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出版者:Wiley

作者:Donald J. Koosis

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:1997-4-11

价格:USD 19.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780471146889

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 数据科学
• 机器学习
• R语言
• Python
• 数学
• 统计推断

《统计学：理解世界的数据语言》 简介 在我们这个信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同隐藏在表面之下的洋流，深刻地影响着我们生活的方方面面。从宏观经济的波动到微观生物的基因序列，从社会趋势的演变到个体行为的模式，数据记录着世界的脉搏。然而，这些庞杂、零散的数据本身并不能直接告诉我们真相。它们需要一种“翻译官”，一种能够揭示隐藏规律、提炼关键信息、做出科学推断的工具。而这，正是《统计学：理解世界的数据语言》一书所要传达的核心思想。 本书并非一本枯燥的数字罗列或公式堆砌的教科书，而是旨在为广大读者——无论是对科学研究充满热情的研究者，还是希望在商业决策中更加审慎的管理者，抑或是仅仅对周围世界充满好奇心的普通人——提供一套理解和解读数据的系统性思维框架。我们将一起探索统计学的迷人世界，学习如何有效地收集、整理、分析和解释数据，从而做出更明智的判断，更深入地理解我们所处的世界。 本书内容概要 《统计学：理解世界的数据语言》将带领读者踏上一段循序渐进的学习旅程，从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的统计方法。我们将关注的不仅是“如何计算”，更是“为何计算”，以及“计算结果意味着什么”。 第一部分：数据的基石——描述性统计 在开始任何分析之前，我们首先需要了解我们所拥有的数据。本部分将深入介绍描述性统计学的核心概念，教会读者如何用清晰、简洁的方式展现数据的特征。 数据类型与测量尺度： 我们将首先区分不同类型的数据，例如定性数据（如颜色、性别）和定量数据（如身高、温度），并进一步理解它们所对应的测量尺度（如定类、定序、定距、定比）。理解数据类型是选择正确分析方法的基础，就像知道我们要测量的是长度还是重量，才能选择合适的工具一样。 数据的组织与可视化： 海量的数据如果不加以组织，将变得杂乱无章。我们将学习如何利用表格（如频数分布表）、图形（如柱状图、饼图、直方图、散点图）等工具，将原始数据转化为易于理解的视觉形式。这些可视化工具不仅能直观地展示数据的分布情况，还能帮助我们发现潜在的模式和异常值。 集中趋势的度量： 数据往往围绕着一个“中心”聚集，了解这个中心的位置至关重要。我们将学习计算和解释均值（平均数）、中位数（排序后居中的数值）和众数（出现频率最高的数值）。这三种度量方式在不同情况下各有优势，理解它们的区别有助于我们更准确地把握数据的典型值。 离散趋势的度量： 数据并非都紧密地聚集在一起，它们之间存在着差异。本部分将介绍如何衡量数据的分散程度，包括极差（最大值与最小值之差）、四分位数（将数据分成四等份的数值）、方差和标准差。标准差尤其重要，它能衡量数据偏离均值的平均程度，是理解数据波动性的关键。 分布的形状： 数据的分布并非总是对称的。我们将探讨偏态（数据分布是否倾向于一侧）和峰度（数据分布的尖锐或平坦程度），并学习如何识别这些特征。理解分布形状有助于我们选择更合适的统计模型，并对数据的性质有更深的洞察。 第二部分：洞察联系——概率与推断统计 描述性统计让我们了解了“已知”的数据，但现实世界中，我们常常需要根据有限的样本信息来推断未知的情况。概率论是连接描述性统计与推断统计的桥梁，而推断统计则是我们做出科学判断的核心工具。 概率论的基础： 概率是衡量事件发生可能性的数学语言。我们将学习概率的基本概念，如样本空间、事件、概率的性质，以及条件概率和独立事件。理解概率有助于我们量化不确定性，为后续的统计推断打下基础。 概率分布： 各种随机现象可以通过概率分布来描述。我们将介绍一些重要的概率分布，如二项分布（描述重复试验中成功次数的分布）、泊松分布（描述单位时间内发生次数的分布）和正态分布（“钟形曲线”，许多自然现象遵循的分布）。 抽样与抽样分布： 在实际研究中，我们通常只能从总体中抽取样本进行分析。了解样本的代表性至关重要。我们将探讨不同的抽样方法，并引入“抽样分布”的概念——样本统计量（如样本均值）自身的分布。中心极限定理是这一部分的重中之重，它揭示了无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似于正态分布，这为统计推断提供了理论依据。 参数估计： 根据样本数据来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）是推断统计的核心任务之一。我们将学习点估计（用一个数值作为估计量）和区间估计（提供一个可能包含总体参数的范围，即置信区间）。置信区间的概念尤其重要，它让我们能够量化估计的不确定性，并给出估计的可靠程度。 假设检验： 假设检验是一种严谨的统计方法，用于检验关于总体的某个陈述（即假设）是否成立。我们将学习如何设定零假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何根据p值来做出拒绝或不拒绝零假设的决定。我们将重点介绍t检验、z检验、卡方检验等常用的假设检验方法，并解释第一类错误（拒绝了真的零假设）和第二类错误（未能拒绝假的零假设）的概念。 第三部分：探寻关系——回归与相关分析 许多时候，我们不仅仅关心变量的独立特征，更希望了解不同变量之间是否存在联系，以及这种联系的强度和方向。本部分将专注于如何量化和解释变量之间的关系。 相关分析： 相关分析用于衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。我们将学习计算相关系数（如皮尔逊相关系数），并理解其取值范围（-1到+1）所代表的含义。正相关表示一个变量增加时另一个也倾向于增加，负相关则相反，而接近0表示线性关系不强。 回归分析： 回归分析则更进一步，它不仅描述变量间的关系，还能利用一个或多个自变量来预测因变量的值。我们将重点介绍简单线性回归，即只有一个自变量的情况，学习如何建立回归方程，解释回归系数的含义（例如，自变量每改变一个单位，因变量平均变化多少），并评估模型的拟合优度（如决定系数R²）。 多元回归： 当需要考虑多个自变量对因变量的影响时，我们将转向多元回归。本部分将介绍如何处理多个预测变量，并讨论如何选择合适的变量以及如何解释多项回归模型的输出。 分类变量的回归： 我们还将简要介绍如何处理包含分类变量的回归模型，例如使用虚拟变量。 第四部分：专题探讨与应用 在掌握了统计学的基本工具后，本书还将引导读者探索一些更高级的主题和实际应用，展示统计学在各行各业中的强大力量。 方差分析 (ANOVA)： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是一个非常有效的工具。我们将学习方差分析的基本原理和应用场景。 非参数统计： 有时，数据不满足参数统计方法（如正态分布）的前提条件。本部分将介绍一些常用的非参数检验方法，它们不依赖于对总体分布的假设。 统计软件的应用： 现代统计分析离不开统计软件。本书将简要介绍一些主流的统计软件（如R, Python的统计库, SPSS等）的基本操作和应用，指导读者如何利用这些工具进行数据分析。 统计学的伦理与误用： 统计学是一门强大的工具，但也可能被误用或滥用。本部分将探讨统计学的伦理问题，以及如何识别和警惕数据中的欺骗和误导，培养读者批判性思维。 案例研究： 通过分析来自不同领域的真实案例（如市场调研、医学研究、金融分析、社会学调查等），我们将展示统计学在解决实际问题中的应用价值，让读者体会到统计学“理解世界”的力量。 本书特色 《统计学：理解世界的数据语言》致力于提供一种易于理解、循序渐进的学习体验。 理论与实践并重： 本书在清晰阐述统计学理论的同时，通过大量的例题、练习题和实际案例，强调理论知识在实际问题中的应用。 注重直觉理解： 避免过于抽象的数学推导，而是通过生动的比喻和图示，帮助读者建立对统计概念的直观理解。 强调思维方式： 本书的目标不仅仅是教授读者如何使用统计工具，更重要的是培养一种“数据思维”，让读者在面对数据时，能够有条理地分析问题，做出合理的推断。 面向广泛读者： 无论您是学生、研究人员、商业人士，还是对数据分析感兴趣的普通读者，都能从本书中获益。 结语 在信息时代，数据是新时代的石油，而统计学则是提炼和使用石油的先进技术。掌握统计学，就是掌握了一把解锁世界奥秘的金钥匙。无论您未来的道路是学术研究、商业决策，还是仅仅希望更清晰地认识周围的世界，《统计学：理解世界的数据语言》都将是您宝贵的向导。让我们一同踏上这段精彩的数据探索之旅，学会用数据说话，用逻辑思考，让统计学成为您理解世界、影响未来的强大武器。

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