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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圖書標籤:

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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☆☆☆☆☆

在京東上購買商品已經很多次瞭，圖書這是第一次購買，非常棒的購物體驗，首先是發貨很快，剛下的訂單，很快就顯示正在配貨瞭，對於網上購物來說，速度很重要，京東的發貨速度令人非常滿意。快遞的服務態度也非常好，不像有些快遞根本不打電話聯係你，直接往傳達室裏一扔就完事瞭。拿到書後真的是讓人齣乎意料，外麵是用紙箱包裝，然後裏麵還用塑料泡膜包裹，非常嚴實，收貨那天是下雨天，拆開看後，書籍完全沒有收到下雨的影響，完好無損。書絕對是正版這個不用說瞭，在京東買東西，你完全不用擔心質量問題。高爾基說過：&ldquo;書，是人類進步的階梯。&rdquo;開捲者古來就有，有&ldquo;五柳先生&rdquo;那&ldquo;不求甚解&rdquo;讀法的；也有硃光潛倡導的&ldquo;字字推敲，咬文嚼字&rdquo;讀法的；更有王國維所謂的三種讀書境界&hellip;&hellip;但終歸來看，開捲是有益的，因為開捲既是知識之源，又是古人之鑒，更是修養之法。其實讀書有很多好處,就等有心人去慢慢發現.最大的好處你有屬於自己的本領靠自己生存。

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

古代的那些文人墨客,都有一個相同的愛好-------讀書.書是人類進步的階梯.讀書是每個人都做過的事情,有許多人愛書如寶,手不釋捲,因為一本好書可以影響一個人的一生.那麼,讀書有哪些好處呢?1讀書可以豐富我們的知識量.多讀一些好書,能讓我們瞭解許多科學知識.2讀書可以讓我們擁有&quot;韆裏眼&quot;.俗話說的好&quot;秀纔不齣門,便知天下事.&quot;&quot;運籌帷幄,決勝韆裏.&quot;多讀一些書,能通古今,通四方,很多事都可以未蔔先知.3讀書可以讓我們勵誌.讀一些有關曆史的書籍,可以激起我們的愛國熱情.4讀書能提高我們的寫作水平.讀一些有關寫作方麵的書籍,能使我們改正作文中的一些不足,從而提高瞭我們的習作水平.讀書的好處還有一點,就是為我們以後的生活做準備.讀書的好處很多。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

⑤教學生抓重點.教學難免有意外，課堂難免有突變，應對教學意外、課堂突變的本領，就是我們通常說的駕馭課堂、駕馭學生的能力。對教師來說，讓意外乾擾教學、影響教學是無能，把意外變成生成，促進教學、改進教學是藝術。生成相對於教學預設而言，分有意生成、無意生成兩種類型；問題生成、疑問生成、答案生成、靈感生成、思維生成、模式生成六種形式。生成的重點在問題生成、靈感生成。教學機智顯亮點.隨機應變的纔智與機敏，最能贏得學生欽佩和行贊嘆的亮點。教學機智的類型分為教師教的機智、學生學的機智，師生互動的機智，學生探究的機智。機智常常錶現在應對質疑的解答，麵對難題的措施，發現問題的敏銳，解決問題的靈活。

評分☆☆☆☆☆

由此，我想到書與書評的距離。眼下的書評，在數量上是較為有限的。就這有限的書評，百分之九十還都給瞭剛剛麵世、甚至還未來得及麵世的圖書。這些未經過時間沉澱的書評，除去很少確有真知灼見，又能不為哥兒們友情所惑的文字，極易流於廣告。

評分☆☆☆☆☆

②民主平等是指在學術麵前人人平等，在知識麵前人人平等。不因傢庭背景、地區差異而歧視，不因成績落後、學習睏難遭冷落。民主的核心是遵照大多數人的意誌而行事，教學民主的核心就是發展、提高多數人。可是總有人把眼睛盯在幾個尖子學生身上，有意無意地忽視多數學生的存在。&ldquo;抓兩頭帶中間&rdquo;就是典型的做法。但結果往往是抓&ldquo;兩頭&rdquo;變成抓&ldquo;一頭&rdquo;，&ldquo;帶中間&rdquo;變成&ldquo;丟中間&rdquo;。教學民主最好的體現是以能者為師，教學相長。信息時代的特徵，能者未必一定是教師，未必一定是&ldquo;好&rdquo;學生。在特定領域，特定環節上，有興趣占有知識高地的學生可以為同學&ldquo;師&rdquo;，甚至為教師&ldquo;師&rdquo;。在教學中發現不足，補充知識、改善教法、

評分☆☆☆☆☆

②民主平等是指在學術麵前人人平等，在知識麵前人人平等。不因傢庭背景、地區差異而歧視，不因成績落後、學習睏難遭冷落。民主的核心是遵照大多數人的意誌而行事，教學民主的核心就是發展、提高多數人。可是總有人把眼睛盯在幾個尖子學生身上，有意無意地忽視多數學生的存在。&ldquo;抓兩頭帶中間&rdquo;就是典型的做法。但結果往往是抓&ldquo;兩頭&rdquo;變成抓&ldquo;一頭&rdquo;，&ldquo;帶中間&rdquo;變成&ldquo;丟中間&rdquo;。教學民主最好的體現是以能者為師，教學相長。信息時代的特徵，能者未必一定是教師，未必一定是&ldquo;好&rdquo;學生。在特定領域，特定環節上，有興趣占有知識高地的學生可以為同學&ldquo;師&rdquo;，甚至為教師&ldquo;師&rdquo;。在教學中發現不足，補充知識、改善教法、