iLrn™ Homework Student Version Printed Access Card for Peck/Olsen/Devore's Introduction to Statistic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Duxbury Press

作者:Roxy Peck

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-03-29

价格:USD 38.95

装帧:CD-ROM

isbn号码:9780534399405

丛书系列:

图书标签:

• spanish
• iLrn
• Homework
• Student
• Version
• Statistics
• Data Analysis
• Peck
• Olsen
• Devore
• Introduction
• 2nd Edition

统计学与数据分析入门：构建坚实量化思维的基石 本书旨在为初学者提供一个全面而严谨的统计学与数据分析的导论。在当今数据驱动的世界中，理解如何收集、整理、分析数据并从中得出可靠结论的能力，已成为跨越所有学科领域的核心竞争力。本书聚焦于培养读者对基本统计概念的深刻理解，并逐步引导他们掌握现代数据分析的实用工具和思维方式。 核心理念与结构 本书的编排遵循循序渐进的原则，确保读者能够稳健地建立起统计学的知识体系。我们摒弃了过于深奥的数学推导，转而强调概念的直观理解、实际应用以及结果的解释能力。统计学并非仅仅是公式的堆砌，它是一种科学的推理方法，帮助我们在不确定性中做出更明智的决策。 全书内容围绕统计学的两大核心支柱展开：描述性统计（Descriptive Statistics）和推论性统计（Inferential Statistics）。 第一部分：数据的语言——描述性统计 这一部分是理解任何数据集的基础。我们首先要学会如何“看”数据。 数据的本质与测量尺度： 我们探讨了不同类型的数据（定性、定量）以及它们所处的测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）。理解数据的类型至关重要，因为它决定了你可以应用何种统计方法。例如，你不能对名义变量计算平均值。 数据可视化： 视觉化是洞察力的第一步。我们将详细介绍创建和解读关键图表的方法，包括但不限于直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）、箱线图（Box Plots）以及散点图（Scatter Plots）。重点在于如何通过图形识别数据的分布形态、集中趋势和离散程度，以及发现潜在的异常值（Outliers）。 集中趋势与离散程度的度量： 我们会系统地介绍衡量数据中心位置的指标——均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode），并探讨它们各自的优缺点及其对偏态分布（Skewness）的敏感性。随后，我们将深入探讨衡量数据分散程度的关键工具：极差（Range）、方差（Variance）、标准差（Standard Deviation）以及变异系数（Coefficient of Variation）。理解标准差如何与均值协同作用，是掌握概率分布的基础。 第二部分：不确定性下的推理——概率与分布 统计推断的基础是概率论。我们不会过度纠缠于复杂的组合数学，而是将重点放在概率思维和常见分布模型的应用上。 基础概率概念： 本章涵盖了事件、样本空间、条件概率（Conditional Probability）以及独立事件。我们将引入著名的贝叶斯定理（Bayes' Theorem），展示如何根据新信息更新我们对事件发生可能性的信念，这在诊断和决策制定中具有不可估量的价值。 离散与连续概率分布： 读者将熟悉最核心的概率模型。对于离散数据，重点解析二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution），它们广泛应用于计数问题。对于连续数据，正态分布（Normal Distribution）被视为统计学的“女王”。我们将详述其特性，并介绍如何利用Z分数（Z-Scores）将任何正态分布标准化，从而进行概率计算。 抽样与中心极限定理： 统计推断的核心挑战是从样本推断总体。本章将解释随机抽样的重要性，并郑重介绍中心极限定理（Central Limit Theorem）。这一定理是所有推论统计学的基石，它解释了为什么即使总体分布是非正态的，样本均值的分布也会趋向于正态，这为后续的区间估计和假设检验奠定了理论基础。 第三部分：从样本到总体——统计推断 这是统计学应用价值最高的部分，涉及如何利用样本数据对未知总体参数做出量化判断。 置信区间（Confidence Intervals）： 我们首先学习如何量化估计的不确定性。置信区间提供了一个范围估计，而不是单一的点估计。我们将学习如何为总体均值（已知和未知总体标准差的情况）和总体比例构建置信区间，并精确解释置信水平（Confidence Level）的实际含义。 假设检验（Hypothesis Testing）： 假设检验是统计推理的实战工具箱。我们将一步步拆解假设检验的严谨流程： 1. 建立原假设（Null Hypothesis, $H_0$）与备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）。 2. 选择显著性水平（Significance Level, $alpha$）。 3. 计算检验统计量（Test Statistic）。 4. 确定P值（P-value）或临界值（Critical Value）。 5. 得出结论，并理解第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）的风险。 我们将覆盖最常见的单样本和双样本检验，包括Z检验、t检验（t-tests），以及大样本情况下的比例检验。 第四部分：变量间的关系探索 数据分析往往需要探究变量之间是否存在关联及其关联的强度和方向。 相关性分析（Correlation）： 我们将引入皮尔逊相关系数（Pearson's $r$），用以衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。重点强调相关性不等于因果性这一关键区别。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 这是建模关系的核心工具。本章将引导读者构建和解释一个预测模型： $$Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$$ 我们将学习如何使用最小二乘法（Least Squares Method）拟合回归线，如何检验回归系数的显著性，以及如何使用决定系数（$R^2$）来评估模型对因变量变异的解释程度。我们也会讨论回归分析的基本假设，例如残差的正态性、独立性和同方差性。 超越基础：扩展视野 在全书的收尾阶段，我们将简要介绍更高级主题的入门概念，为读者未来深入学习打下基础： 方差分析（ANOVA）： 比较三个或更多组的均值是否存在显著差异的强大工具。 非参数统计（Nonparametric Methods）： 当数据不满足正态性或等方差性等严格假设时，可采用的替代方法。 教学特色与学习目标 本书强调动手实践。每一章都包含大量的实例分析，这些实例取材于商业、工程、生命科学和社会科学等多个领域，确保统计概念与现实世界的联系。我们鼓励读者使用现代统计软件（如Excel、R或Python的基础库）来处理数据，将重点放在输入数据、执行分析、解释输出的流程上，而非繁琐的手算。 完成本书的学习后，读者将能够： 1. 批判性地评估报告和研究中使用的统计论证。 2. 选择并应用恰当的描述性统计方法来总结数据集。 3. 理解概率在不确定性推理中的作用。 4. 构建并解释简单的预测模型。 5. 清晰地向非专业人士传达数据分析的结果和局限性。 本书致力于将统计学从一门抽象的学科，转变为一种实用的、赋能决策的思维工具。

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这本书在教学方法上，展现出了非常高的专业性和创新性。我特别欣赏它在案例选择上的多样性和前沿性。它并非仅仅罗列陈旧的案例，而是选取了许多贴近当今社会发展趋势的实例，让我能够接触到最新、最实际的数据分析应用。例如，书中对大数据在不同领域的应用进行了深入浅出的剖析，让我对数据分析的潜力和价值有了更深刻的认识。此外，书中关于数据可视化部分的讲解也十分出色，它不仅介绍了各种图表的使用方法，更强调了如何通过有效的可视化来传达信息和洞察。这对于我将来从事数据分析相关工作，无疑是宝贵的财富。学习过程中，我感受到了知识的即时性和实用性，让我对未来的学习和职业发展充满了期待。

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在众多统计学教材中，这本书给了我一种耳目一新的感觉。它的语言风格非常平实易懂，避免了过于学术化的术语堆砌，让初学者也能够轻松上手。我尤其喜欢它在讲解复杂概念时，所使用的类比和比喻。这些生动的例子，能够帮助我快速地抓住问题的本质，理解抽象的理论。而且，这本书在练习题的设计上也相当用心，不同难度和类型的题目，既能帮助我巩固已学知识，又能拓展我的思维，培养解决实际问题的能力。我常常会在完成课堂学习后，花费大量时间钻研书中的习题，并在解决问题的过程中，获得一种深深的满足感。这种潜移默化的学习过程，让我在不知不觉中，对统计学产生了浓厚的兴趣，并建立起了坚实的理论基础。

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这本书的出现，在我学习统计学的旅程中，无疑是雪中送炭。起初，我对统计学这个概念就充满了畏惧，那些枯燥的公式和抽象的概念，总让我望而却步。然而，当我拿到这本教材时，那种不安感瞬间消散了不少。它没有一开始就堆砌起令人望而生畏的理论，而是通过更加贴近生活的例子，循序渐进地引导我理解统计学的基本原理。我尤其欣赏它在概念解释上的清晰度，许多我之前觉得难以理解的术语，在这本书里都得到了生动形象的阐释，仿佛一位耐心细致的老师，一步步地解开我心中的疑惑。这种循序渐进的学习方式，让我能够真正地消化和吸收知识，而不是囫囵吞枣。而且，书中穿插的习题，设计得非常巧妙，它们不仅是对知识点的巩固，更是对实际应用能力的培养。我开始尝试自己动手去解决问题，从中获得了一种前所未有的成就感。

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老实说，我以前对学习数字相关的课程一直不太感冒，总觉得那些数字和图表离我的生活很远。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本教科书，更像是一本打开数据世界大门的钥匙。书中那些统计方法的讲解，并没有局限于书本上的理论，而是巧妙地融入了许多现实生活中的案例，比如市场调研、医疗健康、甚至我们日常的购物行为，都充满了统计学的影子。这让我开始意识到，原来统计学并不是遥不可及的，它就隐藏在我们身边，无处不在。我学会了如何从海量的数据中提取有用的信息，如何辨别表象之下的真相，以及如何做出更明智的决策。这种将理论与实践相结合的学习方式，极大地激发了我对统计学的好奇心和学习热情，让我觉得学习过程不再枯燥乏味，反而充满了探索的乐趣。

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对于一个刚接触统计学领域的人来说，这本书简直是福音。最令我印象深刻的是它结构上的清晰和逻辑上的严谨。从最基础的描述性统计，到更复杂的推断性统计，每个章节的过渡都非常自然，知识点之间的联系也梳理得井井有条。这使得我在学习过程中，不会感到迷失方向，也更容易建立起完整的知识体系。而且，书中对于每一个统计方法的介绍，都包含详细的步骤说明和图示，这对于我这种偏重视觉学习的人来说，简直是莫大的帮助。我能够清楚地看到每一步操作是如何进行的，以及每一步操作所对应的数学原理。这种具象化的讲解方式，大大降低了学习的门槛，让我能够快速掌握核心概念，并且充满信心地去应用它们。

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