统计原理

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出版者:
作者:夏玉荣
出品人:
页数:267
译者:
出版时间:2005-6
价格:23.00元
装帧:
isbn号码:9787810932219
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 概率论
  • 数理统计
  • 统计推断
  • 数据分析
  • 统计方法
  • 统计建模
  • 实验设计
  • 抽样调查
  • 回归分析
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具体描述

在编写这本书之前,市场上已经有了各种各样的声称适合高职高专院校使用的教材。浏览这些教材后,我们发现这些教材确定各有千秋,但同时也总觉得有些不足。毫无疑问,有的过于简单,并不能满足一个经济类高职高专毕业的学生应的统计知识要求;有的又略显艰深,实际上是本科教材的压缩结果,有的甚至将假设检验的内容也写了进去,这对于数学知识相对薄弱的高职高专类学生来说显然是难以接受的。鉴于此,编写能兼顾上述两方面要求的教材就成了我们的一个尝试。

全体编写人员进行了广泛而深入的讨论,并作了多次修改,力求充分体现:以例导入,深入浅出,简明实用,资料新颖。另外,为分充分体现应用这一特点,我们还编入了现有的各种同类教材普遍缺乏的“统计在企业经营活动中的应用”一章内容。

本书可作为高职高专院校经济类各专业教材使用,也可作为广大实际工作者学习、培训和参考书。

《统计原理》 内容简介 《统计原理》是一本深入探讨统计学核心概念和方法的权威著作。本书旨在为读者构建坚实的统计学基础,理解数据背后隐藏的模式和规律,并学会如何运用统计工具解决实际问题。 本书内容涵盖统计学的两大分支:描述性统计和推断性统计。 第一部分:描述性统计 在描述性统计部分,本书将详细介绍如何有效地概括和呈现数据集。我们将从数据的类型和测量尺度入手,区分定性数据和定量数据,以及名义、顺序、区间和比例等测量尺度。随后,我们将深入探讨各种数据汇总方法: 集中趋势的度量: 读者将学习如何计算和解释均值、中位数和众数,理解它们各自的优缺点以及在不同数据分布下的适用性。 离散程度的度量: 本部分将全面介绍极差、四分位数极差、方差和标准差等概念,帮助读者理解数据的分散程度和变异性。 数据分布的描述: 我们将学习如何通过直方图、条形图、饼图、散点图等可视化工具来直观地展示数据分布的形状,包括对称性、偏度和峰度。箱线图也将被深入讲解,作为一种强大的可视化工具,能够同时展示数据的集中趋势、离散程度和异常值。 相关性和回归: 本章还将介绍如何度量两个变量之间的关系强度和方向,包括相关系数的计算和解释。散点图将作为可视化工具,帮助读者直观感受变量间的线性关系。 第二部分:推断性统计 推断性统计是本书的核心部分,它将引导读者从样本数据出发,对更广泛的总体进行推断。这一部分将涵盖以下关键主题: 概率基础: 在进行统计推断之前,理解概率是至关重要的。本书将从基础概念讲起,包括概率的定义、事件、条件概率、独立事件以及贝叶斯定理,为后续的推断奠定理论基础。 概率分布: 我们将重点介绍几种重要的概率分布,包括离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正态分布、t分布、卡方分布、F分布)。特别是正态分布,作为统计推断中最基本的分布,其性质和应用将得到详尽的阐述。 抽样分布: 理解样本统计量(如样本均值)的抽样分布是连接样本与总体的关键。本书将详细讲解中心极限定理,说明为什么样本均值的分布会趋向于正态分布,以及样本均值的均值和标准差(标准误差)。 参数估计: 读者将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数,包括点估计和区间估计。点估计将介绍矩估计法和最大似然估计法。区间估计将详细讲解置信区间的概念、计算方法和解释。我们将重点关注均值、比例和方差的置信区间。 假设检验: 假设检验是推断性统计中最重要的工具之一。本书将系统地介绍假设检验的逻辑框架,包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、p值的计算和解释、显著性水平的设定以及犯第一类错误和第二类错误的概率。我们将通过大量实例,讲解各种常见的假设检验方法: 单样本均值检验(z检验和t检验): 用于检验单个总体的均值是否等于某个特定值。 配对样本t检验: 用于检验配对观测数据的均值差异。 两独立样本t检验: 用于比较两个独立总体的均值是否存在差异。 方差分析(ANOVA): 用于比较三个或更多独立总体的均值是否存在显著差异。 比例检验(z检验): 用于检验单个总体的比例是否等于某个特定值,或比较两个总体的比例是否存在差异。 卡方检验: 用于检验分类变量之间的独立性或拟合优度。 线性回归: 本书将深入探讨线性回归模型,用于研究一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归,包括模型参数的估计、假设检验(如回归系数的显著性检验)以及模型拟合优度(如决定系数)的评估。读者还将学习如何使用回归模型进行预测。 非参数统计: 在样本不满足参数统计方法的前提条件时,非参数统计方法提供了重要的替代方案。本书将介绍几种常用的非参数检验,如符号检验、秩和检验(Wilcoxon检验)、肯德尔等级相关系数等,并讨论它们在何时何地适用。 《统计原理》强调统计思维的培养,鼓励读者在实践中运用所学知识。本书通过大量的图表、数学推导和实例分析,力求使抽象的统计概念变得生动易懂。无论您是学生、研究人员还是希望提升数据分析能力的职场人士,本书都将是您探索统计世界不可或缺的指南。通过对本书的学习,您将能够更自信地处理数据、做出明智的决策,并更深入地理解这个由数据驱动的世界。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书真是让我眼前一亮,完全超出了我对“统计学”这个词的刻板印象。我原本以为会是枯燥乏味的公式堆砌和概念讲解,但《统计原理》以一种极其生动有趣的方式,将那些看似晦涩难懂的统计概念一一剖析。作者的叙事方式非常接地气,仿佛在和一位经验丰富的导师对话,他循循善诱,将复杂的统计思想化繁为简,让我这个原本对统计一窍不通的读者也茅塞顿开。书中的案例分析更是精彩绝伦,从日常生活中的小事,到社会现象的解读,再到科学研究的案例,都巧妙地融入了统计原理的应用。读完这些案例,我才真切地感受到统计学在现实世界中的强大力量,原来我们每天都在不知不觉中被统计学包围着,而这本书则教会了我如何去理解和运用它。特别是关于概率分布的那几章,作者用了很多形象的比喻,比如抛硬币、掷骰子,让我一下子就抓住了核心要义,而不是死记硬背那些公式。总而言之,这本书的优点在于其极强的可读性和实用性,它不仅仅是一本教科书,更像是一本能够帮助我们更好地认识世界、理解数据、做出明智决策的指南。

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对于《统计原理》这本书,我的感受可以用“惊喜连连”来形容。我一直以为统计学是一门高度理论化、与现实生活相去甚远的学科,但这本书完全打破了我的这种认知。作者以一种非常“非典型”的方式,将统计学的核心概念娓娓道来。他没有采用枯燥的定义和冗长的公式,而是通过大量的生动案例,将抽象的统计原理具象化。比如,在介绍描述性统计的时候,作者用生活中常见的例子,比如天气预报的平均气温、股票市场的波动情况,来解释均值、中位数、标准差等概念,让我一下子就明白了这些概念的实际意义,而不是仅仅停留在符号层面。更让我印象深刻的是,书中的逻辑结构非常清晰,每一步都衔接得十分自然,仿佛在引导读者进行一次愉快的思维漫步。作者对于统计学在各个领域的应用也进行了广泛的探讨,从经济学、社会学到医学,都展现了统计学强大的生命力。读完这本书,我感觉自己不再惧怕统计学,反而对其产生了浓厚的兴趣,并开始尝试用统计学的思维去观察和分析周围的世界。

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《统计原理》这本书的出现,无疑是给我带来了一场思维的盛宴。在我原本的认知中,统计学是属于数学系、经济学系等专业人士的“专属领域”,普通人很难企及。但这本书却以一种非常亲民且极具吸引力的方式,将统计学的精髓展现在我面前。作者的叙事风格非常独特,他没有采用那种一本正经、刻板乏味的教科书模式,而是像一位经验丰富的向导,带着我深入浅出地探索统计学的世界。书中的例子选取也非常有代表性,从对社会现象的解读,到对科学研究的分析,都恰如其分地展现了统计学的应用价值。我特别喜欢书中关于“数据可视化”的讨论,作者用生动的图表和案例,说明了如何通过图形化的方式,让复杂的数据一目了然,这对于我理解和解读数据信息非常有帮助。这本书的整体逻辑非常严谨,但又不会让人感到枯燥,反而有一种娓娓道来的感觉。读完这本书,我不仅对统计学有了更深的认识,也更加相信,掌握一定的统计学原理,对于我们每个人在现代社会中生存和发展都至关重要。

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说实话,拿到《统计原理》这本书的时候,我抱着一种学习的心态,但并没有期待它能带来什么惊喜。毕竟,统计学在我看来,一直都是一个比较抽象的学科,充斥着各种符号和数学模型。然而,这本书的出现,彻底改变了我的看法。它并没有直接抛出一堆复杂的理论,而是从一些非常基础的、贴近生活的例子开始,层层递进地引出统计学的核心思想。我尤其欣赏作者的写作风格,他不像传统的教科书那样枯燥,而是带着一种探索的乐趣,引导读者一步步深入。书中的图表和插图也恰到好处,为理解抽象的概念提供了直观的帮助。例如,在讲解抽样调查的部分,作者用了一个非常生动的例子,说明了如何通过少量的样本来推断整体的特征,这让我对统计推断有了全新的认识。另外,关于假设检验的部分,作者也用非常清晰的逻辑,解释了我们如何通过数据来验证一个猜想,这对于理解科学研究和数据分析都非常有帮助。这本书最打动我的地方在于,它并没有将统计学神化,而是将其还原为一种实用的工具,一种帮助我们理性思考、量化分析问题的方法。

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读完《统计原理》这本书,我感觉自己像是打开了一扇新世界的大门。我一直对数据分析和概率论感到好奇,但总觉得它们离我非常遥远,是专业人士才会涉足的领域。然而,这本书用一种非常平易近人的方式,让我领略了统计学的魅力。作者在讲解每一个统计概念时,都会巧妙地融入各种实际生活中的例子,比如解释方差的时候,会用到大家对考试成绩的差异性讨论;解释相关性的时候,则会用身高和体重之间的关系来举例。这种“故事化”的讲解方式,让我能够快速地理解和记住那些原本可能让我望而却步的理论。书中的章节安排也十分合理,循序渐进,从最基础的数据收集和整理,到更复杂的推断和预测,都讲解得非常到位。最让我感到兴奋的是,书中对于统计错误和数据误导的分析,让我意识到在信息爆炸的时代,辨别真伪、理性分析数据的重要性。这本书不仅教会了我统计学知识,更培养了我一种批判性思维和数据素养。

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