Student Solutions Manual for Elementary Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson Prentice Hall

作者:Jay R. Schaffer

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2008-3-21

价格:USD 36.67

装帧:Paperback

isbn号码:9780136013075

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 学生解题手册
• 初等统计学
• 解题指南
• 学习辅助
• 教材配套
• 高等教育
• 数学
• 数据分析

《基础统计学》学生习题解答手册：助您精通统计学世界的指南 踏入统计学的殿堂，您或许会发现，理论知识的理解固然重要，但真正的精通往往来自于反复的练习和对实际问题的深入剖析。正如任何一门精深的学科，统计学同样需要细致入微的理解和熟练的应用，而这正是《基础统计学》学生习题解答手册致力于为您提供的宝贵支持。本书并非冗长的理论重述，也不是对枯燥公式的简单罗列，而是一本精心设计的、旨在帮助您切实掌握统计学核心概念、方法和应用的学习伙伴。 本书的编写宗旨，是为正在研习《基础统计学》原著的学生们提供一套全面、详尽且极具指导性的习题解答。我们深知，在学习过程中，许多学生会遇到这样的困惑：即便理解了教科书中的概念，在面对习题时却可能感到无从下手，或者对自己的解题思路和最终答案的准确性存疑。为了化解这些学习障碍，本书精选了《基础统计学》原著中的典型例题和难题，并提供了清晰、逐步的解题过程。每一道习题的解答都力求详尽，不仅仅是给出最终答案，更重要的是阐释解题的逻辑、关键步骤以及所应用的统计学原理。我们相信，通过理解“为什么”这样解，您将能够触类旁通，在未来独立解决更多类似问题。 本书的内容覆盖了基础统计学领域的各个核心分支，旨在为您的学习之旅提供全方位的辅助。 第一部分：描述性统计（Descriptive Statistics） 在本部分，我们将一同探索如何有效地概括和呈现数据。这部分是统计学的基础，也是理解更复杂概念的基石。 数据类型与测量尺度： 您将学习如何识别不同类型的数据（如定性数据、定量数据）以及它们所对应的测量尺度（如名义尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度）。理解数据类型是选择正确统计方法的前提。我们会通过具体的例子，例如描述不同品牌的产品（定性/名义）、学生成绩等级（顺序）、温度测量（间隔）以及身高体重（比例），来帮助您清晰地辨别这些概念。 数据的图示呈现： 数据的可视化是理解其分布和特征最直观的方式。本书将指导您掌握制作和解读各种图表的方法，包括： 频率分布表（Frequency Distributions）： 如何将原始数据分组，计算各组的频数、频率和累积频率。我们将展示如何为不同类型的数据（如连续型数据、离散型数据）构建频率分布表，并分析其对理解数据集中趋势的初步作用。 柱状图（Bar Charts）和饼图（Pie Charts）： 适用于展示分类数据的频率或比例，例如不同政党支持率、产品销售占比等。您将学会如何根据数据特点选择最合适的图表类型，以及如何解读这些图表所传达的信息。 直方图（Histograms）： 专门用于展示连续型数据的分布形状。本书将详细讲解如何根据数据范围和样本量选择合适的组距，并解读直方图所揭示的分布形态，如对称分布、偏态分布（左偏/右偏）、多峰分布等。 折线图（Line Graphs）： 常用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，例如股票价格波动、气象数据变化等。您将学习如何追踪趋势、识别周期性和季节性。 散点图（Scatter Plots）： 用于探索两个定量变量之间的关系。通过观察散点图的模式，您可以初步判断变量之间是否存在线性关系、正相关、负相关或无相关。 数据的数值概括： 除了图表，数值指标能更精确地量化数据的特征。本书将深入讲解： 集中趋势的度量（Measures of Central Tendency）： 均值（Mean）： 解释算术平均数的计算方法，并讨论其对极端值的敏感性。 中位数（Median）： 讲解如何找到一组数据的中心值，以及中位数在处理偏态数据时的优势。 众数（Mode）： 识别数据集中出现频率最高的值，适用于所有类型的数据，特别是分类数据。 离散程度的度量（Measures of Dispersion）： 极差（Range）： 计算最大值与最小值之差，了解数据的整体跨度。 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）： 核心概念，用于衡量数据点相对于均值的离散程度。我们将详细解释它们的计算公式，并强调标准差作为衡量平均偏离度量的实际意义。 四分位数（Quartiles）和四分位距（Interquartile Range, IQR）： 介绍百分位数概念，如何计算第一四分位数（Q1）、第三四分位数（Q3），以及IQR作为衡量数据中50%分布范围的稳健指标。 分布形状的度量： 偏度（Skewness）： 量化数据分布的不对称性，区分左偏和右偏。 峰度（Kurtosis）： 描述数据分布的尖锐程度或平坦程度，与正态分布进行比较。 第二部分：概率论基础（Probability） 在掌握了描述性统计后，我们将进入概率论的世界，学习如何量化不确定性，这是进行统计推断的基础。 基本概率概念： 样本空间（Sample Space）与事件（Events）： 明确随机试验的可能结果集合及其子集。 概率的定义与性质： 讲解古典概率、经验概率和主观概率，以及概率的基本公理和性质。 条件概率（Conditional Probability）与独立性（Independence）： 理解一个事件发生的概率如何受到另一个事件发生的影响，以及事件之间相互独立的概念。 随机变量（Random Variables）： 离散随机变量（Discrete Random Variables）： 讲解其概率质量函数（Probability Mass Function, PMF）和期望（Expected Value）、方差的计算。 连续随机变量（Continuous Random Variables）： 讲解其概率密度函数（Probability Density Function, PDF）、累积分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）、期望和方差的计算。 重要概率分布（Key Probability Distributions）： 二项分布（Binomial Distribution）： 适用于描述固定次数独立试验中成功次数的概率。我们将通过例子，如抛硬币、产品合格率等，展示其应用。 泊松分布（Poisson Distribution）： 适用于描述在固定时间或空间内事件发生次数的概率，如客户到达率、事故发生率等。 正态分布（Normal Distribution）： 统计学中最重要、最普遍的分布之一。我们将详细讲解其“钟形”曲线的特征、均值和标准差的作用，以及标准化（Z-score）的概念。 均匀分布（Uniform Distribution）： 简单介绍其等概率特性。 指数分布（Exponential Distribution）： 介绍其与泊松过程的联系，常用于描述事件之间的时间间隔。 第三部分：统计推断（Inferential Statistics） 基于概率论的基础，我们将学习如何从样本数据推断总体特征。这是统计学应用的核心。 抽样分布（Sampling Distributions）： 中心极限定理（Central Limit Theorem）： 核心定理，解释了为什么样本均值的分布会趋近于正态分布，无论总体分布如何。我们将深入解析其重要性。 样本比例的抽样分布： 学习如何处理比例数据的抽样分布。 参数估计（Estimation）： 点估计（Point Estimation）： 使用样本统计量来估计总体参数，如样本均值估计总体均值。 区间估计（Interval Estimation）： 构造置信区间（Confidence Intervals），给出总体参数可能取值的范围，并解释置信水平的含义。我们将详细讲解： 单个总体均值的置信区间： 涉及Z分布和t分布的应用。 单个总体比例的置信区间。 假设检验（Hypothesis Testing）： 基本原理： 讲解零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）的设定，以及P值（p-value）的概念和意义。 检验步骤： 详细阐述假设检验的五步法。 常用检验： 单个总体均值的假设检验： Z检验和t检验。 单个总体比例的假设检验。 两个独立样本均值之差的检验： 检验两组数据均值是否存在显著差异。 两个配对样本均值之差的检验： 适用于前后对比或配对设计。 两个总体比例之差的检验。 卡方检验（Chi-Square Tests）： 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 检验观测频率是否与理论频率一致。 独立性检验（Test of Independence）： 检验两个分类变量之间是否相互独立。 第四部分：回归分析与相关性（Regression and Correlation） 本部分将介绍如何探索和量化变量之间的线性关系。 相关性分析（Correlation Analysis）： 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient, r）： 讲解如何计算和解读相关系数，它衡量的是线性关系的强度和方向。 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman Rank Correlation Coefficient）： 介绍用于非参数检验的等级相关系数。 简单线性回归（Simple Linear Regression）： 回归模型： 讲解回归方程的构建，以及如何解释回归系数（斜率和截距）。 最小二乘法（Method of Least Squares）： 介绍如何确定最佳拟合直线。 拟合优度（Goodness-of-Fit）： 讲解决定系数（R-squared）的含义，它表示自变量能解释因变量多少比例的变异。 回归假设检验： 检验回归模型整体的显著性以及回归系数的显著性。 多元线性回归（Multiple Linear Regression）： 简要介绍如何扩展到多个自变量的情况，并讨论其优势和挑战。 本书的特色与优势： 全面覆盖： 本书严格遵循《基础统计学》原著的章节安排和知识点，确保您能获得完整的练习支持。 详尽解析： 每一道题目的解答都包含详细的步骤、清晰的逻辑和必要的公式推导，帮助您理解解题思路，而不仅仅是记住答案。 概念巩固： 在解答过程中，我们会适时地回顾和强调相关的统计学概念和定义，加深您的理解。 实用性强： 习题选择贴近实际应用场景，让您在练习中体会统计学在现实世界中的价值。 易于查阅： 本书结构清晰，索引明确，方便您快速找到所需的内容。 我们相信，《基础统计学》学生习题解答手册将是您在统计学学习道路上不可或缺的得力助手。通过勤加练习和深入理解本书的解答过程，您将能够建立起扎实的统计学基础，自信地应对各种学术挑战，并为未来在数据驱动的世界中取得成功奠定坚实的基础。无论您是初学者，还是希望巩固已有知识的学生，本书都将为您提供最有价值的指导和支持。

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