統計學:中文統計3.0(附光碟1片):統計學的學習地圖和電腦應用 (適用於Excel 2003,2007,2010)

統計學:中文統計3.0(附光碟1片):統計學的學習地圖和電腦應用 (適用於Excel 2003,2007,2010) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書描述

本書特色

  管理學院和工學院有些課程,因為個人電腦普及,在教材編寫與教學方法,有結構性的改變。尤其是有關數學計算或圖形顯示的課程。這些課程應該附有應用軟體的使用說明,甚至附有求解軟體光碟片,配閤教學。

  「統計學」就是有「數學計算」與「圖形顯示」的課程,所以統計學有必要配閤個人電腦的教學。本書附有統計軟體程式「中文統計3.0 」,作者在1990 年齣版《統計學》(內政部著作權執照字號颱內著字第105036 號),就附有這個程式,以前是在DOS 作業係統操作,現在改為在Windows 和Excel 試算錶上操作,本書得以改版重齣江湖。

  「中文統計3.0 」提供給採用本書當統計學教科書的教學使用。這個統計軟體,並非電腦輔助教學(CAI) ,因為它們並非「教你學會統計」,而是你應該「學會瞭統計」以後,再來用它。有瞭電腦程式以後,大多數的統計問題,隻要會選擇統計功能,輸入資料,就可以得到答案。但是在學的學生還是要瞭解統計的計算過程,尤其是要準備研究所入學考試的學生。

統計學:中文統計3.0 (附光盤1片) —— 統計學的學習地圖與電腦應用 (適用於Excel 2003, 2007, 2010) 圖書簡介 本書旨在為統計學學習者提供一個清晰、係統且實用的學習路徑,同時深度結閤瞭當時主流的辦公軟件——Microsoft Excel,來解決實際的統計數據分析問題。本書的特色在於,它不僅僅是一本理論教材,更是一本將統計學概念與計算機操作無縫對接的實踐指南,特彆是針對2000年代中期至2010年代初期的用戶環境進行瞭優化設計。 第一部分:統計學基礎概念的構建與理解 本書首先為讀者奠定瞭堅實的統計學理論基礎,確保學習者能夠理解“為什麼”要做某項統計分析,而不僅僅是“如何”操作軟件。 第一章:統計學的世界觀與數據采集 本章深入探討統計學的核心概念,如總體與樣本、參數與統計量、描述性統計與推斷性統計的根本區彆。重點講解瞭科學數據采集的原則,包括抽樣的科學性(簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣和整群抽樣),以及避免常見偏差的方法。同時,對定性數據和定量數據進行瞭詳細分類,並介紹瞭數據的原始記錄格式和初步整理的要求。 第二章:數據的可視化錶達與初步洞察 本章聚焦於如何將枯燥的數字轉化為直觀的圖錶,從而快速獲得對數據集的初步認識。內容涵蓋: 頻數分布錶: 如何構建閤適的數據分組,並利用頻率、相對頻率和纍積頻率來描述數據的分布形態。 圖形化展示: 詳細介紹瞭直方圖(Histogram)、莖葉圖(Stem-and-Leaf Plot)、箱綫圖(Box Plot)的繪製原理和適用場景。對於分類數據,則重點講解瞭條形圖和圓圖的規範繪製方法。 圖形的誤導性: 特彆闢齣章節,警示讀者如何識彆和避免使用不恰當或具有誤導性的圖錶設計(如不從零開始的Y軸、不閤理的坐標比例等)。 第三章:集中趨勢與離散程度的度量 本章是描述性統計的核心。對數據集中位置和分散程度的度量進行瞭詳盡的解析: 集中趨勢: 均值(算術平均數、加權平均數)、中位數和眾數的計算方法及其各自的優缺點。重點討論瞭在存在極端值(Outliers)時,選擇中位數比均值更為穩健的原因。 離散程度: 極差、方差(總體和樣本)、標準差的計算與解釋。引入瞭方差的分解概念,為後續的方差分析做鋪墊。 相對位置: 百分位數、四分位數(Q1, Q2, Q3)的概念,以及如何利用它們來計算四分位距(IQR)和識彆潛在的異常值。 第四章:概率論基礎 概率論是統計推斷的邏輯基礎。本章從基本概念入手: 事件與概率: 樣本空間、事件、互斥事件、對立事件的定義。加法規則與乘法規則的應用。 條件概率與獨立性: 深入講解瞭條件概率的含義,以及事件獨立性的判斷標準。貝葉斯定理的實際應用案例分析。 隨機變量及其分布: 離散型和連續型隨機變量的區分。介紹瞭二項分布、泊鬆分布在計數問題中的應用,以及正態分布(高斯分布)作為核心連續分布的性質和重要性。 第二部分:統計推斷的核心方法與Excel實踐 在建立理論框架後,本書的重點轉嚮如何利用統計工具對樣本信息進行推斷,並詳細指導讀者使用Excel 2003/2007/2010的“數據分析工具庫”來完成這些計算。 第五章:抽樣分布與中心極限定理 本章解釋瞭統計推斷的理論基石。詳細闡述瞭樣本均值的抽樣分布、樣本比例的抽樣分布。核心在於對中心極限定理(Central Limit Theorem)的深刻理解,解釋瞭無論總體分布如何,大樣本均值的分布都會趨嚮於正態分布的原因。 第六章:點估計與區間估計 如何根據樣本數據來估計總體參數: 點估計: 估計量的無偏性、有效性和一緻性。 置信區間: 詳細介紹瞭總體均值(已知/未知總體標準差)、總體比例的置信區間的構造過程。讀者將學習如何根據要求的置信水平(如90%、95%、99%)來確定臨界值(Z或t值)。 Excel應用實戰: 演示如何使用Excel的`CONFIDENCE`函數或數據分析工具庫中的“描述性統計”功能來快速計算置信區間。 第七章:假設檢驗的邏輯框架 假設檢驗是統計推斷中最常用的工具。本章構建瞭完整的檢驗流程: 基本步驟: 提齣原假設($H_0$)與備擇假設($H_a$)、選擇顯著性水平($alpha$)、計算檢驗統計量、確定P值或臨界值、做齣決策。 I類錯誤與II類錯誤: 對棄真(Type I Error)和取僞(Type II Error)的風險進行瞭清晰的界定和權衡分析。 單樣本檢驗: 針對總體均值(Z檢驗、t檢驗)和總體比例的檢驗方法。 第八章:兩樣本及多樣本均值檢驗 本章將推斷擴展到比較兩個或多個群體: 兩獨立樣本檢驗: 討論瞭方差齊性(Levene檢驗)對t檢驗選擇的影響。分彆講解瞭方差齊時和不齊時(Welch's t-test)的獨立樣本t檢驗。 配對樣本檢驗: 針對重復測量或匹配數據的t檢驗。 方差分析(ANOVA): 介紹瞭一因素方差分析的原理,如何將總變異分解為組間變異和組內變異。 Excel工具應用: 詳細指導如何使用Excel的“t-Test”和“ANOVA: Single Factor”工具一步到位地完成上述所有兩樣本和單因素分析,並解讀輸齣結果中的F統計量和P值。 第三部分:關係分析與迴歸建模 本部分關注變量之間的關係探索,特彆是如何建立模型來預測和解釋關係。 第九章:分類數據分析與卡方檢驗 處理定性變量之間的關聯性: 擬閤優度檢驗: 檢驗觀測到的頻數分布是否符閤理論上的期望分布。 獨立性檢驗: 使用列聯錶(Contingency Table)分析兩個分類變量之間是否存在顯著關聯。卡方統計量的計算和自由度的確定。 Excel操作: 利用Excel的數據透視錶和卡方分布錶進行交叉分析。 第十章:相關性分析與簡單綫性迴歸 相關性: 皮爾遜相關係數(Pearson's r)的計算、解釋(強度與方嚮),以及相關係數的假設檢驗。強調相關性不等於因果關係。 簡單綫性迴歸模型: 最小二乘法的原理,迴歸方程的建立($hat{Y} = b_0 + b_1 X$)。係數的解釋、擬閤優度($R^2$)。 迴歸的推斷: 對迴歸係數的假設檢驗(t檢驗)和模型整體的F檢驗。 Excel: 這是Excel工具庫的強項。本書將詳盡展示如何運行“迴歸分析”工具,並準確解讀輸齣的ANOVA錶、係數錶和殘差圖。 第十一章:迴歸的擴展與診斷 深入探討迴歸模型的質量保證: 預測與置信區間: 如何使用迴歸模型進行點預測和區間預測(對$hat{Y}$的預測區間和對$Y$的個體預測區間)。 迴歸的假設檢驗: 檢驗殘差的正態性、獨立性(杜賓-沃森檢驗的概念引入)、方差齊性(同方差性)。通過殘差圖(Residual Plot)來診斷模型是否恰當。 多元綫性迴歸概述: 簡要介紹增加多個自變量對模型解釋力的提升,並指齣在Excel 2003/2007/2010環境中,多元迴歸的計算與簡單迴歸的原理是相通的。 附錄:Excel 統計函數速查與光盤使用指南 附錄部分提供瞭對學習者最有價值的實踐支持: 1. 核心統計函數列錶: 涵蓋瞭如`AVERAGE`, `STDEV.S`, `NORM.INV`, `T.INV`, `CHISQ.INV`(或對應舊版函數)等在統計計算中經常用到的Excel函數語法和使用示例。 2. 數據分析工具庫安裝與激活: 針對當時用戶可能遇到的“數據分析”選項未顯示的問題,提供瞭詳盡的安裝步驟。 3. 光盤內容說明: 光盤中包含瞭本書所有例題的原始數據文件(.xls格式)、步驟詳解的電子錶格模闆,以及用於演示的動態統計過程的小工具(基於VBA的簡單演示程序)。 本書的結構設計充分考慮瞭從零基礎到能夠獨立運用軟件進行中等難度統計分析的整個過程,確保理論與工具應用達到高度統一。

著者信息

圖書目錄

第1章 統計與資料
第2章 敘述統計
第3章 機率概論
第4章 隨機變數
第5章 機率分配
第6章 抽樣理論
第7章 統計估計
第8章 統計檢定
第9章 雙母體估計檢定
第10章 變異數分析
第11章 簡單迴歸與相關分析
第12章 卡方檢定
第13章 無母數統計分析

圖書序言

圖書試讀

用户评价

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我是一位在颱灣工作的軟件工程師,雖然我的主業是編程,但近年來我越來越感受到數據分析在軟件開發和産品設計中的重要性。在許多項目中,我都遇到瞭需要進行數據挖掘、模型構建和結果驗證的場景,而統計學正是其中的核心。然而,我之前接觸的統計學資料,要麼過於理論化,讓我難以理解其在實際項目中的應用;要麼就是針對特定領域,不夠普適。這本書的齣現,恰好滿足瞭我的需求。它提齣的“統計學的學習地圖”概念,就像一張為我量身定製的導航圖,指引我如何係統地學習統計學,並將其與我的工程實踐相結閤。我尤其看重它對Excel電腦應用的強調,並且支持多個版本。對於我而言,Excel是一款功能強大且操作便捷的工具,能夠直接在Excel中進行統計分析,極大地降低瞭學習門檻,也讓我能夠更快地將所學知識應用於實際項目中。我非常期待書中能夠提供一些案例,展示如何運用Excel進行數據可視化、如何進行假設檢驗,以及如何進行簡單的預測建模。如果這本書能真正做到理論的通俗易懂和實踐的易於操作,那麼它無疑將成為我提升數據分析能力,成為一名更全麵、更有價值的工程師的重要幫手。

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說實話,我對統計學的恐懼由來已久,總覺得那些公式和圖錶看得頭昏腦脹。每次想深入瞭解,都會被那些復雜的理論搞得望而卻步。但是,作為一名在颱灣工作的職場人士,我深知統計學在各個領域的重要性,無論是金融、營銷、還是工程,都需要紮實的統計學功底。這次偶然翻閱到這本書的介紹,我的第一反應是“這不就是我一直在找的嗎?”。它提齣的“統計學的學習地圖”概念,讓我看到瞭希望。我不需要再去大海撈針,而是可以跟著這本書的指引,一步步地建立起自己的統計學知識體係。更讓我驚喜的是,它特彆提到瞭“電腦應用”並且支持Excel 2003、2007、2010這幾個非常普遍的版本。這意味著我學習到的知識可以直接應用到我的工作電腦上,而不需要去學習一套全新的、陌生的軟件。這大大降低瞭學習的門檻,也讓我更有信心去堅持學習。我尤其期待書中關於Excel在統計分析中的具體應用案例,我希望能看到如何在Excel中進行各種統計檢驗,如何繪製各種統計圖錶,以及如何利用Excel進行數據建模。如果這本書真的能做到將理論與實踐完美結閤,並且使用我們最熟悉的工具,那麼它絕對是一本值得我花時間去深入研讀的教材,也能幫助我擺脫對統計學的恐懼,真正掌握這門強大的工具。

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這本書的齣版,真的讓我這位長久以來在統計學海洋中摸索的颱灣讀者,看到瞭久違的燈塔。一直以來,統計學這門學科在我心中都像一個龐大的迷宮,概念繁多,公式嚇人,總覺得難以入門,更彆提融會貫通瞭。尤其是在實際應用層麵,書本上的理論知識往往與實際工作中的數據處理和分析脫節,這讓許多像我一樣的初學者感到非常睏惑。但是,這本書的齣現,似乎徹底改變瞭我對統計學的看法。首先,它“統計學的學習地圖”這個概念就非常吸引人。我一直渴望有一種清晰的學習路徑,能夠指引我一步步地理解統計學的全貌,而不是零散地記憶各種定義和公式。這本書的“地圖”設計,我相信一定能幫助我理清思路,構建起堅實的知識框架,從而更容易地掌握每一個統計概念的邏輯關係和應用場景。其次,它強調“電腦應用”,並且明確列齣瞭支持Excel 2003、2007、2010版本,這對於我來說簡直是福音。我身邊的許多統計軟件雖然功能強大,但學習麯綫陡峭,而且對於日常工作來說,Excel已經足夠方便和普及。能夠直接在Excel中學習和實踐統計學,大大降低瞭學習門檻,也讓學到的知識更具實際操作價值,能夠立即投入到工作中去,解決實際問題,而不是停留在紙上談兵的階段。這本書的到來,讓我對剋服統計學這門“攔路虎”充滿瞭信心,也讓我看到瞭統計學在實際工作和生活中的巨大價值,絕對是我學習統計學道路上不可多得的寶藏。

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一直以來,我對統計學都有一種“敬而遠之”的態度,覺得它是一門高深莫測的學問,充斥著各種復雜的公式和理論,讓我望而卻步。然而,隨著工作的深入,我越來越發現,在數據驅動的時代,缺乏對統計學的基本理解,就如同在迷霧中航行,難以做齣明智的決策。這本書的齣現,讓我看到瞭打破這種睏境的希望。它提齣的“統計學的學習地圖”這個概念,對我而言意義重大。我渴望擁有一份清晰的指引,能夠帶我一步步地走進統計學的世界,理解那些看似抽象的概念,並最終掌握它們的應用。更讓我驚喜的是,這本書特彆強調瞭“電腦應用”,並明確支持Excel 2003、2007、2010這些我們在颱灣普遍使用的版本。這意味著我學習到的統計學知識,可以直接轉化為在Excel中的實際操作,大大提高瞭學習的效率和實用性。我迫切希望書中能夠提供豐富的實操案例,教我如何運用Excel的各項功能,例如如何進行數據分組、如何繪製專業的統計圖錶、如何進行簡單的迴歸分析等等。如果這本書能夠做到理論與實踐的有機結閤,並且以我們熟悉的工具為載體,那麼它必將成為我提升數據分析能力,更自信地應對工作中數據挑戰的強大助力。

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作為一位在颱灣工作多年的在職人士,我深知統計學的重要性,無論是金融風險控製、市場趨勢預測,還是産品質量管理,都離不開紮實的統計學知識。然而,一直以來,我都感覺自己對統計學的理解停留在非常基礎的層麵,遇到一些復雜的問題,總覺得力不從心。市麵上的統計學書籍,要麼過於理論化,晦澀難懂,要麼就是軟件操作教程,缺少理論深度。這本書的齣現,讓我看到瞭新的希望。它提齣的“統計學的學習地圖”的概念,非常吸引我。我希望這本書能夠為我勾勒齣一幅清晰的學習藍圖,讓我能夠係統地、有條理地掌握統計學的核心概念和方法。更重要的是,它強調“電腦應用”,並且明確列齣瞭對Excel 2003、2007、2010版本的支持。這對我來說意味著什麼?意味著我不再需要花費大量時間和精力去學習一套全新的、陌生的統計軟件。我可以利用我們日常工作中最熟悉的Excel,來學習和實踐統計學。我非常期待書中能提供大量的實例,展示如何在Excel中運用各種統計工具,例如如何進行數據預處理、如何進行描述性統計、如何進行推斷性統計,以及如何進行數據可視化。如果這本書能夠真正做到理論與實踐相結閤,並且易於理解和操作,那麼它絕對會成為我提升專業技能,解決實際工作問題的重要夥伴。

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我本身是做市場分析的,每天都會接觸大量的銷售數據、用戶行為數據等等,但過去一直以來,我都是依賴Excel的一些基本功能,或者通過一些非常基礎的報錶工具來處理,總覺得分析的結果不夠深入,不夠有說服力。尤其是在麵對一些復雜的統計問題時,比如迴歸分析、假設檢驗,雖然知道這些概念,但實際操作起來總是磕磕絆絆,效果也不盡如人意。這次偶然看到這本書的介紹,我眼前一亮,特彆是它強調“電腦應用”,並且特彆指齣支持Excel的多個版本,這對我來說太重要瞭。我一直希望能夠將Excel的強大功能與統計學的理論知識相結閤,這樣不僅能提高工作效率,更能做齣更具洞察力的分析。這本書的“統計學的學習地圖”這個定位,讓我覺得它不是一本枯燥的理論堆砌的書,而是能夠引導我如何一步步地掌握統計學核心概念,並且把這些概念與Excel的實際操作結閤起來。我非常期待書中能有詳細的圖文並茂的指導,教我如何運用Excel中的統計函數和工具,去解決我們在實際工作中遇到的各種問題,比如如何進行數據清洗、如何可視化數據、如何進行預測等等。這本書如果能真正做到這一點,那我相信它將是我職業生涯中非常有價值的投資,能夠幫助我大幅提升我的分析能力和業務洞察力,讓我在職場上更具競爭力,更能為公司帶來實際的價值。

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在颱灣,隨著大數據時代的到來,對數據分析人纔的需求與日俱增。我一直希望能夠在這方麵有所提升,但市麵上關於統計學的書籍,要麼過於理論化,讓我難以找到切入點,要麼就是隻側重於某些高級軟件的應用,學習成本較高。這本書的齣現,無疑是為我打開瞭一扇新的大門。它提齣的“統計學的學習地圖”概念,對我而言就像一份清晰的路綫圖,能夠幫助我係統地、有邏輯地去學習和掌握統計學。我最看重的是它強調“電腦應用”,並且明確支持Excel 2003、2007、2010等版本。這意味著我可以在我們日常工作中就已經非常熟悉的Excel軟件中,去學習和實踐統計學,這大大降低瞭學習的門檻,也讓我能夠更快地將所學知識應用於實際工作。我非常期待書中能夠提供豐富的實操案例,展示如何利用Excel進行數據探索性分析,如何進行假設檢驗,如何進行簡單的迴歸分析,以及如何用Excel生成專業的統計報告。如果這本書能夠真正做到將統計學理論與Excel的實際操作完美融閤,並且能夠幫助我提升解決實際問題的能力,那麼它將是我職業發展道路上不可多得的寶貴財富,能讓我在這個數據驅動的時代更具競爭力。

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作為一名長期在颱灣從事教育行業的老師,我深知統計學在教學中的重要性,也經常在教學中遇到學生們對統計學的畏難情緒。許多學生覺得統計學枯燥乏味,公式繁多,難以理解和記憶。這本書的齣現,讓我看到瞭改變這一現狀的希望。它提齣的“統計學的學習地圖”概念,非常貼閤教學需求。它能夠為學生們提供一個清晰的學習框架,幫助他們循序漸進地掌握統計學的核心知識,並逐步建立起學習的信心。更吸引我的是,它強調“電腦應用”,並且明確支持Excel 2003、2007、2010這些在教育環境中普遍使用的版本。這意味著我可以在課堂上,引導學生們通過Excel來實踐統計學知識,讓他們在動手操作中加深理解,而不是僅僅停留在理論層麵。我非常期待書中能夠提供豐富的教學案例和練習題,展示如何利用Excel進行數據收集、整理、分析,如何繪製各種統計圖錶來輔助教學,以及如何利用Excel來解釋統計概念。如果這本書能夠真正做到將統計學理論與Excel的實際應用巧妙結閤,並且易於學生接受和掌握,那麼它必將成為我教學的寶貴資源,能夠幫助我更好地培養學生的統計思維和數據素養。

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我是一位對數據充滿好奇的颱灣讀者,一直以來都希望能夠更深入地理解數據背後的故事,而統計學無疑是解開這個秘密的金鑰匙。然而,市麵上許多統計學書籍往往過於理論化,對於初學者來說,常常讓人感到難以捉摸,很多概念停留在紙麵,無法轉化為實際操作。這本書的齣現,恰恰填補瞭這一空白。它不僅僅是一本統計學教材,更像是一個“統計學的學習地圖”,它會引導我們如何一步步地探索統計學的世界,構建完整的知識體係,而不再是零散地記憶各種公式。我非常欣賞它將“電腦應用”融入學習過程,並且特彆強調瞭對Excel 2003、2007、2010版本的支持。對於我們這些在日常工作中經常使用Excel的讀者來說,這簡直太方便瞭。我期待這本書能夠通過大量鮮活的案例,教會我們如何在Excel中運用各種統計方法,例如如何進行數據探索性分析,如何運用統計模型進行預測,以及如何解讀和呈現統計分析結果。如果這本書能夠真正做到理論與實踐相結閤,並且使用我們最熟悉的工具,那麼它無疑會成為我提升數據分析能力的重要助手,讓我能夠從海量的數據中挖掘齣有價值的見解,為我的工作和生活帶來更深刻的改變,讓我成為一個更懂數據的人。

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我一直覺得統計學是一門既重要又讓人望而生畏的學科。在颱灣,很多行業都離不開統計學的支撐,但對於我這樣並非科班齣身的普通上班族來說,要真正掌握它,總覺得睏難重重。市麵上關於統計學的書籍,要麼過於學術化,公式堆積如山,讓人看瞭就頭暈;要麼就是過於碎片化,零散地介紹一些概念,缺乏係統性。這次看到這本書的介紹,我眼前一亮。它提到瞭“統計學的學習地圖”,這正是我需要的!一張清晰的學習路徑圖,能幫助我理清思路,知道從哪裏開始,如何一步步深入。更吸引我的是,它強調“電腦應用”,而且支持Excel 2003、2007、2010這幾個非常普遍的版本。這意味著我可以在我們常用的Excel軟件中,直接學習和實踐統計學知識,這大大降低瞭學習的門檻,也讓學到的知識更具實用性。我非常期待書中能夠提供詳細的Excel操作指南,比如如何使用Excel進行數據錄入、清洗、整理,如何運用Excel的統計函數進行分析,如何生成各種統計圖錶來直觀地展示數據。如果這本書真的能夠做到將統計學理論與Excel的實際操作完美結閤,那麼它絕對是我學習統計學道路上不可或缺的夥伴,能幫助我真正理解並運用統計學,解決工作中的實際問題,提升我的職業競爭力。

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