Introduction to the Practice of Statistics, Cd-rom + Online Study Center pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W H Freeman & Co

作者:Moore, David S./ McCabe, George P.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:144.85

装帧:Pap

isbn号码:9781429204514

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 实验设计
• 统计软件
• 学习辅导
• 教材
• 高等教育
• 统计方法

《统计学导论：实践与应用》 本书简介 本书旨在为统计学初学者提供一个全面且实用的入门指南，重点关注统计学概念在现实世界中的实际应用。本书内容涵盖描述性统计、概率论基础、抽样分布、统计推断（包括置信区间和假设检验）以及回归分析等核心统计学主题。 我们深知，对于许多学生而言，统计学似乎是一门抽象且充满公式的学科。因此，本书的设计理念是将理论与实践紧密结合，通过大量的真实案例和循序渐进的解释，帮助读者建立对统计思维的直观理解。我们力求展示统计学如何作为一种强大的工具，用于解读数据、评估不确定性并支持基于证据的决策。 第一部分：数据与描述 在本书的开篇，我们将引导读者进入数据驱动的世界。统计学的核心在于对数据的收集、整理和描述。 第1章：数据的本质与统计学的角色 本章将介绍统计学的基本概念，包括总体（Population）与样本（Sample）的区别，变量的类型（如分类变量和数值变量），以及理解数据收集过程的重要性。我们将讨论抽样的基本方法，强调样本如何影响最终的分析结论，并简要介绍统计学在科学研究、商业决策和公共政策制定中的广泛应用。 第2章：可视化数据 数据可视化是理解数据集的第一步。本章将重点介绍描述性统计图形工具。我们将详细讲解如何构造和解读直方图（Histograms）、茎叶图（Stems-and-Leaf Plots）、箱线图（Boxplots）以及条形图（Bar Charts）。对于分类数据，我们将展示饼图和对比图的有效使用方式。关键在于，我们不仅教授“如何画图”，更重要的是教导读者“如何从图中读出信息”，识别潜在的模式、异常值（Outliers）和分布的形状。 第3章：数值化描述 除了图形，数值摘要是量化数据特征的关键。本章将深入探讨集中趋势的度量（均值、中位数、众数）以及离散程度的度量（极差、方差、标准差、四分位数）。我们将详细分析均值和中位数在不同分布下的适用性差异，并引入解释标准差的实际意义。此外，我们还将介绍如何使用Z分数来标准化数据，以便于不同数据集之间的比较。 第二部分：概率与抽样分布 统计推断建立在概率论的基础之上。本部分将从描述性统计过渡到推断性统计，为后续的假设检验和区间估计奠定坚实的基础。 第4章：概率基础 本章是理解不确定性的基石。我们将介绍基本的概率规则，包括加法规则、乘法规则和条件概率。我们将区分独立事件和依赖事件，并引入贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的直观理解，展示如何根据新信息更新概率评估。我们将通过大量的例子来说明如何计算复合事件的概率。 第5章：随机变量与概率分布 随机变量的概念是连接概率与实际观测的桥梁。本章将区分离散随机变量和连续随机变量。对于离散变量，我们将详细研究二项分布（Binomial Distribution）的性质及其应用场景，如成功与失败的试验序列。对于连续变量，我们将引入正态分布（Normal Distribution）——统计学中最重要的分布之一。我们将重点讲解标准正态分布（Z-distribution）及其在实际问题中的应用，包括如何利用查找表或软件进行概率计算。 第6章：抽样分布 统计推断的核心思想是从样本推断总体。本章将解释为什么每次抽样都会产生不同的样本统计量，从而引入“抽样分布”的概念。本章的重中之重是中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）。我们将通过直观的模拟和严谨的解释，说明无论总体分布如何，大样本的样本均值的抽样分布都近似于正态分布。这将直接为我们构建置信区间和进行假设检验提供理论依据。 第三部分：统计推断——估计与检验 基于前面对概率和抽样分布的理解，本部分开始教授如何利用样本信息对总体参数做出科学的判断。 第7章：置信区间估计 本章专注于点估计和区间估计的区别。我们将详细讲解如何构造总体均值和总体比例的置信区间（Confidence Intervals）。我们将解释置信水平（如95%置信水平）的真正含义，并探讨样本大小、置信水平与区间宽度的关系。读者将学会如何解读一个置信区间，理解其对不确定性的量化作用。 第8章：假设检验导论 假设检验是统计推断中最核心的方法论之一。本章将系统地介绍假设检验的五个步骤：建立零假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$），选择显著性水平（Significance Level, $alpha$），计算检验统计量，确定P值（P-value），并最终做出决策。我们将着重强调P值在现代统计实践中的角色和局限性，并区分I型错误（Type I Error）和II型错误（Type II Error）。 第9章：关于均值的检验 本章将应用前述的假设检验框架，解决具体的实际问题。我们将分别介绍单样本Z检验、单样本t检验（当总体标准差未知时），以及配对样本t检验（用于处理前后测量数据）。我们也会涵盖双样本t检验，用于比较两个独立总体的均值差异。对于每个检验，我们将提供清晰的步骤指南和现实世界的案例分析。 第10章：关于比例的检验 与均值的检验类似，本章关注于总体比例（如成功率、接受率）的推断。我们将学习如何构造和检验关于单个总体比例的假设，并扩展到比较两个独立总体比例的差异。这些方法在市场调查、质量控制和医学试验中极为常见。 第四部分：扩展主题与回归分析 本部分将涉及更复杂的统计模型和分析技术，特别是线性回归，它是现代数据科学的基石。 第11章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多个总体的均值时，方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是比多次进行两样本t检验更有效且更不容易引入累积误差的方法。本章将介绍单因素方差分析的原理，解释F统计量，并展示如何解释ANOVA的输出表格。我们将强调ANOVA的核心思想是比较组间变异与组内变异。 第12章：简单线性回归 回归分析是探索变量间关系的最有力工具之一。本章将聚焦于简单线性回归模型，即只有一个解释变量（预测变量）和一个响应变量的关系。我们将介绍最小二乘法（Least Squares Method）用于拟合回归线，并详细解释回归系数（截距和斜率）的含义及其统计显著性。我们还将学习如何使用$R^2$（决定系数）来评估模型的拟合优度，并讨论残差分析的重要性。 第13章：多元线性回归 本章将模型扩展到包含多个解释变量的情况。我们将学习如何构建和解释多元回归模型，理解如何控制其他变量的影响来评估特定变量对响应变量的独立影响。此外，本章还会涉及模型选择的初步概念，如调整$R^2$以及如何检验交互作用项。 附录与工具 本书的附录部分将提供必要的统计表（如Z表、t表、卡方表）供查阅。同时，本书将强调使用现代统计软件（如R、Python或SPSS等）进行数据分析的重要性。我们将提供案例数据和操作指导，确保读者不仅理解理论，还能熟练地将这些工具应用于真实的数据集分析中。 通过对这些主题的系统学习，读者将能够以批判性的眼光审视统计报告，有效地设计数据收集方案，并利用统计推断的严谨性来解决跨领域的问题。本书旨在培养的不仅仅是计算能力，更是一种基于数据的、严谨的决策思维方式。

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