Elements of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:FT Prntcr Hl

作者:F. Daly, D.J. Hand, M.C. Jones, A.D. Lunn and K.J. McConway

出品人:

页数:682

译者:

出版时间:1995

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780201422788

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 数学
• 高等教育
• 统计方法
• 统计建模
• 学术研究
• 统计学教材

深入浅出：现代数据分析与推断的基石 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的统计学基础，其核心目标是培养读者运用数据进行严谨推理和有效决策的能力。我们摒弃了传统教材中过于繁琐的数学推导，转而强调统计学思想的内在逻辑、核心概念的直观理解以及实际应用中的工具掌握。它不仅仅是一本关于公式和定理的汇编，更是一本关于“如何用数据说话”的实用指南。 第一部分：数据的语言与描述 统计学的起点是对现实世界现象的量化和组织。本部分将带领读者从最基础的数据采集和整理开始，构建起对数据的初步认识。 第一章：统计学导论与数据类型 本章首先界定了统计学的核心范畴——描述性统计与推断性统计。我们将详细区分不同类型的数据（定性数据、定量数据，以及离散型与连续型数据），并阐述每种数据类型对后续分析方法的限制与适用性。数据来源的可靠性与潜在偏差的识别是本章的重点，强调了“垃圾进，垃圾出”的原则在数据科学中的重要性。此外，我们还会探讨数据可视化的基础原则，如直方图、箱线图和散点图的构建，以及如何通过视觉方式快速识别数据的分布特征和异常值。 第二章：集中趋势、离散程度与分布形状 如何用简洁的数字概括一组数据的“中心”在哪里？本章深入探讨均值、中位数和众数这三种集中趋势度量，并分析它们在面对偏态分布和异常值时的优缺点。接着，我们将转向离散程度的度量，详细解析方差、标准差和四分位距（IQR）的计算与意义。理解数据是如何分散的，与理解数据的中心在哪里同等重要。最后，本章将引入偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，帮助读者建立起对数据分布形状的直观理解，这是后续参数检验选择的基础。 第二部分：概率论与抽样分布：推断的桥梁 统计推断的基石建立在概率论之上。本部分将从概率的基本法则出发，过渡到如何从有限的样本推断出无限的总体。 第三章：概率论基础与随机变量 本章从事件、样本空间、条件概率和独立性等基本概念入手，为复杂的概率模型打下基础。我们重点介绍了离散概率分布（如二项分布和泊松分布）和连续概率分布（如均匀分布）。特别地，本章会详尽解释随机变量的概念，以及如何计算其期望值和方差，为期望在统计决策中的应用做铺垫。 第四章：正态分布与中心极限定理 正态分布，被誉为“统计学的瑞士军刀”，是本章的核心。我们将详细描述正态分布的特性，并教授如何使用Z分数进行标准化处理，从而在不同分布之间进行比较。然而，本书的真正关键点在于中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）。我们通过直观的例子和模拟说明，即使原始总体分布不呈正态，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布也会趋向于正态分布。CLT的理解是连接描述性统计与推断性统计的逻辑枢纽。 第五章：抽样方法与误差估计 有效的推断依赖于良好的抽样。本章详细对比了各种抽样技术，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，并讨论了如何在实际操作中最大限度地减少选择偏差。我们还将介绍抽样误差的概念，并引出标准误差（Standard Error）——即估计量（如样本均值）的变异程度，这是构建置信区间和进行假设检验的核心度量。 第三部分：统计推断的核心方法 掌握了概率和抽样分布后，我们便进入统计推断的实战环节——如何基于样本数据对总体参数做出量化结论。 第六章：置信区间估计 置信区间是量化不确定性的最有力工具。本章详细阐述了如何为总体均值、总体比例和总体方差构建置信区间。我们将区分Z分布和t分布的使用场景，深入剖析置信水平（如95%或99%）的实际含义，并强调“区间估计”比“点估计”在信息传递上的优越性。同时，我们会探讨样本量对区间宽度的影响。 第七章：假设检验的基本框架 假设检验提供了一种系统化的方法来评估基于证据的声明。本章构建了假设检验的完整逻辑流程：建立零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），选择检验统计量，计算P值，并作出决策。我们对I型错误（$alpha$）和II型错误（$eta$）进行了深入的探讨，并引入了功效（Power）的概念，以确保检验的科学性和有效性。 第八章：单样本与双样本均值检验 本章是假设检验的实操演练。我们将详细讲解针对单个总体的Z检验和t检验，以及比较两个独立样本或配对样本均值的t检验。对于何时使用配对样本检验、方差齐性检验（如Levene检验）的重要性，以及当方差不齐时应采用Welch校正的策略，都将进行细致的讲解和案例演示。 第九章：分类数据分析与卡方检验 当数据为计数或分类时，统计工具也随之改变。本章专注于卡方（Chi-Square）统计量的应用，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence）。我们将通过大量的列联表案例，展示如何评估两个分类变量之间是否存在关联，并讨论期望频数过小的限制及其修正方法。 第四部分：超越均值：方差分析与回归 现代统计学需要处理多个变量之间的复杂关系。本部分将把读者的视野从单一变量的比较扩展到多变量模型的建立。 第十章：方差分析（ANOVA） 方差分析是比较三个或更多组均值的强大工具。本章从单因素方差分析（One-Way ANOVA）入手，解释其核心思想是比较组间变异与组内变异的比率（F统计量）。随后，我们将介绍如何使用事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey HSD）来确定具体是哪几组之间存在显著差异。对于涉及两个因素的复杂设计，本章也涵盖了双因素方差分析及其交互作用的解释。 第十一章：简单线性回归与相关分析 本章开启了变量间关系探索的新篇章。我们首先定义相关系数（Pearson's $r$）及其在衡量线性关系强度和方向上的作用。随后，我们深入探讨简单线性回归模型：最小二乘法的构建、回归方程的解释（截距与斜率的意义）、$R^2$的解释，以及如何检验回归系数的显著性。本章特别强调了回归模型的假设（残差的正态性、独立性、同方差性）以及残差分析的重要性。 第十二章：非参数统计方法简介 并非所有数据都服从正态分布，并非所有研究设计都能满足参数检验的严格假设。本章作为补充，介绍了应对非参数数据的常用工具，包括符号检验（Sign Test）、Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U Test）以及Kruskal-Wallis H检验，使读者能更全面地应对现实中复杂多变的原始数据。 结语：统计思维的形成 本书的最终目标是让读者建立起一种批判性的“统计思维”。这意味着不仅要学会运行分析，更要懂得何时应用、如何解释结果，以及最关键的——如何识别和批判性地看待他人使用统计数据得出的结论。掌握了这些工具，读者将能更自信地航行于数据驱动的现代世界。

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这本被誉为统计学基石的著作，其厚重的篇幅和严谨的逻辑结构，无疑是对任何渴望深入理解数据科学奥秘的学习者的巨大挑战与馈赠。初次翻开，迎面扑来的便是对概率论基础近乎苛刻的追溯，作者似乎并不满足于读者已有知识的表面，而是执意要将每一个基本假设都打磨得如同钻石般清晰。我花了整整一周的时间，仅仅沉浸在描述性统计那一片看似寻常的土地上，细细品味着均值、中位数、众数在不同分布形态下所展现出的微妙差异。作者对于偏态和峰度的阐述，绝非教科书式的简单定义，而是辅以了大量精心构造的、甚至有些反直觉的例子，让人不得不停下来，用纸笔演算，真正体会到“数”背后的“形”。尤其是在探讨数据的可视化表示时，那种对图形误导性的深刻警示，简直像一记当头棒喝，让我对过去那些自以为是的数据解读方式产生了强烈的自我怀疑。这本书的语言风格极其内敛，仿佛一位不苟言笑的大学教授，每一个论断都基于坚实的数学推导，没有丝毫花哨的修饰，需要读者具备极强的专注力和对细节的捕捉能力，方能跟上其思维的步伐。它更像是一份需要时间去消化的密室档案，而不是可以快速浏览的畅销读物。

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说实话，我是在一个非常功利的驱动下接触到这本书的——我需要一个能帮我彻底搞定高级计量经济学建模的“武功秘籍”。起初我对其中大量的公式和符号感到畏惧，感觉自己像个闯入数学迷宫的旅人。但随着我硬着头皮深入到推断统计的部分，尤其是当涉及到最大似然估计（MLE）的章节时，我才发现，这本书的真正魅力在于其无与伦比的系统性和连贯性。它不是孤立地介绍各种检验方法，而是将它们置于一个统一的统计推断框架之下，清晰地勾勒出“我们如何从样本推断总体”这一核心问题的完整逻辑链条。作者在解释大数定律和中心极限定理时，运用的类比和直觉引导非常到位，使得那些曾经在我脑海中模糊不清的概率极限概念，仿佛被一束强光照亮，豁然开朗。我尤其欣赏其对假设检验中“第一类错误”与“第二类错误”权衡的讨论，它不再是一个抽象的统计术语，而被赋予了实际决策的重量和成本，这对我后来的商业决策模拟产生了深远的影响。这本书的价值，不在于你读了多少遍，而在于你消化了多少次那些看似简单的、却蕴含巨大推导力的数学构造。

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这部作品的真正深度，体现在它对“模型选择”和“模型评估”的深刻洞察上。它没有提供一个万能的模型选择公式，而是通过对比AIC、BIC等信息准则的内在机制和适用场景，教会读者如何根据具体问题和数据特性做出明智的权衡。我花费了大量时间研究了交叉验证技术，作者对其在偏差-方差权衡中的作用的论述，让我对模型过拟合的危险性有了全新的认识。与市面上许多只关注“如何跑模型”的书籍不同，这本书的核心始终是“如何证明你的模型是有效的，以及在何种程度上是有效的”。它对稳健统计（Robust Statistics）的介绍，虽然简略，却点明了在现实世界中数据污染的普遍性，提醒我们不能盲目信任基于正态性假设的检验结果。总而言之，这本书是一座知识的高塔，攀登的过程注定是艰辛的，但一旦站在顶端，俯瞰整个统计学领域时，那种对知识的掌控感和清晰度，是任何其他入门读物都无法给予的。它真正培养的是一种统计学家的思维方式，而非仅仅是技术操作员的技能。

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坦白地说，这本书的阅读体验是相当“硬核”的，它不适合那些只想了解几个SPSS或R命令的初学者。当我试图把它推荐给我的统计学入门朋友时，他很快就在方差分析（ANOVA）的复杂表格中迷失了方向。但这正是其无可替代的价值所在——它强迫你直面统计学的数学本质。书中对贝叶斯推断的介绍，虽然篇幅相对较少，但其切入点非常高屋建瓴，它将贝叶斯方法置于与频率学派方法平行的地位进行对比，而不是简单地将其视为一种“替代品”。作者通过对先验信息和后验分布的精妙阐释，成功地揭示了两种哲学观在处理不确定性时的根本差异。我特别喜欢它在章节末尾设置的“概念辨析”部分，那些对“随机性”、“估计量一致性”等核心概念的反复锤炼，保证了读者对理论的理解不会停留在表面。这是一本需要定期回访的经典，每当我的实际项目遇到新的复杂挑战时，翻开这书的某一页，总能找到一个闪烁着智慧光芒的理论支点来支撑我的分析框架。

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我是一位对“为什么”比“是什么”更感兴趣的读者，而这本书恰恰是为我们这类人准备的。它对回归分析的介绍，简直称得上是教科书级别的典范，但它的深度远超普通教材。作者花了大量的篇幅来讨论多重共线性的识别、异方差性的后果，以及如何选择合适的残差分析方法。更让我印象深刻的是，它并未将线性回归视为终极答案，而是将逻辑斯蒂回归和泊松回归等广义线性模型（GLM）作为自然而然的延伸，清晰地阐述了它们在处理非正态响应变量时的理论优势。在阅读到非参数统计那一章时，我感到一阵惊喜，它摆脱了对数据分布的过度依赖，提供了一套更具鲁棒性的工具集。这本书的排版略显古典，图例不算花哨，但其信息的密度是惊人的。你无法“快速翻阅”，因为每一个脚注、每一个附注，都可能隐藏着一个关键的理论边界或实际应用的陷阱。我感觉自己不是在阅读一本工具书，而是在学习一套严谨的科学哲学，关于如何审慎地对待从数据中提取的每一个结论。

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超入门 // oxford A9 undergrad main text. 正文560页，自带习题解答。有意回避数学，侧重统计

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