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出版者:North-Holland

作者:P. R. Krishnaiah

出品人:

页数:594

译者:

出版时间:1988-07-01

价格:USD 238.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444702890

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计手册
• 计量统计
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 统计方法
• 统计推断
• 应用统计
• 统计学工具

《数据分析与探索性研究指南：原理、方法与实践》 本书旨在为统计学初学者、研究人员以及任何希望深入理解和运用数据分析技术的读者提供一本全面而实用的参考。我们将数据分析的旅程分解为一系列核心概念和实践步骤，从最基础的数据类型和统计描述，逐步深入到更为复杂的模型构建、假设检验以及结果解读。本书强调理论与实践的结合，通过大量的实例和图示，帮助读者建立直观的理解，并掌握实际操作的技能。 第一部分：数据基础与描述性统计 在开始任何深入的分析之前，理解数据的本质至关重要。本部分将从最基础的数据类型（如定性数据、定量数据）和测量尺度（如名义、顺序、间隔、比例）入手，详细阐述数据的收集、整理和预处理技术。我们将介绍各种常用的数据可视化方法，包括直方图、箱线图、散点图、条形图等，并解释如何利用这些图表快速识别数据的分布特征、异常值和变量间的潜在关系。 同时，本部分还将系统介绍描述性统计的核心概念，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）。读者将学习如何计算和解释这些统计量，以及它们在总结和概括数据集方面的作用。此外，我们还将探讨偏度和峰度的概念，以更全面地描述数据的形状。 第二部分：概率论基础与推断统计初步 统计推断是数据分析的核心，它允许我们从样本数据中得出关于总体的信息。本部分将建立坚实的概率论基础，包括概率的基本定义、条件概率、独立事件以及概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布等）。我们将解释这些分布在不同场景下的应用，以及如何理解概率密度函数和累积分布函数。 在此基础上，我们将引入抽样分布的概念，这是连接样本与总体的关键桥梁。读者将学习中心极限定理的重要性，以及它如何使得我们能够对总体的均值和比例进行推断。我们将介绍点估计和区间估计，并详细讲解置信区间的构造原理和解释方法，帮助读者理解我们对总体参数的估计范围和置信水平。 第三部分：假设检验的核心原理与实践 假设检验是统计推断中一项不可或缺的技术，用于验证关于总体参数的某个声明。本部分将深入讲解假设检验的基本框架，包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、显著性水平（α）的确定、P值的计算与解释，以及如何根据P值做出统计决策。 我们将详细介绍各种常见的假设检验方法，包括： 单样本检验： 如单样本t检验和单样本Z检验，用于检验单个总体的均值是否等于某个已知值。 两样本检验： 如独立样本t检验、配对样本t检验和Z检验，用于比较两个总体的均值是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 介绍如何比较三个或三个以上总体的均值，并解释单因素和双因素方差分析的原理和应用。 分类数据的检验： 包括卡方拟合优度检验、卡方独立性检验和Fisher精确检验，用于分析离散型变量之间的关系。 本书将在讲解每种检验方法时，提供具体的案例分析，帮助读者理解在实际研究中如何选择合适的检验，以及如何正确解释检验结果。 第四部分：回归分析与建模 回归分析是探索变量之间数量关系的强大工具，能够预测一个变量如何随着一个或多个其他变量的变化而变化。本部分将从最简单的简单线性回归开始，详细讲解回归模型的基本方程、最小二乘法估计、模型拟合优度（R²）的解释，以及回归系数的统计显著性检验。 在此基础上，我们将扩展到多元线性回归，介绍如何引入多个预测变量，以及如何处理多重共线性等问题。读者将学习如何构建、评估和解释多元回归模型，并理解模型选择和变量筛选的策略。 此外，本书还将触及一些更高级的回归技术，如逻辑回归，用于处理二分类因变量，以及泊松回归，用于处理计数数据。通过这些内容，读者将能够为不同类型的数据构建和应用适当的回归模型。 第五部分：数据分析的进阶主题与应用 为了进一步提升读者的数据分析能力，本部分将介绍一些更进阶的主题和实际应用。我们将探讨时间序列分析的基本概念，如趋势、季节性和自相关，并介绍一些基础的时间序列模型。 数据挖掘和机器学习的入门概念也将得到介绍，包括聚类分析（如K-means）用于发现数据中的自然分组，以及分类和回归树等基础的预测模型。本书将强调理解这些方法的原理，以及它们在实际问题中的应用场景。 最后，本部分还将讨论数据分析中的伦理考量，如隐私保护、数据偏差和结果的负责任解释。我们鼓励读者在进行数据分析时，始终保持批判性思维，并以严谨和负责任的态度对待数据和分析结果。 本书特色： 循序渐进： 从基础概念到高级技术，逻辑清晰，易于理解。 理论与实践并重： 理论讲解深入浅出，配合大量实际案例，便于掌握。 可视化增强： 大量图表展示，帮助直观理解统计概念。 通用性强： 适用于多种学科领域的研究者和学生。 《数据分析与探索性研究指南：原理、方法与实践》将是您在数据科学道路上不可或缺的得力助手，助您解锁数据潜能，做出更明智的决策。

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从工具书的角度来审视，这本书的检索效率并不算高。如果你只是想快速找到某个特定分布的矩生成函数公式，你可能需要花点时间在目录或索引里定位。它更倾向于系统性的学习路径，而非即时的查阅手册。不过，它的附录部分倒是做得相当出色，收录了大量常用分布的性质汇总表和一些重要的积分公式，这在做计算题时提供了极大的便利。我发现，作者在组织章节时，总是将理论与应用紧密结合，但这种结合往往是循序渐进的，而不是直接抛出应用场景让你去套公式。这种教学法培养了一种“知其所以然”的习惯，而不是单纯的“知其所以然”。总而言之，它是一部需要投入大量精力和时间去“征服”的著作，它不会主动迎合你的阅读习惯，但只要你付出了努力，它回报给你的知识深度和逻辑严谨性，是市场上其他轻量级读物所无法比拟的。

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说实话，我期待这本书能像一部侦探小说那样引人入胜，但实际体验下来，它更像是一次深入矿井的探险。内容翔实得有些令人窒息，每一个定义、每一个定理都恨不得刨根问底地给出所有的证明和历史渊源。我记得我花了整整一个下午，试图搞清楚某个假设检验的P值背后的哲学含义，结果差点没把自己绕晕。书中的例子大多是教科书式的经典案例，虽然严谨，但总觉得少了那么一丝与现实生活的“烟火气”。我更希望看到一些近些年来金融市场波动、或者生物信息学领域中的实际应用案例，那样阅读起来会更有代入感。当然，如果你的目标是参加某个极其严苛的专业考试，那么这本书绝对是你的“圣经”，它涵盖的知识广度与深度，足以让你在考场上所向披靡。只是对于我这种业余爱好者来说，如何将这些抽象的概念成功“消化吸收”，并将它们转化为解决实际问题的能力，依旧是一道巨大的鸿沟。

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这本书的结构安排，说实话，一开始让我非常困惑。它似乎是按照一种自下而上的逻辑推进的，先是铺陈了大量的集合论和测度论的基础，这部分内容对于只习惯于描述性统计的读者来说，无疑是一次陡峭的攀升。我记得在第三章的某个地方卡住了很久，感觉自己就像是试图徒手攀登一座由希腊字母构成的冰山。然而，一旦你咬牙挺过了前三分之一的理论铺垫，后面的内容展开就变得豁然开朗了。回归分析、时间序列模型，这些我曾经以为遥不可及的知识点，突然间因为前面的坚实基础而变得逻辑清晰起来。这就像是盖房子，地基打得越深，上面建起来的结构就越稳固。所以，耐心是阅读此书的关键，它不适合碎片化阅读，你需要为它预留大块的时间，并且做好随时查阅前后章节定义的准备，否则很容易在某个角落迷失方向。

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我借阅的是图书馆的版本，装订有些松动，书页边缘也被无数读者用铅笔做了标记，这让我感到非常奇特。这些五颜六色的划线和简短的批注，仿佛是无数个前人与这本书“搏斗”过的痕迹。有些页眉上的手写疑问，和我自己心中产生的疑问惊人地一致，这让我有种强烈的共鸣感，仿佛不是一个人在独战这堆复杂的数学符号。我尤其喜欢那些被反复勾画的定理证明过程，有些地方的批注极其精辟，用最简洁的语言点出了证明的关键跳跃步骤，比原书的论述还要清晰易懂。虽然我最终还是得把书合上，自己重新推导一遍以确保理解到位，但这些前人的智慧结晶，无疑大大缩短了我摸索的时间。这本书的价值，或许不仅仅在于其印刷的版本，更在于它在学术共同体中流传和被挑战的历史。

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这本统计学手册的封面设计着实让人眼前一亮，那种深沉的蓝色调配上烫金的字体，散发出一种沉稳而专业的学术气息。我是在一个旧书店里偶然发现它的，当时就被它厚重的质感吸引住了。翻开书页，纸张的触感细腻光滑，印刷的清晰度也无可挑剔，即便是那些密集的公式和图表，也能看得一清二楚，这对长时间阅读的人来说简直是个福音。我本来对复杂的数学公式有些畏惧，但这本书的排版似乎有意地在引导读者，每一个章节的过渡都显得非常自然流畅，像是老教授在娓娓道来，而不是冰冷的数据堆砌。尽管我对其中某些高级概率模型的理解还停留在表面，但光是欣赏这种精心制作的学术载体本身，就已经是一种享受了。它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的工艺品，放在书架上，总能给人一种充实和踏实的心理暗示，仿佛自己也掌握了某种强大的分析力量。

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