抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)

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圖書描述

這是一本也是唯一一本針對「國傢考試」的抽樣方法教材,是完全針對國傢考試的必勝工具。所謂針對國傢考試,就是期望本書不需要給讀者太多繁復的公式推導證明、也不需要太多的定理說明,筆者期望可以藉由簡單的解釋與考題範例,就足以輕鬆應付國傢考試的抽樣方法試題。

  多數準備國傢考試的學生,總是找尋著又重又厚的傳統抽樣方法教科書,不然就是在網路上搜尋著前人留下的足跡,想知道那一本書纔是經典教科書,殊不知這樣崇高的理想對在國傢考試隻是事倍功半又浪費分秒必爭的寶貴時間。抽樣方法在市麵上的教科書並不會很多,如黃文隆的抽樣方法、鄭天澤的抽樣調查(林定香)為目前考試準備用書的主軸,其他的還有儲全茲的抽樣方法、張紘炬抽樣方法與調查分析、鄭光甫的抽樣方法等等。以筆者從事補教十多年來的觀察,沒有任何一本書有完全涵蓋到國傢考試的範圍,並不是代錶其他書籍的內容少,反倒是過多卻沒有必要學習的內容居多。各位考生們,請先捫心自問,你要成為抽樣方法的專傢,抑或隻想在國傢考試拿到高分?如果你的答案是前者,筆者也惶恐說這本書勝過其他教科書;但如果你的答案是後者,你的目的就是為瞭在考場中,可以有效快速的把正確答案寫在答案紙中,那何苦需要傳統教科書式的緩慢推導或者原文書一堆實務說明與誤解題意的睏擾。

  筆者多年在研究機構從事量化研究,並且從研究所統計學老師,進而轉任公職統計學、抽樣方法、迴歸分析的老師。本書以近年國考齣題較多的黃文隆與林定香這兩本書的概念為主,從基本的簡單隨機抽樣、分層隨機抽樣、群集隨機抽樣及其相關的抽樣方法、係統隨機抽樣、以及有輔助變數時的估計方法,都有作詳盡的介紹,並且搭配完整的國傢考試考古題作演練,以分章節的方式讓同學循序漸進的學習。熟知考古題的趨勢,以及不斷的演練纔是準備抽樣方法,針對國傢考試的不二法門,所以本書所有的內容與題目皆是配閤考古題的方嚮,並且配閤習題的演練,相信同學在準備國傢考試上,更能事半功倍。
《統計學原理與應用:基礎理論與實務操作》 本書旨在係統梳理統計學的核心原理、方法及其在現代社會與經濟活動中的廣泛應用。全書結構嚴謹,內容詳實,從統計學的基本概念入手,逐步深入到復雜的數據分析技術,力求為讀者構建一個紮實而全麵的統計學知識體係。 第一部分 統計學基礎與描述性分析 本部分是理解整個統計學大廈的基石。我們首先界定瞭統計學的基本範疇,區分瞭總體與樣本、參數與統計量等核心概念。隨後,詳細闡述瞭數據的類型、測量尺度及其在分析中的重要性,強調瞭數據收集的規範性。 數據的組織與可視化: 重點介紹瞭頻率分布錶的構建方法,以及如何利用直方圖、頻數多邊形、莖葉圖、箱綫圖等多種圖形工具來直觀地展示數據的分布特徵。強調瞭圖錶在信息傳達中的準確性和有效性。 集中趨勢與離散程度的度量: 深入剖析瞭均值、中位數、眾數等集中趨勢指標的適用場景與局限性。在離散程度方麵,係統講解瞭極差、方差、標準差、異差係數等,並特彆討論瞭標準差在解釋數據變異性中的關鍵作用。同時,引入瞭百分位數、四分位數和箱綫圖對數據分布非對稱性的捕捉能力。 相對位置的衡量: 詳細介紹瞭Z分數(標準分數)的概念及其標準化過程,解釋瞭如何通過標準化來比較來自不同分布數據集的觀測值,這是後續進行推斷統計分析的前提。 第二部分 概率論基礎與離散型隨機變量 概率論是統計推斷的邏輯基礎。本部分側重於建立讀者對隨機現象的理解框架。 概率論的基本概念: 闡述瞭概率的定義(古典、相對頻率和主觀概率),集閤論在概率計算中的應用,以及條件概率、獨立性與全概率公式、貝葉斯定理等核心法則。貝葉斯定理的推導和實際案例分析被置於重點,以展示其在信息更新中的強大功能。 隨機變量與分布函數: 定義瞭離散型隨機變量,並詳細介紹瞭其概率質量函數(PMF)。 常見離散概率分布: 集中講解瞭二項分布、泊鬆分布和幾何分布的特徵、參數意義及其應用場景。通過大量的實際案例,展示瞭如何識彆問題應采用哪種特定的離散分布模型。 第三部分 連續型隨機變量與抽樣分布 本部分將概率分析提升到連續變量的層麵,並引入瞭統計學中最核心的“抽樣”概念。 連續型隨機變量與概率密度函數: 闡述瞭概率密度函數(PDF)的性質,以及如何通過積分計算特定區間內的概率。 正態分布的地位與應用: 詳細解析瞭正態分布(高斯分布)的特性,包括其密度函數的精確形式、均值和標準差的含義。重點討論瞭標準正態分布(Z分布)的使用,以及如何進行概率查找和數據標準化。 抽樣理論與中心極限定理: 這是連接描述統計與推斷統計的關鍵環節。本章詳細解釋瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣等基本抽樣方法。最重要的是,深入剖析瞭中心極限定理(CLT)的理論內涵及其對樣本均值分布的決定性影響,闡明瞭CLT為何是進行大樣本推斷的理論支柱。 其他重要抽樣分布: 介紹瞭卡方分布($chi^2$)、t分布和F分布的推導來源、形態特徵及其在後續的假設檢驗和區間估計中的具體用途。 第四部分 推斷統計:區間估計 本部分開始從樣本信息推斷總體特徵。 點估計與估計量的性質: 區分瞭點估計和區間估計,並探討瞭估計量應具備的優良性質,如無偏性、有效性和一緻性。 總體均值的區間估計: 分情況討論瞭總體標準差已知和未知時(使用t分布)總體均值的置信區間構造方法。詳細解釋瞭置信水平的含義及其與區間寬度的關係。 總體比例的區間估計: 講解瞭如何基於大樣本比例估計總體比例,並討論瞭比例置信區間的修正方法。 樣本容量的確定: 提供瞭如何根據期望的精度和置信度來預先計算所需樣本容量的實用公式。 第五部分 推斷統計:假設檢驗 假設檢驗是統計決策的核心工具。本部分采用結構化的方式,教授讀者如何科學地進行檢驗。 假設檢驗的基本框架: 詳細闡述瞭原假設($H_0$)與備擇假設($H_a$)的構建,第一類錯誤($alpha$)與第二類錯誤($eta$)的權衡,以及P值(P-value)的正確解讀。 關於總體均值的檢驗: 係統講解瞭單樣本Z檢驗、單樣本t檢驗、雙樣本獨立t檢驗(等方差與異方差情況下)的步驟、公式推導和結論的得齣過程。 關於總體比例的檢驗: 講解瞭單比例和雙比例的Z檢驗流程。 非參數檢驗的引入: 在介紹參數檢驗的同時,簡要提及瞭當數據不滿足正態性或樣本量過小時,可采用的非參數替代方法(如符號檢驗的初步概念),為讀者後續深入學習提供方嚮。 第六部分 方差分析與簡單綫性迴歸 本部分擴展到多變量關係和均值的比較。 方差分析(ANOVA): 解釋瞭ANOVA的理論基礎——將總變異分解為組間變異和組內變異。重點講解瞭單因素方差分析(One-Way ANOVA)的F檢驗原理、ANOVA錶的構建及多重比較(如Tukey HSD)的應用。 簡單綫性迴歸模型: 詳細介紹瞭最小二乘法(OLS)的原理,用於擬閤迴歸綫。深入探討瞭迴歸係數的解釋、擬閤優度(決定係數$R^2$的含義),以及殘差分析的重要性。 迴歸的統計推斷: 如何對迴歸係數進行假設檢驗(t檢驗)和構建置信區間,以及如何利用迴歸模型進行預測和預測區間估計。 附錄與延伸閱讀 附錄部分包含瞭關鍵的統計量分布錶(如Z錶、t錶、$chi^2$錶、F錶),以及統計軟件(如SPSS或R語言)進行基本分析的簡要操作指南,幫助讀者將理論知識迅速轉化為實際操作能力。 全書語言力求清晰、精確,邏輯銜接緊密,配備瞭大量貼近實際生活和商業決策的例題和習題,旨在培養讀者獨立運用統計思維解決實際問題的能力。

著者信息

圖書目錄

圖書序言

圖書試讀

用户评价

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我一直覺得,統計學,特彆是抽樣方法這塊,對於非統計專業的考生來說,門檻確實有點高。很多書講得過於理論化,或者太側重數學推導,讓我感覺像是在讀一本艱深的學術論文,而不是備考資料。這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》的齣現,簡直就是給我這樣的考生吃瞭一顆定心丸。 這本書的優點,首先體現在它的“實用性”上。它在講解每一個抽樣方法時,都不僅僅停留在理論層麵,而是會結閤大量的實際應用案例。比如,在講解“調查設計”時,它會分析如何根據不同的調查目的,來選擇最閤適的抽樣方法。它會舉例說明,為什麼在進行大規模的農業普查時,會傾嚮於采用整群抽樣,而進行精準的市場細分研究時,則更適閤采用分層抽樣。 讓我印象深刻的是,它在講解“抽樣誤差”和“無抽樣誤差”時,區分得非常清晰,並且詳細地分析瞭各種可能導緻誤差的因素。它不僅僅是告訴我們要“減少誤差”,而是會具體地指導我們,在實際操作中,應該如何注意哪些細節,纔能有效地控製誤差。例如,在進行問捲調查時,如何設計問捲纔能避免誘導性問題,如何進行有效的訪員培訓來減少訪問誤差等等。 書中關於“樣本量確定”的部分,也是我之前一直睏惑的地方。這本書非常清晰地講解瞭樣本量確定的基本原理,以及影響樣本量的主要因素,比如總體變異性、期望的精度、置信水平等等。它還提供瞭一些常用的公式和錶格,方便我們在實際工作中進行計算。最重要的是,它會結閤實際案例,說明樣本量大小與調查成本之間的權衡,讓我能夠更理性地看待這個問題。 我尤其喜歡書中對“估計量”的講解。它詳細解釋瞭什麼是估計量,什麼是統計量,以及它們的區彆。它還深入講解瞭無偏性、有效性、一緻性等估計量的優良性質,並用易於理解的方式說明瞭為什麼這些性質很重要。例如,它會舉例說明,一個有偏的估計量,即使在理論上計算方便,也可能導緻我們在實踐中做齣錯誤的判斷。 此外,書中對“非概率抽樣”的討論也讓我眼前一亮。雖然考試中可能更側重概率抽樣,但瞭解非概率抽樣的存在及其局限性,對於我們全麵理解抽樣方法大有裨益。它會分析便利抽樣、判斷抽樣、配額抽樣等方法的特點和適用場景,並提醒我們在使用它們時需要注意的潛在偏差。 最後,這本書的考題解析做得非常到位。它會針對每一道題,詳細分析考點,提供多種解題思路,並重點指齣考生容易齣錯的地方。我看瞭幾道題,感覺它的解析比很多教材都更加細緻和有啓發性,能夠幫助我舉一反三,掌握解題技巧。

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我一直覺得,統計學這門學科,尤其是抽樣方法,最難的地方就在於概念的抽象性和實際應用的連接。很多時候,我們能背誦公式,理解理論,但一旦遇到實際問題,就不知道從何下手。這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》在這方麵做得真的非常齣色。它不像有些書,隻是一味地堆砌理論,或者隻提供一些機械的解題步驟。 這本書最讓我印象深刻的是,它在講解每一個抽樣方法時,都會先從“為什麼”這個角度齣發。比如,為什麼我們需要分層抽樣?它會告訴你,當總體內部存在異質性,而我們又想提高估計的精確度時,分層抽樣就顯得尤為重要。它會詳細解釋如何根據某種特徵將總體分成若乾個同質的層,然後在各層內獨立進行抽樣,從而減少抽樣誤差。這種深入淺齣的講解方式,讓我不僅僅是“知道”這個方法,更是“理解”瞭這個方法的精髓。 而且,書中對於各種抽樣方法的統計量(如樣本均值、樣本比例)的計算公式,以及它們的方差和置信區間的推導,都寫得非常清晰。它會一步一步地展示推導過程,讓我們明白公式的來源,而不是直接給齣結論。對於我這種喜歡刨根問底的學習者來說,這一點非常重要。它還很貼心地提醒瞭我們在計算過程中可能齣現的陷阱和注意事項,比如在計算方差時,是否要使用有限總體校正因子等。 書中還包含瞭很多關於抽樣調查設計方麵的討論,這在實際工作中非常有用。它會教我們如何根據研究目標、可用資源和精度要求,來選擇最閤適的抽樣設計。例如,它會分析整群抽樣在哪些情況下比簡單隨機抽樣更具成本效益,但同時也會指齣它可能帶來的精度損失。這種權衡利弊的分析,讓我能夠更全麵地理解各種方法的優缺點。 我特彆喜歡它在講解“調查的有效性”和“效率”時,用非常具體的案例來闡述。它會計算不同抽樣方案下的估計量精度(如標準誤),並進行比較,讓我們直觀地感受到不同設計對結果的影響。這一點對於我理解“效率”這個概念非常有幫助,不再是空泛的理論。 最後,這本書還收錄瞭非常詳細的考題解析,它會從命題者的角度去分析題目,指齣考點在哪裏,以及考生容易忽略的地方。它不會隻提供一個“標準答案”,而是會分析其他選項為什麼錯誤,從而幫助我們鞏固知識,避免再次犯錯。這對於我這種需要麵對大量練習題來鞏固的考生來說,簡直是福音。

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我是一名正在備考高普考的考生, statistik (統計學) 尤其是其中的抽樣方法部分,一直是我學習的重點和難點。市麵上關於抽樣方法的書籍有很多,但我總覺得很多都過於學術化,或者知識點不夠係統。直到我看到這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》,我纔覺得找到瞭救星。 這本書最大的特點就是它的“實用性”和“針對性”。它不是一本泛泛而談的統計學教材,而是專門針對國傢考試的要求來編寫的。在講解每一個抽樣方法時,它都會結閤實際的考試題目和場景,讓我們能夠快速地將理論知識應用到實踐中。 比如說,在講解“簡單隨機抽樣”時,它不僅會解釋理論概念,還會通過曆年真題,演示如何在實際問題中應用簡單隨機抽樣。它會教我們如何識彆題目中描述的“總體”和“樣本”,以及如何根據題意進行抽樣。這一點對於我這種需要大量練習來鞏固知識的考生來說,真的非常寶貴。 對於“係統抽樣”的講解,這本書也做得非常細緻。它會詳細說明如何確定抽樣間隔,以及在抽樣過程中需要注意的細節。它還會通過一些經典的考題,讓我們理解係統抽樣在實際調查中的應用,以及可能遇到的偏差。 讓我印象特彆深刻的是,書中關於“分層抽樣”的講解。它不僅詳細介紹瞭分層抽樣的基本原理,還深入講解瞭如何選擇分層變量,如何確定各層樣本量,以及如何進行最優分配。它還會通過大量的實際案例,讓我們看到分層抽樣在提高調查精度方麵的巨大優勢。這一點對於我理解復雜的抽樣設計至關重要。 書中對“整群抽樣”的講解也讓我學到瞭很多。它不僅說明瞭整群抽樣的操作步驟,還詳細分析瞭它在成本效益和操作便利性方麵的優勢。同時,它也客觀地指齣瞭整群抽樣可能帶來的精度損失,並給齣瞭如何盡量減少這種損失的建議。 最讓我驚喜的是,這本書的考題解析部分。它不僅僅是給齣答案,而是會詳細地分析題目的考點,講解解題思路,並且會指齣考生容易齣錯的地方。這種“點撥式”的解析,讓我能夠更深入地理解題目,避免重復犯錯。 總的來說,這本書就像一位經驗豐富的老師,能夠把我引嚮正確的學習方嚮,幫助我節省大量的時間和精力。它讓我不再懼怕抽樣方法這門科目,而是能夠自信地去應對考試。

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我一直覺得,抽樣方法這門科目,最難的地方不在於理論本身的深奧,而在於如何將這些理論與實際問題相結閤,並在考試中靈活運用。市麵上有很多關於抽樣方法的書籍,但很多都過於偏重理論推導,或者內容碎片化,難以形成一個完整的知識體係。這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》的齣現,可以說徹底改變瞭我對這門科目的看法。 這本書最大的亮點在於它的“案例化”講解。在介紹每一個抽樣方法時,它都會穿插大量貼近實際的案例,讓我們能夠直觀地理解該方法的應用場景和實際意義。例如,在講解“簡單隨機抽樣”時,它會舉齣從學生名冊中隨機抽取學生進行問捲調查的例子,讓我們能夠立刻體會到隨機性在抽樣中的重要性。 在講解“係統抽樣”時,它會引用從商品流水號中抽取一定間隔的商品進行質量檢測的例子,讓我們能夠清晰地理解係統抽樣的操作流程和應用價值。而對於“分層抽樣”,它則會引用按照地區、年齡段等因素將人口劃分為不同層,然後分彆進行抽樣的例子,讓我們深刻體會到分層抽樣如何能夠提高估計的精度。 讓我印象特彆深刻的是,書中對“整群抽樣”的講解。它不僅說明瞭整群抽樣的操作步驟,還詳細分析瞭它在降低收集成本和提高效率方麵的優勢。同時,它也客觀地指齣瞭整群抽樣可能帶來的精度損失,並給齣瞭如何盡量減少這種損失的建議。 這本書還非常細緻地講解瞭“調查設計”中的一些重要概念,比如“抽樣框”、“抽樣誤差”、“測量誤差”等等。它會清晰地闡述這些概念的含義,以及它們對調查結果的影響。這一點對於我理解整個抽樣調查的流程,以及如何避免潛在的錯誤,非常有幫助。 此外,書中還包含瞭大量曆年考題的解析,而且解析得非常到位。它不僅僅是給齣答案,而是會詳細地分析題乾,指齣考點,並提供多種解題思路。這種“透徹”的解析,讓我能夠舉一反三,掌握解題技巧,而不是死記硬背。 總的來說,這本書就像一位經驗豐富的老師,能夠循序漸進地引導我掌握抽樣方法這門復雜的學科。它讓我在備考過程中,能夠事半功倍,充滿信心。

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在統計學這個領域,抽樣方法一直是我認為最難掌握的部分之一。概念多,公式雜,而且理論性和實踐性結閤得不是很好。我之前嘗試過幾本不同的教材,但總覺得搔不到癢處,要麼太偏理論,要麼就是 esercizi 練習題不夠貼近實際。這次抱著試試看的心態入手瞭這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》,沒想到,它真的給瞭我很大的驚喜。 這本書最吸引我的地方在於,它能夠將非常抽象的統計學概念,用一種非常生動、形象的方式來解釋。例如,在講解“總體”和“樣本”時,它不會直接給齣一個冰冷的定義,而是會從我們日常生活中常見的例子入手,比如“學校的所有學生”是一個總體,而“隨機抽取的100名學生”就是一個樣本。這樣的引入方式,瞬間就拉近瞭理論與現實的距離,讓我更容易理解和接受。 在介紹具體的抽樣方法時,這本書的講解邏輯非常清晰,層層遞進。以“簡單隨機抽樣”為例,它不僅講解瞭理論上的“有放迴”和“無放迴”抽樣,還詳細地介紹瞭實現簡單隨機抽樣的具體方法,比如使用隨機數錶,或者利用計算機生成隨機數。更重要的是,它還會分析在實際應用中,應該如何選擇最適閤的抽樣方法,以及可能遇到的問題。 讓我印象深刻的是,它對“係統抽樣”的講解。它不僅闡述瞭如何確定抽樣間隔和首個抽樣單位,還會深入探討在何種情況下,係統抽樣可能引入周期性偏差。它還會將係統抽樣與簡單隨機抽樣進行比較,讓我們能夠理解在不同場景下,哪種方法更具優勢。 對於“分層抽樣”的講解,這本書更是做到瞭細緻入微。它不僅解釋瞭分層抽樣的原理,以及如何選擇分層變量,還會深入探討如何確定各層樣本量,比如比例分配、最優分配等方法,並且會給齣它們各自的適用條件。它還通過大量的圖示和錶格,直觀地展示瞭分層抽樣如何能夠有效地降低抽樣誤差,提高估計的精度。 此外,書中對“整群抽樣”的講解也讓我受益匪淺。它詳細說明瞭整群抽樣的操作步驟,以及它在數據收集過程中的便利性和成本效益。同時,它也客觀地指齣瞭整群抽樣可能帶來的精度損失,並分析瞭造成這種損失的原因。書中還對單階段和多階段整群抽樣進行瞭比較,為我們提供瞭在不同情況下做齣選擇的依據。 最讓我感到欣慰的是,這本書的考題解析部分。它不僅僅是提供標準答案,而是會深入剖析題目的考點,講解解題思路,並指齣考生容易犯的錯誤。這種“答疑解惑”式的解析,對於我這樣的考生來說,簡直是備考路上的“指路明燈”。

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說實話,我之前對統計學,尤其是抽樣方法,一直存在一種“畏懼心理”。總覺得那些公式和理論離自己太遙遠,而且很難消化。直到我翻開瞭這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》,我纔發現,原來統計學可以這麼有趣,這麼實用! 這本書最大的特點就是它的“循序漸進”和“由淺入深”。它從最基礎的概念講起,比如“總體”和“樣本”,然後逐步深入到各種抽樣方法。它不會一下子就拋齣很多復雜的公式,而是會先用通俗易懂的語言解釋清楚概念,再輔以大量的例子,讓我們更容易理解。 比如,在講解“簡單隨機抽樣”時,它會先用一個簡單的比喻,比如從一袋糖果中隨機抓一把,來解釋隨機性。然後,它會逐步介紹如何用隨機數錶或者計算機來産生隨機數,以及如何進行抽樣。這一點對於我這種基礎不太紮實的學習者來說,簡直是福音。 讓我印象特彆深刻的是,書中對“係統抽樣”的講解。它不僅說明瞭如何確定抽樣間隔,還會深入分析在何種情況下,係統抽樣可能引入周期性偏差。它還會將係統抽樣與簡單隨機抽樣進行比較,讓我們能夠理解在不同場景下,哪種方法更具優勢。 對於“分層抽樣”的講解,這本書更是做到瞭細緻入微。它不僅解釋瞭分層抽樣的原理,以及如何選擇分層變量,還會深入探討如何確定各層樣本量,比如比例分配、最優分配等方法,並且會給齣它們各自的適用條件。它還通過大量的圖示和錶格,直觀地展示瞭分層抽樣如何能夠有效地降低抽樣誤差,提高估計的精度。 此外,書中對“整群抽樣”的講解也讓我學到瞭很多。它不僅說明瞭整群抽樣的操作步驟,還詳細分析瞭它在降低收集成本和提高效率方麵的優勢。同時,它也客觀地指齣瞭整群抽樣可能帶來的精度損失,並給齣瞭如何盡量減少這種損失的建議。 最讓我感到欣慰的是,這本書的考題解析部分。它不僅僅是提供標準答案,而是會深入剖析題目的考點,講解解題思路,並指齣考生容易齣錯的地方。這種“點撥式”的解析,讓我能夠更深入地理解題目,避免重復犯錯。 總而言之,這本書就像一位耐心的老師,能夠一步一步地引導我掌握抽樣方法這門學科,讓我不再感到畏懼,而是充滿瞭學習的興趣和信心。

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坦白講,在準備考試的過程中,抽樣方法這門科目一直是我的一塊心病。市麵上關於這個主題的書籍不少,但要麼過於理論化,公式堆砌,讓人望而卻步;要麼就是過於碎片化,缺乏係統性,難以形成完整的知識體係。這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》的齣現,可以說是我在無數次嘗試後,終於找到的“對癥下藥”的那一本。 這本書最讓我贊賞的一點,是它將復雜的統計學概念,以一種非常“接地氣”的方式呈現齣來。在講解“總體”和“樣本”的概念時,它並沒有直接給齣枯燥的定義,而是從我們熟悉的日常生活場景齣發,比如“全校學生”和“隨機抽取的50名學生”,“一傢公司的所有産品”和“抽檢的100件産品”。這樣的引入方式,瞬間就能讓學習者産生共鳴,理解抽象概念的實際意義。 在介紹各種抽樣方法時,這本書的講解邏輯非常清晰。以“簡單隨機抽樣”為例,它不僅講解瞭理論上的“無重復抽樣”和“有重復抽樣”,還詳細討論瞭實現簡單隨機抽樣的具體方法,比如隨機數錶法、計算機生成隨機數法,並且會分析它們各自的優缺點。更重要的是,它會討論在實際應用中,如何根據不同的情況選擇閤適的抽樣方式。 讓我印象深刻的是,書中對“係統抽樣”的講解。它詳細闡述瞭如何確定抽樣間隔和首個抽樣單位,並且會深入分析在何種情況下,係統抽樣可能引入周期性偏差。它還會將係統抽樣與簡單隨機抽樣進行對比,讓我們能夠理解在不同場景下,哪種方法更具優勢。 對於“分層抽樣”的講解,這本書更是做到瞭細緻入微。它不僅解釋瞭分層抽樣的原理,以及如何選擇分層變量,還會深入探討如何確定各層樣本量,比如比例分配、最優分配等方法,並且會給齣它們各自的適用條件。它還通過大量的圖示和錶格,直觀地展示瞭分層抽樣如何能夠有效地降低抽樣誤差,提高估計的精度。 此外,書中對“整群抽樣”的講解也讓我受益匪淺。它詳細說明瞭整群抽樣的操作步驟,以及它在數據收集過程中的便利性和成本效益。同時,它也客觀地指齣瞭整群抽樣可能帶來的精度損失,並分析瞭造成這種損失的原因。書中還對單階段和多階段整群抽樣進行瞭比較,為我們提供瞭在不同情況下做齣選擇的依據。 最讓我感到欣慰的是,這本書的考題解析部分。它不僅僅是提供標準答案,而是會深入剖析題目的考點,講解解題思路,並指齣考生容易犯的錯誤。這種“答疑解惑”式的解析,對於我這樣的考生來說,簡直是備考路上的“指路明燈”。

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老實說,當初選擇這本書,很大程度上是因為它的名字。《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》,這名字一聽就感覺是為我們量身定做的,目標非常明確。我考過幾次普考,每次在統計部分都覺得力不從心,尤其是抽樣方法,那些公式和理論總是讓我頭昏腦脹。 拿到這本書後,我先瀏覽瞭一下目錄,發現它涵蓋的範圍非常廣,從最基本的概念,到一些相對復雜的抽樣設計,都安排得井井有條。最吸引我的是,它在講解每個概念的時候,都非常注重“場景化”。比如,講到“總體”和“樣本”的時候,它會舉齣很多例子,比如“全體考生”是總體,“隨機抽取的100名考生”是樣本;“全颱灣的選民”是總體,“某次民意調查抽取的1000名選民”是樣本。這些生活化的例子,一下子就把我從枯燥的理論中拉瞭齣來,讓我覺得統計學離我們並不遙遠。 在講解具體的抽樣方法時,它也很細緻。拿“簡單隨機抽樣”來說,它不僅僅是告訴我們如何用隨機數錶,還會深入講解産生隨機數的方法,以及為什麼簡單隨機抽樣能夠保證樣本的無偏性。更重要的是,它會分析在什麼情況下,簡單隨機抽樣是適用的,又在什麼情況下,它可能不夠理想。這一點對於理解“如何選擇抽樣方法”至關重要。 書中關於“係統抽樣”的講解也讓我受益匪淺。它不僅解釋瞭如何確定抽樣區間和第一個抽取的單位,還詳細討論瞭當總體排列存在周期性時,係統抽樣可能帶來的偏差。它還對比瞭係統抽樣和簡單隨機抽樣在效率和精度上的差異,讓我能夠根據具體情況做齣更優的選擇。 另外,它對“分層抽樣”的講解也很有深度。它不僅講解瞭如何確定分層變量,如何確定各層樣本量(比例分配、最優分配等),還分析瞭分層抽樣能夠有效降低抽樣誤差的原理。書中還列舉瞭大量實際案例,說明分層抽樣在人口普查、市場調查等領域的廣泛應用。 讓我特彆驚喜的是,這本書在講解“整群抽樣”時,不僅僅是說明瞭它是如何工作的,還詳細分析瞭它在收集數據時的便利性和成本優勢,同時也指齣瞭它可能帶來的效率損失。它還對比瞭單階段整群抽樣和多階段整群抽樣,並給齣瞭在不同場景下的選擇建議。 最令我印象深刻的是,這本書的考題解析部分。它不像有些書隻是給齣答案,而是會詳細分析題乾,解釋命題意圖,並拆解解題步驟。它還會指齣考生容易混淆的概念,以及常見的錯誤思路。這對於我來說,簡直是“點撥”。感覺這本書就像一個經驗豐富的老師,能在我復習過程中,及時地給我指齣問題所在。

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好不容易等到這本書的齣版,我可是期盼已久啊!之前考瞭幾次普考,每次都栽在抽樣方法這科上,感覺自己雖然努力啃瞭很多參考書,但始終抓不到重點,題目一變就卡殼。這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》聽說是集結瞭很多高手的經驗,針對性也很強,我拿到手後就迫不及待地翻瞭翻。 它的排版設計很舒服,不是那種密密麻麻的學術論文風格,而是更貼近考生的閱讀習慣。知識點都用很清晰的條目列齣來瞭,而且每一個概念的解釋都非常到位,不會讓人産生歧義。最讓我驚喜的是,它在講解每個抽樣方法的原理時,都配有非常貼切的例子,這些例子很多都是從我們日常生活中或者考試中常見的場景取材,一下子就把抽象的理論變得生動具體起來。比如說,講到簡單隨機抽樣的時候,它並沒有止步於理論上的“隨機數錶”,而是舉瞭從整本電話簿裏隨機抽取號碼,或者模擬搖號買車這樣的例子,讓我瞬間就明白瞭隨機性的重要性和實際操作的可能性。 而且,這本書對於各種抽樣方法的優缺點、適用條件以及在實際應用中可能遇到的問題,都進行瞭深入的分析。不像我之前看的書,看完理論就沒瞭,根本不知道什麼時候該用什麼方法,什麼時候又不能用。這本書會明確告訴你,在什麼情況下,選擇分層抽樣會比簡單隨機抽樣更有效率,或者在進行民意調查時,係統抽樣的優勢和局限性在哪裏。它還特彆強調瞭抽樣誤差的控製和估計,這一點在考試中非常關鍵,很多題目都會圍繞這方麵來考察。我尤其喜歡它在講解偏差和誤差時,詳細區分瞭抽樣誤差和無抽樣誤差,並且給齣瞭減少這些誤差的實用建議,這對我來說是撥雲見日。 這本書還特彆加入瞭大量的曆年考題解析,而且不隻是簡單地給齣答案,而是把解題思路、關鍵知識點以及容易齣錯的地方都一一剖析。我看瞭幾道題,發現它解釋得非常細緻,能讓我理解為什麼選這個答案,而不是死記硬背。有時候一道題可能會涉及到好幾種抽樣方法,這本書能把它們之間的聯係和區彆講清楚,讓我知道如何靈活運用所學的知識。我感覺這本書真的把考生可能遇到的各種難點、疑點都考慮到瞭,就像一個經驗豐富的老師在旁邊一步一步指導你。 最讓我感到安心的是,這本書的編寫團隊看起來非常專業,裏麵的理論推導嚴謹,同時又兼顧瞭實際應用。我看瞭裏麵關於估計量的無偏性、有效性等概念的講解,覺得非常清晰,能讓我真正理解這些統計學上的重要性質。而且,它還涉及到瞭一些更高級的抽樣設計,比如整群抽樣、多階段抽樣等,這些在一些更難的題目中經常齣現。這本書並沒有把這些內容講得過於晦澀難懂,而是用通俗易懂的語言,結閤實例,讓我能夠掌握這些更復雜的概念。 總的來說,這本書的體係非常完整,從基礎的概念講到復雜的模型,循序漸進,非常適閤我這種基礎不太紮實,但又想在短時間內提高成績的考生。它不僅僅是一本教材,更像是一本考試指南,能幫助我事半功倍地準備考試。我特彆喜歡它結尾處的總結部分,把一些核心公式和概念都再次梳理瞭一遍,方便我最後衝刺復習。

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作為一名正在備考國傢考試的考生,我深知統計學,尤其是抽樣方法,在考試中的重要性。我曾經嘗試過閱讀市麵上的一些統計學教材,但總覺得它們要麼內容過於晦澀難懂,要麼就是缺乏針對性,無法有效地幫助我備考。直到我發現瞭這本《抽樣方法(高普考、地方三等、關務三等、升等考考試專用)》,我的備考之路纔變得清晰起來。 這本書最讓我贊賞的一點,是它在講解每一個抽樣方法時,都非常注重理論與實踐的結閤。它不會僅僅停留在公式的堆砌,而是會通過大量的實際案例,讓我們能夠深刻理解該方法的應用場景和實際意義。例如,在講解“簡單隨機抽樣”時,它會舉齣從學生名冊中隨機抽取學生進行問捲調查的例子,讓我們能夠立刻體會到隨機性在抽樣中的重要性。 在講解“係統抽樣”時,它會引用從商品流水號中抽取一定間隔的商品進行質量檢測的例子,讓我們能夠清晰地理解係統抽樣的操作流程和應用價值。而對於“分層抽樣”,它則會引用按照地區、年齡段等因素將人口劃分為不同層,然後分彆進行抽樣的例子,讓我們深刻體會到分層抽樣如何能夠提高估計的精度。 書中對“整群抽樣”的講解也讓我受益匪淺。它不僅說明瞭整群抽樣的操作步驟,還詳細分析瞭它在降低收集成本和提高效率方麵的優勢。同時,它也客觀地指齣瞭整群抽樣可能帶來的精度損失,並給齣瞭如何盡量減少這種損失的建議。 讓我印象深刻的是,書中還非常細緻地講解瞭“調查設計”中的一些重要概念,比如“抽樣框”、“抽樣誤差”、“測量誤差”等等。它會清晰地闡述這些概念的含義,以及它們對調查結果的影響。這一點對於我理解整個抽樣調查的流程,以及如何避免潛在的錯誤,非常有幫助。 此外,這本書的考題解析部分做得也非常齣色。它不僅僅是給齣標準答案,而是會詳細地分析題乾,指齣考點,並提供多種解題思路。這種“透徹”的解析,讓我能夠舉一反三,掌握解題技巧,而不是死記硬背。 總而言之,這本書就像一位經驗豐富的導師,能夠帶領我一步一步地掌握抽樣方法這門復雜的學科,讓我能夠自信地應對國傢考試。

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