Principles and Procedures of Statistics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:McGraw-Hill Companies

作者:Robert G. Steel

出品人:

頁數:672

译者:

出版時間:1996-5-1

價格:USD 104.25

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780070610286

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 數學
• 統計學
• 統計方法
• 數據分析
• 概率論
• 推論統計
• 統計原理
• 統計流程
• 統計學教材
• 高等教育
• 學術研究

引言：統計學的探索之旅 統計學，一門探究數據背後規律的學科，猶如一門繪製世界藍圖的藝術，一門解讀自然與社會奧秘的鑰匙。它並非高高在上的理論體係，而是植根於日常生活、科學研究、商業決策中的實用工具。從宏觀的經濟趨勢預測，到微觀的醫學療效評估，再到我們日常接收到的各種信息——天氣預報、市場分析、民意調查——無不閃爍著統計學的智慧之光。 本書旨在引領讀者踏上一場深入統計學殿堂的探索之旅。我們將一同揭示數據轉化為知識的奧秘，學習如何嚴謹地收集、組織、分析和解釋數據，從而做齣更明智的決策，更深刻地理解我們所處的世界。這本書將幫助你建立紮實的統計學基礎，培養批判性思維，讓你在信息爆炸的時代，能夠遊刃有餘地駕馭數據，辨彆真僞，發現趨勢，並最終賦能你的專業領域和個人生活。 第一部分：統計學基礎——認識數據的語言 在統計學的世界裏，數據是原始的材料，而統計學方法則是將這些材料雕琢成有意義信息的工具。本部分將為你打下堅實的理論基礎，讓你理解統計學的基本概念和核心思想。 數據的本質與類型： 我們將首先探討數據的來源、形式以及如何對其進行分類。從定性數據（如顔色、性彆）到定量數據（如身高、年齡），再到離散數據（如班級人數）和連續數據（如溫度），我們將理解不同數據類型的獨特性質及其對分析方法選擇的影響。理解數據的本質是後續所有分析的前提，如同語言的學習始於認識字母和詞匯。 描述性統計：概覽數據的整體特徵： 當我們麵對大量數據時，如何快速把握其核心特徵？描述性統計提供瞭強大的工具。我們將學習如何計算和解釋均值、中位數、眾數等集中趨勢的度量，它們告訴我們數據的“中心”在哪裏。同時，我們也將深入理解方差、標準差、四分位距等離散程度的度量，它們揭示瞭數據的“分散”程度，數據是否集中在中心附近，還是廣泛分布。此外，我們將學習如何使用頻數分布錶、直方圖、條形圖、餅圖、散點圖等可視化工具，將抽象的數據轉化為直觀的圖形，讓數據的形態一目瞭然。這些可視化技術不僅能幫助我們發現數據中的模式和異常，更能有效地嚮他人傳達分析結果。 概率論基礎：理解隨機性的內在規律： 許多現實世界現象都包含不確定性，而概率論正是研究這種不確定性的數學分支。我們將從概率的基本概念入手，理解樣本空間、事件、概率的性質。接著，我們將介紹條件概率和獨立事件的概念，這對於理解復雜情境下的事件發生至關重要。我們還將探討一些重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等。這些分布是描述許多隨機現象的模型，對理解和預測未來事件具有極其重要的意義。例如，正態分布，即我們常說的“鍾形麯綫”，在自然界和社會科學中扮演著核心角色，理解它能幫助我們理解許多測量誤差、個體差異等。 第二部分：推斷性統計——從樣本到總體 描述性統計幫助我們理解已有的數據，而推斷性統計則更進一步，利用樣本信息來推斷關於更大總體的信息。這在科學研究、市場調研和質量控製等領域尤為關鍵，因為我們往往無法或不便於測量整個總體。 抽樣方法與抽樣分布：構建推斷的基石： 如何從總體中抽取有代錶性的樣本是推斷性統計的起點。我們將探討不同的抽樣技術，如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，理解它們各自的優缺點以及適用場景。一個好的樣本是推斷有效性的前提。隨後，我們將深入研究抽樣分布的概念，特彆是樣本均值的抽樣分布。中心極限定理將是本部分的核心內容之一，它揭示瞭無論總體分布如何，當樣本量足夠大時，樣本均值的抽樣分布近似服從正態分布。這一強大定理是進行統計推斷的理論基礎。 參數估計：估測總體的未知值： 在許多情況下，我們希望瞭解總體的某個參數（如總體均值、總體比例），但我們隻能通過樣本來估計它。本部分將介紹點估計和區間估計。點估計提供一個單一數值作為參數的最佳猜測，而區間估計則提供一個可能包含真實參數的數值範圍，並伴隨一定的置信水平。我們將學習如何構建和解釋置信區間，理解置信水平的含義，以及樣本量、置信水平和區間寬度之間的關係。 假設檢驗：檢驗關於總體的陳述： 假設檢驗是統計推斷的核心工具，用於檢驗我們對總體參數的某種具體陳述（假設）是否得到樣本數據的支持。我們將學習如何設定原假設（H0）和備擇假設（H1），如何選擇檢驗統計量，如何計算p值，以及如何根據p值和預設的顯著性水平來做齣決策——拒絕原假設還是未能拒絕原假設。我們將學習各種常見的假設檢驗方法，如t檢驗（用於檢驗單樣本或兩樣本均值）、z檢驗（用於檢驗比例）、卡方檢驗（用於檢驗獨立性或擬閤優度）等，並理解它們的應用場景。 第三部分：統計模型與進階主題——深入探索數據關係 在掌握瞭基礎統計推斷之後，我們將進一步探索更復雜的統計模型，以理解變量之間的關係，並進行更深入的數據分析。 迴歸分析：量化變量之間的聯係： 迴歸分析是研究一個或多個自變量如何影響一個因變量的強大技術。我們將從簡單綫性迴歸開始，學習如何建立直綫方程來描述變量間的綫性關係，如何解釋迴歸係數的含義，以及如何評估模型的擬閤優度（如R方）。接著，我們將擴展到多元綫性迴歸，學習如何同時考慮多個自變量對因變量的影響。我們將接觸到殘差分析，用於檢驗模型的假設條件，並學習如何避免和處理多重共綫性等問題。迴歸分析在經濟學、社會學、工程學等領域有著廣泛的應用，從預測銷售額到評估廣告投入效果，無處不在。 方差分析（ANOVA）：比較多個組的均值： 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析提供瞭一種有效的方法。我們將理解方差分析的基本原理，即通過比較組間方差和組內方差來判斷各組均值是否存在統計學上的顯著差異。我們將學習單因素方差分析和雙因素方差分析，並理解F統計量和p值的含義。方差分析在醫學試驗、農業實驗、用戶體驗研究等領域有著重要的應用。 非參數統計：處理非正態分布數據： 有時，我們收集的數據並不滿足參數檢驗（如t檢驗、ANOVA）所要求的正態性假設。在這種情況下，非參數統計方法提供瞭替代方案。我們將介紹一些常用的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗（用於比較兩獨立樣本）、Wilcoxon符號秩檢驗（用於比較配對樣本）、Kruskal-Wallis H檢驗（用於比較三組或更多獨立樣本），以及Spearman秩相關係數（用於衡量變量間的單調關係）。這些方法不依賴於特定的數據分布假設，使得統計推斷的應用範圍更加廣泛。 第四部分：統計軟件與實踐——將理論付諸實踐 理論知識的學習固然重要，但真正掌握統計學精髓的關鍵在於實踐。本部分將引導讀者瞭解如何利用統計軟件來執行數據分析。 常用統計軟件概述： 我們將簡要介紹當前流行的統計軟件，如R、Python（及其科學計算庫如NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels）、SPSS、SAS等。每種軟件都有其獨特的優勢和學習麯綫。瞭解它們的特點，能幫助你選擇最適閤你需求和背景的工具。 數據導入、整理與清洗： 真實世界的數據往往是雜亂無章的。在進行任何分析之前，我們需要將數據導入軟件，進行必要的整理（如重命名變量、轉換數據格式）、清洗（如處理缺失值、識彆和處理異常值），並進行描述性統計分析。這部分內容將強調數據預處理的重要性，它是確保後續分析結果準確可靠的關鍵步驟。 執行統計分析與結果解讀： 我們將學習如何使用統計軟件來執行本手冊中介紹的各種統計分析，包括計算描述性統計量、繪製圖錶、進行參數估計、執行假設檢驗、建立迴歸模型等。更重要的是，我們將學習如何正確解讀軟件輸齣的結果，包括各種統計量、p值、置信區間、模型係數等，並將這些數值結果轉化為有實際意義的解釋。 結語：數據驅動的未來 統計學是一門充滿活力且不斷發展的學科。隨著大數據時代的到來，統計學的重要性愈發凸顯。掌握統計學知識和技能，不僅能讓你在學術研究和職業發展中脫穎而齣，更能幫助你在信息洪流中保持清醒的頭腦，做齣更明智的判斷，洞察事物的本質，並最終成為一個更具影響力的數據驅動型決策者。 願本書的閱讀旅程，能為你打開一扇通往數據世界的大門，激發你對統計學的濃厚興趣，並為你未來的學習與實踐提供堅實的指引。

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