具体描述
本书是高职高专“十五”规划教材。本书共分十一章，主要内容包括统计设计和统计调查，统计整理，总量指标和相对指标，平均指标和变异指标，动态数列，统计指数，抽样调查，相关与回归分析，统计估算和预测，统计综合分析。本书侧重理论结合实际，并尽量使统计口径和方法接近国际惯例。
本书可作为高职高专院校经济管理专业的教材，也可供相关专业人员学习参考。
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用户评价
《统计学基础》这本书，对我而言，是一次关于如何透过现象看本质、用数据驱动认知的学习。在我接触这本书之前，我对“统计”这个词的理解，大多停留在新闻报道中的图表和百分比，总觉得那是一套晦涩难懂的工具。然而，这本书以一种极其细腻且富含逻辑的方式，将统计学的各个环节娓娓道来，让我仿佛走入了一个全新的世界。作者在开篇就强调了“数据的质量是统计分析的基石”，并系统地介绍了各种数据收集的方法，从简单随机抽样到分层抽样，再到整群抽样，并分析了各自的优缺点和适用场景。这一点对我来说尤为重要，因为它让我认识到，任何后续的分析都建立在可靠的数据基础之上。接着，本书在“描述性统计”部分，不仅仅停留在计算均值、中位数、众数这些基本指标，而是深入探讨了“离散程度”的衡量，特别是方差和标准差的计算及其意义。书中通过对比不同生产批次的零件尺寸的离散程度，来展示标准差如何帮助我们评估产品的一致性，这让我深刻理解了统计量不仅仅是数字，更是揭示数据内在规律的窗口。在“概率论”的部分，作者以极其生动的方式阐释了概率的基本概念，从古典概率到统计概率，再到主观概率。我尤其对“条件概率”和“独立事件”的讲解印象深刻，书中通过一系列精心设计的例子，比如从一副扑克牌中抽牌，来帮助我理解事件之间的相互影响以及概率的计算规则。特别是“大数定律”的阐述，让我明白了为什么在多次重复试验中，事件发生的频率会趋近于其理论概率，这为我们理解很多现实现象提供了科学解释。而本书的精华，我认为在于对“统计推断”的系统性讲解。作者首先阐述了“抽样分布”的概念，说明了样本统计量（如样本均值）的分布规律，这是进行推断的基础。在此基础上，关于“置信区间”的讲解，让我学会了如何用一个区间来估计总体的未知参数，并且知道这个估计的可靠性有多少。例如，95%的置信区间意味着如果我们进行100次类似的抽样并计算置信区间，大约有95个区间会包含真实的总体参数。这种对不确定性的量化，是统计学最令人信服的地方。最后，书中对“假设检验”的详细介绍，让我领略到了统计学在检验科学理论和研究假设方面的强大能力。总而言之，《统计学基础》这本书，不仅教会了我统计学的具体方法，更重要的是，它帮助我培养了一种用数据说话、用逻辑分析问题的思维习惯，为我打开了通往数据驱动决策的全新视角。
评分我必须承认，在阅读《统计学基础》之前，我对“统计”这个词的理解非常有限，脑海中充斥着各种复杂的公式和图表，总觉得它是属于数学家和数据科学家的领域，与我这个普通人相去甚远。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者以一种极其亲切且充满逻辑的方式，将统计学的宏大概念分解成一个个易于理解的单元。从最基础的数据收集方法（如简单随机抽样、分层抽样等）如何影响后续分析的可靠性，到描述性统计如何帮助我们概览数据的基本特征，再到概率论如何为我们提供量化不确定性的工具，每一个环节都衔接得天衣无缝。我尤其喜欢书中关于“数据可视化”的章节。作者不仅介绍了几种常见的图表类型（柱状图、折线图、散点图、饼图等），还深入探讨了如何选择最合适的图表来有效地传达信息，以及如何避免误导性的可视化表达。例如，书中对比了不同的柱状图展示方式，指出了如何通过调整坐标轴起点、使用三维图表等不当操作来歪曲数据，这让我深刻意识到，数据的呈现方式同样重要，甚至可以决定信息的接收效果。接着，本书对“推断性统计”的讲解，更是让我看到了统计学的强大力量。从如何从样本推断总体，到置信区间的构建，再到假设检验的逻辑，作者都层层剥茧，化繁为简。让我印象深刻的是，书中对“假设检验”的讲解，不是简单罗列各种检验方法，而是深入剖析了检验背后的逻辑框架：如何设定零假设和备择假设，如何计算检验统计量，如何根据P值做出决策，以及如何理解犯错的风险。通过丰富的案例，我不仅学会了如何进行检验，更重要的是，我理解了“统计显著性”的含义，以及它在科学研究和实际决策中的意义。这本书，让我对数据分析不再感到陌生和畏惧，而是充满了探索的兴趣和信心。
评分《统计学基础》这本书，对我来说，是一次极其宝贵的学习经历，它不仅填补了我知识的空白，更重要的是，它赋予了我一种全新的审视世界的方式。在阅读本书之前，我常常会因为信息的复杂性而感到无从下手，或者被各种似是而非的观点所迷惑。而这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于数据的迷宫，揭示隐藏在数字背后的规律和真相。作者在讲解“描述性统计”时，不仅仅停留在计算均值、方差这些基本操作上，而是深入探讨了这些统计量的意义和局限性。例如，在讲解“众数”和“中位数”时，就生动地说明了它们在处理偏态分布数据时比均值更具代表性，比如在计算人均收入时，去除极端高收入人群的影响，中位数会更能反映普通人的收入水平。这种细致的解释，让我对每一个统计指标都有了更深刻的理解。在概率论的部分，书中对“大数定律”的阐述，让我明白了为什么概率在大量重复试验中会趋于稳定。这不仅仅是一个理论上的概念，它解释了保险公司如何通过计算风险来定价，以及彩票机构如何通过概率来维持盈利。这些贴近生活的例子，让抽象的概率概念变得生动有趣。而本书的精华，我认为在于“推断性统计”的部分。作者详细讲解了“抽样分布”的概念，说明了样本统计量（如样本均值）的分布情况，这是进行统计推断的基础。在此之上，关于“置信区间”的讲解，让我明白了如何用一个区间来估计总体参数，并且能够知道这个估计的可靠性。书中举例说，如果我们估计某城市平均身高，置信区间会告诉我们，我们有多少的把握（比如95%）认为真实的平均身高落在这个区间范围内。这比仅仅给出一个点估计要有用得多。最后，在“假设检验”的部分，作者用清晰的逻辑，解释了如何通过样本数据来判断一个关于总体的论断是否成立，并详细讲解了P值的使用和误区。总而言之，《统计学基础》这本书，让我深刻体会到了统计学在理解世界、做出明智决策中的重要作用，并且让我掌握了科学分析问题的基本工具。
评分《统计学基础》这本书，对于我来说，不仅仅是一本关于数字的书，更是一堂关于理性思维的启蒙课。在翻阅这本书之前，我对统计学的印象大多来自于新闻报道中的数据图表，总觉得那是别人分析好的结果，自己难以触及。然而，这本书以一种极其友好的方式，将统计学的世界向我敞开。作者在开篇就强调了“数据是信息时代的语言”，并循循善诱地引导读者认识到，理解和运用这种语言是多么重要。从最基础的数据类型（定性数据、定量数据）以及它们各自的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例），作者就为我们奠定了扎实的基础。接着，对于描述性统计的讲解，我尤为欣赏的是书中对“离散程度”的深入探讨。除了方差和标准差，作者还介绍了“四分位距”等概念，并解释了在数据存在极端值时，四分位距比标准差更能反映数据的集中趋势。这一点让我受益匪浅，因为它让我意识到，并非所有的统计量都适用于所有情况，选择合适的工具至关重要。在概率论的部分，书中对“概率分布”的讲解，比如二项分布、泊松分布、正态分布，让我理解了不同类型的数据可能遵循的概率规律。尤其是对“正态分布”的详尽介绍，包括其重要性质和在现实世界中的广泛应用，比如测量误差、人口特征等，都让我惊叹于数学的普遍性和力量。而本书的核心价值，我认为在于其对“统计推断”的清晰阐述。作者从“抽样”的概念出发，解释了为什么需要抽样，以及不同的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）对推断结果的影响。在此基础上，关于“置信区间”的讲解，让我明白了如何为总体的未知参数提供一个带有置信水平的估计范围，例如，95%的置信区间意味着如果我们重复100次抽样并计算置信区间，大约有95个区间会包含真实的总体参数。这种对不确定性的量化，是统计学最迷人的地方之一。最后，书中对“假设检验”的介绍，也让我领略到了统计学在检验理论和研究假设方面的能力。总而言之，《统计学基础》这本书，不仅教授了我统计学的知识，更重要的是，它帮助我建立了一种严谨、科学的思维模式，让我能够更有效地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
评分《统计学基础》这本书，对我来说，是一次关于如何用严谨的科学方法来理解世界的深度体验。在我翻阅这本书之前，我对统计学的印象总是停留在那些复杂的数学公式和图表中，感觉它是一个遥远且专业的领域。然而，这本书以一种极其耐心且极具条理的方式，将统计学的核心概念一一呈现，让我仿佛拥有了一把解锁数据奥秘的钥匙。作者在开篇就强调了“数据收集的质量直接影响分析结果的有效性”，并详细介绍了不同类型的数据（定性与定量）以及它们对应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）。这一点至关重要，因为它让我明白，在进行任何分析之前，首先要正确地理解和分类我们所拥有的数据。我特别欣赏书中在讲解“描述性统计”时，对“集中趋势”指标（均值、中位数、众数）和“离散程度”指标（方差、标准差、四分位距）的对比分析。书中通过生动的案例，例如比较不同城市的平均收入和收入的标准差，来直观地展示这些指标的意义和它们在揭示数据分布特征方面的不同作用。这让我深刻理解了，单独的均值并不能完全代表一组数据的全貌，离散程度同样重要。接着，本书的“概率论”部分，为理解不确定性提供了坚实的理论基础。作者从基础的概率定义入手，逐步引入条件概率、独立事件、贝叶斯定理等核心概念。我尤其被书中关于“概率分布”的讲解所吸引，特别是正态分布的性质和在现实世界中的广泛应用，比如自然界的测量误差、人口特征的分布等，都让我惊叹于数学的普遍性和力量。而本书的核心价值，我认为在于其对“统计推断”的清晰阐述。作者首先解释了“抽样”的重要性以及不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）对推断结果的影响。在此基础上，关于“置信区间”的讲解，让我学会了如何为总体的未知参数提供一个带有置信水平的估计范围，例如，95%的置信区间意味着我们有95%的把握认为真实的总体参数落在我们计算出的这个区间内。这种对不确定性的量化，是统计学最迷人的地方之一。最后，书中对“假设检验”的详细介绍，让我了解了如何利用样本数据来验证关于总体的某种论断，并理解了P值在其中扮演的角色以及如何正确解读。总而言之，《统计学基础》这本书，不仅教授了我统计学的知识，更重要的是，它帮助我建立了一种严谨、科学的思维模式，让我能够更有效地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
评分《统计学基础》这本书，对我来说，是一次令人兴奋的知识探索之旅。在阅读之前，我对统计学的认知仅限于模糊的概念和复杂的公式，总觉得离我的生活很遥远。然而，这本书以一种极其平易近人且逻辑严谨的方式，将统计学的精髓展现在我面前。作者从最基础的数据概念入手，例如如何区分变量的类型（定性与定量）以及它们不同的测量尺度，就为我打下了坚实的基础。我尤其喜欢书中在讲解“描述性统计”时，对“集中趋势”和“离散程度”的对比分析。除了常见的均值、中位数、众数，作者还详细解释了方差和标准差的计算方法及其意义，以及如何通过它们来衡量数据的波动性。书中举的例子，比如分析一个班级学生的考试成绩，通过方差的大小，可以直观地感受到学生成绩的参差不齐程度，这让我对数据的内在信息有了更深的理解。接着，本书的“概率论”部分，更是为我打开了认识不确定性的新窗口。作者从基础的概率定义讲起，逐步深入到条件概率、独立事件以及大数定律等核心概念。我印象深刻的是，书中通过大量生动形象的例子，比如抛硬币、抽奖等，来解释这些概率概念，让抽象的理论变得触手可及。特别是“贝叶斯定理”的讲解，虽然初看有些复杂，但在作者的耐心引导下，我理解了它是如何根据新的证据来更新我们对事件发生概率的信念的，这在很多领域都有着重要的应用。而本书最让我着迷的，还是“推断性统计”的部分。作者清晰地阐述了从样本推断总体的基本原理，包括抽样分布、中心极限定理等关键概念。关于“置信区间”的讲解，更是让我学会了如何为未知的总体参数提供一个带有置信水平的估计范围，例如，90%的置信区间意味着我们有90%的把握认为真实的总体参数落在我们计算出的这个区间内。这对于任何需要进行估计的场景都至关重要。最后，书中对“假设检验”的详细介绍，让我了解了如何利用样本数据来验证关于总体的某种论断，并理解了P值在其中扮演的角色以及如何正确解读。总而言之，《统计学基础》这本书，不仅教会了我统计学的方法，更重要的是，它培养了我用数据说话、用逻辑分析问题的能力，为我打开了通往数据驱动决策的大门。
评分这本书《统计学基础》带给我的，不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的重塑。在此之前，我习惯于凭感觉和经验来做判断，总觉得“差不多就行了”。但接触了本书后，我才意识到，很多时候我们的“感觉”可能存在巨大的偏差，而统计学恰恰提供了一种量化风险、减少主观臆断的科学方法。作者在讲解推断性统计部分时，对于“中心极限定理”的阐述，是我觉得最震撼的部分之一。它解释了为什么即使总体分布不是正态的，样本均值的分布也会趋向于正态分布，这个看似简单的道理，却是理解许多后续统计推断的基础。书中用大量的图示和模拟来说明这一点，让我从直观上就感受到了数学的严谨与优美。接着，关于“假设检验”的内容，我也觉得讲得非常透彻。从零假设和备择假设的设定，到T检验、Z检验、卡西平方检验等不同检验方法的适用场景和步骤，再到P值的解读以及如何避免犯第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），作者都进行了细致入微的讲解。我印象特别深的是，书中举了一个关于新药疗效的例子，通过比较实验组和对照组的数据，来判断新药是否真的有效。在这个过程中，不仅涉及到了T检验，还详细解释了如何根据数据类型和研究设计来选择合适的统计检验方法。这让我认识到，统计学并非一套僵化的公式，而是一种灵活的工具箱，需要根据具体情况灵活运用。此外，书中还提到了回归分析，这对我来说是另一个重要的收获。通过简单线性回归和多元线性回归，我学会了如何分析变量之间的关系，以及如何用一个变量来预测另一个变量。书中关于“决定系数”的解释，让我明白了模型能够解释多少变异性，这对于评估模型的预测能力至关重要。总而言之，《统计学基础》不仅仅是一本教材，更是一本帮助我们用更科学、更理性、更严谨的态度去认识世界、分析问题的指南。
评分在接触《统计学基础》这本书之前，我对统计学一直抱着一种既敬畏又畏惧的态度。敬畏的是它能从海量的数据中提炼出规律、揭示隐藏的真相，畏惧的是那些复杂的公式和抽象的概念，总觉得离我这个非专业人士太过遥远。然而，当我翻开这本书的第一页，我的这种感觉就被彻底颠覆了。作者用一种极其耐心且富有条理的方式，将统计学的核心概念娓娓道来，仿佛一位经验丰富的老师，循循善诱地引导着我这个初学者。从最基础的数据类型、描述性统计的各种指标（均值、中位数、众数、方差、标准差等等），到更深层次的概率论基础，包括条件概率、独立事件、贝叶斯定理，再到抽样分布、置信区间、假设检验等推断性统计的核心方法，本书都给予了详尽且易于理解的阐述。我特别欣赏的是书中丰富的案例分析，这些案例都来源于现实生活，比如市场调研、医学实验、社会现象分析等等，让抽象的理论有了具象的载体。通过这些案例，我不仅理解了统计方法是如何应用的，更重要的是，我开始思考如何运用统计思维去解决实际问题。举个例子，书中关于“抽样误差”的解释，不仅仅是告诉我们样本和总体之间存在差异，而是通过模拟实验和图示，让我们直观地感受到样本量大小、抽样方法对误差的影响，以及如何通过构建置信区间来量化这种不确定性。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，是任何一本枯燥的教科书都无法给予的。而且，书中对于一些容易混淆的概念，例如P值和置信区间的关系，也做了非常细致的区分和解释，避免了很多人在实际应用中犯下的错误。读完这本书，我不再是那个对统计学一窍不通的门外汉，而是能初步理解统计报告，甚至尝试自己进行一些简单的数据分析了。这本书，真的为我打开了一扇通往数据世界的大门。
评分《统计学基础》这本书，对我来说，是一次关于如何用科学的工具来理解纷繁复杂的世界的深度探索。在我阅读这本书之前，我对统计学的印象大多来自于新闻中的各种数据分析，总觉得那是一门高深莫测的学问，与我这个普通人相去甚远。然而，这本书以一种极其友好且富有逻辑的方式，将统计学的核心概念层层剥开，让我看到了数据的力量和统计思维的优雅。作者在开篇就强调了“数据是信息时代最宝贵的财富”，并系统地介绍了数据的收集、整理和分类。我特别欣赏书中关于“数据可视化”的章节，作者不仅介绍了柱状图、折线图、散点图等基本图表，更深入地探讨了如何选择最合适的图表来有效地传达信息，以及如何避免误导性的可视化表达。例如，书中对比了使用不同坐标轴起点和不同颜色深浅对图表传达信息的影响，这让我深刻意识到，数据的呈现方式同样重要，甚至可以影响观众的判断。接着，本书在“描述性统计”部分，详细介绍了如何运用统计量来概括数据的特征。我尤其喜欢书中对“集中趋势”和“离散程度”的深入对比分析，不仅仅是计算均值、中位数、方差，更重要的是解释了这些统计量背后的含义和它们在实际应用中的优缺点。比如，在处理带有极端值的偏态分布数据时，中位数比均值更能代表数据的中心位置，这一点让我受益匪浅。在“概率论”的部分，作者以极其清晰且富有条理的方式，解释了概率的基本概念，从样本空间、事件到概率的计算规则。我印象深刻的是书中对“独立性”和“条件概率”的讲解，通过生动形象的例子，比如天气预报和疾病诊断，让我理解了事件之间的相互影响以及如何根据新的信息来更新我们对事件发生概率的判断。特别是“贝叶斯定理”的介绍，虽然初看有些复杂，但在作者的耐心引导下，我逐渐理解了它是如何根据新的证据来更新我们对事件发生概率的信念的，这在很多领域都有着重要的应用。而本书的精华，我认为在于对“统计推断”的系统性讲解。作者首先阐述了“抽样分布”的概念，说明了样本统计量（如样本均值）的分布规律，这是进行推断的基础。在此基础上，关于“置信区间”的讲解，让我学会了如何为总体的未知参数提供一个带有置信水平的估计范围，例如，95%的置信区间意味着我们有95%的把握认为真实的总体参数落在我们计算出的这个区间内。这种对不确定性的量化，是统计学最迷人的地方之一。最后，书中对“假设检验”的详细介绍，让我领略到了统计学在检验科学理论和研究假设方面的强大能力。总而言之，《统计学基础》这本书，不仅教授了我统计学的知识，更重要的是，它帮助我建立了一种严谨、科学的思维模式，让我能够更有效地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
评分《统计学基础》这本书，对我来说，是一次关于如何用严谨的科学方法来解读世界、做出明智决策的全面启蒙。在我翻阅这本书之前，我对统计学的认知，大多停留在那些复杂的数学公式和图表上，总觉得它是一门遥不可及的专业领域。然而，这本书以一种极其耐心且极具条理的方式，将统计学的各个环节娓娓道来，让我仿佛拥有了一把解锁数据奥秘的钥匙。作者在开篇就强调了“数据的质量是统计分析的基石”，并系统地介绍了各种数据收集的方法，从简单随机抽样到分层抽样，再到整群抽样，并分析了各自的优缺点和适用场景。这一点至关重要，因为它让我明白，任何后续的分析都建立在可靠的数据基础之上。我特别欣赏书中在讲解“描述性统计”时，对“集中趋势”和“离散程度”的对比分析。书中通过生动的案例，例如比较不同班级的学生考试成绩的均值和标准差，来直观地展示这些指标的意义和它们在揭示数据分布特征方面的不同作用。这让我深刻理解了，单独的均值并不能完全代表一组数据的全貌，离散程度同样重要。接着，本书的“概率论”部分，为理解不确定性提供了坚实的理论基础。作者从基础的概率定义入手，逐步引入条件概率、独立事件、贝叶斯定理等核心概念。我尤其被书中关于“概率分布”的讲解所吸引，特别是正态分布的性质和在现实世界中的广泛应用，比如测量误差、人口特征等，都让我惊叹于数学的普遍性和力量。而本书的核心价值，我认为在于对“统计推断”的清晰阐述。作者首先解释了“抽样”的重要性以及不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）对推断结果的影响。在此基础上，关于“置信区间”的讲解，让我学会了如何为总体的未知参数提供一个带有置信水平的估计范围，例如，95%的置信区间意味着我们有95%的把握认为真实的总体参数落在我们计算出的这个区间内。这种对不确定性的量化，是统计学最迷人的地方之一。最后，书中对“假设检验”的详细介绍，让我领略到了统计学在检验科学理论和研究假设方面的强大能力。总而言之，《统计学基础》这本书，不仅教授了我统计学的知识，更重要的是，它帮助我建立了一种严谨、科学的思维模式，让我能够更有效地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
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