The Basic Practice of Statistics (Paper), Cd-Rom, Minitab Cd-Rom Version 14 & Upgrade Study Pack pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-05-20

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716745396

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Minitab
• Study Guide
• Textbook
• Education
• Research
• Mathematics
• Science

《统计学基础实践》（纸质版，附带CD-ROM，涵盖Minitab 14光盘及升级学习包）内容概要 本书旨在为读者提供一个全面且易于理解的统计学入门指南，侧重于理论概念与实际应用的紧密结合。它不仅仅是一本教科书，更是一份操作手册，帮助学习者掌握利用统计学工具解决现实世界问题的能力。 第一部分：统计学导论与数据基础 本部分内容为统计学习奠定坚实的基础，重点介绍统计学的核心思想、数据类型以及初步的数据可视化方法。 第1章：统计学的本质与数据类型 本章首先界定了统计学的基本概念，解释了描述性统计（Descriptive Statistics）与推断性统计（Inferential Statistics）的区别。我们将深入探讨总体（Population）与样本（Sample）的概念，以及抽样（Sampling）在统计推断中的重要性。数据类型方面，详细区分了定性数据（Categorical Data）和定量数据（Numerical Data），并进一步细分了定序、定比和定名尺度。本章强调了理解数据性质是后续分析的前提。 第2章：描述性统计：图形展示 本章聚焦于如何使用图形工具清晰、有效地展示数据分布。对于定性数据，我们将学习如何构建和解读频数分布表、条形图（Bar Charts）和饼图（Pie Charts）。对于定量数据，内容将扩展至直方图（Histograms）、茎叶图（Stemplots）和箱线图（Box Plots）的制作与解读。重点将放在如何通过图形观察数据的中心趋势、离散程度以及潜在的异常值或偏态分布。 第3章：描述性统计：数值衡量 本章转向使用数值指标来量化数据集的特征。我们将详细讲解衡量中心趋势的三种主要方法：均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode），并分析在不同数据分布下选择合适中心量度的准则。随后，内容深入到衡量变异性（Variation）的工具，包括极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。此外，还会介绍离群值（Outliers）的识别方法以及如何使用Z-分数（Z-Scores）对数据点进行标准化比较。 第二部分：概率论基础与离散概率分布 本部分是连接描述性统计和推断性统计的桥梁，重点介绍概率论的基本规则以及在有限结果情境下的应用。 第4章：概率基础 本章系统阐述概率论的核心概念。内容涵盖事件（Events）、样本空间（Sample Space）以及概率的基本规则，如加法法则（Addition Rule）和乘法法则（Multiplication Rule）。我们还将详细讨论条件概率（Conditional Probability）及其应用，并引入独立事件（Independent Events）的概念。贝叶斯定理（Bayes' Theorem）作为处理逆向概率推断的关键工具，将在本章末尾被详细讲解，并配有大量实际案例。 第5章：离散概率分布 本章将概率论应用于具有可数结果的随机变量（Random Variables）。首先定义离散随机变量及其期望值（Expected Value）和方差。随后，重点介绍几种重要的离散概率分布模型，包括二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）。通过大量的实例练习，读者将学会如何识别符合这些分布特征的实际问题，并利用相应的公式计算概率。 第三部分：连续概率分布与抽样分布 本部分将概率的概念扩展到连续变量，并为推断性统计中至关重要的中心极限定理做准备。 第6章：连续概率分布 本章关注于更广泛的现实世界数据，即连续随机变量。内容将集中在正态分布（The Normal Distribution）——统计学中最核心的分布。读者将学习如何使用Z-分数将任何正态分布转换为标准正态分布，并利用正态分布表（或统计软件）计算特定区间内的概率。此外，本章还会介绍其他重要的连续分布，如均匀分布（Uniform Distribution）。 第7章：抽样分布 本章是推断统计的基石。我们将探讨来自总体的随机样本是如何产生分布的，即抽样分布（Sampling Distributions）。重点讲解了样本均值（Sample Means）的抽样分布。本章的核心内容是中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT），该定理解释了为什么在大量重复抽样下，即使原始总体分布不规则，样本均值的分布也会趋于正态。本章还会介绍样本比例（Sample Proportions）的抽样分布。 第四部分：统计推断的基础：估计与假设检验 这是本书应用统计学的核心部分，教授如何根据样本数据对总体参数进行有根据的推断。 第8章：置信区间估计 本章介绍如何使用样本数据来估计未知的总体参数。我们将详细讲解置信区间（Confidence Intervals）的概念及其解释，强调置信水平（Confidence Level）的意义。内容涵盖总体均值（已知和未知总体标准差时）和总体比例的置信区间估计。对区间估计中的误差界限（Margin of Error）的计算和影响因素分析将是重点。 第9章：假设检验基础 本章引入统计推断的另一大支柱：假设检验（Hypothesis Testing）。内容包括建立原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$），理解检验的类型（单尾与双尾）。我们将详细解释P值（P-Value）的概念及其在判断统计显著性中的作用，以及I类错误（Type I Error）和II类错误（Type II Error）的风险控制。 第10章：基于Z检验和T检验的推断 本章将理论付诸实践，具体讲解如何使用Z检验和t检验来检验总体均值。重点讲解了单样本t检验和双样本t检验（独立样本和配对样本）。读者将学习何时选择Z检验（已知总体标准差或大样本）和何时选择t检验（未知总体标准差且样本较小），以及如何解读检验结果。 第五部分：针对比例和方差的推断 本部分将推断技术应用于分类数据和方差的比较。 第11章：总体比例的推断 本章专注于分类数据，讲解如何使用样本比例来推断总体比例。内容包括总体比例的置信区间构建，以及使用Z检验来检验关于总体比例的假设。这对于市场调研、质量控制等领域至关重要。 第12章：比较两个总体均值 本章扩展到比较两个不同总体的均值。内容包括两个独立样本的均值差异的置信区间，以及检验两个总体均值是否相等的假设检验（包括合并方差的t检验和独立样本的非合并方差t检验）。 第13章：方差的推断与卡方分布 本章介绍了推断单个总体方差的工具，主要围绕卡方分布（Chi-Square Distribution）展开。讲解了总体方差的置信区间，以及检验单个总体方差的假设。随后，本章引入卡方分布在拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test for Independence）中的应用，用于分析两个分类变量之间的关系。 第六部分：方差分析与回归分析 最后一部分介绍了高级的推断工具，处理多个组别的比较和变量间的线性关系。 第14章：方差分析（ANOVA） 本章介绍如何同时比较三个或更多总体均值的方法——方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）。重点讲解单因素ANOVA的原理、F分布的引入，以及如何构建和解读ANOVA表。内容也涵盖了如何通过事后检验（Post-Hoc Tests）确定具体是哪几对均值之间存在显著差异。 第15章：简单线性回归与相关 本章探讨两个定量变量之间的线性关系。首先引入相关系数（Correlation Coefficient, $r$）来衡量关系的强度和方向。随后，深入讲解最小二乘法（Least Squares Method）以拟合回归线（Regression Line），即回归方程 $hat{y} = a + bx$ 的构建。本章还涉及如何检验回归线的显著性以及如何使用该模型进行预测和分析残差（Residuals）。 --- 配套学习资源： 随书附带的CD-ROM收录了大量补充材料，包括所有案例研究的原始数据集，便于读者进行实际操作。Minitab Cd-Rom Version 14是本实践课程的核心软件工具，它提供了直观的菜单驱动界面，使用户能够无需复杂的编程即可完成书中所讲解的几乎所有统计分析步骤，从数据输入、图形生成到复杂的回归和ANOVA模型。此外，升级学习包则包含了针对Minitab 14软件操作的额外指导和练习，确保读者能够熟练运用该软件进行数据分析，从而将理论知识高效地转化为实际操作能力。

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这本书在知识的广度和深度上的平衡把握得堪称教科书级别的典范。它既没有沦为一本泛泛而谈的“统计常识”读物，也没有陷入过度专业化、只适合研究生深入研究的泥潭。它精确地找到了一个黄金分割点——足够深入，能够支撑本科阶段的专业课程学习，同时又足够包容，能够让跨专业的学生快速入门。我尤其喜欢它对不同统计方法的适用条件和局限性的详细讨论。很多教材只是简单地介绍“如何做”某个检验，而这本书则会花大量篇幅告诉你“在什么情况下”应该使用它，以及如果条件不满足时，应该怎么办。这种对“边界条件”的清晰界定，对于后续进行严谨的学术研究至关重要。它教会了我，统计学不是一套万能的公式集，而是一套依赖于数据特征和研究设计来选择的最优工具箱。每当我对某个统计方法产生困惑时，回翻这本书，总能找到一段话，用最清晰的逻辑将这个方法的“出生背景”和“适用范围”解释得明明白白，这使得我的知识体系更加稳固，不会因为学了新的知识点而导致旧的理解混乱。这本书更像是一份精良的“统计方法地图”，指引着你在数据分析的领域中，能够准确无误地找到自己的位置。

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这套学习材料的结构编排，简直是为自学者量身打造的典范。它采用了非常清晰的模块化设计，每一个单元的学习目标都明确地列在开始，让你清楚知道接下来的时间里应该掌握哪些核心技能。最让我赞赏的是它对“步骤”的强调。在介绍任何一种统计分析方法时，本书都会分解成可执行的、清晰的步骤列表，这对于刚刚接触复杂流程的新手来说，简直是救命稻草。比如，在进行方差分析（ANOVA）时，它会清晰地告诉你：第一步，写出零假设和备择假设；第二步，计算所需的各种平方和；第三步，构建F统计量；第四步，做出决策。这种结构化的指导，大大降低了操作的心理门槛。而且，书中的图表和公式的对应关系做得极好，当你看到一个公式时，总能在旁边的图示中找到它所代表的直观含义，这种视觉辅助极大地强化了记忆和理解。我感觉作者在编写时，是真正站在了一个“零基础学习者”的角度去思考，预判了读者可能在哪里卡壳，并提前设置了“防滑垫”。即便是对于那些对数学有天然抵触情绪的读者，这本书也能通过其逻辑的严谨性和步骤的细致性，慢慢培养起他们对数据和逻辑的信心。这种步步为营的教学法，比那种上来就堆砌数学推导的教材有效得多。

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这本书的语言风格，我个人感觉非常接地气，不像一些教科书动辄就抛出一堆晦涩难懂的术语，让读者望而却步。作者在解释每一个统计学原理时，似乎总是在和一个经验丰富的导师对话，语气非常耐心和鼓励。比如，在讲解中心极限定理这类核心概念时，作者并没有直接引用复杂的数学证明，而是通过一系列循序渐进的模拟实验和直观的比喻来构建理解的桥梁，这一点对我理解那些抽象的统计学“为什么”起到了决定性的作用。书中的例题选择也十分贴合实际应用场景，涵盖了社会科学、商业分析乃至自然科学的诸多领域，这让我能够清晰地看到理论知识是如何转化为解决现实世界问题的强大工具的。我记得有一次在做一个市场调研报告时，遇到一个关于样本比例置信区间的问题，我立刻翻到了书中的相关章节，作者提供的那个关于投票倾向的例子，几乎可以完全套用在我的情境中，这种知识迁移的顺畅感是其他很多教材所不具备的。此外，书中的习题设计也是亮点，它们并非简单的重复计算，而是层层递进，从基础的计算题到需要综合运用多个知识点的分析题，再到一些开放性的讨论题，有效地锻炼了读者的批判性思维能力。做完后面的习题，你会有一种扎实的“我学会了”的成就感，而不是仅仅停留在“我好像看懂了”的表面认知上。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种简洁又不失学术气息的蓝白配色，让它在众多统计学教材中显得格外沉稳。我记得我第一次在书店拿起它时，就被那种厚重感所吸引，这感觉仿佛预示着里面蕴含着扎实的知识体系。书本的装帧质量也相当不错，即便是经常翻阅和携带，书脊依然保持得很好，没有出现明显的松动或磨损，这对于我们这些需要经常查阅参考资料的学生来说，无疑是一个加分项。纸张的质地选择了偏哑光的那种，阅读起来非常舒适，即便是长时间盯着密密麻麻的公式和图表，眼睛也不会感到过分疲劳。翻开内页，你会发现排版布局极其人性化，章节之间的过渡自然流畅，每一个概念的引入都有清晰的逻辑线索，这对于初学者建立完整的统计思维框架至关重要。那些复杂的统计图表，比如直方图、散点图的呈现，色彩和线条都拿捏得恰到好处，既能清晰地区分不同的数据维度，又不会因为过度花哨而分散注意力。这本书在基础概念的阐释上，可以说是做到了深入浅出，即便是那些听起来很“玄乎”的概率论和假设检验，也能被作者用生活化的例子娓娓道来，让人感到统计学并非遥不可及的象牙塔知识，而是触手可及的分析工具。我特别欣赏它在每章末尾设置的“概念回顾”部分，那简直是考前复习的福音，用最精炼的语言帮你梳理出本章的知识要点，极大地提高了学习效率。

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我必须提及这本书在辅助学习资源方面的用心。虽然我们讨论的是纸质书本身，但它所附带的那些配套材料，无形中提升了整套学习体验的价值。在我使用过程中，我发现书中的许多案例都留有“待分析”的空间，作者似乎在暗示，光看是不够的，你必须亲自动手操作。这种设计理念，贯穿于全书对统计实践的强调之中。书中对于数据解读的侧重点，也远超出了简单的数值计算。它教会我的，是如何用统计学的语言去质疑数据、去描述不确定性，以及更重要的是，如何避免常见的统计误区和误导性陈述。比如，书中专门有一节讨论了“相关性不等于因果性”的陷阱，配上了几个经典的、反直觉的例子，让我对数据报道中的常见偏差有了更深的警惕。这种对批判性思维的培养，是任何一门应用学科的精髓所在，而这本书将其融入得非常自然，不显得刻意说教。它更像是一位资深的统计顾问，在教你工具的同时，也在传授一种看待世界的严谨视角。这种对“如何正确思考”的引导，远比记住几个公式来得更有价值，也是我珍视这本书的原因之一。

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