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出版者:McGraw-Hill Companies

作者:David P. Doane

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-3-30

价格:GBP 31.01

装帧:CD-ROM

isbn号码:9780072825572

丛书系列:

图书标签:

• Visual Statistics
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探索数据的深度与广度：一本面向未来的统计学入门指南 书名： 探索数据的深度与广度：一本面向未来的统计学入门指南 (A Comprehensive Guide to Modern Data Exploration and Analysis) 目标读者： 面对信息爆炸时代的学习者、初入数据科学领域的学生、需要快速掌握实用统计工具的专业人士，以及希望建立坚实量化思维基础的任何人士。 本书核心理念： 统计学不再是枯燥的公式堆砌，而是理解世界、驱动决策的关键语言。本书旨在打破传统统计学的门槛，将复杂的概念以直观、应用驱动的方式呈现，重点培养读者将理论知识转化为实际洞察的能力。 --- 第一部分：量化思维的基石——从数据到洞察 第1章：数据世界的导航图 超越数字：统计学的本质与应用领域。 本章首先确立统计学在现代科学、商业、社会研究中的核心地位。探讨描述性统计（Descriptive Statistics）与推断性统计（Inferential Statistics）的界限与联系。 数据的形态与质量： 深入探讨不同类型的数据（定性/定量、名义/有序/区间/比率）及其在分析中的意义。强调“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）原则，详述数据清洗、缺失值处理的初步策略。 度量中心与离散： 详尽讲解均值、中位数、众数在不同分布下的适用性。引入方差、标准差、四分位数间距，并辅以实例说明如何通过离散度量来判断数据可靠性和风险水平。 第2章：可视化：让数据说话的艺术 图形的语言：选择正确的工具。 本章聚焦于数据可视化在探索性数据分析（EDA）中的关键作用。对比直方图、箱线图、散点图、条形图等常用图表的优缺点及其适用场景。 理解分布的形态： 如何通过直方图和密度图识别偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。引入Q-Q图（Quantile-Quantile Plot）作为检验数据是否符合正态分布的有力工具。 多变量关系的探索： 学习如何使用散点图矩阵（Scatterplot Matrix）和热力图（Heatmap）来初步探测变量间的复杂关系，为后续的建模工作打下视觉基础。 --- 第二部分：连接样本与总体——概率论与抽样的艺术 第3章：概率论的逻辑基础 不确定性下的推理： 介绍概率的基本公理、条件概率和贝叶斯定理。通过实际案例（如医疗诊断、质量控制）展示贝叶斯思维如何更新我们的信念。 离散与连续的随机变量： 详细解析二项分布、泊松分布在计数问题中的应用。重点讲解正态分布（高斯分布）的特性，阐述其在自然界和统计推断中的“普适性”。 中心极限定理的魔力： 深入剖析中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）如何成为推断统计学的支柱，解释为什么大样本均值的分布趋于正态，即使原始数据并非正态分布。 第4章：科学的抽样与估计 如何获取有效样本： 系统梳理简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等抽样方法，并讨论在实际调研中可能遇到的偏差（如选择性偏差、无应答偏差）。 点估计与区间估计： 解释点估计的局限性，并侧重于置信区间（Confidence Interval, CI）的构建和解释。强调置信水平的真正含义——我们对估计过程的信心程度，而非估计值本身的概率。 样本量对估计精度的影响： 提供指导方针，帮助读者根据所需的精度和总体变异性来科学地确定所需的最小样本量。 --- 第三部分：推断的实践——假设检验的流程与解读 第5章：单样本与双样本的比较 假设检验的结构化思维： 详细拆解零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的设定、显著性水平（$alpha$）的选择，以及P值（P-value）的正确解读（避免常见的误区）。 Z检验与T检验的选用： 明确何时使用Z检验（已知总体标准差或大样本）与T检验（未知总体标准差或小样本）。详述单样本T检验、独立样本T检验（Independent Samples T-test）和配对样本T检验（Paired Samples T-test）的计算逻辑和应用场景。 统计功效与I/II型错误： 深入讨论I型错误（弃真）和II型错误（取伪）的权衡，引入统计功效（Power）的概念，指导读者设计具有足够检测能力的实验。 第6章：方差分析（ANOVA）：多组间差异的探索 超越T检验： 解释为什么需要方差分析来比较三个或更多组的均值，避免多次比较带来的I型错误累积。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 详细讲解ANOVA的基本原理——组间方差与组内方差的比较（F统计量）。 事后多重比较： 介绍事后检验（Post-hoc Tests）的重要性，重点解析Tukey HSD检验等方法，用于确定具体是哪几组之间存在显著差异。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 探讨因子间的交互作用（Interaction Effect），揭示更深层次的因果关系。 --- 第四部分：关联与预测——回归分析的引擎 第7章：简单线性回归：预测的基础模型 建立直线模型： 介绍最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的几何意义和计算过程，解释回归系数（斜率和截距）的含义。 模型诊断与拟合优度： 讲解如何使用决定系数（$R^2$）来衡量模型对变异性的解释程度。详细分析残差图（Residual Plots），识别异方差性（Heteroscedasticity）和非线性关系。 回归系数的推断： 对斜率系数进行T检验，并构建其置信区间，以判断自变量对因变量的统计学影响是否显著。 第8章：多元回归：控制混杂因素 模型的扩展： 引入多个预测变量，探讨如何解释偏回归系数（Partial Regression Coefficients），理解控制其他变量后，特定变量的独立效应。 变量选择的艺术： 讨论共线性（Multicollinearity）的识别与处理，介绍逐步回归、向前选择、向后剔除等变量选择策略的利弊。 非线性关系的建模： 介绍多项式回归和变量变换（如对数变换）技术，以适应复杂的数据结构。 第9章：广义线性模型导论（GLM） 超越正态性假设： 认识到并非所有数据都服从正态分布。介绍泊松回归（Poisson Regression）用于计数数据，以及逻辑回归（Logistic Regression）用于二元结果（是/否）的预测。 逻辑回归的深入解析： 详述Odds Ratio（优势比）的计算及其在风险评估中的应用。通过实例展示如何用GLM解决分类问题。 --- 第五部分：非参数方法与现代统计前沿 第10章：当假设不成立时：非参数统计 何时使用非参数方法： 当数据严重偏态、存在异常值，或样本量过小时，非参数检验是可靠的替代方案。 非参数检验的对应： 介绍Wilcoxon秩和检验（替代独立样本T检验）、Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）等核心方法，并解释其基于数据秩次而非实际数值的原理。 第11章：时间序列与相关性分析 相关性的衡量： 对比Pearson、Spearman和Kendall等级相关系数，理解其应用差异。 探索时间序列数据： 引入时间序列的基本概念，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动，并简要介绍自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）在初步分析中的作用。 附录：统计软件应用指南（工具无关性强调） 本书的重点在于统计思想的构建，但附录将提供针对主流统计软件（如R、Python的Pandas/Statsmodels库）进行核心分析（如T检验、ANOVA、回归）的清晰操作流程概述，确保读者能立即将所学应用于实际数据集中。 --- 结语：统计学家的未来角色 本书旨在培养一代“数据素养者”。通过掌握本书内容，读者将不仅能够运行分析，更重要的是，能够批判性地评估结果，识别潜在的偏误，并以严谨的量化框架来应对现实世界中复杂多变的决策挑战。统计学不是终点，而是通往更明智决策的起点。

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这本书的名字很吸引人，我一直对统计学抱有浓厚的兴趣，但又常常被那些复杂的公式和抽象的概念所困扰。在寻找能够帮助我更好地理解统计学的资源时，我注意到了“Visual Statistics Student CDROM”。光是“Visual”这个词就让我眼前一亮，我一直觉得，将抽象的理论通过直观的图像、图表甚至互动的方式呈现出来，会大大降低学习的门槛，也能加深理解。我希望这本书能够提供丰富的可视化工具和实例，让我不再只是被动地接受枯燥的文字，而是能够主动地去探索、去发现统计学背后的逻辑。例如，在学习回归分析时，我希望能够看到散点图上的回归线是如何随着数据的变化而调整的，而不是仅仅看到一个方程。再比如，在理解概率分布时，我希望能够看到不同参数下的概率密度函数是如何变化的，以及它们如何影响到随机变量的取值范围。我相信，如果这本书能够做到这一点，它将成为我统计学学习道路上的得力助手，帮助我克服对统计学的恐惧，甚至激发我对这个领域的更多热情。我尤其期待它能够提供一些实用的案例分析，让我能够将学到的知识应用到实际问题中，从而真正掌握统计学的精髓。

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坦白说，我曾经对统计学有过一段非常糟糕的经历，那段经历让我觉得它晦涩难懂，而且离我的生活和工作非常遥远。“Visual Statistics Student CDROM”这个名字，在某种程度上，代表了我对改变这种看法的最后一点希望。我并不是要成为一个统计学专家，我只是希望能够理解一些基础的统计概念，以便在阅读报告、理解新闻数据、甚至在个人理财时，能够做出更明智的判断。“Visual”这个词让我期待，这本书能够避免那些令人头晕的数学推导，而是通过生动形象的图示和简单的例子，来解释统计学的核心思想。我希望能够看到，比如，数据如何被可视化以揭示趋势，为什么平均数有时候会误导人，以及如何去理解一个简单的概率。我期待这本书能够像一位耐心而友善的向导，带领我走出统计学的迷宫，让我看到它在现实生活中的应用，从而减轻我对这个领域的抵触情绪，甚至产生一些小小的兴趣。我需要的是一种能够让我“看懂”统计学的方式，而不是让我“背诵”统计学。

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我的学习方式偏向于直观和动手实践，对于那些纯粹的文字和公式感到乏味和困难。“Visual Statistics Student CDROM”这个书名让我眼前一亮，它暗示着一种更加生动、易于理解的学习方式。我一直认为，统计学并不是只有枯燥的数字和公式，它背后蕴含着揭示事物规律的强大力量。我希望这本书能够通过丰富的视觉元素，比如动画、交互式图表、甚至是简单的模拟实验，将抽象的统计概念具象化，让我能够像玩游戏一样去探索统计学的世界。我想象着，在学习描述性统计时，能够通过拖拽滑块来改变数据的分布，观察均值、中位数、标准差等指标的变化；在学习推断性统计时，能够通过模拟实验来理解中心极限定理的魔力，看到样本均值的分布如何趋于正态。我希望这本书能够帮助我建立起对统计学的直观感知，从而克服对数学和统计的恐惧，培养出解决问题的信心。我期待它能为我打开一扇通往数据世界的窗户，让我能够更加自信地面对未来的学习和工作。

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作为一个长期在数据分析领域摸爬滚打的老兵，我对统计学工具的实用性和易用性有着近乎苛刻的要求。市场上的统计学书籍琳琅满目，但很多都过于理论化，学习起来费时费力，而且与实际工作脱节。“Visual Statistics Student CDROM”这个名字听起来就充满了现代感和实践导向，这正是我所需要的。我希望这本书不仅仅是概念的堆砌，更能提供一套行之有效的学习路径，让读者能够快速掌握统计学的核心思想，并将其应用于数据处理和分析的实际工作中。我希望书中能够有大量精心设计的交互式图表和模拟，能够让我在实践中理解统计模型的假设、局限性和适用范围，而不是仅仅停留在理论层面。例如，在学习假设检验时，我希望能够通过动态的图示来理解P值的含义，以及如何根据P值做出决策。在学习聚类分析时，我希望能够看到数据点是如何根据相似性被分组的，以及不同聚类算法的差异。更重要的是，我希望这本书能够提供一些与实际业务场景相关的案例，展示如何运用统计学知识来解决具体问题，比如市场营销数据分析、用户行为预测等等，这样才能真正体现出学习的价值。

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在如今这个数据爆炸的时代，统计学的重要性不言而喻，但真正能够驾驭它的却为数不多。我之所以被“Visual Statistics Student CDROM”这个名字所吸引，是因为我一直坚信，任何复杂的理论，一旦能够用直观、可视化的方式呈现，其学习和掌握的门槛都会大大降低。“Visual”不仅意味着图表和图像，它更代表了一种思维方式，一种通过观察和互动来理解事物的能力。我期待这本书能够提供一套完整的、从基础到进阶的统计学可视化学习体验。我希望能够通过与书中提供的工具互动，去感受不同统计方法的精髓，比如，通过改变样本量来观察置信区间的变化，或者通过模拟实验来验证假设检验的可靠性。我更希望它能够提供一些贴近实际应用的案例，让我能够看到统计学是如何在商业、科研、社会科学等领域发挥作用的，从而激发我深入学习的动力，并且能够将这些知识融会贯通，形成自己的数据分析能力。这本书对我而言，不仅仅是一本教材，更像是一个通往数据洞察世界的“交互式指南”。

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