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統計學概論（簡體書）
- 系列名：21世紀統計學系列教材
- ISBN13：9787300142272
- 出版社：中國人民大學出版社
- 作者：賈俊平 編
- 裝訂／頁數：平裝／202頁
- 規格：23.5cm*16.8cm (高/寬)
- 版次：1
- 出版日：2011/09/01
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商品簡介
名人/編輯推薦
目次
書摘/試閱
商品簡介
《統計學概論》作為一門應用性很強的學科，多數人的學習目的主要是應用。但初學者學習統計時面臨的主要困惑是學完不會用。問題在于學習過程中多把注意力集中在公式和計算上，而忽視對統計思想的理解。學習統計關鍵在于理解。記住公式，不等于學會統計；學會計算，不等于會用統計。統計的真諦在于它所體現的思想，在于它所提供的思維方式。學好統計的關鍵是掌握如何運用統計思維來思考問題，而不是簡單地記住那些死的統計知識。有些初學者對統計課程往往感到畏懼，被書中的公式嚇倒。實際上，拋開公式照樣可以學會統計。特別是在計算機應用已經普及的今天，所有的計算都可以由計算機來完成。只要清楚統計方法使用的前提，理解統計方法的實質，要應用統計并不難。
名人/編輯推薦
《統計學概論》是21世紀統計學系列教材之一。
目次
第1章 統計學研究什么
1.1 統計無處不在
1.1.1 每個人都離不開統計
1.1.2 幾乎所有領域都要用統計
1.1.3 統計的誤用與濫用
1.2 統計學研究數據
1.2.1 有數據的地方就需要統計學
1.2.2 統計學提供研究數據的方法
1.2.3 統計方法不是萬能的
1.3 怎樣獲得數據
1.3.1 變量與數據
1.3.2 怎樣得到一個樣本
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第2章 用圖表看數據
2.1 用圖表看定性數據
2.1.1 用頻數分布表看數據
2.1.2 用圖形看數據
2.2 用圖表看定量數據
2.2.1 用頻數分布表看數據分布
2.2.2 用圖形看數據
2.3 使用圖表的注意事項
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第3章 用統計量描述數據
3.1 描述數據的水平
3.1.1 平均數
3.1.2 中位數和分位數
3.1.3 用哪個值代表一組數據
3.2 描述數據的差異
3.2.1 極差和四分位差
3.2.2 方差和標準差
3.2.3 比較幾組數據的離散程度：離散系數
3.3 描述分布的形狀
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第4章 用概率分布描述隨機變量
4.1 什么是概率
4.2 隨機變量的概率分布
4.2.1 隨機變量及其概括性度量
4.2.2 離散型概率分布
4.2.3 連續型概率分布
4.3 其他幾個重要的分布
4.3.1 t分布
4.3.2 y2分布
4.3.3 F分布
4.4 樣本統計量的概率分布
4.4.1 統計量及其分布
4.4.2 樣本均值的分布
4.4.3 其他統計量的分布
4.4.4 統計量的標準誤差
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第5章 用樣本推斷總體
5.1 估計總體參數
第6章 分類變量的推斷
第7章 分類變量對數值變量的影響
第8章 用變量間的關系進行預測
第9章 用過去的模式預測未來
第10章 不依賴分布檢驗
1.1 統計無處不在
1.1.1 每個人都離不開統計
1.1.2 幾乎所有領域都要用統計
1.1.3 統計的誤用與濫用
1.2 統計學研究數據
1.2.1 有數據的地方就需要統計學
1.2.2 統計學提供研究數據的方法
1.2.3 統計方法不是萬能的
1.3 怎樣獲得數據
1.3.1 變量與數據
1.3.2 怎樣得到一個樣本
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第2章 用圖表看數據
2.1 用圖表看定性數據
2.1.1 用頻數分布表看數據
2.1.2 用圖形看數據
2.2 用圖表看定量數據
2.2.1 用頻數分布表看數據分布
2.2.2 用圖形看數據
2.3 使用圖表的注意事項
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第3章 用統計量描述數據
3.1 描述數據的水平
3.1.1 平均數
3.1.2 中位數和分位數
3.1.3 用哪個值代表一組數據
3.2 描述數據的差異
3.2.1 極差和四分位差
3.2.2 方差和標準差
3.2.3 比較幾組數據的離散程度：離散系數
3.3 描述分布的形狀
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第4章 用概率分布描述隨機變量
4.1 什么是概率
4.2 隨機變量的概率分布
4.2.1 隨機變量及其概括性度量
4.2.2 離散型概率分布
4.2.3 連續型概率分布
4.3 其他幾個重要的分布
4.3.1 t分布
4.3.2 y2分布
4.3.3 F分布
4.4 樣本統計量的概率分布
4.4.1 統計量及其分布
4.4.2 樣本均值的分布
4.4.3 其他統計量的分布
4.4.4 統計量的標準誤差
軟件應用
思考與練習
人物傳記
第5章 用樣本推斷總體
5.1 估計總體參數
第6章 分類變量的推斷
第7章 分類變量對數值變量的影響
第8章 用變量間的關系進行預測
第9章 用過去的模式預測未來
第10章 不依賴分布檢驗
書摘/試閱
此外，統計也往往被作為兩個極端使用：一個極端是不懂或不太懂統計的人認為統計沒什么用，他們因為不懂統計而瞧不起統計，他們不用或幾乎不用統計方法分析數據，即使做些統計分析，也往往是表面上的。走人這一極端的人，他們的決策依據就是自己的大腦：一些雜亂無章的信息組合出的某種直覺。如果他們的決策是正確的，更增加了他們的自信，更加感到不用統計也挺好；如果決策出了毛病，他們會找出一大堆開脫理由：市場難測，環境突變，競爭激烈，價格下跌，需求疲軟，管理不善，成本上升，出口下降……另一個極端是把簡單問題復雜化，特別是在管理領域，一些管理者把本來可以用簡單方法解決的問題故意復雜化。他們不用簡單的分析方法，而是用復雜的分析方法；為證明管理的科學性，建立一個別人看不懂的模型，編一大堆程序，輸出一大堆數字和符號；他們得出用統計語言陳述的結論，提出一些似是而非的建議……這樣的分析往往脫離了管理問題，對實際決策也未必有用。在工商管理中，這兩個極端都是不可取的。管理決策中不用統計幾乎不可想象；把簡單問題復雜化對管理決策也未必有用。從統計的實際應用來看，簡單的方法不一定沒用，復雜的方法也不一定有用。統計應該恰當地應用到它能起作用的地方。不能把統計神秘化，不能歪曲統計，更不能把統計作為掩蓋事實的陷阱。
曲解統計是一種常見的現象。在有些人的心目中，使用統計就是尋找支持：他們的心目中可能有了某種“結論性”的東西，或者說希望看到一種符合其需要的某種結論，而後去找些數據來支持他們的結論。如果數據分析的結果與其預期的結論一致，他們就會聲稱自己是用科學方法得到的結論；如果與預期的不一致，他們要么篡改數據，要么對統計棄而不用。這恰恰歪曲了數據分析的本質。數據分析的真正目的是從數據中找出結論，從數據中尋找啟發，而不是尋找支持。真正的數據分析事先是沒有結論的，通過對數據的分析才得出結論。
曲解統計是一種常見的現象。在有些人的心目中，使用統計就是尋找支持：他們的心目中可能有了某種“結論性”的東西，或者說希望看到一種符合其需要的某種結論，而後去找些數據來支持他們的結論。如果數據分析的結果與其預期的結論一致，他們就會聲稱自己是用科學方法得到的結論；如果與預期的不一致，他們要么篡改數據，要么對統計棄而不用。這恰恰歪曲了數據分析的本質。數據分析的真正目的是從數據中找出結論，從數據中尋找啟發，而不是尋找支持。真正的數據分析事先是沒有結論的，通過對數據的分析才得出結論。
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