应用统计学教程及学习指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:孙林岩

出品人:

页数:219

译者:

出版时间:1999-1

价格:12.00元

装帧:

isbn号码:9787040078176

丛书系列:

图书标签:

• 应用统计学
• 统计学教程
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《现代数据分析导论：理论与实践》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界、预测未来的核心力量。无论是科学研究、商业运营，还是社会治理，对数据的深度挖掘和有效利用都显得至关重要。《现代数据分析导论：理论与实践》是一本旨在为广大读者，特别是那些希望系统掌握数据分析理论并将其应用于实际问题解决的学习者，提供全面而深入指导的著作。本书融合了扎实的统计学原理、先进的计算方法以及广泛的实际案例，旨在构建一座连接理论与实践的坚实桥梁。 本书的编写初衷，是希望能够为读者提供一个清晰、系统且易于理解的数据分析学习路径。我们深知，数据分析并非一门孤立的学科，它横跨了数学、计算机科学、统计学等多个领域。因此，本书在介绍核心概念时，力求剥离繁复的数学推导，而是侧重于概念的直观理解及其在实际问题中的应用。同时，我们也强调理论的严谨性，确保读者在掌握方法的同时，能够理解其背后的统计学依据，从而能够更加灵活地运用所学知识解决千变万化的实际问题。 第一部分：数据分析的基础构建 本书的第一部分将为读者打下坚实的数据分析基础。我们将从数据本身的性质和类型入手，探讨不同类型数据（如分类数据、数值数据）在分析中的独特性，以及数据收集、清洗和整理的必要性。数据质量直接影响分析结果的可靠性，因此，我们会详细介绍如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和特征工程，为后续的分析奠定坚实的基础。 接着，我们将深入讲解描述性统计学的核心内容。这包括如何使用统计量（如均值、中位数、方差、标准差）来概括数据的中心趋势和离散程度，如何利用图表（如直方图、箱线图、散点图）来可视化数据分布和变量间的关系。这些描述性工具不仅能帮助我们直观地理解数据，也是进行更深层次推断性统计分析的前提。 第二部分：推断性统计的原理与方法 推断性统计是数据分析的核心，它允许我们从样本数据中对总体特征做出有根据的推断。《现代数据分析导论》将系统地介绍参数估计和假设检验这两大推断性统计的支柱。 在参数估计方面，我们将详细阐述点估计和区间估计的概念，重点讲解如何构建置信区间，以及置信区间的含义和解释。这有助于读者理解我们对总体参数的估计是有一定不确定性的，并能够量化这种不确定性。 在假设检验方面，我们将引导读者理解假设检验的基本逻辑，包括零假设和备择假设的设定，检验统计量的选择，P值的意义及其在判断统计显著性中的作用，以及犯第一类错误和第二类错误的风险。本书将覆盖多种常见的假设检验方法，如t检验（用于单样本、两独立样本和配对样本）、卡方检验（用于拟合优度和独立性检验）、F检验（用于方差分析）等，并结合实际场景说明它们的应用。 第三部分：建模与预测的艺术 数据分析的最终目标往往在于构建模型，以理解变量间的关系、预测未来趋势或进行分类决策。《现代数据分析导论》将重点介绍几种最常用且强大的建模技术。 回归分析： 作为预测建模的基础，回归分析将贯穿本书。我们将从最简单的简单线性回归开始，讲解如何建立模型、解释回归系数、评估模型拟合优度（如R方），以及如何进行预测。随后，我们将扩展到多元线性回归，讨论多重共线性、交互项、多项式回归等复杂情况。此外，书中还会介绍非线性回归模型，以应对更为复杂的数据关系。 分类模型： 在很多实际应用中，我们需要将数据点分配到不同的类别中。本书将介绍经典的分类模型，如逻辑回归，它是一种用于二元分类问题的强大工具。我们将深入探讨逻辑回归的原理，如何解释其输出，以及如何评估分类模型的性能（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。 高级建模技术简介： 考虑到现代数据分析的快速发展，本书还将对一些更高级的建模技术进行概览，例如决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络。虽然不对这些技术进行过于深入的数学推导，但会清晰地阐述它们的核心思想、适用场景以及基本的使用方法，为读者打开进一步学习的通道。 第四部分：专题讨论与实践应用 为了使本书内容更具深度和广度，第四部分将聚焦于几个关键的专题，并将理论与实践紧密结合。 方差分析（ANOVA）： ANOVA是比较三个或更多组均值差异的强大工具。本书将详细介绍单因素和双因素方差分析的原理、模型构建和结果解释，并展示其在实验设计和比较不同处理效果中的应用。 非参数统计： 当数据不满足参数检验的某些假设（如正态性）时，非参数统计方法提供了有效的替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，并说明其适用范围。 多重比较与多重检验： 在进行多次比较时，面临着增加假阳性结果（犯第一类错误）的风险。本书将讨论多重比较问题，并介绍Bonferroni校正、Tukey HSD等校正方法。 实验设计： 科学研究和产品测试往往需要精心设计的实验。本书将介绍一些基本的实验设计原则，如随机化、重复和局部控制，以及常见的实验设计类型，如完全随机设计、随机区组设计等。 案例研究与软件应用： 理论的学习离不开实践的检验。本书将穿插大量的真实世界案例研究，涵盖商业、金融、医疗、社会科学等多个领域，展示如何运用所学的数据分析方法解决实际问题。为了让读者能够动手实践，本书还将提供关于常用统计软件（如R或Python的统计库）的基本操作指南和示例代码。这些代码旨在演示如何实现书中所介绍的各种分析方法，使读者能够将理论知识转化为实际操作技能。 本书的特色与价值 《现代数据分析导论：理论与实践》致力于为读者提供以下价值： 1. 系统性与全面性： 本书从基础到高级，系统地覆盖了数据分析的核心概念和方法，力求做到内容全面，层次分明。 2. 理论与实践的融合： 强调理论知识的严谨性，同时注重概念在实际问题中的应用，并通过丰富的案例研究和实践指导，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。 3. 清晰易懂的语言： 采用清晰、简洁、逻辑性强的语言进行阐述，避免不必要的专业术语堆砌，力求让不同背景的读者都能理解。 4. 强调直观理解： 在介绍复杂概念时，注重提供直观的解释和类比，帮助读者建立感性认识。 5. 贴近实际应用： 案例研究来源于真实数据和场景，能够帮助读者理解数据分析在各行各业的实际作用。 6. 为进阶学习奠基： 对于希望深入研究特定领域（如机器学习、大数据技术）的读者，本书将为其提供坚实的理论基础和方法论指引。 无论您是一名统计学、经济学、管理学、计算机科学等专业的学生，还是一名希望提升数据分析能力的在职人士，《现代数据分析导论：理论与实践》都将是您学习和实践的理想伙伴。本书将赋能您掌握驾驭数据、洞察规律、驱动决策的能力，在日益复杂的数据化时代乘风破浪。

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这本经典的教材，无疑为我打开了理解复杂数据世界的大门。从最初接触统计学概念时的那种茫然无措，到现在能够自信地运用各种分析方法解决实际问题，这本书起到了至关重要的作用。它的讲解深入浅出，尤其是在基础概念的阐述上，总能找到恰到好处的比喻和实例，让人豁然开朗。我记得第一次看到概率分布那一章时，那些公式和图表一度让我感到畏惧，但作者的叙述方式巧妙地将抽象的理论与现实场景联系起来，比如通过彩票中奖概率或者产品合格率的例子，让我迅速抓住了核心。更值得称道的是，它并没有止步于理论的堆砌，而是非常注重方法论的培养。每学完一个章节，总会有配套的练习和思考题，这些题目往往设计得非常巧妙，考察的不仅仅是机械的公式套用，更是对统计思维的检验。这种循序渐进的结构，就像是为初学者铺设了一条平坦而坚实的阶梯，每一步都走得稳健有力。对于需要扎实掌握统计学基础，并计划未来进行数据分析工作的人来说，这本书绝对是不可多得的良师益友。它培养的不仅仅是技能，更是一种严谨的、基于数据的决策思维。

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这本书的语言风格，我用“沉稳而富有启发性”来形容最为贴切。它没有使用太多花哨的辞藻，全篇贯穿着一种追求精确和逻辑性的学术气质，但这种严谨丝毫没有带来枯燥感。阅读起来，就像是与一位经验丰富的导师进行一对一的深入探讨，他既能用最清晰的逻辑为你梳理复杂的概念，又能在恰当的时候给出富有哲理性的引导。比如，在讨论假设检验的P值时，它不仅解释了P值的数学定义，更深入探讨了其在实际决策中的局限性和被滥用的风险，这种对统计哲学层面的探讨，极大地提升了本书的格局。我特别欣赏它在章节过渡时所使用的衔接语句，它们总能自然而然地将前一个知识点与下一个知识点串联起来，使得整个统计知识体系呈现出一种内在的、和谐的统一感，而不是零散的知识点堆砌。对于追求对统计学有全面、系统且富有洞察力理解的读者而言，这本书无疑是一部值得长期珍藏和研习的经典之作。

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从一个完全门外汉的角度来看，这本书的“学习指导”部分简直是救命稻草。我深知，理论知识的掌握是一回事，能否顺利地将它们转化为实际的解题能力又是另一回事。这本书在这方面做得极为出色，结构上的精心设计，让学习过程充满了节奏感。每一个章节末尾的“自测与反思”环节，设计得非常巧妙，它不是那种简单的选择题，而是要求读者对所学知识进行概念的重述和方法的选择与论证。这种强迫性的回顾和应用，极大地加深了我的记忆和理解。更关键的是，书中对常见的统计误区和陷阱的提醒，非常及时且精准。我记得有一次我在处理一个样本量较小的实验数据时，差点就套用了大样本的检验方法，幸亏之前在书上读到过相关的警示，及时纠正了错误。这种“防患于未然”的教学设计，体现了作者对学习者痛点的深刻洞察。可以说，这本书不仅教会了我知识，更教会了我如何高效、正确地学习统计学。

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说实话，市面上关于应用统计学的书籍汗牛充栋，但真正能让人觉得“学有所值”的却凤毛麟角。这本书之所以能脱颖而出，关键在于其内容组织的高效性和前瞻性。它没有陷入纯理论的泥潭，而是紧密围绕“应用”二字展开，每一个分析工具的引入，都伴随着具体行业案例的剖析。例如，在回归分析那部分，书里详细介绍了如何构建经济模型来预测市场走势，其中对于多重共线性、异方差性等常见问题的处理步骤，讲解得极其细致和实用，几乎可以作为操作手册来使用。我尤其欣赏它在软件应用方面的引导，虽然没有过度依赖某一个特定软件，但它指明了使用主流统计软件（如SPSS或R语言的基础逻辑）进行操作的大致方向，这对于我们这些习惯于动手实践的学习者来说，提供了极大的便利。阅读过程中，我能明显感觉到作者是站在一个资深从业者的角度来撰写，对实际操作中可能遇到的“坑”都有所预警。读完后，我感觉自己不只是学到了一堆公式，更是掌握了一套解决实际数据难题的完整工具箱，非常实用，值得反复研读。

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这本书的深度和广度，超出了我最初对一本“教程”的期待。我原本以为它会是那种中规中矩、讲解标准流程的教科书，但事实是，它在很多关键的技术点上都进行了深入的挖掘。比如，在非参数统计部分，很多教材往往一笔带过，但这里却花费了相当的篇幅，详细对比了不同非参数检验的适用条件和统计功效，这种严谨性令人印象深刻。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”以及“在什么情况下不应该这样做”。这种批判性思维的培养，对于建立一个成熟的统计学家的视角至关重要。此外，本书在数据的可视化呈现方面也提供了很好的指导，强调了图表在信息传达中的核心地位，并教授了如何选择最恰当的图表类型来避免误导听众。每一次的阅读体验，都像是在接受一次高水平的学术指导，它迫使我不断地质疑和验证自己的理解，从而将知识真正内化。对于有一定基础，想要进一步提升统计分析深度和准确性的读者来说，这本书是强有力的助推器。

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