统计学（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 抽样调查
• 假设检验
• 实验设计
• 统计建模

本书由浅入深，全面阐述了统计学的基本概念、原理和方法，并运用电脑软体结合实例进行统计运算和分析。本书是管理类各专业统计学课程的教材，也可作统计工作者及经济管理工作人员的自学、参考用书。本书理论结合实际，便于读者理解和学习。

《现代应用统计学导论》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学基础知识体系，并侧重于当代数据科学和实际应用中的方法论。本书超越了传统的描述性统计和概率论的初步介绍，着重于推断统计的核心概念，以及如何利用这些工具解决现实世界中的复杂问题。 本书结构清晰，循序渐进，共分为六大部分，共十五章： 第一部分：统计学思维与数据基础 本部分为全书的基石，旨在培养读者的统计学思维模式，理解数据在现代决策制定中的核心地位。 第一章：统计学的视角与数据素养。 本章首先探讨统计学作为一门科学的本质，它不仅仅是数字的处理，更是一种关于不确定性、变异性和证据评估的思维框架。我们深入讨论了“总体”与“样本”的区别，区分了实验研究与观察研究的设计原则。着重分析了数据类型（定性、定量、离散、连续）对后续分析方法选择的重要性。此外，我们详细阐述了现代数据素养的要求，包括对数据来源的批判性评估、对测量误差的理解以及数据可视化在传达信息中的双重作用（揭示模式与潜在误导）。 第二章：描述性统计与数据可视化精要。 本章聚焦于如何有效地总结和展示数据。除了回顾均值、中位数、众数和标准差等基础度量，我们将重点介绍如何处理偏态数据（如使用几何均值或截尾均值）以及区分样本统计量与总体参数。在可视化方面，本书摒弃了简单图表的堆砌，转而强调信息密度高的图形，如箱线图（Box Plot）及其在比较多个分布时的优势、直方图的合理分箱策略，以及散点图矩阵在多变量初探中的应用。特别探讨了如何在可视化中避免欺骗性表达，例如不恰当的轴截断或维度滥用。 第二部分：概率论与随机变量基础 本部分为推断统计打下必要的数学和逻辑基础，但侧重于其在不确定性建模中的应用。 第三章：概率论的基本概念与条件概率。 本章详细阐述了事件、样本空间、独立性、互斥性等基本概念。我们引入了贝叶斯定理作为核心工具，强调其在根据新信息更新信念（先验概率到后验概率的转化）中的重要性，这对于后续的假设检验和贝叶斯方法至关重要。 第四章：离散与连续随机变量及其分布。 本章系统介绍了主要的概率分布。对于离散分布，我们深入研究了二项分布、泊松分布及其在事件计数中的应用。对于连续分布，重点讲解了正态分布（及其在中心极限定理中的核心地位）、均匀分布和指数分布。书中提供了大量的实际案例，例如，如何使用泊松分布模拟呼叫中心的工作量，或如何利用正态分布描述自然现象的变异性。 第三部分：推断统计学的核心：估计与抽样分布 本部分是全书的转折点，将从描述转向推断，解释如何从样本信息可靠地推断总体特征。 第五章：抽样分布与中心极限定理的实际意义。 本章详细解释了为什么统计推断是可能的。中心极限定理的讲解不再停留在理论层面，而是通过模拟实验直观展示了无论原始总体分布如何，样本均值的分布都趋于正态的强大效应，这是所有参数估计的基础。 第六章：点估计与区间估计。 本章详细介绍了参数估计的方法。我们比较了矩估计法（Method of Moments）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优缺点，重点讲解了MLE在复杂模型中的应用。在区间估计部分，本书详尽阐述了置信区间的构造、解释及其与样本容量的关系，强调了“95%置信”的真正含义——长期覆盖率而非单次事件的概率。 第四部分：参数假设检验的系统框架 本部分系统介绍了统计推断中最常用、也是最关键的工具——假设检验。 第七章：假设检验的基本逻辑与步骤。 本章建立了一个统一的假设检验框架，包括零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的设定、检验统计量的选择、P值的正确解读，以及犯第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡。我们特别强调了统计显著性与实际重要性（效应量）的区别。 第八章：基于正态分布的检验：均值与比例的检验。 详细介绍了单样本t检验、双样本t检验（包括等方差和不等方差的Welch's t检验）、配对样本检验。同时，针对比例数据，讲解了Z检验和卡方拟合优度检验在处理二元结果时的应用。 第九章：方差分析（ANOVA）的原理与应用。 本章将检验扩展到多组均值比较。我们不仅讲解了单因素方差分析（One-way ANOVA）的F检验原理（组间变异与组内变异的比较），还深入探讨了多重比较问题（如Tukey's HSD方法）和双因素方差分析（Two-way ANOVA）中对交互作用的识别与解释。 第五部分：回归分析：建模与预测 本部分转向统计建模，是现代数据分析的核心技能。 第十章：简单线性回归模型。 本章构建了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的基础。除了参数估计，重点放在了模型假设的检验（残差的正态性、独立性、方差齐性）以及如何使用$R^2$和调整$R^2$评估模型拟合优度。 第十一章：多元回归分析。 本章扩展到多个预测变量的情况。我们详细讨论了多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，分类变量（虚拟变量/哑变量）的引入，以及模型选择中的逐步回归、前向选择和后向剔除策略的优缺点。 第十二章：回归模型的诊断与非线性关系处理。 强调模型诊断的重要性，引入了杠杆点、影响点（Cook's Distance）等概念。同时，探讨了如何通过变量变换（如对数变换）或引入多项式项来处理数据中的非线性关系，使模型更贴合实际情况。 第六部分：高级主题与非参数方法 本部分介绍了超越标准正态性假设的高级分析技术。 第十三章：计数数据与泊松回归。 专门处理当因变量是计数数据（如事件发生次数）时的建模挑战。详细介绍了泊松回归的原理、对过度离散的修正（如负二项模型），以及如何解释回归系数的泊松速率比（Incidence Rate Ratios, IRR）。 第十四章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归。 针对二元或多类别结果，本章重点介绍了卡方检验（用于关联性分析）和逻辑回归（Logistic Regression）。逻辑回归的讲解侧重于解释赔率比（Odds Ratio）的实际含义，以及如何评估模型区分度（如ROC曲线和AUC值）。 第十五章：非参数统计方法简介。 鉴于现实数据不总是服从理想分布，本章介绍了当数据违反正态性或方差齐性假设时的替代方案，如曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）替代t检验，以及Kruskal-Wallis检验替代单因素方差分析。这些方法为处理“脏数据”提供了可靠的备用工具。 本书配备了大量的例题、案例研究和章节末的思考题，鼓励读者使用主流统计软件（如R或Python库）进行实践操作，确保理论知识能够顺利转化为解决实际问题的能力。本书适合统计学、经济学、生物统计学、社会学及工程学等领域的高年级本科生、研究生以及需要深入了解和应用统计方法的专业人士阅读。

第１ 章　 绪论 (１)
第１ 节　 什么是统计 (１)
第２ 节　 统计学的含义 (４)
第３ 节　 统计学的分科 (５)
第４ 节　 统计数据的类型 (６)
第５ 节　 统计学的基本概念 (８)
第６ 节　 统计工具软件简介 (１０)
思考与练习 (１５)

第２ 章　 统计数据的收集 (１８)
第１ 节　 数据的来源和收集方法 (１８)
第２ 节　 研究对象的选择 (２９)
第３ 节　 运用 ＳＰＳＳ 进行简单随机抽样 (４０)
思考与练习 (４５)

第３ 章　 统计数据的整理 (４９)
第１ 节　 数据预处理 (４９)
第２ 节　 统计表 (５４)
第３ 节　 统计图 ５９)
思考与练习 (６７)

第４ 章　 统计数据的特征描述 (７２)
第１ 节　 集中趋势的度量 (７２)
第２ 节　 离散程度的度量 ８３)
第３ 节　 分佈形状的度量 (８９)
第４ 节　 ＳＰＳＳ 操作 (９２)
思考与练习 (９８)

第５ 章　 统计指数 (１０４)
第１ 节　 统计指数的概念、性质和分类 (１０４)
第２ 节　 综合指数 (１０６)
第３ 节　 平均数指数 (１１３)
第４ 节　 指数体系与因素分析 (１１８)
思考与练习 (１２３)

第６ 章　 概率及抽样分佈 (１３０)
第１ 节　 随机变量及其概率分佈概述 (１３０)
第２ 节　 统计量 (１４３)
第３ 节　 抽样分佈  (１４４)
第４ 节　 几种常见统计量的抽样分佈  (１４７)
思考与练习  (１５３)

第７ 章　 参数估计  (１５９)
第１ 节　 参数估计的基本问题  (１５９)
第２ 节　 点估计 (１６０)
第３ 节　 区间估计 (１６１)
第４ 节　 样本容量的确定 (１７２)
思考与练习 (１７４)

第８ 章　 假设检验  (１８１)
第１ 节　 假设检验的基本原理 (１８１)
第２ 节　 单个总体参数的检验 (１８６)
第３ 节　 两个总体的假设检验 (１９０)
第４ 节　 运用 ＳＰＳＳ 进行假设检验 (１９５)
思考与练习  (１９９)

第９ 章　 方差分析  (２０３)
第１ 节　 方差分析引论  (２０４)
第２ 节　 单因素方差分析  (２０８)
第３ 节　 双因素方差分析 (２１３)
第４ 节　 运用 ＳＰＳＳ 进行方差分析  (２１９)
思考与练习  (２３０)

第１０ 章　 相关回归分析  (２３４)
第１ 节　 相关分析  (２３４)
第２ 节　 一元线性回归分析  (２４１)
第３ 节　 多元线性回归分析  (２５０)
第４ 节　 非线性回归分析 (２５２)
第５ 节　 运用 ＳＰＳＳ 进行相关回归分析  (２５４)
思考与练习   (２６１)

第１１ 章　 时间序列分析与预测 (２６８)
第１ 节　 时间序列概述  (２６８)
第２ 节　 时间序列的描述性分析 (２７１)
第３ 节　 时间序列预测程序 (２７４)
第４ 节　 平稳序列和趋势型序列的预测 (２７９)
第５ 节　 季节型序列的预测 (２９１)
第６ 节　 运用 ＳＰＳＳ 进行时间序列分析与预测 (２９４)
思考与练习  (３１１)
附录  (３１６)

序

　　随着中国市场经济的不断发展和完善，统计理论和统计方法的应用越来越广泛，统计已成为人们认识世界和进行决策所必不可少的工具，作为传授统计理论和方法的统计学，它是培养学生处理、分析数据，并使用统计学的原理与方法来分析社会经济现象能力的学科。

评分☆☆☆☆☆

拿到的這本《統計學（第二版）》，簡直讓我對統計學改觀！過去對統計的印象就是一堆數字和難懂的公式，但這本書卻用一種非常接地氣的方式，把我對統計的恐懼感給消除了。作者寫書的語氣，感覺就像是朋友在跟你分享他對統計的理解，非常親切。 裡面的例子都貼近生活，像是分析社群媒體上的互動數據，或是研究消費者購買行為的模式，這些都是我平常會接觸到的事情，所以讀起來特別有感。書裡解釋觀念的方式也很聰明，不是一味地丟出定義，而是透過問題導向的方式，引導我去思考，然後再給出解答。像是解釋機率的時候，就從簡單的擲骰子開始，慢慢深入到更複雜的條件機率，讓我能夠一步步理解。 而且，這本書的編排也很棒，圖片、表格和文字的結合，讓學習過程更加生動有趣。我特別喜歡它在介紹一些比較進階的概念時，會穿插一些小提示或注意事項，提醒我可能遇到的陷阱，這對我這種新手來說，真的太有幫助了！學完之後，我感覺自己不只是記住了幾個公式，而是真正理解了統計學背後的邏輯和價值，能夠更有自信地去面對數據。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我本來對統計學這門課抱持著一種「能避就避」的態度，畢竟各種符號和計算總是讓人頭昏腦脹。但這本《統計學（第二版）》徹底顛覆了我的想法！從翻開第一頁開始，我就被它紮實的內容和清晰的邏輯深深吸引。作者對於統計學原理的闡述，層層遞進，循序漸進，即使是複雜的觀念，也總能被拆解成容易理解的步驟。我特別欣賞它在理論基礎上的嚴謹，同時又不失對實際應用的關注。 書中對於各種統計方法的介紹，都附有詳細的步驟說明和圖示，讓我能夠清晰地跟隨，一步步理解。舉例來說，在講解假設檢定時，作者並沒有直接丟出公式，而是先說明為什麼需要做假設檢定，以及在什麼情境下會用到。然後再逐步介紹零假設、對立假設、檢定統計量、P值等概念，最後再引導讀者如何判讀結果。這種由淺入深，由概念到應用的教學方式，讓我真正體會到統計學的魅力。而且，書末的習題設計非常多元，涵蓋了各種不同類型的問題，讓我能夠透過練習來鞏固所學，並且更加熟練地運用書中的知識。這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位耐心的老師，引導我一步步探索統計學的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

我不得不說，《統計學（第二版）》這本書，簡直是統計學領域的一股清流！過去接觸過不少統計學的入門書籍，但總覺得不是過於艱澀難懂，就是流於表面，缺乏深度。這本卻恰恰填補了這個空缺。作者的文筆流暢，思路清晰，把統計學這樣一門看似複雜的學科，闡述得條理分明，易於理解。 書中對於統計學概念的解釋，力求準確，同時又避免使用過於專業的術語，使得即使是初學者，也能夠快速上手。我尤其欣賞作者在探討統計學原理時，所展現的批判性思維。他不僅僅告訴你「是什麼」，更會引導你思考「為什麼」，以及在什麼情況下需要注意什麼。書中提供的案例，也都緊貼實際，能夠讓讀者在閱讀的過程中，將所學知識與現實生活聯繫起來。 此外，這本書對於統計軟體的使用也有相當的著墨，這對於現代社會的數據分析需求而言，是非常實用的一環。學習了書中的內容，不僅能夠掌握統計學的理論知識，更能具備實際操作的能力，這對於往後的學術研究或職場工作，都有極大的助益。總而言之，這本書不僅學術價值高，而且實用性也極強，絕對是值得推薦的優質讀物。

评分☆☆☆☆☆

這本《統計學（第二版）》的內容，真的讓我為之驚艷！身為一個過去對統計學抱持著複雜情感的學生，我一直以來都覺得這門學科充斥著太多抽象的概念和難以理解的公式。然而，這本書卻以一種我從未預料到的方式，將統計學變得生動有趣。作者不僅僅是列出條條框框的規則，而是巧妙地將統計學的應用融入到我們日常生活中常見的場景中，讓學習過程不再枯燥乏味。 我特別喜歡書中對於數據分析方法的多樣化介紹，從基本的描述性統計，到進階的推論性統計，每一部分都講解得相當透徹。書中大量的圖表和實例，就像一幅幅生動的圖像，將抽象的數據轉化為具體的資訊，讓我能夠更直觀地理解統計學的原理。例如，在講解迴歸分析時，作者不僅展示了如何建立模型，更深入探討了模型解釋的意義，以及如何運用這些模型來預測和決策。這種深入淺出的講解方式，讓我感覺自己不只是在被動地接受知識，更是在主動地探索和學習。每一次閱讀，都像是與一位經驗豐富的統計學家進行深度對話，讓我受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

天啊！拿到這本《統計學（第二版）》，我整個眼睛都亮了！平常最怕看到數字和公式，但這本真的不一样。作者寫得有夠親切，感覺就像是請了一位超級厲害但又很懂我們的統計學家，在旁邊手把手教一樣。開頭就來個生活化的例子，像是股票市場的波動，或是網路上大家分享的食譜成功率，馬上就讓我對統計學產生興趣，不再覺得它是高高在上的學問。 裡面解釋各種概念，像是平均數、中位數、標準差，都用了很多圖表和實際案例，我這種非數學系背景的人竟然也能看懂，真的太感動了！而且，它不只是教你怎麼算，更強調「為什麼」要這麼算，背後代表什麼意義。有時候看書看到一半，腦袋就打結了，但翻到後面的圖解或補充說明，立刻豁然開朗。書裡的習題也設計得很有意思，不會讓你覺得是在做無聊的練習，而是像在解決實際問題，很有成就感。尤其喜歡它介紹一些常用的統計軟體應用，像Excel或R，直接教你怎麼操作，讓我感覺學到的東西真的能用在生活或工作上，而不是只停留在課本裡。總之，這本真的是統計學的入門聖經，推薦給所有跟我一樣曾經對統計學感到恐懼的朋友們！