《统计学》学习指导与习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海人民出版社

作者:徐国祥

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2007-5

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787208070257

丛书系列:

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• 数学
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《统计学》学习指导与习题 一、本书特色 本书旨在为学习《统计学》的读者提供一套全面、系统、易于理解的学习辅助材料。我们深知统计学作为一门重要的基础学科，其概念的严谨性、方法的复杂性以及应用的广泛性，都可能给初学者带来挑战。因此，本书在编写时，充分考虑了学习者的认知规律和实际需求，力求在理论讲解、例题分析和习题设计上做到精益求精。 理论讲解力求精炼与透彻： 我们在对《统计学》核心概念进行梳理时，摒弃了冗余的细节，重点突出关键原理和方法。力求用通俗易懂的语言，结合形象的比喻和生动的实例，将抽象的统计概念具象化，帮助读者快速建立对统计学基本思想的认知。对于每一个重要概念的引入，都力求做到循序渐进，层层深入，确保读者能够清晰地理解其内涵与外延。 例题分析注重实用与启发： 书中的例题选取广泛，涵盖了经济、金融、管理、社会科学、工程技术等多个领域，贴近实际应用场景。每一道例题都提供了详细的解题步骤和思路分析，不仅展示了如何运用统计方法解决问题，更重要的是引导读者理解问题背后的统计思想，培养其独立分析和解决问题的能力。我们强调“授人以鱼不如授人以渔”，通过对例题的深入剖析，激发读者的学习兴趣，提升其运用统计学分析现实世界问题的信心。 习题设计力求覆盖与梯度： 习题是检验学习效果、巩固知识的重要环节。本书的习题设计严格按照统计学课程的知识体系进行编排，题型多样，难度适中，并设置了由易到难的梯度。基础题旨在帮助读者巩固基本概念和计算技巧；综合题则侧重于考察读者对知识的融会贯通和综合运用能力；更有一些思考题，旨在引导读者深入探究统计学的本质，激发其创新思维。每章末均配有详细的答案解析，方便读者自测和纠错。 学习方法指导强调效率与方法： 除了理论和练习，本书还特别加入了针对性的学习方法指导。我们分享了如何有效地阅读教材、理解统计模型、进行数据分析以及撰写统计报告等方面的经验。这些方法旨在帮助读者建立科学的学习策略，提高学习效率，避免走弯路，从而更好地掌握统计学知识。 二、本书内容概览 本书围绕《统计学》的经典知识体系展开，主要涵盖以下内容： 统计学基础概念： 介绍统计学的研究对象、基本概念（如总体、样本、变量、数据类型等），以及统计工作的一般步骤。 数据的整理与表现： 讲解如何对收集到的数据进行分类、整理，并运用频率分布表、直方图、条形图、饼图等图表工具进行可视化展示，以便直观地描述数据的分布特征。 统计量： 深入阐述描述数据集中趋势（如均值、中位数、众数）、离散趋势（如方差、标准差、极差）以及分布形态（如偏度、峰度）的常用统计量，并分析其含义和适用性。 概率论基础（与统计的联系）： 简要介绍概率论的基本概念（如事件、概率、条件概率、独立性），为理解统计推断的理论基础铺平道路。 参数估计： 讲解如何利用样本信息来估计总体的未知参数，包括点估计（如矩估计、最大似然估计）和区间估计（如置信区间的构造与解释）。 假设检验： 系统介绍统计假设检验的基本原理、步骤和常用方法，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并讲解如何根据实际问题选择合适的检验方法。 回归分析： 重点讲解简单线性回归和多元线性回归模型，包括模型的建立、参数估计、显著性检验、拟合优度检验以及预测与推断。 方差分析： 介绍方差分析（ANOVA）的基本思想和应用，用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。 时间序列分析（基础）： 简要介绍时间序列数据的特征、分解方法和简单的预测模型。 非参数统计（选择性介绍）： 对于一些不满足参数统计模型假设的情况，介绍一些常用的非参数统计方法。 三、适用读者 本书适用于以下人群： 高等院校经济、管理、金融、统计、数学、计算机、公共卫生、社会科学等专业本科生和研究生： 作为《统计学》课程的配套学习资料，帮助读者深入理解教材内容，提高学习成绩。 希望系统学习统计学知识的社会人士： 无论是出于职业发展的需要，还是个人兴趣的驱动，本书都能为读者提供一个扎实的统计学入门和进阶平台。 准备相关资格考试的考生： 如注册金融分析师（CFA）、注册会计师（CPA）、统计从业资格等考试中涉及统计学的部分，本书能提供有效的复习指导。 希望提升数据分析能力的在职人员： 帮助读者掌握运用统计工具解决实际业务问题的能力。 四、结语 统计学是认识世界、解决问题的一门强大工具。掌握统计学知识，不仅能帮助我们更好地理解和分析复杂的数据，更能培养严谨的逻辑思维和科学的决策能力。本书的编写，正是希望能够成为您学习统计学道路上的良师益友，陪伴您一起探索统计学的奥秘，领略其无穷的魅力。我们期待本书能真正帮助您学好统计学，并将所学知识融会贯通，灵活应用于未来的学习和工作中。

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这本书的习题设计实在是太棒了，它完美地弥补了传统教材中“理论多，练习少”的缺陷。我发现，很多时候我们学了理论知识，但一到实际应用就大脑一片空白。这本指导书里，每一章后面的配套练习都紧密围绕着章节的核心概念，而且难度梯度设置得非常合理。从基础的计算题到后期的案例分析，循序渐进，让人感觉每一步都是在扎实地积累。我特别喜欢它提供的那种“引导式解题思路”，不是直接给出答案，而是通过一系列问题引导你思考，让你自己去发现解决方案。这种互动式的学习体验，极大地锻炼了我的分析和解决问题的能力。做完一套习题，我感觉不仅仅是掌握了知识点，更重要的是掌握了分析数据的思维模式，这比单纯记住公式重要得多。

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我必须强调一下这本书在“实操性”上的深度。现在很多统计学的书都倾向于理论化，对软件操作避而不谈，导致学完后依然不知道如何在Excel或者R语言中实现。而这本学习指导，则非常慷慨地提供了大量的实战指导。它不是那种空泛的“请使用软件”，而是手把手地教你如何输入数据、如何设置参数、如何解读软件输出的结果。对于我们这些需要将统计知识应用于科研或工作的人来说，这一点简直是救命稻草。通过书中的具体案例操作，我才真正理解了什么叫“数据驱动决策”。书中的每一个例子都似乎在告诉我们：统计学不是象牙塔里的学问，而是解决现实问题的强大工具。这种强调实践操作的风格，让这本书的价值瞬间提升了好几个档次。

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这本书带给我的最大改变，或许在于它重塑了我对“严谨”的理解。在许多地方，作者对于统计假设的讨论非常细致和深入，绝不容忍任何模糊不清的表述。比如，在讲解回归分析时，它不仅会告诉你如何建立模型，更会花费篇幅讲解如何检验模型的假设条件，比如残差的正态性和异方差性问题。这种对细节的关注，让我意识到统计学是一门需要高度自律和批判性思维的学科。它教会我，一个看似正确的结论背后，可能隐藏着很多未被满足的条件。读完这本书，我感觉自己看待数据和信息的方式都变得更加审慎和批判了。它不仅仅是一本学习教材，更像是一本培养科学思维的哲学指南，让我在面对复杂信息时，不再轻易下结论。

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天哪，这本书简直是打开了我对数字世界的一扇新窗！我一直觉得统计学是个高深莫测的领域，那些复杂的公式和理论总是让人望而却步。但拿到这本《统计学》学习指导与习题，我才发现，原来学习统计可以这么生动有趣。作者的讲解方式非常接地气，完全不是那种枯燥的教科书腔调。举例子的角度都很贴近生活，比如用彩票的中奖概率来解释独立事件，或者用我们日常购物的折扣来讲解期望值。最让我惊喜的是，书中的图表制作得非常精美且直观，一些原本难以理解的分布图，在作者的巧妙设计下，一下子就变得清晰明了。我不是数学专业出身，但跟着书里的步骤一步步操作下来，那些复杂的概念，比如最大似然估计或者贝叶斯推断，似乎也没那么难了。这本书就像一位耐心又高明的私人导师，总是在你需要的时候提供及时的指引，让我对学习这门学科重拾了信心。

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说实话，我对很多学习资料都抱持着将信将疑的态度，但这本书的内容组织逻辑性强到令人惊叹。它不是简单地罗列知识点，而是构建了一个完整的学习路径图。从最基础的描述性统计开始，如何有效地整理数据、如何用最恰当的方式展示数据，每一步都有详实的说明。然后逐步过渡到推断性统计，对于抽样分布、假设检验这些核心内容，作者用极其清晰的语言拆解了每一步的逻辑推断过程。我发现很多我之前卡住的地方，比如P值的真正含义，或者置信区间的理解偏差，在这本书里都得到了彻底的纠正。这套书的结构就像一个精密的钟表，各个部件之间的衔接流畅自然，让人在学习过程中感到非常顺畅和有条理，完全不会迷失方向。

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