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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-07-15

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716771227

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 数据科学
• 机器学习
• R语言
• Python
• 数学
• 统计推断

《统计学：洞察数据背后的奥秘》 在这纷繁复杂的信息时代，数据无处不在，它们以惊人的速度增长，蕴藏着巨大的价值与潜力。然而，原始数据的堆砌本身并不能直接揭示真相，更无法指导我们做出明智的决策。只有通过科学的分析方法，我们才能拨开数据迷雾，看见隐藏在数字背后的真实世界。 《统计学：洞察数据背后的奥秘》正是您通往数据解读与洞察之旅的得力向导。本书并非简单罗列枯燥的公式或晦涩的理论，而是致力于为您提供一套严谨而实用的思维框架，帮助您理解如何从海量信息中提取有意义的见解，并自信地应用这些见解来解决实际问题。 核心内容概览： 数据世界的基础构建： 在踏入统计学的大门之前，我们需要建立起对数据及其基本特性的深刻理解。本书将带领您认识不同类型的数据（如定性数据和定量数据），以及它们在现实世界中的具体表现形式。您将学会如何有效地收集、组织和呈现数据，为后续的分析打下坚实的基础。我们将探讨描述性统计学的强大力量，学习如何使用均值、中位数、众数、方差、标准差等关键指标来概括数据的中心趋势和离散程度。通过图表，如直方图、箱线图、散点图等，您将学会如何直观地展示数据的分布特征和变量之间的关系，让数据“开口说话”。 从样本到总体的推理艺术： 现实世界中，我们往往无法对总体中的每一个个体进行测量，因此，抽样技术便显得尤为重要。本书将深入浅出地介绍各种抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等，并探讨它们各自的优缺点以及适用场景。更重要的是，您将掌握推断统计学的核心理念——如何利用从样本中获得的知识来推断总体的特征。我们将详细讲解点估计和区间估计，让您了解如何根据样本数据来估计总体的未知参数，并量化估计的不确定性，掌握置信区间的构建与解读。 假设检验的严谨验证： 在科学研究和商业决策中，我们常常需要验证某种理论或假设的真实性。假设检验正是实现这一目标的关键工具。本书将带领您系统地学习假设检验的逻辑框架，包括零假设与备选假设的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解读、以及如何根据检验结果做出统计决策。您将能够自信地进行各种类型的假设检验，例如T检验、Z检验、卡方检验等，判断不同组别之间是否存在显著差异，或者变量之间是否存在关联性。 关系探索的深度挖掘： 数据之间并非孤立存在，它们往往相互关联，共同描绘着世界的运作规律。本书将引导您探索变量之间的关系，掌握相关的统计技术。您将学习如何使用相关系数来衡量两个定量变量之间的线性关系强度和方向，并理解相关性与因果性之间的关键区别。我们将深入讲解回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归，让您能够构建模型来预测一个变量如何随其他变量的变化而变化，并理解模型的解释力和预测能力。 概率论：不确定性中的确定性： 统计学离不开概率论的支撑，它是理解随机现象和不确定性的基石。本书将以通俗易懂的方式介绍概率的基本概念、概率法则以及各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。您将了解这些分布在描述现实世界中的应用，并学习如何利用它们来进行概率计算和预测。 本书特色： 理论与实践的完美融合： 本书内容紧密结合实际应用场景，通过大量的案例研究和练习题，帮助读者巩固所学知识，并将理论转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级技术，本书的知识体系构建清晰，逻辑严谨，确保初学者也能轻松入门，并逐步深入。 清晰易懂的语言风格： 避免使用过于专业的术语，力求以最简洁、最直观的语言解释复杂的统计概念，让学习过程变得轻松愉快。 培养批判性思维： 鼓励读者不迷信数字，而是运用统计学工具理性分析数据，识别数据中的偏差和陷阱，做出更具洞察力的判断。 无论您是统计学领域的初学者，还是希望提升数据分析技能的专业人士，亦或是对数据背后隐藏的故事充满好奇的探索者，《统计学：洞察数据背后的奥秘》都将是您不可或缺的学习伴侣。掌握统计学，就是掌握理解和驾驭数据世界的力量，开启更广阔的视野，做出更明智的决策。本书将赋能您从数据的海洋中，发现属于自己的宝藏。

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这本书今年6月台湾出了新版的，分了三册，什么时候国内能引进啊~非常期待啊。 给出台湾天下文化的：http://www.bookzone.com.tw/event/bw1104-1106/index.asp  

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这的确是一本难得的好书。我非常感谢作者，所以一贯坚决支持盗版的我决定买一本正版的以示谢意。可惜，绝版了，一直没货，买不着。 可能是因为太笨吧，我在学校里里一直没搞懂几个数理统计的基本问题。后来我花了很大的精力自学，还是搞不明白。市面上国内编的教...  

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我是没有学过统计学，前段时间由于做市场调研用到SPSS，硬补的课。这本书可以说是不可多得的好书，每个概念讲的特别浅显易懂，而且大量的实例，不像高校教材让人看的头晕。 反正对于对统计学一无所知的人来说，绝对是最好的读物。  

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以《统计学的世界》底页的一段话开头：“许多统计学家在第二次世界大战中发挥了重大的作用，沃德是其中之一。他发明的一些统计昂发，在战时被视为军事机密。沃德在被咨询飞机上什么部位的钢板需要加强时，画了飞机的轮廓，并且标出返航的战斗机上受敌军创伤的弹孔资料积...  

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本书把统计中重要的概念都道出来了，用大量的案例和分析，公式甚少（公式癖的数学人可能没兴趣读下去），和物理学基础一样，大师的视野非常之广阔，不像国内的限得那么的死，非常适合入门级，也适合统计高手的再阅读，去了解大师对实际问题如何与统计结合的想法，中学生也可以...  

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老实说，我拿到这本《统计》时，心里是有些忐忑的。我一直认为自己是个文科生，对数字和公式总是敬而远之。但这本书真的颠覆了我的看法。它用一种非常平易近人的方式，把那些曾经让我望而生畏的统计概念，转化成了我能够理解和欣赏的东西。我尤其喜欢它在解释“置信区间”和“假设检验”时使用的类比，非常巧妙地将抽象的数学原理与日常生活的场景联系起来。读这本书的过程，更像是在和一个经验丰富的朋友聊天，他耐心而细致地为你讲解生活中的一些“小窍门”，而这些“小窍门”，恰恰是统计学背后的智慧。它让我看到了统计学的“人情味”，原来它并不是高高在上的科学，而是能够帮助我们更好地理解和解决生活中各种问题的实用学问。

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这本《统计》的书架上静静地躺了好一阵子，直到最近我才真正翻开它。说实话，最初被吸引的是它的书名——《统计》。这个词本身就带着一种严谨、客观、甚至有些神秘的意味，仿佛蕴藏着解开世界背后规律的钥匙。我一直对数据背后隐藏的故事很感兴趣，从日常新闻中的民意调查，到科学研究中的实验结果，再到经济学中的趋势分析，我总觉得背后有一套系统性的方法论在指导着这一切。我期待这本书能够给我提供一个清晰的框架，让我能够理解这些数字是如何被收集、分析，并最终转化为有意义的结论的。我希望它不仅仅是枯燥的公式和图表堆砌，而是能像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于数据的海洋，揭示其深层的奥秘。我更希望它能帮助我提升批判性思维的能力，不至于被片面的数据所迷惑，而是能够透过现象看到本质，做出更明智的判断。这是一次充满期待的探索，我希望它能点亮我理解世界的新视角。

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读完《统计》，我感觉自己像刚从一场精心策划的迷宫中走出来，虽然有些晕头转向，但更多的是一种豁然开朗的满足感。这本书真的很有意思，它没有像我之前想象的那样，上来就抛出一堆我看得云里雾里的大道理。相反，它似乎从一些很贴近生活、很生动的小例子开始，一点一点地引导你进入统计的世界。我印象特别深的是关于样本和总体的那部分，它解释了为什么我们不能总是把少数几个人的情况当作所有人的代表，也让我明白了如何从有限的信息中推断出更广阔的真相。还有那些关于图表的部分，之前我总觉得它们只是为了好看，现在我才明白，好的图表能够直接、有效地传达信息，甚至比长篇大论更有说服力。这本书让我对“数据”这两个字有了全新的认识，不再觉得它们是冰冷的数字，而是承载着丰富信息和故事的载体。

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不得不说，这本《统计》给我的感觉相当“硬核”。如果你期待的是那种轻松易懂、充满比喻和故事的书，那可能需要调整一下预期了。这本书的内容非常扎实，从最基础的概念讲起，然后层层递进，引入各种统计方法和模型。我需要花费大量的时间去理解那些数学上的推导和证明，有时候甚至需要反复阅读好几遍才能勉强抓住核心。虽然过程中充满了挑战，但每一次的突破都带来了巨大的成就感。它就像在为你打下坚实的地基，让你之后学习更复杂的统计学内容时，能够站得更稳。这本书更像是一本严谨的教材，适合那些想要系统性学习统计学，并且愿意投入时间和精力去深入研究的读者。它可能会让你感到有些吃力，但如果你坚持下来，收获绝对是巨大的。

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《统计》这本书，用一种非常独特的视角，重新定义了我对“概率”和“可能性”的理解。我过去对这两个概念的认知，大多停留在直觉和经验层面，总觉得它们有些虚无缥缈。但这本书通过大量的实例和清晰的逻辑，把这些抽象的概念变得具体而可操作。它让我明白了，在面对不确定性的时候，我们并非束手无策，而是可以通过科学的方法来量化风险、评估可能性，并做出更理性的决策。比如，它对“期望值”的解释，让我对很多看似随机的事件有了更清晰的预测模型。这本书让我意识到，统计学不仅仅是关于分析过去，更是关于理解和预测未来，它为我们在充满变数的现实世界中导航，提供了一套强大的工具。

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