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出版者:郑州大学出版社

作者:刘定平

出品人:

页数:335

译者:

出版时间:2005-8

价格:32.0

装帧:平装

isbn号码:9787811061208

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 数学
• 统计建模
• 实验设计

《统计学教程》—— 洞察数据背后的秘密，解锁科学的严谨思维 在这信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同未被驯服的野兽，蕴藏着巨大的力量。然而，如何驾驭这些数据，从中提取有价值的洞见，却需要一套系统的方法论和严谨的思维框架。《统计学教程》 正是一本致力于引领读者踏入统计学殿堂的入门之作，它并非仅仅罗列枯燥的公式和理论，而是以一种生动、清晰、实用的方式，教会你如何理解、分析和解释数据，从而在纷繁复杂的世界中做出更明智的决策。 本书的写作初衷，在于打破统计学“高深莫测”的迷思，让每一个对数据充满好奇、渴望提升分析能力的人都能轻松上手。我们深知，很多初学者在面对统计学时，往往会因为晦涩的术语、复杂的推导而望而却步。因此，《统计学教程》在内容编排上，力求循序渐进，从最基础的概念入手，逐步深入到核心的统计方法。我们将复杂的理论分解成易于理解的模块，并辅以大量的图表、实例和练习，确保读者能够真正掌握每一个知识点，而不是停留在表面。 第一部分：基础概念与数据世界 旅程伊始，我们将从数据最根本的构成元素——变量和数据类型——讲起。你会了解什么是定量数据，什么是定性数据，以及它们在分析中的不同意义。接着，我们将探讨数据的收集与组织，学习如何设计合理的调查问卷，如何进行有效的抽样，以及如何将原始数据整理成便于分析的格式。数据整理看似简单，却是后续所有分析的基石，一个疏忽都可能导致结果的偏差。 随后，我们将进入描述性统计的领域。这部分内容将教会你如何使用图表来直观地展现数据的特征，例如直方图、饼图、箱线图等，让你一眼就能看出数据的分布规律。同时，你将学会计算和理解集中趋势的度量，如均值、中位数、众数，它们告诉你数据的“中心”在哪里。更重要的是，我们还将深入探讨离散程度的度量，例如方差、标准差、极差等，它们揭示了数据的“分散”程度，是理解数据变异性的关键。理解了这些基本指标，你就能初步描绘出数据集的轮廓，为更深层次的分析打下坚实的基础。 第二部分：概率论——随机世界的语言 在数据分析的旅程中，我们不可避免地会遇到随机性。世界充满了不确定性，而概率论正是描述和量化这种不确定性的数学语言。《统计学教程》将引导你走进概率的奇妙世界。我们将从基本概率概念出发，理解事件、样本空间、概率的性质等。你将学习如何计算联合概率和条件概率，这对于理解事件之间的相互影响至关重要。 接着，我们将介绍重要的概率分布。例如，二项分布描述了重复独立的伯努利试验成功的次数，泊松分布则适用于计算在固定区间内事件发生的次数。当然，最核心的莫过于正态分布，它被称为“自然界的宠儿”，在现实世界中扮演着至关重要的角色。你将了解正态分布的特点，以及它在统计推断中的应用。理解这些概率分布，将为我们后续的统计推断提供坚实的理论基础，让我们能够更好地模拟和预测随机现象。 第三部分：统计推断——从样本看整体 如果说描述性统计是“看清”眼前的这批数据，那么统计推断则是“窥探”隐藏在数据背后的更大世界。《统计学教程》的第三部分将是本书的重头戏，它将教会你如何从有限的样本数据中，对整个总体做出合理的推断。 首先，我们将介绍参数估计。你将学习如何利用样本统计量来估计总体的未知参数，例如点估计（如样本均值估计总体均值）和区间估计（如置信区间）。理解置信区间，意味着你不再仅仅满足于一个孤立的估计值，而是能够给出对该估计值可能范围的量化认识，这极大地提升了推断的严谨性。 接着，我们将深入假设检验。这是统计推断中最常用也最强大的工具之一。你将学习如何提出原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据p值和显著性水平来做出是否拒绝原假设的决策。我们会通过大量的实例，讲解t检验、z检验、卡方检验等常见的假设检验方法，并应用于均值、比例、方差等不同参数的检验。掌握假设检验，意味着你拥有了一套科学的“证据审查”机制，能够客观地判断某个关于总体的论断是否成立。 第四部分：回归分析——探寻变量间的关系 现实世界中的事物往往不是孤立存在的，它们之间存在着复杂的相互作用和影响。回归分析正是揭示这种变量间关系的重要统计工具。《统计学教程》将带你进入回归分析的世界。 我们将从最简单的简单线性回归开始，学习如何建立一个模型来描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系。你将了解回归方程的含义，如何计算回归系数，以及如何解释这些系数所代表的意义。更重要的是，你将学习如何评估模型的拟合优度，例如决定系数R²，它告诉你模型能够解释因变量多少比例的变异。 在此基础上，我们将进一步探讨多元线性回归，学习如何同时考虑多个自变量对因变量的影响。你将学习如何选择合适的自变量，如何处理多重共线性等问题，并掌握对多元回归模型进行解释和预测的方法。本书还将触及一些非线性回归模型和广义线性模型，为你打开更广阔的数据分析视野。 第五部分：其他重要统计方法与应用 除了上述核心内容，《统计学教程》还将为你介绍一些在特定领域具有重要应用的其他统计方法。例如，方差分析（ANOVA），它能帮助我们比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，广泛应用于实验设计和科学研究。我们还将简要介绍时间序列分析的基本概念，以及如何处理随时间变化的数据。 此外，本书将强调统计软件的应用。在现代数据分析中，手动计算已远不能满足需求，掌握至少一款统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）的使用至关重要。我们将介绍如何利用这些软件来进行数据可视化、描述性统计、统计推断和回归分析，让你能够更高效、更准确地处理真实世界的数据。 本书的独特价值 《统计学教程》的独到之处在于： 强调理解而非记忆： 我们注重概念的透彻讲解，力图让读者明白“为什么”，而不仅仅是“怎么做”。 理论与实践相结合： 每个理论知识点都配有贴近实际生活的例子，并提供练习题，帮助读者巩固和应用所学。 语言平实易懂： 避免使用过于专业和晦涩的语言，用清晰、简洁的方式呈现复杂的统计思想。 注重逻辑思维培养： 统计学不仅仅是工具，更是一种思维方式。本书旨在培养读者的逻辑推理能力和批判性思维。 前瞻性视角： 在介绍基础知识的同时，也会适时提及一些进阶概念和现代统计学的趋势。 谁适合阅读本书？ 《统计学教程》适合以下人群： 在校学生： 无论是理工科、经济学、管理学、医学还是社会学等专业的学生，都需要掌握统计学这门基础工具。 职场人士： 任何需要处理数据、进行市场分析、进行产品研发、评估项目成效的专业人士。 研究者： 希望通过数据分析来验证理论、探索新知识的科研工作者。 对数据分析感兴趣的任何人： 无论你的背景如何，只要你渴望理解数据背后的故事，本书都将是你的良师益友。 学习统计学的意义 学习统计学，不仅是为了掌握一门技术，更是为了培养一种科学的思维方式。它教会你如何理性地看待问题，如何辨别信息的真伪，如何在不确定性中做出最优选择。在当今这个数据驱动的时代，统计学能力已成为一项不可或缺的核心竞争力。 《统计学教程》将是你开启数据分析之旅的理想起点。我们相信，通过系统学习本书的内容，你将能够自信地驾驭数据，洞察隐藏在数字背后的深刻规律，从而在你的学习、工作和生活中取得更大的成就。现在，就让我们一同翻开这本书，踏上这段充满探索与发现的统计学之旅吧！

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这本《统计学教程》真是让人又爱又恨，如果非要给它一个定性的话，我只能说它像是一座精心搭建的迷宫，里面的岔路口多到让人头晕目眩。初次翻开它的时候，我满怀憧憬，希望能快速掌握那些让人在数据面前不再手足无措的“魔法”。然而，现实很快就给了我一记响亮的耳光。那些复杂的公式，那些看似天衣无缝的理论推导，简直像是一堵密不透风的墙，挡在了我通往理解的路上。坦白说，作者在严谨性上做得无可挑剔，每一个符号、每一个假设似乎都经过了千锤百炼，无可指摘。但问题恰恰在于这种极致的严谨，使得书中的内容变得异常晦涩难懂，仿佛它不是写给学习者，而是写给同行之间互相审阅的教科书。我花了大量时间去啃那些关于概率分布的章节，光是理解“中心极限定理”在不同场景下的适用条件，我就觉得自己的脑细胞在进行高强度的有氧运动。更别提那些需要配合大量的矩阵代数才能勉强窥探一二的多元回归分析了，很多时候，我只能机械地套用公式，却无法真正触及其背后的统计学哲学思考。阅读体验下来，我感觉自己更像是一个努力背诵外语词汇表的学生，而不是一个真正理解统计思维的探索者。这本书的优点在于其内容的深度和广度，但它的缺点也同样明显——那就是在“教”与“学”之间，缺少了一座平易近人的桥梁。我经常需要借助外部的视频教程和更通俗的入门读物，才能反过来理解书本上某一个看似简单的定义到底意味着什么。这对于初学者来说，无疑是一个巨大的打击，很容易让人在半途而废的边缘徘徊。

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说实话，拿到这本《统计学教程》时，我最期待的是它在“案例分析”方面的表现，毕竟统计学是一门实践性极强的工具学科。然而，这本书的案例部分相对来说略显保守和传统。书中所举的例子，大多集中在经典的生物学实验、社会学调查或经济学基础模型上，这些例子固然经典，但对于我这样一个身处互联网数据分析行业的读者来说，总觉得缺少了一点“烟火气”和现代感。我希望看到更多关于A/B测试的优化、用户行为预测、甚至是大数据背景下采样和推断的讨论。书中的图表制作也保留了传统的教科书风格，简洁、清晰，但缺乏现代数据可视化所追求的冲击力和直观性。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者给出的图示是教科书式的箱线图加均值点的组合，这完全符合严谨性要求，但相比于现在流行的交互式图表或者更具信息密度的可视化方法，显得有些陈旧。这并非是说书中的内容过时，而是指其呈现方式没有跟上时代的发展步伐。它提供的是一个坚固的理论基石，但使用者需要自己去努力构建应用这座“上层建筑”。对于希望通过阅读这本书直接获得“即插即用”解决方案的读者，可能会感到意犹未尽，需要自行将这些理论知识进行大量的“本土化”和“现代化”的转化工作。

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我接触过好几本统计学的教材，但《统计学教程》这本书的行文风格绝对称得上是独树一帜，它有一种老派学者的沉稳和不容置疑的权威感。整本书的结构设计得非常扎实，像是建筑学上的承重墙布局，逻辑链条环环相扣，几乎找不到可以跳跃阅读的破绽。它的叙事节奏是缓慢而坚定的，作者似乎并不急于让你“学会使用”，而是要求你先“理解本质”。最让我印象深刻的是它对假设检验部分的阐述，简直是教科书级别的示范。它没有急于抛出“P值”这个概念，而是花了相当大的篇幅去铺垫零假设与备择假设之间的哲学对抗性，以及第一类错误和第二类错误的实际意义。这使得当我最终接触到那些繁复的Z检验、T检验公式时，我能清晰地知道这些公式是为了解决哪种逻辑困境而存在的，而不是盲目地去记住如何计算。然而，这种对逻辑的极致追求也带来了阅读上的挑战——对于那些更注重应用和快速出结果的读者来说，这本书可能会显得过于“学术化”和“冗长”。我记得有一次，我只是想快速查一下如何处理时间序列中的自相关性问题，结果却被引导进入了一个关于平稳性的深度讨论中，虽然最终我理解了原理，但效率显然不高。总而言之，这本书更适合那些目标是成为专业研究人员，需要打下极其坚实数理基础的读者。如果你只是需要快速掌握SPSS或R语言中的几个常用分析模块，这本书可能会让你感到“用力过猛”，甚至有些许的折磨。

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对于我个人而言，《统计学教程》这本书最让我感到头疼的，其实是它在不同统计学分支之间的过渡处理。整本书像是被巧妙地切割成了几个相对独立的高塔：概率论高塔、参数估计高塔、回归分析高塔。每座高塔本身结构稳固，内部的知识体系也梳理得井井有条，让人叹服。但从一座高塔走向另一座高塔的“桥梁”——也就是各个模块之间的衔接处——感觉略显生硬和突兀。比如，在从描述性统计转向推断性统计时，书中的过渡似乎是“理论上需要这样做的”，而不是“实践中我们遇到了什么问题所以引入了这一工具”。这种设计让习惯于问题驱动学习的读者感到有些迷茫，我们似乎是在学习一套功能强大的工具集，却不完全清楚在实际工作中，应该按照什么样的顺序和逻辑去调用它们。特别是当我们触及到非参数统计和贝叶斯方法这些前沿内容时，它们更像是作为独立的附录被附加在传统框架之上，与主体内容的融合度不够高。我常常在想，如果作者能更清晰地勾勒出一个统计学全景图，告诉我们这些工具在解决现实复杂问题的过程中是如何互相协作、互相补充的，那么这本书的实用价值和指导意义将会大大提升。目前的版本，更像是一位技艺精湛的大师，详细地展示了他工具箱里每一把工具的构造和打磨工艺，但对于如何用这些工具去建造一座房子，指导则相对较少。

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这本书的篇幅非常可观，拿到手里就知道它不是那种轻轻松松就能翻完的“快餐读物”。它更像是一部工具百科全书，知识密度大到令人发指。我尤其欣赏作者在介绍统计推断时所采用的那种循序渐进、步步为营的叙述方式。他没有一开始就用那些令人望而生畏的假设检验术语轰炸读者，而是先从直觉上的“差异评估”入手，慢慢过渡到基于抽样的概率模型构建。这种由浅入深的设计，对于那些数学基础相对薄弱，但逻辑思维能力尚可的读者来说，是一个福音。我曾经在学习其他教材时，对“置信区间”的理解总是停留在“95%的把握”这种模糊的感性认识上，但在这本《统计学教程》中，作者通过对多次重复抽样的思想实验，清晰地展示了置信区间作为一种“过程频率”的真正含义，这让我豁然开朗。然而，也正因为知识的密集，这本书的阅读体验是需要高度集中精力的。你不能指望在通勤的地铁上随便翻几页就能吸收其精髓，它要求你有一个安静的角落、一杯咖啡，以及至少一个小时不受打扰的时间。任何一点分心，都可能让你错过一个关键的限定条件，从而导致对后面整个逻辑链条的误解。因此，这本书的价值在于其提供的深度，但代价就是它对读者的专注度和毅力提出了很高的要求。

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