统计学原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:厦门大学出版社

作者:陈时艳 编

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2011-8

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787561528280

丛书系列:

图书标签:

• 经济
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计方法
• 实验设计

好的，这是一份关于一本名为《统计学原理》的图书的详细简介，内容完全聚焦于该书可能涵盖的主题，且不涉及任何AI相关的表述或痕迹，力求自然流畅，字数控制在1500字左右。 --- 《统计学原理》图书简介 一本严谨、全面、面向实践的统计学入门与进阶指南 在当今这个数据驱动的时代，无论是自然科学、社会科学、工程技术，还是商业决策和公共政策制定，统计学已不再是少数专业人士的专属工具，而是每个人理解世界、做出明智判断的基础素养。《统计学原理》一书，正是为了系统性地构建读者对统计学理论框架、核心方法论以及其实际应用的深刻理解而精心编撰的。本书不仅涵盖了从描述性统计到推断性统计的经典体系，更注重培养读者批判性思考数据的能力，确保所学知识能够切实转化为解决实际问题的力量。 本书的结构设计遵循逻辑递进的原则，由浅入深，确保即便是初次接触统计学的读者也能稳步前行，而有一定基础的学习者也能从中发掘更深层次的理论洞察。 第一部分：数据之基——描述性统计与数据准备 本部分是构建统计思维的基石。我们首先探讨统计学的基本概念，明确总体、样本、变量类型（定性与定量、离散与连续）的定义及其在研究设计中的重要性。 随后，内容深入数据的组织与可视化。我们将详细介绍如何有效地整理和展示数据，包括频率分布表、直方图、茎叶图、箱线图等图形工具。重点在于理解不同图形如何揭示数据的分布形态、集中趋势和离散程度，并强调“图比数语”的表达力量。 核心的集中趋势和离散程度度量被置于本部分的核心位置。读者将全面掌握均值、中位数、众数这三种集中趋势指标的适用情景与局限性。对于离散程度的衡量，本书细致阐述了极差、方差、标准差以及四分位数间距的计算、解释与应用，特别是标准差在理解数据波动性中的关键作用。此外，我们还会引入相对位置的度量，如Z分数和百分位数，帮助读者理解单个观测值在整体分布中的地位。 第二部分：概率的殿堂——统计推断的理论基础 概率论是统计推断的逻辑支柱。《统计学原理》用严谨而清晰的语言，铺陈了概率论的基础概念，力求让读者跨越数学障碍，直达概率思维的精髓。 本部分从随机试验、样本空间与事件的概念入手，系统讲解了加法法则、乘法法则等基本的概率运算规则。随后，我们引入了至关重要的条件概率与独立性的概念，并用大量的实例说明贝叶斯定理在信息更新中的强大应用。 随后，我们将焦点转向随机变量及其分布。这部分详细区分了离散型和连续型随机变量，并对几种核心的概率分布进行了深入剖析。离散型中，二项分布、泊松分布被视为建模计数和成功率问题的关键工具。在连续型方面，正态分布（高斯分布）占据核心地位，本书不仅详细介绍了其参数的意义，还讲解了如何利用标准正态分布表进行概率计算和标准化处理。此外，对于实际应用中常见的均匀分布、指数分布等，也进行了必要的介绍。 第三部分：从样本到总体——统计推断的核心方法 本部分是全书的灵魂所在，它将描述性统计和概率论的知识融会贯通，构建起统计推断的完整框架。 我们首先讨论抽样分布的概念，特别是中心极限定理——这一统计学的“魔法”——如何保证大样本的均值分布趋向正态分布，为后续的推断工作提供了理论保障。 随后，本书将参数估计分为两大部分： 1. 点估计：讲解如何选择最优的点估计量，并引入估计量的优良性标准（无偏性、有效性、一致性）。 2. 区间估计：详细推导和讲解置信区间的构造过程，包括总体均值、总体比例以及总体方差的置信区间的计算。本书特别强调了置信水平的实际意义，帮助读者避免对置信区间的常见误解。 紧接着，内容转向假设检验，这是统计推断中最具实践价值的部分。我们将系统阐述假设检验的完整步骤：提出原假设与备择假设、选择显著性水平、确定检验统计量、得出p值与决策。书中详细讲解了针对单个样本均值（Z检验与t检验）、两个样本均值差异的检验（独立样本与配对样本），以及对总体比例的检验方法。每种检验都配有详细的步骤指南和实际案例分析，突显其在控制风险和验证理论中的作用。 第四部分：超越均值——方差分析与回归模型 当研究涉及两个或多个因素的联合影响，或者需要量化变量之间的关系时，更强大的工具成为必需。《统计学原理》在此部分引入了更为高级的推断技术。 方差分析（ANOVA）部分，我们从双因素实验设计的视角出发，详细解释了单因素方差分析（One-Way ANOVA）和双因素方差分析（Two-Way ANOVA）的原理、F检验的构建过程，以及如何解释交互作用。这对于实验设计和质量控制领域至关重要。 回归分析是量化关系的核心工具。本书从最基础的简单线性回归入手，讲解最小二乘法的原理，如何解释回归系数的含义，以及如何通过决定系数（R方）评估模型的拟合优度。接着，内容推进到多元线性回归，讨论了多重共线性、虚拟变量（哑变量）的使用、模型选择以及残差分析的重要性，确保读者能够构建稳健且可解释的预测模型。 第五部分：非参数方法与专题应用 为了应对数据不满足正态性或样本量过小等经典参数方法受限的情况，本书专门辟出章节介绍非参数统计方法。我们将介绍如符号检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验等，为读者提供处理更复杂数据结构时的备选方案。 最后，本书会针对特定领域的热点问题进行专题探讨，例如：时间序列数据的基本处理思路、生存分析的初步概念，以及统计学在A/B测试、市场调研中的实际应用案例。 结语 《统计学原理》的编写目标是清晰、准确、实用。它旨在教会读者“像统计学家一样思考”——不被表面现象所迷惑，而是通过严谨的逻辑和数据证据来支撑结论。本书不仅是课堂学习的优秀教材，更是职场人士提升数据素养、进行科学决策的必备参考手册。通过对这些核心原理的掌握，读者将能够自信地驾驭数据，洞察规律，并更有效地与世界沟通。 ---

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坦白说，我是一个对数学公式有天然抗拒感的人，但这本书成功地转化了我的这种偏见。它巧妙地平衡了理论的严谨性与应用的便捷性。在讲解一些涉及微积分或线性代数的概念时，作者通常会先提供一个非常形象的比喻或者一个可视化模型，将抽象的数学推导“软着陆”到读者的认知中。例如，在介绍最大似然估计（MLE）时，它不是直接抛出对数似然函数的求导过程，而是先探讨“最有可能”的参数值意味着什么，这种思维导向的教学方法，极大地降低了我的学习门槛。而且，书中对非参数统计的介绍也十分到位，这表明作者的视野非常开阔，没有局限于传统的参数模型，而是鼓励读者在数据不满足特定分布假设时，也能找到有效的分析工具。这种全面的视角，让这本书的价值远超一般的入门读物。

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这本书的组织结构具有极强的逻辑连贯性，仿佛一条精心铺设的轨道，将读者的知识体系从零散的认知点逐步整合成了完整的知识网络。每一次单元的结束，作者都会安排一个“知识回顾与展望”的小节，它不仅总结了本章的核心方法，更重要的是，它会预示这些方法将在后续章节中如何被整合和深化，这种前瞻性的设计极大地激发了我继续阅读的动力。此外，书中所选取的案例数据来源多样，涵盖了社会科学、经济学甚至环境科学等多个领域，这使得统计学不再是孤立的数学分支，而是成为了一个强大的跨学科工具。当我合上最后一页时，我感到的不是知识的饱和，而是一种能力的跃升——我开始习惯用“变异性”、“显著性”和“模型拟合度”来审视周围的信息，这无疑是这本书给予我最宝贵的财富。

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这本书的封面设计极具现代感，简约的线条勾勒出一种理性而严谨的氛围，让我忍不住想深入探索书中的奥秘。我一直对数据分析抱有浓厚的兴趣，但传统的教材往往枯燥乏味，让人望而却步。然而，这本书从一开始就展现出一种平易近人的特质，它没有上来就抛出复杂的公式和晦涩的术语，而是用生活化的例子来引导我们理解统计学的核心概念。特别是关于概率论的部分，作者巧妙地将扑克牌游戏、彩票中奖率等我们日常生活中经常接触到的场景融入其中，使得那些抽象的理论变得生动可感。我特别欣赏作者在介绍描述性统计时所展现出的细致入微，无论是均值、中位数还是标准差的计算与解释，都力求清晰到位，让人在掌握工具的同时，更能理解其背后的逻辑意义。阅读的过程就像是跟着一位经验丰富且富有耐心的导师在逐步构建知识的阶梯，每一步都走得扎实而稳健，为后续更深入的学习打下了坚实的基础。这本书的排版也十分出色，图表清晰美观，有效地辅助了文字的阐述，极大地提升了阅读体验。

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让我印象最为深刻的是作者在处理回归分析这一复杂主题时所表现出的洞察力与驾驭能力。这本书并没有回避多元线性回归的复杂性，但它处理的方式堪称教科书级别的典范。作者首先从最简单的直线拟合开始，逐步引入更多的预测变量，并用通俗易懂的语言解释了“最小二乘法”的几何意义和统计学意义。对于多重共线性和异方差性这些看似高深的概念，书中也提供了非常直观的解释，并给出了实用的诊断方法和修正策略。我尤其喜欢书中对模型假设检验的详细讨论，这使得读者在构建模型时能够保持高度的审慎和批判性思维，避免盲目相信模型的拟合优度。每一次阅读到相关的章节，我都会有一种豁然开朗的感觉，仿佛原本模糊的统计模型突然变得清晰锐利起来，能够用于解决现实世界中的复杂问题，这极大地增强了我应用所学知识的信心。

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这本书的真正价值在于它对推断性统计的讲解层次感极强，对于初学者来说，这是一个巨大的福音。我过去总是在理解“为什么”和“如何做”之间徘徊，但这本书通过大量的实际案例分析，清晰地阐释了从样本推断总体这一统计学的核心目标是如何通过严谨的步骤达成的。例如，在假设检验这一章，作者不仅详尽地介绍了零假设和备择假设的构建过程，还细致地剖析了P值在决策制定中的作用及其潜在的误解。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解统计推断背后的哲学思考，而不是仅仅停留在机械地套用公式。更令人惊喜的是，书中对置信区间的阐释也极为到位，它不再是一个简单的数字区间，而是一个关于“不确定性”的度量，这对于培养科学的思维方式至关重要。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是在主动地参与到数据背后的推理过程中，这种心流体验是其他教材难以提供的。

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