The Basic Practice of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Moore, David S.

出品人:

页数:0

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价格:$ 188.43

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isbn号码:9781429239301

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Inferential Statistics
• Regression
• Experimental Design
• Sampling
• Hypothesis Testing
• Confidence Intervals
• Biostatistics

一本关于统计学实践的书籍，旨在为读者提供坚实的基础，使其能够理解和应用统计学原理。本书着重于统计学的实际应用，而非深奥的理论推导，使其适合各行各业的初学者。 核心内容概述： 这本书将引导读者逐步探索统计学的核心概念，从最基础的数据描述到更复杂的推断方法。其内容结构严谨，逻辑清晰，确保读者能够循序渐进地掌握统计学知识。 第一部分：数据和变量 数据的类型： 介绍定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据）的区别，以及它们在分析中的不同处理方式。例如，定性数据可能涉及“颜色”或“满意度”，而定量数据则可能是“身高”或“收入”。 变量的度量尺度： 区分名义、顺序、间隔和比率这四种度量尺度，并解释它们对数据分析方法的影响。例如，名义尺度只能用于分类，而比率尺度则允许进行比例比较。 数据收集方法： 探讨不同的数据收集方式，包括观察研究、实验设计以及抽样调查。本书将强调在设计调查时需要考虑的伦理和统计学因素，以避免偏差。 制图展示数据： 教授如何使用各种图表来直观地展示数据。这包括频率分布表、条形图、饼图、直方图、茎叶图等。重点在于选择最适合展示特定类型数据的图表，以及如何解读图表所传达的信息。 第二部分：描述性统计 集中趋势的度量： 介绍如何计算和解释均值、中位数和众数，以了解数据的中心位置。本书会讨论何时使用哪种度量方式更合适，例如，在存在极端值时，中位数比均值更能代表数据的中心。 离散程度的度量： 讲解极差、四分位数距（IQR）、方差和标准差等指标，用以衡量数据的分散程度。理解这些指标有助于评估数据的变异性，判断数据点是否紧密聚集或广泛分布。 相对位置的度量： 介绍百分位数和Z分数，以及它们如何描述单个数据点在整个数据集中的位置。Z分数尤其重要，因为它将原始数据转换为一个标准化的尺度，便于比较不同数据集中的数值。 分布形状的描述： 探讨数据的对称性、偏度和峰度，并教授如何从图表中识别这些特征。例如，一个右偏的分布意味着大多数数据集中在较低的值，而少数较大的值将分布拉向右侧。 第三部分：概率和随机变量 概率的基本概念： 介绍概率的定义、基本法则（如加法法则和乘法法则）以及条件概率。通过实际例子，解释随机事件发生的可能性。 离散型随机变量： 讲解离散型随机变量的期望值和方差，以及常见的离散概率分布，如二项分布和泊松分布。本书会展示如何计算这些分布下的概率。 连续型随机变量： 介绍连续型随机变量的概念，以及最重要的连续概率分布——正态分布。深入探讨正态分布的性质（钟形曲线、对称性），并学习如何计算其概率。 第四部分：抽样分布 抽样的重要性： 解释为什么我们需要从总体中抽取样本进行研究，以及样本统计量如何估计总体参数。 中心极限定理： 这是本书的重头戏之一。详细阐述中心极限定理，说明无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似于正态分布。这将为后续的统计推断奠定基础。 样本比例的抽样分布： 介绍样本比例的抽样分布，并讲解其近似正态分布的条件。 第五部分：置信区间 置信区间的概念： 解释置信区间的含义，以及它如何提供总体参数的可能取值范围。强调置信水平的意义。 基于Z和T分布的置信区间： 教授如何根据样本均值和样本比例，构建相应的置信区间。将详细介绍何时使用Z分布，何时使用T分布，以及T分布的自由度概念。 确定样本量： 指导读者如何根据所需的精度和置信水平，计算所需的样本量。 第六部分：假设检验 假设检验的基本步骤： 引入零假设（H0）和备择假设（Ha）的概念，以及p值的意义。详细介绍假设检验的逻辑流程，包括设定假设、选择检验统计量、计算p值以及做出决策。 针对均值和比例的单样本检验： 教授如何对单个总体的均值和比例进行假设检验。 针对两个样本的检验： 讲解如何比较两个独立样本的均值和比例，以及如何进行配对样本的检验。 卡方检验： 介绍卡方检验在分析分类数据时的应用，包括拟合优度检验和独立性检验，用以判断观察到的频率是否与期望的频率相符，或两个分类变量之间是否存在关联。 第七部分：回归分析 简单线性回归： 介绍建立一个简单线性回归模型，以描述两个定量变量之间的关系。重点在于理解回归方程的系数（截距和斜率）的含义，以及如何解释它们。 回归模型的评估： 讲解如何评估回归模型的拟合优度，包括决定系数（R-squared）的意义，以及如何进行残差分析来检查模型假设。 推断回归系数： 教授如何对回归系数进行置信区间估计和假设检验，以判断变量之间的线性关系是否显著。 本书特点： 强调概念理解： 本书并非仅仅罗列公式，而是致力于帮助读者深入理解统计学概念背后的逻辑。 丰富的实例： 大量的真实世界案例贯穿全书，涵盖社会科学、商业、医学、工程等多个领域，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 清晰的步骤指导： 对于复杂的分析方法，本书提供了清晰的操作步骤，方便读者模仿和实践。 适用的工具： 可能会提及一些常用的统计软件（如R、SPSS、Excel等）在实际数据分析中的应用，但重点仍然是统计思想。 通过学习这本书，读者将能够自信地解读统计报告，理解数据背后的信息，并为自己的研究或工作中进行基本的数据分析打下坚实的基础。它将统计学这门重要的科学变得触手可及，赋能读者在信息时代做出更明智的决策。

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这本书的语言风格着实令人眼前一亮，完全没有那种传统教科书的枯燥乏味感。作者在解释复杂的统计概念时，总能找到非常贴切且生动的比喻，仿佛不是在讲解公式，而是在讲述一个个有趣的故事。比如，初次接触到“中心极限定理”时，我总是感到云里高山，但作者通过对现实生活中各种随机现象的观察和细致描绘，让我瞬间领悟了其精髓。书中对于假设检验的阐述也极具洞察力，它没有仅仅停留在计算P值的机械操作层面，而是深入探讨了统计推断背后的哲学意义——我们如何能用有限的数据对无限的世界做出合理的判断。排版设计也十分人性化，关键术语被巧妙地突出，图表制作精良，即便是那些初次接触统计学的读者，也能在阅读过程中保持高度的专注力，不会因为信息过载而感到焦虑。这种注重理解而非死记硬背的教学方法，极大地提升了学习的效率和持久性。

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在案例应用方面，这本书的广度和深度都达到了一个非常令人满意的平衡点。它巧妙地将统计学原理融入到了多个学科的真实场景中，从医学研究中的药物有效性评估，到社会学调查中的民意分析，再到商业决策中的风险量化，案例覆盖面极广。更难能可贵的是，作者在展示案例时，并没有使用那些过于简化或脱离实际的数据集，而是尽可能地贴近现实世界的数据复杂性和不规范性，这对于培养批判性思维至关重要。在处理完一个案例后，作者常常会引导读者思考：“如果我们改变了某个前提条件，结果会发生什么变化？”这种反思性的提问机制，强迫我们超越简单的工具应用，去思考统计模型的局限性和适用范围。可以说，这本书不仅仅是关于“如何做统计”，更是关于“如何像一个统计学家一样思考”的绝佳指南。

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我个人认为，这本书的结构安排是经过深思熟虑的，它遵循了一种非常符合人类认知规律的学习路径。它不是一开始就抛出那些令人望而生畏的数学推导，而是从最基础的描述性统计开始，逐步搭建起概率论和推断统计的知识体系的坚实地基。尤其欣赏它对“数据可视化”的重视程度，书中用大量的篇幅来讨论如何选择合适的图形来传达信息，这在当今这个“数据即语言”的时代显得尤为重要。许多统计学教材往往轻描淡写地带过图表制作，但这本书将其视为统计报告的灵魂。此外，章节之间的逻辑衔接自然流畅，前一个章节所引入的概念，总能恰到好处地成为后一个章节更高级分析方法的铺垫，使得整个学习过程像攀登一座设计精巧的螺旋阶梯，每一步都稳固且充满期待。

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这本书最让我感到惊喜的一点，在于它对统计学伦理和误用风险的深刻探讨。在当今信息泛滥、统计数据被频繁引用甚至滥用的背景下，一本优秀的教材必须承担起教育读者辨别真伪、保持怀疑态度的责任。作者并没有回避那些“统计陷阱”，比如P值滥用、样本选择偏差、相关性与因果性的混淆等敏感话题。他们用一些发人深省的例子，揭示了统计学工具是如何被“包装”成貌似无可辩驳的证据。这种坦诚的态度，培养了读者对数据和结论的审慎态度，使我们不仅能够运用统计工具，更能警惕其潜在的误导性。这种超越技术层面的教育，让这本书的价值远远超出了普通的统计学参考书，它更像是一部关于如何理性看待世界的入门指南。

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这本书的实操指导部分，简直是为自学者量身定做的宝藏。很多统计教材虽然理论扎实，但在如何将理论付诸实践方面往往戛然而止，留给读者大量的猜疑空间。然而，这本书在介绍完每种统计方法后，都会附带详细的软件操作步骤说明，虽然没有直接提及具体的软件名称，但其描述的方法论是通用且清晰的，很容易被主流统计软件所采纳和实现。它不只是告诉你公式是什么，更教会你如何组织你的数据集、如何检查数据的前提假设（比如正态性检验、方差齐性检验等），这些步骤在真实的分析工作中，往往比核心的计算本身耗费更多精力。这种对分析流程的完整呈现，极大地增强了读者的实战能力，让人感觉自己不仅仅是在学习一门学科，而是在掌握一项立即可用的专业技能。

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