具体描述
精选历年来，研究所具代表性之入学考题，同时中英题型混合一起，并配合应用统计学一书分章分节，希望对于同学们在学习统计学的过程中，或参加各种考试时，能够有所助益。
作者简介
张子杰
经历：
1.大硕文教机构、硕士文教机构、统计学专任讲师
着作：
1.应用统计学
2.应用统计学1000题
3.应用统计学重点整理
著者信息
图书目录
第一章 概 论
1-1 统计绪论
1-2 次数分配
1-3 单峰分配的主要性质
第二章 机率论
2-1 简单事件机率求算
2-2 机率定理、运算、互斥、独立
2-3 联合机率与条件机率及边际机率表
2-4 总合定理与贝氏定理
第三章 机率分配
3-1 连续与不连续(离散)随机变数
3-2 p.d.f；C.D.F 与p.d.f.转换
3-3 期望值与变异数
3-4 柴氏不等式
3-5 两变数之机率分配
3-6 动差母函数
3-7 顺序统计量
第四章 常用之机率分配模型
4-1 离散型机率分配模型
4-2 连续型机率分配
第五章 抽样理论与分配
5-1 抽样方法
5-2 抽样分配
5-3 大数法则与中央极限定理
5-4 x ， p^ ，s^2 之抽样分配
第六章 估计
6-1 估计的意义
6-2 寻求良好推定子的方法
6-3 区间估计
6-4 样本数与误差之关系
第七章 检定
7-1 统计假设与误差
7-2 统计检定之决策法则
7-3 作业特性曲线与检定力函数
7-4 显着值P-value
7-5 最强力检定MPT
第八章 变异数分析
8-1 ANOVA 之意义
8-2 一因子变异分析
8-3 随机集区设计
8-4 二因子未重复实验
8-5 拉丁方格设计
8-6 二因子重复实验
8-7 ANOVA 与传统检定之关系
第九章 回归与相关
9-1 简单直线回归模型
9-2 直线回归母数之估计与检定
9-3 相关
9-4 复回归、复相关与偏相关
9-5 非线型回归模型
9-6 虚拟变数与ANOVA
9-7 适缺度(不适合性)检定
9-8 标准化问题
9-9 等级相关
9-10 回归专题
第十章 时间数列
10-1 时间数列及其组成分子
10-2 长期趋势分析
10-3 季节变动分析
第十一章 无母数统计方法
11-1 绪论
11-2X2 检定
11-3 传统检定与无母数检定
11-4 其他无母数方法
第十二章 指 数
12-1 指数的种类
12-2 各种指数公式
12-3 环指数、链指数
图书序言
图书试读
用户评价
我之前学统计学的时候，最大的困扰就是理论和实践脱节。看书的时候好像都懂了，一做题就傻眼。直到我遇到了《应用统计学题库1000题(15版)》，这个问题才得到了根本性的解决。这本书简直就是为我们这些“实操派”量身定做的。它提供的题目不再是那种抽象的概念题，而是充满了各种真实世界的数据场景和问题。比如，它会给你一个公司过去几年的销售数据，让你去分析影响销售额的关键因素，并预测未来的趋势；或者给你一个医学试验的数据，让你去评估某种新药的疗效。这些题目让我立刻就能将书本上学到的理论知识，比如描述性统计、相关性分析、回归模型等，应用到实际问题中去。在解题的过程中，我不仅要计算，更要学会解读数据，分析结果，并从中得出有意义的结论。这本书最棒的一点是，它没有简单地给答案，而是提供了非常详尽的解题思路和过程。我常常会先自己尝试解答，然后再对照答案的解析，这样不仅能发现自己的错误，更能从更专业的角度学习到解决问题的技巧。我记得有一道关于方差分析的题目，要求我分析不同教学方法对学生考试成绩的影响。这道题不仅让我熟练掌握了方差分析的计算步骤，更让我体会到了如何用统计学的方法来评估不同干预措施的效果。这本书让我真正体会到了统计学的力量，它不仅仅是一门学科，更是一种解决问题的思维方式。
评分这本《应用统计学题库1000题(15版)》真是我学习路上的一盏明灯！作为一名统计学新手，我之前总是在理论学习和实际应用之间感到迷茫，感觉知识点零散，不知道如何融会贯通。拿到这本书后，我简直如获至宝。首先，题量的庞大让我安心，1000道题目意味着我有很多机会去练习，去巩固每一个知识点。而且，题目覆盖的范围非常广，从最基础的描述统计到复杂的推断统计，再到一些进阶的应用，几乎涵盖了整个应用统计学的体系。更重要的是，题目不仅仅是简单的重复，而是巧妙地设计了各种场景和问题，让我能够在解决问题的过程中，真正理解统计学原理的应用。例如，书中关于抽样分布的题目，让我深刻体会到大数定律和中心极限定理在实际数据分析中的关键作用；而关于假设检验的题目，则教会我如何严谨地根据样本数据做出推断，并避免常见的统计误区。每一道题的解答都写得非常清晰透彻，不仅给出了答案，还详细解释了思路和步骤，让我能够举一反三，触类旁通。我尤其喜欢那些结合实际案例的题目，比如市场调查、医学研究、经济预测等，这些题目让枯燥的统计学知识变得生动有趣，也让我看到了统计学在各行各业的实际价值。这本书不仅仅是一个题库，更像是一位循循善诱的导师，引导我一步步深入理解应用统计学的精髓。
评分老实说，在接触《应用统计学题库1000题(15版)》之前，我对统计学学习一直有一种“打游击”的感觉，东一榔头西一棒槌，知识点掌握得七零八落，遇到实际问题就束手无策。这本书的出现，就像给我搭建了一个坚实的知识框架。它不仅仅是简单罗列题目，而是非常巧妙地将不同类型的统计方法和应用场景串联了起来。例如，在学习完概率论的基础概念后，书中立即提供了大量的与概率分布相关的题目，从离散型到连续型，从二项分布到泊松分布，每一个都对应着实际应用中的不同场景，让我能深刻理解它们各自的适用性和局限性。更让我印象深刻的是，书中关于统计推断的部分，题目设计得非常精妙。例如，在讲解假设检验时，书中会给出各种不同情境下的研究问题，比如判断某个产品的合格率是否达标，或者比较两组数据的均值是否存在显著差异。这些题目不仅让我掌握了具体的计算方法，更重要的是，让我学会了如何根据研究目的选择合适的统计检验方法，以及如何正确解读检验结果，避免常见的统计陷阱。我记得有一次，我被一道关于置信区间的题目卡住了，总是在理解“区间”的含义上出现偏差。通过反复练习书中给出的各种不同样本量和置信水平的题目，我终于对置信区间的概念有了透彻的理解，知道它到底代表着什么，以及它的实际意义。这本书，真是一个系统化学习应用统计学的绝佳伴侣。
评分这本《应用统计学题库1000题(15版)》对我而言，更像是一本“实战手册”，而不是单纯的练习册。我之前虽然接触过统计学，但总是感觉理论知识停留在纸面，缺乏解决实际问题的能力。这本书则将我带入了真实的数据分析世界。题目的设计非常贴近实际，涉及了经济、金融、医学、工程等多个领域。我特别喜欢那些需要我先理解数据、再选择合适统计模型、最后进行解释的题目。例如，书中有一组关于股票市场波动的数据，让我去分析其随机性和预测性，这不仅让我复习了时间序列分析的知识，更让我体会到如何运用统计学来理解金融市场的复杂性。另外，关于质量控制的题目，让我理解了统计过程控制（SPC）在工业生产中的重要性，如何通过数据分析来监控和改进产品质量。这本书最让我受益的地方在于，它鼓励我去思考“为什么”。不仅仅是算出答案，更重要的是理解背后的原理和逻辑。每道题的详尽解析，都像是在给我“开小灶”，教会我如何更深入地洞察数据，如何规避常见的统计误区，以及如何清晰地表达分析结果。我曾在一道关于多元回归的题目上花费了不少时间，因为它要求我不仅要建立模型，还要对模型进行诊断，并解释各个解释变量的经济含义。通过这道题，我才真正理解了多元回归的强大之处，以及如何利用它来揭示变量之间的复杂关系。这本书，让我从一个统计学的“旁观者”变成了一个“实践者”。
评分说实话，我一开始拿到《应用统计学题库1000题(15版)》的时候，心里是有点打鼓的。毕竟“1000题”听起来就让人望而生畏，我担心自己会淹没在题海中，效率不高。但事实证明，我的担忧是多余的。这本书的设计非常人性化，它并不是简单地堆砌题目，而是有条理地将知识点进行分类和梳理。每道题目都紧密围绕着一个或几个核心统计学概念，让我能够清晰地看到自己对哪个部分掌握得不够牢固。我采取的学习方法是，在学习完一个章节的理论知识后，立刻转向书中相应的练习题。这样做的好处是，理论知识能够得到即时巩固，而且通过做题，我能发现自己理解上的盲点。有时候，一道题目的错误答案会让我恍然大悟，原来我之前理解得偏差了。更让我惊喜的是，本书的题目难度梯度设计也很合理，从入门级的概念辨析，到中等难度的计算应用，再到更具挑战性的综合分析题，循序渐进，让我在不断提升能力的过程中获得成就感。我记得有一次，我卡在了一个关于回归分析的题目上，翻来覆去琢磨了好久。后来对照答案，才发现是自己对模型假设的理解不够深刻。通过那道题，我对回归分析的理解顿时清晰了许多。这本书不仅仅是题目，它更像是一个精密的知识体系导航，帮助我系统地梳理和掌握应用统计学的每一个环节，让我的学习过程高效且充实。
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