Statistics Principles and Methods 5th Edition with Wiley Plus Set (Wiley Plus Products) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Richard A. Johnson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-03-21

价格:USD 119.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470054833

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Wiley
• Textbook
• Higher Education
• Mathematics
• Science
• 5th Edition
• WileyPlus

《统计原理与方法（第五版）》教材概述（不含 Wiley Plus 产品内容） 引言 《统计原理与方法（第五版）》是一本旨在系统性地介绍统计学基本原理和核心方法的经典教材。本书在继承前几版严谨性和实用性的基础上，进行了全面的更新与修订，以适应当前统计学研究与应用的最新发展。本书强调统计思维的培养，旨在帮助读者理解数据背后的逻辑，掌握科学分析问题和做出决策的工具。无论您是统计学专业的学生，还是需要应用统计学解决实际问题的研究人员或从业者，本书都将为您提供坚实的基础和宝贵的知识。 核心内容与结构 本书内容结构清晰，逻辑严谨，从基础概念入手，逐步深入到统计推断和高级主题。其核心内容可以大致分为以下几个部分： 第一部分：统计学基础与描述性统计 导论与统计思维： 本部分首先阐述统计学在现代社会中的重要性，介绍统计学的基本概念，如总体、样本、变量类型（定性与定量）、数据收集方法等。重点在于引导读者建立正确的统计思维模式，理解数据分析的价值和局限性。 数据可视化与描述性统计： 深入介绍如何有效地组织、汇总和呈现数据。内容涵盖各种图表类型（如直方图、散点图、箱线图等）的绘制与解读，以及核心描述性统计量（如均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等）的计算与意义。旨在让读者能够直观地理解数据的分布特征和集中趋势、离散程度。 第二部分：概率论基础 概率基本概念： 介绍概率的基本定义、性质、事件、样本空间等核心概念。 概率分布： 详细讲解离散型概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续型概率分布（如均匀分布、指数分布、正态分布）。重点阐述正态分布的“中心极限定理”，这是连接描述性统计与推断统计的桥梁。 第三部分：统计推断——参数估计 抽样分布： 介绍抽样分布的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布，以及它们与中心极限定理的关系。 点估计与区间估计： 详细讲解参数的点估计方法（如矩估计法、最大似然估计法）和区间估计（置信区间）的原理与计算。本书将引导读者理解置信区间的含义，以及如何根据样本数据对总体参数的范围进行推断，并会涵盖单个总体均值、比例的置信区间，以及两个总体均值、比例的置信区间。 第四部分：统计推断——假设检验 假设检验的基本原理： 详细阐述假设检验的逻辑流程，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值以及做出统计决策。 各种假设检验方法： 系统介绍针对不同类型数据的假设检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。将涵盖单个总体均值、比例的检验，两个总体均值、比例的检验，以及方差的检验。本书还会涉及配对样本t检验等。 第五部分：回归分析与方差分析 简单线性回归： 深入讲解简单线性回归模型的建立、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（决定系数）、回归系数的统计显著性检验，以及模型的预测应用。 多重线性回归： 扩展到多重线性回归，介绍如何建立包含多个自变量的回归模型，讨论多重共线性问题、变量选择策略以及模型诊断。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素和双因素方差分析的原理与应用，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，以及分析不同因素及其交互作用对响应变量的影响。 第六部分：非参数统计与质量控制 非参数统计方法： 在样本数据不满足参数检验的某些假设时（如正态性），介绍非参数检验方法，如秩和检验、符号检验等。 统计质量控制： 介绍控制图等质量控制的基本工具和方法，以及它们在实际生产和管理中的应用。 特点与优势 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解统计学的理论基础，更注重将其应用于解决实际问题。书中包含大量的案例研究和练习题，帮助读者巩固所学知识，并提升数据分析能力。 循序渐进的教学设计： 内容组织由浅入深，概念引入清晰，数学推导严谨但不失易懂，适合不同背景的读者学习。 语言清晰准确： 术语使用规范，解释清晰，避免了晦涩难懂的表达，确保读者能够准确理解统计概念。 强调统计思维： 本书不仅仅是传授计算方法，更致力于培养读者批判性思考和数据驱动的决策能力，使他们能够审慎地解读数据，并有效沟通分析结果。 内容全面且与时俱进： 涵盖了统计学领域最核心、最常用的方法，并融入了部分现代统计学的思想，为读者打下坚实的统计学基础，为进一步深入学习打下良好基础。 总结 《统计原理与方法（第五版）》是一本权威、全面且实用的统计学教材。它以清晰的结构、严谨的理论和丰富的实践应用，为读者提供了一条学习统计学核心原理和方法的有效途径。通过学习本书，读者将能够掌握分析和解释数据的关键工具，提升解决复杂问题的能力，从而在学术研究和职业生涯中受益匪浅。

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本书的结构安排体现了一种极高的教学智慧，它构建了一个逻辑严密的“金字塔”结构，层层递进，每向上攀登一层，都建立在前面扎实的基础之上。你很难找到任何一段内容是孤立存在的，所有的概念、公式和方法论都是相互关联、相互支撑的。比如，对时间序列分析的初步介绍，它巧妙地回顾了前面学过的自相关性概念，从而让读者自然而然地过渡到更复杂的时间依赖性模型中去。这种浑然一体的知识体系构建方式，极大地减少了学习过程中的认知负荷，因为它避免了知识点的碎片化。对于自学者而言，这本书的价值尤为突出，因为它自身就提供了一条清晰、无歧义的学习路径，你只需要跟随作者的节奏，就能稳健地从统计学的门外汉成长为能够独立分析数据的实践者，其严谨性与实用性的完美结合，令人印象深刻。

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这本书的写作风格，用一个词来形容就是“务实到极致”，它深知统计学这门学科的魅力与挑战并存，因此在内容组织上展现出一种令人信服的平衡感。那些复杂的回归分析模型和方差分析的章节，往往是初学者的噩梦，但这本书却能将这些看似高不可攀的数学工具，通过非常直观的解释和多维度的视角进行拆解。我特别喜欢作者在阐述多重回归时，那种对模型假设和残差分析的细致入微的探讨，这绝不是一本泛泛而谈的入门书能做到的深度。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是让你深思“为什么这么做”以及“如果不这样做会有什么后果”。这种对细节的执着，体现在每一个公式推导的旁边，都有着精炼的文字注释，确保读者不会在繁琐的代数运算中迷失了统计学的核心思想。对于那些想要真正掌握统计建模而非仅仅停留在会套用软件操作层面的学习者来说，这无疑是一本可以反复研读的宝典。

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这本书在处理非参数统计和贝叶斯方法的介绍上，展现出了远超同类教材的广度和前瞻性。在许多经典教材还停留在传统频率学派的框架内打转时，它已经非常负责任地为读者打开了更广阔的统计学视野。尤其是在讲解非参数检验时，作者没有因为它们不如参数检验那样“完美”而轻描淡写，反而清晰地阐述了它们在数据分布不满足特定假设时的不可替代性。对于贝叶斯统计的入门部分，其讲解的清晰度更是令人称赞，它有效地消除了初学者对“先验概率”这种概念的畏惧感，将其描绘成一种有理有据的主观判断，而非凭空捏造。这种对现代统计学前沿的关注，使得这本书不仅仅是一本经典的教材，更像是一份指向未来数据分析趋势的路线图，确保了它的知识体系不会轻易过时。

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说实话，我过去对统计学的兴趣一直不高，总觉得它枯燥乏味，充满了难以理解的符号。然而，阅读这本书的过程却变成了一种知识探索的享受。它的语言流畅自然，即便是最枯燥的抽样理论部分，也被作者用生动的语言描绘得栩栩如生。我发现自己不再是机械地去记忆中心极限定理的条件和结论，而是真正理解了“大数定律”在现实世界中的强大支撑力。书中的习题设计也极为巧妙，它们并非简单的重复计算，而是巧妙地结合了不同领域的应用场景，迫使你必须将书本上的理论知识迁移到新的情境中去解决问题。这种“学以致用”的设计理念贯穿始终，让学习过程充满了即时反馈的成就感。它成功地将一个通常被视为理工科“硬骨头”的学科，转化成了一门充满逻辑美感的应用科学，极大地激发了我对数据科学领域的进一步探索欲望。

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这本书的排版实在是让人眼前一亮，那种严谨而不失亲和力的设计风格，仿佛一位经验丰富的导师在耐心地引导你走进浩瀚的统计学世界。初翻开时，那些清晰的图表和精心设计的例题就牢牢抓住了我的注意力。作者对于基础概念的阐述，简直是教科书级别的典范，他们没有急于抛出复杂的公式，而是循序渐进地构建起一个坚实的理论框架。特别是关于概率论和描述性统计的部分，我感觉自己仿佛回到了大学课堂，但这次的讲解更加深入和透彻，每一个术语的引入都伴随着大量的现实生活案例，这极大地帮助我理解那些抽象的数学原理是如何在实际问题中发挥作用的。我尤其欣赏它在引入推断性统计时所采用的叙事方式，它不是干巴巴地罗列假设检验的步骤，而是将其置于一个完整的决策流程中进行探讨，让你明白为什么我们需要这些工具，以及如何在不确定性下做出更合理的判断。对于我这种需要经常处理数据报告的人来说，这种注重“理解”而非仅仅“记忆”的编排方式，无疑是提高工作效率的强大助力。

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