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出版者:科学出版社

作者:靳丽丽

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030135971

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 实验设计
• 回归分析
• 抽样调查
• 数据挖掘

《统计学》是一本严谨而全面的教科书，旨在为读者构建扎实的统计学基础，并引导他们掌握分析和解释数据的关键技能。本书内容涵盖了从最基本的统计概念到更为复杂的推断方法，力求让初学者能够循序渐进地理解统计学的魅力，同时也能为有一定基础的读者提供深入的学习和参考。 本书的开篇，我们首先会探讨统计学在日常生活和科学研究中的重要性，阐述为何掌握数据分析能力对于理解当今世界至关重要。接着，我们将深入介绍描述性统计，这是统计学的基础。读者将学习如何收集、整理和呈现数据，包括各种图表（如直方图、散点图、箱线图）以及描述数据集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）的统计量。这些工具能够帮助我们直观地认识数据的分布特征和变异程度。 随后，本书将引导读者进入概率论的世界。我们从概率的基本概念、事件的分类、条件概率和独立性开始，逐步引入重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布以及均匀分布等。理解这些概率分布是进行统计推断的基石，它们为我们理解随机现象的模式提供了数学框架。特别是正态分布，作为自然界和许多社会现象的常见分布，其性质和应用将得到重点讲解。 在掌握了描述性统计和概率论之后，本书的核心内容——推断性统计便となります。我们将介绍抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理的强大作用，它使得我们能够在样本数据的基础上对总体参数做出可靠的推断。 本书详细讲解了参数估计的方法，包括点估计和区间估计。读者将学习如何计算置信区间，并理解置信区间的含义，即我们能够以多大的把握断定总体的真实参数落在这个区间内。对于不同类型的参数（如总体均值、总体比例），本书都会提供相应的估计方法和计算步骤。 随后，我们将重点介绍假设检验。这是一个强大的工具，用于根据样本数据判断关于总体参数的某个陈述（假设）是否成立。本书将涵盖常见的假设检验类型，例如Z检验、t检验、卡方检验和F检验。我们将详细阐述假设检验的步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定检验的显著性水平、计算P值以及做出拒绝或不拒绝原假设的决策。每种检验都会结合实际案例进行演示，帮助读者理解其应用场景和解读方法。 除了对单个参数的检验，本书还将介绍对两个或多个总体参数进行比较的方法，例如两样本t检验（独立样本和配对样本）、方差分析（ANOVA）等。这些方法对于比较不同处理组的效果、评估不同变量之间的关系具有重要意义。 此外，本书还包含了对回归分析的深入探讨。我们将从简单线性回归开始，讲解如何建立变量之间的线性关系模型，如何估计回归系数，以及如何解释回归方程。随后，我们将进一步介绍多元线性回归，以及如何处理分类变量（如虚拟变量）和非线性关系。学习回归分析将使读者能够预测一个变量的取值，并理解多个自变量对因变量的影响。 在统计建模部分，本书会触及相关性和协方差的概念，以及如何使用这些度量来量化变量之间的线性关系强度。我们会讲解如何进行相关性分析，并对回归分析中的模型诊断和模型选择进行介绍，确保读者能够构建出有效且可靠的统计模型。 本书还可能包含一些专题性内容，例如时间序列分析（如果篇幅允许），介绍如何分析和预测随时间变化的数据；或者非参数统计方法，用于处理不符合参数模型假设的数据。 在整个学习过程中，本书强调统计思维和实践。每一章节都配有精心设计的例题和练习题，旨在巩固所学知识，并培养读者独立解决统计问题的能力。书中还会鼓励读者使用统计软件（如R、Python或SPSS）来处理真实数据集，从而获得更直观和高效的分析体验。 总而言之，《统计学》的目标是培养读者批判性地思考数据，理解数据背后的模式，并基于证据做出明智的决策。它不仅仅是一门学科，更是一种思维方式，能够帮助我们在日益复杂和数据驱动的世界中游刃有余。

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这本《统计学》简直是我最近的“精神食粮”，虽然我对数字一直不太感冒，但这本书却让我看到了统计学迷人的另一面。它不是那种枯燥乏味的公式堆砌，而是通过一系列生动有趣的案例，将抽象的概念具象化。比如，书中讲到如何用统计学来分析公众的投票倾向，解释了各种抽样方法和误差的来源，让我第一次理解了为什么民意调查的结果会有一定的偏差，以及这些偏差背后隐藏的科学原理。我还特别喜欢它对数据可视化部分的讲解，那些精美的图表和清晰的解释，让我能够直观地理解数据的分布和趋势，甚至开始尝试自己用图表来展示一些生活中的小数据。这本书的语言风格也非常接地气，没有使用太多晦涩难懂的专业术语，即使是初学者也能轻松入门。它教会我的不仅仅是统计知识，更是一种观察和分析世界的新视角。我常常在阅读时，脑海中会不断闪现出日常生活中的各种场景，然后思考如何运用书中的方法去分析它们。比如，在网上购物时，我会忍不住去想那些商品评论的“好评率”是如何计算出来的，其中是否存在统计上的陷阱。这种将书本知识与实际生活相结合的体验，让学习过程充满了乐趣和成就感。

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对于我这种对统计学几乎零基础的读者来说，《统计学》这本书真的是一本“及时雨”。它以一种非常友好的方式，循序渐进地引导我进入这个领域。我最欣赏的是它对概率论基础的讲解，用很多生活中的例子，比如抛硬币、掷骰子，来解释概率是如何运作的，以及大数定律的意义。这让我对“随机性”有了全新的认识，不再觉得它只是一个模糊的概念，而是可以通过数学来量化和预测的。书中还穿插了一些关于统计分布的介绍，比如正态分布，它不仅仅是给出了一个曲线图，还解释了为什么很多自然现象和社会现象都符合这种分布，以及它在统计推断中的重要作用。我感觉自己仿佛在书中开启了一扇通往新世界的大门，看到了隐藏在纷繁复杂事物背后的数学规律。而且，它还鼓励读者动手实践，提供了一些简单的数据集和练习题，让我能够边学边练，巩固所学的知识。这种学以致用的方式，让我学习的动力倍增，也让我对统计学产生了浓厚的兴趣。

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这本书的统计推断部分，可以说是让我大开眼界。它没有让我感到被海量公式淹没，而是通过逻辑清晰的阐述，将抽样分布、置信区间和假设检验等概念层层剥开。我尤其喜欢它对“抽样分布”的解释，用生动的比喻让我理解了为什么我们可以通过小样本来推断总体，以及这种推断的可靠性是如何保证的。置信区间的部分，也让我明白了为什么我们通常会用一个“范围”来表示估计结果，而不是一个精确的数值，以及这个范围的宽度所代表的意义。而对于假设检验，书中更是提供了详细的步骤和注意事项，让我能够一步步地去验证自己的假设。它不仅仅是教授方法，更重要的是培养了一种严谨的科学思维。我不再是简单地接受统计结果，而是开始思考这些结果是如何得出的，它们的局限性在哪里。这让我觉得，学习统计学不仅仅是学习一项技能，更是一种思维方式的提升，一种理性分析问题的能力。我感觉自己仿佛被赋予了一种“量化”的视角，能够用更科学、更客观的方式去理解和解决问题。

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读完《统计学》的某些章节，我确实体验到了“豁然开朗”的感觉。书中在回归分析方面的讲解，简直是为我量身定做的。我一直对“相关性”和“因果性”之间的区别感到困惑，而这本书通过清晰的逻辑和丰富的图示，让我彻底明白了其中的奥秘。它详细介绍了简单线性回归和多元线性回归的原理，解释了如何建立模型来预测变量之间的关系，以及如何评估模型的拟合优度。最让我印象深刻的是，它强调了即使存在很强的相关性，也不能轻易断定因果关系，并提供了多种方法来识别和区分它们。比如，书中用了一个很有趣的例子，分析了冰淇淋销量和溺水人数之间的相关性，然后指出这两者都与气温升高有关，并非直接的因果关系。这种细致的分析，让我对数据分析的严谨性有了更深的理解。它不仅教会了我如何找到变量之间的关系，更教会了我如何审慎地解读这些关系，避免做出错误的结论。我感觉自己仿佛获得了一双“火眼金睛”，能够更敏锐地捕捉数据中的潜在信息。

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不得不说，《统计学》这本书在处理一些复杂统计模型的时候，做得相当出色。它没有回避那些“硬核”的内容，但又巧妙地用逻辑推理和步骤分解的方式，让这些原本令人望而生畏的理论变得易于理解。特别是关于假设检验的部分，书中不仅详细介绍了各种检验方法的原理和适用场景，还列举了大量的实际应用案例，比如如何判断一个新药的疗效是否显著优于安慰剂，或者如何分析某个营销活动对销售额的影响。它让我明白了，统计学并非只是简单的数字计算，而是能够帮助我们做出更明智决策的强大工具。我尤其欣赏书中对于“P值”的深入剖析，它不仅仅给出了一个定义，而是深入探讨了P值可能带来的误读和滥用，以及如何正确地解释统计显著性。这种严谨的态度，对于我们这些非专业人士来说，是非常宝贵的。读完这一章，我感觉自己对科学研究的严谨性有了更深刻的认识，也对那些看似“科学”的结论多了一份审慎的思考。它让我意识到，在信息爆炸的时代，能够辨别有价值的信息，避免被虚假的“科学”所蒙蔽，统计学知识是多么的重要。

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