Introduction to Practice Statistics (3rd Edition, with CD-ROM) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W.H. Freeman & Company

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-07

价格:USD 104.40

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716734581

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Introductory
• Textbook
• CD-ROM
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• College

统计学基础入门与实践：探索数据的力量 (第四版) 本书致力于为初学者和希望夯实基础的学习者提供一个全面、易懂且注重实践的统计学导论。 我们深知统计学在现代科学、商业决策乃至日常生活中扮演着越来越重要的角色，因此，本教材的设计目标是打破传统统计学教材的刻板印象，以清晰的逻辑和丰富的实例，引导读者真正掌握从数据收集到得出可靠结论的全过程。 本书的适用范围极为广泛，无论是社会科学、生物学、心理学、经济学、商科专业，还是任何对数据驱动决策感兴趣的自学者，都能从中获益。我们假设读者对高等数学的掌握程度有限，因此，本书着重于概念的理解和应用，而非复杂的数学推导。 所有的核心概念都通过直观的解释、生动的类比以及精心设计的图表来呈现。 第一部分：统计学的基石与描述性统计 本部分为后续的推断性统计打下坚实的基础。我们将从最基础的“什么是数据”和“为什么要进行统计分析”开始，建立起统计思维。 第一章：统计学的视角与数据景观 本章首先界定了统计学的核心任务——从样本推断总体。我们将详细介绍数据类型（定性数据与定量数据，名义、顺序、间隔、比例尺度）的区分及其对后续分析方法选择的重要性。随后，深入探讨数据来源的可靠性问题，包括抽样设计（如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样）的介绍，并强调变量的定义与测量在研究中的关键作用。我们还会简要讨论统计学在伦理学上的责任，警示数据误用和偏见引入的风险。 第二章：整理与可视化数据 原始数据往往是杂乱无章的，本章的核心在于如何将原始数据转化为有意义的频率分布。我们将系统介绍单变量数据的展示方法，包括频率表、累积频率表。图形化展示是理解数据分布的利器，我们将详细讲解直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）的绘制与解读，以及针对分类数据的条形图（Bar Charts）和饼图（Pie Charts）。重点在于识别分布的形状（对称、偏态、双峰性）和离群值的初步识别。 第三章：描述性统计量——数据的中心与变异 本章聚焦于用数字来概括数据集的特征。我们首先讲解集中趋势的度量：均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的计算及其各自的优缺点，尤其讨论中位数在处理偏态数据时的优势。随后，我们将深入探讨变异性（Variability）的度量，这是统计学中至关重要的环节。我们将详细介绍极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的计算及其统计学意义。最后，引入四分位数（Quartiles）和箱线图（Box Plots）来描述数据的分布范围和识别异常值，提供了一个强大的可视化工具来比较不同数据集的分布特征。 第二部分：概率论基础与抽样分布 概率论是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。本部分将建立必要的概率框架，并引入统计推断的核心——抽样分布的概念。 第四章：概率基础与随机变量 本章旨在建立清晰的概率思维。我们将从基本概率概念入手，如实验、样本空间、事件。详细阐述概率的运算规则，包括加法法则、乘法法则（条件概率与独立性）。我们将特别关注贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的应用，展示如何根据新信息更新原有信念。随后，概念过渡到随机变量，区分离散和连续随机变量，并介绍概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF）。 第五章：重要的概率分布 本章集中讲解那些在现实世界和统计模型中频繁出现的标准分布。对于离散分布，我们将深入解析二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）的适用场景和计算方法。对于连续分布，正态分布（Normal Distribution）是本章的重中之重。我们将详细讲解正态分布的特性，并介绍标准正态分布（Z-Scores）及其在查找概率和进行标准化处理中的关键作用。还会涉及抽样分布的概念，为后续的中心极限定理做铺垫。 第六章：中心极限定理与抽样分布 本章是理解统计推断“为何有效”的关键。我们将详细阐述中心极限定理（Central Limit Theorem）的深刻含义，解释为何无论总体分布如何，大样本的均值分布都趋向于正态分布。我们将分别讨论样本均值的抽样分布（使用$Z$统计量）和样本比例的抽样分布。本章内容将使读者理解，抽样误差是一个可量化的随机现象，而非不可控的噪音。 第三部分：统计推断——区间估计与假设检验 这是本书的核心应用部分，我们将学习如何基于样本数据对总体参数做出合理的推断。 第七章：置信区间估计 本章聚焦于区间估计，即如何提供一个“范围”而非单一的点估计来表达对总体参数的不确定性。我们将详细讲解总体均值（已知和未知总体标准差时）的置信区间的构建和解释，引入$t$分布在小样本情景下的应用。同时，也会覆盖总体比例的置信区间估计。强调置信水平（Confidence Level）的含义及其与区间宽度的关系。 第八章：假设检验基础与单样本检验 本章系统地介绍了假设检验的完整框架。我们将详细阐述原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）的设定，检验统计量的选择，以及P值（P-value）的正确解读。重点讲解了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡，以及检验功效（Power）的概念。随后，我们将实践单样本$Z$检验和单样本$t$检验来对总体均值进行检验。 第九章：比较两个总体的推断 真实世界的研究往往涉及比较两组。本章将扩展到双样本推断。我们将学习两个独立样本均值的比较（配对样本$t$检验和独立样本$t$检验，包括等方差和不等方差的假设条件处理），以及两个总体比例的比较。本章的重点在于如何根据研究设计（是否配对、独立性假设）正确选择适用的检验方法。 第四部分：扩展的推断技术与模型建立 本部分将介绍更高级的推断工具，并引入多个变量分析的基础。 第十章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多总体均值时，方差分析（ANOVA）是更合适的工具。本章将详细解释单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即如何通过比较组间变异与组内变异来判断均值是否存在显著差异。我们将介绍$F$统计量的性质，以及在ANOVA结果显著后，如何使用事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD）来确定具体是哪几对均值之间存在差异。 第十一章：卡方检验：分析分类数据 本章专注于分析分类变量之间的关系。我们将深入探讨拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）用于判断样本是否符合预期的分布。更重要的是，我们将详细介绍独立性检验（Test of Independence），用于确定两个分类变量是否相关，并通过列联表（Contingency Tables）的分析来量化这种关系。 第十二章：简单线性回归与相关性 本部分进入回归分析的殿堂，这是统计建模的基石。我们首先介绍相关系数（Pearson's $r$）来量化两个连续变量之间线性关系的强度和方向。随后，我们将构建简单线性回归模型：如何计算最小二乘回归线（Least Squares Line），如何解释回归系数（截距和斜率）。本章还将讲解拟合优度（$R^2$）以及如何对模型的残差进行分析，以确保模型的有效性。 --- 贯穿全书的特色： 注重软件应用： 每章末尾都设有“数据分析实践”环节，提供使用主流统计软件（如R或SPSS的等效操作说明，但不依赖于特定软件的输出截图）来执行所学分析的指导步骤，强调真实数据操作能力。 现实世界案例： 所有理论解释都紧密围绕来自心理学、市场研究、环境科学等领域的真实或高度仿真的数据集，确保知识的可迁移性。 关键概念回顾： 章节末提供简洁的“核心术语速查表”和“本章小测验”，帮助读者巩固记忆。

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坦白说，我以前对统计学的理解非常肤浅，总觉得那是一门高冷且与我无关的学科。直到我接触到《Introduction to Practice Statistics》，才发现统计思维的力量是如此强大。这本书的语言风格有一种独特的魅力，它将严谨的逻辑用一种近乎故事化的方式娓娓道来。作者在解释中心极限定理这种看似抽象的概念时，竟然能用掷骰子和排队等待的场景来比喻，瞬间拉近了与读者的距离。它成功地将一门看似高深的学科“平民化”了。对于那些渴望真正掌握统计学，而不是仅仅应付考试的读者来说，这本书的价值无法用价格衡量。它提供的不仅仅是知识点，更是一种看待和分析问题的新视角，一种严谨而务实的科学态度。这本书真正做到了让人爱上学习统计，并且学以致用。

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这本书简直是统计学入门的宝藏！我本来对那些复杂的公式和理论望而生畏，觉得统计学就是一堆枯燥的数字游戏。但是《Practice Statistics》的第三版，尤其是配上了那个CD-ROM，彻底颠覆了我的看法。作者的叙述方式非常亲和，就像一个耐心的老师手把手地带着你从最基础的概念开始走。他们没有急于抛出那些拗口的数学定义，而是先用大量贴近生活的例子来阐述“为什么我们需要统计”。比如，他们会讨论日常生活中如何判断一个新产品是否真的比旧的好用，或者如何解读新闻报道中的民意调查数据。这种以应用为导向的教学方法，让我第一次真正理解了统计学的力量——它不是为了计算而计算，而是为了更好地理解世界。更让我惊喜的是，书中的排版设计非常人性化，图表清晰直观，那些需要反复推敲的公式旁边总有详细的文字解释和步骤分解，几乎没有让人感到困惑的“黑箱操作”。

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作为一本面向实践的教材，它在处理现代统计学工具的应用方面做得非常到位。我特别喜欢它在讲解SPSS或R语言基础操作时的那种务实态度。它没有陷入编程语言的细节泥潭，而是专注于如何将统计理论转化为软件中的实际操作步骤，这一点对于许多需要快速产出分析报告的职场人士来说，价值千金。例如，它对数据清洗和异常值处理的介绍，不像其他书那样轻描淡写，而是强调了在真实世界的数据中，数据“脏”是常态，并提供了实用的预处理技巧。这种对现实世界复杂性的承认和应对，使得这本书的指导性极强。它不仅仅是一本理论书，更像是一本“统计实战手册”，教会你如何处理那些不完美的数据集，并得出可靠的结论，这在学术和商业分析领域都是至关重要的能力。

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说实话，当我翻开这本教材时，最吸引我的是它对“实践”二字的强调。很多统计教材只会告诉你“怎么做”，但这本书却花了大篇幅解释“为什么要这么做”。特别是对于像我这种非数理背景出身的学生来说，那种深入浅出的讲解方式简直是救命稻草。举个例子，讲到假设检验的部分，它不是简单地抛出一个p值或者显著性水平的定义，而是通过一系列真实的商业案例来展示，在一个充满不确定性的决策环境中，我们如何运用统计思维来降低风险。那个附带的光盘内容更是锦上添花，里面包含的案例数据和软件操作演示，让我可以立刻上手操作，而不是停留在纸上谈兵的阶段。我记得有一次为了一个项目需要分析回归模型，书本上的步骤加上光盘里的辅助材料，让我第一次成功地跑出了一个看起来专业且有意义的结果，那种成就感是无可替代的。这本书真正做到了理论与实践的无缝对接。

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对于想自学统计学的人来说，这本书的结构安排简直是教科书级别的典范。它非常注重逻辑的递进性，每一章的内容都是在前一章的基础上构建起来的，保证了学习的连贯性。我最欣赏的是它对不同统计工具适用情境的区分。很多教材会把t检验、方差分析、卡方检验等概念混在一起讲，让人分不清该用哪个。而这本书巧妙地通过“数据类型”和“研究目的”这条主线来组织内容，让你在面对实际问题时，能够迅速定位到最合适的分析方法。而且，书中的习题设计也极其用心，从基础的计算题到需要整合多个概念才能解决的综合应用题，梯度设置得非常合理。做完一章的习题，你会感觉自己对该主题的掌握程度已经提升了一个档次，而不是仅仅完成了任务。那种“豁然开朗”的感觉，只有真正啃完这本书的人才能体会到。

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