Statistical Data Analysis Explained pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Clemens Reimann

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2008-06-03

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470985816

丛书系列:

图书标签:

生物统计
数据处理
金融
经济
经典
数据挖掘
R
En.
统计分析
数据分析
统计学
数据科学
统计建模
概率论
推论统计
R语言
Python
数据可视化

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Few books on statistical data analysis in the natural sciences are written at a level that a non-statistician will easily understand. This is a book written in colloquial language, avoiding mathematical formulae as much as possible, trying to explain statistical methods using examples and graphics instead.To use the book efficiently, readers should have some computer experience. The book starts with the simplest of statistical concepts and carries readers forward to a deeper and more extensive understanding of the use of statistics in environmental sciences. The book concerns the application of statistical and other computer methods to the management, analysis and display of spatial data. These data are characterised by including locations (geographic coordinates), which leads to the necessity of using maps to display the data and the results of the statistical methods. Although the book uses examples from applied geochemistry, and a large geochemical survey in particular, the principles and ideas equally well apply to other natural sciences, e.g., environmental sciences, pedology, hydrology, geography, forestry, ecology, and health sciences/epidemiology. The book is unique because it supplies direct access to software solutions (based on R, the Open Source version of the S-language for statistics) for applied environmental statistics. For all graphics and tables presented in the book, the R-scripts are provided in the form of executable R-scripts. In addition, a graphical user interface for R, called DAS+R, was developed for convenient, fast and interactive data analysis. Statistical Data Analysis Explained: Applied Environmental Statistics with R provides, on an accompanying website, the software to undertake all the procedures discussed, and the data employed for their description in the book.

探索统计学的深度与广度：一本面向实践者的指南书名：[在此处填入您希望的替代书名，例如：数据驱动决策的艺术与科学] 图书简介本书旨在为那些希望在复杂数据环境中建立坚实统计学基础，并将其转化为实际洞察与可操作决策的专业人士、研究人员和高级学生提供一份详尽、深入且极具实践指导意义的指南。我们避开了纯粹的理论推导和晦涩的数学证明，转而聚焦于统计学原理如何与真实世界的问题相结合，以及如何有效利用现代计算工具来处理和解释数据。面向对象与核心价值本书不是一本入门级的统计学概论，而是为那些已经对基础概率论和描述性统计有所了解，但渴望掌握推断性统计、模型构建与高级分析技术的读者量身定制。我们的核心目标是培养读者从“运行软件”到“理解结果背后的机制”的转变。第一部分：重塑推断的基础——从抽样到假设检验的精细化理解在现代数据分析中，我们经常面临海量数据，但对这些数据的“理解”往往停留在表面。本部分将深入探讨推断性统计的基石。 1. 抽样分布与中心极限定理的实际应用：我们将超越教科书上的标准描述，探讨在非正态分布、小样本情况下，如何通过重采样技术（如Bootstrap和Jackknife）来稳健地估计参数和构建置信区间。重点分析当数据不满足经典正态性假设时，这些方法如何提供更可靠的推断。 2. 假设检验的伦理与稳健性：传统P值文化常常导致误读和过度解读。本部分将详细剖析I类和II类错误之间的权衡，并引入效应量（Effect Sizes）作为比P值更有意义的决策指标。我们将讨论多重比较（Multiple Comparisons）的挑战，并介绍如Bonferroni、Holm以及更现代的False Discovery Rate (FDR) 控制方法在探索性研究中的必要性。 3. 非参数方法的选择与优势：当数据类型不适合参数检验（如等级数据、严重的异常值）时，如何有效地应用Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。我们将对比其与参数检验的功效差异，并提供清晰的决策流程图。第二部分：广义线性模型——超越标准回归的建模框架线性回归是统计学的核心工具，但现实世界的数据往往是非线性的、具有特定分布特征的。本部分将构建一个强大的、灵活的建模框架。 1. 广义线性模型（GLM）的深入剖析：从泊松回归（计数数据）、逻辑回归（二元/分类结果）到Gamma回归（正偏态连续数据），我们将详细阐述指数族分布、链接函数和方差函数在构建这些模型中的作用。重点在于如何根据因变量的性质正确选择模型结构。 2. 处理生存数据与时间事件：针对医学、工程和金融领域常见的生存分析问题，本书将详述Kaplan-Meier估计、Log-Rank检验，并重点介绍Cox比例风险模型。我们将探讨协变量效应的解释，以及如何检验比例风险假设的有效性。 3. 混合效应模型（Mixed Effects Models）：当数据存在嵌套结构（如重复测量、多中心试验、分层样本）时，简单回归会产生不准确的标准误。本部分将系统介绍随机截距和随机斜率模型的构建、解释和诊断。我们将展示如何利用这些模型来分离个体间变异和个体内部变异，这对于纵向数据分析至关重要。第三部分：多变量分析与维度缩减——从高维数据中提取信号随着大数据时代的到来，分析师经常需要处理变量数量与样本量相当，甚至超过样本量的数据集。 1. 主成分分析（PCA）的深度应用与局限：本部分不仅介绍PCA的计算过程，更侧重于如何选择主成分的数量、如何解释载荷矩阵（Loadings）以赋予新变量实际意义，以及如何处理成分得分的后续回归分析。 2. 因子分析（Factor Analysis）与潜在结构探寻：探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）是构建问卷或测量工具的基石。我们将详细讨论因子旋转技术（如Varimax、Promax）的选择，以及如何根据特征值和碎石图进行理论驱动的结构判定。 3. 判别分析与分类技术：介绍如何建立模型来区分预定义的组别。我们将对比线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）的适用场景，并引入分类树（Classification Trees）作为一种非参数的替代方案，强调模型的可解释性。第四部分：模型诊断、拟合优度与贝叶斯思维的引入一个“运行成功”的模型不等于一个“有效”的模型。模型的稳健性依赖于严格的诊断过程。 1. 回归模型的残差诊断的艺术：远不止于检查QQ图。我们将讲解如何系统地检查异方差性（使用Breusch-Pagan或White检验），识别和处理高杠杆点和影响点（如Cook's Distance），并探讨在模型不满足线性或正态性假设下，如何通过转换或使用稳健标准误（Robust Standard Errors）进行修正。 2. 模型选择的策略与信息准则： AIC、BIC、Adjusted $R^2$ 等指标的选择依据是什么？本书将提供一个实用的模型选择框架，侧重于信息论驱动的选择，平衡模型的复杂性与拟合优度。 3. 贝叶斯统计学的实用桥梁：我们不会将贝叶斯分析作为独立的复杂主题，而是将其作为对频率派方法的有力补充。介绍MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）的基本思想，以及如何利用先验信息来稳定小样本模型，并在模型不确定性高时提供更直观的后验概率解释。结论：从统计报告到商业叙事本书的最终目标是确保读者不仅能运行分析，还能清晰、有说服力地传达分析结果。我们将提供关于如何撰写技术报告、如何向非技术利益相关者解释复杂模型发现的指导性建议，强调统计分析在推动真实世界决策中的关键作用。本书适合于希望通过严谨的、经过时间考验的统计方法来提升数据分析能力的专业人士。它要求读者具备一定的数学背景，但承诺提供清晰的、与时俱进的视角，确保读者能够自信地驾驭从数据清洗到复杂模型构建与解释的每一个环节。