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

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本书在阐述统计理论方法时，深入浅出，尽可能利用通俗易懂的语言进行解释，避免不必要的公式推导和数据演算，把统计知识的学习与Excel软体的运用有机结合，注重培养学生收集所需数据、选择正确的方法去整理和分析数据以及利用计算机软体输出的结果得出结论、对其进行解释；注重培养学生应用统计知识去分析和解决实际问题的能力。每章后面配有本章小结以及思考与练习题，便于学生把握本章的学习要点，并透过思考与练习题加深其对本章内容的理解和掌握。

好的，这是一份不包含“统计学概论（第二版）”内容的图书简介，旨在为读者呈现一部深入、全面且引人入胜的统计学领域新著的概貌。 --- 书名：《数据洞察与决策科学：现代统计方法的原理与实践》 卷首语：在信息洪流中锚定真理 我们正身处于一个由数据驱动的时代。每一次点击、每一次交易、每一个传感器读数都在无声地诉说着世界的变化。然而，数据本身并无意义，它需要被解读、被结构化、被转化为可操作的知识。本书并非对传统统计学理论的简单重复，而是对支撑现代数据科学和商业智能的核心统计思维框架进行一次彻底的、实用的重构。我们旨在为那些渴望跨越“数据”与“洞察”鸿沟的学者、分析师、工程师和管理者，提供一把通往精确决策的金钥匙。 第一部分：统计思维的基石——从概率到推断的蜕变 本书的第一部分将读者从基础的数学概率概念平稳过渡到严谨的统计推断体系。我们避免了过于晦涩的纯理论证明，而是聚焦于直觉的培养和模型构建的逻辑。 第一章：概率论的现代诠释与随机变量的张力 我们从信息论的视角重新审视概率，强调其在不确定性量化中的核心作用。重点讨论了连续与离散随机变量的特性，特别是高斯分布、泊松分布和二项分布在真实世界现象（如金融波动、故障率分析）中的具体应用。本章深入剖析了矩估计、最大似然估计（MLE）的原理及其在参数估计中的效率优势，并引入了贝叶斯思想的早期萌芽，为后续的推断章节做铺垫。 第二章：抽样的艺术与抽样分布的威力 有效的推断依赖于高质量的样本。本章详细考察了复杂抽样设计，包括分层抽样、整群抽样以及自适应抽样方法在特定研究场景下的适用性。我们将重点论述中心极限定理（CLT）的实际意义，并阐释它如何使得我们能够在不完全了解总体分布的情况下，依然能够对均值和比例进行可靠的推断。本章特别引入了Bootstraping（自助法）作为一种非参数的强大工具，用以估计统计量的抽样分布，尤其适用于难以解析的复杂统计量。 第三章：统计推断的双重路径：区间估计与假设检验的精妙平衡 推断的两大核心支柱——置信区间和假设检验——在本章得到细致入微的讲解。我们不再停留在传统的P值解读，而是深入探究显著性水平的哲学含义、I型和II型错误的权衡，以及功效分析（Power Analysis）在实验设计中的前置地位。对于区间估计，我们对比了正态性假设下的经典区间与基于经验分布的非参数区间，强调在模型假设被打破时，鲁棒性估计的重要性。 第二部分：线性模型的深化与回归分析的进阶应用 回归分析是统计学的核心，本书的第二部分致力于将线性模型推向其现代应用的前沿，处理现实数据中普遍存在的复杂性。 第四章：多元线性回归的结构与诊断的艺术 本章超越了简单的最小二乘法，重点探讨了多重共线性的识别与处理（如岭回归和Lasso）、异方差性的检验与修正（如稳健标准误），以及模型选择的量化标准（AIC, BIC, Adjusted $R^2$）。我们引入了偏最小二乘法（PLS），特别适用于高维、数据量相对较小的情景。诊断部分，如残差分析的进阶技巧、影响点识别（Cook's Distance）和模型设定误差的检验，构成了本章的核心。 第五章：广义线性模型（GLM）的统一框架 当响应变量不再服从正态分布时，我们需要更强大的工具。本章系统阐述了GLM的三个核心要素：随机部分（误差分布）、系统部分（线性预测器）和链接函数。我们将重点应用泊松回归（计数数据）、Logit/Probit回归（二元响应）和Gamma回归（正偏态连续数据）。本章将详述最大似然估计（MLE）在GLM中的应用以及迭代再加权最小二乘法（IRLS）的求解过程。 第六章：混合效应模型：处理层级结构数据的利器 在生物统计、教育研究和社会科学中，数据往往具有嵌套结构（如学生在班级内，病人在医院内）。本章引入了线性混合效应模型（LMM），用以同时估计固定效应（总体效应）和随机效应（个体变异）。我们详细探讨了方差分量估计的方法（REML vs. MLE），并讨论了如何选择合适的随机效应结构（随机截距、随机斜率）。这为处理纵向数据和多中心试验提供了坚实的理论基础。 第三部分：面向预测与非参数方法的拓展 现代统计学越来越强调预测的准确性与模型的灵活性。第三部分转向更具现代色彩的统计工具。 第七章：时间序列分析：捕捉动态关联 本章聚焦于具有时间依赖性的数据。在介绍平稳性概念和自相关函数（ACF/PACF）之后，我们深入讲解ARIMA模型的建立、识别与诊断。随后，本章扩展至更复杂的模型，包括季节性模型（SARIMA）以及GARCH模型在金融波动率建模中的应用，强调了残差序列的异方差性对时间序列预测的挑战。 第八章：非参数与半参数方法的灵活性 当数据不服从任何预设分布时，非参数方法成为首选。本章介绍核密度估计（KDE）作为分布估计的替代方案，以及核回归（Kernel Regression）如何实现局部平滑估计。同时，我们探讨了样条函数（Splines）在曲线拟合中的应用，提供了一种比多项式回归更灵活且约束更少的拟合手段，特别是在处理非线性趋势时表现出色。 第九章：贝叶斯推断：从先验到后验的逻辑重构 本书的收官部分将贝叶斯统计的强大力量全面展现。我们详细阐述了贝叶斯定理的核心思想，对比了频率学派与贝叶斯学派在推断哲学上的根本差异。重点讲解马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽样，如何用于复杂模型后验分布的近似计算。通过实例演示，读者将掌握如何选择恰当的先验分布，并基于数据构建可解释的后验预测分布。 本书特色： 计算驱动的教学法： 每一理论讲解后，均配有基于R语言和Python的实际案例代码演示，确保理论与实践的无缝衔接。 决策导向的案例分析： 案例取材于经济学、工程可靠性、市场研究和公共卫生等前沿领域，强调统计结果如何转化为商业或科研决策。 强调模型假设的敏感性分析： 贯穿全书，注重引导读者思考“如果假设被违反了怎么办？”这一关键问题，培养审慎的统计实践者。 目标读者： 对严谨的统计推断有深入学习需求的研究生、数据分析师、量化研究人员、以及希望系统性提升数据解读能力的行业专业人士。 ---

第一章　 总论  （１）
第一节　 什么是统计  （２）
第二节　 统计中的基本术语  （８）
第三节　 用 Ｅｘｃｅｌ 进行统计分析  （１４）

第二章　 统计数据的收集与整理 （１８）
第一节　 统计数据的收集 （１８）
第二节　 统计数据的整理 （２２）
第三节　 统计图与统计表 （２８）

第三章　 统计指标 （３５）
第一节　 总量指标和相对指标 （３６）
第二节　 平均指标 （４３）
第三节　 变异指标 （５１）
第四节　 利用 Ｅｘｃｅｌ 计算数据分佈特征指标  （５４）

第四章　 抽样估计 （５８）
第一节　 抽样估计的基本问题 （５８）
第二节　 总体均值和成数的抽样误差与区间估计 （６４）
第三节　 抽样数目的确定 （７０）

第五章　 相关与回归分析  （７５）
第一节 相关分析 （７５）
第二节 一元线性回归分析 （８３）

第六章　 时间序列分析  （９４）
第一节　 时间序列的水平分析 （９４）
第二节　 时间序列的速度分析 （９８）
第三节　 时间序列的长期趋势测定  （１０２）
第四节　 时间序列的季节变动测定  （１０８）

第七章　 统计指数  （１１７）
第一节　 统计指数的概念、 作用和分类  （１１７）
第二节　 总指数的计算  （１２０）
第三节　 指数体系与因素分析  （１２７）
第四节　 几种常用的价格指数  （１３５）

第八章　 综合评价  （１３９）
第一节　 综合评价概述  （１３９）
第二节　 评价指标的选择与数据处理  （１４１）
第三节　 综合评价方法  （１４７）

附录  （１５６）
附表１　 标准正态分佈函数值表  （１５６）
附表２　 ｔ 分佈上侧分位数表  （１５８）
 

序　

　　当今的时代是大数据时代， 处处都离不开数据的收集和处理， 就像人人都必须具备读写能力一样， 人人都有必要具备基本的统计知识和技能。《统计学概论》作为经济类和管理类专业的学生学习统计学基本理论和方法的一本入门教材， 自第一版问世以来， 得到广泛的认可和使用， 并荣获全国高校现代化远程教育协作组评比的网络教育教材建设奖金奖。因此， 本次修订保持了第一版的框架结构。针对网络教育、成人教育和广大在职人员的学习需要， 本教材力图突出实用、简明、易懂的特点， 着重在以下两方面作了修订： 强化了实践中广泛应用的理论和方法， 如综合评价部分， 强化了数据的预处理； 全面更新了教材例题和练习题的数据， 有利于将教学与实际紧密联系起来。 欢迎各位将有关建议和意见及时反馈给我们， 我们将不断改进！

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**评价五** 我购买《统计学概论（第二版）》主要是出于工作上的需求。我目前的工作涉及到需要进行市场调研和数据分析，虽然有专业的软件可以辅助，但我总觉得，如果缺乏对统计学原理的深入理解，很多分析结果就只能停留在表面，无法挖掘其真正的价值。我特别希望这本书能够帮助我提升数据解读的能力，让我能够更准确地判断数据的可靠性，识别潜在的偏差，并从中提取出有用的洞察。我关注的重点在于，它在讲解各类统计方法时，是否能够提供一些实际应用的案例，并且这些案例最好能够贴合当前的市场环境或者行业趋势。例如，在解释抽样方法时，能否结合一些实际的民意调查或者产品用户反馈的收集过程？在讲解假设检验时，能否模拟一个产品推广的效果评估场景？我期待它能够像一位经验丰富的实践者，分享他在实际工作中如何运用统计学解决问题的思路和技巧。这本书的“第二版”也让我对它的时效性有一定期待，希望能包含一些更新的统计方法或者在现代数据处理方面有所体现。

评分☆☆☆☆☆

**评价八** 我购买《统计学概论（第二版）》的初衷，是希望能够更好地理解身边的世界。我们生活在一个被数据包围的时代，从新闻报道中的民意调查，到广告宣传中的产品效果数据，再到社交媒体上的各种分析，统计学的身影无处不在。我希望这本书能够帮助我拨开迷雾，看清这些数据背后的真相。我特别关注它在讲解一些统计概念时，是否能够提供一些“反例”或者“误用”的案例，这样可以让我更好地认识到统计学的局限性和潜在的误导性。我希望这本书不仅仅是教授我如何计算，更是教会我如何“批判性地”看待统计结果，如何识别那些可能存在的偏见和陷阱。例如，在讲解相关性和因果性时，能否举出一些经典的例子，说明两者之间的区别？在讲解抽样误差时，能否展示一些因为抽样不当而导致结论偏差的案例？我期望这本书能够培养我一种“数据素养”，让我能够更清晰、更理智地理解和分析周围世界中出现的各种统计信息。

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 这本书《统计学概论（第二版）》吸引我的一个重要原因，是它被定位为“概论”。这意味着它应该能够在一个比较宏观的层面上，为我勾勒出统计学的全貌，让我了解这个学科的构成和发展脉络。我一直觉得，学习任何一门学问，如果能够先建立起一个整体的框架，再深入到细节，会比直接钻研某个具体概念来得更有效率。我特别关注的是，它在开篇部分，是否能够清晰地界定统计学与其他相关学科，比如数学、计算机科学之间的联系和区别，这有助于我更好地将统计学知识融入到我的学习和工作中。我期望这本书能够提供一些“为什么”的解释，而不仅仅是“是什么”和“怎么做”。例如，为什么某个统计方法会被发明出来？它解决了什么问题？在不同的情境下，我们应该如何选择最合适的统计工具？这些深层次的思考，能帮助我建立起对统计学的真正理解，而不是死记硬背公式。我还会仔细审视它在概念解释上是否严谨，但同时又避免过于学院派的生硬表达。毕竟，作为一本“概论”，它应该能够面向更广泛的读者群体，包括像我这样，希望对统计学有一个全面认识但并非专业背景的人。

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 我当初会注意到这本《统计学概论（第二版）》，完全是因为朋友的强烈推荐。他是一位在数据分析领域工作多年的前辈，每次他提到统计学，总会不自觉地提到“基础要打好”，而他推荐这本书，就是因为它能够提供一个稳固的基石。我本身对统计学一直抱持着一种又敬又畏的态度，感觉它既重要又有点难以掌握。收到书后，我迫不及待地翻阅了前几章，第一眼就注意到它在语言风格上，似乎尝试用比较平易近人的方式来解释一些复杂的概念。我非常希望作者能够在这个基础上，再多一些生活中常见的例子，或者从一些热门的社会现象、经济趋势出发，来引入统计学的概念。这样一来，学习过程会更有代入感，也不会觉得统计学只是数字和公式的堆砌。我特别喜欢教科书中一些“知识拓展”或者“思考题”的设计，它们能帮助我从不同的角度去理解同一个概念，并且激发我主动去探索。这本书如果能在这方面做得更出色，绝对会大大提升我的学习体验。我非常看重一本书的“可读性”，毕竟学习是一个循序渐进的过程，如果一开始就被晦涩的语言劝退，那后续的进度就会大打折扣。我期待这本书能够像一位经验丰富的老师，耐心且有条理地引导我一步步走进统计学的世界。

评分☆☆☆☆☆

作为分隔符。 **评价一** 这本书我拿到手大概有一段时间了，老实说，我当初买的时候，是被封面设计吸引的，那种沉稳又带点现代感的配色，让它在众多教科书里脱颖而出。拿到书的第一印象是纸质很不错，拿在手里有种扎实感，翻页也相当顺畅，不会有廉价感，这点很重要，毕竟是需要长时间翻阅的书。打开目录的时候，我稍微浏览了一下，感觉编排上应该是有用心的，逻辑性应该会比较强。我特别关注的是它是否有针对初学者友好的设计，比如章节之间的衔接是否自然，有没有一些辅助性的图表或者案例说明，因为统计学对很多人来说，一开始接触确实会有点抽象，如果能有好的引导，学习起来就会事半功倍。我从事的工作需要处理不少数据，虽然不直接是统计学专业，但对基础的统计概念和方法有一定的需求，所以希望这本书能够帮助我建立起一个扎实的理论基础，并且能够将学到的知识运用到实际工作中，解决我遇到的实际问题。我很期待这本书的后续内容，希望能看到它如何将抽象的统计概念，通过清晰的讲解和恰当的例子，变得容易理解，并且能引发我进一步深入学习的兴趣。这本书的第二版，也暗示着它在前一个版本的基础上有所更新和改进，这让我对它的内容质量更加有信心。

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 拿到《统计学概论（第二版）》这本书，我的第一个感觉是它很有“诚意”。我从事的行业，虽然不是纯粹的统计学相关，但近几年来，大数据、人工智能这些词汇充斥着我们的工作日常，而统计学，无疑是这一切的底层支撑。我总觉得，如果想在这个领域走得更远，扎实的统计学基础是必不可少的。这本书的出版，正好满足了我学习这方面知识的需求。翻开书页，我会特别留意作者在引言部分是否有提到编写这本书的目的和愿景，这通常能反映出作者的教学理念。我期待它不仅仅是知识的罗列，而是能够传递一种理解统计学思维方式的方法。我关注的一个重点是，它在讲解过程中，是否有穿插一些历史发展的小故事，或者介绍一些重要的统计学家，这样可以增加学习的趣味性，也能帮助我们理解统计学概念的由来和演变。此外，我希望它在排版上能够做到图文并茂，清晰的图表能够极大地辅助理解，尤其是那些涉及到概率分布、回归分析的图示，如果能设计得直观易懂，将非常有帮助。我还会留意它在练习题的设计上，是否能够由浅入深，并且提供详细的解答或者解题思路，这是检验学习效果的关键。

评分☆☆☆☆☆

收到！以下是以台湾读者口吻撰写的《统计学概论（第二版）》的10段不含实际书本内容的图书评价，每段超过300字，风格、内容和语句结构差异很大，且避免AI痕迹，使用

评分☆☆☆☆☆

**评价七** 说实话，我当初买《统计学概论（第二版）》这本书，是抱着一种“学习新技能”的心态。我目前的职业发展，越来越倾向于与数据打交道，而统计学，无疑是进入这个领域的一把钥匙。我深知，理论知识的学习是基础，但更重要的是如何将这些知识转化为实际的应用能力。因此，我非常关注这本书在“实践应用”方面的侧重点。我期待它能够提供一些清晰的步骤，指导我如何一步步地进行数据分析，从数据的收集、整理，到选择合适的统计方法，再到结果的解释和报告的撰写。我特别希望它能够介绍一些常用的统计软件，比如R、Python或者SPSS，并且在讲解某些统计方法时，能提供相应的软件操作示例。这样，我就可以在学习理论的同时，动手实践，加深理解，并且能够直接应用到我的工作项目中。这本书的“第二版”，也让我对它的内容有所期待，希望它能包含一些新的统计工具或者更现代化的数据分析流程。

评分☆☆☆☆☆

**评价九** 这本《统计学概论（第二版）》是我在大学时期就一直想拥有的参考书。虽然我已经毕业工作一段时间了，但每次遇到需要处理数据或者理解复杂分析报告的时候，总会觉得自己的统计学基础不够扎实。我当初选择它，是因为在学术界，它一直被认为是一本比较经典和权威的入门教材。我非常看重它在概念的清晰度和逻辑的严谨性方面。我期望这本书能够像一个百科全书，为我提供一个全面而深入的统计学知识体系。我会在翻阅时，仔细检查它对于一些基础概念的定义是否准确，例如概率、随机变量、抽样分布等。我还会留意它在讲解某个定理或方法时，是否能够给出严谨的数学推导过程，即使我不能完全理解所有推导细节，但这种严谨性本身就能给我带来一种安全感和信任感。我希望这本书能够帮助我建立起一个扎实的理论基础，让我能够更有信心去学习更高级的统计学内容，并且在工作中能够举一反三，灵活运用所学的知识。

评分☆☆☆☆☆

**评价六** 我之所以对这本《统计学概论（第二版）》产生兴趣，是因为我一直对“数字背后的故事”充满好奇。我总觉得，任何数据，背后都隐藏着一定的规律和信息，而统计学，就是解读这些信息的一门语言。我期望这本书能够像一位引路人，带领我认识这门语言的基本词汇和语法，让我能够慢慢地读懂那些复杂的数据报表。我特别留意它在讲解一些基础统计量，比如均值、中位数、方差的时候，是否能够用一些非常生动形象的比喻来解释，而不是直接给出枯燥的公式。我希望它能够教会我如何“思考”统计问题，而不是仅仅“计算”统计问题。例如，当面对一组数据时，我应该先从哪些角度去分析？我应该关注哪些关键的指标？我应该如何避免被一些表面上的数据现象所误导？我期待这本书能够帮助我建立一种批判性思维，让我能够更理性地看待和理解周围世界中的各种统计信息。这本书的“第二版”也可能意味着它在内容上会有更新，我期待它能够加入一些近期出现的统计学研究成果或者应用实例，让我能够与时俱进。