Elementary Statistics With Multimedia Study Guide (10th Edition) (MyStatLab Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Mario F. Triola

出品人:

页数:912

译者:

出版时间:2007-03-09

价格:USD 141.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321460929

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Elementary Statistics
• MyStatLab
• Textbook
• Study Guide
• Mathematics
• Probability
• Data Analysis
• College
• Education

统计学入门：理论、实践与数字时代的融合 本书致力于为初学者构建坚实的统计学基础，涵盖从描述性统计到推断性统计的核心概念，并融入了当代数据分析的实践方法。 本教材旨在为所有背景的读者——无论是否具备深厚的数学基础——提供一条清晰、直观的学习路径，理解统计学的基本原理及其在现实世界中的广泛应用。我们深知，对于许多学习者而言，统计学常常与抽象的公式和复杂的计算联系在一起。因此，本书的设计哲学在于“概念先行，工具辅助”，确保读者首先建立起对统计思维的深刻理解，随后再将这些思想付诸实践。 第一部分：数据与描述性统计——洞察世界的起点 统计学的旅程始于数据。本部分将引导读者认识数据的本质、类型及其在现代信息社会中的重要性。 数据的基本概念与测量： 我们将详细探讨定性数据与定量数据的区别，以及四种主要的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）。理解这些尺度的差异，是选择恰当统计方法的先决条件。例如，区分“性别”这一分类变量与“温度”这一间隔变量，将直接影响后续计算平均值或中位数的合理性。 数据可视化： 在海量数据面前，有效的可视化是快速获取洞察力的关键。本书不仅会介绍传统的柱状图、饼图和频率分布表，更会深入讲解直方图（Histogram）的构建及其对数据分布形状（对称、偏态、多峰）的揭示作用。对于数值型数据，我们会着重探讨箱线图（Box Plot）如何清晰地展示数据的集中趋势、分散程度以及潜在的异常值（Outliers）。我们将强调选择正确图表的重要性——何时使用散点图描绘关系，何时使用条形图比较分类频率。 集中趋势与离散程度的量化： 理解一组数据的“中心”在哪里以及数据是如何“分散”的，是描述性统计的核心任务。我们将详细分析平均数（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）各自的优缺点及其适用情境。在离散程度方面，除了介绍极差（Range），我们将投入大量篇幅讲解方差（Variance）和标准差（Standard Deviation），并使用标准化分数（Z-Score）的概念，帮助读者理解单个数据点相对于整体分布的位置。 第二部分：概率论基础——量化不确定性 概率论是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。本部分旨在用最直观的方式讲解概率的基本法则，为后续的抽样分布和假设检验打下坚实基础。 基本概率规则： 我们将从集合论和事件的角度出发，系统讲解加法法则、乘法法则，以及条件概率和独立事件的概念。通过大量的实际案例（如彩票中奖概率、产品合格率），让抽象的概率规则变得具体可感。 离散与连续概率分布： 概率分布描述了随机变量所有可能取值的概率。本书将重点讲解两种最重要的离散分布——二项分布（Binomial Distribution） 和 泊松分布（Poisson Distribution），并解释它们各自的应用场景。对于连续数据，我们将详细介绍正态分布（Normal Distribution），这可能是统计学中最重要的分布。我们将深入探讨“68-95-99.7”经验法则，并展示如何利用Z分数在标准正态分布表（或计算工具）上查找概率值。 第三部分：统计推断——从样本到总体 这是统计学应用价值的集中体现。我们不再仅仅描述我们已有的数据，而是试图利用样本信息对未知的大群体做出合理的、有根据的判断。 抽样分布与中心极限定理： 理解样本均值的抽样分布是进行推断的关键。本书将用直观的图形演示来解释中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT） 的强大威力，即使原始总体并非正态分布，只要样本量足够大，样本均值的分布也会趋向于正态分布。这是许多后续检验方法的理论基石。 置信区间（Confidence Intervals）： 概率陈述（如“我们有95%的把握”）是统计推断的标志。我们将详细讲解如何构建和解释总体均值（已知和未知标准差时）以及总体比例的置信区间。读者将学会如何解读“区间”的含义，即在重复抽样过程中，该区间包含真实总体参数的频率。 假设检验的逻辑框架： 假设检验是科学研究的核心方法论。我们将系统介绍检验的五大步骤：建立原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）、选择显著性水平（$alpha$）、计算检验统计量、确定P值（P-value）和做出决策。我们将清晰区分第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），并强调P值并非是备择假设为真的概率，而是理解假设检验逻辑的关键。 t检验与Z检验的应用： 本部分将具体应用上述框架来比较一个或两个总体的均值，包括单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。对于总体比例的检验，我们将介绍大样本比例检验。 第四部分：分析多个变量的关系——方差分析与回归分析 当数据包含两个或多个预测变量时，我们需要更强大的工具来解析它们对结果变量的综合影响。 方差分析（ANOVA）： 我们将引入单因素方差分析（One-Way ANOVA）来比较三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异。ANOVA的原理是将总变异分解为组间变异和组内变异，这为理解“解释了多少变异”提供了新的视角。 简单线性回归： 回归分析是探究变量间线性关系的最常用方法。本书将侧重于解释回归线的意义（截距和斜率），以及如何通过最小二乘法拟合最佳直线。我们将学习如何解释决定系数（$R^2$）——即自变量解释了因变量变异的百分比。同时，我们也会讨论残差分析的重要性，以评估模型的拟合优度与假设的满足情况。 多重线性回归基础： 简要介绍将多个预测变量纳入模型的情况，重点在于解释偏回归系数的含义，以及如何处理多重共线性等潜在问题。 总结与展望 本书不仅仅是公式的堆砌，更是培养一种严谨的数据驱动思维模式。通过大量的实例、图表和逐步的讲解，我们旨在让统计学从一门“必修课”转变为一个强大的“解决问题的工具箱”。学习者将能够自信地阅读研究报告，批判性地评估新闻中的统计数据，并在日常决策中应用概率思维。

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