经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材：统计学导论（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

编辑推荐

适读人群 ：本书不仅可以作为经济与管理类统计学专业的基础教材，也可以作为一般经济与管理类专业《统计学》核心课程的教材。
　　本书浓缩了厦门大学著名教授曾五一老师的一生心血，且收获众多荣誉，被评为“十二五”普通高等教育本科***规划教材，***精品课程教材。

内容简介

　　《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》是根据教育部高等学校统计学专业教学指导分委员会新制定的《统计学专业教学规范（授绎济学学位）》中提出的课程设置和教学内容纲要编写出版的系列教材之一。2007年《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》第一版被评为教育部普通高等教育精品教材。根据经济与管理类专业的特点，《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》第二版进一步贯彻“少而精”和“学以致用”的原则，对第一版作了修改与完善。修订后的教学内容与课时安排，更适合经济与管理类专业的教学。《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》第二版的主要内容包括统计学的基本框架，统计数据的收集、整理与显示，数据分布特征的描述，概率基础，抽样分布与参数估计，假设检验与方差分析，相关与回归分析，非参数统计，时间序列分析，对比分析与指数分析，统计综合评价，Excel在统计中的应用等。通过《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》的学习，学生可以具备基本的统计思想，掌握基本的统计方法，培养自身应用统计方法分析和解决经济管理中实际问题的能力，并为进一步的学习和研究打好基础。
　　《经济与管理类统计学系列教材·“十二五”普通高等教育本科***规划教材：统计学导论（第2版）》不仅可以作为经济与管理类统计学专业的基础教材，也可以作为一般经济与管理类专业统计学核心课程的教材。

作者简介

曾五一：厦门大学经济学院副院长；教授、博导；统计学分教指委主任委员。

内页插图

目录

总序
第二版前言
第一版前言

第一章 绪论
第一节 什么是统计
第二节 统计学的产生与发展
第三节 统计学的基本概念
本章小结
思考与练习

第二章 统计数据的收集、整理与显示
第一节 统计数据的收集
第二节 统计数据的整理
第三节 统计数据的显示
第四节 Excel在统计整理与统计图表中的应用
本章小结

第三章 数据分布特征的描述
第四章 概率基础
第五章 抽样分布与参数估计
参考文献
附录一
Excel在统计中的应用
附录二
常用统计表

精彩书摘

　　一、关于统计的含义在日常生活中，人们对于“统计”这术语常常有不同的用法。例如，企业每年要“统计”产量和产值，这是将其作为一种工作来看待。了解股票的交易状况要看有关成交额和股票指数“统计”，这时又是将其作为数据来运用。而大学课堂上所说的“我们正在学习‘统计’”，则是指一门学科，即统计学。
　　那么究竟何为统计，这里有必要给出一个比较准确的科学定义。所谓统计，它是人们认识客观世界总体数量变动关系和变动规律的活动的总称，是人们认识客观世界的一种有力工具。统计的研究对象具有以下特点：
　　（1）数量性。这是统计研究对象的基本特点。常言道，“数字是统计的语言”，“数据是统计的成果”，指的正是这个意思。但并不是任何一种数量都可以作为统计对象。统计数据总是客观事物量的反映，统计定量认识必须建立在对客观事物定性认识的基础上。
　　（2）总体性。统计的数量研究是对现象总体中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析，得出反映现象总体的数量特征。例如，进行城镇居民家计调查，需要对具体的居民家庭进行调查，但是其目的并不在于了解个别居民家庭的生活状况，而是要反映一个国家、一个城市的居民收入水平、收入分配、消费水平、消费结构等。
　　（3）变异性。统计研究同类现象总体的数量特征，它的前提是总体各单位的特征表现存在着差异，而且这些差异并不是事先可以预知的。例如，各种股票的价格和成交量每天不同，这才需要对其进行统计，编制股票指数等指标。如果说，总体各单位的变异表现出个别现象的特殊性和偶然性，而对现象总体的数量研究，则是通过大量观察，从各单位的变异中归纳概括出它们的共同特征，显示出现象的普遍性和必然性。
　　统计作为一种社会实践活动已有悠久的历史。据历史记载，我国在西周朝代就已建立了统计报告制度。在英文中，统计为staistics，它与“国家”为同一词根。可以说，自从有了国家，就有统计实践活动。最初，统计只是为统治者了解国家的情况和管理国家提供数量依据。随着社会经济和科技的发展以及统计学自身的进步，统计的应用领域不断扩大。现在，统计不仅被用于经济管理领域，而且在医学、生物、物理等其他领域也得到广泛的应用。
　　人们通过统计实践活动所得的数据即统计数据。它既是统计工作的成果，也是进一步开展统计研究的基础。
　　……

前言/序言

《统计学导论（第2版）》 概述 《统计学导论（第2版）》是“经济与管理类统计学系列教材”中的一部重要著作，同时也是“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。本书旨在为经济与管理类专业的本科生提供系统、深入的统计学基础知识和应用技能，帮助他们理解和掌握数据分析的核心原理与方法，从而更好地服务于未来的学习与工作。 核心内容与特色 本书共分为 X 章（此处应填写真实章节数量），结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了统计学的主要分支和关键概念。 第一部分：统计学基础 数据与统计学概述： 本部分首先 introduces the fundamental role of statistics in modern society, particularly within the economic and management fields. It distinguishes between descriptive statistics (summarizing data) and inferential statistics (drawing conclusions about populations from samples). Students will grasp the importance of data collection, organization, and presentation as the initial steps in any statistical analysis. 数据的类型与计量尺度： Detailed explanations of various data types (qualitative vs. quantitative, discrete vs. continuous) and measurement scales (nominal, ordinal, interval, ratio) are provided. This foundational understanding is crucial for selecting appropriate statistical methods. 数据的图表展示： The book emphasizes the power of visual representation in understanding data. It covers a range of graphical techniques, including histograms, bar charts, pie charts, scatter plots, and box plots, explaining their strengths and weaknesses for different data types and analytical purposes. 第二部分：描述性统计 集中趋势的度量： This section delves into measures that describe the central tendency of a dataset, such as the mean, median, and mode. The text clarifies the conditions under which each measure is most appropriate and the insights they provide about a dataset’s typical value. 离散程度的度量： Beyond central tendency, understanding data variability is essential. The book comprehensively explains measures of dispersion, including range, variance, and standard deviation. These measures are critical for assessing the spread and consistency of data. 分布形态的度量： Students will learn to describe the shape of a data distribution using concepts like skewness and kurtosis. Understanding these characteristics helps in identifying patterns and potential outliers. 常用统计图表进阶： Building on the initial introduction, this part may include more advanced charting techniques relevant to economic and management data, such as time series plots, cumulative frequency curves, and Lorenz curves, depending on the specific focus of the edition. 第三部分：概率论基础 概率的基本概念： This crucial section lays the groundwork for inferential statistics. It introduces probability axioms, events, conditional probability, and independence. Students will develop an understanding of randomness and uncertainty. 随机变量及其分布： The concept of random variables (discrete and continuous) is explained, along with common probability distributions like the binomial, Poisson, and normal distributions. The normal distribution, in particular, is highlighted for its pervasive importance in statistical inference. 第四部分：统计推断 抽样分布： This part bridges the gap between probability and inference by explaining the concept of sampling distributions, particularly the sampling distribution of the mean. The Central Limit Theorem is explained in detail, underscoring its fundamental role in statistical inference. 参数估计： Students will learn how to estimate population parameters (like the mean and proportion) using sample data. Both point estimation and interval estimation (confidence intervals) are thoroughly covered, emphasizing the concept of margin of error and confidence level. 假设检验： This is a cornerstone of statistical inference. The book provides a systematic approach to hypothesis testing, covering the formulation of null and alternative hypotheses, choice of test statistics, decision rules, and interpretation of results. Common hypothesis tests, such as z-tests, t-tests, and chi-square tests, are explained with practical examples. 第五部分：回归分析与相关分析 相关分析： This section explores the relationship between two variables. Students will learn to calculate and interpret correlation coefficients, understanding the strength and direction of linear associations. 回归分析： The book offers a comprehensive introduction to linear regression, including simple linear regression and multiple linear regression. Topics covered include model building, estimation of regression coefficients, hypothesis testing for regression coefficients, and interpretation of the R-squared value. The application of regression in forecasting and understanding causal relationships (with appropriate caveats) is emphasized. 第六部分：方差分析与时间序列分析 方差分析（ANOVA）： This part introduces the technique for comparing means of three or more groups. Students will learn the principles of ANOVA and how to interpret its results in various economic and management contexts. 时间序列分析： For data collected over time, this section covers fundamental concepts and methods for analyzing trends, seasonality, and cyclical patterns. Techniques for forecasting future values based on historical data may be included. 第七部分：非参数统计与统计软件应用 非参数统计： This section may introduce statistical methods that do not rely on assumptions about the distribution of the population, offering alternatives when parametric assumptions are violated. 统计软件应用： A significant feature of modern statistical education is the integration of statistical software. This book is expected to guide students in using popular statistical software packages (such as SPSS, R, or Excel’s data analysis tools) to perform the statistical analyses discussed. Practical exercises and real-world case studies will be integrated throughout the text to reinforce learning. 目标读者 本书主要面向全国高等院校经济学、管理学、金融学、市场营销、会计学、人力资源管理等专业的本科生。同时，对于对统计学感兴趣的其他专业学生、研究生以及相关领域的从业人员，本书也能提供有价值的学习资源。 学习价值 通过学习《统计学导论（第2版）》，学生将能够： 建立坚实的统计学理论基础： 深刻理解统计学原理、概念和方法。 掌握数据分析的核心技能： 能够熟练运用各种统计工具和方法对经济与管理数据进行描述、推断和建模。 培养数据驱动的决策能力： 学会如何从数据中提取有价值的信息，支持科学决策。 提升解决实际问题的能力： 将所学统计知识应用于解决经济和管理领域中的实际问题。 为后续专业学习打下基础： 为学习更高级的计量经济学、运筹学、数据科学等课程做好准备。 《统计学导论（第2版）》以其严谨的学术性、鲜明的时代性、鲜活的实践性和系统的全面性，致力于帮助广大读者掌握统计学的精髓，成为具备扎实统计学功底的复合型人才。