统计学基础(第4版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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阮红伟主编 著

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• 统计学
• 基础统计
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• 统计方法
• 第四版
• 教材
• 高等教育
• 理工科
• 统计学原理

店铺： 句容新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276897

商品编码：24553824959

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-01

内容介绍
本书结构模块包括学习要点、正文、统计术语、重点知识梳理、习题与实践训练、统计学应用案例。本书以统计工作流程为主线，始终贯彻学以致用、理论联系实际的原则，注重实践能力和创新精神培养，理论适中，案例丰富，操作性强，具有鲜明的时代性和较强的实用性。

目录
D1章 总论 11.1 统计学的研究对象 11.1.1 统计的含义 11.1.2 统计研究对象的特点 21.1.3 统计的分类 31.2 统计工作过程与研究方法 41.2.1 统计工作过程 41.2.2 统计研究方法 61.3 统计学的基本概念 71.3.1 统计总体与样本 71.3.2 标志与指标 81.4 数据的计量尺度 101.4.1 定类尺度 111.4.2 定序尺度 111.4.3 定距尺度 111.4.4 定比尺度 121.4.5 四种计量尺度的比较 12统计术语 13重点知识梳理 13习题与实践训练 14本章案例 18D2章 统计调查 212.1 统计调查的意义和种类 212.1.1 统计调查的意义和特点 212.1.2 统计调查的作用和要求 222.1.3 统计调查的种类 232.2 统计调查方案 242.3 统计调查方式 282.3.1 普查 292.3.2 抽样调查 302.3.3 统计报表 312.3.4 重点调查 332.3.5 典型调查 332.4 统计调查的方法和技巧 342.4.1 统计调查方法 342.4.2 统计调查技巧 362.5 Excel在数据搜集中的应用 38统计术语 40重点知识梳理 41习题与实践训练 41本章案例 46D3章 统计整理 503.1 统计整理的意义和内容 503.1.1 统计整理的意义 503.1.2 统计整理的内容 513.2 统计分组 523.2.1 统计分组的概念和作用 523.2.2 统计分组的种类 543.2.3 分组标志选择及界限的确定 563.2.4 统计分组的方法 573.3 分配数列 583.3.1 分配数列的意义和种类 583.3.2 变量数列的编制 593.4 统计图表 663.4.1 统计表 663.4.2 统计图 703.5 Excel在数据整理中的应用 733.5.1 利用Excel进行统计分组 733.5.2 利用Excel绘制统计图 77统计术语 79重点知识梳理 80习题与实践训练 80本章案例 85D4章 总量指标和相对指标 904.1 总量指标 904.1.1 总量指标的意义与种类 904.1.2 总量指标的计量单位 914.1.3 总量指标的计算和应用 934.2 相对指标 944.2.1 相对指标的意义与种类 944.2.2 相对指标的计算 954.2.3 相对指标的应用 1034.3 Excel在总量指标和相对指标中的应用 1044.3.1 Excel在总量指标中的应用 1044.3.2 Excel在相对指标中的应用 105统计术语 105重点知识梳理 106习题与实践训练 106本章案例 112D5章 平均指标和标志变异指标 1155.1 平均指标的意义和种类 1155.1.1 平均指标的意义和作用 1155.1.2 平均指标的种类 1175.2 数值平均数 1175.2.1 算术平均数 1175.2.2 调和平均数 1205.2.3 几何平均数 1225.3 位置平均数 1235.3.1 众数 1235.3.2 中位数和四分位数 1255.3.3 应用平均指标要注意的问题 1295.4 标志变异指标 1315.4.1 标志变异指标的意义和作用 1315.4.2 标志变异指标的计算及应用 1325.5 Excel在平均指标和标志变异指标中的应用 1385.5.1 Excel在平均指标中的应用 1385.5.2 Excel在标志变异指标中的应用 1405.5.3 Excel描述统计工具应用 143统计术语 145重点知识梳理 146习题与实践训练 146本章案例 153D6章 抽样推断 1546.1 抽样推断的基本概念 1556.1.1 总体和样本 1556.1.2 参数和统计量 1566.1.3 样本容量和样本个数 1596.1.4 重复抽样和不重复抽样 1596.2 抽样误差 1606.2.1 抽样误差的概念 1606.2.2 抽样平均误差 1616.2.3 抽样J限误差 1646.2.4 抽样J限误差的概率度 1646.3 抽样推断的方法 1656.3.1 抽样估计 1656.3.2 样本容量的确定 1686.3.3 抽样的组织形式 1696.4 参数假设检验 1776.4.1 假设检验的基本概念 1776.4.2 假设检验的步骤 1776.4.3 假设检验中的两类错误 1796.4.4 总体均值和总体成数检验 1796.5 Excel在抽样推断中的应用 1826.5.1 利用Excel进行区间估计 1826.5.2 利用Excel进行假设检验 183统计术语 184重点知识梳理 185习题与实践训练 185本章案例 189D7章 时间数列 1927.1 时间数列的概念与种类 1927.1.1 时间数列的概念 1927.1.2 时间数列的种类 1937.1.3 时间数列的编制原则 1947.2 时间数列的水平指标 1967.2.1 发展水平 1967.2.2 平均发展水平 1967.2.3 增长量 2037.2.4 平均增长量 2047.3 时间数列的速度指标 2057.3.1 发展速度 2057.3.2 增长速度 2067.3.3 平均发展速度 2077.3.4 平均增长速度 2107.4 时间数列趋势分析预测 2117.4.1 长期趋势分析预测 2127.4.2 季节变动分析预测 2197.5 利用Excel进行时间数列分析 2227.5.1 利用Excel进行水平分析与速度分析 2227.5.2 利用Excel进行长期趋势分析 2247.5.3 利用Excel进行季节变动分析 226统计术语 230重点知识梳理 230习题与实践训练 230本章案例 238D8章 统计指数 2408.1 统计指数的概念和种类 2408.1.1 统计指数的概念 2408.1.2 统计指数的种类 2418.2 综合指数 2438.2.1 数量指标综合指数 2448.2.2 质量指标综合指数 2478.3 平均指数 2498.3.1 加权算术平均指数 2498.3.2 加权调和平均指数 2518.4 指数体系及因素分析 2528.4.1 指数体系的含义与作用 2528.4.2 因素分析应用举例 2538.5 常用价格指数简介 2628.5.1 消费者价格指数 2628.5.2 股票价格指数 2658.6 Excel在统计指数分析中的应用 2688.6.1 利用Excel进行指数计算 2688.6.2 利用Excel进行因素分析 269统计术语 270重点知识梳理 271习题与实践训练 271本章案例 276D9章 相关分析与回归分析 2789.1 相关分析 2789.1.1 相关关系的概念 2789.1.2 相关关系的种类 2799.1.3 相关图表 2819.1.4 相关系数 2839.2 回归分析 2849.2.1 回归分析的意义 2849.2.2 回归分析的特点 2859.2.3 一元线性回归方程 2859.2.4 估计标准误差 2889.2.5 判定系数 2899.3 应用相关分析和回归分析应注意的问题 2909.3.1 在定性分析的基础上进行定量分析 2909.3.2 要注意现象质的界限及相关关系作用的范围 2909.3.3 要将各种分析指标结合应用 2909.3.4 要尽可能使用大样本材料 2919.4 Excel在相关回归分析中的应用 2919.4.1 利用Excel进行相关分析 2919.4.2 利用Excel进行回归分析 293统计术语 294重点知识梳理 295习题与实践训练 295本章案例 301附录A 【习题与实践训练】答案 303附录B 正态分布概率表 316附录C 随机数表（摘录） 318附录D t-分布临界值表 319参考文献 321 显示全部信息

《统计学基础》（第四版）图书简介 概述 《统计学基础》（第四版）是一本全面、深入且易于理解的统计学入门教材。本书旨在为读者构建坚实的统计学理论基础，并教授如何将这些理论应用于解决现实世界中的实际问题。全书以清晰的逻辑结构、丰富的实例和恰当的数学推导，引导读者逐步掌握统计学分析的精髓。本书不仅适合统计学专业的学生，也同样适用于对数据分析感兴趣的商科、经济、社会科学、工程学以及其他学科的师生，更是想要提升数据素养的各界人士的理想读物。 内容亮点与深度解析 本书在内容编排上，从最基础的概念出发，循序渐进地引入更复杂的统计方法。每一章节都力求逻辑清晰，概念准确，并辅以大量具有代表性的案例，帮助读者将抽象的理论知识与具体情境相结合。 第一部分：描述性统计 数据收集与类型： 本章详细介绍了科学的数据收集方法，包括抽样调查的原则、不同类型的抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）以及问卷设计的基本注意事项。同时，对数据的分类进行了深入探讨，区分了定性数据（名义变量、顺序变量）和定量数据（离散变量、连续变量），并阐述了不同类型数据在统计分析中的意义和局限性。理解数据类型是后续所有统计分析的基础，本书在此部分做了充分铺垫。 数据的图表展示： 如何有效地呈现数据至关重要。本章介绍了多种常用的图表类型，如直方图、条形图、饼图、散点图、折线图等，并详细讲解了每种图表的适用场景及其优缺点。读者将学会如何根据数据的特征和分析目的选择最合适的图表，并理解图表在揭示数据分布、趋势和异常值方面的作用。 集中趋势与离散程度的度量： 本章聚焦于描述数据“中心”和“分散”程度的关键统计量。详细讲解了均值、中位数、众数等集中趋势度量指标，并分析了它们各自的适用范围。对于离散程度，则深入介绍了方差、标准差、极差、四分位距等，帮助读者量化数据的变异性。这些基本统计量是理解数据分布形态的基石，本书的讲解清晰且易于操作。 数据分布的形状： 除了集中与分散，数据分布的“形状”也蕴含着重要信息。本章探讨了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，通过这些指标可以判断数据分布是否对称，是尖峰还是平缓。理解这些概念有助于选择更恰当的统计模型。 相关性与协方差： 当我们关心两个变量之间是否存在关系时，相关性分析就显得尤为重要。本章介绍了协方差和相关系数的概念，并重点讲解了皮尔逊相关系数的计算和解释。读者将学习如何量化两个定量变量之间的线性关系强度和方向，并理解相关性不等于因果性的重要原则。 第二部分：概率论基础 概率的基本概念： 概率是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。本章从基本概念入手，如随机事件、样本空间、概率的公理化定义，以及条件概率、乘法法则、加法法则等。通过生动易懂的例子，让读者掌握概率计算的基本方法。 随机变量与概率分布： 随机变量是描述随机现象数值结果的数学模型。本章详细介绍了离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布）的概率分布，包括概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 重要的概率分布： 正态分布是统计学中最核心、应用最广泛的概率分布，本书对此进行了重点讲解，包括其性质、标准化（Z-score）以及与正态分布相关的表格查阅。此外，还介绍了泊松分布、指数分布等其他重要的概率分布，为后续推断统计奠定基础。 中心极限定理： 这是推断性统计的基石。本章深入浅出地解释了中心极限定理的含义及其重要性，即无论原始总体分布如何，许多独立随机变量的均值在样本量足够大时，其分布都近似于正态分布。这个定理是进行参数估计和假设检验的理论依据。 第三部分：推断性统计 参数估计： 当我们想从样本数据推断总体的未知参数时，参数估计是关键。本章介绍了点估计（如样本均值估计总体均值）和区间估计（置信区间）的概念。详细讲解了如何构造均值、比例的置信区间，并解释了置信水平的含义。读者将学会如何根据样本信息提供总体的估计范围，并量化估计的不确定性。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心工具之一，用于检验关于总体的某个陈述（假设）是否能被样本数据支持。本章系统介绍了假设检验的基本步骤：提出原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，确定拒绝域（或计算P值），并根据样本结果做出决策。详细讲解了关于均值（单样本、双样本）、比例的假设检验，以及I类错误和II类错误的概念，以及功效（Power）的意义。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异时，方差分析是首选方法。本章介绍了单因素方差分析的原理、计算步骤和F检验，帮助读者理解如何分析不同处理或分组对某个响应变量的影响。 回归分析（一）： 回归分析是研究变量之间关系的重要方法。本章从简单线性回归开始，介绍如何建立一个线性模型来描述一个响应变量与一个预测变量之间的关系。详细讲解了回归系数的估计（最小二乘法）、拟合优度（R方）的解释，以及回归系数的显著性检验。读者将学会如何预测一个变量的值，并理解模型拟合的好坏。 非参数检验： 在某些情况下，数据不满足参数检验的假设（如正态性），此时就需要非参数检验。本章介绍了一些常用的非参数方法，如秩和检验，它们不依赖于对总体分布的特定假设，增加了统计分析的普适性。 第四部分：高级统计应用与方法 回归分析（二）：多重线性回归： 现实世界中的许多问题涉及多个预测变量对一个响应变量的影响。本章将简单线性回归扩展到多重线性回归，介绍如何同时考虑多个预测变量，并解释多重回归模型中各系数的含义，以及如何进行模型选择和诊断。 分类数据分析：卡方检验： 对于定性数据，卡方检验是一种强大的分析工具。本章详细讲解了独立性卡方检验和拟合优度卡方检验，用于分析两个分类变量之间是否存在关联，或观察频数是否符合期望。 时间序列分析基础： 随着数据实时性需求的增加，时间序列分析变得越来越重要。本章将介绍时间序列数据的基本概念、平稳性、自相关性，以及一些初步的时间序列模型（如移动平均模型、指数平滑法），为读者理解和预测具有时间依赖性的数据打下基础。 实验设计： 科学的实验设计是获取可靠数据的前提。本章介绍了基本实验设计原则，如随机化、重复、区组化，以及一些常见的实验设计类型，如完全随机设计、随机区组设计，帮助读者理解如何设计有效的实验来回答科学问题。 贝叶斯统计初步： 区别于传统的频率派统计，贝叶斯统计提供了一种不同的推断视角。本章将简要介绍贝叶斯推断的基本思想，如先验分布、后验分布，以及它在某些场景下的优势，为读者拓展统计学视野。 本书特色 理论与实践相结合： 本书在讲解理论概念的同时，始终注重与实际应用相结合。每一章节都配有大量来源于经济、金融、市场营销、医学、社会学等多个领域的真实案例，帮助读者理解统计方法的实际作用。 循序渐进的难度： 本书的编排逻辑严谨，从基础概念到高级方法，难度逐步提升，适合不同数学背景的读者。 清晰的数学推导： 对于重要的统计公式和方法，本书提供了必要的数学推导，但又不过分追求形式上的严谨，而是侧重于解释其统计意义，力求让读者理解“为什么”。 强调统计思维： 除了教授具体的方法，本书更注重培养读者的统计思维能力，包括如何提出问题、如何选择合适的统计工具、如何解释分析结果，以及如何批判性地看待统计信息。 易于阅读的语言： 本书的语言风格清晰、简洁，避免了不必要的学术术语，力求让统计学知识变得更加易于理解和接受。 丰富的练习题： 每章末都配有大量不同难度和类型的练习题，包括概念性问题、计算题以及基于实际数据的分析题，帮助读者巩固所学知识。 总结 《统计学基础》（第四版）不仅仅是一本教科书，它更是一本能够开启读者数据分析之旅的指南。通过学习本书，读者将掌握一套强大的工具和方法，能够更有效地理解和分析数据，做出更明智的决策，并在日益数据驱动的世界中获得竞争优势。无论是希望系统学习统计学理论的学生，还是希望提升数据分析能力的职场人士，本书都将是您不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非统计学专业的读者，我拿到这本《统计学基础(第4版)》时，内心是既好奇又有点忐忑的。我身边很多朋友都在学习统计学，并且认为这门学科在未来的工作中会越来越重要，所以我也想来了解一下。我最希望这本书能够从一个非常宏观的视角来介绍统计学的世界。它应该解释清楚，为什么我们需要统计学？统计学在哪些领域有应用？它解决的核心问题是什么？ 我期待书中能够用最通俗易懂的语言，解释一些最基础的概念，比如数据是如何产生的，我们为什么要对数据进行收集和整理，以及如何通过一些简单的指标来描述数据。如果能有一些有趣的、贴近生活的小例子，来帮助我理解这些抽象的概念，那就更好了。我不是一个数学高手，所以我更希望这本书能够强调统计学的逻辑和思维方式，而不是死记硬背公式。希望这本书能够让我觉得统计学并不是那么高深莫测，而是能够被理解和掌握的，从而激发我对这个领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书是我在准备一项研究项目时偶然发现的。我的研究涉及到一些复杂的实验设计和数据分析，而我的统计学基础相对薄弱。我希望这本书能够提供一些关于统计学的高级概念和方法的介绍，特别是那些在我的研究领域中比较常用的技术。比如，多重比较、因子分析、聚类分析，甚至是一些基础的贝叶斯统计概念，我希望书中能有比较系统和深入的讲解。 我希望这本书能够不仅仅停留在概念的介绍，更能提供详细的算法原理和实际操作指南。如果书中能够提供一些实际数据集的分析案例，并且指导如何使用统计软件来实现这些分析，那就再好不过了。我尤其关注书中关于如何选择合适的统计模型，如何评估模型的拟合优度，以及如何解释复杂的统计输出。我希望通过这本书，能够提升我的数据分析能力，让我能够更有效地处理和解释我的研究数据，从而为我的研究提供坚实的统计学支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触统计学的学生，我迫切需要一本能够引领我入门的书籍。我特别希望这本书能够以一种非常友好和易于理解的方式来介绍统计学的基本概念。这意味着，它应该避免使用过于晦涩的专业术语，或者在引入新概念时，能提供清晰的定义和直观的解释。我希望书中能够通过大量的图表、示例和类比，来帮助我建立对统计学基本原理的直观认识，比如均值、中位数、标准差这些描述性统计量，以及它们如何反映数据的特征。 此外，我对假设检验和置信区间这些推断性统计的方法非常感兴趣。我希望这本书能够清晰地解释它们是如何工作的，以及它们在实际问题中的应用场景。例如，如果我想要判断一个新药是否有效，或者比较两种营销策略的效果，我该如何使用统计学方法来得出结论？我期待书中能提供逐步的分析过程，让我能够跟着书中的讲解一步步地学会如何进行这些分析，并且能够理解结果的意义。如果书中包含一些“常见误区”的提醒，或者是一些“进阶”的提示，那就更能帮助我避免一些初学者容易犯的错误。

评分☆☆☆☆☆

最近在学习一些数据分析的知识，发现统计学在其中扮演着至关重要的角色。这本书的标题吸引了我，我希望它能从一个非常实际的应用角度来讲解统计学，而不是仅仅停留在理论层面。比如，在进行市场调研、用户行为分析，或者甚至是进行科学实验时，我们如何运用统计学来提取有价值的信息，做出可靠的判断？我期待书中能有很多实际案例，从真实世界的问题出发，展示统计学工具的应用过程，例如如何选择合适的统计方法来分析不同类型的数据，如何解读分析结果，以及如何避免常见的统计陷阱。 特别是关于回归分析和方差分析的部分，这是我一直觉得比较难理解的。我希望能看到书中如何详细地讲解这些方法，包括它们的原理、假设条件、以及如何在实际数据中应用它们。如果能有一些软件操作的指导，比如如何使用SPSS、R或者Python等工具来实现这些分析，那就更好了。总而言之，我希望这本书能够帮助我把统计学理论与实际应用结合起来，让我能够更自信地在未来的工作中运用统计学来解决问题，而不是仅仅停留在“知道有这么回事”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书是我最近才入手的，说实话，当初选择它纯粹是因为“第4版”这三个字，感觉比较新，应该能跟上时代的步伐。拿到手后，翻开目录，密密麻麻的章节标题就让我心里有点打鼓。这学期我的课程设置里有一门统计学的必修课，虽然老师课上讲得还算清楚，但毕竟是门理论性很强的学科，光听课总觉得不够扎实，很多概念理解起来还是有点模糊。我希望能通过这本书，把老师讲过的知识点梳理一遍，尤其是那些公式推导和概念解释，能有更深入的理解。 我尤其关注书里关于概率论基础的部分。因为我知道，统计学很大程度上是建立在概率论之上的，如果概率论的部分没学好，后面的统计推断、假设检验什么的估计会更吃力。我希望这本书能够清晰地解释随机变量、概率分布（离散和连续的）这些核心概念，并且通过生动的例子来帮助我理解，而不是干巴巴的数学公式堆砌。此外，样本和总体之间的关系，抽样分布的意义，这些也是我非常想搞清楚的。这本书的篇幅看起来相当可观，我希望它能提供足够详尽的解释和练习，让我能够循序渐进地掌握这些基础知识，为后续的学习打下坚实的基础。