统计学 原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

吴兰德 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数理统计
• 应用统计
• 统计方法

出版社： 南京大学出版社

ISBN：9787305148569

版次：1

商品编码：11706686

包装：平装

丛书名： 励学·管理学系列

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：185

字数：320000

正文语种：中文

内容简介

　　《统计学 原理及应用》的主要特色与创新在于基本舍弃了对统计学基本原理的数学式推断，代之于各种生活中的例子。很多基本概念使用了一些例子作为辅助，以增加教材的可读性。在习题的选择方面，《统计学 原理及应用》也尽量使用生活中真实的例子，而不是抽象空洞的假设一些人和事，并且参考了国外的一些优秀教科书，让学生觉得所学的统计学知识能在实践中得到应用。教材中主要的统计学术语和表达都列出了英文表达，对进一步理解概念有一定帮助。

内页插图

目录

第一章 分类变量的描述统计
1.1 变量的类型
1.2 频数分布表

第二章 数值型变量的描述统计：图示法
2.1 单变量数值型数据的分析
2.2 双变量数值型数据的分析

第三章 数值型数据的概括性度量
3.1 集中趋势的度量
3.2 离散程度的度量
3.3 位置的度量
3.4 单位变换的影响

第四章 数据的收集：观测研究和实验
4.1 几个基本概念
4.2 观测研究
4.3 实验
4.4 观测研究和实验的对比

第五章 概率论和概率分布
5.1 概率的概念及运算规则
5.2 离散型随机变量及其概率分布
5.3 随机变量的数学期望（均值）和标准差
5.4 两个随机变量相加或相减的期望和方差
5.5 概率分布的模拟

第六章 连续型随机变量及其概率分布
6.1 几个基本概念
6.2 正态分布
6.3 标准正态分布
6.4 正态分布的相关计算
6.5 正态概率图
6.6 均匀分布
6.7 t分布
6.8 X2分布

第七章 抽样分布
7.1 参数和统计量
7.2 抽样分布
7.3 样本均值的抽样分布和中心极限定理
7.4 样本比例的抽样分布
7.5 两个相互独立的样本均值之差的抽样分布
7.6 两个相互独立的样本比例之差的抽样分布

第八章 参数估计
8.1 参数估计的一般问题
8.2 总体均值的置信区间
8.3 总体比例的置信区间
8.4 最小样本容量的确定

第九章 假设检验
9.1 假设检验的一般问题
9.2 总体均值的假设检验
9.3 总体比例的假设检验
9.4 假设检验的势和第二类错误
9.5 假设检验和置信区间

第十章 卡方检验
10.1 卡方检验的一般问题
10.2 拟合优度的卡方检验
10.3 独立性卡方检验
10.4 比例的同类性检验
10.5 两个分类变量相关程度的度量

第十一章 方差分析
11.1 方差分析的基本原理
11.2 单因子方差分析

第十二章 简单线性回归
12.1 两个数值型变量的关系
12.2 简单线性回归模型和最小二乘点估计
12.3 模型假定和标准差
12.4 斜率和y轴截距的显著性检验
12.5 判定系数
12.6 模型的F检验
12.7 残差分析
12.8 非线性模型转化为线性模型
部分习题参考答案
主要参考文献
附录：常用公式和表

前言/序言

《统计学：原理与应用》一书，并非一本单纯罗列公式、堆砌理论的枯燥读物。它致力于为读者构建一个清晰、系统且富有洞察力的统计学知识体系，并深刻揭示统计学在现实世界中无处不在的应用价值。本书的目标读者群广泛，无论你是初次接触统计学的学生，希望夯实基础；还是已经有所了解，希望深化理解并掌握高级方法的专业人士；亦或是希望运用统计学工具解决实际问题的商业分析师、科研人员，乃至对数据背后规律充满好奇的普通读者，都能在这本书中找到属于自己的收获。 本书最大的特点在于其理论与实践的深度融合。我们深知，脱离实际的理论如同空中楼阁，而缺乏坚实理论指导的实践则容易陷入盲目和片面。因此，本书在讲解每一个统计学概念时，都力求追根溯源，清晰阐述其背后的数学原理与逻辑推导，让读者不仅知其然，更知其所以然。但我们并未止步于此，更重要的是，我们循序渐进地将这些抽象的理论概念，转化为解决实际问题的有力工具。通过大量的真实案例、模拟数据以及翔实的操作指南，本书将理论的“骨架”与应用的“血肉”完美结合，让读者在理解统计学强大力量的同时，也能亲手掌握运用它的方法。 内容体系设计上，本书遵循了循序渐进、由浅入深的原则。 第一部分，我们将带领读者进入统计学的基础殿堂。 这一部分是理解后续所有复杂概念的基石。我们将从数据的基本概念入手，探讨什么是数据，数据的类型（定性、定量，离散、连续）如何影响我们的分析方法，以及数据的收集、整理与初步描述的重要性。你将学习如何通过频数分布表和图示方法（如直方图、条形图、饼图、散点图等）来直观地展示数据的特征，以及如何计算和解释集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距），从而对数据有一个初步的、定量的认识。这一部分的重点在于培养读者对数据的敏感性，以及初步把握数据“画像”的能力。 第二部分，我们将深入探讨概率论的统计学基石。 统计推断的根基在于概率。我们将从概率的基本概念讲起，包括样本空间、事件、概率的定义与性质，以及重要的概率计算法则（加法法则、乘法法则、条件概率、全概率公式、贝叶斯定理）。你将学习到离散型随机变量及其概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量及其概率分布（如均匀分布、指数分布），并重点掌握正态分布这一“万能”分布及其在统计学中的核心地位。理解这些概率分布，是理解抽样分布、进行统计推断的关键。 第三部分，本书将重心转移到统计推断的核心领域。 这是一个至关重要的部分，它将概率论的知识转化为从样本推断总体的能力。我们将详细讲解抽样分布的概念，尤其是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理的深刻含义。在此基础上，我们将系统介绍参数估计的方法，包括点估计（矩估计法、最大似然估计法）和区间估计，重点讲解置信区间的构造与解释，让你能够量化估计的精确性。随后，我们将进入假设检验的领域，这是统计学中最强大的工具之一。你将学习到假设检验的基本步骤，包括原假设与备择假设的设定、检验统计量的选取、P值的计算与解释，以及第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念。本书将覆盖多种常见的假设检验方法，如t检验、Z检验、卡方检验、F检验等，并详细阐述它们在不同场景下的应用。 第四部分，我们将拓展统计学在多变量分析中的应用。 现实世界的数据往往并非孤立存在，变量之间常常存在复杂的关系。本部分将带领读者探索如何揭示和量化这些关系。我们将从相关分析入手，学习如何计算和解释相关系数，理解变量之间线性关系的强度与方向。进而，我们将深入探讨回归分析，这是揭示变量间因果关系或预测关系的核心方法。你将学习简单线性回归的原理、模型构建、参数估计、假设检验以及模型诊断，并重点掌握多元线性回归，理解如何同时考虑多个自变量对因变量的影响，以及如何进行模型选择和解释。此外，本书还将初步介绍方差分析（ANOVA），用于比较多个组的均值是否存在显著差异，以及卡方检验在分析分类变量之间关联性方面的应用。 第五部分，本书将目光投向更广泛的统计学应用场景，并介绍一些高级统计方法。 这一部分旨在展现统计学在不同领域的强大生命力，并为读者提供进一步学习的入口。我们将探讨时间序列分析的基本思想，如何分析带有时间顺序的数据，捕捉趋势、季节性等模式。我们还将介绍非参数统计方法，它们在数据不满足参数方法假设时依然能够提供有效的统计推断。此外，本书还会简要介绍抽样调查的设计与分析，以及实验设计的基本原则。对于希望深入研究的读者，本书还将提供一些统计软件的应用指导，如R或Python，让你能够将所学知识转化为实际操作，处理真实世界的数据集。 贯穿全书的，是“应用”二字。 在每一个章节，我们都会精心挑选来自不同领域的真实案例，例如： 商业与经济领域： 如何利用统计学进行市场调研、销售预测、风险评估、客户行为分析、金融数据建模等。 科学研究领域： 如何设计和分析实验数据、检验科学假设、分析生物统计数据、环境科学数据等。 社会科学领域： 如何分析民意调查数据、社会经济指标、教育成果评估等。 工程与技术领域： 如何进行质量控制、故障分析、性能评估、数据挖掘等。 这些案例不仅能帮助读者理解抽象概念的具体含义，更能激发读者将统计学知识应用于自身工作和学习的兴趣。本书强调的不是死记硬背公式，而是培养一种基于数据的批判性思维能力。你将学会如何审慎地选择合适的统计方法，如何准确地解读统计结果，以及如何识别统计分析中的潜在陷阱和误区，避免得出错误的结论。 本书的语言风格力求清晰、准确且富有启发性。我们避免使用过于晦涩难懂的专业术语，即便出现，也会立刻给予清晰的解释。讲解方式力求生动形象，善于运用类比和直观的图示来辅助理解。排版设计也将力求简洁明了，重点突出，方便读者阅读和查阅。 总而言之，《统计学：原理与应用》并非仅仅是一门课程的教材，它更像是一本统计学思维的启蒙书和实践指南。我们希望通过这本书，能够真正帮助读者掌握一套分析问题、解决问题的强大工具，培养一种在信息爆炸时代不可或缺的“数据素养”。学好统计学，意味着你将不再是被动地接受信息，而是能够主动地从数据中发现规律，做出更明智的决策，并在这个日益复杂的世界中，拥有更强的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我是在准备一个数据分析项目时偶然接触到这本书的，当时手头上的资料散乱，急需一本能够系统梳理核心概念的权威参考。这本书的目录结构设计得极为巧妙，逻辑层层递进，从最基础的概率论引入，逐步深入到回归分析、时间序列等高级主题，脉络非常清晰。尤其让我欣赏的是，它并没有陷入纯粹的理论推导，而是紧密结合实际案例进行讲解。每介绍完一个统计模型，后面紧跟着的应用场景描述就立刻将抽象的公式具象化了，这对于我这种更偏向实践操作的学习者来说，简直是及时雨。它帮助我迅速建立了理论与实践之间的桥梁，让我不再是死记硬背公式，而是真正理解了“为什么”要用这个方法，以及“如何”在实际数据中运用它来解决问题，极大地提高了我的问题解决效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常引人注目，深蓝色的背景搭配着简洁的白色字体，给人一种专业而沉稳的感觉。我特意留意了它的装帧质量，纸张的质感相当不错，拿在手里很有分量，边角处理得很精细，显然是下了功夫的。翻开扉页，字体印刷清晰，排版布局合理，阅读起来非常舒适，长时间盯着看也不会觉得眼睛疲劳。这一点对于一本需要反复研读的专业书籍来说至关重要，好的阅读体验能极大地提升学习的积极性。而且，书脊的装订也很结实，感觉可以经受住高频率的使用，不用担心翻开几次就散架。从外观上看，这本书完全符合一本优秀教材应有的水准，让人在拿起它的第一刻就充满了期待，觉得它一定能在我的学习之路上提供可靠的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计是其另一大亮点，这绝对是衡量一本优秀教材的关键标准之一。它的练习题不是那种简单的套用公式题，而是设计得非常具有启发性。难度梯度设置得非常合理，从基础的巩固练习到需要综合运用多个知识点的综合大题，循序渐进，让人在不断挑战中获得进步。更棒的是，许多题目都配有详细的解题思路和步骤分解，即使是那些需要花费大量时间推导的题目，也能通过参考答案理解其背后的逻辑推导过程，而不是仅仅得到一个结果。这使得它成为一个极佳的自学伴侣，因为你不会因为卡在一个难题上而感到完全无助，总能找到提升自己的路径。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我对统计学的学习是有些抗拒的，总觉得那些数学符号和复杂公式是学习路上的最大障碍。然而，这本书的叙事方式彻底颠覆了我的看法。作者的文笔非常流畅且富有感染力，读起来不像在啃一本教科书，更像是在听一位经验丰富的专家娓娓道来。它擅长使用生动的比喻来解释那些晦涩难懂的概念，比如解释中心极限定理时，那种形象化的描述让我瞬间茅塞顿开，困扰我许久的疑问迎刃而解。这种教学上的匠心独运，让枯燥的数学内容变得生动有趣起来，极大地激发了我探索统计学更深层次奥秘的兴趣。我发现自己开始主动去思考统计背后的哲学和思维模式，而不仅仅是完成作业。

评分☆☆☆☆☆

在整个阅读过程中，我发现这本书的覆盖面非常广博，但同时又保持了极高的准确性和深度，这在同类书籍中是比较少见的平衡点。它不仅涵盖了描述性统计和推断性统计的经典内容，还对现代统计学中新兴的非参数方法和贝叶斯统计思想做了精要的介绍，这让这本书拥有了超越一般入门教材的价值。这意味着，无论我是初学者还是希望进行知识体系升级的进阶学习者，这本书都能提供持续的价值。它像是一本“工具箱”，里面装载了解决不同类型数据问题的专业工具，为我未来的学术研究和职业发展打下了坚实而全面的基础，让我对数据驱动的决策充满信心。