描述统计学//西南财经大学"211"工程规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787810558549

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探索数据背后的洞察：经典统计学原理与现代应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的统计学基础框架，重点关注数据采集、整理、分析以及基于这些分析结果进行有效决策的能力培养。我们不侧重于特定院校的系列规划，而是致力于构建一套普适的、符合现代数据科学发展趋势的统计学知识体系。 第一部分：统计学的基石与数据科学的起点 本部分将为读者打下坚实的统计学基础，帮助理解统计学在现代科学研究和商业决策中的核心地位。 第一章：统计学概览与思维模式 统计学不再仅仅是数学的一个分支，它已成为一切经验科学的基础工具。本章首先界定统计学的核心概念，探讨其在自然科学、社会科学、工程技术以及商业管理中的应用场景。我们将深入剖析“统计思维”的培养，强调随机性、变异性和不确定性在数据世界中的不可避免性。读者将学会区分描述性统计与推断性统计，理解样本与总体之间的桥梁作用。此外，还将介绍数据科学工作流的基本流程，从问题定义到报告结论的完整路径，为后续章节的学习奠定宏观视角。 第二章：数据的类型、结构与量度 高质量的统计分析始于高质量的数据。本章详细阐述不同类型的数据——定性数据（名义、顺序）与定量数据（区间、比率）的本质区别及其对后续分析方法的制约。我们将系统介绍数据的基本结构，包括横截面数据、时间序列数据和面板数据，以及它们在建模时面临的独特挑战。量度是统计分析的生命线，本章将深入探讨集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差、四分位距）的计算及其统计学意义。尤其关注在数据分布非对称时，如何选择恰当的集中量数，避免“平均数的陷阱”。 第三章：数据的可视化与初步探索 “一图胜千言”在统计学中体现得淋漓尽致。本章专注于数据可视化的艺术与科学。我们将介绍一系列经典和现代的可视化工具：直方图、茎叶图用于展示单变量分布；箱线图用于比较不同组间的分布差异；散点图则是揭示变量间初步关系的利器。更进一步，本章将介绍如何利用这些图表来识别数据中的异常值（Outliers）、缺失值以及潜在的分布形态（如正态性、偏态）。通过实例演示，读者将掌握如何选择最合适的图表类型来清晰、准确地传达数据信息，避免“误导性可视化”。 第二部分：概率论——统计推断的逻辑基础 本部分将引导读者从确定性思维转向概率性思维，掌握支撑统计推断的数学工具。 第四章：基本概率概念与公理 概率论是推断统计学的逻辑基石。本章从集合论的角度出发，严谨地定义概率，阐述加法原理和乘法原理。我们将重点讲解条件概率、独立事件以及贝叶斯定理。贝叶斯定理的深入讲解将帮助读者理解如何根据新的证据（数据）来更新先前的信念（先验概率），这在现代机器学习和风险评估中至关重要。 第五章：随机变量与概率分布 本章聚焦于随机现象的数学模型——随机变量。我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散变量，重点分析二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）在计数问题中的应用；对于连续变量，则深入剖析均匀分布和指数分布。最为关键的是，本章将详尽介绍正态分布（Normal Distribution），讲解其在自然界和社会现象中的普遍性，并介绍标准正态分布在概率计算中的核心地位。 第六章：大数定律、中心极限定理与抽样分布 统计推断的魔力源于少数样本对多数总体的合理估计。本章是连接描述统计与推断统计的桥梁。我们将严谨地阐述大数定律（Law of Large Numbers），说明样本均值收敛于总体均值的必然性。随后，我们将重点解析中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的深远影响——为何无论总体分布如何，大样本均值的分布都近似于正态分布。最后，本章将定义各种重要的抽样分布，如t分布、卡方分布和F分布，为后续的区间估计和假设检验做好铺垫。 第三部分：统计推断的实践与应用 本部分是全书的核心，教授读者如何基于样本数据对总体参数进行可靠的估计和检验。 第七章：参数估计：区间与点估计 本章探讨如何使用样本信息来估计未知的总体参数（如总体均值 $mu$ 和总体比例 $p$）。首先介绍点估计的性质（如无偏性、有效性）。随后，本章的核心将是置信区间（Confidence Intervals）的构建。我们将详细推导和应用基于Z分布（大样本或已知总体方差）和t分布（小样本或未知总体方差）的均值置信区间，以及基于正态近似和精确法（如Clopper-Pearson法）的比例置信区间。读者将学会如何解释置信水平的真实含义，理解区间估计的精度与可靠性之间的权衡。 第八章：假设检验的基本原理 假设检验是统计决策制定的科学方法。本章系统介绍假设检验的逻辑框架，包括提出零假设 ($H_0$) 与备择假设 ($H_a$)、选择显著性水平 ($alpha$)、计算检验统计量以及做出决策。我们将深入讨论第一类错误（拒绝真 $H_0$）和第二类错误（接受假 $H_0$）的风险，以及功效（Power）的概念。本章将以单样本均值和比例检验为例，详细展示如何操作Z检验和t检验的完整流程。 第九章：基于样本的参数检验进阶 本章将检验技术的应用范围扩展到更复杂的场景。我们将详细讲解： 两个样本的比较： 如何进行两个独立样本均值的t检验（相等/不等方差）和比例的Z检验，重点在于理解“差异的显著性”在实际情境中的意义。 配对样本检验： 针对同一对象在不同条件下的测量（如前后测对比），介绍配对t检验的原理和适用性。 方差检验： 引入卡方检验在检验单个总体方差或比较两个总体方差相等性上的应用。 第十章：方差分析（ANOVA）与卡方检验 当我们需要比较三个或三个以上的样本均值时，方差分析（ANOVA）成为首选工具。本章将从单因素方差分析（One-Way ANOVA）入手，解释其原理（组间变异与组内变异的比较），并讲解F检验的计算和解释。随后，扩展至双因素方差分析，探讨交互效应。同时，本章也将介绍卡方检验在定性数据分析中的威力：用于拟合优度检验（检验数据是否符合某一理论分布）和独立性检验（检验两个分类变量之间是否存在关联）。 第四部分：关联性分析与回归建模的初步 本部分转向探索变量之间的关系，这是预测和因果推断的起点。 第十一章：分类数据分析与关联性度量 对于两个分类变量，本章重点介绍如何构建列联表（Contingency Table），并使用卡方检验评估其关联强度。更重要的是，我们将介绍关联度量，如$phi$系数（Phi）、列联系数（Contingency Coefficient）以及风险比（Relative Risk）和优势比（Odds Ratio）在流行病学和市场研究中的应用。 第十二章：相关性与简单线性回归 本章是迈向模型建立的关键一步。首先，探讨两个定量变量之间的线性关系，介绍散点图的解读，并计算皮尔逊相关系数 ($r$)，理解其衡量线性关联强度和方向的意义。随后，引入简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。我们将详细讲解最小二乘法（OLS）的原理，如何估计回归系数 $eta_0$ 和 $eta_1$，以及如何解释回归方程。最后，本章将利用$R^2$（决定系数）评估模型的拟合优度，并使用t检验对回归系数的显著性进行检验。 第十三章：回归模型的诊断与扩展视角 一个稳健的回归模型需要经过严格的诊断。本章强调回归假设的重要性（线性性、残差的正态性、方差齐性、独立性）。我们将教授如何通过分析残差图来诊断模型的不足。此外，本章将简要介绍多元线性回归的基本概念，说明在控制其他变量影响时，如何解释单个自变量的独立效应。最后，本书将提供一个展望，简要提及非线性模型、逻辑回归（用于分类结果）等在现代统计实践中的重要性，引导读者进行更深入的专业学习。

评分☆☆☆☆☆

出于对描述统计学的兴趣，我在网上找到本书，买来看了一看，对于我这样在于了解的读者来说，觉得还是不错的。我看完本书之后觉得描述统计学是统计学的一门专业基础课程，是各门统计专业课程的先行课。 本书将统计学的性质、特点和分类，描述统计的基本概念、基本思想...

评分☆☆☆☆☆

说到“统计学”可能大家比较熟悉，而说到统计学学科的分支——“描述统计学”我想大多数人会觉得陌生。而本书就是对“描述统计学”展开的讲解。 统计学作为经济学里面偏理性的学科，当中有运用相当多的数学方法和模型去辅助研究，描述统计学亦是如此。 说到现在市场...  

评分☆☆☆☆☆

说到“统计学”可能大家比较熟悉，而说到统计学学科的分支——“描述统计学”我想大多数人会觉得陌生。而本书就是对“描述统计学”展开的讲解。 统计学作为经济学里面偏理性的学科，当中有运用相当多的数学方法和模型去辅助研究，描述统计学亦是如此。 说到现在市场...  

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出于对描述统计学的兴趣，我在网上找到本书，买来看了一看，对于我这样在于了解的读者来说，觉得还是不错的。我看完本书之后觉得描述统计学是统计学的一门专业基础课程，是各门统计专业课程的先行课。 本书将统计学的性质、特点和分类，描述统计的基本概念、基本思想...

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说到“统计学”可能大家比较熟悉，而说到统计学学科的分支——“描述统计学”我想大多数人会觉得陌生。而本书就是对“描述统计学”展开的讲解。 统计学作为经济学里面偏理性的学科，当中有运用相当多的数学方法和模型去辅助研究，描述统计学亦是如此。 说到现在市场...  

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作为一名对数据分析有浓厚兴趣的在校学生，我一直在寻找一本能够系统性地讲解描述统计学，并且具有一定学术高度的教材。这本《描述统计学//西南财经大学"211"工程规划教材》无疑满足了我的需求。它在知识体系的构建上做得非常出色，从最基础的数据类型、数据收集方法，到各种统计指标的计算和解读，再到数据可视化，层层递进，逻辑严谨。书中对概率论的基础知识也有涉及，但并没有过于深入，而是点到为止，为理解后续的统计推断奠定了基础。我特别欣赏书中关于“数据分布”部分的讲解，对正态分布、偏态分布等进行了深入分析，并结合了实际案例，比如身高、体重、商品价格等，让我深刻理解了不同分布形态的特点及其在现实世界中的体现。此外，书中对各种统计软件的应用也有提及，虽然不是重点，但为我们提供了一个进一步学习的思路。总的来说，这本书既有学术的严谨性，又不失教学的实用性，是一本不可多得的好教材，对于想打牢统计学基础的同学来说，绝对是首选。

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老实说，我当初选择这本《描述统计学//西南财经大学"211"工程规划教材》主要是被它的“211工程规划教材”这个标签吸引了，总觉得名校出品，质量应该有保障。拿到书后，我最先关注的是它的理论深度和实践应用。让我惊喜的是，这本书在理论阐述方面做得相当扎实，对于描述统计学中的核心概念，如集中趋势、离散程度、分布形态等，都有非常详尽和严谨的论述。它并没有为了追求通俗而牺牲科学性，在保证易懂的同时，也保留了统计学应有的严谨性。而且，书中给出的公式推导过程清晰明了，对于一些关键性的证明，作者也给出了详细的步骤，这对于想深入理解统计学原理的读者来说非常有帮助。更让我欣赏的是，这本书非常注重理论与实践的结合。在每一章的末尾，都会有一些结合实际数据案例的练习题，这些题目不仅仅是计算，更多的是引导你去分析数据，从数据中发现规律，并用统计学的方法来解释现象。我尤其喜欢其中关于市场调研数据分析的部分，通过对实际案例的讲解，让我看到了描述统计学在商业决策中的巨大价值，这远比枯燥的理论更有吸引力。

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坦白说，我对统计学的印象一直停留在高中时期的数学课，感觉枯燥又抽象。但是，当我翻开《描述统计学//西南财经大学"211"工程规划教材》后，这种感觉被彻底颠覆了。这本书最打动我的地方在于它对统计学“应用场景”的强调。它不是孤立地讲解某个公式或者概念，而是会告诉你这个概念在实际生活中有什么用，能解决什么问题。比如，在讲到“方差”和“标准差”的时候，书中就列举了金融投资中风险评估的例子，通过计算不同投资组合的方差，来衡量其波动性和风险性。这让我立刻觉得统计学不再是纸上谈兵，而是实实在在有用的工具。而且，书中还穿插了一些小故事或者案例研究，让整个学习过程更加生动有趣。例如，在讲解“抽样分布”时，它会用一个生动的比喻来解释中心极限定理，让我这个对概率统计一窍不通的人也能大致理解。总的来说，这本书成功地将抽象的统计学知识与具体的应用场景联系起来，让我看到了统计学在各个领域的强大力量，也激发了我进一步深入学习的动力。

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拿到这本《描述统计学//西南财经大学"211"工程规划教材》的时候，其实我并没有抱太高的期望。毕竟市面上关于统计学的书籍实在太多了，而且很多都写得晦涩难懂，感觉像是为数学系的博士生准备的。但这本书真的让我眼前一亮。首先，它的编排设计就非常人性化。每一章节的开头都会有一个明确的学习目标，让你知道这一节要讲什么，学完之后能掌握什么。更重要的是，它不像某些教材那样上来就抛出一堆公式和符号，而是循序渐进地引入概念，并且用大量生动形象的例子来解释。比如，在讲到均值、中位数和众数的时候，作者并不是简单地给出定义，而是结合了实际生活中的各种场景，比如班级平均分、某个地区的人均收入、最受欢迎的商品型号等等，让我瞬间就能理解这些统计量代表的意义。而且，书中对图表的绘制也有详细的指导，不仅仅是教你怎么画，更重要的是教你怎么去解读图表所传达的信息。这一点对于我这种文科背景的人来说，简直是福音。总的来说，这本书的语言通俗易懂，逻辑清晰，条理分明，让我这个统计学新手也能轻松入门，并且对统计学产生了浓厚的兴趣。

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刚开始翻阅这本《描述统计学//西南财经大学"211"工程规划教材》，我最直接的感受就是它的“亲民”程度。很多统计学教材上来就是一大堆的公式和符号，看得人头大。但这本书的处理方式却很不一样。它会先用一段很生活化的语言引入一个概念，然后才慢慢引出相关的定义和公式。比如，在介绍“标准差”的时候，它不是上来就给你一个公式，而是先讲了一个关于考试成绩的故事，说为什么平均分一样，但有的班级分数特别集中，有的班级分数就很分散。然后才引出标准差这个概念，说它就是衡量数据分散程度的一个指标。这种方式让我感觉学习起来非常轻松，也更容易记住。而且，书中大量的图表和插图也非常有助于理解。像散点图、箱线图这些，都配有清晰的解释，让我知道什么时候应该用哪种图，以及从图上能看出什么信息。我尤其喜欢它对“异常值”的讲解，通过实际数据例子，清晰地展示了异常值是如何影响统计结果的，以及如何进行处理。总而言之，这本书就像一个耐心的老师，一步一步地引导你走进统计学的大门，让你感觉统计学并不是那么遥不可及。

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