统计学专业课程教学案例选编 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高敏雪，蒋妍 编

图书标签:

• 统计学
• 教学案例
• 高等教育
• 专业课程
• 案例分析
• 教学方法
• 学科建设
• 统计教育
• 课程改革
• 应用统计

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300171814

版次：1

商品编码：11218507

包装：平装

丛书名： 21世纪统计学系列教材

开本：16开

出版时间：2013-03-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　针对统计学专业各主要专业课程、非统计学专业的统计学课程，编选教学中得到成熟应用的案例，提升传统的教学习题，通过提出问题、应用相关统计理论方法、获得结论或解决问题的方案作为一个完整的过程，帮助学生从整体上把握相关统计学原理、并体验学以致用的途径。《统计学专业课程教学案例选编》覆盖了当前统计学专题的主要专业课程，同时还包括非统计学专业的统计学课程。

作者简介

高敏雪，中国人民大学应用统计科学研究中心研究员，统计学院教授，国民经济核算研究所所长。主要研究领域：以国民经济核算为基点，延伸到政府统计、对外经济统计、环境经济核算等研究方向。最近完成的研究工作包括：主持翻译《国民账户体系（2008）》已交付联合国作为中文版本使用并在国内出版；编辑出版《追寻中国经济与世界的联系》、《中国统计年鉴30年动态观察》、《综合环境经济核算与计量分析——从国际经验到中国实践》、《宏观算大账——经济统计随笔》；在《统计研究》、《经济理论与经济管理》、《中国人民大学学报》等杂志发表研究论文十数篇。

目录

第1篇 统计方法应用案例
第1章 描述统计案例
案例1 购买衣物的首选因素与学生的性别及家庭所在地区是否有关系
案例2 罗马游泳世锦赛奖牌分布及构成分析
案例3 运动员射击水平稳定性的分析
案例4 大学生平均月生活费的估计和检验
案例5 我国社会消费品零售总额的预测
第2章 回归分析案例
案例1 国内消费市场规模影响因素的探究
案例2 中国粮食产量影响因素分析
案例3 GDP趋势模型拟合精度分析
案例4 奥运奖牌数据分析
第3章 时间序列分析案例
案例 时间序列分析方法在深康佳a股票数据中的应用
第4章 抽样调查案例
案例1 简单和分层随机抽样调查案例——P市有线数字电视用户调查
案例2 多阶段抽样与比率估计的应用——A市城市居民自来水用水总量调查
案例3 儿童青少年心理发育特征调查
第5章 非参数统计案例
案例1 波士顿房价的分位数回归分析
案例2 学历高收入就高吗——参数与非参数单因素方差分析
案例3 智商与情商有关系吗——参数与非参数相关系数的比较
第6章 统计计算案例
案例1 应用潜在分类泊松回归模型及EM算法分析陈述偏好数据：以网上购物次数为例
案例2 运用Beta-二项分布模型及MCMC算法评估医院医疗事故数据
案例3 评价直接市场营销中的评分模型
第7章 多元统计分析案例
案例1 基于蛋白质消费量的欧洲国家分类
案例2 招聘数据案例分析
案例3 葡萄酒的类别判定
案例4 美国犯罪数据的多元统计分析
第8章 过程控制与实验设计案例
案例1 质量计划工具在某企业的应用——六西格玛项目管理
案例2 正态分布与混凝土质量等级评定
案例3 质量管理中控制图及过程能力指数有关问题研究
案例4 关于过程1．5西格玛漂移研究的评述与扩展
案例5 正交设计与均匀设计——基于啤酒酿造工艺
第2篇 经济社会统计应用案例
第9章 经济社会统计案例
案例1 透视失业率统计——由奥肯定律在中国失效所引发的思索
案例2 如何正确度量市场结构
案例3 政府债务的度量——由4万亿元经济刺激计划引发的议题
案例4 我国货币政策中介目标的有效性评价
案例5 我国城乡居民消费结构差异分析
第10章 国民经济核算案例
案例 用资金流量表记录和分析大学生日常收支状况
第11章 计量经济学案例
案例1 土地要素对经济增长的贡献——Panel Data模型的应用分析
案例2 污染工厂的修建对周边住房价格的影响——特征价格模型的应用分析
第3篇 风险管理与精算案例
第12章 寿险精算学案例
案例1 生命表的编制与用法
案例2 利率假设对精算工作有多重要
案例3 责任准备金和资产份额
案例4 利源分析
案例5 从消费者立场评估保险产品的性价比
第13章 非寿险精算学案例
案例1 非寿险分类费率厘定
案例2 非寿险准备金评估
案例3 总索赔额分布估计
案例4 巨灾损失分布估计
第4篇 生物卫生统计案例
第14章 流行病与公共卫生统计案例
案例1 糖尿病患者治疗方案的统计评价方法及SPSS应用
案例2 线性模型的检验——糖尿病患者治疗方案的数据分析以及Matlab软件的应用

精彩书摘

这是一本统计学应用案例汇编，内容基本覆盖了中国人民大学统计学院本科教学各主要专业课程和应用方向。在出版之际，我们在此代表各位作者对本书的来龙去脉做一点简单交代。
统计学属于工具学科，最终目标是应用。中国人民大学统计学专业一直以应用统计作为整体建设目标。这既体现在专业和研究方向的设置上，也体现在教学方案的课程设置上，还体现在各门课程的教学方法上，即将统计应用渗透到教学过程之中，引导学生基于方法原理学习逐步向应用延伸，培养学生的统计应用意识。为达到此目标，教学中特别设计了两类辅助教学内容。一类是模拟，针对一些理论性统计课程，通过模拟演示统计学基本原理，将抽象的方法原理具象化，给学生以形象化的展示；另一类就是案例，在应用性统计课程中，通过案例引导学生把握统计学方法的应用价值、应用方法，培养学生学以致用的技能。
这样的教学理念在近十余年得到了极大的加强，并在教学实践中得到贯彻。但是，在很长一段时间里，这些教学案例只是散见于各门课程之中，依任课教师自己所好而设计，“藏”在各位任课教师的教案里，除了选课的学生之外，难以在更大范围内见“天日”。这显然是一种资源浪费，同时也难以围绕所用案例做进一步讨论。直到2008年，统计学院通过学校申报教育部特色专业建设项目获批，项目建设的主要内容之一就是促进各门课程的案例教学。自此，统计学院开始将案例应用作为一项工作来推进，分不同课程组成研究组，要求各位教师把自己的课程应用案例贡献出来，通过讨论研究做进一步的系统设计。几年下来，这项工作取得了显著成效，我们从中选择一部分案例汇集起来，形成了本书。
本书内容编排大体遵循以下原则：第一，要覆盖当前统计学专业本科的主要课程；第二，要体现统计学及二级学科分类；第三，要显示中国人民大学统计学院统计学专业建设特色。最终将14门专业课程的内容分为4篇：统计方法应用、经济社会统计应用、风险管理与精算、生物卫生统计。其中，统计方法应用篇内容最多，覆盖了描述统计、回归分析、时间序列分析、抽样调查、非参数统计、统计计算、多元统计分析、过程控制与实验设计；经济社会统计应用篇比较偏重于经济方面，包括经济社会统计、国民经济核算、计量经济学三门课程；风险管理与精算篇分为寿险精算和非寿险精算两大部分；生物卫生统计篇主要涉及流行病与公共卫生统计。

前言/序言

探索数据背后的奥秘：一本涵盖统计学前沿应用与深度解析的案例集 在日益信息爆炸的时代，统计学早已不再是纯粹的数学分支，而是渗透到各行各业，成为理解世界、驱动决策的关键工具。从精准的市场预测到严谨的科学研究，从个性化的医疗诊断到宏观的经济政策制定，统计学的力量无处不在。然而，仅仅掌握理论知识是远远不够的，真正理解统计学的精髓，在于将其灵活应用于复杂多变的实际问题，并从中提炼出有价值的洞见。 本书并非一本枯燥的教科书，而是一部精心编纂的“统计学应用实战宝典”。它汇聚了来自学术界和产业界的顶尖专家们，基于真实世界的案例，深入浅出地展现了统计学在不同领域的核心应用与前沿进展。在这里，你将不再仅仅是理论公式的操练者，而是成为能够驾驭数据、解决实际难题的分析师与决策者。 全景式展现统计学的多元应用： 本书内容涵盖了广泛的学科领域，力求为读者构建一幅统计学应用的全景图。 经济与金融领域： 在瞬息万变的金融市场中，统计学是风险管理、资产定价和交易策略制定的基石。本书将呈现如何利用时间序列模型预测股票价格波动，如何通过回归分析量化宏观经济指标对企业盈利的影响，以及如何运用蒙特卡洛模拟评估投资组合的风险敞口。案例将深入探讨金融危机发生时的统计学预警机制，以及在量化宽松政策下，统计模型如何帮助理解和预测市场反应。此外，还将涉及消费者行为的统计建模，例如如何通过购物篮分析发现潜在的交叉销售机会，以及如何利用预测模型优化库存管理，减少浪费。 医学与健康科学： 统计学在医学研究中扮演着至关重要的角色，从新药研发的临床试验到疾病流行病的监测与防控，都离不开严谨的统计分析。本书将展示如何设计和分析随机对照试验，以评估新疗法的疗效与安全性。读者将学习如何运用生存分析方法研究癌症患者的预后，以及如何利用流行病学统计模型预测传染病的传播趋势，为公共卫生决策提供科学依据。此外，还将探讨基因组学和蛋白质组学数据中的统计推断，例如如何通过统计方法鉴定与特定疾病相关的基因标记物，以及如何利用机器学习技术辅助疾病的早期诊断。 社会科学与行为研究： 了解人类行为和社会现象的规律，统计学是不可或缺的工具。本书将展示如何运用调查研究方法收集和分析社会数据，例如如何通过抽样调查评估公众对某项政策的看法，以及如何利用统计模型研究教育公平性的问题。读者将学习如何运用因子分析和聚类分析理解复杂的社会结构，以及如何利用回归模型解释犯罪率、失业率等社会问题的成因。此外，还将涉及舆情分析和社交网络分析，例如如何通过统计方法监测社交媒体上的公众情绪，以及如何利用网络结构分析传播路径。 工程与技术领域： 在制造业、通信、人工智能等高科技领域，统计学是质量控制、性能优化和系统设计的关键。本书将呈现如何应用统计过程控制（SPC）技术提高生产效率和产品质量，如何利用可靠性工程方法预测设备故障，以及如何运用实验设计（DOE）优化产品参数。读者将学习如何利用数据挖掘技术从海量传感器数据中发现隐藏的模式，以预测设备故障并进行预防性维护。此外，还将涉及信号处理和图像识别中的统计方法，例如如何利用统计模型去除噪声，提高图像质量，以及如何构建统计分类器识别目标物体。 环境科学与可持续发展： 面对日益严峻的环境挑战，统计学为我们理解和应对这些问题提供了强大的支持。本书将展示如何运用空间统计学分析污染物在不同区域的分布特征，如何利用时间序列模型预测气候变化趋势，以及如何通过回归分析量化人类活动对生态系统的影响。读者将学习如何利用统计方法评估自然资源的可持续利用程度，以及如何通过风险评估模型制定环境风险应对策略。此外，还将涉及生态学研究中的统计推断，例如如何利用统计模型研究物种多样性与环境因素的关系。 深度解析统计学方法论： 本书的价值不仅仅在于展示统计学的应用范围，更在于其对统计学方法论的深度剖析。每一个案例都将围绕一个或多个核心统计学概念展开，并详细阐述这些概念是如何在实际问题中得到应用的。 概率论与数理统计基础： 从离散型与连续型概率分布的选取，到中心极限定理和估计理论的应用，本书将通过生动的案例，帮助读者巩固和深化对统计学基础理论的理解。例如，在金融风险分析中，将展示如何利用正态分布或偏态分布模型描述资产收益率，以及如何通过置信区间来估计平均损失。 回归分析的精髓： 无论是在经济学还是社会学研究中，回归分析都是探索变量间关系的重要工具。本书将涵盖从简单线性回归到多元线性回归、逻辑回归，以及非线性回归等多种模型。案例将重点关注模型的选择、诊断与解释，例如如何识别共线性问题，如何处理异方差性，以及如何对回归系数进行统计显著性检验和解释。 方差分析与实验设计： 在需要比较多个组别均值时，方差分析（ANOVA）是常用的统计方法。本书将详细介绍单因素方差分析、双因素方差分析及其应用，并结合实际案例，展示如何利用实验设计（DOE）有效地安排实验，从而以最小的成本获取最多的信息，例如在产品性能优化实验中，如何通过因子设计来确定影响产品质量的关键因素。 时间序列分析与预测： 经济数据、股票价格、天气信息等往往呈现出时间上的依赖性，时间序列分析能够揭示其内在规律并进行预测。本书将介绍ARMA、ARIMA、GARCH等经典模型，并展示如何利用它们进行短期和长期预测，以及如何评估预测的准确性。 多元统计分析： 当数据维度较高时，多元统计分析能够帮助我们简化数据、发现隐藏结构。本书将介绍因子分析、主成分分析、聚类分析等方法，并展示它们在客户细分、市场调研等领域的应用。例如，如何通过因子分析将大量产品属性归纳为少数几个核心维度，从而简化产品定位策略。 机器学习与统计建模的融合： 随着人工智能的兴起，统计建模与机器学习的界限日益模糊。本书将探讨如何将支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等机器学习算法应用于统计问题，并重点关注模型的解释性、泛化能力以及在处理非线性、高维度数据时的优势。例如，在疾病诊断中，将展示如何利用机器学习模型从复杂的生理指标中识别疾病早期迹象。 案例研究的深度与广度： 本书的每一个案例都不是浅尝辄止的理论演示，而是深入到问题的背景、数据的收集、模型的选择、分析过程、结果解读以及实际应用的完整流程。 真实数据与场景： 所有案例均基于真实世界的数据集和应用场景，力求让读者感受到统计学在解决实际问题中的力量。数据可能来自公开的数据库，也可能经过匿名化处理的行业数据，保证了案例的鲜活性和可信度。 严谨的分析流程： 每一个案例都遵循严谨的科学分析流程，包括问题定义、数据预处理、模型选择与构建、参数估计、模型诊断与验证、结果解释，以及最终的决策建议。 直观的可视化呈现： 统计分析的结果往往需要通过图表来直观地呈现，本书将大量运用各种统计图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等，帮助读者更清晰地理解数据模式和模型输出。 挑战与局限性探讨： 在案例分析中，本书同样不回避统计方法可能存在的局限性、模型的假设条件以及潜在的误读风险，引导读者形成批判性思维，更全面地认识统计学。 谁适合阅读本书？ 本书适合所有对统计学在实际应用中感兴趣的读者，包括但不限于： 统计学、数学、经济学、计算机科学等相关专业的本科生和研究生： 作为课堂学习的有力补充，帮助理解抽象理论在实践中的落地，培养解决实际问题的能力。 数据科学家、数据分析师、机器学习工程师： 拓展视野，学习不同领域的数据分析方法，提升解决复杂业务问题的能力。 经济学家、金融分析师、市场研究员： 掌握更先进的统计工具，提升预测能力和决策水平。 医学研究人员、公共卫生专家： 学习如何利用统计学进行科学的实验设计和数据分析，以支持医学研究和公共卫生决策。 工程师、质量控制专业人士： 学习如何应用统计方法优化生产流程，提高产品质量和可靠性。 对数据驱动的决策感兴趣的任何专业人士： 无论您从事哪个行业，只要您希望通过数据来更好地理解和解决问题，本书都将为您提供宝贵的启示。 结语： 本书的目标是成为您学习和应用统计学的可靠伙伴。通过阅读这些精心挑选的案例，您将不仅掌握多样化的统计学工具，更能学会如何将它们巧妙地融入到解决复杂现实问题的过程中。我们相信，掌握了本书中的知识和方法，您将能够更加自信地驾驭数据，从海量信息中发现规律，做出更明智的决策，并在您的专业领域取得更大的成就。让我们一同踏上这段探索数据奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的内容结构和逻辑推进速度非常好奇。统计学知识体系庞大，如何平衡基础概念的巩固与高级方法的引入，是一个巨大的挑战。如果编者过于侧重那些已经被讲解得烂熟的经典案例，比如简单的t检验或单因素方差分析，而对机器学习中的统计基础、贝叶斯方法在实际问题中的应用等较新的内容着墨不多，那么这本书的时代感可能会稍显不足。我希望看到的是一种渐进式的难度爬升，即案例的难度和复杂性是随着章节的深入而自然递增的，使得学习者能够平稳地过渡到更复杂的统计建模环境。此外，如果书中能对不同案例所依赖的软件工具（如R或Python）的实现代码有所涉及，即使只是作为附录或补充材料，那也将极大地方便那些习惯于实践操作的学生。毕竟，案例的价值最终要通过实际操作才能被完全释放出来，纯理论的案例展示往往显得有些干瘪无力。这种对工具与理论结合的考量，是衡量一本现代统计案例集是否合格的重要标尺。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我立即想把它与其他几本我常用的统计学经典著作进行对比，尤其是那些侧重于应用统计的外国原版译著。通常来说，本土化的案例研究在贴近国内特定的研究环境和数据背景方面具有天然的优势。我非常关注这本书在处理中国特有的社会经济、医疗健康或工程技术问题时，是否展现出了独到的视角和处理技巧。例如，在处理带有显著地域特征或政策影响的面板数据时，本土案例往往能提供更贴切的解释框架。如果编者能够巧妙地融合当下的热点研究方向，比如大数据背景下的统计推断，或者在特定行业规范下的数据合规性问题，这本书的不可替代性就会大大增强。它不应该只是对国外经典案例的简单翻译或移植，而应该是一个立足于本土研究语境的知识重构过程。只有这样，它才能真正服务于中国统计学人才的培养，让学生在未来的学术或职业生涯中，能够迅速适应国内的应用场景，展现出扎实的专业素养和灵活的问题解决能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这类专业性极强的案例集总是抱有一种审慎的乐观态度。毕竟，统计学的魅力在于其严谨性和普适性，但案例的“选编”过程往往决定了其最终的价值高度。我更看重的是案例的深度和广度，而不是数量的堆砌。理想中的案例，应该能够清晰地揭示某个统计方法的产生背景、核心假设的适用边界，以及在实际操作中可能遇到的“陷阱”。例如，对于回归分析，我希望能看到不仅仅是简单的R方和P值解读，而是对多重共线性、异方差性等诊断过程的细致描述，以及如何运用稳健方法来处理现实数据中的非理想情况。如果这本书能提供一些前沿领域，比如高维数据分析或时间序列的复杂模型构建实例，那就更棒了。在我看来，一本优秀的案例选编，其价值不在于教授“如何计算”，而在于培养“如何思考”的能力。它应该能让读者在面对新的、从未见过的现实问题时，能够迅速定位到适用的统计学工具箱中的哪个工具，并且知道如何恰当地使用它，而不是仅仅停留在对例题的机械模仿上。我对它能否真正实现这种能力迁移，保持着一份关注。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深统计学习者的角度来看，这本书的潜在价值可能在于其对教学方法的革新性探索。我们都知道，传统的统计教学常常陷入“公式轰炸”的怪圈，学生们忙于应付复杂的数学推导，却往往错失了统计思维的精髓。因此，如果这本书真的如其名，它应该不仅仅是案例的简单罗列，更应该体现出一种前瞻性的教学理念。我特别期待看到的是，案例是如何被设计用来引导学生进行批判性思考的。比如，一个案例在展示完基础模型后，是否会立即抛出一个“反例”或“挑战性问题”，迫使学生主动去探索模型的局限性？或者，书中是否为教师提供了不同层次的教学路径，使得同一案例可以适应初级入门和高级深造两种不同的学习需求？如果能附带一些关于案例讨论的指导性建议，甚至是一些可能出现的学生常见误区分析，那么这本书的实用价值将大大提升，真正成为一线教师手中的“利器”。它需要超越教科书的范畴，成为一本能够激发课堂活力、促进深度互动的教学辅助资源。

评分☆☆☆☆☆

这本新近入手，书名似乎是《统计学专业课程教学案例选编》，拿到手上时，我首先被其厚重感和印刷质量所吸引。内页纸张的质地相当不错，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳，这对于需要反复研读教材的专业学生来说，无疑是个加分项。从初步翻阅的感受来看，这本书的排版设计颇具匠心，图表清晰，公式推导的逻辑脉络一目了然，这极大地降低了理解复杂统计模型的门槛。特别是那些精心设计的章节标题和目录结构，显示出编者在整体框架构建上的深思熟虑，它不像是一些陈旧的教科书那样生硬堆砌知识点，而是仿佛在引导读者进行一次有组织的思维漫步。我个人特别关注那种对理论与实践结合的探讨，希望这本书能在抽象的概率论和数理统计概念与现实世界数据的鸿沟之间架起坚实的桥梁。如果能有足够丰富的、来自不同应用领域的鲜活案例支撑，那么它将不仅仅是一本工具书，更会成为激发学习热情的催化剂。目前看来，这本书的装帧和初步观感，已经展现出超越一般教材的专业水准，让人对后续深入学习抱有极高的期待，期待它能带来耳目一新的教学体验。

评分☆☆☆☆☆

“数学的生活化，让学生学习现实的数学”是新课程理念之一。小学生学习的数学应是生活中的数学，是学生自己的数学。这节课在教学内容的选择上，我并没有选用教材上的内容，9月22日本班组织了一次秋游活动，学生集体去长春市动植物公园游玩，所以这节课我从整体上创设了孩子游览活动后，力图从真实的学校生活中提出问题，感悟统计活动的目的。因为这是一个孩子们比较感兴趣的话题，所以能吸引学生，将学生迅速的引入情境之中。“你最喜欢哪只动物？”这一问题的提出，更增强了学生的回味性，学生能为发表自己的见解感到兴奋，各抒己见，想法不一。最后，通过统计下次春游学生的行动路线，解决游览的路线问题，体验到统计的价值。用学生熟悉的，感兴趣的，贴近他们实际的生活素材来进行教学，能唤起学生的学习兴趣，使学生感受到生活于数学知识的密切联系，变传统的“书本中学数学”为“生活中作数学”使数学课富有浓浓的生活气息。

评分☆☆☆☆☆

题质疑、成果展示、心得交流、小组讨论、合作学习、疑难解析、观点验证、问题综述。

评分☆☆☆☆☆

2． 【教学过程活动化】

评分☆☆☆☆☆

题质疑、成果展示、心得交流、小组讨论、合作学习、疑难解析、观点验证、问题综述。

评分☆☆☆☆☆

1．借助有趣、真实的情境，激发学生参与统计活动的兴趣，感受到统计活动的必要性。培养学生初步的统计意识。

评分☆☆☆☆☆

围绕教学目标，我在设计本节课的教学过程时，力求体现以下理念：

评分☆☆☆☆☆

物流很快，包装很好，很满意

评分☆☆☆☆☆

我看了这本书籍很好，有不错的感想。认真学习了这本书，给我几个感受

评分☆☆☆☆☆

书还可以，但内容有些错误，纸稍差，不知是否盗版啊