统计学:中文统计3.0(附光碟1片):统计学的学习地图和电脑应用 (适用于Excel 2003,2007,2010)

统计学:中文统计3.0(附光碟1片):统计学的学习地图和电脑应用 (适用于Excel 2003,2007,2010) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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具体描述

本书特色

  管理学院和工学院有些课程,因为个人电脑普及,在教材编写与教学方法,有结构性的改变。尤其是有关数学计算或图形显示的课程。这些课程应该附有应用软体的使用说明,甚至附有求解软体光碟片,配合教学。

  「统计学」就是有「数学计算」与「图形显示」的课程,所以统计学有必要配合个人电脑的教学。本书附有统计软体程式「中文统计3.0 」,作者在1990 年出版《统计学》(内政部着作权执照字号台内着字第105036 号),就附有这个程式,以前是在DOS 作业系统操作,现在改为在Windows 和Excel 试算表上操作,本书得以改版重出江湖。

  「中文统计3.0 」提供给採用本书当统计学教科书的教学使用。这个统计软体,并非电脑辅助教学(CAI) ,因为它们并非「教你学会统计」,而是你应该「学会了统计」以后,再来用它。有了电脑程式以后,大多数的统计问题,只要会选择统计功能,输入资料,就可以得到答案。但是在学的学生还是要了解统计的计算过程,尤其是要准备研究所入学考试的学生。

统计学:中文统计3.0 (附光盘1片) —— 统计学的学习地图与电脑应用 (适用于Excel 2003, 2007, 2010) 图书简介 本书旨在为统计学学习者提供一个清晰、系统且实用的学习路径,同时深度结合了当时主流的办公软件——Microsoft Excel,来解决实际的统计数据分析问题。本书的特色在于,它不仅仅是一本理论教材,更是一本将统计学概念与计算机操作无缝对接的实践指南,特别是针对2000年代中期至2010年代初期的用户环境进行了优化设计。 第一部分:统计学基础概念的构建与理解 本书首先为读者奠定了坚实的统计学理论基础,确保学习者能够理解“为什么”要做某项统计分析,而不仅仅是“如何”操作软件。 第一章:统计学的世界观与数据采集 本章深入探讨统计学的核心概念,如总体与样本、参数与统计量、描述性统计与推断性统计的根本区别。重点讲解了科学数据采集的原则,包括抽样的科学性(简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样),以及避免常见偏差的方法。同时,对定性数据和定量数据进行了详细分类,并介绍了数据的原始记录格式和初步整理的要求。 第二章:数据的可视化表达与初步洞察 本章聚焦于如何将枯燥的数字转化为直观的图表,从而快速获得对数据集的初步认识。内容涵盖: 频数分布表: 如何构建合适的数据分组,并利用频率、相对频率和累积频率来描述数据的分布形态。 图形化展示: 详细介绍了直方图(Histogram)、茎叶图(Stem-and-Leaf Plot)、箱线图(Box Plot)的绘制原理和适用场景。对于分类数据,则重点讲解了条形图和圆图的规范绘制方法。 图形的误导性: 特别辟出章节,警示读者如何识别和避免使用不恰当或具有误导性的图表设计(如不从零开始的Y轴、不合理的坐标比例等)。 第三章:集中趋势与离散程度的度量 本章是描述性统计的核心。对数据集中位置和分散程度的度量进行了详尽的解析: 集中趋势: 均值(算术平均数、加权平均数)、中位数和众数的计算方法及其各自的优缺点。重点讨论了在存在极端值(Outliers)时,选择中位数比均值更为稳健的原因。 离散程度: 极差、方差(总体和样本)、标准差的计算与解释。引入了方差的分解概念,为后续的方差分析做铺垫。 相对位置: 百分位数、四分位数(Q1, Q2, Q3)的概念,以及如何利用它们来计算四分位距(IQR)和识别潜在的异常值。 第四章:概率论基础 概率论是统计推断的逻辑基础。本章从基本概念入手: 事件与概率: 样本空间、事件、互斥事件、对立事件的定义。加法规则与乘法规则的应用。 条件概率与独立性: 深入讲解了条件概率的含义,以及事件独立性的判断标准。贝叶斯定理的实际应用案例分析。 随机变量及其分布: 离散型和连续型随机变量的区分。介绍了二项分布、泊松分布在计数问题中的应用,以及正态分布(高斯分布)作为核心连续分布的性质和重要性。 第二部分:统计推断的核心方法与Excel实践 在建立理论框架后,本书的重点转向如何利用统计工具对样本信息进行推断,并详细指导读者使用Excel 2003/2007/2010的“数据分析工具库”来完成这些计算。 第五章:抽样分布与中心极限定理 本章解释了统计推断的理论基石。详细阐述了样本均值的抽样分布、样本比例的抽样分布。核心在于对中心极限定理(Central Limit Theorem)的深刻理解,解释了无论总体分布如何,大样本均值的分布都会趋向于正态分布的原因。 第六章:点估计与区间估计 如何根据样本数据来估计总体参数: 点估计: 估计量的无偏性、有效性和一致性。 置信区间: 详细介绍了总体均值(已知/未知总体标准差)、总体比例的置信区间的构造过程。读者将学习如何根据要求的置信水平(如90%、95%、99%)来确定临界值(Z或t值)。 Excel应用实战: 演示如何使用Excel的`CONFIDENCE`函数或数据分析工具库中的“描述性统计”功能来快速计算置信区间。 第七章:假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断中最常用的工具。本章构建了完整的检验流程: 基本步骤: 提出原假设($H_0$)与备择假设($H_a$)、选择显著性水平($alpha$)、计算检验统计量、确定P值或临界值、做出决策。 I类错误与II类错误: 对弃真(Type I Error)和取伪(Type II Error)的风险进行了清晰的界定和权衡分析。 单样本检验: 针对总体均值(Z检验、t检验)和总体比例的检验方法。 第八章:两样本及多样本均值检验 本章将推断扩展到比较两个或多个群体: 两独立样本检验: 讨论了方差齐性(Levene检验)对t检验选择的影响。分别讲解了方差齐时和不齐时(Welch's t-test)的独立样本t检验。 配对样本检验: 针对重复测量或匹配数据的t检验。 方差分析(ANOVA): 介绍了一因素方差分析的原理,如何将总变异分解为组间变异和组内变异。 Excel工具应用: 详细指导如何使用Excel的“t-Test”和“ANOVA: Single Factor”工具一步到位地完成上述所有两样本和单因素分析,并解读输出结果中的F统计量和P值。 第三部分:关系分析与回归建模 本部分关注变量之间的关系探索,特别是如何建立模型来预测和解释关系。 第九章:分类数据分析与卡方检验 处理定性变量之间的关联性: 拟合优度检验: 检验观测到的频数分布是否符合理论上的期望分布。 独立性检验: 使用列联表(Contingency Table)分析两个分类变量之间是否存在显著关联。卡方统计量的计算和自由度的确定。 Excel操作: 利用Excel的数据透视表和卡方分布表进行交叉分析。 第十章:相关性分析与简单线性回归 相关性: 皮尔逊相关系数(Pearson's r)的计算、解释(强度与方向),以及相关系数的假设检验。强调相关性不等于因果关系。 简单线性回归模型: 最小二乘法的原理,回归方程的建立($hat{Y} = b_0 + b_1 X$)。系数的解释、拟合优度($R^2$)。 回归的推断: 对回归系数的假设检验(t检验)和模型整体的F检验。 Excel: 这是Excel工具库的强项。本书将详尽展示如何运行“回归分析”工具,并准确解读输出的ANOVA表、系数表和残差图。 第十一章:回归的扩展与诊断 深入探讨回归模型的质量保证: 预测与置信区间: 如何使用回归模型进行点预测和区间预测(对$hat{Y}$的预测区间和对$Y$的个体预测区间)。 回归的假设检验: 检验残差的正态性、独立性(杜宾-沃森检验的概念引入)、方差齐性(同方差性)。通过残差图(Residual Plot)来诊断模型是否恰当。 多元线性回归概述: 简要介绍增加多个自变量对模型解释力的提升,并指出在Excel 2003/2007/2010环境中,多元回归的计算与简单回归的原理是相通的。 附录:Excel 统计函数速查与光盘使用指南 附录部分提供了对学习者最有价值的实践支持: 1. 核心统计函数列表: 涵盖了如`AVERAGE`, `STDEV.S`, `NORM.INV`, `T.INV`, `CHISQ.INV`(或对应旧版函数)等在统计计算中经常用到的Excel函数语法和使用示例。 2. 数据分析工具库安装与激活: 针对当时用户可能遇到的“数据分析”选项未显示的问题,提供了详尽的安装步骤。 3. 光盘内容说明: 光盘中包含了本书所有例题的原始数据文件(.xls格式)、步骤详解的电子表格模板,以及用于演示的动态统计过程的小工具(基于VBA的简单演示程序)。 本书的结构设计充分考虑了从零基础到能够独立运用软件进行中等难度统计分析的整个过程,确保理论与工具应用达到高度统一。

著者信息

图书目录

第1章 统计与资料
第2章 叙述统计
第3章 机率概论
第4章 随机变数
第5章 机率分配
第6章 抽样理论
第7章 统计估计
第8章 统计检定
第9章 双母体估计检定
第10章 变异数分析
第11章 简单回归与相关分析
第12章 卡方检定
第13章 无母数统计分析

图书序言

图书试读

用户评价

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我是一位在台湾工作的软件工程师,虽然我的主业是编程,但近年来我越来越感受到数据分析在软件开发和产品设计中的重要性。在许多项目中,我都遇到了需要进行数据挖掘、模型构建和结果验证的场景,而统计学正是其中的核心。然而,我之前接触的统计学资料,要么过于理论化,让我难以理解其在实际项目中的应用;要么就是针对特定领域,不够普适。这本书的出现,恰好满足了我的需求。它提出的“统计学的学习地图”概念,就像一张为我量身定制的导航图,指引我如何系统地学习统计学,并将其与我的工程实践相结合。我尤其看重它对Excel电脑应用的强调,并且支持多个版本。对于我而言,Excel是一款功能强大且操作便捷的工具,能够直接在Excel中进行统计分析,极大地降低了学习门槛,也让我能够更快地将所学知识应用于实际项目中。我非常期待书中能够提供一些案例,展示如何运用Excel进行数据可视化、如何进行假设检验,以及如何进行简单的预测建模。如果这本书能真正做到理论的通俗易懂和实践的易于操作,那么它无疑将成为我提升数据分析能力,成为一名更全面、更有价值的工程师的重要帮手。

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作为一名长期在台湾从事教育行业的老师,我深知统计学在教学中的重要性,也经常在教学中遇到学生们对统计学的畏难情绪。许多学生觉得统计学枯燥乏味,公式繁多,难以理解和记忆。这本书的出现,让我看到了改变这一现状的希望。它提出的“统计学的学习地图”概念,非常贴合教学需求。它能够为学生们提供一个清晰的学习框架,帮助他们循序渐进地掌握统计学的核心知识,并逐步建立起学习的信心。更吸引我的是,它强调“电脑应用”,并且明确支持Excel 2003、2007、2010这些在教育环境中普遍使用的版本。这意味着我可以在课堂上,引导学生们通过Excel来实践统计学知识,让他们在动手操作中加深理解,而不是仅仅停留在理论层面。我非常期待书中能够提供丰富的教学案例和练习题,展示如何利用Excel进行数据收集、整理、分析,如何绘制各种统计图表来辅助教学,以及如何利用Excel来解释统计概念。如果这本书能够真正做到将统计学理论与Excel的实际应用巧妙结合,并且易于学生接受和掌握,那么它必将成为我教学的宝贵资源,能够帮助我更好地培养学生的统计思维和数据素养。

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我一直觉得统计学是一门既重要又让人望而生畏的学科。在台湾,很多行业都离不开统计学的支撑,但对于我这样并非科班出身的普通上班族来说,要真正掌握它,总觉得困难重重。市面上关于统计学的书籍,要么过于学术化,公式堆积如山,让人看了就头晕;要么就是过于碎片化,零散地介绍一些概念,缺乏系统性。这次看到这本书的介绍,我眼前一亮。它提到了“统计学的学习地图”,这正是我需要的!一张清晰的学习路径图,能帮助我理清思路,知道从哪里开始,如何一步步深入。更吸引我的是,它强调“电脑应用”,而且支持Excel 2003、2007、2010这几个非常普遍的版本。这意味着我可以在我们常用的Excel软件中,直接学习和实践统计学知识,这大大降低了学习的门槛,也让学到的知识更具实用性。我非常期待书中能够提供详细的Excel操作指南,比如如何使用Excel进行数据录入、清洗、整理,如何运用Excel的统计函数进行分析,如何生成各种统计图表来直观地展示数据。如果这本书真的能够做到将统计学理论与Excel的实际操作完美结合,那么它绝对是我学习统计学道路上不可或缺的伙伴,能帮助我真正理解并运用统计学,解决工作中的实际问题,提升我的职业竞争力。

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我是一位对数据充满好奇的台湾读者,一直以来都希望能够更深入地理解数据背后的故事,而统计学无疑是解开这个秘密的金钥匙。然而,市面上许多统计学书籍往往过于理论化,对于初学者来说,常常让人感到难以捉摸,很多概念停留在纸面,无法转化为实际操作。这本书的出现,恰恰填补了这一空白。它不仅仅是一本统计学教材,更像是一个“统计学的学习地图”,它会引导我们如何一步步地探索统计学的世界,构建完整的知识体系,而不再是零散地记忆各种公式。我非常欣赏它将“电脑应用”融入学习过程,并且特别强调了对Excel 2003、2007、2010版本的支持。对于我们这些在日常工作中经常使用Excel的读者来说,这简直太方便了。我期待这本书能够通过大量鲜活的案例,教会我们如何在Excel中运用各种统计方法,例如如何进行数据探索性分析,如何运用统计模型进行预测,以及如何解读和呈现统计分析结果。如果这本书能够真正做到理论与实践相结合,并且使用我们最熟悉的工具,那么它无疑会成为我提升数据分析能力的重要助手,让我能够从海量的数据中挖掘出有价值的见解,为我的工作和生活带来更深刻的改变,让我成为一个更懂数据的人。

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一直以来,我对统计学都有一种“敬而远之”的态度,觉得它是一门高深莫测的学问,充斥着各种复杂的公式和理论,让我望而却步。然而,随着工作的深入,我越来越发现,在数据驱动的时代,缺乏对统计学的基本理解,就如同在迷雾中航行,难以做出明智的决策。这本书的出现,让我看到了打破这种困境的希望。它提出的“统计学的学习地图”这个概念,对我而言意义重大。我渴望拥有一份清晰的指引,能够带我一步步地走进统计学的世界,理解那些看似抽象的概念,并最终掌握它们的应用。更让我惊喜的是,这本书特别强调了“电脑应用”,并明确支持Excel 2003、2007、2010这些我们在台湾普遍使用的版本。这意味着我学习到的统计学知识,可以直接转化为在Excel中的实际操作,大大提高了学习的效率和实用性。我迫切希望书中能够提供丰富的实操案例,教我如何运用Excel的各项功能,例如如何进行数据分组、如何绘制专业的统计图表、如何进行简单的回归分析等等。如果这本书能够做到理论与实践的有机结合,并且以我们熟悉的工具为载体,那么它必将成为我提升数据分析能力,更自信地应对工作中数据挑战的强大助力。

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说实话,我对统计学的恐惧由来已久,总觉得那些公式和图表看得头昏脑胀。每次想深入了解,都会被那些复杂的理论搞得望而却步。但是,作为一名在台湾工作的职场人士,我深知统计学在各个领域的重要性,无论是金融、营销、还是工程,都需要扎实的统计学功底。这次偶然翻阅到这本书的介绍,我的第一反应是“这不就是我一直在找的吗?”。它提出的“统计学的学习地图”概念,让我看到了希望。我不需要再去大海捞针,而是可以跟着这本书的指引,一步步地建立起自己的统计学知识体系。更让我惊喜的是,它特别提到了“电脑应用”并且支持Excel 2003、2007、2010这几个非常普遍的版本。这意味着我学习到的知识可以直接应用到我的工作电脑上,而不需要去学习一套全新的、陌生的软件。这大大降低了学习的门槛,也让我更有信心去坚持学习。我尤其期待书中关于Excel在统计分析中的具体应用案例,我希望能看到如何在Excel中进行各种统计检验,如何绘制各种统计图表,以及如何利用Excel进行数据建模。如果这本书真的能做到将理论与实践完美结合,并且使用我们最熟悉的工具,那么它绝对是一本值得我花时间去深入研读的教材,也能帮助我摆脱对统计学的恐惧,真正掌握这门强大的工具。

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这本书的出版,真的让我这位长久以来在统计学海洋中摸索的台湾读者,看到了久违的灯塔。一直以来,统计学这门学科在我心中都像一个庞大的迷宫,概念繁多,公式吓人,总觉得难以入门,更别提融会贯通了。尤其是在实际应用层面,书本上的理论知识往往与实际工作中的数据处理和分析脱节,这让许多像我一样的初学者感到非常困惑。但是,这本书的出现,似乎彻底改变了我对统计学的看法。首先,它“统计学的学习地图”这个概念就非常吸引人。我一直渴望有一种清晰的学习路径,能够指引我一步步地理解统计学的全貌,而不是零散地记忆各种定义和公式。这本书的“地图”设计,我相信一定能帮助我理清思路,构建起坚实的知识框架,从而更容易地掌握每一个统计概念的逻辑关系和应用场景。其次,它强调“电脑应用”,并且明确列出了支持Excel 2003、2007、2010版本,这对于我来说简直是福音。我身边的许多统计软件虽然功能强大,但学习曲线陡峭,而且对于日常工作来说,Excel已经足够方便和普及。能够直接在Excel中学习和实践统计学,大大降低了学习门槛,也让学到的知识更具实际操作价值,能够立即投入到工作中去,解决实际问题,而不是停留在纸上谈兵的阶段。这本书的到来,让我对克服统计学这门“拦路虎”充满了信心,也让我看到了统计学在实际工作和生活中的巨大价值,绝对是我学习统计学道路上不可多得的宝藏。

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作为一位在台湾工作多年的在职人士,我深知统计学的重要性,无论是金融风险控制、市场趋势预测,还是产品质量管理,都离不开扎实的统计学知识。然而,一直以来,我都感觉自己对统计学的理解停留在非常基础的层面,遇到一些复杂的问题,总觉得力不从心。市面上的统计学书籍,要么过于理论化,晦涩难懂,要么就是软件操作教程,缺少理论深度。这本书的出现,让我看到了新的希望。它提出的“统计学的学习地图”的概念,非常吸引我。我希望这本书能够为我勾勒出一幅清晰的学习蓝图,让我能够系统地、有条理地掌握统计学的核心概念和方法。更重要的是,它强调“电脑应用”,并且明确列出了对Excel 2003、2007、2010版本的支持。这对我来说意味着什么?意味着我不再需要花费大量时间和精力去学习一套全新的、陌生的统计软件。我可以利用我们日常工作中最熟悉的Excel,来学习和实践统计学。我非常期待书中能提供大量的实例,展示如何在Excel中运用各种统计工具,例如如何进行数据预处理、如何进行描述性统计、如何进行推断性统计,以及如何进行数据可视化。如果这本书能够真正做到理论与实践相结合,并且易于理解和操作,那么它绝对会成为我提升专业技能,解决实际工作问题的重要伙伴。

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在台湾,随着大数据时代的到来,对数据分析人才的需求与日俱增。我一直希望能够在这方面有所提升,但市面上关于统计学的书籍,要么过于理论化,让我难以找到切入点,要么就是只侧重于某些高级软件的应用,学习成本较高。这本书的出现,无疑是为我打开了一扇新的大门。它提出的“统计学的学习地图”概念,对我而言就像一份清晰的路线图,能够帮助我系统地、有逻辑地去学习和掌握统计学。我最看重的是它强调“电脑应用”,并且明确支持Excel 2003、2007、2010等版本。这意味着我可以在我们日常工作中就已经非常熟悉的Excel软件中,去学习和实践统计学,这大大降低了学习的门槛,也让我能够更快地将所学知识应用于实际工作。我非常期待书中能够提供丰富的实操案例,展示如何利用Excel进行数据探索性分析,如何进行假设检验,如何进行简单的回归分析,以及如何用Excel生成专业的统计报告。如果这本书能够真正做到将统计学理论与Excel的实际操作完美融合,并且能够帮助我提升解决实际问题的能力,那么它将是我职业发展道路上不可多得的宝贵财富,能让我在这个数据驱动的时代更具竞争力。

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我本身是做市场分析的,每天都会接触大量的销售数据、用户行为数据等等,但过去一直以来,我都是依赖Excel的一些基本功能,或者通过一些非常基础的报表工具来处理,总觉得分析的结果不够深入,不够有说服力。尤其是在面对一些复杂的统计问题时,比如回归分析、假设检验,虽然知道这些概念,但实际操作起来总是磕磕绊绊,效果也不尽如人意。这次偶然看到这本书的介绍,我眼前一亮,特别是它强调“电脑应用”,并且特别指出支持Excel的多个版本,这对我来说太重要了。我一直希望能够将Excel的强大功能与统计学的理论知识相结合,这样不仅能提高工作效率,更能做出更具洞察力的分析。这本书的“统计学的学习地图”这个定位,让我觉得它不是一本枯燥的理论堆砌的书,而是能够引导我如何一步步地掌握统计学核心概念,并且把这些概念与Excel的实际操作结合起来。我非常期待书中能有详细的图文并茂的指导,教我如何运用Excel中的统计函数和工具,去解决我们在实际工作中遇到的各种问题,比如如何进行数据清洗、如何可视化数据、如何进行预测等等。这本书如果能真正做到这一点,那我相信它将是我职业生涯中非常有价值的投资,能够帮助我大幅提升我的分析能力和业务洞察力,让我在职场上更具竞争力,更能为公司带来实际的价值。

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