京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一、统计学基础部分
1、《统计学》 David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译 中国统计出版社
据说是统计思想讲得最好的一本书,读了部分章节,受益很多。整本书几乎没有公式,但是讲到了统计思想的精髓。
2、《Mind on statistics(英文版)》 机械工业出版社
只需要高中的数学水平,统计的扫盲书。有一句话影响很深:Mathematics as to statistics is something
like hammer, nails, wood as to a house, it\’s just the material and
tools but not the house itself。
3、《Mathematical Statistics and Data Analysis(英文版.第二版)》 机械工业出版社
看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。这本书理念很好,讲了很多新的东西,把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。Amazon上有书评。
4、《Business Statistics a decision making approach(影印版)》 中国统计出版社
在实务中很实用的东西,虽然往往为数理统计的老师所不屑
5、《Understanding Statistics in the behavioral science(影印版)》 中国统计出版社
和上面那本是一个系列的。老外的书都挺有意思的
6、《探索性数据分析》中国统计出版社 和第一本是一个系列的。大家好好看看陈希儒老先生做的序,可以说是对中国数理统计的一种反思。
二、回归部分
1、《应用线性回归》 中国统计出版社
还是著名的蓝皮书系列,有一定的深度,道理讲得挺透的。看看里面对于偏回归系数的说明,绝对是大开眼界啊!非常精彩的书
2、《Regression Analysis by example (3rd Ed影印版)》
这是偶第一本从头到底读完的原版统计书,太好看了。那张虚拟变量写得比小说都吸引人。没什么推导,甚至说“假定你有统计软件可以算出结果”,主要就是将分
析,怎么看图,怎么看结果。看完才觉得回归真得很好玩
3、《Logistics回归模型——方法与应用》 王济川 郭志刚 高等教育出版社 不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身,不重推导重应用。每章都有详细的Sas和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多,中文写的书,但是明显老外写书的风格
三、多元
1、《应用多元分析(第二版)》 王学民 上海财经大学出版社
现在好像就是用的这本书,但是请注意,这本书的亮点不是推导,而是后面和SAS结合的部分,以及其中的一些想法(比如P99 n对假设检验的影响,绝对是统计的感觉,不是推推公式就能感觉到的)。这是一本国内很好的多元统计教材。
2、《Analyzing Multivariate Data(英文版)》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释,非常有意思。对数学要求不高,证明也不够好,但的确是“统计书”,不是数学书。
3、《Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed影印版)》 Johnson & Wichem 著 中国统计出版社
个人认为是国内能买到的最好的多元统计书了。Amazon 上有人评论,评价很高的。不过据王学民老师说,这本书的证明还是有不太清楚,老外实务可以,证明实在不咋的,呵呵
四、时间序列
1、《商务和经济预测中的时间序列模型》 弗朗西斯著
Amazon 上五星推荐的书,讲了很多很新的东西也非常实用。我看完才知道,原来时间序列不知有AR(1) MA(1)啊,哈
2、《Forecasting and Time Series an applied approach(third edition)》 Bowerman & Connell 著
本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法,附上了SAS和Minitab程序
五、抽样
1、《抽样技术》 科克伦著 张尧庭译
绝对是该领域最权威,最经典的书了。王学民老师说:这本书不是那么好懂的,数学系的人,就算看得懂每个公式,未必能懂它的意思(不是数学系的人,还是别看了吧)。
2、《Sampling: Design and Analysis(影印版)》 Lohr著 中国统计出版社
讲了很多很新的方法,无应答,非抽样误差,再抽样,都有讨论。也很不好懂,当时偶是和《Advance Microeconomic
Theory》一起看的,后者被许多人认为是梦魇,但是和前者一比,好懂多了。主要还是理念上的差距。我们的统计思想和数据感觉有待加强啊
六、软件及其他
1、《SAS软件与应用统计分析》 王吉利 张尧庭 主编
好书啊!!!!
2、《SAS V8基础教程》 汪嘉冈编 中国统计出版社
主要讲编程,没怎么讲统计。如果想加强SAS编程可以考虑。
3、《SPSS11统计分析教程(基础篇)(高级篇)》 张文彤 北京希望出版社
当初第一次看这本书,发现怎么几乎都看不懂,尤其是高级篇,现在终于搞清楚了:)
4、《金融市场的统计分析》 张尧庭著 广西师范大学出版社
张老师到底是大家,薄薄的一本书,言简意言简意赅,把主要的金融模型都讲清楚了。看完会发现,分析金融单单数学模型还是纸上谈兵,必须加上统计模型和统计方法才能真正应用。本书用的多元统计(代数知识)比较深
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27