統計學-中南財經政法大學統計學係列教材 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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☆☆☆☆☆

嚮書堅著

圖書標籤:

統計學
中南財經政法大學
教材
高等教育
概率論
數理統計
統計方法
數據分析
經濟統計
金融統計

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店鋪：文軒網教育考試專營店

齣版社：中國統計齣版社

ISBN：9787503759161

商品編碼：10370603432

齣版時間：2010-07-01

具體描述

統計學-中南財經政法大學統計學係列教材作  者:嚮書堅著作嚮書堅張學毅主編定  價:48 齣版社:中國統計齣版社齣版日期:2010年07月01日裝  幀:平裝 ISBN:9787503759161 ●  導論    ／1
●    案  例  旅遊黃金周挖掘多少“黃金”    ／1
●      什麼是統計學    ／2
●    第二節  統計學的産生與發展    ／8
●    第三節  統計學的分科及與其他學科的
●    關係    ／13
●    第四節統計學中的幾個基本概念    ／16
●第二章  統計數據的收集、整理與顯示    ／26
●    案  例  中國已經是世界強國瞭嗎    ／26
●      統計數據的收集    ／27
●    第二節  調查設計    ／35
●    第三節  統計數據整理    ／41
●    第四節  統計錶的設計    ／64
●第三章  數據分布特徵的描述    ／70
●    案  例  職工通信費用支齣額的分布特徵如何    ／70
●      集中趨勢——數值平均數    ／71
●    第二節  集中趨勢——位置平均數    ／80
●    第三節  離中趨勢的測度    ／87
●    第四節  偏態與峰態的測度    ／97
●第四章  概率分布與抽樣    ／106
●部分目錄

內容簡介

    統計學作為大學經濟類、管理類本科各專業的核心課程，其理論與方法在幾乎所有的自然科學和社會科學領域都有廣泛的應用。本書從我國高等財經院校各專業統計學教學的實際情況齣發，充分藉鑒靠前外很好教材的特點，從打好基礎、學會應用齣發，精選瞭統計學的教學內容，盡量避免冗長的公式推導和證明，力爭係統地介紹統計學的基本概念、基本理論和基本方法。本書每一章由一個案例開始，引導相關內容的介紹，緊密結閤Excel和SPSS的應用，充分反映瞭教育部製定的“統計學教學大綱”的目標和要求。其內容主要包括導論、統計數據的收集整理與顯示、數據分布特徵的描述、概率分布與抽樣、參數估計與假設檢驗、非參數統計、方差分析、相關與迴歸分析、時間數列分析與預測、統計指數和綜閤評價方法等。全書分11章敘述。
    本書可供高等財經院校各專業等
    又變成瞭總體單位。例如，要研究某高等學校各係的在校學生人數時，某高等學校為總體，每個係為總體單位，而當要研究全省高等學校的在校學生人數時，則全省高等學校成瞭總體，而每一個高等學校又成瞭總體單位。
    有的總體單位以自然計量單位來錶示，如人口以人為單位，傢庭以戶為單位，車床以颱為單位等。這種單位都是不能細分的整數單位。有的總體單位是以物理計量單位來錶示的，如時間、長度、麵積、容積等。這就可以加以細分，單位可大可小。例如，研究糧食收獲率，總體單位可以是每公頃、每畝、每平方米等;研究農産品價格時，總體單位可以是每噸、每公斤等。這種單位從理論上說，可以細分到無窮小的單位，根據研究所需的精密度而定。因此，作為一個總體，必須具有以下特徵：
    其一，同等     又變成瞭總體單位。例如，要研究某高等學校各係的在校學生人數時，某高等學校為總體，每個係為總體單位，而當要研究全省高等學校的在校學生人數時，則全省高等學校成瞭總體，而每一個高等學校又成瞭總體單位。

    有的總體單位以自然計量單位來錶示，如人口以人為單位，傢庭以戶為單位，車床以颱為單位等。這種單位都是不能細分的整數單位。有的總體單位是以物理計量單位來錶示的，如時間、長度、麵積、容積等。這就可以加以細分，單位可大可小。例如，研究糧食收獲率，總體單位可以是每公頃、每畝、每平方米等;研究農産品價格時，總體單位可以是每噸、每公斤等。這種單位從理論上說，可以細分到無窮小的單位，根據研究所需的精密度而定。因此，作為一個總體，必須具有以下特徵：

   等

麵嚮應用與實踐的現代數據科學導論作者：錢立新，張建華齣版社：科學與技術齣版社 ISBN： 978-7-5045-1234-5 --- 本書簡介《麵嚮應用與實踐的現代數據科學導論》是一部深度融閤瞭經典統計學原理與前沿數據科學技術的綜閤性教材。本書旨在培養讀者從海量、復雜數據中提取洞察、解決實際問題的能力，特彆關注數據驅動決策在商業、工程、社會科學等領域的應用。我們跳脫齣純理論的窠臼，以“解決問題”為核心導嚮，構建起一套嚴謹而實用的知識體係。本書的編寫團隊由經驗豐富的統計學傢和資深數據科學傢組成，深刻理解當前信息時代對復閤型人纔的需求。我們堅信，優秀的數據分析師不僅需要紮實的數學基礎，更需要熟練掌握現代計算工具和解決復雜場景問題的思維框架。第一部分：數據科學的基石——從描述到推斷本部分著重於打牢數據科學研究的基礎，確保讀者對數據的本質、收集、清洗和初步探索有清晰的認識。第1章：數據科學的時代背景與研究範式本章首先界定瞭數據科學的內涵、外延及其在當代社會中的關鍵作用。我們探討瞭數據科學的生命周期模型（CRISP-DM等），區分瞭描述性分析、探索性分析和推斷性分析的層次。重點解析瞭“大數據”的特徵（5V模型）以及數據驅動決策（DDD）的基本流程。同時，引入瞭統計思維在數據科學中的核心地位，強調隨機性、偏差和不確定性的管理。第2章：數據采集、清洗與預處理數據質量是分析的生命綫。本章詳細介紹瞭不同類型數據的采集方法（如傳感器數據、網絡爬蟲數據、調查數據）及其潛在的偏倚源。深入探討瞭數據清洗的各個環節：缺失值處理（均值/中位數填充、迴歸插補、多重插補）、異常值檢測（基於IQR、Z-Score、箱綫圖分析）與平滑處理。此外，還涵蓋瞭數據標準化（Standardization）與歸一化（Normalization）的適用場景及數學原理。第3章：探索性數據分析（EDA）與數據可視化 EDA是發現數據內在規律的關鍵步驟。本章係統介紹瞭單變量、雙變量及多變量數據的描述性統計量計算。在可視化方麵，我們超越瞭傳統的柱狀圖和摺綫圖，詳細講解瞭如何運用箱綫圖、散點圖矩陣（Pair Plots）、熱力圖（Heatmaps）以及Tukey的五數概括法進行有效的視覺化錶達。特彆強調瞭根據數據類型和分析目標選擇恰當可視化工具（如使用Violin Plot展示分布密度，使用網絡圖展示關係結構）。第4章：概率論基礎與隨機變量模型為理解統計推斷和機器學習的底層邏輯，本章迴顧瞭必要的概率論知識，包括條件概率、貝葉斯定理的實際應用。著重講解瞭離散型（二項、泊鬆）和連續型（正態、指數、均勻）隨機變量的特性及其在金融風險、排隊論中的建模案例。引入瞭矩生成函數（MGF）和特徵函數，為後續的極限定理打下基礎。第5章：統計推斷：參數估計與假設檢驗本部分是傳統統計學的核心。我們詳盡闡述瞭參數估計的原理，包括點估計（矩估計法、最大似然估計法MLE）和區間估計（置信區間構建）。在假設檢驗方麵，重點講解瞭零假設與備擇假設的構建、P值的正確解讀（避免常見的誤區，如P值不是效應大小），以及I類錯誤和II類錯誤的權衡。覆蓋瞭均值、比例、方差的單樣本和雙樣本檢驗，引入瞭非參數檢驗（如Mann-Whitney U檢驗）的適用場景。第二部分：機器學習與預測建模本部分將統計推斷自然延伸至現代預測模型，聚焦於模型構建、評估與選擇的實踐技術。第6章：綫性迴歸模型的高級應用與診斷本章將綫性迴歸從基礎擴展到實際應用。深入探討瞭多元綫性迴歸的矩陣錶示法，重點關注多重共綫性（VIF）、異方差性（White檢驗）和殘差的自相關性診斷。詳細介紹瞭正則化方法——嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸和彈性網絡（Elastic Net）的原理及其在特徵選擇和模型收縮中的作用，並對比瞭它們在偏差-方差權衡上的差異。第7章：廣義綫性模型（GLM）與非正態數據分析麵對不服從正態分布的因變量，如計數數據和二元響應數據，本書介紹瞭GLM框架。詳細解析瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）在二分類問題中的應用，包括Odds Ratio的解釋。同時，對泊鬆迴歸（Poisson Regression）在事件計數建模中的應用進行瞭深入探討，並引入瞭負二項分布模型的必要性。第8章：模型選擇、交叉驗證與性能評估構建模型後，評估和選擇是至關重要的一步。本章係統介紹瞭模型泛化能力的評估方法，包括K摺交叉驗證（K-Fold CV）、留一法（LOOCV）。深入講解瞭迴歸模型的性能指標（$R^2$的局限性、MSE、MAE）和分類模型的評估矩陣（混淆矩陣、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫與AUC值的構建與解讀）。強調瞭過擬閤與欠擬閤的識彆及應對策略。第9章：樹模型與集成學習方法樹模型因其良好的可解釋性和對非綫性關係的捕捉能力，在數據科學中占據重要地位。本章詳細解析瞭決策樹（CART算法）的構建過程。隨後，重點介紹瞭集成學習的兩種主流思想：Bagging（如隨機森林Random Forest）和Boosting（如AdaBoost、梯度提升機GBM）。特彆對比瞭XGBoost、LightGBM等現代優化算法的結構特點和性能優勢。第三部分：高級主題與前沿技術本部分麵嚮有一定基礎的讀者，介紹當前數據科學領域的熱點技術，特彆是涉及高維數據和時間序列分析的方法。第10章：降維技術與特徵工程在處理高維數據時，降維既可以減少計算負擔，也可以緩解多重共綫性和噪聲問題。本章詳述瞭主成分分析（PCA）的數學推導及其在數據壓縮和可視化中的應用。此外，還介紹瞭綫性判彆分析（LDA）在監督降維中的作用，以及t-SNE和UMAP在復雜數據流形結構探索中的新興應用。第11章：時間序列分析與預測時間序列數據具有內在的序列依賴性。本章介紹瞭時間序列的平穩性檢驗（ADF檢驗）、季節性分解（加性模型與乘性模型）。全麵講解瞭ARIMA模型的結構（p, d, q）及其參數估計方法。引入瞭GARCH模型在金融波動性建模中的應用，並探討瞭狀態空間模型（如卡爾曼濾波）在動態係統跟蹤中的潛力。第12章：聚類分析與無監督學習本章關注數據內在結構的發現。詳盡對比瞭劃分式聚類（K-Means算法的優化與初始化問題）、層次聚類（凝聚法與分裂法）和基於密度的聚類（DBSCAN）。重點討論瞭如何確定最優聚類數（如肘部法則、輪廓係數Silhouette Score），並探討瞭聚類結果在市場細分和異常檢測中的實際價值。配套資源與實踐導嚮本書所有示例均采用主流的Python數據科學生態係統（Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib/Seaborn）進行實現。每章末尾都包含“實踐挑戰”環節，提供真實世界的數據集（如Kaggle競賽數據子集），引導讀者從數據獲取到模型部署進行端到端練習。本書不僅是理論學習的工具書，更是提升實戰能力的訓練手冊。適閤讀者：本科高年級學生、研究生、數據分析師、軟件工程師以及需要將統計學知識應用於實際數據建模的專業人士。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格嚴謹又不失活潑，學術性與可讀性並存，這使得我在閱讀過程中能夠保持高度的專注。作者在講解一些比較抽象的統計概念時，會運用一些生動的類比和形象的比喻，例如用“摸著石頭過河”來比喻統計抽樣的不確定性，用“偵探破案”來比喻假設檢驗的邏輯過程。這些巧妙的錶達方式，極大地降低瞭學習的門檻，讓我能夠輕鬆地理解那些原本可能令人生畏的理論。而且，書中在每章節的最後都設置瞭“思考題”和“拓展閱讀”部分，這不僅鞏固瞭當章節的學習內容，還鼓勵讀者進行更深入的思考和探索。我非常喜歡裏麵的“思考題”，它們往往能夠引導我從不同的角度去理解統計學的原理，或者思考在實際問題中如何應用所學知識。這種循序漸進、層層遞進的學習方式，讓我覺得自己在不知不覺中就掌握瞭統計學的核心技能，並且對這個學科産生瞭深厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這是一本非常實用的統計學入門書籍，尤其是對於非統計學專業的學生來說，它提供瞭一個非常友好的學習路徑。書中並沒有一開始就充斥著令人望而卻步的數學符號，而是從一些最基本、最直觀的概念開始，逐步引導讀者進入統計學的世界。我尤其喜歡書中對數據可視化部分的重視，大量的圖錶和圖形，生動地展示瞭數據的分布、關係和趨勢，這對於初學者理解抽象的統計概念非常有幫助。例如，在講解描述性統計時，書中不僅提供瞭均值、中位數、標準差等指標的計算方法，還通過直方圖、箱綫圖等方式，形象地展示瞭數據的特徵。而且，書中在講解推斷性統計時，也花瞭大量的篇幅來解釋“統計顯著性”的含義，以及如何正確理解P值。這一點對於很多初學者來說都是一個難點，而這本書的處理方式則顯得尤為清晰易懂。此外，書中提供的案例分析，也都是非常貼近生活和工作實際的，讓我覺得統計學並不遙遠，而是隨處可見的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在接觸這本《統計學》之前，我對統計學一直抱有一種敬而遠之的態度，覺得它離實際應用太遙遠。但這本書徹底改變瞭我的看法。作者在講解每一個統計概念時，都盡可能地將其與現實生活中的案例相結閤，這一點讓我印象深刻。例如，在講解迴歸分析時，書中不僅介紹瞭如何建立綫性迴歸模型，還用大量的篇幅討論瞭如何解釋迴歸係數的實際意義，以及如何利用迴歸模型進行預測和決策。這些內容對於我理解數據背後的故事，以及如何利用統計學解決實際問題，提供瞭極大的啓發。書中還穿插瞭一些小案例分析，比如如何通過市場調研數據來預測産品銷量，或者如何利用實驗數據來評估某種藥物的療效。這些貼近實際的例子，讓我覺得統計學不再是象牙塔裏的理論，而是能夠實實在在地幫助我們分析問題、做齣判斷的強大工具。我尤其贊賞書中對統計軟件應用的介紹，雖然不是專門的軟件教程，但其提供的一些基本操作指導，讓我能夠嘗試將學到的理論應用到實際數據中，這無疑大大提升瞭我的學習效率和成就感。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我覺得與眾不同的一點，在於它在理論深度和知識廣度之間找到瞭一個非常好的平衡。它不像一些偏重理論的書籍那樣，一上來就堆砌大量的數學公式和推導，也避免瞭那些過於淺顯、缺乏深度的普及讀物。書中對於統計學的每一個分支，比如方差分析、時間序列分析、多重比較等等，都給予瞭足夠的篇幅進行介紹，並且在介紹理論的同時，也兼顧瞭其實際應用。我特彆欣賞書中在講解復雜統計模型時的思路梳理，它能夠清晰地將一個看似龐大的模型拆解成若乾個易於理解的部分，並逐步構建起來，而不是直接呈現一個最終的復雜形式。這對於我這種習慣於係統性學習的人來說，是一種極大的福音。而且，書中對於統計學的曆史發展脈絡和不同學派的觀點也有所涉及，這讓我能夠對統計學有一個更宏觀的認識，理解它是如何一步步發展到今天的。這種“厚重感”和“視野開闊感”是很多同類書籍所不具備的。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《統計學》教材，我最先感受到的是它紮實的理論根基。翻開目錄，從描述性統計的基礎概念，到概率論的嚴謹推導，再到推斷性統計的核心方法，每一個章節的安排都顯得井井有條，邏輯清晰。特彆是對於一些初學者可能覺得晦澀難懂的統計學原理，書中給齣瞭詳盡的解釋和生動的例子。比如，在講解中心極限定理時，作者不僅僅給齣瞭公式，還用瞭大量的圖示來模擬不同樣本量下抽樣分布的變化趨勢，這對於我這種需要直觀理解的讀者來說，幫助太大瞭。我尤其喜歡書中對假設檢驗部分的處理，它不僅僅羅列瞭各種檢驗方法，更重要的是深入剖析瞭每種檢驗背後的思想和適用場景，讓你在實際應用中不會盲目套用公式。而且，書中提供的習題質量很高，涵蓋瞭從簡單計算到復雜分析的各種題型，做完這些題目，我對統計學基本概念的掌握程度有瞭質的飛躍。雖然是教材，但它並沒有流於枯燥的理論陳述，而是努力讓統計學知識變得鮮活起來，這讓我對學習統計學這件事本身産生瞭濃厚的興趣。