Introductory Statistics plus MyMathLab Student Starter Kit pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Neil Weiss

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-7-8

价格:USD 160.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321267542

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Introductory
• Mathematics
• Higher Education
• MyMathLab
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• Probability
• Data Analysis

探索数据世界的基石：理解统计学入门 数据，这个现代社会无处不在的词汇，渗透在我们生活的方方面面。从科学研究的严谨分析，到商业决策的精准预测，再到日常生活中的信息解读，统计学都扮演着不可或缺的角色。本书旨在为你打开理解数据世界的大门，让你掌握分析和解释信息的强大工具，培养批判性思维，从而更好地认识和改造我们所处的复杂世界。 本书将带你走进统计学的核心领域，从基础概念出发，循序渐进地构建你的统计学知识体系。 第一部分：数据的基础——认识、整理与呈现 在数据的海洋中，我们首先需要学会如何“看懂”数据。本部分将引导你了解数据的基本类型，区分定性数据和定量数据，以及它们各自的应用场景。你将学习如何有效地收集数据，并掌握多种数据整理和组织的方法，例如创建频率分布表，让杂乱的数据变得有条理。 更重要的是，你将学会如何将数据以直观、易懂的方式呈现出来。本书将深入介绍各种统计图表，如直方图、条形图、饼图、折线图等，并讲解它们各自的适用范围和绘制技巧。通过这些可视化工具，你可以迅速捕捉数据的关键特征，发现隐藏的模式和趋势，为进一步的分析打下坚实基础。 第二部分：描述性统计——量化数据特征 当数据被整理和呈现后，我们需要更深入地了解数据的整体情况。本部分将聚焦于描述性统计，教会你如何用量化的指标来概括和描述数据的核心特征。 你将学习到衡量数据集中趋势的常用方法，包括均值、中位数和众数。通过理解这些概念，你将能准确地把握数据的“中心”在哪里。同时，你还将掌握描述数据离散程度和分布变异性的重要指标，如方差、标准差和极差。这些工具能帮助你判断数据的分散程度，了解数据的波动性。 此外，本书还将探讨数据的形状，包括偏度和峰度。通过分析这些特性，你可以更全面地理解数据的分布形态，发现数据是否对称，或者是否存在极端值。掌握描述性统计，你就能用简洁明了的数字来总结数据集，为进一步的推断性分析奠定基础。 第三部分：概率与离散概率分布——随机现象的数学语言 现实世界充满了不确定性，而概率论正是描述和量化这种不确定性的数学语言。本部分将为你介绍概率的基本概念，包括事件、概率的计算方法，以及条件概率和独立事件等重要概念。 在此基础上，我们将进入离散概率分布的世界。你将学习到几种重要的离散概率分布，如二项分布和泊松分布。通过理解这些分布的特点和应用，你将能分析和预测在多次独立试验中出现特定结果的概率，以及在一段时间内发生特定事件的频率。这些工具在风险评估、质量控制等领域具有广泛的应用。 第四部分：连续概率分布——描绘连续变量的世界 与离散变量不同，连续变量可以取任意数值，例如身高、温度或时间。本部分将带领你探索连续概率分布，其中最核心和最强大的工具便是正态分布。 你将深入理解正态分布的“钟形”曲线及其重要性质，并学习如何利用正态分布来描述和预测连续变量的取值范围。本书还将介绍标准正态分布以及如何使用Z分数进行转换和分析。此外，你还将接触到其他重要的连续概率分布，并了解它们在不同领域的应用。 第五部分：抽样分布与估计——从样本推断总体 在实际研究中，我们往往无法测量整个总体，而是通过抽取样本来进行推断。本部分将为你揭示抽样分布的奥秘，这是连接样本与总体的桥梁。 你将学习中心极限定理，理解为什么样本均值的分布会趋近于正态分布，即使原始总体分布不服从正态分布。基于此，本书将重点介绍点估计和区间估计。你将学会如何用样本统计量来估计总体参数，并掌握置信区间的概念，了解我们对总体参数的估计具有多大的信心。 第六部分：假设检验——验证科学猜想 科学研究的核心在于提出猜想并进行验证。本部分将为你介绍假设检验这一强大的统计推断方法，帮助你系统地评估和验证关于总体的论断。 你将学习如何设定零假设和备择假设，理解P值和显著性水平的作用。本书将循序渐进地讲解各种常见的假设检验方法，如Z检验、t检验和卡方检验，并展示它们在不同类型数据和研究问题中的应用。通过学习假设检验，你将能做出更具科学依据的决策，并对研究结果的可靠性进行评估。 第七部分：线性回归与相关——探索变量间的关系 在许多情况下，我们希望了解不同变量之间是否存在关联，以及这种关联的强度和方向。本部分将为你介绍相关分析和线性回归。 你将学习如何计算相关系数，衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。在此基础上，本书将深入讲解简单线性回归模型，帮助你建立一个方程来预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。你将学会解释回归方程的系数，并了解如何评估模型的拟合优度。 本书的目标不仅仅是传授统计知识，更是培养你运用统计思维解决实际问题的能力。 在学习过程中，我们将结合丰富的实际案例，让你体会统计学在各个领域的强大力量，例如： 商业分析： 如何通过分析销售数据预测未来趋势，优化营销策略。 医学研究： 如何通过临床试验评估药物疗效，分析疾病发病率。 社会科学： 如何通过调查数据了解公众意见，分析社会现象。 日常生活： 如何解读新闻报道中的统计数据，辨别信息的真伪。 通过本书的学习，你将能够： 清晰地理解统计学的基本概念和原理。 熟练运用各种统计方法和工具进行数据分析。 批判性地评估统计信息，避免被误导。 自信地将统计学应用于个人学习、工作和生活中。 无论你是否拥有数学背景，本书都将以清晰易懂的语言、丰富的图示和实例，引导你逐步掌握统计学的精髓。让我们一起踏上这场数据探索之旅，解锁分析和理解世界的强大能力！

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