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出版者:W. H. Freeman

作者:Fred Hoppe

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-11-15

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716758723

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• SPSS
• Excel
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 应用统计
• 统计软件
• 教材

统计学原理与应用：从理论基石到实践操作 一部全面、深入且极具实操性的统计学入门与进阶指南 本手册旨在为广大统计学学习者、研究人员以及需要运用数据分析工具的专业人士，提供一套完整、连贯且极具实践指导意义的统计学知识体系。本书的核心目标是弥合纯粹的理论阐述与实际数据分析工作之间的鸿沟，确保读者不仅能够理解统计学的基本概念，更能熟练地将这些工具应用于解决现实世界中的复杂问题。 全书内容严格围绕统计学的核心原理、方法论构建，并深度整合了当代主流数据分析软件的操作精髓，力求打造一本集理论深度、方法广度与技术应用于一体的权威教材。 --- 第一部分：统计思维与描述性分析的基石 (Foundations of Statistical Thinking and Descriptive Analysis) 本部分是构建所有后续复杂分析的逻辑起点。我们首先将统计学置于科学探究的大背景下，阐述数据收集、变量定义、抽样过程的严谨性如何直接影响分析结果的可靠性。 1.1 统计学的本质与作用： 探讨统计学作为一门连接不确定性与决策制定的学科的地位。详细解析总体（Population）与样本（Sample）的概念，强调抽样的科学性（如简单随机抽样、分层抽样等）对推断统计的重要性。 1.2 数据的类型与测量尺度： 细致区分定性数据与定量数据，并深入讲解四种主要的测量尺度——定类、定序、定距和定比——如何决定了可以对数据执行何种数学运算和应用何种统计方法。 1.3 集中趋势与离散程度的度量： 详尽介绍描述性统计的“双柱”：集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景的权衡；以及离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距）如何量化数据的变异性。特别讨论在存在极端值（Outliers）时，使用稳健统计量（如中位数）的必要性。 1.4 数据的可视化表达： 教授如何通过有效的图形化手段揭示数据背后的故事。涵盖直方图、茎叶图、箱线图、散点图等核心图表的绘制原则、解读技巧，并强调在报告中选择恰当图表的标准，避免因误导性可视化而导致的错误结论。 --- 第二部分：概率论基础与统计推断的桥梁 (Probability Theory and the Bridge to Inference) 统计推断依赖于概率论的坚实基础。本部分将清晰地界定概率的概念、运算规则，并将其引向统计推断的核心工具。 2.1 概率论基础回顾： 讲解随机变量（离散型与连续型）、联合概率、条件概率以及独立事件的概念。重点阐述贝叶斯定理在更新信念和处理新信息时的强大应用。 2.2 核心概率分布： 详细解析在统计学中占据核心地位的离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如正态分布、t分布、卡方分布、F分布）。特别强调中心极限定理的革命性意义，解释为何正态分布在推断中如此关键。 2.3 抽样分布与大数定律： 深入探讨样本均值的抽样分布特性，这是从样本信息推断总体参数的理论基础。清晰区分大数定律和中心极限定理，确保读者理解它们各自的应用范围。 --- 第三部分：参数估计与假设检验的核心方法论 (Core Methodologies: Estimation and Hypothesis Testing) 这是统计推断技术的心脏地带。本部分将系统地介绍如何利用样本信息对总体特征进行估计，并如何通过严谨的检验程序对研究假设进行科学论证。 3.1 点估计与区间估计： 区分点估计（如矩估计法、最大似然估计法）的准确性与区间估计（置信区间）的可靠性。重点讲解如何根据不同的置信水平构建和解读均值、比例和方差的置信区间。 3.2 假设检验的基本框架： 建立严格的假设检验流程：提出零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），设定显著性水平（$alpha$），计算检验统计量，确定P值，并最终做出拒绝或不拒绝零假设的决策。 3.3 单样本与双样本检验： 详细讲解针对单个总体均值（Z检验、t检验）、总体比例的检验方法。随后扩展到比较两个独立样本或配对样本的均值差异检验，精确指导读者如何根据数据特性选择合适的检验（如方差齐性检验在t检验中的作用）。 3.4 适用于分类数据的检验： 聚焦于卡方检验的应用，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence），用于分析分类变量之间的关联结构。 --- 第四部分：方差分析与回归分析的进阶模型 (Advanced Modeling: ANOVA and Regression Analysis) 本部分将读者带入多变量分析领域，掌握如何同时考察多个因素对结果变量的影响，以及如何建立预测模型。 4.1 方差分析（ANOVA）： 阐释方差分析的原理——将总变异分解为组间变异和组内变异。系统介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）和双因素方差分析（Two-Way ANOVA），并讲解事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey HSD）的使用目的。 4.2 简单线性回归： 深入探讨两个连续变量之间的线性关系建模。讲解最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，如何解释回归系数（斜率和截距），以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。强调残差分析在模型诊断中的关键地位。 4.3 多元线性回归： 将回归模型扩展到包含多个自变量的情况。重点讲解多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，以及如何进行变量选择（如逐步回归法）以构建最简洁有效的预测模型。讨论虚拟变量（Dummy Variables）在回归模型中的应用，以纳入分类因素。 4.4 回归模型的扩展应用： 简要介绍回归分析中常见的非线性关系处理、交互作用项的纳入以及广义线性模型的初步概念，为读者未来深入学习打下基础。 --- 第五部分：非参数方法与统计实践的伦理 (Non-Parametric Methods and Ethical Practice) 认识到并非所有数据都完美符合正态性或方差齐性的假设，本部分提供了强大的备选工具。 5.1 非参数统计方法的必要性： 阐述在样本量小、数据分布未知或存在严重偏态时，非参数检验的价值。 5.2 核心非参数检验： 对比参数检验（如t检验、ANOVA）的非参数对应方法，包括曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）、Kruskal-Wallis H检验、符号检验和Wilcoxon符号秩检验。 5.3 统计报告与研究伦理： 强调统计报告的清晰性、透明度和可重复性原则。讨论数据隐私、研究设计中的偏倚控制，以及在结果解释中避免过度推断的伦理责任。 --- 本书特色与学习资源整合： 贯穿全书始终的，是强调应用导向的学习。每一理论章节后都附有详细的案例分析，这些案例均取材于社会科学、商业管理、生物医学等多个实际领域，确保读者能够将抽象的公式转化为具体的分析步骤。 学习体验的优化： 本书的每一概念都伴随着对数据处理工具的实践指导，旨在帮助学习者平稳过渡到实际操作层面。通过对这些工具的熟练掌握，读者将能够高效地完成数据导入、清洗、转换、运行复杂统计模型以及生成专业报告的全流程工作，真正实现“知行合一”。本书结构严谨，逻辑清晰，是统计学学习者从初学者迈向数据分析专家的理想伙伴。

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我刚拿到这本书，迫不及待地想深入研究一下。这本书的书名听起来就很实在，"The Basic Practice of Statistics" 预示着它会循序渐进地讲解统计学的基本概念和实际应用，这正是我所需要的。我对统计学一直有些畏惧，总觉得它抽象难懂，但这本书的标题给了我信心，让我相信可以通过“基本实践”来掌握它。我特别期待书中是否能提供一些贴近生活或工作实际的案例，这样我才能更好地理解那些理论知识，而不仅仅是死记硬背公式。而且，它还附带了CD-ROM、SPSS Manual和Excel Manual，这简直是太贴心了！这意味着我不仅能学到理论，还能立即上手操作，这对于我这种实践派的学习者来说是最大的福音。我希望能通过这本书，真正地“掌握”统计学，而不是仅仅“了解”它，能够自信地分析数据，做出合理的判断。我想象着，当我在工作或生活中遇到需要数据分析的情况时，这本书能成为我最得力的助手，让我能够从容应对。

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我最近正在为我的研究项目寻找一本能够提供扎实统计学基础的教材，而《The Basic Practice of Statistics》这个名字立刻吸引了我的注意。在我看来，"Basic Practice" 意味着这本书不会一开始就陷入过于复杂的理论泥潭，而是会从最基础的概念开始，逐步引导读者掌握统计学的方法论。这一点对我来说至关重要，因为我希望能够建立起一个牢固的统计学基础，而不是被一些高深莫测的理论压垮。更让我惊喜的是，这本书还附带了SPSS Manual和Excel Manual，这简直是为我量身定做的。我深知，在实际的数据分析过程中，掌握软件工具是必不可少的。通过SPSS和Excel，我不仅可以学习到统计学理论，更能亲手操作，将理论付诸实践，从而更深入地理解统计学在实际研究中的应用。我期待这本书能够帮助我更有效地进行数据处理和分析，为我的研究提供强有力的支持。

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这本书的出现，简直像一道曙光照亮了我统计学学习的迷茫之路。一直以来，我总是在理论的海洋里打转，那些枯燥的公式和模型常常让我望而却步，感觉统计学就像是一门高深的艺术，我永远也无法触及。然而，当翻开这本书的那一刻，一种豁然开朗的感觉油然而生。书名本身就传递出一种务实、接地气的风格，让我看到了将统计学“实践”起来的可能性。我渴望的不仅仅是知识的堆砌，更是能力的提升，是能够将那些抽象的统计概念转化为解决实际问题的利器。而这本附带CD-ROM、SPSS Manual和Excel Manual的书，无疑为我提供了绝佳的实践平台。我迫不及待地想知道，书中是如何将复杂的统计方法融入到易于理解的案例中的，又是如何通过SPSS和Excel这些强大的工具，将理论转化为可视化的分析结果。我期待着，通过这本书的学习，我能够真正摆脱对统计学的恐惧，蜕变成一个能够运用数据说话、洞察事物本质的实践者。

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一直以来，我总觉得统计学是一个让人望而生畏的学科，那些繁复的公式和抽象的概念常常让我感到无从下手。直到我发现了这本书，它的名字“The Basic Practice of Statistics”就如同救命稻草一般，立刻吸引了我。我渴望的是一种能够让我切实感受到统计学“学以致用”的学习方式，而不是仅仅停留在理论的层面。这本书似乎正是朝着这个方向而努力的。我非常期待它能够用最贴近实际生活或工作场景的例子，来讲解那些我曾经觉得难以理解的统计概念。而且，看到它还附带了SPSS Manual和Excel Manual，这简直是太棒了！这意味着我不仅能够学到理论知识，还能立刻上手操作，通过实际的软件应用来加深理解。我希望这本书能够成为我进入统计学世界的一扇明亮的窗户，让我能够自信地去探索和应用统计学，解决我遇到的各种问题。

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作为一个正在攻读数据科学方向的初学者，我一直在寻找一本能够帮助我扎实掌握统计学基本功的教材，而《The Basic Practice of Statistics》这个书名，立刻引起了我的兴趣。它传递出的“基本实践”理念，正是我所急需的。我希望这本书能够帮助我建立起对统计学核心概念的清晰认知，并且能够循序渐进地引导我掌握实际的数据分析技能。尤其让我感到兴奋的是，这本书还附带了SPSS Manual和Excel Manual，这为我提供了一个绝佳的学习平台。我深信，理论知识与实际操作的结合，是掌握统计学最有效的方式。我迫不及待地想通过这本书，学习如何利用SPSS和Excel进行数据处理、可视化和统计推断，从而能够更加自信地应对未来在数据分析领域遇到的各种挑战。

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