数据统计分析与SPSS应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:余建英

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:2003-12

价格:45.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115112064

丛书系列:

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《深入浅出：现代统计思维与数据驱动决策》 内容简介 本书旨在为渴望掌握现代统计学核心思想、并能将其应用于实际问题解决的读者提供一套系统、深入且兼具操作性的知识体系。我们深知，在信息爆炸的时代，数据本身并不直接产生价值，将数据转化为可指导行动的洞察力，才是真正的核心竞争力。本书将统计学的抽象理论与现实商业、科研场景紧密结合，致力于培养读者“用数据说话”的思维模式。 第一部分：统计学基石——从描述到推断的桥梁 本书的开篇将扎实地构建读者的统计学基础。我们不会停留在枯燥的公式堆砌上，而是通过大量的实际案例和可视化图表，阐述统计学的核心概念及其背后的逻辑。 1. 数据素养与探索性数据分析（EDA）的艺术： 数据的本质与类型： 详细区分定性数据与定量数据，理解名义、顺序、间隔和比率尺度的实际意义及其对后续分析选择的影响。 描述性统计的精髓： 不仅仅是计算均值、中位数和标准差，更重要的是理解这些指标在不同分布形态下的适用性与局限性。深入探讨偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）对数据分布形态的揭示作用。 可视化：构建第一印象： 重点讲解如何利用直方图、箱线图（Box Plots）、散点图（Scatter Plots）以及更高级的如小提琴图（Violin Plots）进行高效的单变量和双变量分析。强调“图胜于表”的原则，教会读者如何通过视觉识别异常值、趋势和数据结构。 2. 概率论：不确定性下的决策框架： 核心概率概念： 联合概率、条件概率以及贝叶斯定理的直观理解，而非复杂的数学推导。 常见概率分布的实战应用： 深入剖析正态分布（高斯分布）作为自然界和许多社会现象的基石地位，并讲解二项分布、泊松分布在计数数据分析中的应用场景。理解何时使用哪种分布是进行有效建模的前提。 3. 统计推断：从小样本到大世界的智慧： 抽样理论与大数定律： 理解中心极限定理为何是推断统计学的理论支柱。 参数估计： 详述点估计与区间估计的区别，重点讲解置信区间的实际意义——它代表的不是样本的概率，而是我们对真实总体参数的信心程度。 假设检验的哲学： 耗费大量篇幅阐释零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的构建逻辑，深刻解释P值的真正含义及其常见的误解（例如，P值不是效应大小，也不是原假设为真的概率）。细致区分I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）。 第二部分：模型构建——从关系识别到因果探索 本部分聚焦于如何利用统计模型来量化变量之间的关系，并对未来的结果进行预测。 4. 线性回归的深入解析与诊断： 简单线性回归的最小二乘法： 深入探究模型拟合的底层原理。 多元线性回归： 如何控制混淆变量，理解回归系数的解释——在保持其他变量不变的情况下，自变量变化一个单位对因变量的影响。 模型诊断的艺术： 这是一个至关重要的环节。详细介绍残差分析（Residual Analysis）的重要性，如何识别多重共线性（Multicollinearity）、异方差性（Heteroscedasticity）和异常点，并提供针对性的修正方法，确保模型的可靠性。 5. 方差分析（ANOVA）：多组均值比较的利器： 单因素与双因素ANOVA： 解释F检验的内在逻辑，即组间变异与组内变异的比值。 事后检验（Post-hoc Tests）： 为什么在F检验显著后必须进行多重比较？详细介绍Tukey HSD、Bonferroni校正等方法的选择依据和适用场景，避免“捕捞效应”。 6. 非参数统计：当数据不“听话”时： 适用性边界： 明确指出何时应转向非参数方法（如数据非正态、样本量过小、数据为顺序变量）。 核心方法： 介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验）的原理，强调它们在保留数据排序信息方面的优势。 第三部分：高级建模与现代趋势追踪 本部分面向希望将统计工具应用于更复杂场景的读者，涵盖了进阶的回归技术和对数据结构更细致的考量。 7. 广义线性模型（GLM）：超越正态假设： 逻辑回归（Logistic Regression）： 专门解决二分类结果（如是/否，成功/失败）的预测问题。深入解释Logit变换、Odds Ratio（优势比）的计算及其在风险评估中的应用。 泊松回归： 针对计数数据的建模，广泛应用于事件发生频率的分析。 8. 时间序列基础与结构化数据分析： 时间序列的特性： 识别自相关性、季节性和趋势性。 基础模型： 介绍平稳性的概念，并简要概述ARIMA模型的构建思路，为处理纵向数据奠定基础。 9. 统计效率与实验设计原则： 实验设计的黄金法则： 强调随机化（Randomization）、对照（Control）和重复（Replication）在确保因果推断有效性中的核心地位。 样本量计算： 介绍如何根据预期的效应大小、显著性水平和统计功效（Power）来科学确定所需的最小样本量，避免资源浪费或研究失败。 本书特色与读者定位： 本书的重点在于思维训练而非软件操作。我们不侧重于某一特定软件的按钮点击流程，而是聚焦于“为什么选择这个检验？”、“如何解释这个结果的实际意义？”以及“如何针对模型缺陷进行补救？”。 本书非常适合以下读者： 市场调研人员与商业分析师： 寻求科学方法来评估营销活动效果、用户行为模型和预测销售趋势。 社会科学与医学研究人员： 需要严谨的统计框架来设计研究、分析实验数据并撰写研究报告。 数据科学的初学者： 希望在深入学习机器学习前，先打下扎实的统计学和概率论基础，理解模型背后的内在逻辑。 通过阅读本书，读者将能够自信地评估现有研究的统计有效性，设计出具有说服力的调查或实验，并最终利用数据驱动的洞察力，做出更明智的决策。我们将统计学还原为一种解决问题的工具箱，而不是一门晦涩的理论学科。

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里面有几处小错误 除去这些还不错 作为工具书还是不错的

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作项目时读的，相当不错的一本入门书

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本书对SPSS的具体操作讲解的很清楚。

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作项目时读的，相当不错的一本入门书

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BYEBYE SPSS