统计学原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:吴惠荣 编

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2000-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787313023971

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计方法
• 实验设计

好的，这是一份为一本名为《统计学原理》的书籍量身打造的、内容详实的、避免任何AI痕迹的图书简介： --- 《概率之径：洞悉不确定世界的逻辑与工具》 一部关于现代决策科学与数据驱动思维的权威指南 导言：在信息洪流中锚定真理之锚 我们身处一个被数据和不确定性所环绕的时代。从市场趋势的预测、医学研究的突破，到日常的风险评估乃至个人选择的优化，都需要一种强大的工具来解析隐藏在现象之下的规律。这门工具，正是统计学。 《概率之径：洞悉不确定世界的逻辑与工具》并非一本枯燥的数学公式汇编，而是一场带领读者穿越复杂概率迷宫、直抵理性决策核心的深度智识旅程。本书旨在将艰深的统计概念转化为清晰、直观的思维框架，赋能所有渴望提升决策质量、理解世界运作机制的读者。我们相信，理解概率的边界，就是理解现实的本质。 --- 第一部分：奠基——从直觉到量化思维的飞跃 第1章：不确定性的历史与哲学基石 统计学的起源并非纯粹的数学发明，而是人类对未知世界进行系统化描述的迫切需求。本章将追溯统计思想从古代彩票游戏、早期的人口普查，到十七世纪布莱兹·帕斯卡（Blaise Pascal）和皮埃尔·德·费马（Pierre de Fermat）关于赌博问题的探讨，如何逐渐演变为严谨的科学分支。我们将探讨“频率学派”与“贝叶斯学派”在哲学层面上的根本分野，为后续的理论学习奠定思想基础。 第2章：描述性统计的艺术：数据的初次亮相 任何严肃的分析都始于对原始数据的有效组织与呈现。本章深入探讨如何使用图形和数字来“描绘”数据集的面貌。内容涵盖：集中趋势的度量（均值、中位数、众数及其适用情境）、离散程度的衡量（方差、标准差、四分位距）以及数据分布形态的识别（偏度与峰度）。我们不仅介绍计算方法，更强调在特定业务场景中，选择何种指标才能最真实地反映数据特征的重要性。 第3章：概率论：量化可能性的语言 概率是统计推理的“原子”。本章系统阐述概率论的基础公理、条件概率的意义以及事件的独立性判断。重点剖析全概率公式和贝叶斯定理——后者是后续所有推断统计学的核心驱动力。通过大量贴近生活的例子，如保险定价和医疗诊断测试的准确性分析，使抽象的概率概念具象化。 第4章：关键的概率分布：自然界的模型 自然界和人类活动中的随机现象往往服从特定的概率分布模型。本章详尽解析三大类核心分布：离散型（二项分布、泊松分布，理解计数事件的规律）、连续型（均匀分布、指数分布，理解时间间隔与连续变量的特性）。尤其侧重于正态分布（高斯分布）——这一“自然界的通用语言”的特性、其在误差分析中的地位，以及如何利用标准正态表进行精确计算。 --- 第二部分：推断——从样本窥见整体的科学 第5章：抽样的力量与抽样分布 在无法普查所有个体的情况下，我们依赖样本进行推断。本章核心在于理解“抽样误差”的内在机制。重点讲解中心极限定理，这一统计学的“奇迹”，它解释了为什么无论原始数据的分布形态如何，大样本均值的分布趋向于正态分布。理解这一理论，是进行可靠统计推断的桥梁。 第6章：参数估计：点与区间的智慧 如何用样本统计量去“猜测”总体的真实参数？本章区分了两种主要的估计方法：点估计（如样本均值对总体均值的估计）与区间估计。我们将详细构建置信区间的含义与计算过程，并严格阐释“95%置信水平”的真正含义——避免常见的时间错误理解，强调其是关于过程可靠性的陈述，而非对特定区间内参数真实性的断言。 第7章：假设检验的严谨框架：证伪与决策 假设检验是统计推断的核心工具，它提供了一种结构化的方式来评估观察到的效应是否仅仅是偶然。本章细致拆解了检验的“五步法”：建立原假设($H_0$)与备择假设($H_a$)、选择检验统计量、确定显著性水平($alpha$)、计算P值，以及做出决策。特别强调了第一类错误（弃真错误）与第二类错误（取伪错误）的权衡，以及统计功效（Power）的重要性。 第8章：单样本与双样本均值检验 本章将理论应用于实践，教授读者如何针对单个总体均值（如测试新药的疗效是否不同于安慰剂）和比较两个独立或配对总体的均值（如比较不同地区员工的工作满意度差异）进行$Z$检验和$T$检验的实际操作与结果解读。 --- 第三部分：模型构建与关系探究 第9章：方差分析（ANOVA）：多组间差异的精妙分解 当需要比较三个或更多组的平均值时，简单重复的T检验会增加犯错的风险。方差分析（ANOVA）提供了一种优雅的解决方案。本章阐述了ANOVA背后的思想：将总变异分解为“组间变异”和“组内变异”，并利用$F$统计量来评估组间差异是否显著大于随机噪音。我们将介绍单因素和双因素方差分析的应用场景。 第10章：相关性与简单线性回归：量化线性关系 探究变量之间是否存在关系是统计学的核心使命之一。本章首先引入相关系数（Pearson's $r$）来衡量线性关联的强度和方向，并明确区分相关性与因果性。随后，系统介绍简单线性回归模型的构建、最小二乘法的原理、回归系数的解释，以及如何通过$R^2$评估模型的拟合优度。 第11章：多元回归分析：控制混淆变量的艺术 现实世界中的现象很少由单一因素决定。多元回归分析允许我们同时纳入多个预测变量，以更全面地刻画响应变量。本章重点讨论如何解释偏回归系数（在控制其他变量影响下的独立效应）、处理多重共线性问题，以及如何进行变量选择和模型诊断，确保模型的稳健性与预测力。 第12章：非参数统计：当数据不愿合作时 并非所有数据都服从正态分布，或所有方差都相等。本章为那些违反经典参数检验前提条件的情况提供替代方案。介绍诸如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法，它们依赖于数据的秩而非原始数值，是处理顺序数据或异常值敏感问题的有力武器。 --- 结语：统计思维的持续应用 《概率之径》不仅教授计算技巧，更旨在培养一种批判性的、基于证据的思维模式。统计学并非终点，而是一种持续学习和修正认知的过程。掌握了这些原理，读者将能够更自信地解读科学报告、评估商业决策的风险，并在日常生活中，以更精确的眼光审视这个充满变数的精彩世界。 本书适合对象： 经济学、管理学、社会科学、生物医学及工程技术领域的学生、研究人员以及所有对数据驱动决策有浓厚兴趣的专业人士。无需深厚的微积分背景，但需要对逻辑推理持有开放态度。 ---

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