Introductory Statistics plus MyStatLab Student Starter Kit (8th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Neil A. Weiss

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-06-09

价格:USD 149.33

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321417282

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Introductory
• Textbook
• MyStatLab
• Mathematics
• Higher Education
• Probability
• Data Analysis
• Pearson
• 8th Edition
• Student Kit

统计学入门与实践：探索数据背后的世界 (非特定教材版本) 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的统计学基础知识体系。我们致力于构建一座坚实的桥梁，连接抽象的统计理论与现实世界中纷繁复杂的数据。通过清晰的解释、贴近生活的案例以及严谨的逻辑推导，本书将引导初学者逐步掌握描述性统计和推断性统计的核心概念与方法，为他们在学术研究、商业决策乃至日常生活中进行有效的数据分析打下坚实的基础。 第一部分：统计学思维与数据基础 (Foundations of Statistical Thinking and Data) 本部分首先界定了统计学的核心概念及其在现代社会中的重要性。我们探讨了总体（Population）与样本（Sample）的区别与联系，强调了随机抽样的意义及其对推断有效性的影响。读者将学习如何识别和分类不同的数据类型（定性与定量、离散与连续），并理解测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）如何决定后续可采用的统计分析方法。 核心内容涵盖数据可视化的艺术与科学。我们不仅仅介绍直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）和箱线图（Box Plots）等基础图表，更深入探讨如何通过图形有效地揭示数据的分布形态、集中趋势、离散程度以及潜在的异常值。对图形的批判性解读能力，是有效沟通统计发现的第一步。 第二部分：描述性统计：数据概览 (Descriptive Statistics: Summarizing Data) 本部分专注于将大量数据提炼成简洁、有意义的度量。 集中趋势的度量： 我们将详细解析均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）各自的适用场景及其对偏态（Skewness）的敏感性。理解何时选择算术平均数，何时采用更具稳健性的中位数，是数据分析师的基本功。 离散程度的度量： 数据的散布情况与中心位置同等重要。本书深入讲解极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的计算及其概念内涵。特别地，我们阐述了经验法则（Empirical Rule）在近似正态分布数据中的应用。 相对位置的度量： 如何理解一个特定数据点相对于整体数据的地位？百分位数（Percentiles）和四分位数（Quartiles）的计算与解释是关键。我们还将引入Z-分数（Z-scores），它作为衡量数据点偏离均值标准差个数的标准化指标，为后续的概率分布学习做好了铺垫。 第三部分：概率论基础与离散概率分布 (Probability Fundamentals and Discrete Distributions) 统计推断建立在概率论的基石之上。本部分为推断性统计做好知识储备。 基本概率概念： 我们从事件（Events）、样本空间（Sample Space）、相互独立事件（Independent Events）和互斥事件（Mutually Exclusive Events）的定义入手。加法法则（Addition Rule）和乘法法则（Multiplication Rule）的推导与应用贯穿其中，同时，条件概率（Conditional Probability）和贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的逻辑结构被清晰地展示出来，强调它们在逆向推理中的力量。 离散随机变量： 读者将学习如何将现实情境（如下雨次数、产品缺陷数）建模为离散随机变量。重点讲解二项分布（Binomial Distribution）的四个核心条件及其概率质量函数（PMF）的构建，并辅以大量实际案例演示。 第四部分：连续概率分布与抽样分布 (Continuous Distributions and Sampling Distributions) 本部分转向处理连续数据，并引入统计推断的灵魂——抽样分布。 正态分布的统治地位： 正态分布（Normal Distribution）被誉为统计学的基石。本书不仅详细介绍了正态曲线的特性，还教授如何使用标准正态分布（Standard Normal Distribution）和Z-表（或计算工具）来求解特定区间内的概率。中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的强大论证被放在核心位置，解释了为什么无论总体分布如何，大样本均值的分布都趋于正态，这是进行统计推断的理论保障。 抽样分布的概念： 我们区分了总体分布、单个样本的分布与样本均值分布（Sampling Distribution of the Mean）。通过模拟和理论推导，读者将深刻理解抽样分布的均值、标准差（标准误）及其对参数估计的影响。 第五部分：参数估计：置信区间的构建 (Parameter Estimation: Constructing Confidence Intervals) 在无法获取总体信息时，我们如何用样本信息对总体参数做出可靠的“猜测”？ 点估计与区间估计： 本部分介绍了点估计量（Point Estimators），如样本均值 $ar{x}$ 和样本比例 $hat{p}$，并强调了它们作为无偏估计量的性质。随后，重点转向更具信息量的区间估计。 总体均值的置信区间： 讲解了在总体标准差已知（使用Z分布）和总体标准差未知（使用t分布）两种情况下，如何构建置信区间（Confidence Intervals, CI）。我们详细分析了置信水平（Confidence Level）的含义，以及样本量、标准差对区间宽度的影响。 总体比例的置信区间： 扩展到对比例参数的估计，阐述了构建比例置信区间的适用条件和计算步骤。 第六部分：假设检验的基础框架 (The Framework of Hypothesis Testing) 假设检验是统计推断的核心工具，用于基于样本证据对总体参数的特定声明做出客观的决策。 原假设与备择假设： 清晰界定原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）的构造逻辑。 检验的步骤与错误： 详解假设检验的五步流程。引入I 类错误（Type I Error, $alpha$）和II 类错误（Type II Error, $eta$）的概念，以及P值（P-value）的正确解释——它代表在原假设为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。理解P值与显著性水平 $alpha$ 的比较决策规则至关重要。 第七部分：单样本与双样本均值检验 (Tests for Single and Two Population Means) 本部分将理论框架应用于具体的统计检验。 单样本Z检验与t检验： 针对总体均值，我们学习了在已知和未知总体标准差情况下分别使用Z检验和t检验的流程。 两个独立样本的t检验： 这是应用最广泛的检验之一。我们将比较两个独立群体的均值是否存在显著差异，详细区分方差齐性（Equal Variances）和方差不齐性（Unequal Variances, Welch's t-test）的处理方法。 配对样本的t检验： 针对重复测量或匹配对象，学习如何将问题转化为对差值的单样本检验。 第八部分：比率检验与方差分析的初步 (Tests for Proportions and Introduction to ANOVA) 总体比例的检验： 学习如何对单个总体比例或比较两个总体比例的差异进行Z检验。 方差分析（ANOVA）的引入： 虽然ANOVA是更高级的主题，但本部分提供了一个重要的过渡。我们介绍方差分析的基本思想——通过比较组间变异与组内变异来判断多个独立群体均值之间是否存在差异。F统计量的直观解释被重点强调。 第九部分：卡方检验与关联性分析 (Chi-Square Tests and Analysis of Association) 本部分侧重于定性数据（分类数据）的分析。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit）： 如何检验观察到的频数分布是否与某个理论分布（如均匀分布或特定比例）相符。 独立性检验（Test for Independence）： 使用列联表（Contingency Tables），检验两个分类变量之间是否存在统计学上的关联。我们详细讲解了期望频数的计算以及卡方统计量的构建。 第十部分：相关与回归分析 (Correlation and Regression Analysis) 本部分探讨变量间的线性关系。 相关性： 介绍散点图（Scatter Plots）的绘制与解读，以及皮尔逊相关系数（Pearson's Correlation Coefficient, $r$）的计算、性质和局限性。强调相关性不等于因果关系。 简单线性回归： 学习如何建立回归直线（Line of Regression），理解最小二乘法（Least Squares Method）的原理，并解释回归系数（斜率和截距）的含义。我们还将学习如何评估模型的拟合优度，包括决定系数 ($R^2$)的解释，以及对残差（Residuals）的分析，确保线性模型的假设得到满足。 结论： 本书的结构设计旨在使读者不仅能够机械地执行统计程序，更重要的是能够理解每一步背后的统计原理，培养批判性思维，并能将所学知识灵活应用于解决跨学科的实际问题。本书强调计算工具的辅助作用，但始终将理论理解置于首位。

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我对教材的实用性要求一向苛刻，毕竟学习统计学最终还是要服务于解决实际问题。这本书在这方面的表现可以说是超出了我的预期。我注意到，每一个关键概念的讲解后面，都会紧跟着一到两个“动手实践”的小模块。这些模块设计的非常精妙，它们不仅仅是重复书本上的例子，而是引入了新的、更具挑战性的数据集或研究情境。我尝试着跟着书上的步骤，用自己下载的软件进行操作，发现步骤描述得极其详尽，即便是我这个对软件操作不太熟练的人，也能轻松跟上节奏。最让我惊喜的是，书后附带的章节习题集，它的难度梯度设置得非常科学合理。前几题是基础概念的巩固，中间部分开始考察知识的融会贯通，而最后的几道“挑战题”往往需要结合好几个章节的知识点才能解出来，这对于准备期末考试或者需要进行数据分析项目的我来说，简直是量身定做。它有效地训练了我从“会做题”到“会分析”的思维跨越，这才是学习这门学科的真正价值所在。

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说实话，我本来对统计学这种需要大量抽象思维的学科抱持着敬而远之的态度，总觉得那些希腊字母和复杂的概率分布图会让我大脑宕机。然而，这本书的叙事方式却出乎我的意料。它没有一上来就用那些佶屈聱牙的术语砸向读者，而是非常巧妙地将理论知识融入到贴近生活的、甚至是有点幽默的案例场景中。比如，讲解方差分析时，作者竟然用了一个关于不同品牌薯片口感偏好的调查数据来举例，一下子就把原本高冷的统计学拉到了餐桌上，让人瞬间就能理解“变异性”到底在描述什么。这种“讲故事”的教学法，极大地降低了初学者的心理门槛。我特别欣赏作者在引入新概念时，总是先给出直观的解释，然后再逐步深入到数学推导，这种“先知其然，后知其所以然”的结构，让我的学习过程非常顺畅，很少出现“为什么是这样”的卡壳点。即便是那些涉及到回归分析和假设检验的复杂章节，作者也通过大量的图表和对比，确保读者能够真正把握住核心思想，而不是死记硬背公式。这本书真正做到了把复杂的知识“翻译”成我们可以理解的语言。

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坦白说，市面上很多统计教材的排版和图示质量实在不敢恭维，经常出现图表和文字描述脱节，或者关键公式被挤在一堆文字中难以辨认的情况。这本书在这方面的质量控制达到了教科书级别的标杆水准。我尤其想提一下它对图形化展示的重视程度。无论是直方图、箱线图还是散点图，它们的清晰度和美观度都非常高，色彩的搭配也经过精心设计，有效地突出了数据分布的关键特征，让原本抽象的统计量变得一目了然。更值得称赞的是，作者在介绍各种检验方法（比如t检验、ANOVA）时，经常会用流程图或决策树的形式来展示选择哪个检验方法的逻辑路径，这对于梳理复杂的统计决策过程至关重要。我常常在复习时，只需要看一眼那些关键的流程图，就能立刻回忆起整个分析的脉络，这比单纯依赖文字描述效率高太多了。可以说，这本书的版式设计绝非装饰，而是深度参与了知识传达过程，使得学习路径更加清晰和直观。

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作为一个略微有些“技术洁癖”的学生，我对于教材的“与时俱进”程度非常关注。毕竟，统计学作为一门应用科学，其工具和方法论总是在不断发展的。这本书虽然是第八版，但它非常聪明地将传统核心理论与现代计算工具的结合点做了完美的平衡。它并没有沉溺于过时的手算方法，而是将重点放在了如何使用现代统计软件来处理真实世界中的复杂数据，这一点非常重要。书中对数据清洗、异常值处理以及模型假设检验的讨论，都体现了当前数据科学领域的主流思维方式。此外，它在讲解概念时，经常会提及一些最新的研究应用方向，比如如何用统计思维去解读A/B测试的结果，或者如何理解机器学习模型中的残差分析。这种前瞻性的视角，让我感觉自己学到的不仅仅是冷冰冰的理论公式，而是真正具备了应对未来数据挑战的思维工具箱。这本书让我相信，我所掌握的知识是与当前行业标准接轨的，为我未来的学术或职业发展打下了坚实且现代的基础。

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这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种沉稳中带着一丝现代感的蓝色调，配上清晰易读的字体，瞬间就给人一种专业且可靠的印象。我特地在图书馆里找了好几本同类教材对比了一下，这本书的装帧质量明显更胜一筹，拿在手里沉甸甸的，感觉内容也会非常扎实。内页的纸张选择也很到位，光线不好的地方阅读起来也不会感到刺眼，这对于需要长时间盯着书本学习的学生来说，无疑是一个巨大的加分项。更别提它在细节上的用心之处，比如章节标题的区分度极高，即使用户没有频繁翻阅目录，也能很快定位到自己需要复习的部分。而且，随书附带的那个小工具包——虽然我得承认，一开始我对这种“附赠品”是持怀疑态度的——结果发现里面的快速参考卡简直是救命稻草，把那些复杂的公式和定义都浓缩提炼出来了，应急查阅效率极高，比翻好几百页教材要快多了。总而言之，从拿到书的那一刻起，就能感受到出版方对这本书的重视程度，它不仅仅是一堆知识的堆砌，更像是一个经过深思熟虑的学习伙伴的实体呈现，极大地提升了我的阅读体验和学习的仪式感，让我更有动力去啃下那些看似枯燥的统计学概念。

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