Outlines & Highlights for Modern Mathematical Statistics with Applications by Jay L. Devore, Kenneth pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2010-1-11

价格:USD 31.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781616987947

丛书系列:

图书标签:

数学统计
现代数学统计
Devore
Berk
概率论
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具体描述

《统计思维的基石：现代数学统计学应用导论》这是一本旨在引导读者深入理解统计学核心概念，并熟练运用统计方法解决实际问题的入门读物。本书不追求罗列繁复的公式，而是着重于构建扎实的统计思维框架，帮助读者在纷繁的数据世界中洞察规律，做出明智的决策。核心理念：数据驱动的推理统计学的精髓在于如何从不确定性的数据中提取有意义的信息，并进行严谨的推理。本书将这一理念贯穿始终，通过循序渐进的讲解，让读者深刻理解：数据的本质与价值：了解不同类型数据的特征，掌握如何收集、整理和初步描述数据，为后续分析奠定基础。概率的语言：学习概率的基本原理，认识随机变量及其分布，理解概率在量化不确定性中的关键作用。统计推断的逻辑：掌握如何利用样本信息对总体特征进行估计和检验。本书将重点介绍点估计、区间估计的原理与应用，以及假设检验的逻辑框架，让读者理解统计推断的强大力量。模型构建与选择：学习如何根据数据特征和研究目的，选择合适的统计模型来描述数据背后的生成机制。内容概览：从基础到应用本书的结构设计力求严谨而实用，内容涵盖统计学的基础理论和广泛的实际应用：第一部分：认识数据与描述性统计数据的类型与可视化：介绍分类数据、数值数据等不同类型数据的特性，以及直方图、散点图、箱线图等可视化工具如何帮助我们直观地认识数据分布和潜在关系。集中趋势与离散程度：学习均值、中位数、众数等描述数据集中位置的指标，以及方差、标准差、四分位数距等衡量数据离散程度的指标，理解它们在数据概括中的作用。相关性与协方差：探索变量之间的线性关系强度与方向，学习如何计算和解释相关系数，为后续的回归分析铺平道路。第二部分：概率论基础与随机变量概率的基本概念：深入理解概率的定义、事件的运算，学习条件概率和独立性在分析复杂随机现象中的应用。离散型随机变量与概率分布：介绍二项分布、泊松分布等常见离散分布的特点及其适用场景，理解它们如何模拟计数型事件的发生。连续型随机变量与概率分布：讲解均匀分布、指数分布、正态分布等核心连续分布，重点阐述正态分布在自然界和工程领域中的普遍性，以及如何利用其性质进行分析。期望与方差：理解随机变量的期望和方差的含义，掌握它们在描述随机变量平均水平和波动程度上的作用。第三部分：统计推断的原理与方法抽样分布：认识样本统计量（如样本均值）的分布特性，理解中心极限定理在连接样本与总体统计推断中的核心地位。参数估计：学习如何根据样本数据估计总体的未知参数，掌握最大似然估计等方法，并理解置信区间的概念，认识其在量化估计不确定性方面的价值。假设检验：建立严谨的假设检验框架，学习如何设定原假设和备择假设，理解p值和显著性水平的含义，掌握t检验、z检验、卡方检验等基本检验方法，以及它们在判断总体参数是否满足特定条件的决策过程中的应用。第四部分：回归分析与模型应用简单线性回归：学习如何建立一个变量与其他变量之间的线性关系模型，理解回归系数的解释，以及如何进行模型诊断和预测。多元线性回归：扩展到多个预测变量的情况，学习如何构建更复杂的模型来解释和预测因变量，理解变量选择和模型评估的重要性。非参数统计：介绍一些不依赖于特定概率分布假设的统计方法，为处理非正态分布数据提供更多选择。学习目标与读者收益本书旨在培养读者以下能力：批判性思维：能够审慎地评估数据来源和分析方法的可靠性，避免被表面现象所误导。数据分析能力：能够熟练运用统计软件进行数据处理、分析和可视化。问题解决能力：能够将实际问题转化为统计模型，并利用统计方法找到解决方案。科学沟通能力：能够清晰、准确地解释统计分析结果，并将其有效地传达给不同背景的听众。本书适合任何希望系统学习统计学基础知识，并将统计思维应用于学术研究、商业分析、科学实验、社会调查等领域的读者。无论您是统计学专业的学生，还是其他学科的研究者，抑或是渴望提升数据素养的职场人士，都能从本书中获益匪浅。通过学习，您将获得一套强大的工具，让您在信息爆炸的时代，能够更清晰地认识世界，更理性地做出判断。