具体描述
《概率论与数理统计》是根据教育部1998年颁布的全国继续教育概率论与数理统计课程教育基本要求，结合作者多年的教学经验编写而成的，可作为继续教育工科概率论与数理统计课程的教材，也可作为网络教育、函授教育、自学考试学生的概率论与数理统计教材。
工科及理科非数学专业的学生学习本课程的目的，主要在于加强基础及实际应用。考虑到继续教育的特点，我们着重讲清基本概念、原理和计算方法，避免繁琐的理论推导、证明，力求简明、准确；在内容安排上注重系统性、逻辑性，由浅入深、循序渐进。通过配以较多领域的例子，开阔学生思路，理解所学概念。每章后作一个小结，其中包括内容框图、基本要求、内容概要，以帮助学生认识本章的重点、难点。每章还配有自测题（附答案或提示）以测试学生对重点内容、基本方法的掌握程度。另外书后还配有各章习题的答案供学生参考。
《统计之眼：洞察现实世界的数据奥秘》 在信息爆炸的时代，数据如同潮水般涌来，而我们如何才能从中辨识出规律，洞察隐藏的真相？《统计之眼：洞察现实世界的数据奥秘》并非一本枯燥的理论手册，而是你通往理解世界、掌握未来的密钥。这本书将带你走进一个奇妙而严谨的领域——统计学，让你学会如何用理性的思维和科学的方法，去解读纷繁复杂的数据，发现事物背后的逻辑。 一、 从“随机”到“必然”：理解世界运行的底层逻辑 你是否曾因一次偶然的实验结果而困惑？是否曾对彩票中奖的概率感到好奇？本书将从最基础的“随机现象”概念入手，为你揭示统计学如何为这些看似不可预测的事件提供解释。我们将探讨“概率”这一核心概念，理解不同事件发生的可能性并非虚无缥缈，而是可以通过数学工具进行量化和分析的。 概率的基本法则： 从独立事件的联合概率，到互斥事件的相加，再到条件概率和贝叶斯定理的巧妙运用，本书将循序渐进地引导你掌握这些分析复杂随机过程的基础。我们将通过生活中的生动案例，例如产品抽检的合格率、天气预报的准确性、甚至是流行病的传播模型，来理解这些法则的实际应用。 随机变量与分布： 了解了概率，我们进一步深入随机变量的世界。离散型随机变量和连续型随机变量将分别带你认识不同类型的数据。我们会详细介绍几种最基本也最重要的概率分布，如二项分布（描述一系列独立试验中成功的次数）、泊松分布（描述在固定时间或空间内事件发生的次数）、指数分布（描述等待某个事件发生的时间间隔），以及正态分布（被誉为“自然界的宠儿”，在现实世界中广泛出现）。你将学会如何识别不同场景下适合使用哪种分布，并理解它们各自的特性和参数含义。 期望与方差： “平均数”是我们最熟悉的统计量，但它仅仅是冰山一角。《统计之眼》将引导你理解“期望”作为随机变量的平均值，它能帮助我们预测长期趋势。而“方差”和“标准差”则能帮助我们衡量数据的离散程度，洞察其波动性，从而更全面地把握数据的特征。 二、 数据之舞：探索、描述与理解 收集到的原始数据往往是一堆杂乱无章的数字，如何让这些数字“说话”，揭示其内在信息？本书将为你提供一系列强大的数据描述和可视化工具，让你能够清晰地梳理、展现和理解数据的全貌。 描述性统计： 我们将学习如何计算和解读“集中趋势”的度量，如均值、中位数和众数，它们共同描绘了数据的中心位置。同时，我们也会深入理解“离散程度”的指标，如极差、四分位数、方差和标准差，它们揭示了数据的散布范围。此外，偏度和峰度等高级指标将帮助你更细致地刻画数据的形态。 数据可视化： “图表胜过千言万语”。本书将为你介绍各种有效的可视化方法，让你能够用直观的图形来呈现数据。从简单的条形图、饼图，到更复杂的散点图、箱线图，再到能够展示多变量关系的矩阵图，你将学会如何根据数据的类型和想要传达的信息，选择最合适的图表，并解读图表所传递的深刻含义。这些可视化技巧不仅有助于你理解数据，更能帮助你清晰地向他人传达你的发现。 三、 推断的艺术：从样本到整体的智慧 我们通常无法观测到所有的数据，而只能通过有限的样本来推断整体的规律。《统计之眼》将带你进入“统计推断”的殿堂，学习如何从局部洞察全局，做出科学的判断。 抽样分布： 样本的性质会受到抽样方式的影响。我们将深入理解“抽样分布”的概念，尤其是样本均值的抽样分布，它为我们后续的推断奠定了理论基础。中心极限定理将在这里扮演关键角色，它解释了为什么即使原始数据分布不规则，样本均值的分布也趋向于正态分布。 参数估计： 当我们想要了解总体的某个未知特征（如平均身高、平均寿命）时，我们往往会通过样本来估计它。本书将介绍“点估计”和“区间估计”两种方法。点估计用一个数值来表示未知参数的最佳猜测，而区间估计则提供一个范围，在这个范围内，未知参数以一定的置信度存在。你将学习如何计算置信区间，并理解置信水平的含义。 假设检验： 这是统计推断中最核心也最强大的工具之一。当我们对总体的某个属性有某种“假设”（例如，“这个药品的疗效不低于安慰剂”）时，我们可以通过样本数据来检验这个假设是否成立。本书将详细讲解假设检验的基本步骤，包括提出原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值，并最终做出决策。你将学会如何理性地判断一个结论是否具有统计学意义。我们将通过经济学中的市场分析、医学中的药物疗效评估、社会科学中的民意调查等案例，来展示假设检验的实际应用。 四、 关系之网：发掘变量间的关联与影响 现实世界中的现象往往是多因素共同作用的结果。如何量化不同变量之间的关系，并理解它们之间的相互影响？本书将为你揭示“相关性”与“回归分析”的强大力量。 相关性分析： 我们将学习如何计算“相关系数”，用一个数值来衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。但同时，本书也将强调“相关不等于因果”，引导你避免常见的逻辑误区，深刻理解数据关联背后的复杂性。 回归分析： 这是统计学中用于建立变量间数学模型，并进行预测的基石。我们将从最简单的“简单线性回归”开始，学习如何用一条直线来描述一个因变量与一个自变量之间的关系。接着，我们将深入到“多元线性回归”，理解如何同时考虑多个自变量对因变量的影响。你将学会如何建立回归模型、解释回归系数、评估模型的拟合优度，并进行预测。例如，你可以通过分析房屋面积、地理位置等因素来预测房价，或者通过分析广告投入、产品价格来预测销售额。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组数据的均值是否存在显著差异时，方差分析将成为我们的利器。本书将介绍如何使用ANOVA来检验不同处理组或不同类别的均值是否存在统计学上的显著差异，例如，比较不同教学方法对学生成绩的影响，或者比较不同肥料对作物产量的影响。 五、 走向实践：统计学的应用与前沿 《统计之眼》不仅仅局限于理论的讲解，更注重将统计学知识与现实世界的应用相结合。 案例研究： 书中将穿插大量的真实案例，涵盖经济、金融、医学、工程、社会学、市场营销等多个领域。通过这些生动的案例，你将亲眼见证统计学如何被用来解决实际问题，做出更明智的决策。 统计软件入门： 虽然本书不依赖特定的统计软件，但我们会适时介绍一些常用的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）在数据分析中的作用，并给出如何利用这些工具实现书中讲解方法的思路，帮助你将理论转化为实践。 数据科学的视角： 在现代数据科学浪潮中，统计学是不可或缺的基石。本书将帮助你建立起扎实的统计学基础，为进一步学习机器学习、人工智能等更高级的数据科学技术打下坚实的基础。 《统计之眼：洞察现实世界的数据奥秘》 是一次旅程，一段探索。它将赋予你一种全新的视角，让你能够以更加理性、科学的方式去理解你周围的世界。无论你是学生、研究人员、还是希望提升决策能力的职场人士，这本书都将是你不可或缺的伙伴，助你拨开数据的迷雾，发现隐藏的规律，掌握智慧的力量。翻开这本书，开启你的统计思维之旅，用“统计之眼”洞察世界！
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