具体描述
Biostatistik - Die Vermessung des Lebendigen Rasch statistische Verfahren zur Auswertung experimenteller Daten lernen und handhaben a " das ist mit dieser bewAhrten und sehr gut verstAndlichen EinfA1/4hrung in die Biometrie ganz einfach. Grundlagen und Anwendung werden gleichermaAen dargestellt, wobei biologische und agrarwissenschaftliche Beispiele besonders berA1/4cksichtigt werden. Die Autoren vermitteln dem Anwender a " soweit mAglich ohne Formeln und mathematische Symbolik - zunAchst ein VerstAndnis fA1/4r die hinter dem Verfahren stehende Grundidee. Aoebersichtliche Rechenanleitungen regen den Leser an, die Verfahren anhand der Beispieldaten wirklich nachzurechnen. Das Buch ist als Begleittext zu einer Vorlesung ebenso geeignet wie zum Selbststudium, um darauf aufbauend alleine oder mit dem Statistiker komplexe statistische Verfahren anzuwenden. Das Werkzeug dazu finden Sie in diesem Buch.
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用户评价
这本书的语言风格，简直可以称得上是“冷峻的艺术”。它没有使用任何鼓励性或亲切的词汇，通篇都是客观、精确、甚至有些刻板的陈述。阅读起来，感觉就像是在聆听一位经验丰富但毫无幽默感的教授在讲授最枯燥的课程。特别是涉及到假设检验的哲学基础部分，作者将所有关于“真实世界中的不确定性”的讨论，都量化为一系列严格的数学定义，完全剥离了现实情境中的模糊性和人性因素。我曾试图在某个关于回归模型拟合度的讨论中寻找一些关于“何时应该停止拟合”的直觉性指导，结果只找到了更精密的残差分析公式。这本书的作者似乎坚信，所有问题最终都能归结于一个完美的数学解，而对于那些在实际数据清理和预处理阶段遇到的“脏数据”和“人为误差”，这本书几乎是集体失声的。它提供的是一个理想化的统计世界模型，而非我们身处的那个充满噪音和妥协的真实世界。因此，这本书更适合那些醉心于理论纯粹性、追求数学美感的人，对于需要快速将统计概念应用于商业决策的实干家来说，它提供的帮助可能非常有限。
评分我不得不承认，这本书在某些特定章节的广度是惊人的，它几乎涵盖了统计学史上的每一个重要里程碑。比如，关于大样本理论的论述，作者深入挖掘到了早期的概率论先驱们是如何一步步构建起中心极限定理的，那种对历史脉络的梳理，确实展现了作者深厚的学术功底。然而，这种广度带来了另一个问题：深度被稀释了。在涉及诸如时间序列分析的初步介绍时，作者只是蜻蜓点水地提到了自相关性和平稳性的基本概念，随后便迅速跳转到了更复杂的混合模型，使得我对时间序列这一块的理解依然停留在非常表层的水平。每次翻到这些看似重要的章节，我总有一种“意犹未尽”的感觉，仿佛作者在关键的地方按下了快进键，生怕读者被某个复杂的应用场景停留太久。对于一个希望通过这本书全面掌握现代统计工具箱的人来说，这本书更像是一本百科全书的目录，它告诉你所有重要的名词，但只在少数几个领域提供了详尽的指引。总的来说，这是一部值得尊敬但难以亲近的巨著，它要求读者付出极大的努力去适应它，而不是它来适应读者的需求。
评分说实话，我是在一次学术会议上听人推荐这本书的，他们赞扬它在某个特定细分领域——比如纵向数据分析——的深度是无可替代的。然而，当我真正开始阅读，我才意识到这种“深度”是以牺牲可读性为代价的。作者的论述方式极其跳跃，他习惯于在讨论一个核心概念时，突然插入一大段关于该概念历史发展背景的论述，然后又迅速转向一个更高级的变体模型，中间缺乏必要的过渡和总结。这导致我在阅读过程中，不断地需要往回翻找，以确认我刚才读到的内容到底属于哪个理论框架下的。更让我感到困惑的是，书中引用了大量的、近年来已经不太常用的统计学检验方法，对这些老旧方法的论证倒是详尽无比，但对于当前主流的、效率更高的非参数检验或者机器学习中的统计基础，却语焉不详，仿佛这些新发展是不存在的。这本书的思维模式明显是偏向于传统、保守的学术范式，它要求读者必须适应其独特的知识构建体系，而不是主动迎合读者的学习曲线。对我而言，这更像是一份厚重的参考指南，而不是一本可以用来提高工作效率的实用手册。
评分这本书，说实话，刚拿到手的时候，我内心是有点忐忑的。封面设计得相当朴实，几乎可以用“严肃”来形容，这让我这个初次接触相关领域的人，立刻联想到那些堆砌着复杂公式和晦涩理论的学术巨著。我原本期待的是一本能像“讲故事”一样引导我入门的教材，结果却是这种沉甸甸的——感觉每翻开一页都需要消耗巨大的脑细胞。我记得第一章就抛出了几个我完全陌生的概念，什么“零假设检验的功效性”啊、“贝叶斯推断的先验概率”之类的，直接把我拉入了一个知识的迷宫。阅读过程中，我发现作者似乎默认读者已经具备了扎实的数学基础和统计学背景，很多推导过程直接省略，仿佛在对空气解释。我不得不经常停下来，查阅大量的辅助资料，才能勉强跟上他的思路。对于习惯了图文并茂、深入浅出讲解方式的现代读者来说，这本书无疑是充满挑战的。它更像是一本为专业人士准备的工具手册，而不是为渴望快速入门的初学者准备的向导。我花了整整一个周末，才啃完了前三章，感觉自己像是刚刚跑完一场马拉松，收获了一些知识，但更多的是对这种高密度信息轰炸的疲惫。我甚至开始怀疑，我是否真的适合走上这条学习之路。
评分这本书的排版和装帧，简直是上个世纪八十年代风格的复刻，充满了怀旧的，或者说，是让人感到过时的气息。纸张的质量不算差，但墨水似乎有点晕染，尤其是在那些需要精细辨认的表格和图示部分，看得人眼睛非常酸涩。让我印象最深的是其中关于方差分析（ANOVA）的章节，作者试图用一个极其复杂的实际案例来阐述多重比较的弊端，结果那个案例本身描述得就冗长且缺乏代入感，加上图表过于密集，那些密密麻麻的数字和符号纠缠在一起，让人分不清主次。我试着跳过一些复杂的数学证明，直接去看结论和应用，但很快发现，不理解背后的逻辑，那些结论就像空中楼阁一样，抓不住、用不上。我不得不承认，这本书的价值可能主要体现在它对经典统计学理论的完整性上，它像一个沉睡的宝库，里面装满了金子，但要取出金子，你得自己学会如何使用那些古老的、生锈的工具。对于像我这样主要想了解如何利用统计软件解决实际商业问题的用户来说，这本书的“实操性”几乎为零，它更偏向于理论溯源和数学推导的严谨性，让人感到了一种与现代数据科学实践脱节的疏离感。
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