EXCEL在統計學上的應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:五南

作者:Anita M. Meehan

出品人:

页数:0

译者:陳凱爾

出版时间:2002

价格:0

装帧:

isbn号码:9789574933433

丛书系列:

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好的，这是一份关于《EXCEL在統計學上的應用》的图书简介，内容详实，不包含该书的实际内容，并力求自然流畅： --- 《數據驅動決策的基石：統計思維與實踐指南》 內容提要 在當今數據爆炸的時代，無論身處哪個行業，從市場分析到科研實驗，從質量控制到風險評估，理解數據背後的規律、做出精準的決策，已成為專業人士的核心競爭力。《數據驅動決策的基石：統計思維與實踐指南》並非一本艱澀難懂的數學教科書，而是一本專為希望將統計學原理真正應用到日常工作和研究中的實踐者設計的工具書與思想引導。 本書的核心目標是搭建一座堅實的橋樑，連接枯燥的理論公式與生動的現實問題。它旨在幫助讀者建立起「數據的眼睛」，學會如何恰當地提出問題、設計調查或實驗、收集有效數據，並最終運用科學的方法對數據進行解讀和推理，從而將原始數據轉化為具有商業價值或學術洞察的可靠結論。 本書特色與結構 本書結構嚴謹，層次分明，涵蓋了從描述性統計到推論統計的關鍵知識點，並強調了實際操作中的常見陷阱與解決方案。 第一部分：數據的生命週期與基礎概念 本部分著重於打下堅實的基礎。我們首先探討數據的本質——什麼是變量？它們如何分類？如何確保數據收集的有效性和代表性，避免偏差的產生？繼而深入淺出地介紹了描述性統計的核心工具：集中趨勢（平均數、中位數、眾數）和離散程度（標準差、變異數、四分位距）的意義與計算。此處的重點在於理解這些數字背後所隱藏的數據分佈形態，學會使用圖形化工具（如直方圖、箱線圖）直觀地呈現數據的面貌，為後續的推論奠定視角。 第二部分：概率思維與抽樣分佈 統計學的精髓在於處理不確定性。本部分將引領讀者進入概率論的世界，但重點始終放在其應用上。我們將解析常見的概率分佈（如二項分佈、泊松分佈），並重點講解統計學中最為核心的概念之一——正態分佈。讀者將理解為什麼正態分佈在自然界和社會現象中如此普遍，並掌握如何利用Z分數進行標準化比較。隨後，我們將嚴謹地闡述中心極限定理的重要性，這是進行推論統計的理論基石，解釋了為什麼即使總體分佈未知，大樣本的統計量仍傾向於服從正態分佈。 第三部分：推論統計的藝術與科學 這是本書最為實用的板塊。推論統計的目標是從樣本數據推斷總體特徵。我們將詳細介紹兩種主要的推論工具： 1. 區間估計（信賴區間）： 學會如何給出一個「帶有把握程度」的預測範圍，而非單一的點估計。我們將討論不同信賴水準的選擇依據，以及如何解讀信賴區間的實際意義。 2. 假設檢定（Hypothesis Testing）： 這是決策制定的核心。本書將詳盡解析檢定背後的邏輯流程：建立虛無假設與對立假設、選擇檢定統計量、確定顯著水準（Alpha值）、計算P值，以及如何做出「拒絕」或「不拒絕」的結論。我們將重點分析常見的檢定類型，包括T檢定（單樣本、獨立樣本、配對樣本）和卡方檢定（適合度檢定與獨立性檢定），並強調第一類錯誤（假陽性）與第二類錯誤（假陰性）的權衡。 第四部分：變量間的關係探討與建模初步 當數據集中存在多個變量時，我們需要探究它們之間的相互影響。本部分專注於關係的度量與預測。 首先，我們將探討相關性分析，區分相關與因果的關鍵差異，並使用相關係數來量化兩個連續變量之間的線性關係強度。接著，本書將引入簡單線性迴歸，詳述如何建立一條最佳擬合直線，理解迴歸方程中斜率和截距的實務意義，以及如何評估模型的擬合優度（R平方）。對於需要比較多組間均值差異的場景，我們將介紹變異數分析（ANOVA）的基本原理和應用步驟，幫助讀者做出更細緻的多組別比較。 第五部分：進階應用與決策視角 在掌握了基礎推論工具後，本部分將觸及更複雜的應用場景，指導讀者如何將所學應用於特定領域的決策挑戰。我們探討了非參數統計方法在數據不滿足常態分佈假設時的重要性，並討論了統計功效分析在實驗設計階段的必要性——即確保實驗設計有足夠的能力檢測出預期的效應。最後，本書將回歸到決策層面，強調透明化報告統計結果、誠實面對局限性，以及如何有效地向非專業人士傳達數據分析的洞見。 適合讀者 本書適用於管理學、經濟學、社會學、市場營銷、公共衛生、工程技術及自然科學領域的在職專業人士、研究生及大學高年級學生。特別是那些在日常工作中需要處理報表、進行A/B測試、撰寫研究報告，但希望避開過多抽象數學推導，專注於「如何用」的實幹家。 ---

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