現代統計學係列叢書：現代基礎統計學 [Modern Elementary Statistics] 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　統計學是收集、整理和分析數據的科學和藝術。隨著社會的發展，統計學的應用幾乎遍及瞭自然科學、社會科學等所有的學科。《現代統計學係列叢書：現代基礎統計學》依據編者多年在香港和珠海采用國際流行教科書講授統計學的經驗，生動全麵地介紹瞭數據的收集與描述、統計推斷和統計建模等主要內容。《現代統計學係列叢書：現代基礎統計學》可以作為高等學校經管類、文科類專業本科生和研究生的教科書或參考書。授課教師可根據學生的具體情況對《現代統計學係列叢書：現代基礎統計學》的內容進行適當取捨。

內頁插圖

目錄

第0章 什麼是統計學
0.1 統計學的定義
0.2 統計學的幾個基本概念
0.3 變量的類型
0.3.1 屬性變量
0.3.2 數值型變量
0.4 基礎統計學的主要內容
0.4.1 數據的收集與描述
0.4.2 統計推斷
0.4.3 統計建模
0.5 統計軟件
附錄0.1：初識SPSS
練習與討論

第1章 抽樣調查
1.1 什麼是抽樣調查
1.2 問捲調查的主要方式
1.3 抽樣方法
1.3.1 概率抽樣
1.3.2 非概率抽樣
練習與討論

第2章 數據的圖形化描述
2.1 屬性變量的圖錶描述
2.1.1 條形圖
2.1.2 主次圖
2.1.3 餅圖
2.2 數值型變量的圖錶描述
2.2.1 莖葉圖
2.2.2 頻數分布錶與直方圖
2.3 二維數據的圖錶描述
2.3.1 兩個屬性變量分布的展示
2.3.2 散點圖
2.3.3 混閤類數據的圖示
2.4 與時間有關的數據展示
2.5 空間數據的展示
附錄2.1：如何用SPSS對數據進行圖錶描述
練習與討論

第3章 描述數據分布的數值特徵
3.1 對數據中心位置的描述
3.1.1 均值
3.1.2 中位數
3.1.3 眾數
3.1.4 截尾平均
3.2 對數據波動程度的度量
3.2.1 極差
3.2.2 方差和標準差
3.2.3 變異係數
3.3 百分位數和箱綫圖
3.3.1 百分位數
3.3.2 四分位數與箱綫圖
3.4 加權平均
附錄3.1：如何用SPSS計算描述數據分布的數值特徵
練習與討論

第4章 隨機事件與概率
4.1 隨機事件與概率
4.1.1 如何計算隨機事件的概率
4.1.2 隨機事件的運算及其圖示
4.2 條件概率與事件的獨立
……
第5章 幾種重要的隨機變量及其分布
第6章 樣本的統計推斷
第7章 總體均值的比較
第8章 相關與迴歸分析
第9章 擬閤優度檢驗與列聯錶分析
第10章 不依賴於分布的統計推斷
第11章 時間序列分析

現代統計學係列叢書：現代基礎統計學 《現代基礎統計學》作為“現代統計學係列叢書”的開篇之作，旨在為讀者構建堅實的統計學知識體係。本書並非對枯燥理論的堆砌，而是以清晰易懂的方式，引導讀者穿越統計學的核心概念，掌握分析和解讀數據的關鍵工具。我們相信，統計學是一門賦能的學科，它能幫助我們更好地理解世界，做齣更明智的決策。本書正是為實現這一目標而精心設計。 內容梗概： 本書的結構清晰，循序漸進，從最基本的數據概念齣發，逐步深入到更復雜的統計分析方法。 第一部分：數據與描述 數據的本質與類型： 我們首先探討什麼是數據，以及數據是如何産生的。我們將區分不同類型的數據，如分類數據（定性數據）和數值數據（定量數據），並進一步細分數值數據為離散型和連續型。理解數據的類型是後續所有統計分析的基礎，因為它直接決定瞭我們可以使用哪些統計工具。例如，描述不同類彆的人口數量與描述一個班級學生的平均身高，所采用的統計方法會有本質的區彆。 數據收集與抽樣： 任何統計分析都離不開數據的收集。本書將介紹各種常見的數據收集方法，包括普查和抽樣調查。重點將放在抽樣技術上，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，並探討不同抽樣方法在實際應用中的優缺點。我們還會討論抽樣誤差的概念，以及如何通過科學的抽樣設計來最小化誤差，確保樣本能夠代錶總體，從而使研究結果具有普遍意義。 數據的整理與可視化： 收集到的原始數據往往是雜亂無章的。本書將教授如何有效地整理和組織數據，包括使用頻數分布錶、纍積頻數分布錶等。更重要的是，我們將深入探討數據可視化的力量。通過各種圖錶，如條形圖、餅圖、直方圖、摺綫圖、散點圖等，數據中的模式、趨勢和異常值會一目瞭然。我們會強調選擇閤適的圖錶來清晰地傳達信息，避免誤導。 集中趨勢的度量： 在描述一組數據的中心位置時，我們需要集中趨勢的度量。本書將詳細介紹均值（算術平均數）、中位數和眾數。我們會分析它們各自的適用場景和局限性。例如，在存在極端值的情況下，中位數往往比均值更能代錶數據的典型水平。 離散程度的度量： 除瞭中心位置，數據的散布情況同樣重要。本書將講解全距、四分位距、方差和標準差等離散程度的度量。理解這些指標有助於我們評估數據的變異性。例如，兩個班級的平均分可能相同，但一個班級成績普遍集中，另一個班級則兩極分化，標準差會清晰地反映齣這種差異。 分布形狀的描述： 數據的分布形狀反映瞭數據值的集中和分散方式。本書將介紹偏度和峰度這兩個重要的概念，它們能幫助我們描述分布的對稱性和尖峭度。理解分布的形狀對於選擇閤適的統計模型和解釋分析結果至關重要。 第二部分：概率論基礎 概率的基本概念： 概率是統計學中不可或缺的基石。本書將從概率的定義齣發，介紹基本概率計算規則，如加法法則、乘法法則以及條件概率。我們將通過大量實例，讓讀者理解概率在量化不確定性方麵的作用。 隨機變量與概率分布： 隨機變量是將隨機現象的數量化錶示。本書將區分離散型隨機變量和連續型隨機變量，並介紹常見的離散型概率分布，如二項分布、泊鬆分布。對於連續型隨機變量，我們將重點介紹正態分布，它在統計學中扮演著至關重要的角色，並且在自然和社會科學中廣泛存在。 期望值與方差： 對於隨機變量，我們同樣需要度量其期望值（均值）和方差（離散程度）。本書將詳細講解期望值和方差的計算方法及其統計意義，幫助讀者理解隨機變量的平均值以及其變異的程度。 第三部分：推斷統計入門 抽樣分布： 抽樣分布是連接樣本統計量與總體參數的橋梁。本書將重點講解樣本均值的抽樣分布，特彆是中心極限定理的應用。中心極限定理是推斷統計的核心，它錶明，在一定條件下，大量獨立同分布的隨機變量的均值近似服從正態分布，無論原始分布是什麼形狀。這將為我們構建置信區間和進行假設檢驗奠定基礎。 點估計與區間估計： 在無法獲得總體參數的情況下，我們可以利用樣本統計量來估計總體參數。本書將介紹點估計的概念，即用一個單一的數值來估計總體參數。更重要的是，我們將深入講解區間估計，特彆是置信區間的構建。置信區間提供瞭一個可能包含總體參數的數值範圍，並給齣瞭相應的置信水平，這比點估計提供瞭更豐富的信息。 假設檢驗的基本原理： 假設檢驗是推斷統計中用於檢驗關於總體參數的斷言的方法。本書將詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括設定原假設和備擇假設，計算檢驗統計量，以及確定 P 值。我們將講解如何根據 P 值來判斷是否拒絕原假設，從而得齣統計結論。 單樣本檢驗： 在本書的這一部分，我們將學習如何對單個總體的均值或比例進行假設檢驗。例如，我們可以檢驗某個産品的平均壽命是否達到預期的標準，或者某個新療法的成功率是否顯著高於安慰劑。 兩樣本檢驗： 很多時候，我們需要比較兩個總體。本書將介紹如何進行兩樣本的均值檢驗和比例檢驗。例如，我們可以比較不同地區的人均收入是否存在顯著差異，或者比較兩種不同教學方法對學生成績的影響。 第四部分：迴歸與相關分析 相關分析： 相關分析用於度量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。本書將介紹相關係數的概念，並講解如何計算和解釋 Pearson 相關係數。我們將強調相關不等於因果，避免誤讀。 簡單綫性迴歸： 迴歸分析是探究變量之間數量關係的強大工具。本書將從最簡單的形式——簡單綫性迴歸開始，講解如何建立一個模型來描述一個因變量與一個自變量之間的綫性關係。我們將介紹迴歸方程的構建，最小二乘法的原理，以及迴歸係數的解釋。 迴歸模型的評估： 構建瞭迴歸模型後，我們需要評估模型的擬閤優度。本書將介紹決定係數（R²）等指標，用於衡量模型解釋瞭因變量多少的變異。我們還將討論殘差分析，幫助我們檢查模型的假設是否滿足。 本書特色： 強調概念理解： 與許多隻注重公式推導的教材不同，《現代基礎統計學》將概念的清晰理解置於首位。我們用通俗易懂的語言解釋統計學的核心思想，避免使用過多的專業術語，並輔以豐富的圖示和類比。 豐富的實例應用： 統計學是一門實踐性很強的學科。本書在各個章節都精心設計瞭大量的現實世界案例，涵蓋瞭商業、金融、醫學、社會科學等多個領域。這些案例不僅能幫助讀者理解抽象的統計概念，更能展示統計學在解決實際問題中的強大力量。 循序漸進的學習路徑： 本書的章節安排嚴格遵循邏輯順序，從基礎概念到高級應用，層層遞進。讀者可以按照既定的路徑輕鬆學習，逐步建立完整的統計知識體係。 強調批判性思維： 統計數據無處不在，但數據的解讀卻並非總是直觀。本書鼓勵讀者培養批判性思維，學會辨彆統計信息的陷阱，理解統計結果的局限性，並做齣審慎的判斷。 麵嚮廣泛讀者： 本書的設計目標是讓對統計學感興趣的任何讀者都能有所收獲，無論是初學者、其他學科的從業者，還是需要提高數據分析能力的專業人士。我們力求讓本書成為一本既具學術嚴謹性，又易於普及的統計學入門讀物。 學習本書的收獲： 通過學習《現代基礎統計學》，您將能夠： 理解和運用基本統計概念： 能夠清晰地定義和解釋均值、中位數、標準差、概率、置信區間、P 值等核心統計術語。 熟練進行數據描述與可視化： 能夠選擇閤適的統計圖錶來展示和描述數據，發現數據中的模式和趨勢。 掌握概率的基本計算： 能夠計算簡單事件的概率，理解隨機變量及其分布。 進行基本的統計推斷： 能夠利用樣本數據對總體參數做齣推斷，構建置信區間，並進行簡單的假設檢驗。 理解和應用相關與迴歸分析： 能夠度量變量之間的相關性，並建立簡單的迴歸模型來預測和解釋變量關係。 提升數據素養： 具備更強的能力來理解和評估新聞報道、研究報告中的統計信息，從而做齣更明智的決策。 《現代基礎統計學》不僅僅是一本教科書，更是一扇通往數據驅動世界的窗口。我們期待本書能激發您對統計學的濃厚興趣，為您未來的學習和職業生涯打下堅實的基礎。