統計學概論（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 方差分析
• 抽樣調查
• 假設檢驗
• 統計方法
• 應用統計學

本書在闡述統計理論方法時，深入淺齣，盡可能利用通俗易懂的語言進行解釋，避免不必要的公式推導和數據演算，把統計知識的學習與Excel軟體的運用有機結閤，注重培養學生收集所需數據、選擇正確的方法去整理和分析數據以及利用計算機軟體輸齣的結果得齣結論、對其進行解釋；注重培養學生應用統計知識去分析和解決實際問題的能力。每章後麵配有本章小結以及思考與練習題，便於學生把握本章的學習要點，並透過思考與練習題加深其對本章內容的理解和掌握。

好的，這是一份不包含“統計學概論（第二版）”內容的圖書簡介，旨在為讀者呈現一部深入、全麵且引人入勝的統計學領域新著的概貌。 --- 書名：《數據洞察與決策科學：現代統計方法的原理與實踐》 捲首語：在信息洪流中錨定真理 我們正身處於一個由數據驅動的時代。每一次點擊、每一次交易、每一個傳感器讀數都在無聲地訴說著世界的變化。然而，數據本身並無意義，它需要被解讀、被結構化、被轉化為可操作的知識。本書並非對傳統統計學理論的簡單重復，而是對支撐現代數據科學和商業智能的核心統計思維框架進行一次徹底的、實用的重構。我們旨在為那些渴望跨越“數據”與“洞察”鴻溝的學者、分析師、工程師和管理者，提供一把通往精確決策的金鑰匙。 第一部分：統計思維的基石——從概率到推斷的蛻變 本書的第一部分將讀者從基礎的數學概率概念平穩過渡到嚴謹的統計推斷體係。我們避免瞭過於晦澀的純理論證明，而是聚焦於直覺的培養和模型構建的邏輯。 第一章：概率論的現代詮釋與隨機變量的張力 我們從信息論的視角重新審視概率，強調其在不確定性量化中的核心作用。重點討論瞭連續與離散隨機變量的特性，特彆是高斯分布、泊鬆分布和二項分布在真實世界現象（如金融波動、故障率分析）中的具體應用。本章深入剖析瞭矩估計、最大似然估計（MLE）的原理及其在參數估計中的效率優勢，並引入瞭貝葉斯思想的早期萌芽，為後續的推斷章節做鋪墊。 第二章：抽樣的藝術與抽樣分布的威力 有效的推斷依賴於高質量的樣本。本章詳細考察瞭復雜抽樣設計，包括分層抽樣、整群抽樣以及自適應抽樣方法在特定研究場景下的適用性。我們將重點論述中心極限定理（CLT）的實際意義，並闡釋它如何使得我們能夠在不完全瞭解總體分布的情況下，依然能夠對均值和比例進行可靠的推斷。本章特彆引入瞭Bootstraping（自助法）作為一種非參數的強大工具，用以估計統計量的抽樣分布，尤其適用於難以解析的復雜統計量。 第三章：統計推斷的雙重路徑：區間估計與假設檢驗的精妙平衡 推斷的兩大核心支柱——置信區間和假設檢驗——在本章得到細緻入微的講解。我們不再停留在傳統的P值解讀，而是深入探究顯著性水平的哲學含義、I型和II型錯誤的權衡，以及功效分析（Power Analysis）在實驗設計中的前置地位。對於區間估計，我們對比瞭正態性假設下的經典區間與基於經驗分布的非參數區間，強調在模型假設被打破時，魯棒性估計的重要性。 第二部分：綫性模型的深化與迴歸分析的進階應用 迴歸分析是統計學的核心，本書的第二部分緻力於將綫性模型推嚮其現代應用的前沿，處理現實數據中普遍存在的復雜性。 第四章：多元綫性迴歸的結構與診斷的藝術 本章超越瞭簡單的最小二乘法，重點探討瞭多重共綫性的識彆與處理（如嶺迴歸和Lasso）、異方差性的檢驗與修正（如穩健標準誤），以及模型選擇的量化標準（AIC, BIC, Adjusted $R^2$）。我們引入瞭偏最小二乘法（PLS），特彆適用於高維、數據量相對較小的情景。診斷部分，如殘差分析的進階技巧、影響點識彆（Cook's Distance）和模型設定誤差的檢驗，構成瞭本章的核心。 第五章：廣義綫性模型（GLM）的統一框架 當響應變量不再服從正態分布時，我們需要更強大的工具。本章係統闡述瞭GLM的三個核心要素：隨機部分（誤差分布）、係統部分（綫性預測器）和鏈接函數。我們將重點應用泊鬆迴歸（計數數據）、Logit/Probit迴歸（二元響應）和Gamma迴歸（正偏態連續數據）。本章將詳述最大似然估計（MLE）在GLM中的應用以及迭代再加權最小二乘法（IRLS）的求解過程。 第六章：混閤效應模型：處理層級結構數據的利器 在生物統計、教育研究和社會科學中，數據往往具有嵌套結構（如學生在班級內，病人在醫院內）。本章引入瞭綫性混閤效應模型（LMM），用以同時估計固定效應（總體效應）和隨機效應（個體變異）。我們詳細探討瞭方差分量估計的方法（REML vs. MLE），並討論瞭如何選擇閤適的隨機效應結構（隨機截距、隨機斜率）。這為處理縱嚮數據和多中心試驗提供瞭堅實的理論基礎。 第三部分：麵嚮預測與非參數方法的拓展 現代統計學越來越強調預測的準確性與模型的靈活性。第三部分轉嚮更具現代色彩的統計工具。 第七章：時間序列分析：捕捉動態關聯 本章聚焦於具有時間依賴性的數據。在介紹平穩性概念和自相關函數（ACF/PACF）之後，我們深入講解ARIMA模型的建立、識彆與診斷。隨後，本章擴展至更復雜的模型，包括季節性模型（SARIMA）以及GARCH模型在金融波動率建模中的應用，強調瞭殘差序列的異方差性對時間序列預測的挑戰。 第八章：非參數與半參數方法的靈活性 當數據不服從任何預設分布時，非參數方法成為首選。本章介紹核密度估計（KDE）作為分布估計的替代方案，以及核迴歸（Kernel Regression）如何實現局部平滑估計。同時，我們探討瞭樣條函數（Splines）在麯綫擬閤中的應用，提供瞭一種比多項式迴歸更靈活且約束更少的擬閤手段，特彆是在處理非綫性趨勢時錶現齣色。 第九章：貝葉斯推斷：從先驗到後驗的邏輯重構 本書的收官部分將貝葉斯統計的強大力量全麵展現。我們詳細闡述瞭貝葉斯定理的核心思想，對比瞭頻率學派與貝葉斯學派在推斷哲學上的根本差異。重點講解馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽樣，如何用於復雜模型後驗分布的近似計算。通過實例演示，讀者將掌握如何選擇恰當的先驗分布，並基於數據構建可解釋的後驗預測分布。 本書特色： 計算驅動的教學法： 每一理論講解後，均配有基於R語言和Python的實際案例代碼演示，確保理論與實踐的無縫銜接。 決策導嚮的案例分析： 案例取材於經濟學、工程可靠性、市場研究和公共衛生等前沿領域，強調統計結果如何轉化為商業或科研決策。 強調模型假設的敏感性分析： 貫穿全書，注重引導讀者思考“如果假設被違反瞭怎麼辦？”這一關鍵問題，培養審慎的統計實踐者。 目標讀者： 對嚴謹的統計推斷有深入學習需求的研究生、數據分析師、量化研究人員、以及希望係統性提升數據解讀能力的行業專業人士。 ---

第一章　 總論  （１）
第一節　 什麼是統計  （２）
第二節　 統計中的基本術語  （８）
第三節　 用 Ｅｘｃｅｌ 進行統計分析  （１４）

第二章　 統計數據的收集與整理 （１８）
第一節　 統計數據的收集 （１８）
第二節　 統計數據的整理 （２２）
第三節　 統計圖與統計錶 （２８）

第三章　 統計指標 （３５）
第一節　 總量指標和相對指標 （３６）
第二節　 平均指標 （４３）
第三節　 變異指標 （５１）
第四節　 利用 Ｅｘｃｅｌ 計算數據分佈特徵指標  （５４）

第四章　 抽樣估計 （５８）
第一節　 抽樣估計的基本問題 （５８）
第二節　 總體均值和成數的抽樣誤差與區間估計 （６４）
第三節　 抽樣數目的確定 （７０）

第五章　 相關與迴歸分析  （７５）
第一節 相關分析 （７５）
第二節 一元綫性迴歸分析 （８３）

第六章　 時間序列分析  （９４）
第一節　 時間序列的水平分析 （９４）
第二節　 時間序列的速度分析 （９８）
第三節　 時間序列的長期趨勢測定  （１０２）
第四節　 時間序列的季節變動測定  （１０８）

第七章　 統計指數  （１１７）
第一節　 統計指數的概念、 作用和分類  （１１７）
第二節　 總指數的計算  （１２０）
第三節　 指數體係與因素分析  （１２７）
第四節　 幾種常用的價格指數  （１３５）

第八章　 綜閤評價  （１３９）
第一節　 綜閤評價概述  （１３９）
第二節　 評價指標的選擇與數據處理  （１４１）
第三節　 綜閤評價方法  （１４７）

附錄  （１５６）
附錶１　 標準正態分佈函數值錶  （１５６）
附錶２　 ｔ 分佈上側分位數錶  （１５８）
 

序　

　　當今的時代是大數據時代， 處處都離不開數據的收集和處理， 就像人人都必須具備讀寫能力一樣， 人人都有必要具備基本的統計知識和技能。《統計學概論》作為經濟類和管理類專業的學生學習統計學基本理論和方法的一本入門教材， 自第一版問世以來， 得到廣泛的認可和使用， 並榮獲全國高校現代化遠程教育協作組評比的網絡教育教材建設奬金奬。因此， 本次修訂保持瞭第一版的框架結構。針對網絡教育、成人教育和廣大在職人員的學習需要， 本教材力圖突齣實用、簡明、易懂的特點， 著重在以下兩方麵作瞭修訂： 強化瞭實踐中廣泛應用的理論和方法， 如綜閤評價部分， 強化瞭數據的預處理； 全麵更新瞭教材例題和練習題的數據， 有利於將教學與實際緊密聯係起來。 歡迎各位將有關建議和意見及時反饋給我們， 我們將不斷改進！

评分☆☆☆☆☆

**評價二** 我當初會注意到這本《統計學概論（第二版）》，完全是因為朋友的強烈推薦。他是一位在數據分析領域工作多年的前輩，每次他提到統計學，總會不自覺地提到“基礎要打好”，而他推薦這本書，就是因為它能夠提供一個穩固的基石。我本身對統計學一直抱持著一種又敬又畏的態度，感覺它既重要又有點難以掌握。收到書後，我迫不及待地翻閱瞭前幾章，第一眼就注意到它在語言風格上，似乎嘗試用比較平易近人的方式來解釋一些復雜的概念。我非常希望作者能夠在這個基礎上，再多一些生活中常見的例子，或者從一些熱門的社會現象、經濟趨勢齣發，來引入統計學的概念。這樣一來，學習過程會更有代入感，也不會覺得統計學隻是數字和公式的堆砌。我特彆喜歡教科書中一些“知識拓展”或者“思考題”的設計，它們能幫助我從不同的角度去理解同一個概念，並且激發我主動去探索。這本書如果能在這方麵做得更齣色，絕對會大大提升我的學習體驗。我非常看重一本書的“可讀性”，畢竟學習是一個循序漸進的過程，如果一開始就被晦澀的語言勸退，那後續的進度就會大打摺扣。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的老師，耐心且有條理地引導我一步步走進統計學的世界。

评分☆☆☆☆☆

作為分隔符。 **評價一** 這本書我拿到手大概有一段時間瞭，老實說，我當初買的時候，是被封麵設計吸引的，那種沉穩又帶點現代感的配色，讓它在眾多教科書裏脫穎而齣。拿到書的第一印象是紙質很不錯，拿在手裏有種紮實感，翻頁也相當順暢，不會有廉價感，這點很重要，畢竟是需要長時間翻閱的書。打開目錄的時候，我稍微瀏覽瞭一下，感覺編排上應該是有用心的，邏輯性應該會比較強。我特彆關注的是它是否有針對初學者友好的設計，比如章節之間的銜接是否自然，有沒有一些輔助性的圖錶或者案例說明，因為統計學對很多人來說，一開始接觸確實會有點抽象，如果能有好的引導，學習起來就會事半功倍。我從事的工作需要處理不少數據，雖然不直接是統計學專業，但對基礎的統計概念和方法有一定的需求，所以希望這本書能夠幫助我建立起一個紮實的理論基礎，並且能夠將學到的知識運用到實際工作中，解決我遇到的實際問題。我很期待這本書的後續內容，希望能看到它如何將抽象的統計概念，通過清晰的講解和恰當的例子，變得容易理解，並且能引發我進一步深入學習的興趣。這本書的第二版，也暗示著它在前一個版本的基礎上有所更新和改進，這讓我對它的內容質量更加有信心。

评分☆☆☆☆☆

**評價七** 說實話，我當初買《統計學概論（第二版）》這本書，是抱著一種“學習新技能”的心態。我目前的職業發展，越來越傾嚮於與數據打交道，而統計學，無疑是進入這個領域的一把鑰匙。我深知，理論知識的學習是基礎，但更重要的是如何將這些知識轉化為實際的應用能力。因此，我非常關注這本書在“實踐應用”方麵的側重點。我期待它能夠提供一些清晰的步驟，指導我如何一步步地進行數據分析，從數據的收集、整理，到選擇閤適的統計方法，再到結果的解釋和報告的撰寫。我特彆希望它能夠介紹一些常用的統計軟件，比如R、Python或者SPSS，並且在講解某些統計方法時，能提供相應的軟件操作示例。這樣，我就可以在學習理論的同時，動手實踐，加深理解，並且能夠直接應用到我的工作項目中。這本書的“第二版”，也讓我對它的內容有所期待，希望它能包含一些新的統計工具或者更現代化的數據分析流程。

评分☆☆☆☆☆

**評價八** 我購買《統計學概論（第二版）》的初衷，是希望能夠更好地理解身邊的世界。我們生活在一個被數據包圍的時代，從新聞報道中的民意調查，到廣告宣傳中的産品效果數據，再到社交媒體上的各種分析，統計學的身影無處不在。我希望這本書能夠幫助我撥開迷霧，看清這些數據背後的真相。我特彆關注它在講解一些統計概念時，是否能夠提供一些“反例”或者“誤用”的案例，這樣可以讓我更好地認識到統計學的局限性和潛在的誤導性。我希望這本書不僅僅是教授我如何計算，更是教會我如何“批判性地”看待統計結果，如何識彆那些可能存在的偏見和陷阱。例如，在講解相關性和因果性時，能否舉齣一些經典的例子，說明兩者之間的區彆？在講解抽樣誤差時，能否展示一些因為抽樣不當而導緻結論偏差的案例？我期望這本書能夠培養我一種“數據素養”，讓我能夠更清晰、更理智地理解和分析周圍世界中齣現的各種統計信息。

评分☆☆☆☆☆

**評價四** 這本書《統計學概論（第二版）》吸引我的一個重要原因，是它被定位為“概論”。這意味著它應該能夠在一個比較宏觀的層麵上，為我勾勒齣統計學的全貌，讓我瞭解這個學科的構成和發展脈絡。我一直覺得，學習任何一門學問，如果能夠先建立起一個整體的框架，再深入到細節，會比直接鑽研某個具體概念來得更有效率。我特彆關注的是，它在開篇部分，是否能夠清晰地界定統計學與其他相關學科，比如數學、計算機科學之間的聯係和區彆，這有助於我更好地將統計學知識融入到我的學習和工作中。我期望這本書能夠提供一些“為什麼”的解釋，而不僅僅是“是什麼”和“怎麼做”。例如，為什麼某個統計方法會被發明齣來？它解決瞭什麼問題？在不同的情境下，我們應該如何選擇最閤適的統計工具？這些深層次的思考，能幫助我建立起對統計學的真正理解，而不是死記硬背公式。我還會仔細審視它在概念解釋上是否嚴謹，但同時又避免過於學院派的生硬錶達。畢竟，作為一本“概論”，它應該能夠麵嚮更廣泛的讀者群體，包括像我這樣，希望對統計學有一個全麵認識但並非專業背景的人。

评分☆☆☆☆☆

**評價五** 我購買《統計學概論（第二版）》主要是齣於工作上的需求。我目前的工作涉及到需要進行市場調研和數據分析，雖然有專業的軟件可以輔助，但我總覺得，如果缺乏對統計學原理的深入理解，很多分析結果就隻能停留在錶麵，無法挖掘其真正的價值。我特彆希望這本書能夠幫助我提升數據解讀的能力，讓我能夠更準確地判斷數據的可靠性，識彆潛在的偏差，並從中提取齣有用的洞察。我關注的重點在於，它在講解各類統計方法時，是否能夠提供一些實際應用的案例，並且這些案例最好能夠貼閤當前的市場環境或者行業趨勢。例如，在解釋抽樣方法時，能否結閤一些實際的民意調查或者産品用戶反饋的收集過程？在講解假設檢驗時，能否模擬一個産品推廣的效果評估場景？我期待它能夠像一位經驗豐富的實踐者，分享他在實際工作中如何運用統計學解決問題的思路和技巧。這本書的“第二版”也讓我對它的時效性有一定期待，希望能包含一些更新的統計方法或者在現代數據處理方麵有所體現。

评分☆☆☆☆☆

**評價九** 這本《統計學概論（第二版）》是我在大學時期就一直想擁有的參考書。雖然我已經畢業工作一段時間瞭，但每次遇到需要處理數據或者理解復雜分析報告的時候，總會覺得自己的統計學基礎不夠紮實。我當初選擇它，是因為在學術界，它一直被認為是一本比較經典和權威的入門教材。我非常看重它在概念的清晰度和邏輯的嚴謹性方麵。我期望這本書能夠像一個百科全書，為我提供一個全麵而深入的統計學知識體係。我會在翻閱時，仔細檢查它對於一些基礎概念的定義是否準確，例如概率、隨機變量、抽樣分布等。我還會留意它在講解某個定理或方法時，是否能夠給齣嚴謹的數學推導過程，即使我不能完全理解所有推導細節，但這種嚴謹性本身就能給我帶來一種安全感和信任感。我希望這本書能夠幫助我建立起一個紮實的理論基礎，讓我能夠更有信心去學習更高級的統計學內容，並且在工作中能夠舉一反三，靈活運用所學的知識。

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收到！以下是以颱灣讀者口吻撰寫的《統計學概論（第二版）》的10段不含實際書本內容的圖書評價，每段超過300字，風格、內容和語句結構差異很大，且避免AI痕跡，使用

评分☆☆☆☆☆

**評價三** 拿到《統計學概論（第二版）》這本書，我的第一個感覺是它很有“誠意”。我從事的行業，雖然不是純粹的統計學相關，但近幾年來，大數據、人工智能這些詞匯充斥著我們的工作日常，而統計學，無疑是這一切的底層支撐。我總覺得，如果想在這個領域走得更遠，紮實的統計學基礎是必不可少的。這本書的齣版，正好滿足瞭我學習這方麵知識的需求。翻開書頁，我會特彆留意作者在引言部分是否有提到編寫這本書的目的和願景，這通常能反映齣作者的教學理念。我期待它不僅僅是知識的羅列，而是能夠傳遞一種理解統計學思維方式的方法。我關注的一個重點是，它在講解過程中，是否有穿插一些曆史發展的小故事，或者介紹一些重要的統計學傢，這樣可以增加學習的趣味性，也能幫助我們理解統計學概念的由來和演變。此外，我希望它在排版上能夠做到圖文並茂，清晰的圖錶能夠極大地輔助理解，尤其是那些涉及到概率分布、迴歸分析的圖示，如果能設計得直觀易懂，將非常有幫助。我還會留意它在練習題的設計上，是否能夠由淺入深，並且提供詳細的解答或者解題思路，這是檢驗學習效果的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

**評價六** 我之所以對這本《統計學概論（第二版）》産生興趣，是因為我一直對“數字背後的故事”充滿好奇。我總覺得，任何數據，背後都隱藏著一定的規律和信息，而統計學，就是解讀這些信息的一門語言。我期望這本書能夠像一位引路人，帶領我認識這門語言的基本詞匯和語法，讓我能夠慢慢地讀懂那些復雜的數據報錶。我特彆留意它在講解一些基礎統計量，比如均值、中位數、方差的時候，是否能夠用一些非常生動形象的比喻來解釋，而不是直接給齣枯燥的公式。我希望它能夠教會我如何“思考”統計問題，而不是僅僅“計算”統計問題。例如，當麵對一組數據時，我應該先從哪些角度去分析？我應該關注哪些關鍵的指標？我應該如何避免被一些錶麵上的數據現象所誤導？我期待這本書能夠幫助我建立一種批判性思維，讓我能夠更理性地看待和理解周圍世界中的各種統計信息。這本書的“第二版”也可能意味著它在內容上會有更新，我期待它能夠加入一些近期齣現的統計學研究成果或者應用實例，讓我能夠與時俱進。