Estadistica elemental/ Elementary Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Johnson, Robert R./ Kuby, Patricia

出品人:

页数:760

译者:

出版时间:

价格:70.95

装帧:

isbn号码:9789706868350

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 统计推断
• 描述统计
• Elementary Statistics
• Estadistica elemental
• 统计学入门

好的，以下是一份针对一本名为《Estadistica elemental / Elementary Statistics》的统计学教科书所撰写的、不包含该书内容的详细图书简介，字数控制在1500字左右。 --- 《数据驱动的决策科学：洞察、建模与应用前沿》 一本跨越理论深度与实践广度的现代统计学与数据科学入门指南 导言：信息洪流中的指南针 在当代社会，数据已不再仅仅是记录的痕迹，而是驱动创新、塑造商业决策乃至影响公共政策的核心资产。从社交媒体趋势分析到精密的生物医学研究，从金融市场的微观波动到气候变化的宏观预测，统计学思维和数据处理能力已成为任何领域专业人士不可或缺的基石。 然而，面对海量的数据集、快速迭代的计算工具以及日益复杂的模型，许多初学者常常感到无从下手。《数据驱动的决策科学：洞察、建模与应用前沿》正是为了填补这一鸿沟而精心编写的。本书并非一本传统意义上的“基础统计学”教科书，它立足于现代数据科学的视角，系统性地构建起从数据采集、清洗、探索性分析（EDA）到高级推断和预测建模的完整知识体系。 本书的定位是为那些希望深入理解数据背后的故事，掌握严谨的量化分析方法，并将这些知识转化为实际行动的读者——无论是统计学、计算机科学、经济学、工程学还是社会科学的学生和专业人士——提供一座坚实的桥梁。 第一部分：数据素养与基础框架的重塑 (Foundations of Data Literacy) 本部分旨在为读者打下坚实的数据科学素养基础，超越传统的集中趋势和离散度计算，聚焦于现代数据分析的起点。 第一章：从信息到洞察——数据的本质与结构 本章首先探讨数据的价值、伦理考量及其在决策过程中的角色。重点分析不同类型数据的特性（定性、定量、时间序列、空间数据），以及它们对后续建模选择的影响。我们将详细介绍数据生命周期的各个阶段，强调数据治理和质量控制的极端重要性。 第二章：数据清洗与预处理的艺术 (The Art of Data Wrangling) 在真实世界中，数据往往是“脏”的。本章将彻底摒弃对完美数据集的假设，深入讲解处理缺失值（多重插补、模型驱动的填补策略）、异常值检测（鲁棒统计方法、基于距离的识别）以及数据转换（Box-Cox变换、标准化与归一化）的先进技术。本章通过大量的代码示例（使用Python/R的现代库），展示如何高效地为分析做好准备。 第三章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 EDA被视为统计推断的预演。本章着重介绍可视化技术在揭示潜在模式、检验假设和发现偏差方面的威力。内容包括：高维数据可视化（t-SNE, UMAP）、时间序列的初步分解、以及使用交互式工具（如Plotly或Bokeh）进行动态探索。目标是让读者学会“与数据对话”，而非仅仅“计算数据”。 第二部分：严谨的推断与概率的现代解读 (Rigorous Inference and Modern Probability) 本部分将概率论和推断统计学置于一个更贴近实践的框架下进行阐述，强调“模型不确定性”和“样本依赖性”的处理。 第四章：概率论的现代视角与随机过程 相较于纯粹的理论推导，本章侧重于如何应用概率分布来模拟现实世界中的随机性。详细讨论贝努利、二项、泊松分布的应用边界，并引入更贴近实际的分布，如负二项分布和混合分布。同时，引入马尔可夫链和随机游走的基础概念，为时间序列分析打下基础。 第五章：统计推断的频率学派与贝叶斯学派融合 本章对传统的假设检验（p值、功效分析）进行批判性审视，并引入效应量（Effect Size）的报告规范。核心内容转向贝叶斯推断的基础：先验、似然函数和后验分布的构建。通过实例对比，展示两种学派在面对小样本或复杂结构数据时的优势与局限。 第六章：从方差分析到非参数检验的桥梁 除了标准的t检验和ANOVA，本章将重点介绍处理非正态或等级数据的非参数方法（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验）。此外，将深入探讨方差分析（ANOVA）的扩展形式，如重复测量设计和混合效应模型（LMMs）的初步概念，这是处理复杂实验数据的关键。 第三部分：预测建模与机器学习的统计基础 (Predictive Modeling and ML Foundations) 统计学与机器学习的边界日益模糊。本部分致力于揭示流行预测模型的统计学根基，强调模型选择、正则化和性能评估的科学性。 第七章：线性回归的深度剖析与局限 本章超越最小二乘法，深入讨论多重共线性（VIF）、异方差性（White检验）的诊断与矫正。重点讲解岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（Elastic Net）等正则化技术，这些是处理高维数据和防止过拟合的统计工具。 第八章：广义线性模型（GLMs）与响应变量的多样性 针对非正态响应变量（如计数、比例、二元结果），本章详细讲解逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归的底层原理。通过对链接函数和指数族分布的理解，读者将能够灵活地为不同类型的因变量选择最合适的模型。 第九章：模型选择、评估与交叉验证的规范 本章的核心在于如何科学地比较不同模型。详细阐述信息准则（AIC, BIC）的权衡，以及不同形式的交叉验证（K-Fold, Leave-One-Out）在估计模型泛化能力中的作用。引入偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）作为评估模型复杂度的核心指标。 第四部分：高级主题与前沿应用 (Advanced Topics and Frontier Applications) 本部分面向希望将统计知识应用于现代复杂问题的读者。 第十章：时间序列分析的结构化建模 本章聚焦于具有时间依赖性的数据。内容涵盖平稳性检验（ADF检验）、季节性分解。重点讲解ARIMA、SARIMA模型的构建、诊断和预测。同时，引入对波动率建模至关重要的ARCH/GARCH族模型。 第十一章：降维技术与数据压缩的统计学原理 介绍主成分分析（PCA）的数学基础，以及它如何通过最大化方差来重构数据空间。此外，探讨因子分析（Factor Analysis）在构建潜在变量模型中的应用，以及流形学习技术在非线性降维中的潜力。 第十二章：统计计算、模拟与效率 现代统计推断高度依赖计算能力。本章介绍蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟的基本方法，并深入讲解马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，尤其是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，这对于复杂贝叶斯模型的求解至关重要。 结语：成为一个审慎的数据实践者 《数据驱动的决策科学》旨在培养的，不是一个仅仅会运行软件的“操作员”，而是一个具备批判性思维的“统计实践者”。本书强调对模型的假设进行严格检验、对结果进行审慎解释，并将统计推理嵌入到完整的决策流程中。 本书配套的在线资源提供了所有案例分析的代码库（Python/R），以及交互式数据集，确保读者能够即学即用，真正掌握将统计学转化为商业价值和科学发现的能力。准备好迎接数据时代的挑战，用严谨的量化语言解读世界吧。

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