經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材：統計學導論（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

編輯推薦

適讀人群 ：本書不僅可以作為經濟與管理類統計學專業的基礎教材，也可以作為一般經濟與管理類專業《統計學》核心課程的教材。
　　本書濃縮瞭廈門大學著名教授曾五一老師的一生心血，且收獲眾多榮譽，被評為“十二五”普通高等教育本科***規劃教材，***精品課程教材。

內容簡介

　　《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》是根據教育部高等學校統計學專業教學指導分委員會新製定的《統計學專業教學規範（授繹濟學學位）》中提齣的課程設置和教學內容綱要編寫齣版的係列教材之一。2007年《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》第一版被評為教育部普通高等教育精品教材。根據經濟與管理類專業的特點，《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》第二版進一步貫徹“少而精”和“學以緻用”的原則，對第一版作瞭修改與完善。修訂後的教學內容與課時安排，更適閤經濟與管理類專業的教學。《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》第二版的主要內容包括統計學的基本框架，統計數據的收集、整理與顯示，數據分布特徵的描述，概率基礎，抽樣分布與參數估計，假設檢驗與方差分析，相關與迴歸分析，非參數統計，時間序列分析，對比分析與指數分析，統計綜閤評價，Excel在統計中的應用等。通過《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》的學習，學生可以具備基本的統計思想，掌握基本的統計方法，培養自身應用統計方法分析和解決經濟管理中實際問題的能力，並為進一步的學習和研究打好基礎。
　　《經濟與管理類統計學係列教材·“十二五”普通高等教育本科***規劃教材：統計學導論（第2版）》不僅可以作為經濟與管理類統計學專業的基礎教材，也可以作為一般經濟與管理類專業統計學核心課程的教材。

作者簡介

曾五一：廈門大學經濟學院副院長；教授、博導；統計學分教指委主任委員。

內頁插圖

目錄

總序
第二版前言
第一版前言

第一章 緒論
第一節 什麼是統計
第二節 統計學的産生與發展
第三節 統計學的基本概念
本章小結
思考與練習

第二章 統計數據的收集、整理與顯示
第一節 統計數據的收集
第二節 統計數據的整理
第三節 統計數據的顯示
第四節 Excel在統計整理與統計圖錶中的應用
本章小結

第三章 數據分布特徵的描述
第四章 概率基礎
第五章 抽樣分布與參數估計
參考文獻
附錄一
Excel在統計中的應用
附錄二
常用統計錶

精彩書摘

　　一、關於統計的含義在日常生活中，人們對於“統計”這術語常常有不同的用法。例如，企業每年要“統計”産量和産值，這是將其作為一種工作來看待。瞭解股票的交易狀況要看有關成交額和股票指數“統計”，這時又是將其作為數據來運用。而大學課堂上所說的“我們正在學習‘統計’”，則是指一門學科，即統計學。
　　那麼究竟何為統計，這裏有必要給齣一個比較準確的科學定義。所謂統計，它是人們認識客觀世界總體數量變動關係和變動規律的活動的總稱，是人們認識客觀世界的一種有力工具。統計的研究對象具有以下特點：
　　（1）數量性。這是統計研究對象的基本特點。常言道，“數字是統計的語言”，“數據是統計的成果”，指的正是這個意思。但並不是任何一種數量都可以作為統計對象。統計數據總是客觀事物量的反映，統計定量認識必須建立在對客觀事物定性認識的基礎上。
　　（2）總體性。統計的數量研究是對現象總體中各單位普遍存在的事實進行大量觀察和綜閤分析，得齣反映現象總體的數量特徵。例如，進行城鎮居民傢計調查，需要對具體的居民傢庭進行調查，但是其目的並不在於瞭解個彆居民傢庭的生活狀況，而是要反映一個國傢、一個城市的居民收入水平、收入分配、消費水平、消費結構等。
　　（3）變異性。統計研究同類現象總體的數量特徵，它的前提是總體各單位的特徵錶現存在著差異，而且這些差異並不是事先可以預知的。例如，各種股票的價格和成交量每天不同，這纔需要對其進行統計，編製股票指數等指標。如果說，總體各單位的變異錶現齣個彆現象的特殊性和偶然性，而對現象總體的數量研究，則是通過大量觀察，從各單位的變異中歸納概括齣它們的共同特徵，顯示齣現象的普遍性和必然性。
　　統計作為一種社會實踐活動已有悠久的曆史。據曆史記載，我國在西周朝代就已建立瞭統計報告製度。在英文中，統計為staistics，它與“國傢”為同一詞根。可以說，自從有瞭國傢，就有統計實踐活動。最初，統計隻是為統治者瞭解國傢的情況和管理國傢提供數量依據。隨著社會經濟和科技的發展以及統計學自身的進步，統計的應用領域不斷擴大。現在，統計不僅被用於經濟管理領域，而且在醫學、生物、物理等其他領域也得到廣泛的應用。
　　人們通過統計實踐活動所得的數據即統計數據。它既是統計工作的成果，也是進一步開展統計研究的基礎。
　　……

前言/序言

《統計學導論（第2版）》 概述 《統計學導論（第2版）》是“經濟與管理類統計學係列教材”中的一部重要著作，同時也是“十二五”普通高等教育本科國傢級規劃教材。本書旨在為經濟與管理類專業的本科生提供係統、深入的統計學基礎知識和應用技能，幫助他們理解和掌握數據分析的核心原理與方法，從而更好地服務於未來的學習與工作。 核心內容與特色 本書共分為 X 章（此處應填寫真實章節數量），結構嚴謹，邏輯清晰，內容涵蓋瞭統計學的主要分支和關鍵概念。 第一部分：統計學基礎 數據與統計學概述： 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. 數據的類型與計量尺度： 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. 數據的圖錶展示： 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：描述性統計 集中趨勢的度量： 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. 離散程度的度量： 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. 分布形態的度量： 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. 常用統計圖錶進階： 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：概率論基礎 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. 隨機變量及其分布： 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：統計推斷 抽樣分布： 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. 參數估計： 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. 假設檢驗： 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：迴歸分析與相關分析 相關分析： 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. 迴歸分析： 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：方差分析與時間序列分析 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. 時間序列分析： 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：非參數統計與統計軟件應用 非參數統計： 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. 統計軟件應用： 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. 目標讀者 本書主要麵嚮全國高等院校經濟學、管理學、金融學、市場營銷、會計學、人力資源管理等專業的本科生。同時，對於對統計學感興趣的其他專業學生、研究生以及相關領域的從業人員，本書也能提供有價值的學習資源。 學習價值 通過學習《統計學導論（第2版）》，學生將能夠： 建立堅實的統計學理論基礎： 深刻理解統計學原理、概念和方法。 掌握數據分析的核心技能： 能夠熟練運用各種統計工具和方法對經濟與管理數據進行描述、推斷和建模。 培養數據驅動的決策能力： 學會如何從數據中提取有價值的信息，支持科學決策。 提升解決實際問題的能力： 將所學統計知識應用於解決經濟和管理領域中的實際問題。 為後續專業學習打下基礎： 為學習更高級的計量經濟學、運籌學、數據科學等課程做好準備。 《統計學導論（第2版）》以其嚴謹的學術性、鮮明的時代性、鮮活的實踐性和係統的全麵性，緻力於幫助廣大讀者掌握統計學的精髓，成為具備紮實統計學功底的復閤型人纔。