具体描述
This book is aconcise, accessible, comprehensive introduction to quantitative techniques emphasising business relevance and discussing the challenges of problem-solving in the real world. Coverage includes chapters on Revision Mathematics, Investment Appraisal, Decision-making and Simulation. Excel and SPSS are integrated throughout. Companion Website: http://www.palgrave.com/business/oakshott4e/
《统计学原理与应用：数据驱动的决策指南》 在当今信息爆炸的时代，理解和解读数据已不再是少数专业人士的专属技能，而是成为各行各业、各个领域不可或缺的核心能力。从商业分析、市场研究，到科学探索、政策制定，再到个人理财和日常决策，数据的力量无处不在。而统计学，正是 unlocking 这种力量的关键钥匙。《统计学原理与应用：数据驱动的决策指南》旨在为广大读者提供一个全面、深入且实用的统计学知识体系，帮助您掌握从数据收集、整理、分析到解释和应用的完整流程，最终赋能您做出更明智、更具洞察力的决策。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一本注重实际操作和应用的学习指南。我们深知，抽象的概念若脱离了实际场景，便难以理解和掌握。因此，本书在阐述统计学基本原理的同时，将大量篇幅用于展示如何在真实世界的问题中应用这些原理。您将通过丰富的案例研究，学习如何识别问题、收集相关数据、选择合适的统计方法、执行分析，并最终将分析结果转化为 actionable insights。 核心内容概览： 本书结构清晰，循序渐进，涵盖了统计学最核心的概念和技术，并着重于其在实际问题中的应用： 第一部分：统计学基础与数据探索 导论：统计学的力量与数据驱动的思维 为何统计学如此重要？探讨数据在现代社会中的角色和影响力。 数据驱动决策的优势：从直觉转向证据，提升效率与精准度。 本书的学习目标与结构：如何系统地掌握统计学知识。 数据类型与度量尺度 理解数据的本质：定性数据（分类、顺序）与定量数据（区间、比例）。 不同数据类型的特点及在分析中的影响。 如何正确收集和定义变量。 描述性统计：让数据“说话” 集中趋势度量： 均值、中位数、众数——理解数据的“中心”在哪里。 离散程度度量： 方差、标准差、极差、四分位距——衡量数据的“分散”程度。 数据可视化： 直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图——用图形直观展示数据特征，发现潜在模式。 频率分布与百分位数： 深入理解数据的分布状况。 概率论入门：理解不确定性 概率的基本概念：事件、样本空间、概率的计算。 条件概率与独立事件：理解事件之间的相互关系。 概率分布：二项分布、泊松分布、正态分布——刻画随机现象的规律性。 中心极限定理：统计推断的基石。 第二部分：统计推断与模型构建 抽样方法与抽样分布 如何从总体中抽取有代表性的样本：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。 抽样误差的理解与控制。 样本统计量与总体参数的关系：利用样本推断总体。 参数估计：给总体“画像” 点估计与区间估计：点估计给出最佳猜测，区间估计给出可能范围。 置信区间：以一定的信心水平估计总体参数的范围。 如何选择合适的置信水平和样本量。 假设检验：验证你的想法 假设检验的基本步骤：零假设与备择假设。 p值：判断统计显著性的重要指标。 第一类错误（α）与第二类错误（β）：理解检验的风险。 单样本t检验、双样本t检验、配对t检验：比较均值差异。 卡方检验：分析分类变量之间的关联性。 方差分析（ANOVA）：比较多个组的均值。 回归分析：探寻变量间的关系 简单线性回归： 建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。 复回归分析： 纳入多个自变量，更全面地解释因变量的变化。 模型拟合优度：R方、调整R方——评估模型的解释能力。 回归系数的解释与显著性检验。 多重共线性问题及处理。 模型诊断与残差分析：检查模型的假设是否成立。 时间序列分析基础 理解时间序列数据的特性：趋势、季节性、周期性、随机波动。 平稳性检验与差分。 ARIMA模型简介：建立用于预测的经典时间序列模型。 第三部分：高级统计方法与应用实践 非参数统计：无需正态分布假设 当数据不满足正态分布假设时，如何进行统计推断？ 符号检验、秩和检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）：适用于不同情境下的非参数方法。 多元统计方法简介 主成分分析（PCA）：降维，提取数据中的主要信息。 因子分析：寻找潜变量，解释观测变量之间的相关性。 聚类分析：将相似的对象分组。 实验设计基础 如何设计有效的实验来收集因果关系的证据。 随机化、重复、区组：提高实验的效率和可靠性。 不同实验设计类型简介（如完全随机设计、随机区组设计）。 统计软件应用（以R或Python为例） 本书将结合流行的统计软件（如R或Python及其相关库），演示如何执行上述各项统计分析。 数据导入、清洗、预处理。 常用统计函数的调用与结果解读。 图形化报告的生成。 本书特色： 案例驱动，学以致用： 每个概念和技术都配有来自商业、金融、市场营销、科学研究等多个领域的真实案例，帮助您理解理论在实践中的应用。 强调“为什么”和“如何做”： 不仅告诉您“是什么”，更深入解释“为什么”要这样做，以及“如何”一步步完成操作。 可视化图表丰富： 大量精心设计的图表，让复杂的统计概念一目了然。 循序渐进，适合不同基础的读者： 从最基础的概念讲起，逐步深入，即使统计学初学者也能轻松上手，同时也能为有一定基础的读者提供更深入的洞察。 强调统计思维： 培养批判性思考和数据解读能力，帮助读者避免常见的统计误区。 软件应用指导： 结合实际操作，让学习过程更具实践性，能够快速转化为工作技能。 适合读者： 本书适合所有希望提升数据分析和决策能力的读者，包括但不限于： 学生： 经济学、商科、统计学、社会科学、工程等专业的学生，需要学习统计学原理与应用。 职场人士： 市场分析师、数据分析师、产品经理、项目经理、金融分析师、运营专员、管理人员等，需要在工作中处理和分析数据。 研究人员： 科学、医学、社会科学等领域的研究者，需要利用统计方法进行数据分析和论文写作。 对数据科学感兴趣的业余爱好者： 希望系统学习统计学，为进一步学习更高级的数据科学技术打下坚实基础。 掌握统计学，就是掌握一种看透事物本质、发现潜在规律、做出理性决策的能力。《统计学原理与应用：数据驱动的决策指南》将是您在这条道路上坚实的伙伴，帮助您在数据的海洋中航行自如，发现价值，驱动成功。
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