具体描述
《统计学(第4版)》内容简介：统计作为数据分析的一种通用语言，为使用者提供了一套获取数据、分析数据并从数据中得出结论的原则和方法。《统计学(第4版)》包括描述统计、推断统计、多元统计和非参数统计等主要方法。写法上完全立足于统计应用，每种方法都从实际问题入手进行讨论，尽可能避免过多统计公式的推导。书中例题的解答结合使用了SPSS和Excel两个软件，并给出每种方法的详细操作步骤，使读者能轻松完成统计计算。
《统计学(第4版)》可作为高等院校经济管理类专业本科生统计学课程的教材，也可作为研究生和MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也具有参考价值。
作者简介
贾俊平，中国人民大学统计学院副教授。研究方向：统计方法在经济各领域的应用、统计教学方式和方法。主要著作有：《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年国家级教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号，2003年荣获宝钢优秀教师奖等。
目录信息
1.1 统计及其应用领域
1.1.1 统计学研究什么
1.1.2 统计的应用
1.2 怎样获得统计数据
1.2.1 变量与数据
1.2.2 数据的来源
主要术语
软件应用
思考与练习
第2章 用图表展示数据
2.1 用图表展示定性数据
2.1.1 生成频数分布表
2.1.2 定性数据的图示
2.2 用图表展示定量数据
2.2.1 生成频数分布表
2.2.2 定量数据的图示
2.3 合理使用图表
主要术语
软件应用
思考与练习
第3章 用统计量描述数据
3.1 水平的度量
3.1.1 平均数
3.1.2 中位数和分位数
3.1.3 用哪个值代表一组数据
3.2 差异的度量
3.2.1 极差和四分位差
3.2.2 方差和标准差
3.2.3 比较几组数据的离散程度：离散系数
3.3 分布形状的度量
主要术语
软件应用
思考与练习
第4章 概率分布
4.1 度量事件发生的可能性
4.2 随机变量的概率分布
4.2.1 随机变量及其概括性度量
4.2.2 离散型概率分布
4.2.3 连续型概率分布
4.3 其他几个重要的统计分布
4.3.1 t分布
4.3.2 x2分布
4.3.3 F分布
4.4 样本统计量的概率分布
4.4.1 统计量及其分布
4.4.2 样本均值的分布
4.4.3 其他统计量的分布
4.4.4 统计量的标准误差
主要术语
软件应用
思考与练习
第5章 参数估计
5.1 参数估计的基本原理
5.1.1 点估计与区间估计
5.1.2 评价估计量的标准
5.2 一个总体参数的区间估计
5.2.1 总体均值的区间估计
5.2.2 总体比例的区间估计
5.2.3 总体方差的区间估计
……
第6章 假设检验
第7章 分类变量的推断
第8章 方差分析与验设计
第9章 一元线性加归
第10章 多元线性回归
第11章 时间序列预测
第12章 主成分分析和因子分析
第13章 聚类分析
第14章 非参数检验
附录
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
评分推荐理由呢，就是在四个版本中（第三版有两种，黄皮的和红皮的）， 蓝皮的第二版是比较全面和容易入门的，如果是非统计专业，这本书比上海财经大学孙允午那本好像更容易看懂些。统计学的思想是比较重要的，其他的，公式推导，软件操作，就是很简单的事情了。
用户评价
从装帧和印刷质量来看，这本书的制作水准相当高。纸张的厚度适中，不是那种容易反光的铜版纸，长时间阅读下来眼睛的负担较小。墨水的深浅均匀，图表的绘制清晰度极高，即便是复杂的多元回归模型的路径图或残差图，那些细微的线条和符号也一目了然，这对于需要反复对照图形来理解统计模型的读者来说，至关重要。我注意到一个细节，书的侧边栏还设计了一个小小的“术语索引”，当你翻到某个概念时，可以在侧边快速定位相关的定义或公式，这种人性化的设计，体现了编者对读者使用体验的深度考量。唯一的槽点可能在于，这本书的篇幅实在太厚重了，如果只是需要快速查找某个公式或检验方法的简要说明，带着它出门确实有些不太方便，更适合放在书桌上作为案头参考书使用。
评分这本书给我最大的启发，不在于学会了多少具体的统计公式，而在于它彻底改变了我看待数据的视角。在阅读之前，我倾向于把数据分析看作是一套固定的、可以机械执行的步骤；但读完这本书后，我开始明白统计学本质上是在处理“不确定性”和“信息不足”的艺术。作者反复强调了“模型的局限性”和“数据假设的重要性”，比如在进行时间序列分析时，它会不断提醒读者，你所选择的模型永远只是现实世界的一个简化版本，而不是现实本身。这种批判性的思维训练，远比记住泊松分布的参数更具价值。我尤其欣赏它在最后几章对贝叶斯统计思想的简要介绍，虽然篇幅不长，但它提供了一种完全不同的、更灵活的思考路径，让我开始意识到传统频率学派统计之外的广阔天地。这本书让我从一个只会套用公式的“数据操作员”，向一个懂得审慎解读数据的“分析师”迈进了一步。
评分读完这本书，我最大的感受是它的“实用至上”的编写理念。它似乎完全没有兴趣去探讨那些纯数学层面的抽象证明，而是将笔墨集中在了如何“使用”统计工具上。书中的案例分析部分堪称亮点，几乎每一个重要的统计检验方法——无论是T检验、方差分析还是卡方检验——后面都紧跟着一到两个来自社会科学、商业管理甚至是生物医学领域的真实研究案例。作者在处理这些案例时，步骤划分得极其细致，从提出假设、选择检验方法、计算检验统计量，到最终如何根据P值做出决策，每一步都如同手把手教学一般清晰。对于我们这些非数学专业背景的读者来说，这简直是救命稻草。我特别喜欢它在讲解假设检验的“错误类型”（Type I and Type II Errors）时，用了工厂产品质量控制的场景来比喻，那样的情境感让我对犯错的后果有了更直观的理解，远比干巴巴地背诵定义有效得多。唯一的遗憾是，书中对当前越来越流行的R语言或Python等统计软件的操作指南介绍得非常少，如果能增加一些基础的代码示例，那就更加完美了。
评分这本《统计学》的封面设计得非常朴素，没有过多花哨的装饰，给我一种沉稳、严谨的感觉，就像是教科书该有的样子。翻开第一页，映入眼帘的是清晰的字体和排版，让人在阅读过程中不容易感到疲劳。内容上，它从最基础的描述性统计概念讲起，逐步深入到推断统计的核心。作者在解释概率分布，比如正态分布、二项分布这些听起来有些抽象的概念时，非常注重结合生活中的实例，比如彩票中奖的概率、生产线上零件的合格率等等，这些贴近生活的例子极大地降低了我的理解门槛。特别是关于中心极限定理的阐述，作者没有简单地抛出公式，而是通过大量的图示和循序渐进的逻辑推导，让我这个初学者也能大致领会其精髓。不过，我也注意到，对于一些高级的多元回归分析和时间序列模型的介绍，内容略显单薄，可能需要读者自行查阅更专业的进阶书籍来弥补。总体而言，作为入门教材，它为我搭建了一个坚实的统计学知识框架，为我后续的学习打下了不错的基础。
评分这本书的语言风格非常独特，可以说是将严谨的学术内容包裹在了一种略带诙谐和亲切的叙述方式之中。它不像我之前看过的某些教材那样，通篇都是冷冰冰的公式堆砌，而是充满了作者的“个人见解”和对统计学历史背景的穿插介绍。比如，当讲到皮尔逊相关系数时，作者会花上一小段文字讲述皮尔逊本人在生物统计学上的贡献，这让原本枯燥的数学概念瞬间变得有血有肉起来。不过，这种风格也带来了一些小小的困扰：在某些关键的推导过程上，由于叙述过于流畅和口语化，我偶尔会漏掉一些本应需要重点关注的数学细节。比如，在解释最大似然估计（MLE）原理时，我感觉作者的思路跳跃得有点快，好几次我不得不翻回去，对照着书后的附录中的数学公式才勉强跟上。对于那些追求极致数学严谨性的读者来说，可能需要配合另一本更偏向理论证明的参考书。
评分看不懂，哦也！
评分这学期花钱买的第一本书，感谢考试没让我浪费。看完要考的前七章内容，明儿要强化一下卡方的计算。
评分看不懂，哦也！
评分大家没有觉得这本书写的极不像数学专业书么？逻辑性、全书整体性都非常差，解释性文段都是比喻排比等修辞，没有严谨的数学定义，前后章节里的话不连贯，让人产生疑惑；而且整本书没有概念讲解，几乎全是软件操作，虽然是应用统计，但能不能显得专业一点，感觉作者并非数学出生、或研究数学多年的人。
评分男！神！
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