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出版者:

作者:Johnson, Robert R./ Kuby, Patricia J.

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2009-4

价格:443.00元

装帧:

isbn号码:9780538735032

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 学术研究
• 科学研究
• 数学
• 专业教材
• 统计学教材
• 重印版

《统计学原理与应用：理论、方法与案例分析》 内容概要： 本书旨在全面、深入地介绍统计学的基本原理、核心方法以及在各个领域的实际应用。本书力求理论严谨，易于理解，并结合丰富的案例分析，帮助读者掌握统计思维，提升数据分析能力，从而更好地理解和应对现实世界中的复杂问题。 第一部分：统计学基础 第一章：统计学的概念与作用 介绍统计学的定义、学科分支（描述性统计与推断性统计）及其在科学研究、经济管理、社会决策等领域的关键作用。 阐述统计学如何帮助我们理解数据、发现规律、做出预测和评估风险。 探讨统计思维的重要性，以及如何培养批判性地审视和分析数据的能力。 第二章：数据的类型与测量尺度 详细介绍不同类型的数据，如定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据）。 区分不同的测量尺度，包括定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度，并解释它们对统计分析方法选择的影响。 探讨数据收集的常见方法和潜在的偏差，如抽样调查、实验设计等。 第三章：描述性统计——数据的概括与呈现 集中趋势的度量： 详细讲解均值、中位数、众数等概念，并分析它们在不同数据分布下的适用性。 离散程度的度量： 介绍极差、四分位差、方差、标准差等指标，以及如何用它们来衡量数据的变异性。 位置的度量： 讲解百分位数、四分位数等概念，以及如何利用它们描述数据的位置。 数据的图表展示： 重点介绍直方图、条形图、饼图、箱线图、散点图等可视化工具，以及如何选择合适的图表来清晰、直观地展示数据特征。 分布形状的描述： 探讨偏度和峰度等概念，以及如何通过图表和统计量来判断数据的分布形态（如正态分布、偏态分布等）。 第二部分：概率论与统计推断 第四章：概率论基础 介绍概率的基本概念、事件、样本空间，以及概率的计算规则（加法法则、乘法法则）。 详细讲解条件概率、独立事件、全概率公式和贝叶斯定理，为理解统计推断奠定基础。 介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布，及其性质和应用。 第五章：抽样分布 解释抽样的概念及其重要性，区分随机抽样和非随机抽样。 详细介绍各种抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。 深入讲解抽样分布的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布，以及中心极限定理的作用。 第六章：参数估计 点估计： 介绍矩估计法和最大似然估计法，以及点估计量的性质（无偏性、有效性、一致性）。 区间估计： 讲解置信区间的概念，包括如何构建总体的均值、比例的置信区间，以及置信水平的含义。 探讨影响置信区间宽度的因素，并给出在实际应用中如何选择合适的置信区间的建议。 第七章：假设检验 详细介绍假设检验的基本原理、步骤和逻辑，包括原假设、备择假设、检验统计量、P值和显著性水平。 讲解不同类型的假设检验，如Z检验、t检验、卡方检验和F检验。 重点介绍如何对单个总体均值、比例进行检验，以及两个总体均值、比例的比较检验。 探讨假设检验中可能出现的两类错误（I类错误和II类错误），以及如何控制错误发生的概率。 第三部分：回归分析与多元统计 第八章：简单线性回归 介绍回归分析的基本思想，以及如何用一个变量预测另一个变量。 详细讲解最小二乘法，构建简单线性回归模型，并解释回归系数的含义。 介绍回归方程的检验（F检验、t检验），以及决定系数（R²）的解释。 探讨回归模型的假设条件，以及如何诊断模型是否存在问题（如异方差、自相关）。 讲解如何利用回归模型进行预测和区间估计。 第九章：多元线性回归 将回归分析推广到多个自变量的情况，建立多元线性回归模型。 解释偏回归系数的含义，并介绍多重共线性的概念及其影响。 讲解多元回归模型的整体检验（F检验）和对单个回归系数的检验。 介绍模型选择的策略，如逐步回归、向前选择、向后剔除等。 探讨定性自变量（虚拟变量）在回归模型中的应用。 第十章：方差分析（ANOVA） 介绍方差分析的基本原理，以及如何比较多个组别的均值。 详细讲解单因素方差分析和双因素方差分析，包括其模型、假设和检验方法。 解释F统计量的作用，并介绍多重比较方法（如Tukey检验、Bonferroni检验）。 第十一章：其他统计方法简介 卡方检验： 介绍卡方拟合优度检验和独立性检验，用于分析分类变量之间的关系。 时间序列分析简介： 简要介绍时间序列数据的特点，以及趋势、季节性、周期性等成分的分析。 非参数统计简介： 介绍在不满足参数统计模型假设时可采用的非参数检验方法，如秩和检验等。 第四部分：统计学在实际中的应用 第十二章：案例分析与实践 选取多个不同领域的实际案例，如市场营销（消费者行为分析）、金融（风险管理、投资组合）、医疗（临床试验评估）、社会科学（民意调查、政策评估）等。 结合前几章介绍的统计方法，对案例数据进行分析，展示统计学在解决实际问题中的强大能力。 强调数据预处理、模型选择、结果解释和结论沟通在实际应用中的重要性。 引导读者将所学统计知识融会贯通，形成解决实际问题的统计思维框架。 本书结构清晰，内容循序渐进，理论与实践相结合，旨在为读者提供一个扎实的统计学知识体系，并激发读者运用统计学分析和解决实际问题的兴趣。无论您是统计学专业的学生，还是需要运用统计学知识的各行业从业者，本书都将是您宝贵的参考。

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