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出版者:Oldenbourg Wissensch.Vlg

作者:Karlheinz Zwerenz

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-10-31

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9783486581560

丛书系列:

图书标签:

• 经济学术著作
• 德文书
• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 数学
• 科学
• 研究
• 学术
• 高等教育
• 统计建模

《统计学》（Statistik）是一本全面探讨数据分析与解释科学的著作。本书深入浅出地介绍了统计学的基本原理、核心方法及其在各个领域的广泛应用。 全书围绕数据的收集、整理、描述、推断以及模型建立展开，旨在帮助读者建立严谨的逻辑思维和量化分析能力。 第一部分：统计学基础与数据描述 在本书的开篇，我们首先构建坚实的统计学基础。这部分内容详细阐述了统计学的基本概念，包括总体（population）与样本（sample）的区别，抽样（sampling）的必要性与常用方法。读者将了解不同类型的数据（定性数据、定量数据）及其测量尺度（名义、顺序、间隔、比率），并掌握如何根据数据类型选择合适的统计分析方法。 接着，本书着重讲解了数据描述（descriptive statistics）的重要性。我们会学习如何使用图表（如直方图、饼图、散点图、箱线图）直观地展示数据的分布特征，以及如何运用统计量（如均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数）精确地概括数据的中心趋势、离散程度和分布形状。理解这些描述性统计工具，是后续进行推断性分析的关键一步。 第二部分：概率论与随机变量 概率论是统计学的心脏。本部分将深入介绍概率的基本概念，包括事件、概率的公理化定义、条件概率与独立性。读者将学习到贝叶斯定理（Bayes' Theorem）及其在更新信念和推理中的应用。 随后，本书会详细介绍随机变量（random variables）的概念，区分离散型（discrete）和连续型（continuous）随机变量。我们将学习到概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）的计算与解释，以及累积分布函数（CDF）如何描述随机变量的累积概率。 本书还将重点介绍几种重要的离散和连续概率分布。离散分布方面，会涵盖伯努利分布（Bernoulli）、二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）以及几何分布（Geometric）等，并探讨它们的概率计算、期望与方差。连续分布方面，则会详细介绍均匀分布（Uniform）、指数分布（Exponential）以及正态分布（Normal Distribution）。特别是正态分布，作为许多自然和社会现象的基础模型，其性质、标准正态分布以及Z-score的应用将是讲解的重中之重。 第三部分：统计推断 统计推断是本书的核心内容之一，它将数据分析的视野从样本扩展到总体。本部分将涵盖参数估计（parameter estimation）和假设检验（hypothesis testing）两大关键领域。 在参数估计方面，我们将学习点估计（point estimation）和区间估计（interval estimation）的区别。点估计，如矩估计（method of moments）和最大似然估计（maximum likelihood estimation, MLE），将教导读者如何从样本数据中“猜”出总体的未知参数。区间估计则更为实用，通过置信区间（confidence interval）来提供参数可能取值范围的估计，并解释置信水平（confidence level）的含义。 假设检验是检验关于总体参数的某个断言是否能被样本数据所支持。本书将系统介绍假设检验的基本框架，包括零假设（null hypothesis）与备择假设（alternative hypothesis）的设定，检验统计量（test statistic）的选择与计算，以及P值（P-value）的意义和应用。我们将详细讲解各种常见的假设检验方法，如Z检验（Z-test）、t检验（t-test）、卡方检验（Chi-squared test）和F检验（F-test），并应用于均值、比例、方差的检验，以及独立性检验和拟合优度检验（goodness-of-fit test）。 第四部分：回归分析与模型构建 回归分析是用于探索变量之间关系的重要工具。本部分将从简单线性回归（simple linear regression）入手，讲解如何建立一个模型来描述一个响应变量（response variable）与一个预测变量（predictor variable）之间的线性关系。读者将学习到最小二乘法（least squares method）如何估计回归系数，以及如何解释回归方程的斜率和截距。 接着，本书将扩展到多元线性回归（multiple linear regression），探讨如何同时考虑多个预测变量对响应变量的影响。我们将学习如何选择和评估模型，包括决定系数（coefficient of determination, R-squared）、调整后的决定系数（adjusted R-squared）以及残差分析（residual analysis）的重要性。 此外，本书还会触及一些更高级的模型构建技术，例如非线性回归（non-linear regression）的可能性，以及时间序列分析（time series analysis）的初步概念，为读者在实际工作中处理更复杂的数据场景打下基础。 第五部分：非参数统计与高级主题 为了满足不同类型数据和研究问题的需求，本书也介绍了一些非参数统计（non-parametric statistics）方法。这些方法不依赖于对数据分布的特定假设，因此更加灵活。读者将学习到如符号检验（sign test）、秩和检验（rank-sum test）等替代参数检验的方法。 最后，本书还会简要介绍一些更高级的主题，例如方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）在比较多个组均值时的应用，以及贝叶斯统计（Bayesian statistics）的基本思想，展示统计学的广阔前景和不断发展的研究方向。 《统计学》（Statistik）力求做到内容严谨、讲解清晰、案例丰富，旨在成为学习者掌握统计学知识、提升数据分析技能的可靠指南。无论您是初学者还是希望深化理解的专业人士，都能从本书中获得宝贵的知识和启发。

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当我第一次拿到《Statistik》这本书时，我内心是有些忐忑的。统计学对我而言，一直是一个充满挑战的学科，充满了各种公式和概率论的“陷阱”。然而，这本书却以一种意想不到的方式，颠覆了我对统计学的固有印象。作者在讲解每一个概念时，都仿佛在搭建一座精美的模型，从最基础的地基开始，一层一层地向上延伸，直到最终展现出宏伟的建筑。他并没有直接抛出复杂的公式，而是先解释其背后的逻辑和意义，让我们理解“为什么”需要这个公式，然后再引入公式本身，并详细讲解其推导过程和应用场景。这种“先理解，后掌握”的学习路径，让我能够真正地理解统计学的精髓，而不是死记硬背。书中的例子也非常贴切，让我能够更好地将抽象的理论与现实联系起来，从而加深理解。这本书让我觉得，统计学并非遥不可及，而是可以被理解和掌握的。

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这本书的封面设计就有一种沉静而专业的气质，深蓝色调搭配简洁的字体，让人一看就知道它不是那种花里胡哨的畅销书，而是潜心研究的学术之作。我当时是在一个宁静的午后，被它摆放在书店不起眼的角落吸引。迫不及待地翻开，扑面而来的是一种严谨的逻辑和清晰的脉络。书中的概念讲解非常到位，没有丝毫的含糊其辞，每一个术语的引入都伴随着详细的解释和实际应用场景的举例，这对于我这样初学者来说，简直是雪中送炭。我特别喜欢作者在阐述一些复杂统计模型时，采用了循序渐进的方式，先从基础的原理入手，再逐步引入更高级的概念，让我在学习过程中不会感到 overwhelming，而是有一种“啊，原来是这样！”的豁然开朗。而且，书中的图表和数据展示也非常直观，辅助理解，不会让你沉浸在枯燥的文字海洋里。总的来说，这本书给我一种踏实的感觉，仿佛掌握了一门强大的工具，可以去探索数据背后隐藏的奥秘。

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作为一个对数据分析充满好奇但又缺乏系统性知识的职场人士，《Statistik》无疑是我近期阅读过的最具价值的一本书。它不仅仅是一本教科书，更像是一个全能的学习助手。书中的内容涵盖了从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到更高级的回归分析和实验设计。最让我赞赏的是，作者非常注重实践操作，书中提供了大量的代码示例和练习题，让我能够立刻将学到的知识应用到实际操作中。我尝试着按照书中的指导，使用一些常见的数据分析软件处理我的工作数据，结果令人惊喜。我能够更清晰地发现数据中的规律，更准确地进行预测，从而为我的工作决策提供了有力的支持。这本书的实用性极强，它让我不仅仅是“知道”统计学，更是“会用”统计学，并且能够用它来解决实际问题。

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我曾几何时在学术的海洋里摸索，寻找能够真正指引方向的灯塔。直到我邂逅了《Statistik》，我才意识到，原来统计学可以如此富有魅力。这本书并没有将自己局限于冰冷的公式和抽象的概念，而是巧妙地将统计学与现实世界紧密相连。它通过一系列引人入胜的案例，展示了统计学在各个领域的强大应用，从市场营销的精准预测到医疗健康的疾病传播模型，再到社会科学的趋势分析，无不令人叹为观止。我特别欣赏作者在分析这些案例时所展现出的深度和广度，他不仅列举了统计方法的应用，更深入地剖析了其中的逻辑和思考过程，让我们不仅仅是学习“怎么用”，更是学习“为什么这么用”。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，极大地提升了我对统计学的理解和兴趣，让我能够跳出书本，用统计学的视角去审视和分析我所处的周围世界。

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这本书给我最大的惊喜在于它独树一帜的写作风格。不同于我以往阅读过的任何一本统计学教材，《Statistik》以一种近乎对话的方式与读者交流。作者仿佛是一位经验丰富的导师，用生动幽默的语言，将原本可能枯燥的统计概念娓娓道来。他善于运用类比和故事，将抽象的理论具象化，让那些令人望而生畏的公式变得亲切可爱。我常常在阅读时，忍不住会心一笑，甚至会停下来和自己“对话”，思考作者提出的问题。这种轻松愉快的阅读体验，极大地减轻了我学习统计学所带来的压力。更重要的是，作者并没有因为追求轻松而牺牲严谨性，他依然保持了统计学应有的严密和精确，只是用一种更易于接受的方式呈现出来。这本书让我觉得，学习统计学不再是一项艰巨的任务，而是一场充满乐趣的探索之旅。

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