基础统计学(二版)(附光碟1片) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　随着科技的进步，基本的资料分析、推论及特定机率的计算已经变得非常的简单，但什么是关键呢？学生可以很容易的处理一些资料，但通常不会知道自己究竟在做什么，如给定一个叙述问题，学生也无法分清母及样本为何，也无法判别离散型和连续型随机变数之间的差别，或者不知道他们感兴趣的参数为何。简单来说，我们太熟悉软体的操作而忽略了方法后之涵意。我们相信，改变这种趋势的唯一方法是回到基本原理上，这是本书的主要精神。当然，我们无法否认电脑或计算机在基础统计学课程上的重要性，但学生必须完全了解基本的概念，才能正确使用电脑。

　　作者以过去教授基本统计学的经验中，利用非常基本、浅显及富启发性的例子，这本书包含了基础统计学的读者所应了解及学习的内容。章与章之间的衔接是非常自然的，而数理的推导将尽量避免，取而代之的是一些看起来简单、合理、合乎逻辑的概念阐述。

译者简介

张庆晖
学历：
美国路易斯安那州立大学拉法叶校区*数学硕士
美国路易斯安那州立大学拉法叶校区*统计博士
现任：铭传大学应用统计资讯学系副教授

林志娟
学历：
美国路易斯安那州立大学拉法叶校区*数学硕士
美国路易斯安那州立大学拉法叶校区*统计硕士
美国路易斯安那州立大学拉法叶校区*统计博士
现任：淡江大学统计系副教授

深入理解数据背后的逻辑：统计思维与方法精要 本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的统计学基础知识体系，重点培养读者将统计思维应用于实际问题的能力，而非仅仅停留在公式的堆砌与计算上。 我们相信，统计学是现代科学研究、商业决策乃至日常生活信息辨识的核心工具。本书的内容组织紧密围绕“理解数据分布、推断总体特征、检验假设、探寻关系”这一逻辑主线展开。 第一部分：统计学的基石——数据与描述 本部分将读者带入统计学的世界，从数据的本质出发，构建起描述性统计的框架。 1. 统计学的视野与数据类型： 我们首先探讨统计学在当代社会中的角色，它不仅仅是数学的一个分支，更是连接现实世界与抽象模型的桥梁。我们将详细解析定性数据（分类数据）与定量数据（数值数据）的本质区别，以及它们在后续分析中所受到的约束。定量数据进一步细分为离散型与连续型。理解数据类型是选择正确分析工具的前提。 2. 数据采集与抽样方法： 任何推断都依赖于良好的数据基础。本书将详细阐述随机抽样的必要性，并对几种主要的抽样技术进行深入剖析，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。同时，我们也会讨论常见的抽样偏差来源（如无应答偏差、选择偏差）及其对结果可靠性的影响。如何设计一份有效的调查问卷，如何控制实验组与对照组，这些实践性的环节将在本章得到充分论述。 3. 数据的可视化表达： “一图胜千言”在统计学中体现得淋漓尽致。本章聚焦于如何利用图形清晰、准确地传达数据信息。对于分类数据，我们将介绍条形图和饼图的正确用法与滥用陷阱。对于数值数据，直方图是理解分布形态的关键工具，我们将详细讲解如何根据组距的选择影响直方图的解释。此外，茎叶图用于保留原始数据信息，箱线图用于展示分布的五数概括，以及散点图用于初步观察变量间的关系，都将作为核心内容被细致讲解。 4. 数值描述性统计量： 图形提供了直观印象，数值统计量则提供了精确的刻度。我们系统地介绍衡量集中趋势的指标——均值（算术平均数、中位数、众数），并对比它们在不同分布形状下的优劣。随后，重点转向衡量离散程度的指标——极差、方差、标准差。特别是对手工计算与公式推导的细致阐述，帮助读者理解标准差平方等于方差的内在逻辑。最后，引入百分位数、四分位数和离群值（异常值）的概念，为后续的探索性数据分析奠定基础。 第二部分：概率论——统计推断的理论支撑 描述性统计仅是对已知样本的总结，而统计学的核心价值在于推断总体。本部分构建了实现推断的理论工具箱——概率论。 5. 概率的基本概念： 本章界定概率论的基本术语，如样本空间、事件、随机试验。我们将深入探讨古典概型、几何概型和主观概率的计算方法。重点讲解概率的加法公式（互斥事件与非互斥事件）和乘法公式（独立事件与条件概率）。条件概率的引入，特别是贝叶斯定理，将是理解现代统计推断和机器学习的基础。 6. 随机变量与概率分布： 随机变量是对试验结果的数值化描述。我们区分离散型随机变量和连续型随机变量，并分别介绍其对应的概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。对于离散分布，本书将详细剖析二项分布、泊松分布的适用条件和应用场景。对于连续分布，均匀分布作为基础模型被首先介绍，随后是统计学中最重要的正态分布。我们将强调正态分布的特性——“68-95-99.7”经验法则，并讲解标准正态分布（Z分布）及其在进行概率计算中的核心地位。 7. 多随机变量与期望和方差的性质： 现实问题往往涉及多个变量的共同作用。本章探讨联合分布的概念，并分析边缘分布。关键在于理解随机变量的独立性及其与不相关性的区别。期望和方差的线性性质在本章得到强化，特别是对于两个或多个随机变量之和的方差的计算，这是后续推断统计中中心极限定理应用的基础。 第三部分：从样本到总体——统计推断的核心方法 这是本书的核心与精华，讲解如何运用样本信息对未知总体进行估计和决策。 8. 抽样分布与中心极限定理： 本章是连接描述统计与推断统计的桥梁。我们将解释抽样分布的概念，即统计量本身的分布。重点阐述中心极限定理（CLT）的强大威力——无论总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布将近似服从正态分布。这将引出样本均值的标准误的计算，这是构建置信区间和进行假设检验的基础。 9. 总体参数的估计： 如何利用样本信息“猜测”总体的真实参数？本章分为两部分： 点估计： 介绍矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（MLE）的基本思想，重点讨论估计量的无偏性、一致性和有效性。 区间估计（置信区间）： 详细讲解如何构造总体均值的置信区间（分别在已知和未知总体标准差的情况下，讨论t分布的引入），以及总体比例的置信区间。我们将强调置信水平（如95%）的实际含义，即重复抽样中包含真实参数的频率。 10. 假设检验的基本原理： 假设检验是统计决策的框架。本章首先定义原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），并讲解如何构建检验统计量。核心在于理解I类错误（$alpha$，犯错的概率）和II类错误（$eta$）。我们将清晰界定P值的含义——在原假设为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。最后，介绍单侧检验和双侧检验的选择标准。 11. 均值与比例的假设检验： 本章将假设检验的理论应用于具体场景： 单个总体均值的检验： 熟悉Z检验（大样本或已知$sigma$）和t检验（小样本、未知$sigma$）。 两个总体均值差的检验： 探讨独立样本t检验（合并方差与非合并方差的条件判断），以及配对样本t检验的应用。 总体比例的检验： 学习如何对单个或两个总体比例进行Z检验。 第四部分：探索变量间的关系 统计学的另一重要应用是分析变量之间是否存在关联，以及关联的强度和形式。 12. 简单线性回归： 本章专注于两个定量变量之间的线性关系建模。我们将通过最小二乘法推导出回归直线 $hat{y} = b_0 + b_1 x$ 的估计公式，并解释回归系数 $b_1$ 的含义。重点在于残差分析，理解残差平方和（SSE）的意义。此外，引入决定系数 ($R^2$)，衡量模型对数据变异的解释程度。 13. 简单线性回归的统计推断： 对回归模型的推断包括对斜率系数的检验（检验是否存在线性关系）和构建回归系数的置信区间。我们将学习方差分析（ANOVA）的思想如何应用于回归模型，分解总变异。本章还会涉及回归模型的假设检验（如残差的正态性、独立性和方差齐性）。 14. 列联表的分析： 针对两个分类变量的关系，我们引入列联表。核心工具是皮尔逊卡方 ($chi^2$) 检验，用于检验两个分类变量之间是否存在统计学上的独立性。我们将详细讲解如何计算期望频数，并进行卡方统计量的计算与检验。 本书力求在严谨的数学基础上，融入丰富的案例分析和实际应用场景，引导读者从“计算者”转变为“思考者”，真正掌握利用数据驱动决策的能力。每一章后的习题设计都旨在巩固理论并激发对现实世界中统计学现象的探索欲望。

第1章 统计学的基本观念
第2章 原始资料集之整理
第3章 资料的图形展示法
第4章 原始资料之整理与归纳
第5章 群组资料之整理与归纳
第6章 机率的观念
第7章 随机变数
第8章 二项实验
第9章 常态曲线及常态分配
第10章 常态分配的应用
第11章 母体参数的估计
第12章 单一母体的假设检定
第13章 两母体之间的假设检定
第14章 二变量数量资料：相关及回归
第15章 二变量性质资料：列联表
第16章 多项实验：适合度检定
第17章 多个母体间之假设检定

评分☆☆☆☆☆

拿到《基础统计学(二版)》，我第一反应就是：这真的是一本为读者量身打造的教科书！我一直觉得，学习任何学科，最重要的就是打好基础，而这本书正是循序渐进地为我们构建起坚实的统计学根基。它不像我以前看过的某些统计学书籍，上来就扔一堆公式，让我们不知所措。这本书的逻辑非常清晰，从最基本的概念讲起，一步步深入到更复杂的统计方法。我尤其欣赏它在讲解过程中，会穿插一些有趣的例子和思考题，鼓励读者去主动思考，去发现统计学在生活中的应用。比如，它讲解“平均数”的时候，会从我们每天都会接触到的“平均工资”、“平均成绩”这些例子入手，让我一下子就觉得统计学很有意思。附带的光碟对我来说更是如虎添翼，我一直对用统计软件进行数据分析很感兴趣，但总是苦于没有好的入门教材。有了这张光碟，我相信我可以跟着视频一步步学习，掌握SPSS等软件的操作技巧，将理论知识转化为实践能力，这对于我将来写论文、做项目都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我对统计学这个科目有了全新的认识。我一直认为统计学是一个非常枯燥乏味的学科，但《基础统计学(二版)》这本书完全颠覆了我的看法。作者用非常生动有趣的语言，将枯燥的统计学概念讲得活灵活脱，仿佛在一场精彩的故事会。我特别喜欢书中对于“相关性”和“因果性”的区分，作者通过一些非常有趣的例子，比如“冰淇淋的销量和溺水人数都随气温升高而增加，但冰淇淋的销量并不会导致溺水人数增加”，让我一下子就明白了这两者之间的区别，也让我对数据解读有了更严谨的态度。此外，附带的光碟更是让我惊喜不已！我一直想学习如何用统计软件来进行数据分析，但总是觉得无从下手。有了这张光碟，我终于可以跟着视频一步步地学习，相信我一定能很快掌握数据分析的技巧，将理论知识转化为实际操作能力，这对我未来的学习和工作都有着莫大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

哇！拿到《基础统计学(二版)》这本书，真的让我惊艳到了！光是那厚实又沉甸甸的质感，就让人感觉内容一定扎实无比。我一直以来都觉得统计学是个既重要又令人却步的科目，特别是念书的时候，课本上的公式和概念总让人眼花缭乱，感觉离实际应用好像隔着一层纱。这次拿到这本二版，我迫不及待地翻开，第一个映入眼帘的，就是那清晰的排版和适度的留白，让人在阅读时不会觉得压迫感十足。而且，它还附带了一张光碟，这对我来说简直是救星！我一直习惯边看书边跟着操作，特别是统计软件的部分，光是看文字描述，我总是抓不到重点，甚至会觉得手足无措。有了光碟，我相信我可以跟着一步步地学习，亲手操作，这样理解起来才会更深刻，也更有成就感。我特别期待它能讲解一些常用的统计软件，比如SPSS或者R语言，毕竟现在工作和研究都越来越离不开这些工具了。希望这本书能让我彻底摆脱“谈统色变”的阴影，真正掌握这门实用的技能，让数据说话，让分析更有力量！这本书的包装也非常细致，看得出来出版社是很用心在对待每一个读者。

评分☆☆☆☆☆

我一直对统计学这个科目感到有些“雾里看花”，直到我拿到这本《基础统计学(二版)》。这本书最让我赞赏的地方在于，它非常注重培养读者的统计思维。它不仅仅是教授我们如何计算，更是引导我们如何理解数据背后的含义，如何从数据中提取有用的信息，以及如何避免数据分析中的常见误区。我特别喜欢它在讲解“统计推断”的时候，通过一个模拟抽奖的例子，将置信区间和假设检验的概念讲得非常透彻，让我明白了在有限的样本数据下，如何对总体进行合理的推断。而且，附带的光碟更是让我兴奋不已！我一直想学习如何用SPSS等统计软件进行数据分析，但总是觉得那些操作指令让人望而生畏。现在有了这张光碟，我终于有机会跟着视频一步步地学习，相信我一定能很快掌握数据分析的技巧，将理论知识转化为实践能力，这对于我今后的学习和工作来说，绝对是一个巨大的福音。

评分☆☆☆☆☆

收到《基础统计学(二版)》这本书，我的内心充满了期待！我一直觉得，统计学是现代社会必备的一项技能，无论是在学术研究还是在实际工作中，都扮演着越来越重要的角色。但同时，我也觉得统计学入门有一定的门槛。这本书的出现，正好解决了我的这一痛点。它从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者深入了解统计学的世界。我尤其欣赏作者在讲解每一个概念时，都会结合当下社会热点或生活中的例子，这让我觉得统计学不再是遥不可及的理论，而是与我们的生活息息相关的实用工具。比如，在讲解“描述性统计”的时候，作者用了分析社交媒体数据的例子，让我一下子就看到了统计学在信息时代的巨大潜力。更让我惊喜的是，这本书还附带了一张光碟！我一直想学习如何使用统计软件进行数据处理和分析，这张光碟的出现，简直是为我量身定做的学习资源。我相信，通过这本书和光碟的学习，我一定能扎实掌握统计学的基本功，并将其运用到实际中，为我的学业和职业发展添砖加瓦。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直对统计学感到有点畏惧，总觉得那些公式和理论非常抽象，很难和现实生活联系起来。这次拿到《基础统计学(二版)》，抱着试一试的心态翻阅，结果让我大感意外。这本书的写作风格非常流畅，没有那些佶屈聱牙的学术术语，即便是我这样初学者，也能看得懂。作者用了许多生动形象的比喻来解释统计学原理，让我觉得统计学不再是遥不可及的学科，而是充满了智慧和趣味。我特别喜欢其中关于抽样调查的部分，作者通过一个简单的市场调查例子，把抽样误差、置信区间这些概念讲得非常清楚，让我理解了为什么有时候民意调查的结果会有些许偏差，也让我对数据的解读有了更深的认识。而且，附带的光碟更是锦上添花，里面应该包含了很多实例数据和软件操作的演示，这对我来说简直是福音。我一直想学习如何用软件来处理和分析数据，光是看书上的文字描述，总觉得不够具体，有了光碟，我可以跟着一步步操作，真正掌握数据分析的技巧，这对我未来写报告、做研究都能起到很大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习统计学就像是在学习一门新的语言，掌握了它，就能更好地理解和解读世界。而《基础统计学(二版)》这本书，无疑是我学习这门新语言的绝佳入门伙伴。它最让我印象深刻的是，作者用一种非常亲切的口吻来讲解，仿佛是一位经验丰富的老师，在耐心地引导着你一步步探索统计学的奥秘。书中的内容并没有过于深奥，而是用通俗易懂的语言，将那些复杂的统计概念阐释得淋漓尽致。我特别喜欢它在讲解“概率”这个概念时，用了很多生活中常见的例子，比如抛硬币、摸彩球，这些生动的例子让我一下子就理解了概率的含义，也让我不再觉得概率是那么抽象和难以捉摸。此外，附带的光碟对我来说更是“神助攻”！我一直对如何将统计理论应用于实际的数据分析中感到困惑，而光碟中的软件操作演示，无疑将为我打开一扇新的大门，让我能够真正地将学到的知识运用到实际操作中，这对于我未来在学术研究或职业发展上都将是一个巨大的提升。

评分☆☆☆☆☆

拿到《基础统计学(二版)》，我感觉就像挖到了宝藏！我一直觉得，统计学是一个既重要又有点“高冷”的学科，很多时候看书会觉得概念很抽象，公式很复杂，不容易理解。但这本书完全改变了我的看法。它用非常平实易懂的语言，把统计学的知识点掰开揉碎了讲，让我这个之前对统计学有点“畏难情绪”的人，也觉得豁然开朗。我特别喜欢书中关于“数据可视化”的章节，作者通过各种图表，将抽象的数据变得直观生动，让我一下子就理解了不同图表所能传达的信息，也让我认识到数据可视化在信息传达中的重要性。更让我惊喜的是，这本书还附带了一张光碟！我一直想学习如何用统计软件来进行数据分析，但苦于没有好的入门教材。这张光碟的出现，简直是解决了我的大问题。我迫不及待地想跟着光碟学习，将书本上的理论知识转化为实际操作能力，我相信这会对我未来的学习和工作带来巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我平常不太容易对一本教科书产生“相见恨晚”的感觉，但《基础统计学(二版)》这本书真的让我打破了这个惯例。我一直觉得，统计学不应该只是冷冰冰的数字和公式堆砌，它更应该是一种思维方式，一种认识世界、解决问题的方法。这本书最让我惊喜的地方在于，它并没有一开始就抛出复杂的概念，而是循序渐进地引导读者进入统计学的世界。我尤其喜欢它在讲解每个概念时，都会结合一些贴近我们生活的实际案例，比如从股票市场的波动分析到日常消费习惯的调查，这些例子让我觉得统计学离我并不遥远，也更能体会到它在生活中的应用价值。此外，书中的图表和插图也运用得恰到好处，很多复杂的统计模型和分布，通过生动的图示，一下子就变得直观易懂，大大降低了我的理解门槛。当然，附带的光碟对我来说也是一个巨大的加分项，我一直想找机会系统学习一下如何运用统计软件进行数据分析，有了这张光碟，我相信我可以事半功倍，将理论知识转化为实际操作能力，这对于我未来的学习和工作都有着非常重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于统计学的书籍很多，但我总觉得少了点什么，直到我拿到这本《基础统计学(二版)》。我最喜欢这本书的，是它对理论知识的讲解和实际应用的结合。它不仅仅是告诉我们“是什么”，更是告诉我们“为什么”以及“怎么用”。作者在讲解每一个统计方法时，都会先阐述其背后的逻辑和适用场景，然后通过一个具体的案例，一步步地展示如何应用该方法进行数据分析。这种“理论+实践”的学习模式，让我觉得非常受用。我尤其喜欢它在讲解“假设检验”的时候，通过一个简单的产品质量检测的例子，把复杂的假设检验过程讲得非常清晰易懂，让我明白了如何在实际工作中通过数据来做出决策。而且，附带的光碟更是让我惊喜连连！我一直想系统地学习统计软件的操作，但总是觉得无从下手。现在有了这张光碟，我终于有机会跟着视频一步步地学习，相信我一定能很快掌握数据分析的技巧，让统计学真正地服务于我的学习和工作。