Essentials of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Triola, Mario F.

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 137.86

装帧:

isbn号码:9780321434258

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Mathematical Statistics
• Statistical Inference
• Regression Analysis
• Hypothesis Testing
• Sampling
• Biostatistics
• Econometrics

深入探索：《统计学原理与实践》 一部全面覆盖现代统计学核心概念、方法论及实际应用的权威指南 内容概述： 《统计学原理与实践》旨在为读者提供一个坚实而全面的统计学知识基础，并着重于如何将这些理论应用于现实世界中的复杂数据分析场景。本书超越了传统教科书的框架，将严谨的数学推导与直观的统计思维巧妙地结合起来，确保不同背景的学习者都能深刻理解统计学的精髓。全书结构清晰，逻辑严密，覆盖了从描述性统计到先进推断方法、再到数据建模的完整链条。 第一部分：统计学的基石——数据与描述 本部分奠定理解统计学所需的语言和工具。我们首先探讨数据的本质、收集方法和质量评估，包括抽样误差、测量偏差的识别与规避。随后，重点介绍描述性统计的强大功能。读者将学习如何有效地使用集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、四分位数范围）来概括数据集的特征。图形化展示是理解数据的关键，本书详细讲解了直方图、箱线图、散点图等多种工具的构建、解释及其在揭示数据分布形态和识别异常值方面的作用。此外，我们引入了探索性数据分析（EDA）的基本哲学，强调在正式建模之前对数据进行充分“对话”的重要性。 第二部分：概率论——统计推断的引擎 概率论是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。《统计学原理与实践》对概率论的阐述力求精确而又不失实用性。我们从基本概率规则（加法法则、乘法法则、条件概率）入手，清晰界定了事件的独立性与互斥性。随后，深入探讨随机变量的概念，区分离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布）。本书的亮点在于对正态分布（高斯分布）的详尽分析，阐述其在自然界和统计学中的中心地位，以及如何利用Z分数进行标准化。理解随机变量的期望值和方差的理论意义，是理解抽样分布的基础。 第三部分：抽样分布与推断的入门 当面对一个庞大的总体时，我们如何仅凭样本做出可靠的推断？本部分聚焦于抽样分布，这是统计推断的核心。我们将详细推导和解释中心极限定理（CLT），强调其在任何分布总体下，无论总体分布如何，样本均值的抽样分布都趋于正态分布的革命性意义。基于此，我们引入了两种主要的推断技术：置信区间估计和假设检验。 在估计方面，读者将学习如何为总体均值、总体比例和总体方差构建和解释置信区间，并理解置信水平的含义。在假设检验方面，本书系统地介绍了P值方法和临界值法，完整覆盖了单样本Z检验、单样本T检验、双样本T检验（独立样本与配对样本）以及总体比例的检验。书中对第一类错误（$alpha$错误）和第二类错误（$eta$错误）的权衡，以及功效（Power）的计算，给予了深刻的讨论，指导读者如何设计出具有足够敏感度的实验。 第四部分：分析多个变量的关系——方差分析与回归 当需要比较两个以上群体的均值时，方差分析（ANOVA）成为了必备工具。本书从单因素ANOVA的原理（分解总变异为组间和组内变异）入手，逐步过渡到双因素ANOVA，解释了交互作用的识别和解释。我们还讨论了重复测量ANOVA的应用场景。 回归分析是量化变量间关系的黄金标准。简单线性回归的章节详细解析了最小二乘法的推导、回归系数（斜率和截距）的解释，以及模型的拟合优度（$R^2$）。更重要的是，本书强调了回归假设的检验（残差分析、多重共线性、异方差性）。随后，我们无缝过渡到多元线性回归，讨论如何通过纳入多个预测变量来构建更精细的模型，并深入探讨了变量选择技术（如逐步回归、AIC/BIC准则）的优缺点。 第五部分：分类数据的分析与非参数方法 并非所有数据都是连续的正态分布数据。《统计学原理与实践》为分析分类数据提供了强大的工具。我们详细介绍了卡方 ($chi^2$) 检验，包括拟合优度检验和独立性检验，并演示了如何解读列联表。 认识到许多现实数据不满足参数检验的严格前提，本书将非参数统计方法作为重要补充。读者将掌握中位数检验、符号检验、Wilcoxon秩和检验（替代T检验）以及Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA），理解在何种情况下应选用这些模型，以及它们相较于参数方法的优势与局限。 第六部分：高级主题与现代实践 本部分将读者引向更前沿和实用的领域。我们探讨了相关性分析的局限性与相关与因果的辨析。此外，书中还包含了时间序列数据的基本概念，如平稳性、自相关函数（ACF）的初步介绍，为深入学习时间序列模型打下基础。在统计软件应用方面，本书穿插了如何使用主流统计软件（如R或Python库）执行上述所有分析的指导性案例，重点培养读者将理论转化为实际操作结果的能力。我们强调了统计报告的规范性，确保读者不仅能计算出结果，还能以清晰、无歧义的方式向非专业人士传达其含义。 本书的特色： 案例驱动学习： 每一核心概念后都紧跟一个详尽的、来自经济学、生物医学、工程学或社会科学领域的真实世界案例分析。 概念可视化： 大量使用图表和直观类比来解释抽象的概率和推断概念，避免纯数学公式的堆砌。 批判性思维培养： 始终引导读者质疑数据来源、评估模型假设的有效性，并讨论统计结论的实际应用边界。 《统计学原理与实践》是统计学专业学生、严谨的数据分析师、研究生以及所有希望建立坚实量化推理能力的专业人士的理想参考书。

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