The Basic Practice of Statistics 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.

出品人:

页数:728

译者:

出版时间:

价格:148.55

装帧:HRD

isbn号码:9780716760627

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Inferential Statistics
• Regression
• Experimental Design
• Sampling
• Hypothesis Testing
• Biostatistics
• AP Statistics

《统计学原理与应用：数据驱动决策的基石》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的统计学基础知识体系，重点关注现代数据分析的核心概念、方法论及其在实际问题中的应用。不同于侧重特定领域或软件操作的指南，本书致力于构建扎实的理论框架，使读者能够独立理解、批判性地评估并有效地运用统计思维来解决复杂问题。 全书内容结构严谨，从描述性统计的基石开始，逐步深入到推断统计、模型构建与验证等高级主题。我们坚信，统计学的真正价值在于其作为一种决策科学的能力，而非仅仅是复杂的数学运算。因此，全书贯穿着“数据到洞察”的完整流程，强调统计方法的选择、假设的检验以及结果的实际解释。 第一部分：数据世界的描述与探索 本部分是建立统计学直觉和数据素养的基础。我们首先探讨数据的本质——它们从何而来，以及如何准确地描述它们。 导论与统计思维： 引入统计学的核心概念，区分总体与样本，概率与不确定性。重点阐述统计思维在现代信息社会中的重要性，强调从数据中识别模式、量化不确定性的能力。 数据的类型与测量尺度： 详尽区分定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据），以及它们对应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）。理解数据类型是选择正确分析工具的前提。 描述性统计：集中趋势与离散程度的度量： 详细介绍均值、中位数、众数等集中趋势的度量，并深入分析标准差、方差、极差、四分位数间距等离散程度指标的含义和适用场景。特别关注中位数和四分位数在处理偏态数据时的鲁棒性。 图形化表示：洞察力的视觉呈现： 讲解直方图、茎叶图、箱线图、散点图等核心图形工具的构建方法和解读技巧。强调如何利用图形揭示数据的分布形态、异常值和潜在的关系结构。 第二部分：概率论：不确定性下的推理基础 概率论是统计推断的理论支柱。本部分将严谨地建立概率模型，为后续的推断做准备。 基本概率概念： 集合论视角下的概率定义、条件概率、独立事件和贝叶斯定理。贝叶斯定理的介绍不仅限于公式，更在于其作为信念更新机制的哲学意义。 随机变量与概率分布： 区分离散型和连续型随机变量。全面覆盖二项分布、泊松分布（离散型）和正态分布（连续型）。正态分布的性质及其在中心极限定理中的核心作用将得到深入剖析。 抽样分布：从样本到总体的桥梁： 阐述随机抽样的原理，并详细讲解样本均值的抽样分布。这是理解中心极限定理和构建置信区间的关键一步。 第三部分：统计推断：从小样本中获取可靠结论 本部分是本书的核心，教授如何利用样本数据对未知总体参数做出量化推断。 置信区间估计： 详细推导和应用均值、比例和方差的置信区间。重点讨论置信水平的含义，以及如何解释置信区间——“我们有多确定”。涵盖t分布在小样本和总体标准差未知情况下的应用。 假设检验的原理与流程： 系统介绍零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的构建，P值的精确解释（而非常见误解），以及犯第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡。 单样本和双样本检验： 详细处理关于均值（Z检验，t检验）和比例的假设检验。双样本检验将区分独立样本和配对样本的设计，并探讨如何选择合适的检验（如等方差或不等方差的t检验）。 第四部分：关系分析：变量间的联系与建模 当数据包含两个或更多变量时，统计学的目标转向量化它们之间的关系和依赖性。 方差分析（ANOVA）： 探讨如何比较三个或更多组别的均值。从单因素ANOVA的原理（平方和的分解）入手，逐步过渡到多因素ANOVA的设计与解释，强调交互作用的概念。 相关性分析： 介绍皮尔逊相关系数的计算、解释及其局限性。区别相关性与因果关系。 简单线性回归： 构建第一个预测模型。详细讲解最小二乘法的原理，斜率和截距的解释，以及模型的拟合优度（$R^2$的含义）。回归残差的分析被视为模型诊断的关键步骤。 多重线性回归： 扩展到包含多个预测变量的模型。重点讨论多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的使用，以及如何通过逐步回归等方法进行变量选择和模型优化。回归系数的偏效应解释将是核心内容。 第五部分：非参数方法与高级主题简介 为应对不满足正态性或方差齐性等参数检验前提的数据，本书引入了必要的非参数工具。 非参数统计简介： 介绍符号检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等，并阐述其在何时作为参数检验的替代方案。 卡方检验（Chi-Square Tests）： 专注于对分类变量的分析，包括拟合优度检验和独立性检验，用以探究两个分类变量之间是否存在关联。 统计能力与样本量确定： 探讨统计检验能力（Power）的概念，解释其与样本量、显著性水平及效应量的关系，指导读者如何设计更具说服力的研究。 本书特色与教学理念 本书强调“实践导向的理论理解”。我们不仅提供公式，更注重解释公式背后的统计学假设和逻辑推理。每章均包含大量现实世界中的案例分析，这些案例取自工程、商业、社会科学和医疗等领域，帮助读者将抽象的数学概念转化为具体的商业或研究决策。我们鼓励读者在学习过程中，将所学知识应用于实际数据集的分析，从而真正掌握将数据转化为洞察的能力。本书力求在数学严谨性和应用可读性之间找到完美的平衡点。

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