统计学(第四版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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这是一本统计学入门书，作者们透过时事与生活相关议题，引领读者进入各章重点。理论介绍浅显易懂，例题适切融入生活体验，少了复杂的公式推演与艰涩陈述，更能引发读者的学习兴趣，并借由经验验证所学。各章后另设计「基础」、「进阶」练习题，易于读者循序渐进奠定统计基础。

本书特色

　　1.本书遣词用字浅显易懂，初学者能充分理解基础统计学的重要观念。2.章前以相关时事或生活经验连结该章重点，有效引发读者学习动机。3.文中例题丰富，并融入生活经验，读者练习之余还能验证所学，从中了解统计方法及其应用。4.统计理论结合Excel软体应用，轻松学会统计分析工具。5.习题分为「基础题」与「进阶题」，由浅入深提高学习兴趣并强化学习成效。

统计学（第四版）：超越表象，洞察数据背后的真实世界 图书简介 作者：[此处应填写原书作者姓名，若无特定信息，可使用“知名统计学家团队”] 出版社：[此处应填写原书出版社名称，若无特定信息，可使用“权威学术出版社”] 页数：约 800 页（具体页数以实物为准） 定价：[请根据市场情况填写] --- 书籍定位与核心价值 《统计学（第四版）》是一本旨在为读者提供坚实统计学理论基础与强大应用能力的权威教材。本书的编写理念超越了单纯的公式堆砌和概念罗列，而是致力于培养读者数据素养（Data Literacy）和批判性思维（Critical Thinking）。在信息爆炸的时代，数据如同原始矿石，只有掌握了统计学的“冶炼”工具，才能从中提炼出真正有价值的洞察。本书正是为实现这一目标而精心打造的“炼金术指南”。 第四版在继承前三版广受赞誉的清晰性、严谨性和实用性的基础上，进行了全面的更新和优化，以适应快速变化的现代科学研究、商业决策以及社会分析的最新需求。我们特别关注了可重复性（Reproducibility）和因果推断（Causal Inference）等前沿议题，确保读者学习到的知识不仅是“正确的”，更是“现代的”。 内容结构与特色亮点 本书结构逻辑严密，循序渐进，共分为五大部分，覆盖了从基础描述到高级推断的完整知识体系： 第一部分：统计学基石——描述与探索 本部分奠定了整个统计学大厦的基础。我们不再将描述性统计视为简单的图表制作，而是将其视为数据可视化的艺术与科学。 1. 数据类型与测量尺度： 详细区分定性数据与定量数据，强调不同尺度（名义、顺序、间隔、比率）对后续统计方法选择的决定性影响。 2. 集中趋势与离散程度的深度剖析： 除了均值、中位数、众数，本书引入了更鲁棒的度量方法（如截尾均值、四分位距），以应对数据中存在的异常值（Outliers）的干扰。 3. 图形化探索工具箱： 重点讲解了直方图、箱线图、散点图之外，如何有效利用小提琴图（Violin Plots）和密度估计图（Density Plots）来揭示数据分布的微妙特征，并配有大量的实际案例，指导读者如何避免“误导性图形”。 第二部分：概率论——不确定性下的决策框架 概率是统计推断的“语言”。本部分旨在消除初学者对概率论的畏惧心理，将其转化为强大的推理工具。 1. 古典概率与条件概率的直觉建立： 通过大量的现实世界问题（如医学诊断、风险评估），帮助读者建立对贝叶斯定理的直观理解，而非仅仅停留在公式记忆层面。 2. 随机变量与常见分布： 详细阐述离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型（如正态分布、指数分布）随机变量的特性。特别强调正态分布的“中心地位”及其在统计推断中的核心作用。 3. 中心极限定理（CLT）的深度探究： 深入解析CLT为何是统计推断的基石，并探讨其在不同数据结构下的表现和局限性。 第三部分：推断的艺术——参数估计与假设检验的逻辑 这是本书的核心与精髓所在，着重培养读者的推断性思维。 1. 抽样分布与大数定律： 从理论上解释了如何从有限样本推断总体参数的可靠性来源。 2. 点估计与区间估计： 详细讲解了最大似然估计（MLE）、矩估计等估计方法的原理，并侧重于构建置信区间——它代表的不是“参数落入该区间的概率”，而是估计过程的可靠性。 3. 假设检验的严谨流程： 系统梳理了零假设、备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的正确解读（以及P值滥用的警示）。本书对I类错误与II类错误（Type I & Type II Errors）进行了深入对比分析，强调统计功效（Power）的重要性。 4. 非参数检验的引入： 认识到并非所有数据都服从正态分布，本书引入了秩和检验等非参数方法，拓宽了读者的应用范围。 第四部分：模型构建与回归分析的实践 回归分析是连接统计学与实际数据建模的桥梁。第四版着重提升模型的诊断和选择能力。 1. 简单线性回归的几何意义： 从最小二乘法的几何直觉出发，理解回归线的意义，并对模型的基本假设（独立性、同方差性、正态性）进行细致的诊断方法讲解（如残差图分析）。 2. 多元线性回归的复杂性管理： 引入多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理、变量选择技术（逐步回归、信息准则AIC/BIC）。 3. 广义线性模型（GLM）导论： 首次将逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归纳入核心章节，使读者能够有效处理分类响应变量和计数数据，这是现代应用统计学的必备技能。 第五部分：进阶主题与现代挑战 本部分旨在拓宽读者的视野，介绍统计学在处理复杂数据结构时的工具和思维。 1. 方差分析（ANOVA）的原理与扩展： 不仅讲解单因素和双因素ANOVA，还深入探讨了重复测量设计，这是实验设计中的关键环节。 2. 推断的边界——因果推断入门： 强调相关性不等于因果性，并引入潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）和倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的基本概念，指导读者在非实验性数据中进行更负责任的因果推断尝试。 3. 时间序列与非独立数据简介： 简要介绍如何处理时间序列数据中的自相关问题，为后续深入学习打下基础。 本书的目标读者 本书适合于： 大学本科生和研究生： 作为统计学、经济学、管理学、社会学、心理学、生物统计学等专业的核心教材。 数据分析师与研究人员： 寻求巩固理论基础、提升模型解释力和批判性分析能力的专业人士。 对数据驱动决策有兴趣的管理者： 希望理解统计报告的本质，并能有效质疑数据结论的商业领导者。 第四版新增亮点 为应对新时代的挑战，第四版特别增加了以下内容： R/Python 语言辅助习题： 关键概念讲解后附带了使用主流统计软件（R语言为主，提供Python辅助代码）进行实际操作的示例，确保理论与实践的无缝对接。 贝叶斯思维的温和引入： 在假设检验之后，增加了对贝叶斯推断基本思想的介绍，帮助读者理解另一种主流的统计哲学。 大数据背景下的统计陷阱： 专门讨论了“P值操纵”、“数据挖掘中的多重比较问题”以及“模型拟合优度陷阱”，提升读者的学术诚信意识和数据伦理感。 通过学习《统计学（第四版）》，读者将不仅掌握统计学的技术，更重要的是，将学会以一种量化、审慎和基于证据的方式来观察和理解这个复杂的世界。本书致力于将晦涩的数学概念转化为清晰的决策工具，是统计学学习者案头不可或缺的经典参考书。

第 1 章　概论
前言
1.1　统计学是什么
1.2　母体与样本
1.3　叙述统计与推论统计

第 2 章　资料与图表
前言
2.1　变数与资料
2.2　类别资料的绘图
2.3　数值变数的绘图
2.4　相对次数直方图
2.5　Excel 应用范例

第 3 章　统计量
前言
3.1　集中趋势统计量
3.2　变异性的统计量
3.3　谢比雪夫定理及经验法则
3.4　相对位置统计量
3.5　Excel 应用范例

第 4 章　机率导论
前言
4.1 实验、样本空间与事件
4.2　事件机率的基本运算
4.3　条件机率
4.4　总合机率法则与贝氏定理

第 5 章　随机变数与机率分配
前言
5.1　随机变数
5.2　机率分配
5.3　期望值与变异数
5.4　期望值与变异数的性质

第 6 章　离散型机率分配
前言
6.1　离散均匀分配
6.2　伯努利分配
6.3　二项分配和多项分配
6.4　负二项分配和几何分配
6.5　超几何分配
6.6　卜瓦松分配
6.7 　Excel应用范例

第 7 章　连续分配
前言
7.1　连续机率分配
7.2　常态分配
7.3　常态分配的机率
7.4　一般常态分配机率值
7.5　指数分配
7.6　Excel应用范例

第 8 章　抽样分配
前言
8.1　抽样方法
8.2　的抽样分配
8.3　其他有用的抽样分配
8.4　Excel应用范例

第 9 章　区间估计
前言
9.1　点估计
9.2　区间估计
9.3　母体平均数的区间估计
9.4　母体变异数的区间估计
9.5　Excel应用范例

第10章　假设检定
前言
10.1　假设检定之概念
10.2　母体平均数的假设检定
10.3　型Ⅰ误差与型Ⅱ误差的计算
10.4　检定力曲线与作业特性曲线
10.5　母体变异数的假设检定
10.6　两母体平均数差
10.7　Excel应用范例

第11章　卡方检定
前言
11.1　基本概念
11.2　适合度检定（包含多项式母体比例检定）
11.3　独立性检定
11.4　齐一性检定
11.5　应用卡方检定注意事项及限制
11.6　Excel应用范例

第12章　变异数分析
前言
12.1　变异数分析的意义
12.2　一因子变异数分析
12.3　Scheffe's多重比较法
12.4　二因子变异数分析
12.5　 Excel应用范例

第13章　相关与回归
前言
13.1　相关
13.2　简单线性回归
13.3　回归线的变异分析
13.4　复回归
13.5　Excel应用范例

附 表
表1　二项分配机率值表
表2　卜瓦松分配机率值表
表3　Z值到3.0~3.09之表
表4　t-分配表
表5　卡方分配表
表6　F-分配表

习题解答

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的统计学爱好者，我可以说，《统计学（第四版）》是我近年来阅读过的最令人印象深刻的统计学著作之一。它在保持传统统计学核心内容的同时，又巧妙地融入了许多现代统计学的前沿思想和方法。书中的内容深度适中，既能满足初学者的基本需求，也能为有一定基础的读者提供更深入的思考。作者在讲解统计推断部分时，尤其具有独到之处，他没有简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了各个统计量之间的内在联系，以及它们在描述和推断总体特征时的作用。我特别欣赏书中对数据可视化和模型选择的讨论，这些都是在实际数据分析中至关重要的环节。它不仅仅是告诉你“做什么”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这样做有什么意义”。对于那些希望在数据分析领域不断深造的读者来说，这本书无疑是一本值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学（第四版）》简直是我的救星！之前一直对统计学有种莫名的畏惧感，感觉那些公式和图表就像天书一样，每次考试前都得啃好几遍，还常常是一知半解。但自从翻开这本书，我才发现统计学原来可以这么有趣，这么贴近生活。作者的讲解方式真的太棒了，用了很多生活中的例子，比如超市购物的概率，甚至还有我平时爱看的球赛数据分析，一下子就把那些枯燥的理论变得生动形象了。而且，书中的插图和图表都很清晰，不像有些书那样密密麻麻，让人眼花缭乱。每次遇到不懂的地方，翻到后面附录的总结或者例题讲解，总能豁然开朗。我尤其喜欢它循序渐进的编排方式，从最基础的概念讲起，一点点深入，不会让你感觉一下被抛到深水区。现在我终于敢说，我真的开始理解统计学在实际问题分析中的作用了，不再是死记硬背公式，而是能思考怎么用统计方法去解决问题。这本书的质量也很不错，纸张厚实，印刷清晰，拿在手里很有分量，作为一本参考书，绝对物超所值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读研究生学位但对统计学感到力不从心的学生，手里也翻过不少统计学的书，但《统计学（第四版）》给我的感觉是完全不同的。它最大的特点就是“透彻”和“严谨”，但又不会因此而变得晦涩难懂。作者在解释每一个概念的时候，都力求做到逻辑清晰、层层递进，将复杂的统计原理化繁为简，用一种非常巧妙的方式呈现出来。我印象最深的是关于假设检验的部分，以前总是对P值和统计显著性感到困惑，这本书通过大量的图示和生动形象的比喻，让我真正理解了这些概念的含义以及它们是如何在实际研究中发挥作用的。它不仅讲解了理论，更重要的是强调了这些理论背后的思考过程和实际意义。每章的练习题也非常有代表性，涵盖了从概念理解到实际计算的各个方面，做完之后总能对所学内容有更深的巩固。这本书让我重新找回了学习统计学的自信，也为我接下来的研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对统计学一直有点抵触，觉得那是一门死记硬背公式的学科，但《统计学（第四版）》彻底改变了我的看法。这本书的语言风格非常亲切，像是老朋友在给你讲解一些有趣的事情，而不是冰冷的教科书。它没有一开始就堆砌大量的数学符号，而是从一些非常生活化的场景入手，比如解释概率的时候，会聊到彩票中奖的可能性，解释抽样的时候，会说到市场调研的例子。这些例子虽然简单，但却非常到位，一下子就把我带入了统计学的世界。而且，书中的图表制作精美，而且恰到好处，不会让人觉得是为了凑字数而添加。每一章的结尾都有一个“本章小结”，简洁明了地概括了本章的重点，对我这种记性不太好的人来说，简直是福音。我发现，原来统计学并不是那么遥不可及，它就在我们身边，影响着我们生活的方方面面。这本书让我对统计学产生了浓厚的兴趣，并且开始主动去了解更多关于统计学的内容。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始是被朋友推荐才入手的《统计学（第四版）》。我一直以为统计学是那种特别理论化、不接地气的学科，但这本书的实践性让我大开眼界。它不仅解释了“是什么”，更重要的是讲了“怎么用”。书里有很多案例分析，覆盖了经济、金融、医学、社会科学等多个领域，让你能直观地感受到统计学在这些领域中的强大应用。我特别看重的是它对统计软件使用的指导，虽然书中没有直接列出软件操作步骤，但它提到的很多方法和思路，结合我平时用的SPSS或R语言，简直是如虎添翼。以前觉得做统计分析就是对着数据敲代码，但这本书让我认识到，背后的逻辑和对结果的解读才是更重要的。它教会我如何提出正确的问题，如何选择合适的统计模型，以及如何批判性地看待分析结果。对于想要将统计学知识转化为实际生产力的人来说，这本书绝对是一份宝藏。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，引导你一步步探索数据背后的奥秘，提升你的分析决策能力。