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出版者:重庆大学出版社

作者:郑继明

出品人:

页数:131

译者:

出版时间:2005-8

价格:15.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787562434382

丛书系列:

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《实用统计分析手册》 本书旨在为科研人员、数据分析师、学生以及任何需要深入理解和应用统计学方法进行数据分析的读者，提供一本全面、实用且易于上手的参考指南。我们深知在当今数据驱动的时代，掌握有效的统计分析工具和技术是解读现象、做出明智决策的关键。因此，本书致力于系统性地介绍统计学中最常用、最核心的分析方法，并以清晰的逻辑、丰富的实例和直观的解释，帮助读者掌握理论精髓，并能灵活应用于实际问题。 本书的编排思路遵循从基础到进阶的原则，力求循序渐进，让不同背景的读者都能有所收获。 第一部分：统计学基础回顾与数据准备 在深入探讨复杂的分析模型之前，我们首先回归统计学的基石。本部分将扼要回顾描述性统计学的核心概念，包括数据的类型、度量尺度，以及如何通过均值、中位数、众数、方差、标准差等基本统计量来概括数据的中心趋势和离散程度。此外，我们将详细介绍数据可视化技术，如直方图、箱线图、散点图等，强调图表在初步探索数据、发现潜在模式和异常值方面的重要性。 紧接着，我们将重点放在数据准备这一至关重要但常被忽视的环节。数据的质量直接影响到分析结果的可靠性。因此，本书将详述数据清洗的常见问题，如缺失值处理（删除、插补）、异常值检测与处理、数据类型转换、重复值识别与删除等。同时，我们还会介绍数据转换和特征工程的基本技巧，例如对数转换、标准化、归一化等，以改善模型性能或满足模型对数据分布的要求。 第二部分：推断性统计学核心方法 数据分析的最终目标往往是通过样本数据推断总体特征。本部分将系统介绍推断性统计学的核心方法。 概率分布与抽样理论： 深入讲解常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布和F分布，解释它们在统计推断中的作用。在此基础上，我们将详细阐述中心极限定理，这是构建置信区间和进行假设检验的理论基石。 参数估计： 讲解点估计和区间估计的概念，重点介绍如何利用样本统计量来估计总体参数（如均值、比例、方差），并如何计算置信区间，从而量化估计的不确定性。 假设检验： 这是推断性统计学中最核心的部分之一。我们将详细介绍假设检验的基本原理，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的作用与解读、以及I型错误和II型错误的含义。本书将涵盖一系列常用的单样本、双样本检验，包括t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、Z检验、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）以及F检验（方差齐性检验）。每一类检验都将结合具体的应用场景，提供详细的操作步骤和结果解读指南。 第三部分：方差分析（ANOVA）与回归分析 本部分将深入探讨如何分析变量之间的关系，以及如何进行预测。 方差分析（ANOVA）： 详细介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）和多因素方差分析（Factorial ANOVA），解释如何通过比较各组均值来判断自变量对因变量的影响。本书将涵盖ANOVA的假设条件、F检验的原理、事后检验（如Tukey HSD）的应用，以及如何理解ANOVA的输出结果。 回归分析： 这是预测建模的基础。我们将从简单线性回归开始，解释线性关系、回归系数的含义、拟合优度（R方）的计算与解释、以及模型的统计显著性检验。在此基础上，我们将进阶到多元线性回归，讲解如何处理多个预测变量，如何进行变量选择（如逐步回归），如何处理多重共线性问题，以及如何解读多变量回归模型。此外，本书还将初步介绍非线性回归模型和广义线性模型（如逻辑回归），为读者提供更广泛的建模工具。 第四部分：非参数统计与多变量分析初步 考虑到并非所有数据都满足参数检验的假设，本部分将介绍一些重要的非参数统计方法。 非参数检验： 讲解威尔科克森秩和检验、曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-沃利斯H检验、弗里德曼检验等，以及它们在不同数据类型和分布假设下的适用性。 多变量分析初步： 简要介绍一些常用的多变量统计技术，如主成分分析（PCA）用于降维，因子分析用于识别潜在结构，以及聚类分析用于数据分组。这些内容旨在为读者打开进一步探索复杂数据结构的视野。 第五部分：统计软件应用与实践 理论知识的学习最终需要通过实践来巩固。本书将结合常用的统计分析软件（如R、Python的统计库、SPSS等）来演示如何实际操作上述统计方法。每一章节的分析案例都将附有详细的软件代码或操作步骤，指导读者如何导入数据、执行分析、解读输出结果，并进行可视化呈现。本书强调的是如何将统计理论与软件工具相结合，高效地解决实际问题。 本书的特色： 理论与实践并重： 深入浅出的理论解释与丰富的实际案例相结合，确保读者既能理解“为什么”，也能掌握“怎么做”。 条理清晰的结构： 逻辑严谨，从基础概念到高级应用，层层递进，方便读者系统学习。 注重可操作性： 详细的步骤指导和软件应用演示，让读者能够快速上手。 面向广泛读者： 无论您是统计学初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获得有价值的指导。 通过阅读本书，读者将能够： 清晰地理解各种统计分析方法的原理和适用条件。 熟练运用描述性统计和推断性统计方法来探索和分析数据。 掌握构建和解释回归模型、方差分析模型的能力。 了解如何处理不满足参数检验假设的数据。 提升数据分析的独立性和解决实际问题的能力。 我们相信，《实用统计分析手册》将成为您在数据分析道路上不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

郑老师的这本书我没读过，但是去年出的《数值分析》清华大学出版社，我是认真读了的，做了全部习题，习题敲进word大约80页左右；书中有一些错误，相信在将来的第二版会给与更正。总体来说，这本书讲思想讲的很透，尽管我不是学计算数学的，但还是受益颇多。计算数学思想的简洁...

评分☆☆☆☆☆

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我是一名有着数年经验的软件工程师，日常工作中经常需要处理涉及大量矩阵运算和优化问题。我原先主要依赖成熟的商业库，对于底层算法的理解停留在API调用的层面。读完这本书后，我的整个心境都发生了变化。这本书的最后一章，聚焦于现代大规模并行计算环境中数值方法的优化策略，这一点对我触动最大。它不仅仅是停留在经典的串行算法，而是深入探讨了如何将这些方法映射到多核CPU和GPU架构上，例如向量化指令的应用、内存访问模式的优化，以及如何利用OpenMP或CUDA进行并行化。书中给出的性能对比数据非常详实，清晰地展示了优化前后的巨大差异。这让我开始重新审视我们现有代码中的瓶颈，并尝试着去“打磨”那些我们过去认为已经足够好的核心计算模块。这本书的价值已经远远超出了“教科书”的范畴，它更像是一本面向高级从业者的“工具箱升级手册”，为我的专业技能树增添了至关重要的分支。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到震撼，但最让我印象深刻的，是作者对于“局限性”坦诚的讨论。很多作者在介绍自己钟爱的算法时，往往会倾向于夸大其优点，避谈其在特定条件下的脆弱性。然而，这本书非常诚实地指出了每一种数值方法的“阿喀琉斯之踵”。比如，当讲到牛顿迭代法求解非线性方程组时，作者并没有停留在其二次收敛速度的光环下，而是用了相当大的篇幅去分析在函数梯度接近于零的“病态”区域，该方法可能遭遇的灾难性后果，以及如何通过预处理（如阻尼因子引入）来缓解这种风险。这种批判性的视角，在我看来，比单纯的“如何使用”更具价值，它教会我如何成为一个更加审慎的计算实践者。它不仅仅是提供了一堆工具，更重要的是，它教会了我什么时候不该使用这些工具，或者说，在使用它们时应该保持怎样的警惕，这对于避免在关键项目上因为盲目相信算法而导致灾难性后果至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计简直是业界典范。我读过不少偏理论的数学书籍，它们常常充斥着密密麻麻的希腊字母和复杂的下标上标，让人望而生畏。然而，这本书在视觉上传达信息的能力达到了一个新的高度。大量的流程图、算法结构图，尤其是那些用色彩和线条清晰区分不同计算步骤的示意图，极大地降低了理解复杂算法的认知负荷。例如，对于有限差分法求解偏微分方程的网格划分和边界条件处理，作者没有使用冗长的文字描述，而是通过一个三维透视图，将网格节点、内部点、边界点之间的关系一目了然地展现出来。我感觉自己像是在观看一个精心制作的动画教学片，而不是在阅读静态的文字。这种对读者体验的关注，体现了作者深厚的教学功底和对细节的极致追求。即便是最复杂的谱方法章节，那些矩阵的稀疏性和对称性也通过恰到好处的阴影和高亮得到了体现，使得原本晦涩的代数操作变得直观可感。

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我必须承认，我花了比预期更长的时间来消化这本书的前半部分，但这绝对不是因为内容晦涩难懂，而是因为我忍不住会停下来，自己动手去验证书中的每一个推导过程。这本书的结构安排是极其精妙的，它没有采用传统的“先理论后应用”的死板模式，而是将理论的引入与经典案例的求解穿插进行。举个例子，在介绍高斯消元法时，作者不仅仅是给出了矩阵变换的步骤，而是立刻引入了一个描述电路中电流分配的实际问题，让我们看到为什么这个算法如此高效且可靠。更让我惊喜的是，他对“误差分析”这一环节的处理。很多同类书籍对误差分析往往一带而过，或者只停留在理论层面，但这本书里，作者详细分析了浮点运算精度对最终解的敏感性，甚至讨论了在不同计算平台（比如早期的机载计算机和现代高性能处理器）上，如何调整算法参数以优化性能和精度。我甚至根据书中的建议，自己编写了一个小脚本，对比了同一问题在双精度和单精度计算下的细微差别，这种亲身参与感，远比单纯阅读文字描述要深刻得多。

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这本书的封面设计非常简洁有力，那种深沉的蓝色调，配上醒目的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里的时候，能感觉到纸张的质感相当不错，不是那种廉价的摸起来滑腻的纸，而是略带纹理的，翻阅起来有一种沉稳的感觉。我本来是抱着一种比较功利的心态来看待这本“方法”类的书籍的，总觉得这类书无非是公式的堆砌，枯燥乏味，但翻开第一章后，我发现自己的想法完全被颠覆了。作者在引言部分花了很大的篇幅来阐述“为什么要学”这些计算方法，而不是直接跳入算法本身。他用了很多生动的例子，比如天气预报的复杂模型、金融市场波动模拟的必要性，把抽象的数学概念与实际工程问题紧密地联系起来。这种叙事方式极大地激发了我的学习兴趣，感觉自己不是在啃一本教科书，而是在跟随一位经验丰富的工程师探索解决实际难题的路径。尤其是他对迭代收敛性的讨论，没有使用那种拒人于千里之外的纯粹数学证明，而是通过图形化的方式展示了不同步长和初值对最终结果稳定性的影响，这对我这种偏向应用型知识的读者来说，简直是醍醐灌顶，让我对后续章节充满期待。

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