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出版者:Prentice Hall

作者:Selvin, Steve

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2003-7

价格:$ 107.72

装帧:HRD

isbn号码:9780130466167

丛书系列:

图书标签:

• BIOSTATISTICS
• 生物统计学
• 统计学
• 医学统计
• 流行病学
• 公共卫生
• 数据分析
• 研究方法
• 健康科学
• 生物医学
• 统计建模

统计学原理与应用：数据驱动决策的基石 书籍名称：《统计学原理与应用：数据驱动决策的基石》 作者： 统计学研究团队 出版社： 现代科学出版社 建议零售价： 人民币 188.00 元 --- 内容简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会进步的核心动力。无论是商业决策、科学探索，还是公共政策制定，对海量数据的准确理解和有效利用，都越来越依赖于坚实的统计学基础。《统计学原理与应用：数据驱动决策的基石》正是为渴望掌握现代数据分析核心技能的读者量身打造的一部权威教材与实践指南。 本书旨在系统、深入且直观地阐述统计学的基本原理、核心方法及其在真实世界复杂问题中的应用。我们力求超越纯粹的理论推导，将重点放在统计思维的培养、方法选择的逻辑以及结果解读的严谨性上，确保读者不仅知道“如何计算”，更理解“为何如此计算”以及“计算结果意味着什么”。 全书结构清晰，逻辑严密，内容覆盖了从基础描述性统计到高级推断性统计、再到现代回归分析和实验设计的完整体系。我们特别注重将复杂的数学概念转化为易于理解的图示和实例，使统计学不再是令人生畏的学科，而是成为解决实际问题的有力工具。 第一部分：数据与描述——认识数据的世界 本部分奠定了统计学的基石，引导读者建立起对数据的敏感度和初步的分析视角。 第一章：统计学的核心概念与角色 我们将探讨统计学在现代科学研究、商业智能和社会科学中的根本作用。定义总体、样本、参数与统计量等基本术语，明确数据收集的伦理考量和潜在偏差来源（如抽样误差、测量误差）。 第二章：数据的类型与可视化艺术 详细分类定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据），并介绍针对不同数据类型最有效的描述性统计工具。重点讲解如何运用直方图、箱线图、散点图、条形图和饼图等工具，通过有效的视觉呈现来揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度，强调“一图胜千言”的原则。 第三章：集中趋势与变异性的度量 深入剖析描述数据集核心特征的指标。集中趋势方面，详细比较均值、中位数和众数各自的优势和适用场景，特别关注中位数在处理极端值（异常值）时的稳健性。变异性方面，系统讲解极差、四分位数间距（IQR）、方差和标准差的计算及其统计学意义，理解标准差如何量身定制地衡量数据点偏离均值的程度。 第四章：相对位置与数据形状的描述 介绍如何通过Z分数（标准分数）来衡量数据点相对于其分布的相对位置。同时，讲解峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）的概念，帮助读者判断数据的分布形态（如正态性），这对后续的推断性统计至关重要。 第二部分：概率论与推断——从样本到总体 这是全书的核心部分，将统计学从描述阶段推向推断阶段，理解不确定性并做出基于证据的结论。 第五章：概率论基础 本章回顾必要的概率论知识，包括样本空间、事件、古典概率、条件概率和独立事件。重点讲解乘法法则和加法法则，为理解随机变量和分布打下基础。 第六章：随机变量与概率分布 区分离散型和连续型随机变量。详细阐述最核心的几个概率分布：离散型中的二项分布（Binomial）和泊松分布（Poisson）；连续型中的均匀分布（Uniform）和指数分布。着重分析这些分布在建模现实世界现象中的实际意义。 第七章：正态分布：统计学的核心工具 正态分布（高斯分布）作为自然界和许多抽样结果的极限分布，占据核心地位。深入探讨正态分布的性质、标准正态分布的应用，以及如何通过查表或软件进行概率计算。同时，介绍中心极限定理（Central Limit Theorem）的深刻内涵，解释为何大样本均值的分布总是近似于正态分布，这是进行推断的基础。 第八章：抽样分布与统计推断概述 明确区分参数（Population Parameter）和统计量（Sample Statistic）。系统介绍不同统计量的抽样分布，特别是样本均值和样本比例的抽样分布。本章引入统计推断的两大支柱：参数估计和假设检验。 第三部分：参数估计与假设检验——量化不确定性 本部分聚焦于如何根据样本信息对未知总体参数做出推断，并量化决策的风险。 第九章：点估计与区间估计 探讨如何通过样本统计量对总体参数进行点估计。核心在于构建置信区间（Confidence Interval）。详细讲解针对总体均值（已知/未知总体标准差）和总体比例的置信区间的构造、解释及其意义。讨论如何通过调整置信水平来平衡估计的精度和可靠性。 第十章：假设检验的基本框架 系统介绍假设检验的逻辑流程：建立零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），选择检验统计量，确定显著性水平（$alpha$），计算P值（p-value），并作出决策。重点解释I类错误（拒绝了真实的零假设）和II类错误（接受了错误的零假设）的风险。 第十一章：基于正态分布的检验 详细介绍针对单个样本和两个独立样本的均值检验：Z检验和t检验（Student's t-distribution）。探讨单样本t检验、独立双样本t检验（包括等方差和不等方差情况）的应用条件和操作步骤。 第十二章：分类数据的统计检验 处理非参数数据和计数数据。详细介绍卡方（Chi-Square）检验，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test for Independence，用于列联表分析）。同时，引入非参数检验的基本概念，如符号检验。 第四部分：方差分析与回归模型——探究变量间的关系 本部分将统计工具扩展到分析多个因素的影响以及量化变量之间的预测关系。 第十三章：方差分析（ANOVA）：比较多个均值 介绍方差分析（ANOVA）的原理，它如何将总变异分解为组间变异和组内变异。详细讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）和双因素方差分析（Two-Way ANOVA），并讨论事后检验（Post-hoc Tests）的必要性。 第十四章：简单线性回归分析 探索两个定量变量之间的线性关系。本章从散点图开始，引入最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）来拟合回归线。详细解释回归系数（斜率和截距）的解释、拟合优度指标（$R^2$）以及对回归模型的假设检验。 第十五章：多元回归模型与模型诊断 将回归分析扩展到包含多个预测变量的情景。讨论如何解释偏回归系数，处理多重共线性问题。重点讲解模型选择标准（如AIC, BIC）和回归模型的诊断技术，如残差分析，确保模型的有效性和稳健性。 第五部分：高级主题与应用扩展 本部分涉及更专业的统计方法和实际应用中的高级考量。 第十六章：相关性分析与非参数方法回顾 深入分析皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）的局限性。引入斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's $ ho$）和肯德尔秩相关系数，作为处理非线性或非正态数据的强大替代方案。 第十七章：实验设计基础 从统计学的角度审视科学实验的构建。介绍随机化、对照组、重复和随机区组设计的原理。强调统计学在确保实验结论有效性和可靠性方面的不可替代的作用。 第十八章：统计软件与报告实践 指导读者如何使用主流统计软件（如R、Python/Pandas/Statsmodels或SPSS）来执行上述所有分析。重点培养读者撰写清晰、准确的统计分析报告的能力，确保专业沟通的有效性。 --- 本书特色 1. 强调统计思维： 不仅教授公式，更注重培养读者面对数据时的批判性思维和逻辑推理能力。 2. 丰富的实际案例： 选取来自生物医学、经济管理、市场研究、社会调查等多个领域的真实、多样化的案例，增强学习的关联性和趣味性。 3. 直观的图形解释： 大量使用高质量的图表来解释抽象的概率概念和分布特征，使复杂的数学原理“可视化”。 4. 计算与理解并重： 每章都提供手工计算示例以加深理解，并辅以软件操作指导，实现理论与实践的完美结合。 5. 严谨的推断逻辑： 对P值、功效（Power）和效应量（Effect Size）的现代解释给予足够篇幅，引导读者避免常见的统计误区，做出更负责任的决策。 《统计学原理与应用：数据驱动决策的基石》是高等院校统计学课程的理想教材，也是数据分析师、科研人员、商业决策者以及任何希望通过数据洞察世界的人士案头必备的工具书。掌握本书内容，您将能自信地驾驭数据，将原始信息转化为有价值的知识和可执行的战略。

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这本《Biostatistics》简直就像一座知识的宝库，初次翻阅就让我爱不释手。它并非那种枯燥乏味的教科书，而是以一种循序渐进、引人入胜的方式，将原本可能令人生畏的统计学概念娓娓道来。书中大量精选的案例研究，都取材于真实世界的医学和生物学研究，这使得抽象的理论立刻变得鲜活起来。我尤其欣赏作者在讲解每一个统计方法时，都会详细阐述其背后的逻辑原理，而不是简单地罗列公式。比如，在介绍假设检验的部分，作者花了大量篇幅来解释p值的含义以及如何正确解读它，这对于避免常见的误解至关重要。更不用说书中对于各种图表的使用，清晰明了，直观地展现了数据间的关系，仿佛作者在用图画代替繁琐的文字，让学习的过程充满乐趣。我迫不及待地想将书中的知识应用到我正在进行的文献阅读中，相信它一定会帮助我更深入地理解研究结果，甚至能够批判性地审视一些研究设计的不足。这本书的出版，无疑是为生物统计学领域增添了一位不可多得的良师益友。

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我最近有幸接触到《Biostatistics》这本书，可以说是一次非常愉快的阅读体验。作者在内容的组织上非常有条理，将生物统计学庞杂的知识体系分解成了若干个易于掌握的模块，每个模块之间又有着紧密的逻辑联系。我最喜欢的一点是，书中在介绍每一个统计方法时，都会强调其在不同研究场景下的适用性，以及可能存在的局限性。这种辩证的视角，让我能够更全面地理解统计学工具的价值，而不是盲目地套用公式。书中还穿插了大量的“小贴士”和“注意事项”，这些看似不起眼的内容，却往往能帮助读者避免一些常见的学习误区，节省了不少摸索的时间。我尤其推荐书中关于因果推断的章节，作者用一种非常通俗易懂的方式，解释了如何从相关性中辨别因果关系，这对于理解和设计科学研究具有深远的意义。这本书的出版，为生物统计学的学习提供了一个清晰而高效的路径。

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《Biostatistics》这本书，如果用一个词来形容，那就是“实用”。它不像某些学术著作那样，将概念和理论阐述得过于深奥，而是直击核心，将最关键的知识点以最易于理解的方式呈现出来。我尤其欣赏作者在讲解复杂统计模型时，会运用大量的类比和生动的例子，将抽象的概念形象化。比如，当讲解回归分析时，作者用到了“预测天气”这样的贴近生活的例子，让我瞬间就明白了自变量和因变量之间的关系，以及模型可以用来做什么。此外，书中对统计软件在实际应用中的指导也非常详尽，每一个步骤都清晰可见，仿佛有专人在旁边手把手教你操作一样。我尝试着按照书中的步骤进行了一些数据分析，结果非常顺利，这极大地增强了我学习生物统计学的信心。这本书不仅让我学会了如何使用统计工具，更重要的是，它教会了我如何思考，如何用统计的视角去审视和分析问题。这本书的出现，无疑会成为许多生物统计学学习者的宝贵资源。

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《Biostatistics》这本书，是我近期阅读过的最令人印象深刻的一本。它最吸引我的地方在于其严谨而又充满智慧的叙述方式。作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领读者在生物统计学的广阔领域中探索，既不遗漏关键的知识点，又能避免让读者感到迷失。我特别欣赏书中对于统计推断的深入探讨，作者不仅讲解了如何进行推断，更重要的是，它引导读者思考推断的边界和潜在的偏差。书中的案例分析部分，更是亮点频出，每一个案例都经过精心挑选，能够充分地展现统计方法的实际应用价值。我从中学习到了如何根据研究问题选择合适的统计模型，以及如何解释模型结果的统计学意义和生物学意义。这本书的语言风格非常专业，但又不失流畅和可读性，即便是对于统计学初学者，也能在细细品味中逐渐领悟其中的精髓。它不仅是一本学习生物统计学的教材，更是一本激发对数据科学深入思考的指南。

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我一直觉得生物统计学是一门既重要又容易让人望而却步的学科，直到我遇到了《Biostatistics》。这本书的叙述风格非常独特，它没有采用那种一本正经的学术腔调，而是更像一位经验丰富的导师，用一种亲切、鼓励的口吻引导你一步步深入。我特别喜欢作者在引入新的统计模型时，会先从一些基础性的问题出发，比如“我们为什么要使用这种方法？它能解决什么问题？”，这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我对统计学有了全新的认识。书中对于实际操作的指导也非常到位，感觉作者非常理解初学者的困境，提供了很多实用的技巧和注意事项。例如，在数据清洗和预处理的部分，作者详细列举了可能遇到的各种数据问题，并提供了相应的解决方案，这对于我这样刚刚接触实证研究的人来说，简直是及时雨。我还会时不时地翻看书中的附录，里面的一些快捷键和常用命令集，对我日常使用统计软件效率的提升起到了巨大的作用。总而言之，这本书为我打开了生物统计学的大门，让我看到了其中的魅力和实用性。

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