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出版者:

作者:贾俊平

出品人:

页数:164

译者:

出版时间:2009-1

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787300100081

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• 统计
• 数学
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 统计建模
• 实验设计
• 抽样调查
• 回归分析

《统计学》：洞察数据，驱动决策 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，深刻地影响着我们生活的方方面面。从宏观的经济趋势到微观的个人行为，从科学研究的严谨推演到商业决策的精准预判，数据都扮演着至关重要的角色。《统计学》这本书，正是为你打开探索数据世界大门的钥匙，带你掌握解读和运用数据的核心能力。 本书旨在以清晰、直观的方式，系统地介绍统计学的基本原理、核心方法以及实际应用。我们不追求晦涩难懂的数学推导，而是将统计学还原为一种解决问题的思维方式和分析工具。无论你是学生、研究人员、商业分析师，还是任何对数据分析感兴趣的读者，本书都能为你提供一套扎实的知识体系和实践指南。 内容概览： 本书的编写遵循由浅入深、循序渐进的原则，确保每一位读者都能顺利掌握统计学知识。 第一部分：统计学导论与描述性统计 统计学的意义与范畴： 我们将首先探讨统计学在现代社会中的地位和作用，了解它如何帮助我们理解不确定性，做出更明智的决策。我们将区分描述性统计和推断性统计，并介绍统计学在不同领域的广泛应用，例如经济学、社会学、医学、工程学等。 数据的收集与整理： 数据的质量直接决定了分析的可靠性。本章将详细介绍各种数据收集方法，包括抽样调查、实验设计等，并强调抽样方法的科学性与代表性。同时，我们将学习如何对收集到的数据进行有效的整理、清洗和分类，为后续分析打下坚实基础。 数据的可视化： “一图胜千言”。本章将带领你掌握各种常用的数据可视化工具和技巧，包括直方图、条形图、折线图、散点图、饼图等。通过直观的图形，你可以快速地发现数据的分布特征、趋势变化以及变量之间的关系，让数据“说话”。 集中趋势的度量： 为了概括一组数据的典型值，我们将学习如何计算和解释均值、中位数和众数。这些指标能帮助我们了解数据的中心位置，理解数据的“平均水平”或“最常见值”。 离散程度的度量： 数据不仅仅有中心，更有其分散的程度。本章将介绍方差、标准差、极差等概念，帮助我们量化数据的波动性，了解数据的离散程度，从而更全面地理解数据的分布情况。 数据的分布形态： 数据的分布形态蕴含着丰富的信息。我们将学习如何描述数据的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），以及理解正态分布（Normal Distribution）等常见概率分布的特征及其重要性。 第二部分：概率论基础与推断性统计 概率的基本概念： 概率是统计推断的基石。本章将介绍概率的基本定义、事件的类型、概率的加法法则和乘法法则，以及条件概率和独立事件的概念。我们将通过大量的实例，帮助你建立直观的概率思维。 随机变量与概率分布： 随机变量是描述随机现象的数学工具。我们将介绍离散型和连续型随机变量的概念，并深入探讨二项分布、泊松分布、指数分布等常见概率分布的性质和应用。 期望与方差： 期望代表了随机变量的平均值，方差则衡量了随机变量的离散程度。本章将详细介绍这两个重要概念，以及它们在统计分析中的应用。 中心极限定理： 这是统计学中最核心、最有影响力的定理之一。我们将深入理解中心极限定理的含义，它如何解释了大量独立同分布的随机变量的均值趋于正态分布的现象，为推断性统计奠定了理论基础。 参数估计： 在实际应用中，我们往往无法获得总体数据，只能通过样本来推断总体的特征。本章将介绍点估计和区间估计的概念，学习如何利用样本统计量来估计总体参数，并理解置信区间的含义。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心方法之一，用于判断样本数据是否支持某个关于总体的假设。我们将学习各种假设检验的步骤和方法，包括Z检验、t检验、卡方检验等，并理解P值和显著性水平的含义。 第三部分：统计分析方法与进阶应用 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异时，方差分析是有效的工具。本章将介绍单因素和多因素方差分析的基本原理和应用。 回归分析： 回归分析是研究变量之间关系的重要手段。我们将从简单线性回归开始，学习如何建立回归模型，预测变量值，并理解回归系数的含义。随后，我们将扩展到多元线性回归，探讨多个自变量如何共同影响因变量。 相关分析： 相关分析用于衡量两个变量之间线性关系的密切程度。本章将介绍皮尔逊相关系数等度量方法，并区分相关与因果。 非参数统计： 在某些情况下，我们可能无法满足参数统计方法的前提条件（如数据服从正态分布）。本章将介绍一些常用的非参数统计方法，如秩和检验、符号检验等，为处理非参数数据提供解决方案。 时间序列分析简介： 许多经济和商业数据都具有时间依赖性。本章将初步介绍时间序列数据的特性，以及一些基本的分析方法，如移动平均、指数平滑等，帮助你理解数据随时间变化的规律。 统计软件的应用： 理论知识需要通过实践来巩固。本书将穿插介绍如何使用主流的统计软件（如R、Python、SPSS等）来实现统计分析，让你能够快速将所学知识应用于实际数据分析任务。 本书特色： 注重概念理解： 我们强调对统计学基本概念的深入理解，而非死记硬背公式。 理论与实践结合： 每个章节都配有丰富的实例，从现实生活、科学研究和商业应用中提取案例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 语言通俗易懂： 避免使用过于专业的术语，力求用最清晰、最直观的语言解释复杂的统计概念。 逻辑清晰，结构合理： 章节安排科学，内容过渡自然，帮助读者建立完整的知识体系。 强调思维方式： 统计学不仅仅是一门学科，更是一种科学的思维方式。本书将引导读者学会用数据说话，用逻辑分析，用概率思维看待问题。 谁适合阅读本书？ 在校学生： 无论是统计学专业、经济学、管理学、心理学、社会学、医学、工程学等相关专业学生，本书都将为你提供坚实的统计学基础。 职场人士： 市场营销、产品开发、金融分析、数据分析师、运营管理等岗位，都需要掌握数据分析能力，本书将助你提升职业竞争力。 科研人员： 科学研究离不开数据的支持，本书将为你提供严谨的统计分析方法，提升研究的科学性和说服力。 对数据分析感兴趣的任何人： 如果你希望更深入地理解世界，做出更明智的决策，那么统计学将是你不可或缺的工具。 掌握统计学，就是掌握了一种洞察数据、驱动决策的强大能力。这本书将是你踏上这场数据探索之旅的最佳伙伴。让我们一起，用数据揭示世界的奥秘！

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不得不提的是，这本书在处理推断统计这块的逻辑构建，简直是一场教科书级别的示范。很多统计学的书在讲假设检验时，往往是把P值和显著性水平像背诵经文一样塞给我们，让你知道“怎么做”，却从不深究“为什么这么做”。但这本书却反其道而行之，它先从贝叶斯思想的早期发展讲起，构建了一个关于“不确定性”的完整认知框架，然后才小心翼翼地引入了经典频率学派的框架作为一种工具。在讲解中心极限定理的时候，作者用了一种非常直观的“掷骰子模拟”的例子，并且配上了清晰的流程图，让我这个在大学里被Z检验搞得焦头烂额的人，终于有了一种豁然开朗的感觉。最让我印象深刻的是对“多重比较”问题的讨论，作者没有停留在简单的Bonferroni校正上，而是深入探讨了FDR（错误发现率）的控制思想，并结合了生物统计学领域的实际案例，这使得理论的推导不再是空中楼阁，而是紧密贴合了科研前沿的痛点。这本书的深度和广度，足以让一个初学者建立起扎实的数理基础，同时也让那些自诩为“半吊子”的实践者，找到重新审视自己知识体系的切入点。

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从装帧和排版来看，这本书的用心程度简直令人赞叹。在这个信息碎片化的时代，一本厚重的学术书籍能保持如此高的阅读体验，实属难得。纸张的质量上乘，即便是长时间对着电脑和书本切换阅读，眼睛的疲劳感也减轻了不少。尤其值得称道的是图表的呈现方式。许多统计学著作中的图表往往是黑白、拥挤不堪的，让人望而生畏。但这本书的图表设计，显然是请了专业的视觉设计师参与的。它大量运用了信息可视化（Infographics）的理念，用柔和的色彩区分不同的分布族群，用动画的逻辑来展示回归模型的拟合过程，即使是那些复杂的多元统计图，也通过巧妙的透视和投影处理，变得层次分明。我特别欣赏它在“模型选择”章节中，对AIC和BIC进行比较时，没有简单地罗列公式，而是绘制了一张“偏差-方差权衡图”，生动地解释了过度拟合和欠拟合的危害。这种对阅读体验的极致追求，让原本枯燥的数学推导过程，变成了一场视觉上的享受，极大地提高了学习的主动性和坚持性。

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总而言之，这本书的格局远超出了普通教材的范畴，它更像是一部统计思想的“史诗”。它没有回避统计学内部的争议和流派之争，反而将其作为激发读者思考的动力。例如，在讨论因果推断时，它花了很长的篇幅去阐述Rubin因果模型和结构方程模型的哲学基础差异，这使得读者在面对复杂的实验设计或观测性研究时，能够基于更深刻的认识来选择合适的分析工具，而不是盲目套用流行模型。我特别欣赏它在结尾部分对“统计学的未来”所做的展望，其中提到了大数据、机器学习对传统统计学范式的挑战与融合，这让这本书的生命力得以延续，不至于沦为一本过时的参考书。它成功地将那些令人望而生畏的数理概念，转化成了一种可以被掌控、可以被应用于解决现实世界难题的思维工具。对于任何想真正理解数据、而非仅仅是跑出数字的人来说，这本书都是一次不可多得的心灵洗礼和智力投资，它的价值，是那些简单的统计软件操作指南永远无法企及的。

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这本书的作者群似乎深谙现代数据科学的脉络，它没有沉溺于经典的参数检验方法，而是用相当大的篇幅介绍了现代统计学中不可或缺的“非参数方法”和“稳健统计”。对于那些在现实数据中经常遭遇异常值（Outliers）困扰的研究者来说，这本书简直是一剂强心针。它细致地比较了t检验和Wilcoxon秩和检验的适用场景，并清晰地指出了传统方法在数据分布非正态情况下的性能衰减。我曾在一个处理金融时间序列数据的项目中遇到过数据异常值导致回归系数剧烈波动的问题，当时束手无策。阅读到书中关于“M估计量”和“Huber损失函数”的部分时，我立刻找到了解决思路。作者不仅给出了数学推导，还配上了简单的R语言示例代码片段（虽然不是完整的代码库，但足以指明方向），这种理论与工具的无缝对接，体现了作者深厚的实战经验。这本书真正做到了连接理论的深度与实际应用的需求，它不只是告诉你“是什么”，更是告诉你“在什么情况下该怎么做才是最佳实践”。

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这本书的封面设计实在是太吸引人了，那种简约中透着一丝深沉的蓝色调，让人一眼就能感觉到它蕴含着某种严肃的知识体系。我最初翻开它的时候，是抱着一种既期待又忐忑的心情。毕竟，统计学这三个字对我来说，曾经等同于那些密密麻麻的公式和那些看不懂的图表。然而，这本书的开篇却出乎意料地平易近人。它没有直接把我推入概率分布的深渊，而是像一位经验丰富的老教授，娓娓道来数据收集的艺术和观察世界的新视角。我特别喜欢它在讲述“描述性统计”那一章节时所采用的类比手法，将复杂的集中趋势和离散程度用日常生活中我们感知到的事物来解释，比如城市的人口密度和区域房价的差异，一下子就拉近了理论与实践的距离。更让我惊喜的是，作者在引入“抽样”概念时，花了大量的篇幅去探讨伦理问题和随机性的哲学含义，这远远超出了我对一本“教科书”的期待。它更像是一部关于“如何用数字说话”的指南，教会你如何批判性地看待那些铺天盖地的统计数据，而不是盲目接受。读完这部分，我感觉自己看待新闻报道的角度都变得不一样了，多了一层审视的滤镜，这绝对是意外之喜。

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