具体描述
统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学。作为数据分析的一种有效工具，统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域，是各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。本书作者多年从事统计教学。并具有丰富的教材编写经验。本书结合了作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果，介绍了描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法。另外，本书在写法上与计算机紧密结合，其中的大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果。本教材融教学内容与练习题于一体，并配套有免费的电子教案。
作者简介
贾俊平 中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用、统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课――统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。
目录信息
读后感
推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
用户评价
这本《统计学》带给我的，绝对不是一次简单的知识获取，更像是一场思维的深度重塑。在翻开它之前，我对统计学可能还停留在一些零散的、模糊的印象中，比如那些让人头疼的公式和图表，似乎是专门为那些数学天赋异禀的人准备的。然而，这本书的开篇就以一种极其亲切和富有引导性的方式，将我带入了一个全新的视角。作者并非直接抛出复杂的理论，而是从我们日常生活中随处可见的现象入手，比如天气预报的不确定性、民意调查的偏差，甚至是购物网站上的推荐算法，都巧妙地引出了统计学的核心概念。我尤其喜欢作者在解释“样本”和“总体”时所使用的比喻，那些生动的例子让我一下子就明白了为什么我们不能仅凭一两个个体的表现就推断出整个群体的特征。更让我惊喜的是，这本书并没有回避那些看似艰深的部分，而是在循序渐进的过程中，将抽象的数学原理转化为易于理解的逻辑。例如，在介绍“概率”时，作者并没有上来就讲复杂的概率分布，而是从抛硬币、抽奖等最基本的情境出发，让读者在实践中体会概率的含义。这种“从浅入深，化繁为简”的处理方式，让我这个对统计学一直心存畏惧的人，竟然感到了前所未有的轻松和好奇。这本书让我明白，统计学并非高高在上的学科，而是渗透在我们生活方方面面的实用工具，理解它，就如同掌握了一把解锁世界奥秘的钥匙，而这本书，无疑是那把最精巧的设计的钥匙。
评分《统计学》这本书的内容给我带来了前所未有的启迪，尤其是它对于“变异性”的阐释。在很多人看来，统计学就是关于平均数和标准差的，但这本书却深入地探讨了数据背后隐藏的“差异”是如何产生的，以及我们如何去衡量和理解这种差异。作者通过对不同研究设计的分析，揭示了实验误差、抽样误差以及个体差异等多种因素如何影响最终的统计结果。我特别欣赏作者在介绍“方差分析”（ANOVA）时所采取的方法，他并没有直接给出复杂的公式，而是通过一个精心设计的实验场景，让你逐步体会到如何在多个因素的影响下，区分出哪些是随机波动，哪些是真实的效果。这种“情境化”的学习方式，让我不再觉得统计学是枯燥的数字游戏，而是充满了探索未知奥秘的乐趣。书中对“置信区间”的讲解也让我大开眼界，它不仅仅告诉我们一个参数的估计值，更重要的是，它提供了一个范围，在这个范围内，我们可以有一定程度的把握认为真实的参数就存在于此。这种对不确定性的量化和表达，让我对数据的解读更加审慎和客观。这本书让我深刻理解到，统计学并非追求“绝对准确”，而是在承认不确定性的前提下，最大程度地接近真相。这种思维方式，不仅仅适用于科学研究，在我们的日常生活中，无论是做投资决策还是评估信息，都具有极其重要的指导意义。
评分《统计学》这本书对于“相关分析”的阐释，让我对数据之间的关系有了更深的认识。在此之前，我可能只是模糊地知道“相关系数”这个概念，但这本书却深入地剖析了它的计算方法、解读方式以及局限性。作者详细介绍了“皮尔逊相关系数”的计算原理，并强调了它适用于线性关系的假设。我特别欣赏作者在讲解“斯皮尔曼秩相关系数”时所使用的例子，它让我理解到，当数据不符合线性关系，或者存在异常值时，秩相关系数能够提供更稳健的衡量。书中还通过大量的图表，展示了不同相关系数数值所对应的散点图形态，让我能够直观地判断变量之间的关系强度和方向。更重要的是，作者反复强调了“相关不等于因果”这一核心观点，并通过反例说明了混淆这两者可能导致的严重错误。这种对统计学原理的严谨强调，让我受益匪浅。这本书不仅教会了我如何计算相关性，更重要的是，它教会了我如何批判性地解读相关性，以及如何避免将其误用为因果关系的证明。
评分这本书《统计学》在“统计建模”这一章节，为我展现了统计学作为一种强大的预测工具的可能性。在此之前，我可能认为统计学更多地是在描述和解释已经发生的事情，但这本书却让我看到了它在预测未来方面的巨大潜力。作者从最简单的“线性回归”模型开始，一步步地解释了如何构建一个模型来描述一个变量如何受到一个或多个其他变量的影响。我尤其欣赏作者在讲解“多元回归”时，对于如何选择合适的预测变量，以及如何评估模型的拟合优度所做的详细阐述。书中通过一些实际的预测场景，例如预测销售额、分析客户流失率等，让我直观地理解了模型是如何被构建和应用的。此外，作者还介绍了“逻辑回归”在分类问题中的应用，它将概率的概念与分类决策结合起来，提供了一种非常有效的预测方法。这本书让我明白，统计建模并非神秘的黑魔法，而是基于数据和逻辑的科学方法，它能够帮助我们理解事物之间的复杂关系，并对未来进行有根据的预测，这对于个人和组织的决策都具有极其重要的价值。
评分《统计学》这本书在处理“抽样方法”时，给我留下了极深的印象，它不仅仅是列举几种抽样方式，更是深入剖析了每种方法的原理、优缺点以及适用场景。我原本以为“随机抽样”就是最好的，但这本书让我认识到，在不同的研究目标下，其他抽样方法可能更为高效或合适。例如，书中对“分层抽样”的讲解就非常到位，它通过一个具体的社会调查案例，展示了如何将总体分成若干个具有共同特征的子群，然后从每个子群中进行随机抽样，以确保样本的代表性，并可能提高估计的精确度。此外，作者还详细介绍了“整群抽样”、“系统抽样”等方法，并对它们的偏差来源进行了深入分析。我特别喜欢作者在分析“便利抽样”和“滚雪球抽样”的局限性时所使用的例子，它们生动地揭示了这些非概率抽样方法可能带来的选择偏差，以及这些偏差如何影响最终的研究结论。这本书让我明白，科学的抽样是统计推断的基础，只有选择了合适的抽样方法，才能让我们的样本更好地反映总体特征，从而得出更可靠的结论。
评分《统计学》这本书为我打开了一扇理解“数据可视化”的全新窗口。在此之前，我可能认为图表只是用来美化数据的，但这本书让我深刻认识到，好的数据可视化本身就是一种强大的沟通和分析工具。作者花了相当多的篇幅来介绍如何选择合适的图表类型，以最清晰、最直观的方式呈现数据。我特别喜欢书中关于“散点图”、“柱状图”、“折线图”等基本图表的详细讲解，它不仅介绍了这些图表的基本结构，更重要的是，它深入探讨了如何在设计时避免误导性的表达，例如如何选择合适的坐标轴刻度、如何处理异常值等。作者通过对比不同可视化设计所呈现出的不同信息，让我深刻体会到“细节决定成败”的道理。此外，书中还介绍了一些更高级的可视化技术，比如“箱线图”如何展现数据的分布情况和离散程度，“热力图”如何揭示变量之间的关联强度等。通过这些可视化技巧，我能够更快速地发现数据中的模式、趋势和异常点，甚至在没有进行复杂计算之前，就能对数据产生初步的洞察。这本书让我明白，统计学不仅仅是数字的堆砌，更是对信息的有效传达，而数据可视化正是实现这一目标的关键。
评分我在阅读《统计学》的过程中，对“描述性统计”的理解被彻底颠覆了。在此之前，我可能认为描述性统计就是计算平均数、中位数、众数这些简单的指标，但这本书却将它们的功能和意义进行了深入的挖掘。作者从数据的“集中趋势”、“离散程度”和“分布形态”三个维度，系统地阐述了各种描述性统计量的作用。我尤其欣赏作者对“偏度”和“峰度”的讲解，它们不仅是枯燥的数值，更是描述数据分布形态的重要指标，能够帮助我们了解数据的对称性以及其集中或分散的程度。书中通过丰富的图示，展示了不同偏度和峰度数值所对应的直观图像，让我能够快速地理解这些概念。此外，作者还花了大量篇幅介绍如何利用“箱线图”来同时展示数据的中位数、四分位数、离群点等信息，这种综合性的描述方式，比单一的数值更能全面地反映数据的特征。这本书让我明白，描述性统计不仅仅是为了概括数据，更是为了揭示数据内部的结构和规律，为后续的推断性统计奠定坚实的基础。
评分在学习《统计学》的过程中，我发现这本书最独特之处在于它对于“数据解读”的深入挖掘。它不仅仅教你如何计算，更教你如何“看懂”数据背后的故事。作者用大量的真实案例，从经济学、社会学、医学等多个领域，展示了统计工具是如何被用来分析问题、做出决策的。我印象特别深刻的是关于“相关性”和“因果性”的讨论。在很多媒体报道中，常常会混淆这两者，导致一些错误的结论。这本书则用严谨的逻辑和清晰的图表，一步步地剖析了为什么仅仅因为两件事同时发生，并不代表它们之间有直接的因果关系。这种辨别能力，对于我们在这个信息爆炸的时代，保持清醒的头脑至关重要。作者在解释“回归分析”时，更是将这一概念讲得通俗易懂，他会通过预测房价、分析学生成绩等例子，让你直观地理解如何通过一个变量的变化来预测另一个变量的变化，以及如何评估这种预测的准确性。此外，书中对于“假设检验”的阐述也十分精彩，它不仅仅是一个计算过程，更是一种严谨的科学思维方式，教你如何通过数据来验证一个假设，而不是凭空臆断。这本书让我受益匪浅，它让我学会了如何批判性地看待数据，如何从纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，甚至如何运用这些信息来指导自己的思考和决策，这种能力的提升，对于我的个人成长和职业发展都有着不可估量的价值。
评分这本书《统计学》在我的阅读体验中，留下了极其深刻的关于“统计推断”的烙印。我原本以为统计推断只是简单地将样本的结论推广到总体，但这本书却以一种极其细致和系统的方式，向我展示了这一过程背后所蕴含的严谨性和复杂性。作者从“抽样分布”这个核心概念入手，循序渐进地阐述了如何利用样本的统计量来估计总体的参数。我尤其欣赏作者在解释“中心极限定理”时的生动讲解，他并没有生硬地给出数学证明，而是通过大量模拟实验的视觉呈现，让我直观地感受到，无论原始数据的分布如何，当样本量足够大时，样本均值的分布都会趋向于正态分布。这个看似抽象的定理，在这本书的阐释下，变得如此清晰和易于理解。此外，书中对于“参数估计”的讲解也十分到位，它区分了点估计和区间估计，并详细介绍了不同区间估计方法的原理和适用条件。作者通过对比不同的估计方法，让我理解到，在有限的样本信息下，如何做出最合理、最可靠的推断。这种对“推断”过程的深入剖析，让我对统计学不再仅仅停留在计算的层面，而是真正理解了它如何帮助我们从局部走向整体，从已知推向未知。
评分我对《统计学》这本书最深刻的印象，莫过于它在“假设检验”这一部分所展现出的严谨与逻辑。在此之前，我可能觉得假设检验只是一个机械的流程，但这本书却将它上升到了科学研究方法论的高度。作者从“零假设”和“备择假设”的建立开始，详细阐述了为什么我们需要这样一个框架来验证我们的猜想。我尤其欣赏作者对“P值”的解释，它并非如某些流行读物中所说的“重要性程度”，而是用来衡量在零假设为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。理解这一点至关重要，它帮助我避免了对P值产生误读，从而做出更合理的判断。书中还详细介绍了“第一类错误”（误拒绝零假设）和“第二类错误”（未能拒绝零假设）的概念，并解释了如何通过选择不同的显著性水平来权衡这两种错误。作者通过一些模拟实验，直观地展示了不同样本量、不同效应量对假设检验结果的影响。这本书让我明白，每一次假设检验都是一次对证据的审慎评估，它帮助我们避免主观臆断，依靠客观数据来做出决策。这种科学的决策过程，对于任何需要基于证据进行判断的领域都具有极其重要的意义。
评分数学不行了，越来越差，需要补课。
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