《应用统计学(第2版)》是在第1版的基础上修订改编而成的,是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。《应用统计学(第2版)》包括统计学原理和应用两大部分内容,共七章,即总论、统计调查、统计整理、统计综合指标、统计分析方法、国民经济统计概论、企业统计概论。各章均附有课外阅读材料和习题。《应用统计学(第2版)》具有结构紧凑合理,内容简明扼要,适用性广,应用性强等特点。
《应用统计学(第2版)》适合作为高职高专管理类各专业教材,也可作为企事业单位管理人员培训教材。
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这本关于基础统计学的教材,内容编排得相当扎实,特别是对概率论部分的处理,脉络清晰,从最基础的样本空间讲起,逐步深入到条件概率和独立事件,最后落脚到大数定律和中心极限定理,逻辑链条非常完整。作者似乎非常理解初学者在接触这些抽象概念时的困难,大量的图示和直观的例子贯穿始终,比如用抛硬币和掷骰子的场景反复解释随机变量的概念,这一点做得非常到位。我记得有一章专门讲解了描述性统计,包括各种集中趋势和离散程度的度量,书中不仅给出了公式推导,还紧密结合了现实数据案例,比如分析某个城市的人口年龄分布,让我对如何用数字概括一组数据有了更直观的认识。不过,对于一些更复杂的分布,比如泊松分布和指数分布的实际应用场景挖掘得还略显不足,如果能增加更多跨学科的案例,比如金融或生物医学领域的应用,相信会更具吸引力。总的来说,这是一本非常适合作为统计学入门读物的书,为后续学习推断统计打下了坚实的理论基础。
评分说实话,我一开始对“统计学”这个词感到有些畏惧,总觉得是和复杂的数学公式划等号。然而,捧起这本书后,这种感觉很快就消散了。它的叙述语言非常亲切,几乎像一位经验丰富的老师在耳边娓娓道来,丝毫没有那种教科书特有的冷硬感。尤其欣赏它在引入假设检验这一核心概念时的处理方式。作者没有直接抛出P值和显著性水平这些术语,而是先设置了一个“找出差异是否偶然”的思维陷阱,引导读者自己去思考,再自然而然地引出零假设和备择假设的建立过程。这种“问题导向”的教学方法极大地提升了阅读的乐趣和理解的深度。书中对T检验、卡方检验的讲解详略得当,重点突出了它们的应用前提和适用范围,避免了学习者在实践中盲目套用公式的误区。唯一的遗憾是,对于非参数检验的介绍略显仓促,可能受篇幅限制,但对于想深入研究的小伙伴来说,可能需要额外查阅资料。
评分这本书在数据可视化学科的交叉融合上做得相当出色,这一点让我非常惊喜。在讲解完基本的双变量分析,比如相关系数的计算后,作者立刻引入了散点图和回归线的概念,并且非常细致地分析了拟合优度和残差分析的重要性。它强调的不仅仅是如何计算出一条回归直线,更是如何批判性地解读这条直线所揭示出的潜在关系——这种关系是线性的吗?是否存在异常值(离群点)对结果造成了过大的影响?书中甚至探讨了简单的多元线性回归,用三维图形或等高线图来辅助理解多个自变量对因变量的影响。这种注重“洞察力”而非仅仅是“计算力”的教学理念,使得统计学不再是枯燥的数字游戏,而成为了我们理解世界复杂性的强大工具。对于我这种需要定期做市场调研报告的人来说,掌握了如何科学地进行数据描述和初步建模,工作效率和报告质量都得到了显著提升。
评分我必须承认,这本书的习题设计是其一大亮点,也是我能坚持读完的关键所在。很多统计学书籍的课后习题要么过于简单,仅仅是公式的代入;要么就是过于偏僻,脱离实际。但这里不同,它的习题紧密围绕着现实生活中的场景构建,从检验某种新药是否有效,到分析不同营销策略对销售额的影响,甚至是评估天气模式对交通拥堵的概率。更重要的是,它非常鼓励学生使用统计软件(虽然书中没有指定特定的软件,但思路是通用的)来辅助完成计算和绘图,这让学习过程与未来的职业应用无缝衔接。每章末尾都会有一个综合性的案例分析,要求读者从数据收集的初始阶段就开始思考,到最后得出结论和提供建议,形成了一个完整的分析闭环。这种实战化的训练,远比死记硬背公式有效得多。
评分从装帧设计和排版上看,这本书也体现了出版方对读者的尊重。纸张质量上乘,即使用荧光笔做了大量标记,也不会出现洇墨的现象,这对于需要反复研读的章节来说至关重要。书中的公式和符号排版极为规范、清晰易读,特别是那些涉及到希腊字母的复杂公式,都保持了极高的可辨识度。虽然内容侧重于理论推导与应用基础,但其对统计推断中“概率思维”的强调是贯穿始终的主线。例如,在讲解置信区间时,作者反复提醒我们,这个区间代表的是“在重复抽样中,包含真实参数的概率”,而不是某一次抽样结果的确定性。这种对概念精确性的执着,确保了读者在建立统计直觉时不会产生偏差。对于希望打下坚实理论基础,未来计划向更高级别的计量经济学或数据科学领域进阶的读者来说,这本书绝对是值得珍藏的敲门砖。
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