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出版者:Addison Wesley

作者:Richard D. De Veaux

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:2008-1-19

价格:USD 155.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321500458

丛书系列:

图书标签:

textbook
Statistics
Textbook
统计学
概率论
数据分析
统计推断
假设检验
回归分析
统计建模
统计方法
入门
教材

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具体描述

KEY MESSAGE: Intro Stats, Third Edition, continues and extends the successful innovations pioneered in the DeVeaux/Velleman/Bock books, teaching statistics and statistical thinking for today's readers. This book uses a fun, conversational writing style, real data, and short, accessible chapters. The consistent Think/Show/Tell model for worked examples reinforces thinking about how to approach a statistics problem, showing how to solve it, and reporting the conclusion in the context of the problem.

KEY TOPICS: Exploring and Understanding Data; Exploring Relationships between Variables; Gathering Data; Randomness and Probability; From the Data at Hand to the World At Large; Learning about the World; Inference When Variables are Related

MARKET: For all readers interested in Statistics.

《数据背后的故事：一位统计学探索者的手记》在信息爆炸的时代，数据如同浩瀚的星辰，它们以惊人的速度生成、累积，隐藏着规律、趋势，甚至未来的模样。然而，这些原始的数据本身，不过是一串串冰冷的数字，它们需要被理解、被解读，才能显露出背后丰富而深刻的故事。《数据背后的故事：一位统计学探索者的手记》并非一本枯燥的教科书，而是一位经验丰富的统计学实践者，在长年累月与数据为伍的过程中，所提炼、沉淀下来的心得体会与观察思考。它没有艰深复杂的数学公式推导，也没有包罗万象的统计方法罗列，而是以一种更为贴近实际应用、更具人文关怀的视角，带领读者一同踏上一段探索数据奥秘的旅程。这本书的诞生，源于作者在不同领域、不同场景下，对数据潜力的深刻体悟。从市场调研中捕捉消费者行为的微妙变化，到医学研究中解读临床试验的可靠性；从金融分析中预测市场波动的风险，到社会科学中揭示群体行为的内在机制——数据无处不在，而统计学，则是我们理解和驾驭这些数据最强大的工具。然而，统计学并非一套僵化的理论体系，它更像是一种思维方式，一种解决问题的框架。作者希望通过这本书，传递的不仅仅是“如何做”，更是“为何如此”。本书的第一部分，将从“看见数据”开始。数据并非总是以整洁的面貌呈现，它们可能散乱、可能充满噪声、可能隐含着未知的偏见。作者将分享如何以敏锐的洞察力，识别数据的潜在价值，以及在面对海量信息时，如何有效地区分噪音与信号。这包括了对数据采集过程的审视，对数据来源的质疑，以及如何通过初步的数据清洗和可视化，来获得对数据的第一印象。这里没有“应该”，只有“可以尝试”，作者鼓励读者大胆地去探索，去尝试不同的角度，去发现那些隐藏在表面之下的初步端倪。接着，我们将进入“理解数据”的核心。理解数据，意味着要超越数字本身，去探究其背后的生成机制和内在联系。作者将以生动形象的案例，阐释如何运用描述性统计，来勾勒出数据的基本轮廓，例如均值、中位数、方差等，这些看似简单的指标，却能为我们描绘出数据的“身高”、“体重”和“性格”。但更重要的是，本书将强调探索性数据分析（EDA）的重要性。EDA不仅仅是计算几个统计量，它更是一种思维的延伸，一种通过图形、表格和交互式探索，来发现数据中非凡的模式、异常值以及潜在的变量之间的关系。作者将分享一些自己多年实践中总结出的“小技巧”，如何通过巧妙的图表设计，将复杂的数据关系一目了然地展现出来，如何通过对比分析，来揭示不同群体或不同条件下的差异。在理解数据的基础上，我们便可以开始“运用数据”了。这一部分将是本书的重头戏，作者将围绕“推断”和“预测”这两个统计学的核心目标，展开深入的探讨。然而，这里的“推断”并非教条式的假设检验，而是关于如何从样本数据中，对总体做出合理的、有依据的判断。作者将以一系列引人入胜的案例，讲解如何理解置信区间，如何评估统计显著性，以及在解释这些结果时，需要注意哪些容易被忽视的陷阱。例如，当你在看到一项“统计显著”的研究结果时，你是否真正理解了它的含义？它告诉你的是“非常有可能是这样”，还是“绝对就是这样”？作者将带领读者拨开迷雾，清晰地认识到统计推断的局限性和概率性。谈到预测，本书将侧重于如何利用数据来构建模型，以预测未来的趋势或事件。但这并非是简单的“大数据算命”，而是强调模型的构建过程，包括如何选择合适的变量，如何评估模型的优劣，以及如何理解模型的解释力。作者将介绍一些常用的预测方法，但更重要的是，他将分享在实际应用中，如何根据数据的特点和问题的需求，来灵活选择和调整这些方法。例如，在预测产品销量时，仅仅考虑历史销量数据是否足够？季节性、营销活动、竞争对手的动态，又该如何纳入考量？本书将引导读者思考，如何构建一个既能准确预测，又能清晰解释的模型。贯穿全书的，是对“因果关系”的审慎追求。在现实世界中，我们常常观察到两个事物之间存在关联，但关联并不一定意味着因果。作者将深入探讨如何通过严谨的设计和分析，来尽可能地接近因果真相。这可能涉及到实验设计中的随机化和对照，也可能涉及到观察性研究中如何处理混淆变量。本书将提醒读者，在解读数据时，永远要保持批判性思维，不要轻易下结论，要问自己：“这种关联真的是因为A导致了B吗？是否存在其他可能的原因？” 更进一步，本书将触及“数据伦理”和“数据沟通”这两个在当下愈发重要的议题。数据作为一种强大的力量，其使用也伴随着巨大的责任。作者将分享如何在数据分析中，保持公平、透明和负责任的态度，避免数据被滥用或歧视。同时，将详尽阐述如何将复杂的数据分析结果，以清晰、易懂、有说服力的方式，传递给不同背景的受众。这包括了如何选择合适的图表，如何构建清晰的叙事，以及如何避免技术术语的滥用，让数据故事真正触动人心，引发共鸣。《数据背后的故事：一位统计学探索者的手记》并非意图成为一本“速成手册”，而是希望成为读者在统计学领域探索道路上的一位良师益友。作者相信，统计学并非少数人的专利，而是每一个希望在这个信息时代做出更明智决策的人，都应该具备的能力。本书的目标是激发读者的好奇心，培养他们的批判性思维，让他们在面对数据时，不再感到畏惧，而是充满信心，能够从中发现属于自己的“故事”，并用这些故事，去理解世界，去改变世界。这本书，将为你打开一扇通往数据世界的大门，让你看到，冰冷的数字背后，其实隐藏着如此生动、如此精彩的世界。

作者简介

Dick DeVeaux (Williams College) is an award-winning teacher and consultant to major corporations. His real-world experiences and anecdotes illustrate many of the chapters. Dick has taught business students at Wharton, engineering students at Princeton, and liberal arts students at Williams. Dick was recently named the 2008 Mosteller Statistician of the Year, awarded by the Boston chapter of the American Statistical Association for exceptional contributions to the field of statistics and outstanding service to the statistical community. To learn more, please go to: http://www.williams.edu/admin/news/releases/1624/.

Paul Velleman (Cornell University) is the only statistician to win the EDUCAUSE award for innovating technology for learning. The developer of ActivStats® multimedia software, Data Desk® statistics software, and the DASL online archive of teaching datasets, his understanding of using and teaching with technology informs much of the book’s approach.

David Bock (Cornell University) won awards as a high school teacher of AP calculus and statistics and was a grader for the AP Statistics program from its inception. He is now the chief extension officer for the Cornell University mathematics department in charge of outreach to K-12 teachers. Dave’s wisdom about how students learn helps to shape the book’s pedagogy.