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出版者:中国财政经济

作者:王伟

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-12-01

价格:15.8

装帧:

isbn号码:9787500577287

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
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• 统计学入门

好的，这是一份关于一本名为《基础统计学教程》的图书的详细简介，内容严格聚焦于该书不包含的主题： 图书简介：超越基础——《基础统计学教程》未涵盖的广阔领域 本书（即《基础统计学教程》）旨在为读者提供坚实、清晰的统计学入门基础。它专注于概率论的基本公理、描述性统计的核心工具、参数估计的原理、假设检验的经典框架，以及线性回归模型的初步构建。然而，统计学是一门极其广博的学科，其应用和进阶分支远超任何一本入门教材的范畴。本简介旨在明确指出，《基础统计学教程》未涉及、但却是统计学后续学习中至关重要的领域，以便读者在完成基础学习后，能清晰地规划其深造方向。 第一部分：高级推断与模型复杂度 《基础统计学教程》通常在$p$值、置信区间和基本的线性模型（如简单线性回归或有限个协变量的多重线性回归）上止步。以下是远超该范围的高级推断方法： 1. 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的高级应用与扩展 虽然基础教程可能触及最小二乘法（OLS），但GLMs系列模型的深度应用是后续课程的核心。 非正态响应变量的精细处理： 本书可能只简要提及逻辑回归（Logistic Regression）用于二元结果或泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据。然而，进阶内容会深入探讨负二项回归（Negative Binomial Regression）以应对过度离散的计数数据，并详细解析Gamma回归在处理正偏态、连续非正态数据时的具体优势和参数解释。 链接函数与指数族分布的深入探究： 对身份链接（Identity Link）、Logit链接、Probit链接等背后的数学推导和它们在特定分布族中的必然性进行更深层次的理解，而非仅仅停留在公式应用层面。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）/ 分层模型（Hierarchical Models）： 《基础统计学教程》通常假设观测值是独立同分布的（IID）。在真实世界中，数据常具有嵌套结构（如学生在班级内、班级在学校内）。本书未涉及如何使用随机截距（Random Intercepts）和随机斜率（Random Slopes）来建模这种群组间和群组内的变异性，这是处理纵向数据、面板数据和复杂抽样设计的基石。 2. 时间序列分析（Time Series Analysis）的专业方法 时间序列数据（如金融市场数据、气候观测值）的特殊性质（如自相关性、非平稳性）要求完全不同于截面数据分析的方法。 高级平稳性检验与转化： 除了基本的ADF检验，本书不包含 KPSS检验、Phillips-Perron (PP) 检验等对单位根检验的深入比较与应用。 ARIMA家族的精细化： 虽然可能提及ARIMA(p,d,q)的符号，但本书不会涉及如何系统性地进行平稳化、差分阶数的确定、ACF/PACF图的细致判读、以及SARIMA（季节性ARIMA）模型的构建与诊断。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 描述如何使用状态空间表示法来处理潜在（不可观测）变量，以及卡尔曼滤波在实时动态系统中的估计应用，这些都是高级时间序列分析的前沿工具。 第二部分：非参数与重采样方法论的缺失 基础课程通常依赖于参数估计（如正态性假设）。当数据不满足这些严格的分布假设时，非参数方法和计算密集型的重采样技术变得不可或缺。 3. 深入的非参数统计 秩检验的全面覆盖： 《基础统计学教程》可能只介绍Wilcoxon秩和检验或Kruskal-Wallis检验。但它未深入探讨更复杂的非参数测试，例如Fligner-Killeen检验（用于比较方差）或Spearman等级相关系数的正式假设检验。 非参数回归： 本书不会涉及局部加权散点平滑（LOESS/LOWESS）或核回归（Kernel Regression），这些方法允许数据驱动地拟合曲线形态，而不预设任何函数形式（如线性或二次）。 4. 计算统计学与重采样技术 Bootstrap方法的理论基础与迭代实现： 基础教程中对标准误的估计依赖于解析公式。本书未包含如何使用Bootstrap（自助法）从样本数据本身生成经验分布，并据此估计参数分布、置信区间，以及评估模型稳定性的复杂计算过程。 置换检验（Permutation Tests）： 详细阐述如何通过随机打乱观测标签来构建零分布，这在小样本或严重非正态分布的数据集中，比基于$t$分布或$F$分布的检验更为稳健，但其计算复杂性将其排除在基础教程之外。 第三部分：高维数据、机器学习的统计视角与贝叶斯革命 现代数据科学领域对统计推断提出了新的挑战，这远远超出了经典频率学派方法的范围。 5. 高维数据与正则化方法 当预测变量的数量（$p$）接近或超过样本量（$n$）时，标准最小二乘法失效，需要引入惩罚项。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso： 《基础统计学教程》没有介绍如何使用L1或L2范数惩罚系数，以实现模型收缩（Shrinkage）和变量选择（Variable Selection）。 弹性网络（Elastic Net）： 结合Lasso和Ridge优势的混合方法，用于处理高度相关的特征集。 6. 贝叶斯统计学（Bayesian Statistics）的范式转变 这是与经典（频率派）统计学截然不同的一个哲学和方法论分支。 先验分布的设定与选择： 基础教程完全依赖于最大似然估计（MLE）。本书不涉及如何根据现有知识（或缺乏知识）选择共轭先验、无信息先验或半信息先验。 后验分布的计算与MCMC： 由于后验分布通常无法解析求解，本书不会介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，特别是吉布斯采样（Gibbs Sampling）和Metropolis-Hastings 算法，这些是进行现代贝叶斯推断的核心计算工具。贝叶斯推断的输出是参数的完整概率分布，而非单一的点估计值。 7. 多元分析的深度扩展 基础教程可能只涉及双变量相关和多元回归。深入的多元统计学处理多个相互作用的响应变量。 判别分析（Discriminant Analysis）： 如何基于一组测量指标，对观测值进行最优分类，构建分类规则。 主成分分析（PCA）的统计解释： 虽然PCA常被视为降维技术，但本书不包含如何使用PCA的结果进行更深层次的推断性分析，例如将其作为潜在结构分析的替代。 总结： 《基础统计学教程》为您提供了通往统计学殿堂的坚实地基。要真正掌握处理复杂数据、解决非标准问题、理解不同数据生成机制的能力，读者需要进一步探索上述未涵盖的广阔领域，包括高级回归模型、时间序列、贝叶斯推断、以及计算密集型（重采样）方法。

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我一直对数据分析领域充满兴趣，但总觉得理论知识有些滞后。这本书的学习过程，对我来说更像是一次深入的“思维训练”。作者在处理统计推断时，并没有仅仅停留在公式的推导上，而是着重强调了逻辑推理的过程和背后蕴含的概率思想。尤其是关于假设检验的部分，书里花了相当大的篇幅来阐述“零假设”和“备择假设”的含义，以及如何通过P值来做出决策，并且非常细致地解释了第一类错误和第二类错误的区别，以及它们可能带来的后果。我尤其欣赏书中对“相关性”和“因果性”的区分，这在很多日常的媒体报道和研究中经常被混淆，而这本书则非常清晰地指出了这一点，让我对数据的解读有了更严谨的态度。此外，关于回归分析的讲解也非常实用，从简单的线性回归到多元回归，书里都给了非常详尽的解释，并且提供了如何解读回归系数以及判断模型拟全度的指导。我尝试着将书中的方法应用到我手头的一些小项目中，发现确实能帮助我更有效地从数据中提取有价值的信息。这本书不是那种让你死记硬背公式的书，它更像是在搭建一个统计分析的框架，让你理解“为什么”和“怎么做”。

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这本书给我最大的感受是，它非常注重培养读者的“数据素养”。作者在书中反复强调，学习统计学不仅仅是学习如何计算，更重要的是如何理解数据、如何批判性地审视数据，以及如何从数据中做出合理的判断。在讲解统计假设检验时，书中花了很大篇幅去讨论统计显著性与实际意义的区别，这让我意识到，一个“统计上显著”的结果，并不一定意味着在实际应用中具有重大的价值。同样，在解释置信区间的时候，书中也细致地阐述了置信水平的含义，以及我们应该如何正确地理解和解读置信区间，而不是将其误解为某种确定性的结论。我特别喜欢书中关于数据可视化的一些建议，虽然书中没有专门的章节来介绍统计绘图软件，但作者在讲解其他概念时，经常会穿插一些图示，并且强调了图表在传达信息和揭示模式方面的重要性。这些细节都让我觉得，这本书不仅仅是在教我知识，更是在引导我如何成为一个更优秀的数据使用者和分析者。它教会我如何不被表面的数字所迷惑，而是去探寻数字背后更深层次的含义。

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坦白说，我当初拿到这本书的时候，并没有抱太大期望，想着大概就是一本普通的教科书，填补一下我对统计学的基本概念的空白。但出乎意料的是，这本书带来的启发远不止于此。作者在讲解各个统计方法时，都会先从实际的应用场景入手，比如在介绍方差分析的时候，并没有直接给出复杂的公式，而是先举了一个关于不同教学方法对学生成绩影响的例子，然后层层递进地引出方差分析的原理和步骤。这种“由果溯因”的讲解方式，让我更容易理解每种统计方法背后的逻辑和目的。而且，书中的一些章节，比如关于统计软件的应用，虽然只是简单的介绍，但对于像我这样刚刚接触数据分析的人来说，无疑是一扇新的大门。它让我意识到，统计学不仅仅是理论，更是可以通过工具来实现的。书中也提到了一些更高级的统计概念，比如时间序列分析和贝叶斯统计，虽然没有深入讲解，但却为我打开了视野，让我知道在统计学的世界里还有更广阔的天地等待我去探索。总而言之，这本书让我对统计学产生了一种全新的认识，它不再是遥不可及的数学理论，而是与实际问题紧密相连的强大工具。

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作为一名需要经常阅读研究报告的在职人士，我一直觉得自己在统计学方面知识的欠缺。这本书的学习过程，对我而言更像是一次“能力重塑”。作者在处理各种统计检验方法时，总是会从实际研究的场景出发，比如在讲解t检验的时候，会先设想一个需要比较两组人群平均值的场景，然后逐步引出t检验的原理和适用条件。这种“情景驱动”的学习方式，让我能够快速地将书本知识与实际工作联系起来。我尤其欣赏书中对不同统计方法的比较和选择的指导，它帮助我理解在不同的研究问题和数据特点下，应该选择哪种统计方法更为合适，而不是盲目地套用公式。书中也提到了很多关于统计陷阱和常见误区的讲解，比如如何避免选择性报告、如何理解和防范数据造假等，这些内容对于提高我的辨别能力和决策水平非常有帮助。我曾经因为对统计知识的不足，在解读一些研究报告时感到力不从心，但通过学习这本书，我现在能够更加自信地去理解那些复杂的统计分析结果，并且能够更准确地评估研究的可靠性。它让我不再是被动地接受信息，而是能够主动地去分析和质疑。

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这本书简直是我的救星！作为一名对数字和公式向来头疼的文科生，统计学一直是我心中无法逾越的鸿沟。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者的讲解方式真的太友好了，仿佛一位耐心细致的老师，一步步地引导我穿越那些看似晦涩的统计概念。从最基本的描述性统计，比如平均数、中位数、众数这些我们日常生活中经常会用到但又说不清道不明的概念，讲到概率论的基础，然后是推断性统计，例如假设检验和置信区间。书中大量的图表和实例，都非常贴近生活，让我能够清晰地理解抽象的理论是如何在实际中应用的。比如，书里用一个关于调查不同地区人们阅读习惯的例子，来讲解如何进行抽样和推断，这比那些枯燥的数学模型要容易理解多了。而且，我特别喜欢书中强调的“统计思维”，它不仅仅是学习计算方法，更重要的是培养一种批判性思考和数据解读的能力，这对我将来无论是学习还是工作都非常有帮助。我曾经尝试过其他一些统计学的入门书籍，但总是半途而废，这本书是我第一次真正感觉自己掌握了统计学的基础知识，而且还有兴趣继续深入学习下去。它没有给我带来任何压迫感，反而是鼓励我一步步去探索。

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