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出版者:立信会计出版社

作者:黄国安

出品人:

页数:534

译者:

出版时间:2006-1

价格:29.50元

装帧:简裝本

isbn号码:9787542915795

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《现代统计学原理与应用》 内容概述 《现代统计学原理与应用》是一部系统阐述统计学基本理论、方法及其在各领域实际应用的重要著作。本书力求在严谨的学术基础上，兼顾统计学发展的前沿动态，为读者提供一个全面、深入的学习体验。全书共分为十五章，内容涵盖了从基础统计概念到高级统计模型的广泛议题，并辅以大量的案例分析，旨在培养读者运用统计思维解决实际问题的能力。 第一章：统计学的基石——数据的本质与搜集 本章是全书的起点，深入探讨了统计学的核心——数据。我们首先界定统计学的概念、研究范畴及其在现代社会中的不可替代性。接着，详细阐述了数据的类型，包括定性数据（如名义变量、顺序变量）与定量数据（如离散变量、连续变量），并分析了不同数据类型在统计分析中的处理方式差异。 数据的质量直接影响分析结果的可靠性，因此，本章重点介绍了数据搜集的各种途径和方法。我们详细讲解了普查、抽样调查两种基本的数据搜集模式，并深入分析了不同抽样方法的原理、优缺点及适用场景，例如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。同时，我们也讨论了非概率抽样的一些基本形式，并强调了在实践中如何选择最合适、最有效的抽样设计。 此外，本章还触及了数据来源的分类，包括一次数据（一手资料）与二次数据（二手资料），并讨论了数据搜集过程中的常见偏差及其规避策略，如选择偏差、测量偏差、无回答偏差等。最后，通过几个实际案例，说明了数据搜集在研究设计中的重要性，以及不良的数据搜集过程可能导致的严重后果。 第二章：数据的描述性统计——量化的世界 本章将焦点从数据的来源转向对数据的初步整理与描述。在搜集到原始数据后，如何对其进行有效地概括和呈现，是统计分析的第一步。我们首先介绍了数据的整理与图示方法。这包括频数分布表的制作，以及各种统计图的绘制，如直方图、条形图、饼图、折线图、散点图等。这些图表能够直观地展示数据的分布形态、集中趋势和离散程度，为进一步分析提供基础。 接着，本章深入讲解了描述性统计量的计算与解释。我们详细阐述了衡量数据集中趋势的指标，包括均值、中位数、众数，并分析了它们各自的特点和适用条件，以及在不同分布形态下它们的相对位置。 随后，我们介绍了衡量数据离散程度的指标，如极差、四分位距、方差、标准差、变异系数等。这些指标能够有效地揭示数据的分散程度和波动性。例如，标准差被广泛用于衡量数据相对于均值的离散程度，而变异系数则能克服量纲的影响，便于比较不同量级数据的离散程度。 此外，本章还讨论了偏度（skewness）和峰度（kurtosis）这两个重要指标，它们可以描述数据分布的形态，如对称性、尖锐度等，从而帮助我们更全面地理解数据的特征。通过本章的学习，读者将能够掌握将大量原始数据转化为简洁、有意义的统计信息的技能。 第三章：概率论基础——随机世界的语言 概率论是统计学进行统计推断的理论基石。本章旨在为读者建立坚实的概率论基础。我们首先从随机现象和事件的概念入手，区分了必然事件、不可能事件、随机事件。接着，详细介绍了事件的关系（包含、相等、互斥、对立）以及事件的运算（并集、交集、差集）。 然后，我们引入了概率的概念，包括古典概型、几何概型和统计概型，并详细阐述了概率的公理化定义。接着，讲解了条件概率与乘法法则，并重点介绍了独立事件的概念及其判断。 全概率公式和贝叶斯公式是本章的重点内容，它们在解决复杂概率问题和进行推断时具有极其重要的作用。我们通过具体的例子，展示了如何运用这些公式来计算复合事件的概率，以及如何根据新的信息更新事件的概率。 此外，本章还介绍了随机变量及其分布的概念，区分了离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散型随机变量，我们讲解了概率质量函数（PMF），并介绍了几个重要的离散分布，如二项分布、泊松分布。对于连续型随机变量，我们则介绍了概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），并重点讲解了正态分布、均匀分布等。 第四章：重要的概率分布——建模的工具箱 本章继续深入探讨概率分布，为读者提供更广泛的统计建模工具。我们首先回顾了第三章介绍的几个重要离散分布，并着重分析了它们各自的适用场景和参数含义。例如，二项分布在描述固定次数独立伯努利试验成功次数时非常有用，而泊松分布则适用于描述在固定时间或空间内发生随机事件的次数。 随后，我们详细介绍了几个重要的连续分布。正态分布，又称高斯分布，是统计学中最为核心和广泛应用的分布之一，其“钟形”曲线的特性在自然科学和社会科学中随处可见。本章将深入探讨正态分布的性质、标准正态分布及其应用，包括如何利用Z-score进行数据标准化和概率计算。 除了正态分布，我们还介绍了其他几种重要的连续分布，如指数分布（常用于描述两次事件发生之间的时间间隔）、伽马分布（一种灵活的分布，可用于建模各种非负连续变量）以及卡方分布（在假设检验和置信区间估计中扮演关键角色）。 本章的另一重点是中心极限定理（Central Limit Theorem）。我们详细阐述了中心极限定理的内涵及其重要性，即当样本量足够大时，无论原始总体的分布如何，样本均值的抽样分布都近似服从正态分布。这一定理是统计推断的理论基石，为我们进行样本推断总体提供了强大的理论支持。 第五章：抽样分布——连接样本与总体的桥梁 本章专注于抽样分布的概念及其在统计推断中的作用。在统计研究中，我们通常无法接触到总体的全部数据，而是通过抽取样本来推断总体的特征。因此，理解样本统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布至关重要。 我们首先定义了抽样分布的概念，并以样本均值的抽样分布为例，详细推导其均值和方差。在中心极限定理的理论指导下，我们分析了样本均值分布的形状，并讲解了如何利用t分布来处理总体方差未知的情况。 此外，本章还介绍了样本比例的抽样分布，并分析了其均值和方差。这对于处理二项分布模型下的推断至关重要。我们同样会讨论在什么条件下，样本比例的抽样分布可以近似服从正态分布。 通过本章的学习，读者将能深刻理解样本统计量与总体参数之间的关系，为后续的参数估计和假设检验奠定坚实的理论基础。 第六章：参数估计——揭示总体的真实面貌 本章将统计推断的理论付诸实践，重点讲解参数估计的方法。参数估计的目的是根据样本数据来推断总体的未知参数，如总体均值、总体比例等。 我们首先介绍了点估计的概念，并讲解了选择良好点估计量的标准，如无偏性、有效性、一致性。常见的点估计方法包括矩估计法和最大似然估计法，本章将分别阐述其原理和应用。 然而，点估计只能提供一个单一的数值，并不能反映估计的不确定性。因此，本章的重点是区间估计。我们详细讲解了置信区间（Confidence Interval）的概念，并推导了针对不同参数（如总体均值、总体比例、总体方差）的置信区间的计算方法。 在讲解置信区间时，我们将深入分析置信水平的含义，以及如何根据研究需求选择合适的置信水平。我们还会讨论影响置信区间宽度的因素，如样本量、离散程度和置信水平，并强调如何通过增加样本量来提高估计的精度。 本章的案例分析将涵盖从生产质量控制到市场调研等多个领域的实际应用，展示参数估计在决策过程中的价值。 第七章：假设检验——对未知进行判断 假设检验是统计推断的另一个核心组成部分，它提供了一种科学的方法来检验关于总体的某个论断（假设）。本章将系统介绍假设检验的基本原理、步骤和常用方法。 我们首先定义了原假设（Null Hypothesis, H0）和备择假设（Alternative Hypothesis, H1），并阐述了它们的相互关系。接着，我们详细介绍了假设检验的流程，包括构建假设、选择检验统计量、确定拒绝域、收集样本、计算检验统计量的值、做出统计决策（拒绝或不拒绝原假设）。 本章将重点分析两种类型的错误：第一类错误（Type I Error，将真原假设拒绝）和第二类错误（Type II Error，未能拒绝假原假设）。我们解释了显著性水平（α）与第一类错误的概率之间的关系，并讨论了检验功效（Power of the test，1-β）的概念。 本章将介绍几种常见的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验和F检验。我们将详细讲解每种检验方法的适用条件、计算公式以及如何解释检验结果。例如，t检验将被应用于均值参数的检验，卡方检验将被应用于方差参数的检验和拟合优度检验，F检验则常用于方差分析。 通过大量的案例，读者将学会如何根据具体问题选择合适的假设检验方法，并正确解读检验结果，从而做出科学的决策。 第八章：方差分析（ANOVA）——比较多组均值 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，单因素方差分析（One-way ANOVA）就成为一个强大的工具。本章将深入讲解方差分析的原理和应用。 我们首先阐述了方差分析的基本思想：将总的变异分解为组间变异和组内变异。组间变异反映了不同组均值之间的差异，而组内变异则代表了各组内部的随机误差。 本章将详细介绍单因素方差分析的计算步骤，包括计算均方（Mean Square）和F统计量。我们将推导F统计量的抽样分布，并讲解如何利用F分布来判断组间变异是否显著大于组内变异。 此外，我们还会讨论方差分析的假设条件，如数据的独立性、正态性以及方差齐性。在不满足这些条件时，本章将简要介绍非参数检验作为替代方案。 本章还将涉及事后检验（Post-hoc tests），如Tukey's HSD检验，用于确定哪几组之间的均值存在显著差异。通过丰富的实例，读者将能掌握使用方差分析来分析实验数据、比较不同处理效果等。 第九章：回归分析——探索变量间的关系 本章将深入探讨变量之间的量化关系，重点介绍回归分析。回归分析是用来建立一个数学模型，描述一个或多个自变量如何影响一个因变量。 我们首先介绍简单线性回归（Simple Linear Regression），建立一个模型来描述一个自变量与一个因变量之间的线性关系。本章将讲解最小二乘法（Least Squares Method），用于估计回归系数（截距和斜率），并计算回归方程。 接着，我们将讨论回归模型的评估。这包括计算决定系数（R-squared），它衡量了模型对因变量变异的解释程度。我们还将介绍标准误（Standard Error of the Estimate）以及回归系数的t检验和F检验，以评估模型的显著性。 之后，本章将扩展到多元线性回归（Multiple Linear Regression），分析两个或多个自变量如何共同影响一个因变量。我们将讨论如何处理多重共线性问题，以及如何选择最合适的自变量。 本章还将简要介绍非线性回归（Nonlinear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression），用于处理非线性关系和分类因变量的问题。通过实际案例，读者将能理解如何利用回归分析来预测、解释和理解变量间的相互作用。 第十章：时间序列分析——理解随时间变化的模式 许多数据随着时间的推移而演变，理解这些时间序列数据的模式对于预测未来趋势至关重要。本章将介绍时间序列分析的基本概念和常用方法。 我们首先定义了时间序列数据，并讨论了时间序列的组成部分：趋势（Trend）、季节性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和随机波动（Irregular Fluctuations）。 本章将介绍几种常用的时间序列模型。例如，移动平均模型（Moving Average Models）和指数平滑模型（Exponential Smoothing Models），它们适用于平稳或近似平稳的时间序列。 更重要的是，我们将深入讲解自回归（Autoregressive, AR）模型、滑动平均（Moving Average, MA）模型以及它们的组合——自回归滑动平均（Autoregressive Moving Average, ARMA）模型。以及更广泛的自回归积分滑动平均（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）模型，能够处理非平稳时间序列。 本章还将介绍季节性ARIMA（SARIMA）模型，用于捕捉时间序列中的季节性模式。通过实际应用案例，读者将能够掌握如何识别时间序列的特征，选择合适的模型，并进行短期和长期预测。 第十一章：非参数统计——无需严格分布假设的分析 在许多实际情境下，我们可能无法满足传统参数统计检验（如t检验、ANOVA）所要求的严格分布假设（如正态分布）。本章将介绍一系列无需这些假设的非参数统计方法。 我们首先阐述了非参数统计的优势和局限性。接着，将介绍几种常用的非参数检验方法，并与它们对应的参数检验进行对比。 例如，我们将介绍符号检验（Sign Test）和秩和检验（Wilcoxon Rank-Sum Test），它们是t检验的非参数替代品，用于比较两组数据的中位数。曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）也将被详细讲解。 对于方差分析，我们将介绍克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis Test）作为单因素ANOVA的非参数替代。弗里德曼检验（Friedman Test）则作为重复测量ANOVA的替代。 此外，本章还将介绍斯皮尔曼秩相关系数（Spearman Rank Correlation Coefficient），用于衡量两个变量的单调关系，以及卡方独立性检验（Chi-squared Test of Independence），用于分析两个定性变量之间的关系。 通过本章的学习，读者将能够更灵活地处理各种类型的数据，尤其是在数据分布不理想的情况下。 第十二章：多变量统计——深入剖析复杂数据 现代数据分析往往涉及多个变量，理解变量之间的复杂关系需要借助多变量统计方法。本章将介绍几种重要的多变量统计技术。 我们首先介绍主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），它是一种降维技术，旨在通过线性变换将多个相关变量转换为一组不相关的变量（主成分），同时保留原始数据的大部分变异信息。 接着，本章将讲解因子分析（Factor Analysis），它试图解释观察到的多个变量之间的相关性，假设这些变量是由一些潜在的、不可直接观测的共同因子所驱动。 此外，我们还将介绍聚类分析（Cluster Analysis），这是一种用于将相似的对象分组的技术，可以用于市场细分、生物分类等领域。本章将讨论不同聚类方法的原理，如层次聚类和划分聚类。 同时，我们将简要介绍判别分析（Discriminant Analysis），它用于建立一个模型来预测一个分类响应变量，并根据一组预测变量区分不同的组。 本章将通过实际案例，展示这些多变量统计技术在数据探索、模式识别和特征提取方面的强大能力。 第十三章：统计软件应用——实践的工具 理论知识需要通过实践来巩固。本章将重点介绍当前主流统计软件的应用，使读者能够将所学统计方法应用于真实世界的数据分析。 我们将以广泛应用于学术界和工业界的统计软件（如SPSS, R, Python及其相关的统计库）为例，讲解如何在软件中实现各种统计分析。 具体而言，本章将涵盖数据导入与管理、描述性统计量的计算与可视化、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析等基本操作。我们将逐步展示如何使用软件执行这些分析，并解读软件输出的结果。 此外，本章还将简要介绍如何使用统计软件进行数据清洗、异常值检测和图表定制。通过模仿软件操作的示例，读者可以快速上手，并在自己的项目中运用这些工具。 第十四章：统计决策与风险管理——将数据转化为行动 统计学不仅是描述和分析数据，更重要的是为决策提供科学依据。本章将探讨统计学在统计决策和风险管理中的应用。 我们将回顾贝叶斯统计学的一些基本概念，如先验概率、后验概率和贝叶斯更新，并说明如何在不确定性下进行决策。 本章将深入探讨决策树（Decision Trees）和效用分析（Utility Analysis）等方法，帮助读者在面对多个选项和不同结果时，能够量化风险并做出最优选择。 在风险管理方面，我们将讨论如何利用统计学来评估和量化各种风险，如金融风险、运营风险、市场风险等。例如，我们将介绍VaR（Value at Risk）等风险度量指标。 通过案例分析，读者将理解如何将统计分析结果转化为切实的商业策略，如何管理不确定性，并最终在竞争激烈的环境中做出更明智、更有效的决策。 第十五章：统计学的前沿与发展趋势——展望未来 在全书的结尾，本章将带领读者展望统计学领域的最新发展和未来趋势。 我们将探讨大数据（Big Data）时代的挑战与机遇，以及如何利用新的统计方法和计算工具来处理海量、高维度、多源异构的数据。 本章还将介绍机器学习（Machine Learning）与统计学的交叉融合，如监督学习（如支持向量机、神经网络）和无监督学习（如降维、聚类）在统计建模中的应用。 我们还将关注计算统计学（Computational Statistics）的发展，包括仿真方法（如蒙特卡罗方法）、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）等技术在复杂模型估计中的重要性。 最后，本章将讨论统计学在人工智能、生物信息学、金融科技等新兴领域的应用前景，并鼓励读者保持对统计学最新进展的关注，不断提升自己的专业能力。 《现代统计学原理与应用》旨在为读者构建一个完整的统计学知识体系，使其不仅能够理解统计学的理论精髓，更能掌握其实际应用的方法，成为一名具备扎实统计功底的实践者。

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这本教材的字体和排版，坦白说，并不算得上是赏心悦目。那种传统的学术风格，大段的文字堆砌，间或点缀着几个黑白分明的图表，读起来确实需要极大的专注力来抵抗视觉上的疲劳。我尤其感到吃力的是那些需要大量代数推导的部分，通常这些推导过程在纸质书上阅读起来，极易因为一个小小的下标错误或者运算符号的混淆而导致整个逻辑链条断裂。如果能有更现代的排版，比如适当地使用彩色区分不同的变量或者强调关键公式，或许能极大地改善阅读体验。我期待能看到更多能够直观展示数据分布和模型拟合效果的彩色插图，而不是仅仅依赖于枯燥的文字描述和缺乏生气的表格。这本书的“实战感”在我看来略显不足，它更像是一份严谨的学术报告集，而非一本激发学习兴趣的入门读物，这让我在面对复杂概念时，很难产生那种“我能掌握它并运用它”的积极心理暗示。

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这本厚重的教材摆在案头，初看之下，那封面设计得古板而又透着一股子严肃劲儿，让我这个对数字和图表本就有些敬畏的读者，心里不免咯噔一下。它散发着一种经院派的严谨气息，仿佛每一个章节都经过了无数次的推敲和打磨，绝不容许半点含糊。我记得自己是冲着提升企业经营分析能力去的，期待它能指点迷津，将那些晦涩难懂的经济指标变得通俗易懂。然而，实际翻开后，那种扑面而来的专业术语和复杂的公式结构，几乎让我怀疑自己是否选对了入门的敲门砖。它更像是一座知识的堡垒，需要攀爬者有扎实的数学功底和极大的耐心去逐层攻克。我特别留意了关于市场波动性分析的那几章，本以为能找到些关于宏观经济环境如何影响微观企业决策的生动案例，却发现更多的是对各种概率分布模型的深度剖析，虽然严谨，但对于实操层面的“怎么办”的指导，似乎留白过多，更偏向于理论构建的展示，让人在学习的过程中，时常需要结合其他更具应用性的读物，才能将这些抽象的统计工具真正“落地”到企业的日常运营脉络之中。

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说实话，这本书的编排逻辑有一种近乎“百科全书式”的完备感，但这种完备性也带来了阅读体验上的挑战。它像是试图将企业经济统计学的方方面面都囊括进来，从基础的描述性统计到高阶的时间序列分析，内容密度极高，信息量大到让人应接不暇。我个人对那种循序渐进、层层递进的讲解方式情有独钟，希望每学完一个概念，都能立刻看到它在商业决策中的具体应用场景。但这本书更像是先为你搭建好了整个理论框架，让你对“是什么”有了一个极其清晰的认知，至于“如何用”的部分，则需要读者自己去脑补和连接。例如，在介绍回归分析模型构建时，作者似乎默认读者已经对变量选择和模型诊断的实际操作了如指掌，对新手不够友好。我常常需要在阅读中途停下来，去搜索相关的软件操作指南，才能跟上教材的步伐，这无疑打断了学习的连贯性，使得整个阅读过程显得有些支离破碎，更像是在进行一场高强度的知识点记忆而非真正的理解性学习。

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这本书的习题设置，对我而言，是一把双刃剑。一方面，它的确涵盖了理论知识的各个角落，要求读者对公式和概念进行细致的理解和应用，这对巩固基础知识非常有帮助。我花了大量时间去攻克那些需要手动计算的练习题，试图通过亲手操作来内化复杂的统计流程。另一方面，这些习题的侧重点似乎更偏向于对既定模型的检验和参数求解，而对于更具创造性的“提出问题”和“设计研究”环节关注不足。我更希望看到的是一些开放式的案例分析题，要求我们基于一个模糊的商业目标，自行选择合适的统计方法，并解释选择的理由和潜在的局限性。现有的习题更像是“标准答案”导向的，一旦偏离了教材预设的路径，就很容易陷入自我怀疑。这种过度标准化的练习，虽然保证了对基础知识的掌握度，却在一定程度上扼杀了读者在真实商业情境中那种灵活应变、批判性思维的培养，让学习成果的转化路径显得有些单一和僵硬。

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深入阅读后，我发现本书在理论深度上确实无可挑剔，它毫不避讳地引入了许多前沿的统计学思想，尤其是在处理非正态分布数据和面板数据分析方面，提供了非常扎实的理论基础。但这种深度也带来了一个副作用——与当前快速迭代的商业环境的脱节感。我尝试用书中的某些方法去分析我所关注的某个新兴行业的案例，却发现教材中的经典模型似乎难以完美捕捉到新商业模式带来的数据特异性。比如，关于大数据背景下的统计推断，书中提供的方法论稍显陈旧，缺乏对大规模非结构化数据处理的统计学视角。这使得我在尝试将书本知识与最新的商业分析需求相结合时，总感觉像是在用一把精密的古代尺子去丈量现代建筑，工具是好的，但方法论需要大幅度更新和修正才能适用。因此，这本书更适合作为构建经典统计学框架的基石，而非直接解决当代复杂商业问题的“工具箱”。

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