贴近生活的切入点,极大地降低了我的心理门槛。书中对“均值”和“方差”的解释,竟然能用烹饪中的调味比喻来阐述,生动形象,让人在会心一笑中领悟了核心思想。更让我赞叹的是,作者在讲解回归分析时,没有止步于简单的线性拟合,而是深入探讨了多重共线性和异方差性这些“疑难杂症”,但即便如此,他的语言依然保持着一种令人信服的流畅性,仿佛一位经验丰富的老教授,耐心引导着每一个跟不上的学生。这本书无疑为我打开了一扇理解世界运行规律的新窗户,它教给我的不仅仅是计算方法,更是一种审慎的、基于数据的思考方式。
评分当我把这本书带到咖啡馆里阅读时,遇到的一个专业人士瞥了一眼封面,撇了撇嘴,似乎认为这种理论性的书籍已经过时了。然而,事实恰恰相反。这本书的后半部分,专门辟出了一块内容来讨论现代数据科学中的“大数据挑战”以及传统统计模型在面对非正态分布、高维数据时的局限性,并且适时地引入了诸如Bootstrap自抽样法和蒙特卡洛模拟等计算统计学的概念。作者并非固步自封于经典的参数估计,而是展现了一种与时俱进的开放态度。他用一种近乎辩论的口吻,对比了频率学派和贝叶斯学派的优劣,没有偏袒任何一方,而是让读者自己去权衡在不同情境下哪种思维框架更为适用。这种平衡和包容的态度,对于一个试图构建全面认知体系的读者来说,至关重要。我尤其欣赏其中关于“模型选择”的章节,它没有提供一个万能的公式,而是提供了一套系统的评估标准,比如AIC和BIC准则,并结合实际案例分析了“过度拟合”的陷阱。这本书仿佛是一位睿智的向导,既能带你领略古典统计的精妙,也能指引你走向前沿分析的道路。
评分这本书的排版和印刷质量,是我个人阅读体验中一个非常值得称赞的细节。纸张的厚度和色泽处理得恰到好处,长时间阅读眼睛不易疲劳。更重要的是,所有图表的清晰度和专业性令人印象深刻。那些散点图、直方图和箱线图,不仅绘制得美观,更重要的是,它们完美地服务于文字的解释。例如,在讲解卡方检验时,书中配有一张详细的列联表图解,将观察频数和期望频数之间的差异,通过颜色深浅直观地标识出来,使得原本抽象的“偏差”概念瞬间具象化。对于自学成效不佳的人来说,视觉辅助是建立理解的桥梁,而这本书在这方面做得非常到位。它似乎深知,数学和统计学语言的“翻译”工作,往往需要精心的图形设计来辅助完成。此外,书后的习题部分设计得也很有层次感,从基础的计算应用,到需要深入思考的模型构建,逐步递进,让人可以循序渐进地巩固所学。做完一章的习题后,我感觉自己对知识点的掌握程度有了实质性的提升,而不是那种“看懂了但不会用”的虚假满足感。
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