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出版者:Duxbury Press

作者:Roxy Peck

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:2007-7-18

价格:USD 219.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780495390879

丛书系列:

图书标签:

• 统计
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• CSU
• 统计学
• 数据分析
• 概率论
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• 数据科学
• 统计建模
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 推论统计

《统计学》是一本系统介绍统计学基本原理、方法与应用的著作。本书旨在为读者打下坚实的统计学基础，使其能够理解和运用统计工具来分析数据、做出决策，并在信息爆炸的时代提升批判性思维能力。 全书共分为若干章节，层层递进，内容涵盖从最基础的数据概念到复杂的统计推断。 第一部分：数据与描述性统计 开篇，本书将引导读者认识数据的本质，区分不同类型的数据（如定性数据、定量数据）以及它们各自的特点。接着，深入讲解如何有效地组织和呈现数据，包括频率分布、图表（如柱状图、饼图、直方图、箱线图）等可视化工具的使用。本书强调，清晰的数据呈现是理解数据的第一步，也是至关重要的一步。 随后，本书将介绍描述性统计的核心概念，即如何用简洁的数字来概括数据的特征。读者将学习计算和理解集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，理解它们各自的含义及其在不同情况下的适用性。此外，分散趋势的度量，如方差、标准差和极差，也将得到详细阐述，帮助读者把握数据的离散程度。本书还可能包含对位置度量的介绍，如百分位数和四分位数，为进一步的数据分析打下基础。 第二部分：概率论基础 统计推断离不开概率论的支撑。本书将循序渐进地介绍概率的基本概念，包括样本空间、事件、概率的定义与性质。读者将学习如何计算不同类型事件的概率，如互斥事件、独立事件，以及条件概率和联合概率。 对随机变量及其概率分布的理解是概率论的关键。本书将介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布）。其中，正态分布作为自然界和许多现象中最常见的分布，将得到重点讲解。本书还将介绍期望值和方差的概念，理解它们如何描述随机变量的中心位置和离散程度。 第三部分：抽样分布与参数估计 从样本推断总体是统计学的核心目标之一。本书将引入抽样分布的概念，解释样本统计量（如样本均值）的分布规律。通过对中心极限定理的讲解，读者将理解为什么在大量抽样的情况下，样本均值的分布会趋近于正态分布，这是后续进行统计推断的关键理论基础。 参数估计是抽样分布的应用之一。本书将介绍点估计和区间估计两种方法。点估计将讲解如何利用样本统计量来估计总体参数的“最佳”值，并讨论估计量的性质，如无偏性、有效性。区间估计将引导读者理解置信区间，学习如何构建不同置信水平的区间，并正确解释置信区间的含义，即它提供了对未知总体参数取值范围的可靠估计。 第四部分：假设检验 假设检验是统计推断的另一大重要工具。本书将系统介绍假设检验的基本流程和原理，包括建立原假设和备择假设，选择检验统计量，确定拒绝域（或计算P值），以及做出统计决策。 本书将涵盖多种常见的假设检验方法，例如对单个总体均值、比例的检验，以及对两个总体均值、比例的检验。读者将学习如何根据数据类型和研究问题选择合适的检验方法，并理解第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的概念，以及如何控制这些错误发生的概率。 第五部分：回归分析与相关性 在许多实际问题中，我们需要探索变量之间的关系。本书将深入介绍回归分析，首先从简单线性回归开始，解释如何建立直线方程来描述两个变量之间的线性关系，并学习如何解释回归系数的含义。本书还将介绍最小二乘法，用于求解最佳拟合直线。 在此基础上，本书将进一步探讨复线性回归，介绍如何同时考虑多个自变量对因变量的影响，并学习如何评估模型的整体拟合优度（如R平方）。相关性分析也将得到介绍，学习如何计算相关系数来度量变量之间的线性关系强度和方向。 第六部分：其他统计方法与应用 根据图书的侧重点，本书可能还会涉及一些其他重要的统计方法，例如： 方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。 非参数检验：当数据不满足参数检验的假设时（如不服从正态分布），可以采用的替代方法。 时间序列分析：用于分析随时间变化的数据，预测未来趋势。 贝叶斯统计：提供另一种统计推断的视角，将先验信息与数据结合。 此外，本书还会通过大量的案例研究和实际应用来展示统计学在不同领域的价值，例如在商业决策、科学研究、医疗健康、社会科学等方面的应用。本书旨在让读者看到统计学不仅仅是抽象的数学公式，更是解决现实世界问题的有力工具。 贯穿全书的，是对统计学思维的强调：理解数据的局限性，谨慎解释统计结果，避免常见的误用和误解。本书鼓励读者积极思考，将所学知识应用于实际问题，培养严谨的数据分析习惯。通过学习《统计学》，读者将获得分析和理解数据世界的强大能力。

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这本书的写作风格实在太过单薄和缺乏人情味了。它更像是一份技术规范文档的集合，而不是一本旨在传授知识和激发兴趣的读物。作者的语气总是居高临下，仿佛在对一群已经掌握了基础知识的学生进行知识点的快速回顾。在解释一些关键概念时，总是用“显而易见地”、“显然地”这类词汇带过，但对我这个正在摸索的人来说，这些地方恰恰是最需要详细剖析和举例说明的。比如，关于贝叶斯推断的引入部分，作者直接跳过了直觉层面的解释，直接开始套用复杂的先验和后验概率公式，这使得整个概念变得极其神秘和遥不可及。我不得不去YouTube上寻找其他博主的解释，才能勉强理解其背后的哲学思想。如果一本教材不能有效地“转化”知识，让原本抽象的概念变得可以感知和掌握，那么它的价值就大打折扣了。我希望看到的是一个耐心的老师，而不是一个冷漠的记录者，这本书显然属于后者，它错失了建立读者学习信心的最佳时机。

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当我试图将书中的理论应用到实际的数据分析项目中时，困难陡增。书中的案例研究部分简直是空中楼阁，它们要么是极其理想化、完美符合各种假设条件的数据集，要么就是完全脱离了现实业务场景的抽象模型。我尝试用书中介绍的回归分析方法去处理我手头一个关于市场反馈的真实数据集，结果发现，由于真实世界数据的复杂性和不完美性，书中的步骤完全无法直接套用。作者似乎完全没有考虑到变量间的内生性、多重共线性这些在实际工作中经常碰到的“脏数据”问题，更别提如何进行稳健性检验了。更令人沮丧的是，书中对于不同统计方法的适用边界和优缺点对比分析得极其粗略，好像只要提到了这个方法，就默认它是解决所有问题的万灵药。这让我产生了极大的困惑：究竟是我的数据有问题，还是我完全理解错了作者的本意？一本好的统计学著作，理应在理论与实践之间架起一座坚实的桥梁，但这本书却只是高高地悬挂在那里，让读者望而却步。我对它在解决实际问题方面的指导性表示深深的怀疑。

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这本书的组织结构非常混乱，仿佛是把不同阶段、不同深度的讲义直接拼凑在了一起。前几章对于概率论的基础回顾极其简略，用语过于口语化，让人感觉是在应付任务；然而，当我们进入到推断统计的核心部分时，突然又转向了极其严谨、近乎偏执的数学证明，这种跨越式的难度变化，让读者很难保持稳定的学习节奏。我发现自己经常需要翻阅好几页回去重新确认一个前文提到但未详细解释的术语，因为作者认为它在早期已经被定义过了，但实际上定义得非常不清晰。这种跳跃感极大地破坏了阅读的流畅性，使得学习过程充满了挫败感。如果说统计学本身就是一门需要极高耐心的学科，那么这本书无疑是放大了这种难度，它没有提供任何“脚手架”来帮助读者稳固地向上攀爬。我更倾向于选择那些章节划分清晰、逻辑递进平滑的教材，它们至少能保证我在看完一个知识模块后，能确信自己已经完全掌握了该部分内容，而不是在知识的海洋里漂浮不定。

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从学术严谨性的角度来看，这本书的论证结构似乎存在一些循环论证的嫌疑。在某些章节中，为了证明A的有效性，作者引用了C的某个结论，而C的结论本身又是建立在A的前提之上的，这种内在的逻辑闭环让我感到十分不安。虽然我没有能力去完全推翻每一个定理，但这种结构上的瑕疵，使得我对整本书的理论基础产生了动摇。此外，这本书在引用其他学者的工作时显得非常随意，很多重要的里程碑式的研究和更具洞察力的现代观点都没有被囊括进来，给人一种滞后于时代的感觉。我打开书的初衷是想了解最新的统计学思维，但阅读下来，我感觉自己仿佛被锁在了几十年前的学术圈子里。它缺少了对统计学哲学演进的讨论，没有探讨我们为什么选择这些方法，它们在伦理和社会影响上意味着什么。一本优秀的统计学著作应当是开放和包容的，它应该引导读者思考“为什么”而不是仅仅告知“是什么”。这本书在“深度”的挖掘上明显不足，停留在表面的“怎么做”的层面。

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这本书的封面设计实在是一言难尽，那种老式的、带着点土气的配色，让我差点以为自己拿的是本上个世纪的教科书。翻开内页，更是让人心生疑虑。大量的公式和符号堆砌在一起，仿佛作者在用一种只有他自己才懂的语言来阐述观点。我花了很长时间试图理解那些复杂的推导过程，但最终感觉自己像是在迷宫里绕圈子，每一步似乎都有逻辑，但整体上却找不到清晰的脉络。举个例子，关于最大似然估计的那一章，作者用了足足二十页的篇幅来论证，但最终给出的解释却晦涩难懂，远不如我之前看过的任何一本入门读物来得直观。阅读体验上，排版也显得拥挤，字体选择也缺乏考虑，长时间阅读后眼睛非常容易疲劳，这对于需要长时间沉浸其中的学习者来说，无疑是一个巨大的障碍。我期待的是一本能够引导我逐步深入的向导，而不是一本摆满了冰冷数学符号的说明书。这本书给我的第一印象是，它更像是为已经对统计学有深厚基础的研究人员准备的，对于我这种试图打下扎实基础的新手来说，简直是灾难性的开端。我真的不明白，为什么在信息爆炸的今天，还会出版这样一本阅读门槛如此之高的专业书籍。

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