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出版者:

作者:Buntinas, Martin; Funk, Gerald M.; Funk, Gerald M.

出品人:

页数:564

译者:

出版时间:2004-1

价格:$ 311.82

装帧:

isbn号码:9780534387747

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 科学
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 生物统计
• 实验设计
• 回归分析
• 统计方法
• 理工科

《宇宙的低语：探寻隐藏在数据中的秩序》 我们生活在一个信息爆炸的时代，每一秒钟，无数的数据都在我们身边生成、流动。从天体物理学家的望远镜捕捉到的遥远星系的微弱光芒，到生物学家在显微镜下观察到的细胞间的复杂交互；从经济学家分析股票市场的涨跌，到心理学家研究人类行为的模式；从气候学家监测地球的温度变化，到工程师优化复杂的交通系统——这一切的背后，都隐藏着海量的数据。而要理解这些数据，从中提炼出有意义的洞见，揭示出隐藏在混沌表象下的秩序，我们就需要一套强大的工具和深刻的理解。 《宇宙的低语》正是这样一本旨在引导你踏上这场数据探索之旅的指南。它并非直接聚焦于“统计学”这一学科本身，而是将目光投向了它在各个科学领域中所扮演的关键角色，以及如何运用统计学的思想和方法，去“听见”并解读那些宇宙用数据向我们“低语”的信息。本书旨在帮助你建立一种基于数据的科学思维方式，让你能够以更敏锐的视角审视自然界的奥秘、人类社会的运作以及我们自身的存在。 第一部分：感知数据的脉搏——从混沌到清晰 我们首先将从最基础的层面出发，理解数据从何而来，以及它们最初呈现出的形态。你会发现，即使是最简单的数字，也可能蕴含着丰富的意义，但也可能充满着不确定性。我们将探讨： 数据的来源与类型： 从实验测量、观测记录到模拟生成，数据以各种形式存在。了解不同类型的数据（定性、定量，离散、连续）及其特点，是后续分析的前提。我们将通过生动的案例，展现不同科学领域中数据的独特面貌，例如天文学家记录的恒星光谱数据，其背后的物理过程；生物学家拍摄的细胞图像，其记录的生命活动信息；社会学家调查问卷中的意见反馈，其反映的群体心理。 数据的初步描述： 在深入分析之前，对数据进行直观的了解至关重要。本书将介绍各种描述性工具，让你能够快速抓住数据的核心特征。你将学习如何使用集中趋势的度量（均值、中位数、众数）来把握数据的“中心”，理解方差和标准差如何衡量数据的“分散”程度。我们将看到，即使是简单的统计图表，如直方图、散点图、箱线图，也能在瞬间揭示数据的分布形态、异常值以及变量之间的初步关系，如同为复杂的信息描绘出一张简洁而富有洞察力的地图。 不确定性的影子： 科学研究往往是在不确定性中进行的。测量总有误差，观察总有局限。本书将让你认识到，数据本身就携带着不确定性的印记。我们会讨论误差的来源，并介绍如何量化和表达这种不确定性，让你理解，每一次科学结论的背后，都伴随着一定程度的“可能性”，而非绝对的“真理”。 第二部分：揭示隐藏的规律——洞察变量之间的联系 一旦我们对数据有了基本的了解，下一步就是去发现数据点之间、变量之间究竟存在着怎样的联系。科学研究的核心往往在于理解不同因素如何相互影响，这种理解的实现，离不开对数据中潜在规律的挖掘。 关联的信号： 变量之间可能存在各种各样的关系，从简单的线性相关到更复杂的非线性模式。本书将带你探索如何识别和量化这些关联。我们将详细介绍相关系数的含义，它能告诉我们两个变量变化的同步性有多强，方向如何。通过生动的图示和具体的例子，你将看到，即使在看似无关的数据背后，也可能隐藏着令人惊讶的同步波动，例如，某一种大气污染物浓度的变化与某种呼吸道疾病发病率的季节性变化之间的关联。 因果的推断： 识别相关性是第一步，但更重要的往往是尝试推断因果关系。是什么导致了这种关联？本书将引导你思考，如何从相关性中迈向对因果关系的审慎推断。我们将讨论实验设计的重要性，例如随机对照试验，如何在最大程度上隔离其他可能因素的影响，从而更准确地评估某个干预措施的真实效果。你将看到，例如，一种新型药物的疗效，是如何通过严谨的实验设计和数据分析来验证其是否真正“导致”了患者病情的改善。 模型的构建与检验： 现实世界是复杂的，单一的变量往往难以解释复杂的现象。我们需要构建能够捕捉多个变量相互作用的模型。本书将介绍回归分析的基本思想，如何构建一个数学模型来描述一个变量如何受到其他多个变量的影响。我们将以气象学为例，说明如何利用温度、湿度、风速等多个气象数据来预测降雨量；或者以经济学为例，如何利用GDP增长率、利率、失业率等指标来预测通货膨胀率。理解模型的构建过程，以及如何评估模型的拟合优劣，是科学预测和解释的关键。 第三部分：从数据到决策——理解概率与推断的艺术 在科学研究中，我们往往无法获取关于总体（例如，所有可能观测到的恒星，或者地球上所有人口）的全部数据，而只能依赖于有限的样本。如何从样本数据中，对总体做出合理的推断？这涉及到概率和统计推断的核心概念。 概率的语言： 概率是衡量事件发生可能性的数学语言。本书将帮助你建立对概率的直观理解，从最基础的概率公理到各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布。你将看到，概率思维如何贯穿于科学的各个角落，例如，物理学家如何计算粒子在某个区域出现的概率，生物学家如何评估某种遗传特征在后代中出现的概率。 样本的智慧： 样本是总体的代表。如何从样本中提取出关于总体的有效信息？本书将深入探讨统计推断的核心方法。你将学习如何构建置信区间，它能提供一个数值范围，我们有一定程度的信心相信总体参数落在这个范围内。例如，科学家在测量某个化学反应的速率时，会给出一个置信区间，表明他们有多大的把握认为真实的反应速率在这个区间内。 假设的检验： 科学研究往往伴随着假设的提出和检验。我们如何利用数据来判断一个假设是否成立？本书将介绍假设检验的基本流程，包括零假设和备择假设的设定，p值的概念以及如何做出统计决策。你将看到，例如，在医学研究中，如何利用假设检验来判断一种新疗法是否比现有疗法更有效，或者在环保领域，如何检验某个污染源是否对周边环境产生了显著影响。 第四部分：超越数据的界限——模型评估与前沿应用 随着对基础概念的掌握，我们将进一步探讨如何更深入地理解和应用这些工具，并展望它们在不断发展的科学前沿中的作用。 模型的优化与选择： 在构建模型时，我们常常面临多个模型选择的困境。如何选择最适合我们数据的模型？本书将介绍模型评估的指标，以及模型选择的策略，例如信息准则，帮助你找到在解释力和简洁性之间取得最佳平衡的模型。 数据的可视化艺术： 好的可视化能够让复杂的数据一目了然。我们将探讨如何利用各种图表和可视化技术，将数据中的模式和关系以更直观、更具说服力的方式呈现出来，例如，交互式数据可视化在科学传播和决策支持中的作用。 前沿的探索： 随着大数据时代的到来，统计学的应用场景也在不断拓展。我们将简要介绍一些与数据科学、机器学习、人工智能等领域相关的基本概念，并展示统计学思想如何在这些新兴领域中发挥关键作用。例如，如何在海量用户行为数据中，通过统计模型来预测用户偏好，或者如何利用统计方法来训练强大的图像识别模型。 《宇宙的低语》不仅仅是一本关于方法的书，更是一本关于思维方式的书。它倡导的是一种严谨、审慎、基于证据的科学态度。通过学习本书的内容，你将不仅仅掌握一套统计工具，更重要的是，你将学会如何用一种全新的方式去观察世界，去理解那些隐藏在数字背后的深层联系，去“听见”宇宙用数据向我们发出的每一个“低语”，并最终，用这些洞见去驱动科学的进步，去解决现实世界中的挑战。无论你身处天体物理、分子生物、经济金融、环境科学还是任何需要数据驱动的领域，本书都将是你探索未知、拥抱智慧的宝贵伙伴。

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