STATISTICS--ANNOTATED INSTRUCTOR'S EDITION (ELEVENTH EDITION) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:PRENTICE/HALL

作者:MCCLAVE & SINCICH

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132069526

丛书系列:

图书标签:

• textbooks
• Statistics
• Annotated Instructor's Edition
• Eleventh Edition
• Textbook
• Higher Education
• Probability
• Data Analysis
• Regression
• Statistical Inference
• Mathematics
• Academic

统计学原理与实践：现代数据分析的基石 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的统计学导论，重点关注现代数据科学背景下的核心概念、分析技术以及批判性思维的培养。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本侧重于“如何使用统计学解决实际问题”的操作指南。 本书结构清晰，逻辑严谨，从基础的描述性统计开始，逐步过渡到推断统计学的核心——概率论基础、参数估计与假设检验，并最终涵盖了回归分析和方差分析等高级主题。我们致力于在保持数学严谨性的同时，通过大量贴近现实世界的案例和数据分析实例，使抽象的统计概念变得具体易懂。 --- 第一部分：数据的描述与可视化——统计思维的起点 本部分构建了理解统计学的基础框架，强调数据在研究过程中的重要性。 第一章：统计学的本质与数据类型 我们将探讨统计学在科学研究、商业决策乃至日常生活中扮演的角色。详细区分了定量数据与定性数据，以及它们各自适用的分析方法。着重讨论了抽样在推断过程中的关键作用，介绍简单随机抽样、分层抽样等常见抽样技术，并强调抽样偏差的识别与避免。 第二章：描述性统计：整理与展示数据 本章是数据可视化的基石。我们深入讲解如何使用图表来揭示数据背后的模式。内容涵盖： 图形展示： 直方图、茎叶图、箱线图（Box Plots）的绘制与解读，特别关注偏态、峰度及异常值的视觉识别。 集中趋势的度量： 均值、中位数和众数的计算及其适用情境的比较。 离散程度的度量： 标准差、方差、极差和四分位距（IQR）的计算，解释标准差在正态分布中的实际意义。 相对位置的度量： Z分数的引入，用于比较不同数据集中的观测值的位置。 第三章：数据的联合分析与探索性数据分析（EDA） 本章聚焦于变量之间的关系。我们介绍双变量数据的描述方法，包括： 分类数据的分析： 列联表（Contingency Tables）和卡方检验的基础应用。 定量数据的关系： 散点图的绘制与解读，初步识别线性关系、非线性关系或无关系。 相关系数（Correlation Coefficient）： 深入理解皮尔逊相关系数的含义、局限性，以及它与因果关系的区别。 --- 第二部分：概率论基础与抽样分布——推断的桥梁 统计推断建立在概率论之上。本部分旨在夯实读者对随机性、概率事件以及变量分布的理解。 第四章：概率的基本概念 本章详细阐述了概率的定义、计算规则（加法规则、乘法规则），条件概率及其在事件相互依赖性分析中的应用。重点讲解了贝叶斯定理，并展示其在逆向概率计算中的强大能力。 第五章：随机变量与概率分布 我们将随机变量的概念引入，区分离散型和连续型随机变量。 离散分布： 深入分析二项分布（Binomial）和泊松分布（Poisson），并通过实际场景确定何时使用何种分布模型。 连续分布： 详细介绍正态分布（Normal Distribution）的性质——其钟形、对称性及其重要性。Z分布表的应用、以及如何将任意正态分布数据标准化。 第六章：抽样分布——从样本到总体 这是推断统计学的关键转折点。本章聚焦于统计量（如样本均值）的分布——即抽样分布。 中心极限定理（Central Limit Theorem）： 详细阐述CLT的意义和应用范围，解释它为什么是统计推断的基石，即使总体分布未知，样本均值的抽样分布也趋于正态。 均值与比例的抽样分布： 针对样本均值（$ar{x}$）和样本比例（$hat{p}$）的抽样分布的标准差（标准误）的计算与解释。 --- 第三部分：统计推断的核心——估计与检验 本部分将概率知识转化为实际的统计推断工具，使读者能够根据样本数据对总体参数做出合理的判断。 第七章：点估计与区间估计 本章教授如何利用样本信息来估计未知的总体参数。 点估计： 介绍无偏性、有效性等估计量的优良特性。 置信区间（Confidence Intervals）： 深入推导和应用均值和比例的置信区间。详细解释“95%置信水平”的正确解读，强调区间估计相对于点估计的优势——提供估计的不确定性度量。讲解如何根据样本量和所需的精度来确定样本量。 第八章：假设检验的基础框架 本章建立假设检验的逻辑体系。 零假设与备择假设（$H_0$与$H_a$）： 严谨地定义假设，并理解其在检验中的角色。 检验统计量与P值： 解释检验统计量（如Z统计量或t统计量）的计算与意义。P值（P-value） 的概念将得到细致的剖析，澄清其作为“在零假设为真时，观察到当前样本结果或更极端结果的概率”的精确含义。 I型错误（$alpha$）与II型错误（$eta$）： 讨论统计决策的风险，以及功效（Power）的概念。 第九章：基于样本均值的假设检验（单样本与双样本） 本章将理论付诸实践，针对总体均值的检验： Z检验与t检验： 学习何时使用Z分布（已知总体标准差或大样本）和t分布（未知总体标准差且小样本）。 单样本t检验： 检验样本均值是否与某个特定值存在显著差异。 双样本t检验： 比较两个独立总体的均值是否存在显著差异（包括等方差和非等方差的假设检验）。 配对样本t检验： 处理前后测或配对观测数据。 第十章：基于比例的检验与卡方检验 针对分类数据的推断： 样本比例的Z检验： 检验一个或两个总体比例的差异。 卡方拟合优度检验（Goodness-of-Fit）： 检验观测频率是否符合预期的理论分布。 卡方独立性检验： 检验两个分类变量之间是否存在关联。 --- 第四部分：建模与关系分析——深入回归与方差 本部分超越了对单个或两个均值的比较，转向探索多个变量之间更复杂的定量关系，这是现代统计分析的核心技能。 第十一章：简单线性回归分析 本章是回归分析的入门。 最小二乘法（Least Squares）： 介绍如何拟合最佳拟合直线，并理解斜率、截距的估计值。 回归模型的假设： 详细讨论线性、独立性、正态性和等方差性（LINE）的诊断，并学习残差图的应用。 模型的评估： 解释决定系数（$R^2$）的含义，并对回归系数进行t检验和置信区间的构建。 第十二章：多重线性回归 将回归模型扩展到包含多个预测变量： 模型构建与解释： 如何解释偏回归系数，控制其他变量影响后的独立效应。 模型选择的挑战： 介绍多重共线性（Multicollinearity）的识别与影响。 变量选择技术基础： 逐步回归、向前选择等方法的概念介绍。 第十三章：方差分析（ANOVA） ANOVA是检验多个组均值是否相等的强有力工具，是t检验的推广。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 介绍F统计量的概念，理解组间变异与组内变异的比较。讲解如何通过事后检验（Post-hoc tests，如Tukey's HSD）确定具体是哪几组之间存在差异。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 探讨两个因子（Factor）及其交互作用（Interaction Effect）对响应变量的影响。 --- 附录与工具箱 附录A：统计表 提供常用的Z表、t表、$chi^2$表和F表，方便查阅和验证计算结果。 附录B：统计软件应用指南 提供使用主流统计软件（如R、Python的Statsmodels或SPSS/Excel）进行核心分析（描述统计、t检验、回归分析）的基本操作步骤和输出解读示例。重点强调如何将软件输出结果与理论知识相结合进行严谨的报告撰写。 核心特点总结： 1. 强调概念的直觉理解： 每一核心概念后都附带“概念核查”环节，确保读者能够用自己的语言描述统计思想。 2. 批判性思维训练： 穿插“陷阱与误区”提示，专门指出在P值、相关性、假设检验解释中常见的错误理解。 3. 注重数据素养： 大量使用真实、复杂的数据集进行演示，引导读者从原始数据到最终结论的完整分析流程。 4. 数学与应用平衡： 在推导关键公式时保持清晰的步骤，但最终的重点仍是公式的实际应用和结果的商业/科学解释。 本书适合统计学入门课程的学生，以及任何需要掌握数据分析基础技能的专业人士，如商科、社会科学、工程和自然科学领域的研究人员和从业者。通过对本书的学习，读者将不仅掌握统计工具，更能培养出一种基于证据和概率的科学决策思维模式。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种经典的蓝白配色，加上醒目的标题字体，散发出一种专业而沉稳的气息。我承认，最初选择它很大程度上是出于对这个领域经典教材的信赖，毕竟“统计学”这门学科的基础地位无可替代。拿到手沉甸甸的，纸张的质感也相当不错，翻阅起来手感很好，这对于一本需要反复研读的教科书来说至关重要。内页的排版布局非常清晰，图表和公式的呈现方式很有条理，即使是复杂的统计模型，也能通过适当的留白和清晰的层次划分，让人感觉不那么望而生畏。装帧的结实程度也值得称赞，考虑到我习惯在桌上摊开大量参考资料一起学习，这本书的耐用性看起来是很有保障的。整体来看，从视觉到触觉，这本书都传达出一种“严谨治学”的态度，让人在还没深入内容之前，就已经对即将开始的学习之旅充满了期待和敬意。这种外在的精心打磨，无疑为深入钻研枯燥的统计概念打下了良好的心理基础，至少在翻开它的时候，不会感到枯燥乏味，反而有种面对权威的庄重感。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体评价是：这是一部构建知识壁垒的重量级教材。它所涵盖的知识广度毋庸置疑，从描述性统计到高级推断，几乎涵盖了本科阶段统计学学习所需的所有核心内容。然而，它的“重量级”也意味着它对读者的要求极高。我个人认为，这本书最适合那些立志于在量化研究领域深耕下去的学生，或者需要一本能随时查阅严谨定义的参考书的专业人士。对于那些只想快速学会使用统计软件进行数据分析的读者，这本书的理论深度可能会成为他们前进路上的绊脚石。它更像是一部工具书和一份学术宣言的结合体，要求读者不仅要学会使用工具，更要理解工具背后的物理学原理——在这里就是数学原理。它的价值在于其提供的理论深度和严谨性，这种深度是时间沉淀下来的，是无法轻易被新兴的、更“友好”的教材所替代的，它提供了一种扎根于数学逻辑的统计学思维模式。

评分☆☆☆☆☆

从教学辅助材料的角度来看，这本书的设计思路显然是为教师服务的，这一点从其名称的某些暗示中也可以体会到。书中的某些章节后面附带的“教师注释”部分，虽然我作为学生不能直接看到所有的答案或详细解法，但其在正文中标注的那些提示性语句，已经足够引导我思考更深层次的问题，而非仅仅停留在表面计算。这些标记往往指向了知识点之间的内在联系，比如将回归分析的某些假设与方差分析的结构进行对比，这种跨章节的知识串联能力，是很多独立章节的教材所欠缺的。此外，书本中提供的各种表格和附录，排版精确，数据准确无误，这为我的期末项目提供了可靠的参考依据。虽然我没有使用过配套的教师资源包，但仅凭书本本身对概念的梳理和逻辑的层层递进，就能感受到它旨在构建一个完整的、自洽的统计学知识体系，而不是零散知识点的堆砌。

评分☆☆☆☆☆

我花了相当长的时间去适应这本教材的叙事风格，它似乎采取了一种非常注重理论推导和严密逻辑构建的路径。初学者可能会觉得开篇的概率论部分略显抽象，作者似乎没有过多地迎合“快速上手”的需求，而是坚持从最基本的公理和定义出发，一步步搭建起整个统计学的宏伟大厦。我特别欣赏它在解释一些核心概念，比如中心极限定理或者最大似然估计时所展现出的那种近乎哲学思辨的深度。它不是简单地告诉你“怎么做”，而是让你明白“为什么必须这样做”。书中的例证选取非常贴合学科的深度要求，虽然不一定是日常生活中最常见的场景，但对于训练严谨的数理思维却是无可替代的。阅读过程中，我需要频繁地查阅附录中的数学知识点，这反而促使我回顾了许多遗忘的微积分和线性代数基础，使得知识体系更加巩固。这更像是一部需要沉下心来“啃”的著作，而不是一本可以快速浏览的工具书，它要求读者投入时间和精力去真正理解背后的数学原理。

评分☆☆☆☆☆

谈到学习体验，这本书的“深度”是其最显著的特征，但这种深度也带来了一定的挑战。对于那些习惯了案例驱动型教学的读者来说，初期可能会感到一些挫败感。我发现，如果只是机械地跟着章节顺序阅读，很多关键的转折点会让人感到突兀。我尝试采用了一种混合式学习策略，即先通过外部资源（比如在线视频）对某一主题建立一个直观的理解框架，然后再回过头来精读这本书中的严格定义和证明。这样做的好处是，当面对书中的复杂证明时，我至少知道这个证明的终极目的是什么，从而更容易跟上作者的思路。书中对假设检验的章节尤其值得称赞，它对第一类错误、第二类错误以及功效（Power）的界定极其清晰，没有丝毫的含糊。这种对细节的极致追求，使得这本书在学术界的地位毋庸置疑，但也意味着，如果你的目标仅仅是应付一个基础的应用课程考试，你可能需要更侧重于理解章节末尾的习题和应用指南部分。

评分☆☆☆☆☆

MA213 没有答案好忧伤

评分☆☆☆☆☆

MA213 没有答案好忧伤

评分☆☆☆☆☆

MA213 没有答案好忧伤

评分☆☆☆☆☆

MA213 没有答案好忧伤

评分☆☆☆☆☆

MA213 没有答案好忧伤