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出版者:

作者:Steinberg, Wendy J.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:86.95

装帧:

isbn号码:9781412963336

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 统计方法
• 学习工具
• 教育
• 教材
• 数据可视化
• 统计软件

《统计学：原理与实践》 在这本全面而深入的统计学教材中，我们为您揭示数据世界的奥秘，引导您掌握分析和解读信息的核心技能。无论您是初次接触统计学的学生，还是希望巩固和深化知识的专业人士，《统计学：原理与实践》都将是您不可或缺的学习伙伴。 本书从最基础的概念出发，逐步构建起坚实的统计学知识体系。您将首先学习到描述性统计的强大之处，了解如何有效地汇总、呈现和概括数据集，例如均值、中位数、众数、方差和标准差等关键指标，以及直方图、箱线图、散点图等可视化工具，它们能够直观地展现数据的分布特征和潜在关系。 接着，我们将深入探索概率论的基石。理解随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）以及期望值和方差的概念，是进行统计推断的前提。我们强调概率的直观理解，并通过大量实例帮助您掌握概率计算的技巧，为后续的推断统计打下坚实基础。 推断统计是本书的重头戏。您将学习如何从样本数据推断总体特征，包括置信区间的构建和假设检验的应用。我们会详细讲解各种常用的统计检验方法，例如t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）以及回归分析。本书将细致地阐述每种检验的原理、适用条件、计算步骤以及结果的解读，确保您能够独立而准确地运用这些工具解决实际问题。 回归分析部分，我们不仅会介绍简单的线性回归，还会探讨多元线性回归。您将学会如何建立回归模型，理解自变量和因变量之间的关系，评估模型的拟合优度，并对模型的有效性进行检验。此外，本书还将触及一些更高级的主题，如非参数统计方法、时间序列分析的初步概念以及贝叶斯统计的基本思想，为您的进一步学习和研究提供指引。 《统计学：原理与实践》的最大特色在于其理论与实践的完美结合。我们精选了来自不同领域的真实数据集，涵盖商业、金融、医学、社会科学、工程技术等多个方面。每个章节都配有丰富的例题和练习题，这些题目旨在帮助您巩固所学概念，并学会如何将统计知识应用于实际场景。我们不仅提供计算方法，更注重培养您对统计结果的批判性思考能力，以及如何将分析结果有效地传达给他人。 本书的语言风格清晰流畅，避免了不必要的专业术语堆砌。我们会用通俗易懂的方式解释复杂的统计概念，并辅以图示和表格，力求让每一位读者都能轻松掌握。我们相信，统计学并非高不可攀的学科，而是人人都可以掌握并从中受益的强大工具。 学习统计学，您将获得洞察数据、理解世界、做出明智决策的能力。《统计学：原理与实践》将陪伴您踏上这段激动人心的旅程，让您在数据时代游刃有余。无论您的目标是提升学术表现、改进业务决策、进行科学研究，还是仅仅为了更好地理解周围的世界，本书都将是您宝贵的资源。 目录概览： 第一部分：统计学基础 第一章：导论：统计学在现代世界中的作用 第二章：数据类型与测量尺度 第三章：数据的收集与抽样方法 第四章：描述性统计：数据的汇总与呈现 第二部分：概率论基础 第五章：概率的基本概念 第六章：随机变量与概率分布 第七章：重要概率分布（二项、泊松、正态） 第八章：期望值与方差 第三部分：推断统计 第九章：抽样分布与中心极限定理 第十章：参数估计：置信区间 第十一章：假设检验：基本原理 第十二章：关于均值的检验（单样本t检验、双样本t检验） 第十三章：关于比例的检验 第十四章：卡方检验：独立性与拟合优度 第十五章：方差分析（ANOVA）：比较多个均值 第十六章：相关与简单线性回归 第十七章：多元线性回归 第四部分：高级主题（选讲） 第十八章：非参数统计方法概览 第十九章：时间序列分析简介 第二十章：贝叶斯统计基本概念 附录： 统计表 参考文献 索引

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这本书的排版和视觉设计也值得称赞，这对于一本需要处理大量图表的学科书籍来说至关重要。它摒弃了传统教材那种黑白分明、密密麻麻的文字布局，采用了大量清晰、色彩分明的图表来辅助解释复杂的统计过程。阅读过程非常舒适，眼睛不会感到疲劳，这在长时间学习中是一个巨大的优势。我特别欣赏它在介绍各种分布函数时，不仅仅展示了曲线图，还用简短的文字描述了这些分布在自然界、金融市场或社会科学中可能出现的实际情境，使得枯燥的数学函数拥有了“生命”。例如，它将泊松分布与呼叫中心在特定时间段内的电话数量联系起来，瞬间将抽象的概率函数变成了可感知的现实场景。这种设计哲学贯穿始终，让学习变成了一种发现和连接的过程，而不是单纯的记忆。对于自学者而言，这种清晰的引导和直观的呈现方式，极大地降低了入门的门槛，让人有信心一步步向前推进，完全没有那种被信息流淹没的感觉。

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如果让我用一个词来形容阅读这本书的体验，那一定是“豁然开朗”。我曾多次尝试学习统计学，但总是卡在概率论的深处，对“大数定律”和“中心极限定理”感到云里雾里，它们对我来说就像是玄学。这本书的作者似乎有着某种“翻译”天赋，他把这些晦涩的数学概念转化成可以用日常逻辑来理解的场景。特别是他对“抽样分布”的阐释，他通过一个生动的小实验，展示了无论原始群体的分布如何奇异，只要样本量足够大，样本均值的分布就会趋向于正态分布。这个画面感极强，不再是抽象的公式堆砌。更令人称道的是，这本书对于统计学伦理的部分着墨不少，它没有回避数据操纵、P值滥用等行业内的“灰色地带”，而是直面这些问题，告诫读者作为一个负责任的数据使用者，应该如何坚守原则。这种对工具的敬畏之心，比单纯的技术教学更有价值。读完后，我对统计学不再是感到畏惧，而是生出了一种强烈的探索欲。

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我必须承认，我原本对所有与“量化分析”沾边的书籍都抱着一种高度怀疑的态度，总觉得它们要么过于学术化，要么就是华而不实的“速成”读物。然而，这本读物成功地找到了一个难以企及的平衡点。它的结构安排非常巧妙，每一章的过渡都自然流畅，没有那种为了凑字数而强行拉扯的内容。作者显然对读者的认知曲线有着深刻的理解，从基础的描述性统计开始，步步为营地引入推论性统计，但每一步都提供了充足的背景知识铺垫，确保读者不会因为一个小小的概念没跟上而掉队。我给这本书加分的地方在于它对“相关性不等于因果性”这一核心观点的强调，很多入门书籍都轻描淡写地带过，但在这里，它用了整整一个单元，通过一系列精彩的“陷阱案例”来警示读者。这种严谨又不失趣味的讲解，让我在不知不觉中巩固了批判性思维的基础。对于那些希望快速上手应用统计工具的人来说，这本书提供了坚实的理论框架，而对于想深入理解原理的人，它也提供了足够的深度挖掘空间。

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我是一位从事市场调研多年的老兵，深知理论与实战之间的鸿沟有多大。市面上许多统计教材，读起来像是为理论物理学家准备的，充斥着希腊字母和复杂的矩阵代数，一旦试图将这些应用于实际的数据集，就发现自己完全无从下手。这本书给我的感觉是“教科书中的瑞士军刀”——功能全面，且设计精良。它没有过度关注软件操作的细节（这对软件手册来说是好事），而是将重点放在了选择“哪个统计测试是正确的”以及“如何解读这些测试的结果”上。举个例子，在讨论回归分析时，它没有仅仅停留在R方系数上，而是深入探讨了残差分析的重要性，并清晰地解释了为什么一个看似完美的模型，在残差图中可能会暴露出致命的缺陷。这种对模型诊断的重视程度，是很多普通教材所忽略的。我甚至发现自己开始用书中的一些新角度去重新审视过去几年积累的旧数据，从中发掘出了过去因为知识盲区而错失的宝贵信息。这本书是那种你会愿意放在手边，随时翻阅以确认自己分析路径是否正确的“工作伴侣”。

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这本书简直是为那些觉得统计学枯燥乏味的人量身定做的！我向来对数字和公式敬而远之，每次翻开厚厚的教科书都感觉像在啃一块无法下咽的干面包。但《[此处应为书名，但根据要求不能提及]》这本书完全颠覆了我的看法。作者的叙事方式极其生动，仿佛在给我讲述一个关于数据如何影响我们日常生活的精彩故事。书中没有那种令人头皮发麻的冗长推导过程，取而代之的是大量贴近生活的案例分析。比如，它解释方差和标准差时，不是干巴巴地给出公式，而是用一个关于不同咖啡店的顾客等待时间对比来阐述，让人立刻就能理解这些概念背后的实际意义。我尤其喜欢它在讲解假设检验时所采用的比喻——“像法庭上的辩护一样”，你需要收集足够的‘证据’（数据）才能推翻‘无罪推定’（原假设）。这种将抽象理论具象化的能力，真是让人拍案叫绝。读完前几章，我竟然开始主动去思考新闻报道中的统计数据是否合理，这种思维模式的转变，对我来说是最大的收获。这本书的价值，不在于教你如何成为一名顶尖的统计学家，而在于教你如何用统计学的思维去看待这个世界，让你感觉数据不再是冰冷的数字，而是鲜活的、充满洞察力的信息源泉。

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