Introduction to Statistics Through Resampling Methods and R/S-PLUS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Good, Phillip I.; Lunneborg, Clifford E.;

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2005-7

价格:$ 90.00

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isbn号码:9780471715757

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• R语言
• 统计学
• 重采样方法
• R语言
• S-PLUS
• 统计计算
• 数据分析
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• 推断统计
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• 置换检验

统计学原理与现代应用：一套引人入胜的探索之旅 这是一本旨在为读者打开统计学大门的入门读物，它不局限于传统的统计学公式推导和抽象理论，而是以一种更直观、更贴近实际的方式，引导读者理解统计学的核心思想和应用。本书将统计学从一个令人望而生畏的科目，转变为一门充满趣味和发现的学科，让学习者在实践中掌握统计分析的精髓。 核心理念：从数据出发，理解不确定性 本书的核心理念在于，统计学并非冰冷的数字和公式，而是理解和驾驭不确定性的有力工具。我们生活在一个充满变数的世界，从天气预报的准确度，到市场趋势的波动，再到医学研究的可靠性，无不蕴含着统计学的身影。本书将引领读者深入探索这些不确定性背后的规律，教会他们如何从看似杂乱的数据中提炼有价值的信息，如何做出更明智的决策。 方法论：强大的模拟和计算驱动 本书并非简单地罗列统计方法，而是着重于介绍那些能够实际操作、易于理解的现代统计分析技术。其中，“重采样方法”（Resampling Methods）将占据核心地位。这是一种强大的数据驱动的统计推断方法，它能够帮助我们评估统计量的分布、进行假设检验以及构建置信区间，而无需依赖复杂的理论假设。通过模拟大量样本，我们可以更清晰地看到统计量的变异情况，从而对数据的可靠性有更直观的认识。 为何选择重采样方法？ 直观易懂： 相比于依赖概率论的传统方法，重采样方法更接近我们日常的思考模式。通过反复抽取样本并进行计算，我们能够亲身体验数据变异的规律。 通用性强： 重采样方法对数据的分布要求较低，能够有效地处理许多传统方法难以应对的复杂数据情况。 计算能力的支持： 随着计算能力的飞速发展，重采样方法在现代统计学中变得越来越可行和强大。本书将充分利用这一优势，带领读者领略计算统计学的魅力。 R/S-PLUS：强大的统计计算工具 为了让读者能够将理论付诸实践，本书将 R 和 S-PLUS 这两款强大的统计计算软件作为主要工具。R 是一种免费开源的统计编程语言和环境，拥有极其丰富的统计分析包和强大的图形化能力。S-PLUS 则是另一款广泛应用的商业统计软件，与 R 语法兼容性良好，且在某些领域有其独特的优势。 R： 作为一款开源软件，R 已经成为全球统计学界和数据科学领域最受欢迎的工具之一。它拥有活跃的社区支持，不断更新的包，能够满足各种复杂的统计分析需求。本书将引导读者掌握 R 的基本语法，学习如何进行数据导入、处理、可视化以及应用各种统计模型。 S-PLUS： S-PLUS 是一款成熟的商业软件，提供了一套完整的统计分析解决方案。对于一些用户而言，S-PLUS 在某些特定功能和用户界面上可能更具吸引力。本书将介绍如何在 S-PLUS 中实现与 R 类似的分析流程，为读者提供更多的选择。 通过 R 和 S-PLUS，读者将能够： 动手实践： 将书中所学的统计概念和方法直接应用于实际数据。 数据可视化： 绘制各种统计图形，直观地展现数据特征和分析结果。 模型构建： 运用软件实现复杂的统计模型，并解释模型的输出。 结果复现： 学习如何编写代码来记录和复现整个分析过程，提高研究的透明度和可信度。 本书内容结构：循序渐进，深入浅出 本书的章节安排精心设计，旨在为读者提供一个清晰的学习路径： 第一部分：统计学基础与探索性数据分析 什么是统计学？ 本部分将从宏观层面介绍统计学的概念、目标以及在各个领域的应用，让读者对统计学有一个初步的整体认识。 数据类型与描述性统计： 学习如何区分不同类型的数据，并掌握各种描述性统计量，如均值、中位数、方差、标准差等，用以概括数据的基本特征。 数据可视化： 掌握绘制各种图表的方法，如直方图、散点图、箱线图等，通过图形直观地理解数据的分布、关系和异常值。 探索性数据分析（EDA）： 学习如何运用描述性统计和可视化技术，主动探索数据的潜在模式和特征，为后续的统计推断打下基础。 第二部分：统计推断的核心：抽样分布与置信区间 抽样与抽样分布： 理解样本的随机性，以及统计量（如样本均值）的抽样分布，这是进行统计推断的基石。 中心极限定理： 深入理解中心极限定理在抽样分布中的关键作用，以及它如何使我们能够进行参数估计和假设检验。 置信区间： 学习如何构建置信区间，用以估计未知总体参数的可能范围，并理解置信水平的含义。本书将重点介绍基于重采样方法的置信区间构建。 第三部分：假设检验与模型比较 假设检验的基本思想： 掌握假设检验的逻辑框架，理解零假设、备择假设、P 值和显著性水平等概念。 单样本与双样本检验： 学习如何对单个样本或两个独立样本的均值或比例进行假设检验，并利用重采样方法进行 P 值的计算。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，理解 ANOVA 的基本原理和应用。 非参数检验： 介绍一些不依赖于数据分布假设的非参数检验方法，如 Wilcoxon 秩和检验，以及它们在重采样环境下的应用。 第四部分：关联分析与回归模型 相关性： 学习如何度量两个变量之间的线性关系强度，并理解相关系数的含义。 简单线性回归： 建立描述一个因变量与一个自变量之间线性关系的回归模型，学习如何估计回归系数并解释模型的意义。 多元线性回归： 扩展到多个自变量与一个因变量的回归模型，学习如何处理多个预测变量，并进行模型诊断。 模型选择与评价： 学习如何根据数据和研究目标选择合适的回归模型，并掌握常用的模型评价指标。 第五部分：专题探讨与进阶应用 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的基本特征，以及如何进行简单的趋势和季节性分析。 分类与聚类： 触及一些无监督学习的基本概念，了解如何将数据进行分类或分组。 贝叶斯统计简介（可选）： 简要介绍贝叶斯统计的思想，以及它与传统频率派统计学的区别。 统计学在实际问题中的应用案例： 通过具体的案例研究，展示统计学如何在生物医学、经济学、社会科学、工程技术等领域发挥作用，激发读者的学习兴趣。 学习目标：赋能读者，独立分析 通过学习本书，读者将能够： 理解统计学的核心思想： 掌握数据驱动的统计推断理念，理解不确定性的本质。 熟练运用 R/S-PLUS： 能够使用这些强大的统计软件进行数据导入、处理、可视化和统计分析。 掌握重采样方法： 能够独立运用 Bootstrapping、Permutation Tests 等重采样技术进行统计推断。 进行探索性数据分析： 能够主动地从数据中发现有价值的信息。 构建和解释统计模型： 能够建立简单的统计模型，并准确地解释模型的输出。 批判性地评估统计结果： 能够理解统计分析的局限性，并对研究结果进行审慎的判断。 为进阶学习打下坚实基础： 为未来学习更复杂的统计模型和方法奠定坚实的理论和实践基础。 本书的独特之处 与其他统计学教材相比，本书的最大特色在于其对重采样方法的重视，以及将计算工具 R/S-PLUS 深度融入教学过程。这种方法不仅降低了学习门槛，更重要的是，它让读者能够直接感受到统计学的生命力，在实践中培养解决问题的能力。本书不是一本“填鸭式”的教科书，而是一本“引路书”，它鼓励读者主动思考、动手实践，最终成为一名有能力的统计分析者。 谁适合阅读本书？ 本书适合所有对统计学感兴趣的学习者，无论你是： 大学本科生： 无论是理工科、经济管理类，还是社会科学类专业的学生，本书都能为你提供扎实的统计学基础。 研究生： 为你的研究提供强大的数据分析工具和理论支持。 科研人员： 拓展你的数据分析技能，提高研究的严谨性和说服力。 数据分析师、数据科学家： 提升你的统计分析能力，掌握现代化的数据分析技术。 任何希望理解数据、做出更明智决策的个体： 统计学是现代社会一项必备的素养。 结语 统计学并非遥不可及的象牙塔，而是一扇通往理解世界奥秘的窗户。本书将带你踏上一段充满挑战但又极其 rewarding 的学习旅程。准备好迎接数据的力量，探索不确定性背后的规律，用统计学武装你的思维，让你的决策更加精准，让你的洞察更加深刻。

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**第三段** 这本书在对统计学核心思想的阐述上，展现出一种罕见的洞察力，它不仅仅停留在“如何计算”的层面，而是深入挖掘了“为什么这样计算”的哲学根基。我发现，它对传统统计学范式的审视角度非常独特且富有批判性，没有将现有方法奉为圭臬，而是以一种开放的心态去探索替代方案的可能性。这种严谨而又充满思辨性的写作风格，对于希望成为真正研究者而非仅仅是数据操作员的读者来说，具有不可替代的价值。文字的精准度毋庸置疑，每一个术语的界定都经过了千锤百炼，确保了理解上的零歧义。阅读过程中，我常常需要停下来，深思作者提出的那个微妙的区别或那个看似无关紧要的假设条件，正是这些细节，构筑了扎实的学术素养。

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**第四段** 这本书的语言风格相当具有辨识度，它有一种老派绅士的沉稳，但又夹杂着当代技术文档的犀利和简洁。阅读起来，感觉像是在与一位经验极其丰富、知识渊博的导师进行一对一的深度交流，那位导师既耐心，又绝不姑息任何理解上的模糊。作者在论证过程中展现出的那种近乎偏执的逻辑连贯性，让人不得不佩服其构建知识体系的功力。我注意到，即便是介绍一些基础概念时，作者也会不经意间引用一些历史典故或早期的学术争论，这种人文关怀让冰冷的统计学知识立刻“活”了起来，充满了历史的厚重感和学术的温度。这种将历史脉络与现代应用无缝对接的处理手法，极大地丰富了我的阅读体验，让我感觉自己不是在学习一门技术，而是在参与一场跨越时代的学术对话。

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**第五段** 我必须强调这本书在逻辑递进上的出色之处，它构建了一个极其严密且自洽的知识框架。特别是对于初学者来说，很多统计教材往往在某个关键的转折点突然拔高难度，导致读者信心受挫，但这本书的“爬升”过程却设计得极其平缓且循序渐进。每一个章节的结尾都设置了富有启发性的思考题，这些题目并非简单的习题重复，而是真正考验读者对概念融会贯通程度的“迷你挑战”。我发现，通过认真思考这些收尾的提问，我能够更深刻地内化前文所学，并开始主动地将不同章节的内容联系起来，形成一个宏观的认知网络。这种鼓励主动思考而非被动接受的教学设计理念，是这本书最让我感到惊喜和赞赏的地方，它真正做到了“授人以渔”。

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**第一段** 这本书的排版和装帧设计着实让人眼前一亮，那种质朴中带着一丝严谨的风格，很是对我这种偏爱经典教科书手感的读者胃口。内页纸张的质感，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳，这对于需要啃读统计学这样内容密集型学科的读者来说，简直是福音。更值得称赞的是，书中的图表和公式呈现方式，清晰度和精确度都达到了专业水准，特别是那些用来解释复杂概念的示意图，往往能起到画龙点睛的作用，让原本晦涩难懂的理论逻辑瞬间变得通透起来。我尤其欣赏作者在版式上对留白的处理，恰到好处的留白，使得每一页信息量虽然很大，但阅读起来却毫不拥挤，这体现了编辑团队的专业素养和对读者体验的深切关怀。翻阅这本书的过程，本身就是一种愉悦的体验，它让我感觉到，好的教材不仅仅是知识的载体，更是一种精心打磨的阅读艺术品。

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**第二段** 我刚开始接触这本书时，心里是带着一点点忐忑的，毕竟涉及到“重采样”这种相对前沿或至少是需要特定视角来理解的方法论，总担心理论门槛过高。然而，这本书的叙事结构异常流畅，它没有急于抛出复杂的数学推导，而是巧妙地将读者的注意力引导到实际问题的解决上。作者似乎非常擅长“讲故事”，每一个新概念的引入都紧密关联着一个真实世界的案例或一个引人入胜的思考困境。这种以问题驱动的学习路径，极大地激发了我的探索欲，让我不再是机械地记忆公式，而是真正理解了为什么要采用这种特定的统计工具。书中的章节过渡自然得像是水到渠成，前一个知识点为后一个知识点搭建了坚实的基石，使得整个学习的梯度控制得非常完美，既有挑战性又不至于令人望而却步。

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