现代统计学系列丛书：现代基础统计学 [Modern Elementary Statistics] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方开泰，彭小令 编

图书标签:

• 统计学
• 基础统计学
• 现代统计学
• 概率论
• 数理统计
• 数据分析
• 统计方法
• 高等教育
• 教材
• 学术研究

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040396744

版次：1

商品编码：11590103

包装：平装

丛书名： 现代统计学系列丛书

外文名称：Modern Elementary Statistics

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：350

字数：430000

正文语种：中文

内容简介

　　统计学是收集、整理和分析数据的科学和艺术。随着社会的发展，统计学的应用几乎遍及了自然科学、社会科学等所有的学科。《现代统计学系列丛书：现代基础统计学》依据编者多年在香港和珠海采用国际流行教科书讲授统计学的经验，生动全面地介绍了数据的收集与描述、统计推断和统计建模等主要内容。《现代统计学系列丛书：现代基础统计学》可以作为高等学校经管类、文科类专业本科生和研究生的教科书或参考书。授课教师可根据学生的具体情况对《现代统计学系列丛书：现代基础统计学》的内容进行适当取舍。

内页插图

目录

第0章 什么是统计学
0.1 统计学的定义
0.2 统计学的几个基本概念
0.3 变量的类型
0.3.1 属性变量
0.3.2 数值型变量
0.4 基础统计学的主要内容
0.4.1 数据的收集与描述
0.4.2 统计推断
0.4.3 统计建模
0.5 统计软件
附录0.1：初识SPSS
练习与讨论

第1章 抽样调查
1.1 什么是抽样调查
1.2 问卷调查的主要方式
1.3 抽样方法
1.3.1 概率抽样
1.3.2 非概率抽样
练习与讨论

第2章 数据的图形化描述
2.1 属性变量的图表描述
2.1.1 条形图
2.1.2 主次图
2.1.3 饼图
2.2 数值型变量的图表描述
2.2.1 茎叶图
2.2.2 频数分布表与直方图
2.3 二维数据的图表描述
2.3.1 两个属性变量分布的展示
2.3.2 散点图
2.3.3 混合类数据的图示
2.4 与时间有关的数据展示
2.5 空间数据的展示
附录2.1：如何用SPSS对数据进行图表描述
练习与讨论

第3章 描述数据分布的数值特征
3.1 对数据中心位置的描述
3.1.1 均值
3.1.2 中位数
3.1.3 众数
3.1.4 截尾平均
3.2 对数据波动程度的度量
3.2.1 极差
3.2.2 方差和标准差
3.2.3 变异系数
3.3 百分位数和箱线图
3.3.1 百分位数
3.3.2 四分位数与箱线图
3.4 加权平均
附录3.1：如何用SPSS计算描述数据分布的数值特征
练习与讨论

第4章 随机事件与概率
4.1 随机事件与概率
4.1.1 如何计算随机事件的概率
4.1.2 随机事件的运算及其图示
4.2 条件概率与事件的独立
……
第5章 几种重要的随机变量及其分布
第6章 样本的统计推断
第7章 总体均值的比较
第8章 相关与回归分析
第9章 拟合优度检验与列联表分析
第10章 不依赖于分布的统计推断
第11章 时间序列分析

现代统计学系列丛书：现代基础统计学 《现代基础统计学》作为“现代统计学系列丛书”的开篇之作，旨在为读者构建坚实的统计学知识体系。本书并非对枯燥理论的堆砌，而是以清晰易懂的方式，引导读者穿越统计学的核心概念，掌握分析和解读数据的关键工具。我们相信，统计学是一门赋能的学科，它能帮助我们更好地理解世界，做出更明智的决策。本书正是为实现这一目标而精心设计。 内容梗概： 本书的结构清晰，循序渐进，从最基本的数据概念出发，逐步深入到更复杂的统计分析方法。 第一部分：数据与描述 数据的本质与类型： 我们首先探讨什么是数据，以及数据是如何产生的。我们将区分不同类型的数据，如分类数据（定性数据）和数值数据（定量数据），并进一步细分数值数据为离散型和连续型。理解数据的类型是后续所有统计分析的基础，因为它直接决定了我们可以使用哪些统计工具。例如，描述不同类别的人口数量与描述一个班级学生的平均身高，所采用的统计方法会有本质的区别。 数据收集与抽样： 任何统计分析都离不开数据的收集。本书将介绍各种常见的数据收集方法，包括普查和抽样调查。重点将放在抽样技术上，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并探讨不同抽样方法在实际应用中的优缺点。我们还会讨论抽样误差的概念，以及如何通过科学的抽样设计来最小化误差，确保样本能够代表总体，从而使研究结果具有普遍意义。 数据的整理与可视化： 收集到的原始数据往往是杂乱无章的。本书将教授如何有效地整理和组织数据，包括使用频数分布表、累积频数分布表等。更重要的是，我们将深入探讨数据可视化的力量。通过各种图表，如条形图、饼图、直方图、折线图、散点图等，数据中的模式、趋势和异常值会一目了然。我们会强调选择合适的图表来清晰地传达信息，避免误导。 集中趋势的度量： 在描述一组数据的中心位置时，我们需要集中趋势的度量。本书将详细介绍均值（算术平均数）、中位数和众数。我们会分析它们各自的适用场景和局限性。例如，在存在极端值的情况下，中位数往往比均值更能代表数据的典型水平。 离散程度的度量： 除了中心位置，数据的散布情况同样重要。本书将讲解全距、四分位距、方差和标准差等离散程度的度量。理解这些指标有助于我们评估数据的变异性。例如，两个班级的平均分可能相同，但一个班级成绩普遍集中，另一个班级则两极分化，标准差会清晰地反映出这种差异。 分布形状的描述： 数据的分布形状反映了数据值的集中和分散方式。本书将介绍偏度和峰度这两个重要的概念，它们能帮助我们描述分布的对称性和尖峭度。理解分布的形状对于选择合适的统计模型和解释分析结果至关重要。 第二部分：概率论基础 概率的基本概念： 概率是统计学中不可或缺的基石。本书将从概率的定义出发，介绍基本概率计算规则，如加法法则、乘法法则以及条件概率。我们将通过大量实例，让读者理解概率在量化不确定性方面的作用。 随机变量与概率分布： 随机变量是将随机现象的数量化表示。本书将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍常见的离散型概率分布，如二项分布、泊松分布。对于连续型随机变量，我们将重点介绍正态分布，它在统计学中扮演着至关重要的角色，并且在自然和社会科学中广泛存在。 期望值与方差： 对于随机变量，我们同样需要度量其期望值（均值）和方差（离散程度）。本书将详细讲解期望值和方差的计算方法及其统计意义，帮助读者理解随机变量的平均值以及其变异的程度。 第三部分：推断统计入门 抽样分布： 抽样分布是连接样本统计量与总体参数的桥梁。本书将重点讲解样本均值的抽样分布，特别是中心极限定理的应用。中心极限定理是推断统计的核心，它表明，在一定条件下，大量独立同分布的随机变量的均值近似服从正态分布，无论原始分布是什么形状。这将为我们构建置信区间和进行假设检验奠定基础。 点估计与区间估计： 在无法获得总体参数的情况下，我们可以利用样本统计量来估计总体参数。本书将介绍点估计的概念，即用一个单一的数值来估计总体参数。更重要的是，我们将深入讲解区间估计，特别是置信区间的构建。置信区间提供了一个可能包含总体参数的数值范围，并给出了相应的置信水平，这比点估计提供了更丰富的信息。 假设检验的基本原理： 假设检验是推断统计中用于检验关于总体参数的断言的方法。本书将详细介绍假设检验的基本步骤，包括设定原假设和备择假设，计算检验统计量，以及确定 P 值。我们将讲解如何根据 P 值来判断是否拒绝原假设，从而得出统计结论。 单样本检验： 在本书的这一部分，我们将学习如何对单个总体的均值或比例进行假设检验。例如，我们可以检验某个产品的平均寿命是否达到预期的标准，或者某个新疗法的成功率是否显著高于安慰剂。 两样本检验： 很多时候，我们需要比较两个总体。本书将介绍如何进行两样本的均值检验和比例检验。例如，我们可以比较不同地区的人均收入是否存在显著差异，或者比较两种不同教学方法对学生成绩的影响。 第四部分：回归与相关分析 相关分析： 相关分析用于度量两个变量之间线性关系的强度和方向。本书将介绍相关系数的概念，并讲解如何计算和解释 Pearson 相关系数。我们将强调相关不等于因果，避免误读。 简单线性回归： 回归分析是探究变量之间数量关系的强大工具。本书将从最简单的形式——简单线性回归开始，讲解如何建立一个模型来描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系。我们将介绍回归方程的构建，最小二乘法的原理，以及回归系数的解释。 回归模型的评估： 构建了回归模型后，我们需要评估模型的拟合优度。本书将介绍决定系数（R²）等指标，用于衡量模型解释了因变量多少的变异。我们还将讨论残差分析，帮助我们检查模型的假设是否满足。 本书特色： 强调概念理解： 与许多只注重公式推导的教材不同，《现代基础统计学》将概念的清晰理解置于首位。我们用通俗易懂的语言解释统计学的核心思想，避免使用过多的专业术语，并辅以丰富的图示和类比。 丰富的实例应用： 统计学是一门实践性很强的学科。本书在各个章节都精心设计了大量的现实世界案例，涵盖了商业、金融、医学、社会科学等多个领域。这些案例不仅能帮助读者理解抽象的统计概念，更能展示统计学在解决实际问题中的强大力量。 循序渐进的学习路径： 本书的章节安排严格遵循逻辑顺序，从基础概念到高级应用，层层递进。读者可以按照既定的路径轻松学习，逐步建立完整的统计知识体系。 强调批判性思维： 统计数据无处不在，但数据的解读却并非总是直观。本书鼓励读者培养批判性思维，学会辨别统计信息的陷阱，理解统计结果的局限性，并做出审慎的判断。 面向广泛读者： 本书的设计目标是让对统计学感兴趣的任何读者都能有所收获，无论是初学者、其他学科的从业者，还是需要提高数据分析能力的专业人士。我们力求让本书成为一本既具学术严谨性，又易于普及的统计学入门读物。 学习本书的收获： 通过学习《现代基础统计学》，您将能够： 理解和运用基本统计概念： 能够清晰地定义和解释均值、中位数、标准差、概率、置信区间、P 值等核心统计术语。 熟练进行数据描述与可视化： 能够选择合适的统计图表来展示和描述数据，发现数据中的模式和趋势。 掌握概率的基本计算： 能够计算简单事件的概率，理解随机变量及其分布。 进行基本的统计推断： 能够利用样本数据对总体参数做出推断，构建置信区间，并进行简单的假设检验。 理解和应用相关与回归分析： 能够度量变量之间的相关性，并建立简单的回归模型来预测和解释变量关系。 提升数据素养： 具备更强的能力来理解和评估新闻报道、研究报告中的统计信息，从而做出更明智的决策。 《现代基础统计学》不仅仅是一本教科书，更是一扇通往数据驱动世界的窗口。我们期待本书能激发您对统计学的浓厚兴趣，为您未来的学习和职业生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读过程中发现，书中提供的习题质量参差不齐，可以说是这本书最大的败笔之一。有些题目过于简单，几乎就是直接抄写公式的应用，做完之后毫无成就感；而另一些题目，则难度陡增，计算量之大令人发指，似乎是故意为了刁难读者而设置的，而且很多这类难题的设置场景都非常脱离实际，完全不具备教学意义。更令人气愤的是，书后提供的答案与解析少得可怜，对于那些需要反复推敲的复杂计算题，我们完全无从对证。我不得不去翻阅其他资料，甚至向同学求助，才能勉强弄明白某一道题目的解题思路，这无疑大大拖慢了我的学习进度，也极大地削弱了我通过做题来巩固知识的积极性。一本好的统计教材，习题是检验学习成果的试金石，但这本书的习题部分，与其说是“练习”，不如说是“考验耐心和毅力的折磨”。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代基础统计学》的装帧设计简直是一场视觉上的灾难。封面采用了那种廉价的、反光的纸张，手感粗糙得让人怀疑是不是印刷厂搞错了批次。字体选择上，标题和作者名字的排版混乱不堪，像是随意堆砌上去的，完全没有经过专业设计的美感可言。更别提那印刷质量了，油墨渗透得厉害，有些页面的文字边缘都模糊不清，翻阅时总感觉灰尘扑面而来。我特意买了一本精装版的，结果拿在手里沉甸甸的，不是因为纸质厚实，而是因为装订工艺极其粗糙，书脊处明显有胶水溢出的痕迹，稍微用力翻动一下，就有散架的危险。这哪里是“现代”的教材，简直像是上世纪八九十年代那种预算极低的出版物。对于一本旨在传授严谨科学知识的书籍来说，这种外在表现无疑会严重影响读者的阅读体验和学习热情，让人从一开始就对内容的质量产生了深深的怀疑，仿佛这只是一个应付差事的草稿本，而不是一本正式发行的教科书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其老派和刻板，阅读起来感觉像是穿越回了计算机还没有普及的年代。作者的遣词造句充满了学术的距离感，很少使用现代统计学中常见的、更贴近实际操作的术语。例如，在讲解数据可视化时，他似乎对现代的数据展示工具一无所知，通篇都在强调如何用尺子和坐标纸去“绘制”图形，对于散点图、箱线图的解读也停留在非常基础的层面，完全没有提及任何关于数据探索和可视化软件（如R或Python库）的应用潜力。这使得我们这些习惯了数字化工具的年轻读者，读起来倍感力不从心，仿佛在学习一项已经过时的技能。知识本身或许是永恒的，但传授知识的方式必须与时俱进，这本书在这一点上显然是严重滞后的，它提供的视角太狭隘，无法帮助我们建立起对当代数据科学的整体认知。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是，这本书在印刷和勘误方面存在着令人发指的疏忽。我至少发现了五处明显影响计算结果的笔误，其中一处是关于方差计算公式的系数写错了，如果不是我对这部分知识点有基础储备，按照书上的公式套用下去，恐怕得到的结果将是南辕北辙的。对于统计学这种高度依赖精确性的学科来说，这种低级的错误是绝对不应该出现在正式出版物上的，这让我对出版社的校对流程产生了强烈的质疑。更糟的是，书内没有提供任何官方的勘误表或在线资源链接以供读者核对，这意味着我们必须自己承担起“找茬”的责任。这种不负责任的态度，让原本就充满挑战的学习过程雪上加霜，每一次遇到错误，都要花费大量时间去验证，极大地消耗了本该投入到理解新概念上的精力，简直让人感到抓狂。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的内容组织逻辑简直像是迷宫，我花了整整一个周末的时间，试图理清概率论和描述性统计之间的过渡，结果完全陷入了死胡同。作者似乎有一种“包罗万象”的执念，试图在一本“基础”读物中塞入所有能想到的统计学分支，从最简单的均值、中位数，跳跃到高深的卡方检验和回归分析，中间缺乏必要的平滑过渡和循序渐进的引导。很多关键概念的引入，缺乏足够生动的现实案例支撑，导致我对着那些抽象的公式看得云里雾里，仿佛在啃一本枯燥的数学定理集，而不是学习如何用统计学解决实际问题。特别是关于假设检验的部分，作者在解释P值和显著性水平时，用了过于晦涩的数学语言，完全没有照顾到初学者对直观理解的需求，让人感觉自己像是在跟一本高深的学术专著较劲，而不是一本面向入门读者的教材。这本书的结构安排，更像是一位博学的教授在随性地讲述自己所有的研究心得，而不是一位合格的教师在系统地构建知识体系。

评分☆☆☆☆☆

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质量很好，内容好是教科书类的好书。值得学习！

评分☆☆☆☆☆

印刷质量好，性价比高，好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

正版书，性价比特别高，趁着搞活动，多多整一些，留着，以后好好看，书的内容就不用都赘述了,经典学习用书，需要好好的读书，希望对自己有所帮助

评分☆☆☆☆☆

方开泰老先生的书，还有什么可怀疑的，必须好评！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

金老师的书值得推荐，买了用于教辅。抽样调查难点在于用浅显的语音阐释背后的道理

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