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出版者:

作者:翁翼飞

出品人:

页数:215

译者:

出版时间:2010-1

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787564605568

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数理统计
• 统计建模

书籍名称：《应用统计学》 书籍简介 一、 核心主题与目标读者群 本书旨在系统阐述和深入探讨现代统计学原理在实际问题中的应用，特别是面向那些需要在商业决策、科学研究、工程实践、社会调查等领域进行数据分析与解释的专业人士和学生。我们的目标受众包括但不限于：经济学、金融学、市场营销、公共管理、生物科学、环境科学、工程技术等领域的本科高年级学生、研究生、数据分析师、科研人员及行业管理者。 本书的构建哲学是“理论指导实践，实践深化理论”。我们深知，纯粹的理论推导往往枯燥乏味，而脱离理论的蛮力计算又容易导致误判。因此，本书力求在严谨的数学基础之上，穿插大量贴近实际的案例，帮助读者理解“为什么”要使用某种方法，以及“如何”在真实世界的数据集中有效地部署这些工具。 二、 章节内容深度剖析 本书共分为十六章，结构清晰，层层递进，从基础概念出发，逐步过渡到高级模型构建与时间序列分析。 第一部分：统计学基础与描述性分析 (第1-3章) 第1章：统计学的基本概念与数据类型 本章是全书的基石，详细区分了总体与样本、参数与统计量、概率分布与抽样分布的核心区别。特别强调了定性数据与定量数据（离散与连续）的转换与处理，为后续的统计推断奠定概念基础。内容深入探讨了测量的四个层次：定类、定序、定距、定比，并分析了不同测量尺度对统计方法选择的限制。 第2章：数据的可视化与集中趋势的度量 本章聚焦于“描述”数据。我们不仅介绍了均值、中位数、众数这三大集中趋势的计算与适用场景，还着重分析了在存在极端值（Outliers）时，不同度量指标的稳健性差异。在可视化方面，除了基础的直方图、箱线图，还引入了小提琴图（Violin Plot）和散点图矩阵（SPLOM）的应用，以揭示高维数据的初步结构。 第3章：数据变异性与分布形态的分析 变异性（方差、标准差、极差、四分位距）的分析是理解数据离散程度的关键。本章详细阐述了方差的分解原理，并引入了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，用于定量评估数据分布的非对称性和尾部厚度。内容中包含对正态分布（Normal Distribution）的严格定义及其在统计推断中的核心地位的论述。 第二部分：概率论基础与抽样分布 (第4-5章) 第4章：概率论基础回顾 本章侧重于概率论在统计决策中的应用。涵盖了条件概率、贝叶斯定理的推导与应用，并详细解析了二项分布、泊松分布以及连续型变量中的均匀分布和指数分布。重点分析了如何运用概率理论来构建风险评估模型。 第5章：抽样理论与中心极限定理的威力 这是统计推断的桥梁。本章详细讲解了简单随机抽样、分层抽样和系统抽样的实施方法及各自的优缺点。最核心的部分是对中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的深入剖析，解释了CLT如何使得无论总体分布形态如何，样本均值的分布在样本量足够大时趋于正态分布，这是后续所有区间估计和假设检验得以成立的数学保证。 第三部分：统计推断的核心方法 (第6-9章) 第6章：参数的点估计与区间估计 本章引入了矩估计法（Method of Moments）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）这两种主要的参数估计方法。在区间估计方面，重点讲解了基于Z分布、t分布、$chi^2$分布和F分布构建置信区间的具体步骤和实际意义，并讨论了预见区间（Prediction Interval）与置信区间（Confidence Interval）的区别。 第7章：单样本与双样本的假设检验 本章是应用统计学最常用也最关键的部分。系统讲解了Z检验、t检验（单尾与双尾）的完整流程，包括原假设的建立、检验统计量的计算、P值的确定与决策规则。内容特别强调了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡，并引入了功效（Power）的概念。 第8章：方差分析（ANOVA） 本章从单因素方差分析（One-Way ANOVA）入手，深入剖析了F统计量的构造原理及其与t检验的关系。随后扩展到双因素方差分析（Two-Way ANOVA），重点分析了因子间的交互作用（Interaction Effect）的检验与解释。书中提供了一个详细的ANOVA表构造指南，确保读者能准确理解自由度和均方平方（Mean Square）的含义。 第9章：非参数检验方法 当数据不满足正态性或尺度要求时，非参数方法至关重要。本章介绍了符号检验（Sign Test）、Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U Test）、Kruskal-Wallis H 检验等，并提供了何时选择非参数检验的决策树，强调了其在小样本或顺序数据分析中的优势。 第四部分：回归分析与模型构建 (第10-13章) 第10章：简单线性回归模型 本章详细推导了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，旨在最小化残差平方和。内容涵盖了回归系数的解释、$R^2$ 值的含义、以及对回归模型的假设检验（对斜率的显著性检验和模型的整体拟合优度检验）。 第11章：多元线性回归与模型诊断 将简单线性回归扩展到包含多个预测变量的情形。本章着重讲解了多重共线性（Multicollinearity）的识别（如使用方差膨胀因子VIF）、变量选择技术（逐步回归法、AIC/BIC准则）以及异方差性（Heteroscedasticity）的检验（如Breusch-Pagan检验）与处理（如使用加权最小二乘法WLS）。 第12章：广义线性模型（GLM）导论 本章处理非正态响应变量，是现代统计建模的基石。重点介绍了逻辑回归（Logistic Regression），用于二元分类问题的建模，详细解释了Logit变换、Odds Ratio的计算与解释。此外，也初步介绍了泊松回归（Poisson Regression）在计数数据分析中的应用。 第13章：模型选择与拟合优度评估 本章关注如何判断模型是否“好”。除了传统的F检验和t检验，本章深入探讨了残差分析（Residual Analysis）的图形化诊断工具，如残差-拟合值图、正态Q-Q图，并讲解了如何使用AIC、BIC等信息准则进行模型间的比较和选择。 第五部分：高级应用与时间序列 (第14-16章) 第14章：分类数据分析与卡方检验 本章专门处理计数数据。详细阐述了拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence），并介绍了列联表（Contingency Table）的分析，包括相对风险（Relative Risk）和优势比（Odds Ratio）的计算。 第15章：随机变量的联合分布与协方差分析 本章回归概率基础，但侧重于多变量数据的关系刻画。深入探讨了期望值、协方差和相关系数在联合分布下的性质。这是理解因子分析和主成分分析（PCA）等多元统计技术的前提。 第16章：时间序列分析简介 针对具有时间依赖性的数据。本章介绍了时间序列的基本特征，如趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动。核心内容包括平稳性（Stationarity）的检验（如ADF检验）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，以及对简单的平滑法（如移动平均）和ARIMA模型结构的初步介绍。 三、 本书的特色与优势 1. 软件兼容性强： 书中所有案例均提供了使用R语言和Python（Pandas/StatsModels/Scikit-learn库）的实现代码片段，确保读者能够将理论知识直接转化为实际操作能力。 2. 侧重商业/研究案例驱动： 避免了纯粹的数学推导堆砌，每个核心概念都伴随着一个来自金融风控、质量控制、医学试验或市场调研的真实数据集案例，使抽象概念具象化。 3. 强调统计思维： 本书的核心价值在于培养读者的批判性思维。我们不仅教读者“如何计算”，更着重于教读者“何时计算”以及“计算结果的实际含义和局限性”，避免“数据挖掘陷阱”。 本书是一部全面、实用且深入的统计学应用指南，旨在帮助读者跨越理论与实践之间的鸿沟，真正掌握利用数据做出科学决策的能力。

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这本书简直是统计学领域的“武功秘籍”！我之前对各种复杂的公式和模型总是望而生畏，感觉自己像是刚踏入江湖的愣头青。但自从接触了这本书，那种迷茫感彻底烟消云散了。它不像那种冷冰冰的教科书，堆砌着晦涩难懂的理论，而是像一位经验丰富的大侠，循循善诱地引导我。书中的案例分析尤其精彩，每一个例子都紧密贴合实际生活或商业场景，让我瞬间就明白了某个统计方法背后的真正意义和应用价值。作者的叙述方式非常生动，仿佛在与读者面对面交流，把那些看似高深的概率分布、回归分析、假设检验，讲得通俗易懂，甚至带着一丝幽默感。读完前几章，我竟然发现自己能主动去思考如何用数据来解决手头遇到的问题了，这种思维上的转变比学会任何一个公式都要宝贵。这本书真正做到了“授人以渔”，让我对数据分析的未来充满了信心。

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说实话，市面上关于统计学的书籍汗牛充栋，很多都厚得吓人，但读完后总觉得少了点什么，要么是理论过于抽象，要么是应用过于肤浅。这本书巧妙地找到了一个黄金分割点。它的内容安排非常注重实用性，几乎每一章结束都会有一个“实践挑战”环节，这些挑战都不是那种教科书式的简单计算，而是需要读者综合运用前面所学知识进行判断和选择的综合题。这迫使我必须动手去实践，而不是仅仅停留在被动接受信息的阶段。对于我这种偏向实战的职场人士来说，这种“即学即用”的学习模式无疑是最高效的。而且，书中对不同统计方法的优缺点比较分析得非常中肯，没有鼓吹某一种方法是万能的，而是强调了“选择合适工具”的重要性。

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我必须承认，我原本对这本关于“应用统计学”的书抱有很高的期望，希望能找到一本能真正帮助我提升工作效率的工具书。然而，这本书的深度和广度超出了我的想象。它不仅仅停留在基础概念的罗列上，而是深入探讨了许多在实际工作中经常遇到的“灰色地带”问题。比如，如何处理异常值？模型选择的标准究竟是什么？当数据不满足正态分布假设时，我们应该怎么办？这些都是我在实际工作中摸爬滚打多年都感到棘手的问题，而这本书给出了非常详尽且具有建设性的解决方案。它的结构组织非常清晰，从描述性统计到推断性统计，再到更高级的多元分析，层层递进，逻辑严密得像一座精密的钟表。更让我惊喜的是，书中对于软件操作的结合也处理得非常到位，它没有陷入工具本身的泥沼，而是强调了工具背后的统计思想，这才是真正的高手风范。

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这本书的排版和设计也值得称赞，这对于一本技术类书籍来说，绝对是加分项。清晰的图表、合理的留白，让长时间阅读也不会感到视觉疲劳。特别是书中穿插的一些历史小故事，讲述了某些统计方法的诞生背景，这让原本冰冷的数学概念变得有血有肉，充满了人性的光辉与智慧的碰撞。比如，关于中心极限定理的那个段落，作者不仅解释了它的数学原理，还描绘了早期的统计学家是如何通过无数次的观察和实验才得出这个深刻结论的。这极大地激发了我对这门学科的兴趣。它不只是教我“如何做”，更重要的是告诉我“为什么要去这样做”，这种深层次的激励，让我在面对复杂的回归模型时，也能保持一份敬畏和探索的热情。

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这本书的文字风格非常有特点，读起来不像是在啃一本学术著作，反而更像是在聆听一位资深行业专家分享他的“独门秘籍”。作者在讲解复杂概念时，总能精准地把握住读者的认知节奏，懂得何时该快刀斩乱麻，何时又需要慢火细炖。比如，在讲解贝叶斯统计思想时，作者用了好几个生活化的比喻，将那种“先验概率”和“后验概率”的动态更新过程描绘得栩栩如生。我特别欣赏书中对统计学“哲学”层面的探讨，它提醒我们，统计结果的解释远比计算本身更重要。很多人只关注于得出P值是多少，这本书却引导我们去思考：这个P值对我们的业务决策意味着什么？这种对结果的批判性审视，是这本书给我带来的最大财富。它让我从一个单纯的“数据使用者”转变成了一个“数据思考者”。

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