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杨梅的果实000
首页 > 自考本科 > 自考统计学原理书籍有哪些

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上班好远

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首先我觉得文科生,或者不管是什么专业的学生吧,如果想跨专业学习一些课程,尤其是像统计学这种数理理论比较多的课程,我觉得最重要的,首先你要明确自己的学习的目标、你想达到的一个程度。不要一时兴起,然后就找两本书来看一看,是达不到效果的。

统计学还是涉及到很多数理知识常识,那我觉得首先最基础的一些《数学分析》和《高等代数》、《概率论》、《数理统计》等这样一些基本的课程。还是应当补一补,自己没有明确自己的一个学习目标,可能学完这样一些基础课程的时候,你可能就会很想放弃了。

基础的这些知识呢,如果我你还是在校的文科生。我建议你去在学校的这个旧书市场买一点和本学校一些专业使用的这些课程一样的书籍。那么在自己没有课的时候呢,可以充分的利用资源去听一下他们的这些基础课程。

有了基础后,我觉得要充分的去利用一些公开课的资源,比如说像网易公开课以及百度的一些课程,这个上面会有一些比较优秀的统计学的一些课程。

这些课程的这个老师也会有一些相关书籍的推荐。我觉得可以结合这个课程,然后加入到他们的学习论坛中和更多的人一起去讨论和学习。

当学习到一定的程度的时候,我觉得就可以去看一下一些结合实际去分析的统计学书籍,比如《大数字时代》等等。这样我们就可以用学的统计学知识去解决现实中的一些问题。

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特别爱吃大蒜

通俗的读物,要是再穿插点漫画是不是够有趣易懂呢?所以推荐一个,《漫画统计学》系列丛书,〈日〉高桥 编著,看过之后,一般对知识点就能比较好的掌握,且印象深刻。

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无敌幸运星1

统计学(第N版)推荐理由:本书作者中国人民大学贾俊平 教授,目前是第6版,国内统计学方面的经典教材,从统计应用、基础概念、数据收集、图表展示到各种统计学方法介绍,可以系统的学习统计学基础。作者简介:贾俊平,何晓群,金勇进 著贾俊平, 中国人民大学统计学院副教授。研究方向:统计方法在经济各领域的应用,统计教学方式和方法。主要著作有:《统计学》、《描述统计》、《工商管理统计》、《市场调查与分析》等。主持研究的“非统计学专业本科公共基础课——统计学教学改革”项目获2001年教学成果二等奖、2001年北京市教学成果一等奖。2001年荣获北京市经济技术创新标兵称号,2003年荣获宝钢出色教师奖等。2、深入浅出统计学 [Head First Statistics]推荐理由:具有深入浅出系列的一贯特色,用符合直觉的理解方式,让统计学的理论学习既有趣又自然。图书用充满互动性的生活情景,教给你有关统计学的基础知识,很厚的一本图书,花点时间就能很快看完,看着很轻松,让你掌握统计学的概念同时,更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。作者简介:[美] 格里菲思(Dawn Griffiths) 著;李芳 译道恩·格里菲思(Dawn Griffiths)以数学家的身份在一所英国大学开始读书生活,曾获得数学专业一级荣誉学位。可是,当她意识到人们在聚会上不愿意与她谈话时,就拒绝了一份研究极为罕见的微分方程的博士奖学金,转而从事软件开发事业。目前她将IT咨询、写作及数学集于一身。3、赤裸裸的统计学推荐理由:本书用非常朴实的生活案例、直观的图表、生动诙谐的语言风格,给你讲解统计学知识,让我们知道权威期刊、媒体新闻、民意调研中公布的数字从何而来,轻松掌握判断这些统计数字“是否在撒谎”的秘籍。作者还告诉我们为什么不要买彩票,为什么你家附近的商场会知道你怀孕的消息并给你寄来纸尿裤的优惠券等等。作者简介:[美] 惠伦著作曹槟译者 著;曹槟 译查尔斯•惠伦(Charles Wheelan),于1997~2002年间担任《经济学人》杂志驻美国中西部地区的记者,还为《芝加哥部报》、《纽约时报》和《华尔街日报》撰稿,现任芝加哥公共电台WBEZ节目财经记者。其所

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bigsunsun001

以下推荐不需要很多数学(不那么无聊?)的统计学书——非正统教科书,排名略分先后:. David S. Moore::统计学的世界 (豆瓣)(第5版),中信出版社;. 查尔斯·惠伦:赤裸裸的统计学 (豆瓣),中信出版社. 达莱尔·哈夫:统计数字会撒谎 (豆瓣),中国城市出版社. David Salsburg:女士品茶 (豆瓣)——20世纪统计怎样变革了科学,中国统计出版社. Dawn Griffiths:深入浅出统计学 (豆瓣),电子工业出版社. Michael Milton:深入浅出数据分析 (豆瓣),电子工业出版社. 西内启:看穿一切数字的统计学 (豆瓣),中信出版社。

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豆丫丫星

《数据之魅》,<美>Philipp K. Janert 著,黄权译。比较火的一本书,不过不好意思本人没看过,身边的人很推荐这本书,说会让你对统计学或数据分析有一个较全新的认识,书比较有趣,也让你了解到统计学的一些实际应用。PS:不要买《数据之美》这本书啊!别看错了,不一样。

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