具体描述
《统计学:原理方法与应用》是为适应经济管理类各专业“统计学”教学的需要而编写的．依据经济管理类专业人才教育培养目标的要求，从统计调查、统计整理、统计分析一般原理和方法出发．着重介绍了统计学的基本概念、基本原理和基本方法。在统计分析方法中，详细介绍了综合指标法、时间数列分析法、指数分析法、抽样推断法、相关与回归分析法、统计预测以及统计综合分析。《统计学:原理方法与应用》注重理论联系实际，多举实例，强调统计理论和方法的应用性。为了便于读者复习巩固和加深理解，《统计学:原理方法与应用》各章均有适量的习题。
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用户评价
这本书最大的问题，在于它过于专注于“统计学是什么”和“统计学是如何工作的”，而很少触及“我们应该如何运用统计学来解决实际问题”。我抱着学习如何用统计学来理解和分析身边各种现象的心态来阅读这本书，希望能够掌握一些实用的数据分析技巧，能够更好地理解和应用那些充斥在各种报告和研究中的数据。然而，这本书的内容，更像是一本纯粹的理论著作，它为你展示了统计学这座宏伟宫殿的每一个角落，但却几乎没有提供进入这座宫殿，并且在其中遨游的“钥匙”。例如，在介绍“假设检验”时，作者详细地阐述了零假设、备择假设、P值、显著性水平等概念，并且进行了详尽的数学推导。然而，在我看来，我更想知道的是，当我的数据出现某种特征时，我应该如何选择合适的假设检验？我应该如何解读检验结果来做出有意义的推论？这些关于“如何应用”的问题，在这本书里并没有得到充分的解答。我感觉自己就像是在学习如何建造一艘超级游艇，了解了它的每一个引擎、每一个舱室的设计原理，但却不知道如何驾驶这艘游艇去探索海洋。书中对各种统计方法的介绍，都显得格外“理论化”，缺乏与真实世界数据分析场景的联系。例如，在讲解“时间序列分析”时，作者详细地介绍了ARIMA模型，但并没有提供关于如何识别时间序列的平稳性、如何选择合适的滞后阶数以及如何评估模型拟合度的实际指导。
评分从一个希望能提升数据素养的普通职场人士的角度来看，这本书给我的感觉，更像是你在尝试学习一门新语言，而这本书直接将你扔进了语法最复杂、词汇量最庞大的文学名著之中，而没有提供任何基础的语音、词汇和基础语法教学。我原本希望这本书能像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据分析的森林，让我能够辨认出其中的规律，并且找到通往价值信息的道路。然而，这本书的内容，更像是在为你描绘出一幅极其详尽的统计学“地图”，详细标注了每一条“山脉”（概念）、每一条“河流”（公式），但却很少告诉你，如何才能实际地“行走”在这片土地上。例如，在介绍“回归分析”时，作者详尽地解释了最小二乘法的原理，以及如何计算回归系数。但是，我更想知道的是，在实际工作场景中，我应该如何处理“多重共线性”？我应该如何评估回归模型的“鲁棒性”？这些在真实数据分析中经常遇到的挑战，在这本书中却显得尤为“概念化”和“理论化”，缺乏实操性的指导。我感觉自己就像是在学习如何成为一名顶级的厨师，了解了各种食材的化学成分、各种烹饪技巧背后的物理原理，但却不知道如何将这些知识融会贯通，做出令人垂涎的菜肴。书中对各种统计分布的介绍，虽然精确，但却缺乏与具体应用场景的连接。我能理解“正态分布”的钟形曲线，但我却不知道在什么情况下，我应该假设我的数据服从正态分布，以及如果我的数据不服从正态分布，我又该如何处理。
评分这本书给我的最大感受是，它像是一个过于高傲的学者，站在象牙塔顶端，用一种旁人难以企及的视角来审视统计学这门学科，却全然不顾普通学习者能否理解和接受。我在阅读过程中，无数次感到自己就像一个在巨大图书馆里迷失方向的游客，周围都是摆满了厚重书籍的书架，我能看到书名，能感受到书的厚度，但却不知道哪一本书才能真正带领我找到我想要的答案。书中对各种统计方法的介绍，都显得格外“纯粹”，缺乏与现实世界的任何联系。例如，关于“回归分析”的章节，它详尽地解释了线性回归的原理，包括斜率、截距的含义，以及如何计算这些参数。但是，它并没有告诉我，当我的数据不完全符合线性关系时，我应该怎么办？当我的自变量之间存在高度相关性时，我又该如何应对？这些在实际数据分析中经常遇到的问题，在书中却鲜有提及。更令我困惑的是，书中在介绍一些概念时，会突然跳跃到另一个看似毫不相关的领域，然后又匆匆结束，留下我一个人在原地，不知所措。我感觉这本书就像是在展示一幅宏伟的地图，但它只描绘了山川河流的轮廓，却从未告诉我路在哪里，也不知道如何才能抵达那些标注的地点。我希望能够学到一些实用的技巧，例如如何使用特定的软件工具来执行统计分析，如何解读那些在报告中随处可见的P值和置信区间，但这些内容在书中都只是点到为止，或者干脆就没有。
评分这本书给我的感觉，就像是在参加一场极其冗长的学术讲座，虽然内容可能很深刻，但讲者的语速太快，内容跳跃性太大，而且完全没有考虑听众的接受程度。我原本是抱着学习如何“用”统计学的心态来阅读这本书的，我希望能够掌握一些实用的分析技巧，能够更好地理解和处理我工作中遇到的数据。但这本书的内容，更多的是在探讨“统计学是什么”和“统计学是如何形成的”，而很少涉及“统计学能为我们做什么”。例如，在讲解“方差分析”时，作者详细地介绍了ANOVA表的各项指标，包括F值、P值以及各个组间的均值差异。然而，在我看来，最重要的信息——“在什么情况下，我们应该进行方差分析？我们应该如何解释方差分析的结果来做出决策？”——在这本书里却显得尤为不足。我感觉自己就像是在学习如何操作一个复杂的仪器，了解了仪器的每一个按钮和功能，但却不知道这个仪器是用来做什么的，也不知道如何通过它来解决实际问题。书中充斥着大量的数学符号和公式，虽然它们可能代表着统计学严谨的逻辑，但在我看来，它们更像是一道道难以逾越的障碍，阻碍了我对核心概念的理解。我多次尝试去寻找那些能够将理论与实践联系起来的桥段，希望能从中获得一些启发，但往往是在花费了大量精力去理解了一个公式之后，发现这个公式只是为了推导另一个更复杂的公式，而我依然没有找到连接现实世界的桥梁。
评分这本书给我的感觉，更像是一本为统计学研究者准备的“参考手册”，而不是一本面向广大爱好者的“学习指南”。它在概念的严谨性和逻辑的连贯性上无疑是下足了功夫，但恰恰是这种过度追求学术上的完美，使得它在“可读性”方面大打折扣。每一次试图深入理解某个概念，都会被引向更多更复杂的数学证明和符号推导。我感觉自己像是在攀登一座险峻的山峰，每向上一步，都需要付出巨大的精力去消化和吸收，但最终的目的地却依然模糊不清。我期待的是一种循序渐进的引导，从最基本的问题出发，例如“如何描述一组数据的集中趋势和离散程度”，然后逐步深入到更复杂的分析方法。然而，这本书上来就给我抛出了一些我闻所未闻的“似然函数”和“贝叶斯定理”，让我觉得自己连起点都还没有找到。即使偶尔遇到一些相对直观的章节，比如描述散点图和回归线的关系，作者也往往会在后面迅速地引入“最小二乘法”和“决定系数”这些概念，然后又是密密麻麻的公式，将我带入一个我无法轻易走出的数学迷宫。我曾希望这本书能教会我如何识别数据中的模式，如何预测未来的趋势，如何评估不确定性，但它似乎更专注于“统计学是什么”以及“统计学是如何构建的”，而忽略了“统计学能做什么”以及“我们如何运用统计学”。
评分从一个希望提升数据解读能力的角度来看，这本书带来的更多的是一种“知识的隔阂”，而不是“知识的启蒙”。我一直认为，理解统计学，就像是学习一门新的语言，能够帮助我更精准地描述和理解我们所处的世界。这本书虽然冠以“统计学”之名，但我读完之后，感觉自己好像只是学会了一些非常抽象的概念，却完全不知道如何将它们“说”出来，更不用说“听”懂别人用统计学在说什么了。它提供了一套严谨的理论框架，但我却找不到一个清晰的“语境”来安放这些理论。例如，书中花费了大量篇幅讲解了各种抽样方法，从简单随机抽样到分层抽样，再到整群抽样，每一种抽样方法都伴随着详细的数学推导和优劣分析。然而，当我读到这些内容时，脑海中闪过的第一个问题是：“我应该在什么时候，选择哪种抽样方法来收集我的数据？”这本书并没有提供任何关于实际应用场景的指导。它只是列出了这些方法，然后详细阐述了它们的理论基础。我仿佛是在学习如何制造一架极其精密的相机，了解了所有的光学原理和机械结构，但却不知道如何按下快门，或者不知道拍出什么样的照片才是好的。书中的案例也大多是理论性的，比如“考虑一个具有已知均值和方差的总体”，这种过于理想化的设定，让我很难将它与我日常接触到的那些充满噪音和不确定性的真实数据联系起来。我需要的是能够指导我如何清洗数据、如何处理缺失值、如何选择合适的模型来分析我的具体业务问题的“方法论”，而不是仅仅关于“什么是参数估计”的理论讨论。
评分这本书绝对是我近期读过的最令人头疼的“入门”读物了。我原本以为，作为一个对数据分析充满好奇，希望借此提升一下工作效率的普通职场人士，这本书能像它的封面一样，提供一个清晰、简洁的导引。然而，当我翻开第一页，迎面而来的便是那些我以为早已被抛诸脑后的、密密麻麻的公式和符号。作者似乎默认了读者拥有扎实的数学背景，上来就直接进入了变量、方差、协方差矩阵的世界，仿佛我们都是从统计学博士的摇篮里爬出来的。我怀揣着学习“如何用统计学解决实际问题”的愿望，却发现自己连最基础的“什么是一个随机变量”的定义都需要在脑海中搜索许久，才能勉强跟上作者跳跃式的思维。书中充斥着大量的专业术语，而且很多时候，这些术语的解释都含糊不清，或者仅仅是用另外一个更晦涩的术语来定义。我尝试着去理解那些关于概率分布的章节，希望能从中找到一些关于数据内在规律的启示，结果却被那些高低起伏的概率密度函数搞得晕头转向。更别提那些关于假设检验的篇章，每一步的推导都像是在进行一场精密的数学表演，而我这个观众，只能在台下茫然地鼓掌，完全不知道这个表演到底是为了什么，又能给我带来什么实际的好处。我多次试图在网上搜索一些辅助材料，看看是否有更通俗易懂的解释，但即使是那些号称“小白友好”的视频，似乎也都在暗示我，如果我连这本书的内容都看不懂，那可能根本就不适合学习统计学。这种无形的门槛让我感到非常沮丧，也让我开始怀疑自己学习统计学的初衷是不是过于天真了。我本期望能通过这本书，打开一扇理解世界的新视角，却发现自己被锁在了这扇门外，连门把手都找不到。
评分这本书给我的感觉，更像是一本为那些已经拥有了扎实数学基础，并且对统计学理论有着浓厚兴趣的专业人士量身打造的“深度研究指南”，而不是一本面向广大初学者、希望能快速掌握数据分析技能的“入门手册”。我一直梦想着用统计学来更好地理解我们周围的世界，用数据驱动决策，用严谨的分析来提升工作效率。然而，这本书的阅读体验，却让我感到自己像是被抛入了一个没有地图的迷宫，每一个转角都充满了令人望而生畏的数学符号和复杂的理论推导。在阅读“概率论”部分时，我能理解“概率”这个词本身的意思，但书中关于“概率测度”、“sigma代数”等概念的引入，让我觉得自己的学习进程被远远地抛在了后面。我需要的，是能够帮助我理解“事件发生的可能性有多大”以及“如何在不确定性中做出判断”的实用方法，而不是这些更抽象的数学构建。即使是一些看起来相对直观的概念，比如“均值”和“中位数”，当作者开始讨论它们在不同分布下的性质以及相关的统计量时，我仍然感到难以跟上。书中对各种统计模型的介绍，如“线性回归”、“逻辑回归”，虽然它们是数据分析的核心内容，但作者在讲解时，往往直接跳过了实际的数据预处理、特征工程以及模型评估等关键步骤，而将重点放在了模型背后的数学原理上。我希望这本书能提供一些关于“如何选择合适的模型”以及“如何解释模型输出”的指导，但这些内容在这本书中显得尤为稀缺。
评分坦白说，这本书让我深刻体会到了“理论与实践脱节”的真正含义。我本以为，学习统计学能够帮助我更清晰地理解那些充斥在新闻、报告和研究论文中的数字和图表，能够让我不再被那些模棱两可的结论所误导。然而，这本书所提供的知识，就像是一堆精美的零件，虽然每个零件都制造得十分精良，但我却完全不知道如何将它们组装起来，更不知道这些组装好的机器能完成什么样的任务。书中对各种概率分布的讲解，让我感到既熟悉又陌生。我能辨认出那些曲线的形状，但我却不知道这些曲线在实际应用中代表着什么意义，它们能够帮助我解决什么问题。例如，在介绍“泊松分布”时，作者详细阐述了它的数学表达式和期望值，但却没有告诉我，在什么情况下，我应该考虑使用泊松分布来描述我的数据，比如“每天某个固定地点来电话的数量”或者“在一段固定时间内某个区域内发生的某种事件的次数”。这种缺失了应用场景的理论讲解，使得这些概念对我来说，就像是一些空中楼阁，虽然有其精妙之处，但却无法落地。我渴望的是那种能够直接应用于实际工作的数据分析方法，例如如何识别异常值、如何进行数据可视化以发现潜在规律、如何评估不同预测模型的准确性，但这些内容在书中要么被一笔带过，要么就被隐藏在了更深奥的数学理论之后。
评分从一个对数据科学充满向往的普通读者的角度来看，这本书更像是一本“统计学原理的百科全书”，它为你提供了海量的知识，但却几乎没有提供任何“如何使用”的指南。我希望这本书能够带领我一步步地走进数据分析的世界，能够教我如何从原始数据中提取有用的信息，如何构建模型来预测未来，如何评估不同策略的效果。然而，这本书的内容，更倾向于对各种统计概念进行深度剖析和理论阐述，而忽略了实际操作层面的指导。比如，在介绍“贝叶斯统计”时，作者详细地讲解了先验概率、后验概率的概念，以及如何计算这些概率。但是，在我看来，我更想知道的是，在实际的商业决策中，我应该如何选择合适的先验分布？我应该如何利用贝叶斯方法来更新我的信念？这些关于“如何应用”的问题，在书中并没有得到充分的解答。我感觉自己就像是在学习如何制作一把非常精密的尺子，了解了它的刻度、材质以及制造工艺，但却不知道这把尺子可以用来测量什么，也不知道在测量过程中应该注意哪些事项。书中充斥着各种各样的统计检验方法，从Z检验到T检验，再到卡方检验，每一种检验都有其详细的数学推导和适用条件。但是，当我面对实际的数据时，我却常常感到困惑：我应该选择哪一种检验方法？我应该如何解读检验的结果？这些实际操作中的难题，在书中得到的答案都显得过于抽象和理论化，难以直接套用到我的工作中。
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