具体描述
Students in the sciences, economics, psychology, social sciences, and medicine take introductory statistics. Statistics is increasingly offered at the high school level as well. However, statistics can be notoriously difficult to teach as it is seen by many students as difficult and boring, if not irrelevant to their subject of choice. To help dispel these misconceptions, Gelman and Nolan have put together this fascinating and thought-provoking book. Based on years of teaching experience the book provides a wealth of demonstrations, examples and projects that involve active student participation. Part I of the book presents a large selection of activities for introductory statistics courses and combines chapters such as, 'First week of class', with exercises to break the ice and get students talking; then 'Descriptive statistics' , collecting and displaying data; then follows the traditional topics - linear regression, data collection, probability and inference. Part II gives tips on what does and what doesn't work in class: how to set up effective demonstrations and examples, how to encourage students to participate in class and work effectively in group projects. A sample course plan is provided. Part III presents material for more advanced courses on topics such as decision theory, Bayesian statistics and sampling.
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读后感
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用户评价
就其内容编排的逻辑性而言，这本书暴露出了明显的结构性缺陷，让人感觉像是在阅读一篇由不同讲师拼凑起来的论文集。章节之间的过渡生硬且缺乏必要的衔接性，我常常在读完一个主题后，找不到任何线索来预测下一个部分会深入到哪个方向。举个例子，第三章还在详细讨论描述性统计的细枝末节，但紧接着第四章就毫无预兆地跳跃到了高阶的假设检验和模型拟合，中间完全缺少了对推断统计学基础逻辑的铺垫。这种跳跃式的结构极大地阻碍了我建立起一个完整的统计学知识框架。学习统计学，最重要的是理解各个概念之间的层级关系和依赖性，而这本书恰恰没有提供这种宏观的鸟瞰图。我不得不频繁地翻阅其他资料，试图在外部构建一个更合理的学习路径，才能将这本书零散的知识点串联起来。如果作者能够花费更多精力在课程设计和章节脉络的梳理上，而非仅仅堆砌知识点，这本书的价值会提升数倍，至少能让读者在学习时少走很多弯路，不至于在知识的迷宫中迷失方向。
评分这本书的语言风格简直是让人摸不着头脑，作者似乎总是在刻意使用晦涩难懂的表达方式来阐述本应清晰的概念。我个人对数理统计有一定的基础，但即便如此，面对一些基础章节的论述时，也感觉像在啃一块坚硬的石头，充满了费力的咀嚼感。很多地方，作者似乎沉迷于展示他所谓的“数学深度”，却完全忽略了教学的核心目标——让初学者能够理解并应用。例如，在介绍概率分布的推导过程时，他跳过了好几个关键的代数步骤，直接抛出一个复杂的公式，然后期望读者能够心领神会，这对于那些真正需要一步一步引导的人来说，简直是望洋兴叹。这种“精英式”的教学法，使得这本书更像是一本给专家准备的参考手册，而非一本面向广大统计学爱好者的入门或进阶教材。我花了很多时间去反向推导那些被跳过的步骤，这无疑是本末倒置的学习过程。真正优秀的统计学教材，应该像一个耐心的向导，温柔而精确地带领你穿越迷雾，而不是像这本书一样，直接把你扔进迷雾深处，让你自求多福。
评分我对这本书的案例研究部分感到极其失望，它们显得如此的脱离实际，仿佛是从一本五十年前的教科书中硬生生拽出来的样本。统计学的魅力在于其强大的应用能力，能够解决现实世界中各种复杂的问题，然而，这本书提供的案例却充斥着一些脱离现代语境的、虚构的甚至有些可笑的情景。比如，一个关于“某农场中牛的平均重量”的案例，使用了极其老旧的数据和分析方法，完全没有体现出当今数据科学背景下，如何利用大数据和先进模型去处理更具挑战性的现实问题。这使得读者很难将书中学到的理论知识与当前的行业需求或科研前沿联系起来。我更希望看到的是，如何运用这些统计工具去分析气候变化数据、金融市场波动，或者甚至是社交媒体的用户行为模式。缺乏与时俱进、贴近生活的案例支撑，使得那些精妙的统计公式和检验方法，在我眼中，仅仅沦为抽象的数学符号，失去了其解决实际问题的强大生命力。这本书在“实战演练”这一环上，交出了一份不及格的答卷。
评分这本书在习题设计上暴露出严重的偏科现象，让人感觉作者要么是偷懒，要么就是对不同技能的衡量标准存在认知偏差。大部分的练习题都集中在机械性的公式代入和计算上，简单地要求你套用课本里刚刚学过的那个公式进行数值运算，这对于任何一个会使用计算器的学生来说，几乎没有挑战性。然而，真正考验统计思维的、需要设计实验、解释结果偏差、或是对模型选择进行批判性思考的开放性题目却少得可怜，或者干脆缺席了。统计学的精髓不在于计算，而在于“思考”——如何正确地提出问题、如何设计一个无偏的实验、如何理解p值的真正含义，以及如何在不完美的数据中做出最合理的推断。这本书的习题设计，完全没有引导读者进行这种深层次的思维训练。结果就是，学完这本书，我感觉自己像一个熟练的计算器操作员，而非一个具备独立统计分析能力的思考者。这种训练模式，对于培养未来真正能用统计学解决问题的人才来说，是远远不够的，甚至是有害的。
评分这本书的排版和设计简直是灾难，让人在阅读过程中倍感挫败。首先，字体选择过于陈旧，缺乏现代感，长时间阅读眼睛容易疲劳。更要命的是，内页的留白处理得极其不合理，页边距过窄，导致文字拥挤在一起，完全没有呼吸感。我花了很大力气才适应这种阅读体验，但说实话，这极大地影响了学习的连贯性。如果作者或出版社在设计环节多花一点心思，哪怕是参考一些经典的学术著作设计，也不至于落得如此下场。而且，图表的质量也令人不敢恭维，很多统计图形显得模糊不清，关键的数据点难以辨认，这对于学习统计学这种高度依赖视觉辅助的学科来说，无疑是致命的缺陷。我不得不自己动手重新绘制一些核心图表，才能勉强跟上作者的思路。一本工具书的装帧质量，直接反映了其对读者的尊重程度，很明显，在这方面，本书的设计者显然是失职了。这种粗糙的制作工艺，真的让人怀疑其内容的专业性和严谨性，尽管内容本身或许还有可取之处，但糟糕的外在体验已经先入为主地给我留下了极差的印象，使得后续的吸收过程充满了不必要的摩擦。
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