A Mathematical Primer for Social Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fox, Dr. John

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 21.47

装帧:

isbn号码:9781412960809

丛书系列:Quantitative Applications in the Social Sciences

图书标签:

• 统计学
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《社会统计学入门：数学基础》 这是一本旨在为学习社会科学统计学课程的学生们提供坚实数学基础的导论性著作。本书的编写目标是弥合数学知识与统计学应用之间的鸿沟，让读者能够以更深刻、更自信的方式理解并运用统计学概念。本书不包含任何关于具体社会统计学理论或应用的研究案例，而是专注于构建必要的心智工具和数学技能，以便读者能够独立地解决和理解更复杂的统计学问题。 本书从最基础的代数概念入手，逐步深入到概率论的基石。读者将首先回顾并巩固变量、函数、方程等基本代数知识，这些是后续学习一切定量分析的基础。接着，本书会详细讲解集合论的基本原理，包括集合的并集、交集、补集以及它们在描述数据分组时的应用。对于理解统计学中的分布和概率，集合论是不可或缺的语言。 本书的核心部分将聚焦于概率论。我们将从概率的基本定义和公理出发，探讨概率的计算方法，包括条件概率、独立事件以及贝叶斯定理。理解这些概念对于解释随机现象、进行推断以及理解统计模型至关重要。本书将通过清晰的解释和易于理解的示例，帮助读者掌握概率的逻辑，而非仅仅记忆公式。 此外，本书还将深入探讨离散型和连续型随机变量的概念，并介绍一些重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布和均匀分布。对于每一种分布，本书都会详细阐述其定义、性质、适用场景，以及如何计算相关的概率。理解这些分布是后续进行假设检验、置信区间估计和回归分析的基础。 本书的另一重要组成部分是统计推断的数学基础。虽然本书不涉及具体的推断方法，但会为读者打下坚实的理论基础。我们将介绍抽样分布的概念，特别是大数定律和中心极限定理的直观意义和数学表述。这些定理是连接样本统计量和总体参数的桥梁，是统计推断的核心依据。同时，本书也将引入最大似然估计等参数估计的基本思想，帮助读者理解点估计和区间估计的数学原理。 为了方便读者理解，本书在每个章节都配有大量的练习题。这些练习题的难度逐渐递增，旨在帮助读者巩固所学概念，并锻炼其解决实际数学问题的能力。每道练习题都经过精心设计，力求覆盖本章的关键知识点。本书的附录中还将提供常用数学公式和符号的汇总，以及对一些抽象概念的补充说明，方便读者随时查阅。 本书的设计理念是“由简入繁，循序渐进”。我们避免使用过于抽象的证明，而是侧重于概念的清晰阐释和数学方法的直观理解。每一章都建立在前一章的基础上，确保读者能够逐步构建起完整的数学知识体系。本书的目标是让读者不再被数学公式和符号所困扰，而是能够视它们为理解社会现象的有力工具。 阅读本书，您将学会如何： 熟练运用代数工具：解决涉及变量、方程和不等式的统计问题。 理解集合与概率的关联：掌握集合论在描述数据和计算概率中的作用。 掌握概率的基本原理：理解条件概率、独立性以及如何计算各种事件的概率。 熟悉常见的概率分布：了解二项分布、泊松分布、正态分布等在社会科学中的潜在应用，并掌握其计算方法。 理解随机变量的概念：区分离散型和连续型随机变量，并能计算它们的期望和方差。 奠定统计推断的数学基础：理解大数定律和中心极限定理的意义，为后续学习推断统计打下基础。 建立数学思维模式：培养逻辑推理和抽象思维能力，以应对更复杂的统计分析。 本书适合的读者包括： 所有初次接触社会统计学，但对数学基础有所担忧的学生。 希望加深对统计学原理数学根基理解的研究者。 需要复习和巩固代数、概率论基础，以便更好地学习统计学课程的在读或往届学生。 任何对量化分析感兴趣，并希望建立扎实数学基础的社会科学学习者。 通过本书的学习，您将不仅能够理解社会统计学课程中的数学推导，更能独立地思考和构建自己的分析模型。本书是一本面向未来的指南，它将赋能您在不断发展的量化社会科学领域中取得成功。

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哇，拿到这本《A Mathematical Primer for Social Statistics》的时候，我真的眼前一亮。封面设计简洁而现代，一种严谨却又不失亲和力的感觉扑面而来。我一直对社会科学领域的数据分析很感兴趣，但数学基础一直是我的一个痛点，很多统计学教材动辄公式推导让人望而却步。这本书的名字就直击要害，"Primer"这个词让我看到了希望，它暗示着这是一本入门级的、旨在打好基础的书。我尤其期待它在概念解释上的清晰度，是否能将抽象的数学概念与社会科学研究的实际场景巧妙地结合起来，用更直观的方式来呈现，而不是干巴巴的公式堆砌。我希望它能为我打开一扇理解统计模型的大门，让我能够更自信地去阅读和理解那些充满数学语言的研究论文，甚至将来有机会自己动手进行数据分析。这本书的出版，对我这样背景的读者来说，无疑是一份珍贵的礼物，我迫不及待地想翻开它，开始这段理论与实践并行的探索之旅。

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坦白说，我对于《A Mathematical Primer for Social Statistics》这本书的期待，更多地集中在其“实用性”和“普适性”上。我是一名社会学专业的学生，平时接触到的研究方法中，统计学是必不可少的一部分。然而，很多时候，在阅读文献时，我会被那些复杂的数学推导搞得晕头转向，即使知道结论，也无法理解其推导过程，更别提融会贯通了。我希望这本书能够像一个“翻译官”，将抽象的数学概念“翻译”成社会科学研究者能够理解和应用的语言。它是否能提供足够的案例，来展示不同统计模型在实际社会学研究中的应用？例如，在解释方差分析（ANOVA）时，它能否通过一个关于教育公平的研究来阐释？或者在讲解因子分析（Factor Analysis）时，能否以一个关于社会经济地位的测量为例？我渴望的是一种能够直接指导我进行研究的数学方法论，而不是脱离实际的理论。

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作为一名非数学专业出身，却在社会科学领域深耕多年的研究者，我一直深感数学基础的不足对我的研究构成了瓶颈。《A Mathematical Primer for Social Statistics》这本书的出现，就像是一盏及时雨。我最看重的是它是否能有效地连接起数学理论与社会统计学的应用。我希望它不仅仅是简单地罗列公式和定理，而是能深入浅出地讲解这些数学概念是如何服务于社会科学问题的分析的。比如，当书中讲解到“矩阵”时，我期待它能用一个多变量社会调查数据来展示如何用矩阵运算来处理和理解这些数据，而不是仅仅停留在抽象的代数运算上。同样，在介绍“概率论”时，我希望它能结合社会现象的随机性，例如抽样调查的误差，来解释概率的意义和应用。如果这本书能帮助我建立起一种“数学思维”来理解社会数据，那它对我而言，将是极其宝贵的。

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这本书的出现，简直就是为我这种“数学恐惧症”患者量身定做的。我一直觉得，要真正理解社会统计学的精髓，数学是绕不开的门槛，但每次看到复杂的代数符号和矩阵运算，就感觉大脑一片空白。这本《A Mathematical Primer for Social Statistics》的出现，真的让我看到了希望的曙光。我特别关注它如何在“不牺牲严谨性”的前提下，让数学变得“好懂”。我期待它能用丰富的图示、生动的比喻，甚至是精心设计的案例来解释那些枯燥的数学原理。例如，它会不会用一个社会学调查的例子来解释概率分布？或者用经济学数据来演示回归分析背后的线性代数？我希望它能帮助我建立起对数学工具的“直觉”，而不是仅仅停留在死记硬背公式的层面。如果它能帮助我克服对数学的心理障碍，并且真正地将其内化为理解社会现象的工具，那这本书的价值就真的不可估量了。

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我最近在寻找一本能够帮助我稳固数学基础，同时又能与我的社会科学研究紧密结合的书籍，《A Mathematical Primer for Social Statistics》这个书名，立刻吸引了我的注意。我一直在思考，如何才能更深入地理解社会统计学背后的数学原理，而不是仅仅停留在“知道有这么回事”的层面。我特别期待这本书在内容上能够做到“精而不杂”，即在选择数学概念时，能够聚焦于社会统计学中最核心、最常用的部分，并且做到讲解的深入透彻。我希望它能像一个循循善诱的老师，不仅告诉我“是什么”，更告诉我“为什么”以及“如何用”。例如，在讲解“线性回归”时，我期待它能详细阐述最小二乘法的原理，以及它在社会科学研究中如何被用来估计变量之间的关系。我希望这本书能够帮助我建立起一种坚实的数学基础，从而能够更自信地去探索更复杂的统计模型和方法，为我的社会科学研究提供更强大的理论支撑。

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