具体描述
本书是为高职高专的学生而编写的一本统计入门读物，目的是让他们掌握一些处理数据的基本统计方法和技术。对于一个没有接触过统计的人来说，可能会对统计产生某种误解，比如，一提到统计，就马上想到统计工作，这种理解是不全面的，更准确地说谙不正确的。本书所面对的读者或许从未接触过统计，我们的目的是尽可能让他们对统计有一个正确的理解，在此基础上，能利用所学的统计方法作一些简单的统计处理和分析。统计作为处理和分析数据的方法和技术，大体上包括数据的收集、整理、显示、分析和解释等内容。本书的基本内容就是按照这一过程来组织的。
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用户评价
我读这本书最大的感受，就是它的实用性有点欠缺。虽然书中涵盖了统计学的许多重要概念和方法，但很多都停留在理论层面，与实际应用脱节。例如，在讲解回归分析时，作者只是介绍了线性回归、多元回归等基本模型，但对于如何选择合适的回归模型，如何处理多重共线性、异方差等问题，则没有深入探讨。在实际数据分析中，这些问题往往是影响模型可靠性的关键因素。而且，书本提供的案例分析，也显得过于理想化，数据都非常干净，没有太多噪音和缺失值，这与真实的科研和工作场景相去甚远。我尝试着将书中学到的方法应用到我自己的数据集上，但由于数据的复杂性，很多方法都无法直接套用，需要进行大量的预处理和调整，而这些调整的技巧，在书本上却很少提及。我希望未来的版本能够加入更多贴近实际的案例，并且更深入地讲解数据预处理、模型诊断和模型选择的技巧，让读者能够真正地学到如何在现实世界中运用统计学。这本书更像是一本“理论宝典”，但要将其转化为“实践利器”，还有很长的路要走。
评分这本书的语言风格，有时候让我觉得非常晦涩难懂。作者似乎习惯于使用一些非常专业化的术语，并且在没有充分解释的情况下就频繁使用，这对于初学者来说，简直是“劝退”。比如，书中在介绍置信区间的时候，用了大量的“渐进正态性”、“同质性方差”等词汇，而我需要花费大量的时间去查阅这些术语的含义，才能勉强理解作者想要表达的意思。而且，书中的例题，虽然提供了答案，但解题过程的省略，让我觉得很不方便。很多时候，我看着答案，却不知道它是如何一步步推导出来的，这让我感到非常沮丧。统计学本身就是一门需要严谨逻辑和细致推导的学科，如果连解题过程都含糊不清，那么读者很难真正掌握其中的精髓。我个人比较偏好那种，能够用简洁明了的语言，并且配以详细的解题步骤，来讲解知识点的书籍。如果能再加入一些“易错点提醒”或者“常见误区分析”，那就更好了。这本书虽然内容上可能很全面，但它传递知识的方式，却显得有些“高高在上”，不够亲民。我希望它能更像是一位耐心的老师，而不是一本冷冰冰的“百科全书”。
评分坦白讲，这本书的章节安排，让我有点摸不着头脑。它似乎是从一个很宏观的统计概念切入，然后又突然深入到一些非常具体的统计方法，中间缺乏足够的逻辑衔接。比如，在讲到抽样分布的时候，我感觉前面应该先铺垫一些关于总体和样本的概念，然后再引出概率分布，最后才谈抽样。但这本书好像直接就跳到了抽样分布，让我一度怀疑自己是不是漏掉了什么重要的内容。而且，对于一些核心的统计思想，比如“误差”的来源和控制，书本的讲解也比较模糊。在实际工作中，我经常会遇到数据误差的问题，无论是测量误差、系统误差还是随机误差，它们都会影响最终的分析结果。这本书虽然提到了误差，但并没有深入探讨如何去量化和处理这些误差，这让我觉得在实际应用层面，它提供的帮助非常有限。我希望这本书能够更注重统计方法背后的“为什么”，而不仅仅是“是什么”。例如，为什么我们要使用方差分析？它的核心思想是什么？在什么样的数据结构下，它才能够发挥最大的作用？这些问题的解答，往往比直接给出公式和步骤更重要。总的来说，这本书给我一种“知识堆砌”的感觉，缺乏清晰的教学思路和循序渐进的引导，对于我这种需要系统性学习的人来说，很难从中获得真正的提升。
评分这本书在方法的介绍上，感觉有些“东一榔头西一棒子”。虽然涵盖了从描述性统计到推断性统计的许多内容，但章节之间的逻辑关系并不十分清晰。比如，在讲完均值和方差之后，紧接着就跳到了回归分析，中间缺乏对变异性、相关性等概念的系统性阐述。这使得我在阅读时，总有一种“不知道接下来要讲什么”的感觉。而且，很多方法的适用条件和局限性，作者并没有详细说明。比如，在介绍方差分析时，只是简单提到了它适用于比较多个均值，但对于数据是否需要满足正态性、方差齐性等假设，以及在不满足这些假设时该如何处理，就没有深入探讨。这让我对方法的正确应用感到担忧。我更希望这本书能够按照一个更加清晰的逻辑脉络来组织内容，比如先从数据的基本类型和描述性统计入手，然后逐步过渡到概率论，再到参数估计和假设检验，最后再讲解回归、方差分析等更高级的模型。同时，在介绍每一种方法时，都应该明确其适用条件、操作步骤、结果解读以及潜在的局限性，这样才能让读者更全面、更准确地掌握统计学的知识。
评分这本书在解释某些统计概念时，缺乏足够的背景信息和理论铺垫。例如，在讲解“置信水平”的时候，作者直接给出了数学定义，但并没有解释为什么我们要设定一个特定的置信水平，它在统计推断中扮演着怎样的角色，以及不同的置信水平会对我们的结论产生怎样的影响。这种“只讲结果，不讲过程”的讲解方式，让我觉得难以深入理解。我希望书中能够提供更多的背景知识，比如统计学的发展历史，以及某个概念的提出是如何解决当时遇到的问题的。这样，读者才能更深刻地理解统计学知识的价值和意义。此外，书中对于一些统计推断的原理，例如最大似然估计，也只是简单提及，而没有深入讲解其背后的数学原理和推导过程，这让我觉得这些概念显得有些“神秘”，难以真正掌握。
评分这本书我算是囫囵吞枣地翻完了，但老实说，里面的很多概念，比如那让人头疼的正态分布，我到现在都没能完全消化。作者在解释某些概率论的基础时，总觉得跳跃性有点大，像是在省略了关键的推导过程，留给读者自己去填补那些复杂的数学公式，这对于我这种数学功底不扎实的人来说，简直是劝退。尤其是涉及到一些高级统计模型，比如贝叶斯推断，感觉像是完全打开了一个新世界，但又因为前面基础知识的薄弱，显得步履维艰。书本的编排上，虽然按照逻辑顺序来，但每个章节之间的过渡感觉不够顺畅，有时候读完一个章节，再看下一个，总有一种“脱节”的感觉，不知道前情提要，也不知道这部分内容到底是为了解决什么问题。而且，书中提供的案例分析，虽然听起来很有道理，但实际操作起来，往往会遇到各种各样的数据清洗和预处理的问题，这些在书里基本都一带而过，让我觉得书本里的理论和实际应用之间，似乎还有一道难以逾越的鸿沟。我尝试着去复现一些书中的例子，但数据的噪音、缺失值、异常值等等，这些在现实世界中普遍存在的问题，在书本的光鲜案例里却似乎并不存在，这让我对统计学在解决实际问题时的“万能性”产生了一丝怀疑。或许，这本书更适合那些已经对统计学有一定基础，并且能够融会贯通的读者，对于我这种初学者来说，它更像是一座高不可攀的山峰，虽然看到了顶峰的风景，但攀登的过程却异常艰难。我希望未来能有更详细的案例解析，或者提供更易懂的循序渐进的教学方法，这样才能真正地将统计学的知识内化，并应用于实际的科研和工作中，而不是仅仅停留在理论层面，望洋兴叹。
评分这本书对于统计学软件的应用，似乎完全没有提及。在如今这个数据驱动的时代，懂得如何使用统计软件进行数据分析已经成为了一项必备的技能。但这本书却仅仅停留在理论层面，对于如何使用R、Python、SPSS等工具来实现书中的统计方法，完全没有涉及。这让我在学习理论知识的同时，感到非常迷茫，不知道如何将这些理论付诸实践。我希望未来的版本能够加入一些关于常用统计软件的操作指南，或者提供一些示例代码，让读者能够将书本上的知识与实际操作相结合。毕竟，理论知识只有通过实践才能真正地转化为能力。没有软件应用的指导，这本书的实用性大打折扣，让我感觉像是学习了驾照的理论知识，但却从来没有摸过方向盘。
评分这本书的图表运用，我个人觉得不是特别理想。虽然书中有很多统计图表，比如直方图、散点图、箱线图等，但很多图表的设计显得比较粗糙，信息量不足，甚至有些会误导读者。例如，在表示频率分布时，有些直方图的条形宽度选择不当，导致看起来信息失真。而在展示变量之间的关系时，有些散点图的坐标轴刻度设置不合理，让人难以准确判断相关性的大小。更重要的是，书本对于如何根据数据类型和分析目的来选择合适的图表，以及如何解读图表所传达的信息，讲解得非常有限。我常常需要自己去翻阅其他资料，才能理解书中图表背后的含义。我希望这本书能够更注重图表的可视化设计，提供更清晰、更直观的图表，并配以详细的解读说明，让读者能够真正地从图表中获取有用的信息，而不是被图表所困扰。毕竟，好的可视化是理解和沟通统计结果的关键。
评分这本书的阅读体验，怎么说呢，有点像是被丢进了一个知识的海洋，而我只有一艘小小的船，随波逐流。关于假设检验的部分，我反复看了好几遍，每次都能理解它的大致意思——“拒绝原假设”或者“未能拒绝原假设”，但当真正拿到一个具体的数据集，让我去判断一个具体的场景，我还是会犹豫不决，不知道该如何选择合适的检验方法，也不知道如何解读那些p值背后的含义。书中对于各种统计检验的介绍，感觉像是流水账，罗列了各种各样的检验名称，什么t检验、z检验、卡方检验、F检验，但它们各自适用于什么样的数据类型、解决什么样的问题、在什么条件下才能使用，这些关键信息，我总觉得不够清晰明了。而且，很多检验的原理，都牵扯到统计分布的概念，而我对这些分布的理解，依旧停留在“听过，但不熟悉”的层面。作者似乎默认了读者已经具备了相当的数理统计知识，可以直接进入应用层面，但事实并非如此，很多时候，我都需要停下来，去查找一些基础的概念，这大大降低了阅读效率。另外，书中的图表，虽然数量不少，但很多时候并没有起到辅助理解的作用，反而让页面显得杂乱无章。有些图表的设计，也显得不够直观，很难从中快速提取出关键信息。总而言之，这本书在我看来，更像是一本“字典”，能够查到各种统计方法的名称和基本描述，但想要真正“学会”并“应用”，还需要大量的课外补充和实践。我更倾向于那种，能够用生动形象的比喻，或者贴近生活的例子，来讲解统计概念的书籍，让枯燥的理论变得有趣，让复杂的公式变得易懂。
评分这本书在概念的引入上，对我而言有些过于抽象。特别是关于概率分布和随机变量的讲解，虽然作者试图用图表来辅助说明，但总感觉隔靴搔痒，没有触及到核心。当我看到“期望”、“方差”、“矩母函数”这些概念时，感觉像是在看天书，虽然能勉强读懂文字，但其背后的数学逻辑和统计意义，却始终笼罩在一层迷雾之中。我希望书中能够更侧重于解释这些概念是如何产生的，以及它们在统计学中扮演着怎样的角色，而不是仅仅给出定义和公式。例如，在介绍二项分布时，如果能先从抛硬币的简单场景出发，一步步引申出概率、试验次数等参数，并解释为什么这个分布在这种情况下适用，我想会更容易理解。另外，书中对于一些重要的统计定理，比如大数定律和中心极限定理，讲解得比较简略，没有充分阐述它们在统计推断中的基石作用，这让我觉得有点遗憾。对于我这种需要理解“为什么”的人来说，这本书在概念的解释上，还有很大的提升空间，希望能有更深入、更具启发性的讲解，而不是仅仅罗列公式。
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