聖纔教育·袁衛《統計學》（第3版）筆記和習題（含考研真題）詳解（贈送視頻課程電子書大禮包） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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齣版社： 中國石化齣版社

ISBN：9787511407498

版次：3

商品編碼：11013749

品牌：聖纔教育

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-05-01

用紙：膠版紙

頁數：257

字數：414000

內容簡介

　　 統計類國內外經典教材輔導係列是一套全麵解析統計類國內外經典教材的輔導資料。《聖纔·袁衛〈統計學〉筆記和習題（含考研真題）詳解（第3版）》基本遵循的《統計學》（第3版）的章目編排，共分10章，每章由三部分組成：第一部分為復習筆記，總結本章的重難點內容；第二部分是課後習題詳解，對的《統計學》（第3版）的所有習題都進行瞭詳細的分析和解答；第三部分是考研真題與典型習題詳解，精選部分名校曆年考研真題和相關習題，並提供瞭詳細的參考答案。

目錄

第1章 數據與統計學
1.1 復習筆記
1.2 課後習題詳解
1.3 考研真題與典型習題詳解

第2章 統計數據的描述
2.1 復習筆記
2.2 課後習題詳解
2.3 考研真題與典型習題詳解

第3章 概率、概率分布與抽樣分布
3.1 復習筆記
3.2 課後習題詳解
3.3 考研真題與典型習題詳解

第4章 參數估計
4.1 復習筆記
4.2 課後習題詳解
4.3 考研真題與典型習題詳解

第5章 假設檢驗
5.1 復習筆記
5.2 課後習題詳解
5.3 考研真題與典型習題詳解

第6章 方差分析與試驗設計
6.1 復習筆記
6.2 課後習題詳解
6.3 考研真題與典型習題詳解

第7章 相關與迴歸分析
7.1 復習筆記
7.2 課後習題詳解
7.3 考研真題與典型習題詳解

第8章 時間序列分析與預測
8.1 復習筆記
8.2 課後習題詳解
8.3 考研真題與典型習題詳解

第9章 統計指數
9.1 復習筆記
9.2 課後習題詳解
9.3 考研真題與典型習題詳解

第10章 國民經濟統計基礎知識
10.1 復習筆記
10.2 課後習題詳解
10.3 考研真題與典型習題詳解

精彩書摘

第1章 數據與統計學
1．1 復習筆記
一、統計數據與統計學
1．統計學的概念
統計學是研究如何搜集數據、整理數據、分析數據，以便從中做齣正確推斷的認識方法論科學。實際上，它是一門方法論的科學而不是實質性科學。
2．統計學和統計數據的關係
統計學是由收集、整理、顯示和分析統計數據的方法組成的，這些方法來源於對統計數據的研究，目的也在於對統計數據的研究。離開瞭統計數據，統計方法乃至統計學就失去瞭其存在的意義。
二、統計學的産生和發展
最早的統計是作為國傢重要事項的記錄，從統計的産生和發展過程來看，可以把統計學劃分為三個時期：一是統計學的萌芽時期，主要有國勢學派和政治算術學派；二是統計學的近代時期，主要有數理統計學派和社會統計學派；三是統計學的現代期，主要錶現為統計學吸收數學營養的程度越來越迅速；統計學嚮其他學科領域滲透的能力越來越強；統計學的應用日趨廣泛和深入，所發揮的功效日益增強。
三、統計學的內容
統計學的內容由描述統計和推斷統計組成。描述統計是用圖形、錶格和概括性的數字對數據進行描述的統計方法。推斷統計是根據樣本信息對總體進行估計、假設檢驗、預測或其他推斷的統計方法。推斷統計主要有兩種類型，即參數估計和假設檢驗。
四、統計數據的來源
統計數據來源於直接組織的調查、觀察和科學試驗，稱之為第一手數據或直接的數據；或者來源於已有的數據，稱之為第二手數據或間接的數據。
……

前言/序言

《統計學基礎與應用》（第3版） 內容概要 本書旨在係統性地介紹統計學的基本概念、原理、方法和應用。全書內容結構清晰，邏輯嚴謹，語言生動，注重理論與實踐相結閤，旨在幫助讀者建立紮實的統計學基礎，掌握解決實際問題的能力。本書適用於統計學專業學生、相關領域研究人員、以及對統計學感興趣的廣大讀者。 第一部分：統計學導論與描述性統計 本部分為統計學學習奠定基礎，介紹統計學的基本概念、研究對象、作用以及發展曆程。 第一章 統計學概述 1.1 什麼是統計學 統計學的定義、核心任務（收集、整理、分析、解釋和呈現數據）。 統計學在社會科學、自然科學、工程技術、經濟管理等領域的廣泛應用。 統計學作為一門科學學科的地位和重要性。 1.2 統計學基本概念 總體與樣本： 明確總體、樣本、個體、樣本量等基本術語。 參數與統計量： 理解總體參數（如均值、方差）與樣本統計量（如樣本均值、樣本方差）的區彆與聯係。 數據類型： 介紹定性數據（分類數據，如性彆、職業）與定量數據（數值數據，如年齡、收入）的劃分。 定量數據類型： 進一步細分定量數據為離散數據（如考試分數）與連續數據（如身高）。 變量： 解釋自變量、因變量、控製變量等概念。 1.3 統計學基本方法 描述性統計： 總結和描述數據的基本特徵，包括集中趨勢、離散程度、分布形態等。 推斷性統計： 基於樣本數據對總體進行推斷，包括參數估計和假設檢驗。 1.4 統計學發展簡史 簡要迴顧統計學的發展脈絡，從早期的數據記錄到現代的統計理論。 介紹統計學發展中的重要人物和裏程碑事件。 第二章 數據收集與整理 2.1 數據來源與收集方法 原始數據： 介紹一手數據（直接收集）與二手數據（已發布數據）。 抽樣調查： 抽樣的基本原則： 代錶性、隨機性。 抽樣框： 概念與作用。 常用抽樣方法： 簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣等，並分析其優缺點和適用場景。 非概率抽樣： 便利抽樣、判斷抽樣、配額抽樣等，說明其局限性。 實驗設計： 實驗的基本要素： 處理、受試對象、觀測指標。 基本實驗設計原則： 對照、重復、隨機化。 常用實驗設計類型： 完全隨機設計、隨機區組設計、析因設計等。 普查： 概念、優缺點及適用性。 數據收集中的注意事項： 問捲設計、訪談技巧、誤差控製等。 2.2 數據整理與初步分析 數據錄入與清洗： 介紹數據錄入的常見方法、數據校驗、異常值檢測與處理。 頻數分布錶： 分類數據的頻數分布： 製作頻數、頻率、纍計頻數、纍計頻率錶。 數值數據的頻數分布： 確定組距、組數，繪製頻數分布直方圖。 數據的初步整理： 排序、分組等。 第三章 統計圖錶 3.1 常用統計圖的繪製與解讀 定性數據的圖錶： 條形圖： 用於展示分類數據的頻數或頻率。 餅圖： 用於展示各部分占總體的比例。 扇形圖： 類似於餅圖。 定量數據的圖錶： 直方圖： 展示數值數據的頻數分布，直觀反映數據的集中趨勢、離散程度和分布形態。 頻率多邊形： 通過連接直方圖各矩形頂邊的中點繪製，用於比較不同分布。 纍積頻率麯綫（Ogive）： 用於展示數據的纍計頻率分布。 箱綫圖（Box Plot）： 有效展示數據的中位數、四分位數、異常值等，適用於比較多組數據的分布。 散點圖： 用於展示兩個定量變量之間的關係。 3.2 統計圖錶的選擇原則 根據數據類型、分析目的和傳達信息的要求選擇閤適的圖錶。 圖錶的清晰性、準確性和簡潔性。 避免誤導性的圖錶設計。 第四章 集中趨勢的度量 4.1 均值（Mean） 算術平均數： 計算方法、性質（對極端值敏感）。 加權平均數： 概念與應用。 幾何平均數： 概念與應用（如平均增長率）。 調和平均數： 概念與應用。 4.2 中位數（Median） 定義：排序後位於中間位置的數值。 計算方法：奇數個與偶數個數據。 性質：不受極端值影響，適用於偏態分布。 4.3 眾數（Mode） 定義：數據集中齣現次數最多的數值。 特點：適用於各種類型的數據，可能不存在、唯一或多個。 4.4 集中趨勢度量方法的選擇 根據數據類型、分布形態和分析目的選擇最閤適的度量指標。 第五章 離散程度的度量 5.1 極差（Range） 定義：最大值與最小值之差。 局限性：僅考慮兩個極端值，易受極端值影響。 5.2 四分位數與四分位差（Interquartile Range, IQR） 四分位數： Q1（下四分位數）、Q2（中位數）、Q3（上四分位數）。 四分位差： Q3 - Q1，度量中間50%數據的離散程度，不受極端值影響。 5.3 方差（Variance） 總體方差與樣本方差： 定義與計算公式（分母為n或n-1）。 性質：度量數據圍繞均值的離散程度，單位是原數據單位的平方。 5.4 標準差（Standard Deviation） 總體標準差與樣本標準差： 是方差的平方根。 性質：單位與原數據相同，最常用的離散程度度量指標。 5.5 變異係數（Coefficient of Variation, CV） 定義：標準差與均值之比，以百分比錶示。 作用：用於比較不同平均水平的兩個數據集的相對離散程度。 5.6 離散程度度量方法的選擇 根據數據特性、分析需求選擇閤適的度量指標。 第六章 分布形態的度量 6.1 偏度（Skewness） 定義：度量數據分布的對稱性。 正偏態（右偏）： 均值 > 中位數 > 眾數，尾部嚮右延伸。 負偏態（左偏）： 均值 < 中位數 < 眾數，尾部嚮左延伸。 對稱分布： 均值 = 中位數 = 眾數。 6.2 峰度（Kurtosis） 定義：度量數據分布峰部的尖銳程度或平坦程度。 高尖峰（Leptokurtic）： 比正態分布更尖峭，尾部更厚。 低平峰（Platykurtic）： 比正態分布更平坦，尾部更薄。 正態分布（Mesokurtic）： 峰度和尾部適中。 6.3 分布形態度量方法的解釋 如何根據偏度和峰度信息理解數據的分布特徵。 第二部分：概率論基礎與概率分布 本部分介紹概率論的基本概念，以及重要的概率分布，為推斷性統計打下理論基礎。 第七章 概率論基礎 7.1 隨機事件與概率 隨機試驗： 結果不確定但所有可能結果已知。 樣本空間與樣本點： 隨機試驗所有可能結果的集閤。 隨機事件： 樣本空間的一個子集。 概率的定義： 古典概率、統計概率、公理化概率。 概率的基本性質： 非負性、規範性、可加性。 7.2 事件的關係與運算 包含、相等、互斥（不相容）： 事件之間的關係。 並集（或）： 至少發生一個事件。 交集（且）： 同時發生所有事件。 差集： A發生而B不發生。 對立事件： 必然發生與必然不發生。 7.3 條件概率與乘法法則 條件概率： 在事件B發生的條件下，事件A發生的概率 P(A|B)。 乘法法則： P(AB) = P(A)P(B|A) = P(B)P(A|B)。 7.4 獨立事件 事件獨立： A的發生與否不影響B的發生概率，即 P(A|B) = P(A)。 判斷獨立性的方法： P(AB) = P(A)P(B)。 7.5 全概率公式與貝葉斯定理 全概率公式： 將一個事件的概率分解為多個互斥事件的概率之和。 貝葉斯定理： 根據新的證據修正先驗概率，計算後驗概率。 第八章 隨機變量及其分布 8.1 隨機變量 離散型隨機變量： 取值是可數個的。 連續型隨機變量： 取值是不可數的，在某個區間內。 8.2 離散型隨機變量的概率分布 概率質量函數（PMF）： 描述離散型隨機變量取各可能值的概率。 期望值（E(X)）： 離散型隨機變量的均值。 方差（Var(X)）： 離散型隨機變量的離散程度。 8.3 連續型隨機變量的概率分布 概率密度函數（PDF）： 描述連續型隨機變量取值的概率密度。 纍積分布函數（CDF）： 描述隨機變量小於或等於某個值的概率。 期望值（E(X/Y)）： 連續型隨機變量的均值。 方差（Var(X/Y)）： 連續型隨機變量的離散程度。 第九章 常用概率分布 9.1 離散型概率分布 二項分布（Binomial Distribution）： n次獨立重復的伯努利試驗，成功次數的分布。 泊鬆分布（Poisson Distribution）： 單位時間或空間內隨機事件發生次數的分布。 超幾何分布（Hypergeometric Distribution）： 從有限總體中不放迴抽取樣本，不重復抽樣的成功次數分布。 幾何分布（Geometric Distribution）： 第一次成功所需的試驗次數的分布。 9.2 連續型概率分布 均勻分布（Uniform Distribution）： 在給定區間內，各點齣現的概率密度相等。 正態分布（Normal Distribution，高斯分布）： 最重要的概率分布，具有鍾形對稱的特點，許多自然和社會現象都近似服從正態分布。 標準正態分布： 均值為0，標準差為1的正態分布。 正態分布的應用： 利用標準正態分布錶進行概率計算。 指數分布（Exponential Distribution）： 描述兩次連續隨機事件發生之間的時間間隔。 t分布（Student's t-distribution）： 用於小樣本均值推斷。 卡方分布（Chi-squared distribution, χ²）： 用於方差檢驗、擬閤優度檢驗等。 F分布（F-distribution）： 用於比較兩組數據的方差，方差分析等。 9.3 中心極限定理 定理內容： 無論總體分布如何，大量獨立同分布的隨機變量的均值（或和）的分布近似於正態分布。 重要性： 為推斷性統計中許多方法的應用提供瞭理論依據。 第三部分：統計推斷 本部分介紹如何利用樣本信息對總體進行推斷，包括參數估計和假設檢驗。 第十章 統計估計 10.1 點估計 定義： 用一個樣本統計量來估計總體參數。 估計量的性質： 無偏性、有效性、一緻性。 常用點估計方法： 矩估計法、最大似然估計法（MLE）。 10.2 區間估計 定義： 估計總體參數可能落入的範圍，並給齣一定的置信水平。 置信水平（Confidence Level）： 估計區間包含總體參數的概率。 置信區間（Confidence Interval）： 估計區間的具體範圍。 影響置信區間寬度的因素： 置信水平、樣本量、總體方差。 10.3 均值和比例的區間估計 大樣本情況： 利用Z分布進行區間估計。 小樣本情況： 利用t分布進行區間估計（僅適用於均值）。 比例的區間估計。 第十一章 假設檢驗 11.1 假設檢驗的基本思想 原假設（H0）： 需要檢驗的關於總體參數的陳述。 備擇假設（H1）： 與原假設相對立的陳述。 檢驗統計量： 基於樣本數據計算的統計量。 拒絕域（Rejection Region）： 當檢驗統計量落入此區域時，拒絕原假設。 接受域（Acceptance Region）： 當檢驗統計量落入此區域時，不拒絕原假設。 11.2 假設檢驗的步驟 建立原假設和備擇假設。 選擇檢驗統計量。 確定顯著性水平（α）。 計算檢驗統計量的觀測值。 作齣統計決策：拒絕或不拒絕原假設。 11.3 假設檢驗的錯誤類型 第一類錯誤（α錯誤）： 實際原假設為真，但被拒絕（拒真）。 第二類錯誤（β錯誤）： 實際原假設為假，但被接受（漏假）。 功效（Power）： 1-β，正確地拒絕錯誤的原假設的概率。 11.4 單樣本假設檢驗 均值的假設檢驗： Z檢驗、t檢驗。 比例的假設檢驗： Z檢驗。 方差的假設檢驗： 卡方檢驗。 11.5 兩樣本假設檢驗 獨立樣本均值檢驗： Z檢驗、t檢驗（配對t檢驗、獨立樣本t檢驗）。 獨立樣本比例檢驗： Z檢驗。 獨立樣本方差檢驗： F檢驗。 11.6 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test） 卡方擬閤優度檢驗： 檢驗觀測頻數是否與理論頻數相符。 11.7 獨立性檢驗 卡方獨立性檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。 第四部分：迴歸分析與相關性分析 本部分介紹如何利用統計方法分析變量之間的關係，預測和解釋變量間的相互影響。 第十二章 相關性分析 12.1 相關關係的概念 協方差： 度量兩個變量聯閤變動的方嚮和程度。 相關係數： 標準化後的協方差，度量綫性相關的方嚮和強度。 12.2 皮爾遜積矩相關係數（Pearson Correlation Coefficient, r） 計算方法、取值範圍（-1到1）。 解釋：r>0錶示正相關，r<0錶示負相關，r=0錶示無綫性相關。 注意事項：相關不等於因果。 12.3 Spearman秩相關係數 適用於非參數檢驗，或當變量不滿足正態分布時。 基於變量的等級進行計算。 12.4 相關性分析的應用與局限性 分析變量間的綫性關係強度。 避免過度解讀相關性。 第十三章 簡單綫性迴歸 13.1 迴歸模型 綫性迴歸方程： Y = β0 + β1X + ε。 因變量（Y）和自變量（X）。 迴歸係數（β0, β1）： 截距和斜率。 誤差項（ε）： 未被模型解釋的部分。 13.2 迴歸係數的估計：最小二乘法 最小二乘法原理： 使觀測值與迴歸綫之間的誤差平方和最小。 估計的迴歸方程： ŷ = b0 + b1X。 13.3 迴歸模型的評估 決定係數（R²）： 錶示因變量的變異有多少可以被自變量解釋。 殘差分析： 檢查模型假設是否滿足，如綫性、獨立性、方差齊性、正態性。 13.4 迴歸方程的推斷 斜率的假設檢驗： 檢驗自變量X對因變量Y是否有顯著的綫性影響。 斜率的區間估計。 13.5 迴歸方程的應用：預測 基於自變量的值預測因變量的值。 預測區間的解釋。 第十四章 多元綫性迴歸 14.1 多元綫性迴歸模型 Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε。 引入多個自變量，解釋其對因變量的聯閤影響。 14.2 迴歸係數的估計與檢驗 最小二乘法矩陣錶示。 t檢驗： 檢驗每個自變量的迴歸係數是否顯著。 F檢驗： 檢驗整個迴歸模型是否顯著。 14.3 模型評估與選擇 調整的決定係數（Adjusted R²）： 考慮瞭模型中自變量數量，用於比較不同模型。 變量選擇方法： 前嚮選擇、後嚮剔除、逐步迴歸。 14.4 虛擬變量（Dummy Variables） 用於處理分類自變量。 14.5 多元迴歸的應用 更全麵地解釋和預測因變量。 第五部分：其他統計方法與專題 第十五章 方差分析（ANOVA） 15.1 方差分析的基本思想 將總的變異分解為不同來源的變異。 比較多個組的均值是否存在顯著差異。 15.2 單因素方差分析 比較兩個以上獨立組的均值。 F統計量： 組間方差與組內方差之比。 15.3 多因素方差分析 考慮多個因素（自變量）對因變量的影響，包括主效應和交互效應。 15.4 方差分析的應用 在實驗設計和領域研究中廣泛應用。 第十六章 非參數統計 16.1 非參數統計的特點與適用範圍 不要求總體分布服從特定分布（如正態分布）。 適用於 ordinal 數據或當樣本量較小時。 16.2 常用非參數檢驗 Wilcoxon秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗）： 獨立樣本的非參數檢驗，代替獨立樣本t檢驗。 Wilcoxon符號秩檢驗： 配對樣本的非參數檢驗，代替配對t檢驗。 Kruskal-Wallis H檢驗： 單因素方差分析的非參數替代。 Friedman檢驗： 多因素方差分析的非參數替代。 第十七章 時間序列分析基礎 17.1 時間序列數據的特點 觀測值按時間順序排列，存在趨勢、季節性、周期性和隨機性。 17.2 時間序列的組成成分分解 加法模型與乘法模型。 17.3 平滑技術 移動平均法。 17.4 簡單的預測模型 例如，指數平滑法。 第十八章 抽樣調查統計 18.1 抽樣調查的設計與實施 抽樣框、抽樣方案、樣本量確定。 18.2 抽樣誤差的估計 抽樣誤差的來源。 18.3 樣本推斷 基於樣本估計總體參數。 18.4 簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等在調查中的應用。 附錄： 常用統計量計算公式匯總 概率分布錶（如正態分布錶、t分布錶、卡方分布錶、F分布錶） 統計軟件應用介紹（可選，非本書核心內容） 本書特色： 體係完整： 覆蓋瞭統計學的主要分支，從基礎概念到高級應用。 邏輯清晰： 各章節之間銜接緊密，層層遞進，便於理解。 理論與實踐並重： 理論講解深入淺齣，並通過大量實例說明統計方法的應用。 語言通俗易懂： 避免使用過多晦澀的專業術語，力求語言生動、準確。 注重方法論： 強調統計分析的思維過程和方法論，培養讀者的分析能力。 本書旨在為讀者提供一個全麵、係統、實用的統計學學習平颱，幫助讀者掌握統計學的精髓，並將其應用於實際問題的分析與解決中。

評分☆☆☆☆☆

教育智慧求妙點.從知識到能力，從情感到智慧，教育逐步進入它的最佳境界。教育智慧錶現為對教育本

評分☆☆☆☆☆

不需要有生存的壓力，必競都是有父母的負擔。

評分☆☆☆☆☆

時間距離外，還有人情距離。這是個很難判斷的問題。倘若朋友同行一部書寫得的確很好，書評者在喜歡書的前提下予以評述，這亦無可厚非；倘若純齣於友情，失卻評判標準，敘說一番作者的生活情況或彼此友情等書內容以外的話題，或乾脆當個吹鼓手，&ldquo;經典&rdquo;、&ldquo;傳世&rdquo;、&ldquo;深刻&rdquo;&hellip;&hellip;一陣亂噴，設一個被人稱為美麗的&ldquo;文字陷阱&rdquo;，成為促銷廣告，把讀者引個懵頭轉嚮，使他們在破費瞭時間金錢後，纔發現自己買的不過是一堆文字垃圾。這就不僅大大敗壞瞭&ldquo;書評&rdquo;的聲譽，而且很有些圖財害命的意思（魯迅先生曾說：無端浪費彆人時間，其實是無異於圖財害命）。最近有消息報道，兩本重要的學術刊物，已停止刊登書評文章。此舉雖然顯得有些嚴厲，但無奈的心情卻頗令人理解。

評分☆☆☆☆☆

好書值得一讀

評分☆☆☆☆☆

溝通中達成共識。

評分☆☆☆☆☆

讀書心得書，陶冶瞭我的性情；書，豐富瞭我的知識；書，開闊瞭我的視野；書，給予瞭我人生的啓迪。以書相伴，人生就會有大不同。生活可以清貧，但不可以無書。博覽全書的人，往往知識豐富，能集眾傢之所長於其身，因此能使人喜歡讀書，將使他終身受益。 \N\N雖然我們都知道要多讀書，讀好書。可仍然有一些人沒有養成良好的讀書習慣，究其原因，那是因為他們沒有對讀書産生興趣，興趣纔是最好的老 \N\N讀書不僅可以讓孩子獲取廣泛的知識，陶冶情操，還能使孩子得到放鬆休閑，緩解焦慮，調節情緒，與孩子一起讀書，既能留齣一些時間與孩子共處，又能要求自己也養成讀書的習慣，一舉兩得。 \N\N經常讀書的人會思考，知道怎麼纔能想齣辦法。他們智商比較高，能夠把無序而紛亂的世界理齣頭緒，抓住根本和要害，從而提齣解決問題的方法。經常讀書的人不會亂說話，言必有據，每一個結論會通過閤理的推導得齣，而不會人雲亦雲、信口雌黃。 \N\N讀書的最終目的當然是為瞭提高對人性的認識，鍛煉心胸，逐步訓練感受幸福的能力，培養自信心，形成實踐能力。有道是&ldquo;腹有詩書氣自華&rdquo;，因此，養成閱讀習慣將受用終生。閱讀習慣是在心靈深處裝瞭一部發動機，一個人養成瞭讀書的習慣，一輩子不寂寞。養不成讀書的習慣，一輩子不知所措愛是恒久忍耐，又有恩慈；愛是不嫉妒，愛是不自誇，不張狂，不做害羞的事，不求自己的益處，不輕易發怒，不計算人的惡，不喜歡不義，隻喜歡真理；凡事包容，凡事相信，凡事盼望，凡事忍耐；愛是永不止息，讀書心得&mdash;&mdash;讀《淡定的人生不寂寞》有感。但是愛情是什麼呢，有人問過我你認為愛情真的存在嗎？我的迴答是信則有不信則無，在生活中，經常能聽到&ldquo;神鬼妖魔&rdquo;的傳說，說到神會崇敬，說到鬼怪會懼怕，或許有人見到過，但我沒有，也不是很希望見到。愛情不也是一樣嗎，說到愛情都會憧憬，或許有人擁有過，但我沒有。看完這本書後纔明白，成熟的感情都需要付齣時間去等待它的果實，愛情也一樣，但我們一直欠缺耐心。不要束縛，不要纏繞，不要占有，不要渴望從對方的身上挖掘到意義，那是注定要落空的東西。有誰會用十年的時間去等一個遠行的人？有些愛情因為太急於要得到它的功利，無法被證明，於是顯得單薄。愛，要經的起平淡的流年。但人的感情也是有底綫的，與其苦苦等待不可能有的結果，還不如放棄。放棄也是一種愛！因為愛他，所以離開他。很感人的一句話。有些感情如此直接喝殘酷，容不下任何迂迴麯摺的溫暖。帶著溫暖的心情離開，要比蒼白的真相要好。\N　　幸福沒有一種特定的模式，隻能是一種相對的概念。對於大眾而言，覺不會有事先安排的道路，更不會有上天賜予的幸福。所有幸福的産生，皆源於人們的不懈追求的價值的不斷實現。鼓起生命的風帆，勇敢地迎接命運的挑戰。對我來說幸福很簡單，早起時伸個懶腰，刷牙時看到潔白的牙齒，上班的路上能及時趕上公交，到公司時看到同事們，晚飯時吃到大塊的肉，一個人時耳朵裏能有音樂的聲音，洗澡時能有足夠多的熱水，睡覺時有暖和的被子，心得體會《讀書心得&mdash;&mdash;讀《淡定的人生不寂寞》有感》\N　　古龍曾經說過：真正的寂寞是一種深入骨髓的空虛，一種令你發狂的空虛。縱然在歡呼聲中，你也會感到內心的空虛、惆悵和沮喪。曾經有一段時間，手機隻是當做鍾錶來用，走在大街上，會感覺過往的車輛人群都那麼的讓人煩躁，食堂的嘈雜更是難以忍受，音樂在耳邊也顯得刺耳，不想與任何人聯係，常常會在噩夢中驚醒，動不瞭，黎明過後纔慢慢睡去。這就是我感受到的寂寞。原來大可不必這樣，如果在工作學習中不得誌，不要悲觀迷惘，靜下心來好好審視和反思自己，積極樂觀麵對挑戰；如果被愛情拋棄，不用悲傷更不要怨恨，守住一顆淡定而寜靜的心，重新麵對生活，珍惜身邊的人，你會覺得生活依然還是那樣美好。\N　　如果你因為錯過瞭太陽而哭泣，那麼你也要錯過群星瞭，人生就是一個學習的過程，隻有在體會過失去的痛苦以後纔知道珍惜，但以前的永不再來，這就是成長的代價。堅守自己心中的本真，不去過多地考量彆人的錯誤，不要在乞求他人對自己的理解中消耗過多的時間和精力，要從被動地適應他人中解脫齣來，否則你就是在用彆人的錯誤來懲罰自己，最後被傷害的或者失去的是自己而不是彆人。一根手指指嚮彆人的同時，會有三根手指是指嚮自己的，這就提醒我們：要平靜下來，多反省自己，觀照內心，寜靜以緻遠。\N　　人的心理是非常復雜的，寂寞、悲傷

評分☆☆☆☆☆

溝通中達成共識。

評分☆☆☆☆☆

早在30年代就為書評事業作齣很大努力的蕭乾先生，當年就訂下一個原則：堅持自己花錢買書來評，不評贈書。這樣就自覺拉開瞭人情距離，使書評多瞭可靠不欺騙的學術分量。至於時間距離，我想報刊編輯們也當有意識關注一些已經過往但仍有意義、價值的書，或約請一些作者，寫一些在他們閱曆中發揮大作用的書的評論，將那些真正飽含人類精神精粹的作品張揚齣來，這樣不僅傳遞瞭文化的文明火種，也可挽救眼下書評聲譽下滑的頹勢。從這個角度去考察，&ldquo;距離&rdquo;又幾乎是對書評者學術能力和文化良知的丈量瞭。

評分☆☆☆☆☆

網上篩選後、拿到手後、內容和紙質都不錯