统计学学习指导及能力提升训练 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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向蓉美 王春华 马丹 著

图书标签:

• 统计学
• 学习指导
• 能力提升
• 教材
• 练习题
• 高等教育
• 大学教材
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111567639

版次：1

商品编码：12199404

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等院校精品课程系列教材

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：215

内容简介

本书是与同一作者《统计学》（第2版）教材配套的学习辅导书。统计学作为一门实践性很强、应用范围很广的方法论学科，必须勤思多练，只有通过对各种类型习题和实际资料作富于思考性的练习和分析，才能真正领会统计思想，深刻理解和掌握统计学的基本原理、基本技能和基本方法。根据多年的教学实践，为了帮助大家更好地学习和把握这门课程，我们针对统计学教材，重新编写了这本学习辅导书。本书保留了原辅导书“学习目的要求”“基本知识梳理”“重点难点点拨”“范例解析”和“练习与实践”五个方面内容，但是题目更富于引导学生思考、更贴近实际，并增加了Excel计算结果输出分析题。本书可作为经济类和管理类非统计专业本科生的统计学课程教材，也可作为统计学专业的统计学入门教材，还可作为广大经济管理人员学习统计学的参考书。

作者简介

向蓉美，女，1982年毕业于四川财经学院统计系获经济学学士学位、1985年获经济学硕士学位，毕业后任教至今，其中1990-1991年作为访问学者到美国Marrietta College学习与讲学，2004年受德国学术交流中心(DAAD)资助赴德国研究访问3个月。现任中国国民经济核算研究会常务理事、中国投入产出学会常务理事、中国统计教育学会常务理事、成都市统计学会副理事长、四川省统计专业高级职务评审委员。主要研究方向为国民经济核算、经济统计理论与数量分析方法及其应用。从事《国民经济核算及分析》、《投入产出分析》、《经济统计研究》、《统计学》、《国民经济统计学》等课程的教学。独立、合著、主编、参编专著各1部，主编教材4部，参编教材8部，发表论文70多篇。主持国家社会科学基金课题1项、省部级课题6项、学校"211工程"课题2项、金融重点课题1项。获省部级奖励4项。在全国较早研究国民经济核算体系，多次作为专家参与当时的国务院国民经济统一核算标准领导小组及办公室组织的我国新国民经济核算体系的研究、建立和试点工作，为我国国民经济核算体系的建立做出了一定的贡献。1993年新会计制度刚刚颁布，就提出研究课题，对新国民经济核算体系与新会计制度进行比较和结合研究，当年在《统计研究》上发表论文"新核算体系和新会计制度中资产负债表的比较研究"，引起一些学者的重视，引发了一些有关的研究文章。主持中国人民银行科技司课题"金融电子化发展评测指标体系"和"金融计算机安全调查统计体系研究"，所设计的调查表和统计表用于全国6万余个金融机构的调查，根据调查所写的分析报告作为全国金融计算机安全会议的文件。

目录

目录

前言
第1章总论
1.1本章学习目的要求
1.2基本知识梳理
1.3重点难点点拨
1.4范例解析
1.5练习与实践
第2章统计数据的收集、整理与显示
2.1本章学习目的要求
2.2基本知识梳理
2.3重点难点点拨
2.4范例解析
2.5练习与实践
第3章数据特征的描述
3.1本章学习目的要求
3.2基本知识梳理
3.3重点难点点拨
3.4范例解析
3.5练习与实践
第4章时间序列分析
4.1本章学习目的要求
4.2基本知识梳理
4.3重点难点点拨
4.4范例解析
4.5练习与实践
第5章统计指数与综合评价
5.1本章学习目的要求
5.2基本知识梳理
5.3重点难点点拨
5.4范例解析
5.5练习与实践
第6章统计量与抽样分布
6.1本章学习目的要求
6.2基本知识梳理
6.3重点难点点拨
6.4范例解析
6.5练习与实践
第7章参数估计
7.1本章学习目的要求
7.2基本知识梳理
7.3重点难点点拨
7.4范例解析
7.5练习与实践
第8章假设检验与方差分析…
8.1本章学习目的要求
8.2基本知识梳理
8.3重点难点点拨
8.4范例解析
8.5练习与实践
第9章相关与回归分析
9.1本章学习目的要求
9.2基本知识梳理
9.3重点难点点拨
9.4范例解析
9.5练习与实践
综合测试题（一）
综合测试题（二）
部分参考答案

前言/序言

前言本书是与我们编写的《统计学》（第2版）配套的学习指导书和习题集。统计学是经济学类和管理学类各专业必修的核心课程之一。由于该课程内容多且有较大难度，仅依靠教材和课堂讲授，学生们很难学好这门课程。要深刻理解和掌握统计学的基本原理、基本方法和基本技能，学生们必须反复思考、及时练习。
参加本书编写的教师都是西南财经大学具有多年统计学及相关课程教学经验的教授和副教授。本书是我们经过多年的教学改革探索，不断总结教学经验，围绕统计学学习中重点难点和容易误解的问题编写而成的。它是统计学课堂教学的进一步拓展和延伸，不仅有助于学生消化和巩固统计基础知识，检测学习效果，而且可深化教学内容，加强统计理论与实际的联系，有利于学生深刻领会统计基本思想，灵活运用统计方法，提升分析和解决实际问题的能力。本书可作为高等院校统计学教学、考试或职业培训的参考书。
本书与配套教材一样包括9章内容，每章包括5个方面的内容——本章学习目的要求、基本知识梳理、重点难点点拨、范例解析和练习与实践，最后附有两套综合测试题和每章练习题的参考答案或答案要点。
“本章学习目的要求”对每一章的内容明确提出了若干不同层次的要求，有利于正确把握各章重点，合理安排学习计划。
“基本知识梳理”清晰简要地梳理了各章基本概念、基本公式、相互关系等知识点，有利于系统地复习巩固基本知识。
“重点难点点拨”深入浅出地阐释了各章的重点和疑难问题，有助于加强辨识能力、正确理解和运用统计知识。
“范例解析”对每章各种类型的练习题都精选一例进行详细解析，有助于了解规范的解答要求，正确把握解题思路。
“练习与实践”根据每章的学习目的要求，本着“少而精”和“学以致用”的原则，精心设计了类型多样、灵活全面的练习题，有助于学生检测和巩固学习效果、提升实践能力。我们反对生搬硬套，不主张题海战术，希望读者通过练习可以举一反三。
“练习与实践”包括单项选择题、多项选择题、判断分析题、简答题、计算题和案例分析题。单项选择题的4个备选答案中只有1个是正确答案。多项选择题的5个备选答案中有2个或2个以上正确答案。选择题主要考查对某个或某些知识点的记忆、理解或简单的计算和应用。判断分析题不仅要求指出题干的内容是否正确，还必须简要说明其理由。若判断为正确，只要说明其遵循了哪个知识点或符合哪个公式即可；若判断为错误，可以指出其错误所在，或说出正确结论。简答题往往要求进行较为灵活的思考和系统的分析比较，要点要回答全面，但不需要长篇大论。计算题要求写出所用的计算公式、主要计算过程和计算结果。对于烦琐复杂的计算，要求能够借助计算机熟练完成计算，所以部分计算题是关于Excel输出结果的解读运用。案例分析题要求根据数据的背景和特征，选择适当的方法进行分析，具有较强的灵活性和综合性，是提升统计能力不可缺少的训练。
本书由向蓉美、王青华、马丹主编，参加编写的人员有：向蓉美，第1章和第4章；苏远琳，第2章；黎春，第3章；雷敏，第5章；夏怡凡，第6章；马丹，第7章；王青华，第8章和第9章。
书中错漏和不妥之处在所难免，恳请专家和读者批评指正。随着统计理论的不断发展和社会需要的变化，统计学教学也会不断推陈出新。我们将适时根据发展需要修订本指导书，恳请专家和读者将使用本书的意见和建议反馈给我们，对此我们表示衷心的感谢！
编者2017年3月于西南财经大学

《精通统计：理论解析与实战演练》 本书旨在为广大统计学爱好者、学生及从业者提供一套全面、深入的学习路径。我们不拘泥于枯燥的公式推导，而是致力于揭示统计学背后深刻的逻辑与直觉，帮助读者构建扎实的理论基础，并掌握将其应用于解决实际问题的能力。 核心理念： 理论与实践的桥梁： 我们相信，统计学的魅力在于其强大的应用性。因此，本书将理论讲解与实际案例紧密结合，通过丰富的图示、生动的比喻，以及贴近现实的数据分析场景，让抽象的概念变得触手可及。 直觉驱动的学习： 避免“死记硬背”。本书着重引导读者理解统计方法的设计初衷、适用条件以及其内在的逻辑关系，从而培养独立思考和分析问题的能力。 循序渐进的进阶： 从基础的描述性统计入手，逐步深入到推断性统计的核心概念，再到更高级的回归分析、方差分析等内容，确保读者在每一个阶段都能稳步提升。 内容亮点： 第一部分：统计学基石——数据的语言 数据的类型与度量： 深入剖析分类数据、顺序数据、区间数据和比率数据的特性，理解不同数据类型下适用的统计方法。 描述性统计的艺术： 掌握集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数距）和分布形态（偏度、峰度）的计算与解读，学会用图表（直方图、箱线图、散点图）直观地呈现数据特征。 概率论的直觉理解： 核心概念如随机事件、概率、条件概率、独立性等的解释，将通过生活中的例子，帮助读者建立对概率的感性认识。理解概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布）的意义，以及它们在现实世界中的广泛应用。 第二部分：统计推断的智慧——从样本到总体 抽样分布的奥秘： 深入理解中心极限定理，解释为何样本均值的分布趋于正态，以及它在统计推断中的核心作用。 参数估计的精度： 学习点估计与区间估计的原理，理解置信区间的含义，以及如何根据样本信息推断总体的未知参数，并量化估计的可靠性。 假设检验的逻辑： 清晰阐述零假设与备择假设的设定，理解P值的含义及其在做出决策时的作用。掌握常见的假设检验方法（t检验、卡方检验、Z检验），并学习如何解读检验结果。 第三部分：关系探索与模型构建——深入理解数据间的联系 相关性与回归分析： 探索变量之间的线性关系，理解相关系数的意义，并精通简单线性回归与多元线性回归的原理。学习如何建立预测模型，解释回归系数的含义，并评估模型的拟合优度。 方差分析（ANOVA）的应用： 掌握如何比较多个组的均值是否存在显著差异，理解ANOVA的逻辑框架，并学习其在实验设计和数据分析中的应用。 第四部分：进阶视角与实战技巧 非参数统计的补充： 在数据不满足参数检验的假设时，学习使用非参数统计方法（如秩和检验、符号检验）进行推断。 数据分析工具的辅助： 穿插介绍一些常用的统计软件（如Excel、R、Python）在实现上述统计分析时的基本操作与技巧，但重点仍放在统计思想的理解上。 常见的统计陷阱与误区： 警示读者在实际分析中可能遇到的问题，如混淆相关与因果、过度拟合、选择性偏差等，培养批判性思维。 本书特色： 丰富的案例研究： 每个理论概念都配有精心设计的、贴合实际的案例，涵盖商业、金融、医学、社会科学等多个领域，让读者在解决问题的过程中巩固知识。 逻辑严谨的讲解： 避免浮光掠影，对每一个统计概念都进行深入的逻辑剖析，帮助读者建立完整的知识体系。 强调“为什么”： 不仅告诉你“怎么做”，更重要的是解释“为什么这样做”，培养读者的独立分析能力。 精选练习题： 每章末均配有难度适中的练习题，包含计算题、概念题和应用题，帮助读者检验学习效果，巩固知识点。 本书适合于： 统计学入门者，希望建立扎实的理论基础。 正在学习统计学课程的学生，需要一份清晰的学习指南和练习伙伴。 需要运用统计学解决实际问题的职场人士，希望提升数据分析与决策能力。 对数据分析充满兴趣，渴望理解数据背后规律的爱好者。 《精通统计：理论解析与实战演练》，将成为您统计学学习道路上不可或缺的良师益友，助您拨开统计学的迷雾，掌握洞察数据的智慧。

评分☆☆☆☆☆

当我进入到书中关于“概率与统计推断”的章节时，我原本以为会再次陷入公式的泥潭。然而，作者却以一种非常巧妙的方式，将抽象的概率概念与日常生活中随处可见的“不确定性”联系起来。它没有上来就给出复杂的概率公式，而是先抛出一些有趣的问题，比如“明天的天气会是怎样的？”“这批产品合格的概率有多大？”等等，然后循序渐进地引导读者去理解概率的本质。这种从生活现象切入的讲解方式，让我觉得统计学不再是僵化的理论，而是一种观察和理解世界的方式。书中对“小概率事件”的讨论，尤其让我印象深刻，它让我明白了在科学研究和实际决策中，如何看待和利用这些看似微小的可能性。我还特别喜欢书中关于“统计推断”的解释，它没有直接给出复杂的证明过程，而是通过一些生动的比喻，比如“从一小撮米饭中判断整锅饭的味道”，来形象地说明如何从样本数据来推断总体特征。这种深入浅出的讲解，让我第一次真正理解了统计推断的逻辑和意义，也让我对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

整本书的最后一章，关于“统计学在不同领域的应用展望”，给我的阅读体验画上了圆满的句号。它没有止步于教授理论和方法，而是将目光投向了更广阔的未来。我看到了统计学在人工智能、大数据、生物医药、金融投资等诸多前沿领域的蓬勃发展，这让我对统计学这门学科的潜力有了更深的认识。作者用一种充满激情和远见的语言，描绘了统计学如何驱动着科学的进步和社会的变革。这不仅仅是一份展望，更是一种激励。它让我觉得，学习统计学，不仅仅是为了应对眼前的挑战，更是为了能够站在时代的浪潮之巅，抓住未来的机遇。这本书让我看到了统计学不仅仅是一门“学问”，更是一种“能力”，一种在信息时代不可或缺的核心竞争力。我带着一种更加开阔的视野和更加坚定的信心，结束了这次阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“统计软件的应用”方面，虽然篇幅可能不至于过于冗长，但其提供的指导思路却让我受益匪浅。我通常对于需要学习具体软件操作的部分，会感到有些畏惧，因为我担心自己难以掌握，或者觉得学习过程会很枯燥。但是，这本书并没有将重点放在堆砌具体的命令和语法上，而是更侧重于讲解为何要使用统计软件，以及如何利用软件来解决实际问题。它用一些清晰的流程图和逻辑框架，向我展示了从数据输入、数据清洗、模型建立到结果解释的整个过程。我理解了，统计软件不仅仅是一个工具，更是帮助我们高效、准确地处理数据，进行复杂分析的“助手”。它让我认识到，学习统计学，最终的目的还是在于能够实际运用这些知识，而统计软件恰恰是实现这一目标的重要途径。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我觉得即使是学习软件操作，也变得更加有意义和有条理。

评分☆☆☆☆☆

阅读到书中关于“数据可视化”的部分时，我发现自己之前对统计图表的认知是多么的片面。我过去总是将它们视为冰冷、抽象的数学工具，用来展示枯燥的数字。然而，这本书却用生动且极具说服力的案例，向我展示了数据可视化在信息传达中的强大力量。它不仅仅是“画图”，更是“讲故事”。作者通过对比不同可视化方式的效果，让我深刻理解了如何通过巧妙的图表设计，让复杂的数据变得直观易懂，让隐藏的规律一目了然。我记得书中有一个关于人口增长趋势的图表，通过一条简洁的折线，就将几十年的变化尽收眼底，这种直观的感受是任何文字描述都无法比拟的。更让我印象深刻的是，书中还强调了“选择合适的可视化方法”的重要性，以及如何避免因图表设计不当而产生的误导。这让我意识到，数据可视化并非简单的技术操作，更是一种沟通的艺术。我开始反思自己过去在工作中或生活中，是否也曾因为未能有效地利用数据可视化而错失了重要的信息，或者未能清晰地传达自己的观点。这本书让我看到了统计学在沟通和决策层面上的实际应用，这对于我这样并非专业人士的读者来说，无疑是极具价值的。

评分☆☆☆☆☆

书中关于“假设检验”的篇章，让我对“科学证据”有了全新的认识。我过去总是觉得科学结论是毋庸置疑的，但这本书却教会了我，即使是科学研究，也需要经过严谨的检验过程，并且结论的可靠性也存在一定的概率。作者通过一些实际的科学实验案例，比如药物疗效的验证，来讲解假设检验的逻辑。它没有回避“零假设”和“备择假设”等专业术语，但却用通俗易懂的语言对它们进行了解释，并强调了“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的含义。让我印象深刻的是，书中并没有将假设检验描绘成一个绝对正确的工具，而是强调了它在不确定性环境中做出决策的重要性。它鼓励读者批判性地看待研究结果，理解结论背后的统计学意义。我开始意识到，即使是我们日常生活中做出的很多判断，其实也暗含着某种形式的“假设检验”。这本书的价值在于，它不仅教授了统计学的方法，更培养了一种审慎思考、理性判断的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

在阅读到书中关于“时间序列分析”的章节时，我发现自己之前对“预测”这件事的理解过于简单化了。我总是认为预测就是“猜”，而这本书则让我看到了预测背后严谨的统计学方法。作者用一些我们熟悉的例子，比如股票价格的波动，商品的销售趋势，甚至是一年四季的变化，来引入时间序列的概念。它让我理解了，时间序列数据具有“时间依赖性”，即未来的数值往往与过去的值有关。书中对“平稳性”和“季节性”等概念的解释，让我对时间序列的内在规律有了初步的认识。我尤其欣赏书中关于“模型的选择与评估”的讲解，它让我明白，没有完美的预测模型，只有最适合特定数据的模型。这种务实的态度，让我觉得统计学并非追求绝对的精确，而是在不确定性中寻求最优的解决方案。这本书的这一部分，让我对如何理解和分析动态变化的数据，有了更深的洞察。

评分☆☆☆☆☆

在我翻开这本书的扉页那一刻，我本以为会看到一如既往的专业术语和理论框架。然而，作者的开篇之语却让我有些意外。它没有直接切入数据和模型，而是用一种非常温和且富有启发性的方式，探讨了“数据思维”的重要性。这让我眼前一亮，因为这恰恰是我在接触统计学时最欠缺的部分——理解它为何如此重要，以及它如何渗透到我们生活的方方面面。我通常对那些一上来就抛出大量公式和定义的书籍感到头疼，总觉得像是在进行一场艰苦的“硬仗”。但这本书的开头，更像是一位耐心且友善的向导，为我描绘了一幅宏大的图景，让我看到了统计学不仅仅是数字游戏，更是理解世界、做出明智决策的强大工具。它通过一些生活化的例子，比如如何解读新闻报道中的统计数据，如何辨别广告宣传中的误导性信息，甚至是如何理解社交媒体上的趋势，来展示统计学的实际价值。这种“润物细无声”的引入方式，让我感觉统计学不再是遥不可及的高冷学科，而是触手可及、与我息息相关的实用技能。我开始好奇，这本书后续的内容是否也能保持这种“接地气”的风格，能够真正帮助我建立起扎实的统计学基础，并激发我进一步学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，坦白说，并没有立刻吸引我。那种常见的，略显学术风格的插图和字体，让我一度犹豫是否要拿起它。我平时阅读的图书涉猎颇广，从历史传记到科幻小说，甚至也包括一些轻松的随笔集。我对统计学一直抱有一种敬畏又略带疏离的态度，总觉得它是一门与我日常生活似乎有些距离的学科，充斥着各种公式和符号，让人望而却步。所以，当我在书架上看到《统计学学习指导及能力提升训练》时，我的第一反应是，这又是一本“劝退”读者的书吧？它会不会像许多同类书籍一样，上来就抛出艰深的理论，然后用一堆晦涩的例子来印证，最终让读者在迷茫中放弃？我更倾向于那些能够引发我思考，或者让我感受到情感共鸣的书籍，统计学似乎与这些特质相去甚远。我担心的不仅仅是内容的难度，还有它的实用性。我并非统计学专业的学生，也不是需要在工作中频繁运用复杂统计模型的专业人士。我只是一个对知识保有好奇心的普通读者，希望能够通过阅读，拓展自己的认知边界，而不是被一堆抽象的概念淹没。所以，我期望这本书能够以一种更加亲切，更加贴近生活的方式来讲解统计学，让我看到它在现实世界中的应用，而不是仅仅停留在纸面上的理论。封面风格的沉闷，让我对它的内容产生了先入为主的负面印象，认为它可能是一本枯燥乏味的教材，不适合我这样的“泛泛而谈”的读者。

评分☆☆☆☆☆

书中关于“统计陷阱与误区”的讨论，是我阅读过程中最感到“醍醐灌顶”的部分。我过去常常不自觉地陷入一些统计学上的“思维误区”，而自己却浑然不知。比如，对样本代表性的忽视，对相关性与因果关系的混淆，以及对“平均数”的盲目信任等等。作者用一个个生动的案例，揭示了这些看似微小的错误，是如何导致错误的结论，甚至造成严重的后果。这让我深刻地认识到，掌握统计学知识，不仅仅是为了能够进行计算，更重要的是要培养一种批判性思维，能够辨别信息中的谬误，做出更明智的判断。我发现，书中所提到的很多“陷阱”，在现实生活中屡见不鲜，从新闻报道到商业宣传，都可能隐藏着统计学的“诡计”。这本书为我提供了一副“避坑指南”，让我能够更加警惕和理性地面对各种数据和结论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“回归分析”部分，给了我极大的启发。过去，我总觉得“回归”这个词听起来很技术化，似乎只与复杂的数学模型相关。然而，书中却通过一些非常贴近生活和商业的例子，比如“房屋价格与面积的关系”，“广告投入与销售额的关系”，来阐述回归分析的原理。作者非常巧妙地选择了这些读者容易理解的场景，让我能够直观地感受到变量之间的关联性，并理解如何通过建立模型来预测和解释这种关联。我特别喜欢书中关于“相关不等于因果”的强调，这让我对如何正确解读统计模型的结果有了更深的认识，避免了“想当然”的误判。它让我明白，统计模型只是描述了变量之间的关系，而真正的因果关系还需要结合领域知识和逻辑推理来判断。这种严谨的思维方式，对于我们在信息爆炸的时代，如何不被表面的相关性所迷惑，做出更明智的决策，具有非常重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

与习题一起，学习的好教材！

评分☆☆☆☆☆

掉胶也太严重了吧！亲

评分☆☆☆☆☆

还算比较简单 适合当教材的书

评分☆☆☆☆☆

还不错 买来出题用的哈哈

评分☆☆☆☆☆

老师推荐，考试用书。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很好的书

评分☆☆☆☆☆

老师推荐，考试用书。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很不错吧应该，配送一如既往给力

评分☆☆☆☆☆

外面还有一层塑料波毛的包装