研究所讲重点【统计学考前冲刺30天】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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考前30天的你有着怎样的心情呢？忐忑不安?自我怀疑？念了一堆仍然觉得脑袋空空?还是想着要自我放逐，心中筹画着明年再来的大计？

　　教了这许多年统计学之后，在最后的考前阶段，最常见到两种学生，其一，「热锅蚂蚁型」，基本观念与题型都还不熟，上课讲义也还没完整复习过一遍，急得像热锅上的蚂蚁，看那坊间的统计学题库书都是厚厚的一大本，时间紧迫，根本不可能做得完，心中只能想着放弃统计算了!其二，「走火入魔型」，自认为基本题没什么大不了(其实基本观念还是似懂非懂)，手中抱着考古题里的艰涩难题，努力地钻那牛角尖，却放着投资报酬率较高的基本题不去管，殊不知那些个艰涩难题实在没什么参考价值，再出现的机率也几近于零。

　　这本书就是为这两类同学所预备的，统计学要拿一些基本分数是再简单不过的了，热锅蚂蚁型的同学要知道，从0分到60分是相当容易达成的，你把时间投注在统计学的基本题型上，绝对有很高的报酬率;至于走火入魔型的同学，常常不爱听老师的劝告，数年来的经验告诉我，只想着要埋首苦「算」的这种同学，下场都不太好，何不回过头来，先检视自己基本题是不是都会了？是不是按计算机都不会有失误?是不是如果整张考卷考出60分的基本题，我一定可以在这个部分拿个50–55分?如果不是的话，张翔老师告诉你，去做那些个艰涩难题都是没有意义的浪费时间!

　　同学们！醒醒吧！反覆加强基本观念和基本题型，才是考上研究所的唯一法门！！

　　这本书把统计学的15个章节，依内容细分出小节，每个小节都先给一些基本观念和公式的小小整理，让同学回忆一下课堂上所教的内容;而考题的部份，总共收录了大约300题的统计学考题，全部都是最最基本的题型，只要这些基本题型都弄懂，也都解得出来了，想要考上一般的研究所，张翔老师向你保证，那是绰绰有余的!(至于想要考上台、政、清、交，考前30天是当然是不够的啦！)
 

深入剖析现代数据科学的基石：统计推断与应用实战 本书导读： 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心动力。然而，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何从中提取出具有洞察力的知识，并将其转化为可靠的行动指南。本书并非专注于短期应试技巧的冲刺手册，而是致力于构建一套全面、扎实且高度实用的统计学理论和应用框架，为读者在学术研究、商业分析乃至日常决策中，提供一套严谨的“数据读心术”。 我们深知，统计学是一门既需要深厚理论基础，又极其依赖实践操作的学科。因此，全书结构经过精心设计，旨在平衡理论的严密性与应用的灵活性，确保读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。 --- 第一部分：统计学基础与描述性分析的深度重构（奠定基石） 本部分旨在为读者打下坚不可摧的概率论和描述性统计基础，这是后续所有复杂推断的逻辑起点。 第一章：概率论的哲学与演算 我们将从概率论的公理化定义出发，深入探讨随机变量的概念、离散型与连续型分布的本质区别。重点剖析经典分布（如二项分布、泊松分布、指数分布）在现实世界中的模型契合度与参数解释。更进一步，我们将探讨条件概率、贝叶斯定理的深层含义，揭示其在不确定性决策中的核心作用，而非仅仅将其视为一个公式。对于联合分布和边缘分布，我们将通过高维数据的可视化案例，展示如何理解变量间的相互作用。 第二章：描述性统计的艺术与陷阱 数据的“画像”是统计分析的第一步。本章超越了简单的均值、中位数、标准差计算。我们详细讲解了如何选择恰当的集中趋势和离散程度度量指标，并强调了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对数据分布形态的决定性影响。在可视化方面，我们将聚焦于如何利用箱线图（Box Plot）识别异常值（Outliers）的策略，以及如何通过直方图和核密度估计（KDE）准确捕捉数据分布的真实轮廓，警惕因单一指标带来的误导性结论。 --- 第二部分：统计推断的核心逻辑（从样本到总体） 本部分是统计学的灵魂所在，聚焦于如何利用有限的样本信息，对无限的总体进行科学的推断。 第三章：抽样的科学与大数定律 理解抽样的重要性至关重要。本章将系统阐述各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等）的优劣及其对后续推断有效性的影响。我们将用严谨的数学语言阐释中心极限定理（CLT）的强大力量，解释为何无论总体分布如何，大样本的均值分布都会趋向于正态分布，这是所有参数估计的理论支柱。 第四章：参数估计的严谨性 本章深入探讨点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。对于点估计，我们将对比矩估计法（Method of Moments, MOM）和最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理、效率和优缺点。在区间估计方面，重点讲解置信区间的构建逻辑、置信水平的真正含义，以及如何根据样本量和总体方差已知/未知的情况，灵活运用Z分布和t分布构建可靠的估计区间。 第五章：假设检验的决策框架 假设检验是科学研究的核心工具。本章详细拆解“原假设”与“备择假设”的建立过程，重点剖析第一类错误（Type I Error, $alpha$）和第二类错误（Type II Error, $eta$）的权衡艺术。我们将系统介绍Z检验、t检验（单样本、双样本、配对样本）的适用条件和计算步骤，并深入探讨p值（p-value）的准确解释——它不是犯错的概率，而是检验零假设下观察到当前结果或更极端结果的概率。 --- 第三部分：高级推断技术与模型构建（应对复杂数据） 在掌握基础推断后，本部分引导读者进入更广阔的数据建模领域，掌握处理多元关系和非正态数据的工具。 第六章：方差分析（ANOVA）的多因素比较 方差分析被视为t检验的推广。本章详细讲解单因素ANOVA（One-Way ANOVA）如何检验三个或更多组均值是否存在显著差异。更重要的是，我们将引入双因素ANOVA（Two-Way ANOVA），重点探讨因子间的“交互作用”（Interaction Effect）的检验与解释，这对于理解复杂系统（如市场营销、药物试验）中多因素的叠加效应至关重要。当ANOVA结果显著时，如何运用事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey HSD）进行两两比较，避免检验力损失。 第七章：线性回归模型的精细化操作 线性回归是数据分析的万能工具，但其有效性高度依赖于对前提假设的检验。本章不仅涵盖简单线性回归和多元线性回归的最小二乘法（OLS）原理，更侧重于回归诊断。我们将详细讨论残差分析（Residual Analysis）以检验线性、独立性、同方差性和正态性的假设。此外，我们还会深入探讨多重共线性（Multicollinearity）的识别（如使用方差膨胀因子VIF）及其对模型稳定性的影响，以及如何通过变量选择技术（如逐步回归、Lasso/Ridge回归的原理介绍）优化模型结构。 第八章：非参数统计学的应用场景 当数据不满足正态性或方差齐性等严格假设时，非参数方法是必要的补充。本章系统介绍非参数检验，如Mann-Whitney U检验（对应独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（对应配对样本t检验）和Kruskal-Wallis H检验（对应单因素ANOVA）。我们将强调这些方法在处理小样本、有序数据或存在极端异常值时的稳健性，并提供何时应优先选择非参数方法的清晰决策路径。 --- 第四部分：时间序列与生存分析的初步探索（特定领域模型） 本部分作为高阶统计方法的入门，展示统计学如何应对特定结构的数据集，如随时间变化的观测值和事件发生时间。 第九章：时间序列数据的基本分解与建模 时间序列数据具有“相关性”这一特殊属性。本章首先介绍时间序列的平稳性（Stationarity）概念及其检验方法（如ADF检验）。随后，我们将介绍时间序列的经典分解模型（趋势、季节性、随机波动）。重点讲解自回归（AR）、移动平均（MA）模型的概念，并引入ARIMA模型的构建流程，帮助读者理解如何对具有时间依赖性的数据进行短期预测。 第十章：生存分析与事件发生时间统计 在医学、可靠性工程和市场流失分析中，事件的“发生时间”至关重要。本章介绍生存分析的基本概念，如生存函数S(t)和风险函数h(t)。重点讲解Kaplan-Meier方法用于估计生存概率，以及Log-Rank检验用于比较不同组间的生存曲线差异。最后，引入Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）的基本原理，演示如何评估协变量对风险率的影响，实现多因素生存预测。 --- 本书特色与学习目标： 本书的设计哲学在于“理论深度服务于应用广度”。我们避免了大量冗余的、仅为考试服务的公式堆砌，而是将重点放在对核心概念的透彻理解、对统计假设的严格遵守，以及对软件输出结果的批判性解读上。通过大量贴合实际研究场景的案例分析和步骤演示，读者将不仅掌握如何运行统计检验，更能理解检验背后的逻辑，从而在面对真实、复杂的数据挑战时，能够做出科学、可靠的统计决策。本书的目标是培养一位真正具备数据素养的研究者或分析师。

1 统计学概论Introdution to Statistics
1.1 统计学的架构

2 叙述统计学Descriptive Statistics
2.1 重要统计量数
2.2 统计图表与探测性资料分析

3 古典机率论Classical Probability Theory
3.1 重要古典机率定理、条件机率与独立
3.2 全机率定理与贝氏定理

4 随机变数Random Variables
4.1 随机变数与机率函数
4.2 期望值、变异数、标准差、中位数、分位数与众数
4.3 母体动差体系与动差生成函数
4.4 重要不等式

5 多元随机变数Multivariate Random Variables
5.1 多元随机变数之机率函数
5.2 多元随机变数期望值、共变异数与相关系数
5.3 条件期望值、条件变异数与双重期望值定理
5.4 随机变数转换

6 常用机率模型Common Families of Distribution
6.1 常用机率模型─成败试验族
6.2 常用机率模型─卜瓦松分配与离散均匀分配
6.3 常用机率模型─均匀分配与Gamma族
6.4 常用机率模型─常态分配
6.5 常用多变数机率模型

7 抽样方法与抽样分配Sampling Methods and Sampling Distribution
7.1 抽样方法与抽样分配
7.2 母体常态分配下之抽样分配
7.3 大样本下之抽样分配
7.4 顺序统计量

8 点估计Point Estimation
8.1 最大概似法估计量与动差法估计量
8.2 评估点估计量之表现

9 区间估计Interval Estimation
9.1 单一母体之区间估计
9.2 两母体之区间估计
9.3 区间估计之样本数问题

10 假说检定Hypothesis Testing
10.1 单一母体之假说检定
10.2 两母体之假说检定
10.3 假说检定之进阶问题

11 变异数分析The Analysis of Variance
11.1 一因子变异数分析完全随机化设计
11.2 一因子变异数分析随机区集化设计
11.3 单一信赖区间、联立信赖区间与多重比较
11.4 多因子变异数分析

12 相关分析与线性回归Correlation Analysis and Linear Regression
12.1 相关分析
12.2 简单回归分析之基本课题
12.3 简单回归分析之延伸课题
12.4 多元回归分析之基本课题
12.5 偏F检定、偏判定系数与偏相关系数
12.6 多元回归分析之延伸课题

13 卡方检定与适合度检定Chi-Squared and Goodness-of-fit Test
13.1 卡方适合度检定
13.2 卡方独立性与齐一性检定

14 无母数统计方法Nonparametric Methods
14.1 样本等级相关分析
14.2 单一母体之无母数检定方法
14.3 两相依母体之无母数检定方法
14.4 两独立母体之无母数检定方法
14.5 多个独立母体之无母数检定方法
14.6 多个相依母体之无母数检定方法
14.7 随机性检定

15 统计决策理论、时间序列与指数Other Important Topics in Statistics
15.1 统计决策理论
15.2 古典时间序列分析与指数

 

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种“考前突击型”选手准备的！我平时学习效率不高，总是习惯把重要的学习任务拖到最后。眼看研究所统计学考试就快到了，我才开始着急。翻遍了市面上各种教材和辅导书，都觉得要么太厚重，要么太零散。当我看到这本书的介绍时，立刻就被“30天”这个时间概念吸引了。买回来之后，我发现这本书真的非常有价值。它不像传统的教材那样面面俱到，而是非常有针对性地选择了研究所统计学考试中最核心、最常考的那些知识点，并且将它们浓缩成了一个30天的学习计划。我尤其喜欢它对那些高频考点和易错点的梳理，作者的总结非常到位，能够帮助我快速掌握关键信息，避免走弯路。而且，书中的例题和练习题都非常有代表性，能够很好地检验我是否掌握了当天的学习内容。最重要的是，这本书的语言风格非常亲切，读起来一点压力都没有，让我能够坚持下去。我感觉，有了这本书，我至少能把统计学分数提上去一个档次。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计理念非常棒，我一直想要一本能够帮助我快速梳理统计学考研重点的书，这本书恰好满足了我的需求。我之前学习统计学的时候，总是觉得知识点分散，很难形成一个完整的体系，尤其是那些容易混淆的概念，更是让我头疼。这本书的“30天冲刺”规划，让我觉得备考有了明确的目标和清晰的路线图。它并没有堆砌大量的理论知识，而是精选了研究所统计学考试中最核心、最常考的那些内容，并且用非常精炼的语言进行讲解。我特别欣赏书中对一些关键概念的辨析，以及对一些重要公式的推导和应用场景的说明，这让我对统计学有了更深刻的理解。而且，书中的例题和习题质量非常高，它们能够很好地检验我是否真正掌握了当天的学习内容，而且很多题目都带有详细的解析，能够帮助我巩固解题思路。这本书让我觉得，即使时间有限，也能够高效地进行考前复习，并且充满信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是统计学考研党的福音！我备考已经有一段时间了，但是总觉得自己的知识体系不够扎实，尤其是那些容易混淆的概念和需要反复练习的计算题，总是让我头疼不已。这本书的“30天冲刺”概念非常有吸引力，我一开始还担心内容会不会太仓促，但实际翻阅后，我发现它的内容安排非常有智慧。它并没有因为是冲刺阶段就省略基础，而是把重点放在了那些能够快速提升得分的关键知识点上。我特别喜欢它对一些经典统计模型和假设检验的讲解，条理清晰，图文并茂，让那些抽象的概念变得直观易懂。而且，它还非常贴心地附带了大量的练习题，这些题目覆盖了从基础概念到综合应用的所有层次，而且很多题目都带有详细的解题步骤和思路分析，这一点对于我这种需要通过大量练习来巩固知识的人来说，简直是太重要了。书中的一些解题技巧和“小窍门”也让我受益匪浅，让我能够更有效地解决问题。它就像一个经验丰富的老师，知道考什么，怎么考，以及如何教你才能最快掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的太及时了！我之前一直在为研究所的统计学考试发愁，感觉内容庞杂，不知道从何下手。偶然看到了这本书的介绍，抱着试试看的心态买了下来。拿到手后，我才发现它简直是为我量身定做的。封面设计简洁明了，一看就知道是主打考前冲刺的。打开目录，瞬间就安心了许多，它把统计学最核心、最常考的知识点都梳理得一清二楚，而且按照一个30天的计划来安排，让我觉得很有条理，不再像之前那样无头苍蝇乱撞。每一章的讲解都直击要害，理论知识点不多但精炼，更重要的是，它会强调哪些是重点，哪些是常考题型。我最喜欢的是它在每个知识点后面都会配上一些精选的例题和解析，这些例题的难度和研究所考试的风格非常贴合，解析也非常详细，能够帮助我理解解题思路和技巧，而不是死记硬背公式。而且，书中的语言风格也很平实易懂，即使是之前对统计学感到有些畏惧的我也能很快跟上节奏。总而言之，这本书为我指明了备考的方向，让我感觉不再迷茫，充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对统计学简直是谈“数”色变，各种公式、概念都让我头大。考研的统计学简直就是我的一块心病。偶然间在书店看到了这本书，被它的名字吸引了——《研究所讲重点【统计学考前冲刺30天】》。我抱着试试看的心态把它买回了家。拿到书后，我翻看了目录，发现它把原本庞杂的统计学知识点梳理得井井有条，而且清晰地规划了30天的学习进度。这对于我这种缺乏自律性、容易迷失方向的考生来说，简直是雪中送炭！我最喜欢的是它对每个知识点的讲解都非常精炼，不会冗长，而是直击核心。而且，书中的例子非常贴合考研真题的风格，让我能够对考试难度和题型有更直观的认识。更让我惊喜的是，书中还包含了一些实用的解题技巧和方法，这些都是在课堂上很难学到的“干货”。我感觉，这本书就像一个经验丰富的导师，知道如何引导我快速掌握统计学的精髓，并且在短时间内提高我的应试能力。