Handbook of Statistics 8 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:North-Holland / Elsevier

作者:Rao, C. R.; Chakraborty, R.; Rao

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:1991-11-01

价格:USD 184.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444880956

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计手册
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 统计方法
• 计量统计
• 生物统计
• 抽样调查
• 统计推断

统计学的奥秘：理论、方法与实践的深度探索 统计学，作为一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学，其重要性已渗透到现代社会生活的方方面面。从基础的科学研究到复杂的商业决策，从精准的医疗诊断到宏观的经济预测，统计学无处不在，为我们提供了理解世界、做出明智选择的强大工具。这本书，《统计学精要：理论、方法与实践指南》，旨在为您揭示统计学的深刻奥秘，带领您从宏观理论到微观实践，全面掌握统计学的精髓。 本书并非一本简单的教科书，而是一次对统计学领域进行的系统性、深度性的探索。我们力求在内容上兼顾严谨的理论基础与鲜活的应用实践，让读者不仅理解“是什么”，更能洞悉“为什么”和“怎么做”。全书结构清晰，逻辑严谨，由浅入深，循序渐进，确保不同背景的读者都能从中受益。 第一部分：统计学基石——理论的基石与逻辑的展开 在深入探讨具体统计方法之前，理解统计学的基本概念和理论框架至关重要。本部分将带您回归统计学的本源，为您构建坚实的知识根基。 数据世界初探： 我们将从最基础的数据类型讲起，区分定性数据与定量数据，并进一步细分为名义、顺序、间隔和比率等尺度。理解这些数据尺度是后续所有统计分析的前提。同时，我们将介绍数据的来源、抽样方法（包括概率抽样和非概率抽样），以及如何避免常见的抽样偏差，确保样本能够真实地反映总体特征。 描述性统计的艺术： 如何用简洁明了的方式概括大量数据？本章将聚焦描述性统计，介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）以及位置度量（百分位数、Z分数）。我们将深入探讨这些指标的含义、计算方法及其在数据解读中的作用。更进一步，我们将学习如何运用图表（直方图、箱线图、散点图、饼图等）来直观地展现数据的分布特征和潜在模式，让数据“说话”。 概率论的脉络： 统计推断的根基在于概率论。本章将系统梳理概率的基本概念，包括事件、概率的定义、条件概率、贝叶斯定理等。我们将重点介绍离散型和连续型概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，阐释它们的性质、应用场景及其在统计建模中的关键作用。特别是正态分布，作为“万能分布”，我们将对其特性及其在统计推断中的地位进行深入剖析。 抽样分布的理论： 样本统计量（如样本均值）的分布——抽样分布，是连接样本与总体的桥梁。本章将详细阐述中心极限定理，揭示无论总体分布如何，大样本的样本均值分布都趋近于正态分布这一统计学中的核心定理。我们将解释抽样分布的均值和方差，以及它如何为后续的参数估计和假设检验奠定理论基础。 第二部分：统计推断的利器——从样本到总体的洞察 在掌握了基本理论后，我们便进入了统计学的核心领域——统计推断。本部分将教会您如何利用样本信息来推断总体特征。 参数估计的精度： 当我们无法获得总体数据时，如何利用样本来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）？本章将介绍点估计和区间估计。我们将详细讲解置信区间的构建原理，包括如何根据样本大小、变异程度和置信水平来确定置信区间，并解释置信区间的实际含义，即我们有多大的把握认为总体参数落在该区间内。 假设检验的逻辑： 假设检验是统计推断中解决“是”与“否”问题的有力工具。本章将深入剖析假设检验的基本框架，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解释、以及第一类错误（拒真）和第二类错误（纳伪）的权衡。我们将通过一系列实例，介绍单样本t检验、配对t检验、两独立样本t检验、方差分析（ANOVA）等常用检验方法，并强调在实际应用中如何正确解读检验结果，避免常见的误区。 方差分析的精髓： 当我们需要比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）便成为首选工具。本章将详细介绍单因素和多因素方差分析的原理，包括如何分解总变异为组间变异和组内变异，以及F检验在其中的核心作用。我们将进一步探讨方差分析的假设条件、事后检验（如Tukey HSD）的应用，以及在实际研究中如何设计和解读ANOVA实验。 卡方检验与非参数检验： 除了针对均值和比例的检验，我们还需要处理分类数据。本章将重点介绍卡方检验，包括拟合优度检验和独立性检验，用于分析分类变量之间的关系。此外，我们还将介绍一些常用的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等，它们适用于数据不满足参数检验的假设条件时，提供了灵活而有效的分析手段。 第三部分：探索数据间的关系——回归与相关分析的深度挖掘 理解变量之间的关系是统计分析的另一重要目标。本部分将聚焦于回归分析和相关分析，为您揭示数据背后隐藏的联系。 线性回归的魔力： 简单线性回归是分析两个定量变量之间线性关系的标准方法。本章将详细讲解回归模型的建立，包括回归方程的求解、回归系数的解释（斜率和截距），以及拟合优度指标（决定系数R²）的应用。我们将深入探讨残差分析，用于诊断模型是否存在异方差、自相关等问题，并学习如何进行假设检验以评估回归系数的显著性。 多元线性回归的广度： 现实世界中的现象往往受到多个因素的影响。多元线性回归将简单线性回归扩展到包含多个自变量的情况。本章将讲解如何建立和解释多元回归模型，包括多重共线性问题及其诊断与处理，变量选择的策略（如逐步回归），以及如何评估模型的整体拟合度和各预测变量的贡献。 非线性回归与广义线性模型： 并非所有关系都是线性的。本章将介绍非线性回归的基本思想，以及如何利用变换（如对数变换、指数变换）将非线性关系转化为线性关系进行分析。我们还将初步介绍广义线性模型（GLM），它能够处理响应变量不服从正态分布的情况，如二项分布（逻辑回归）和泊松分布（泊松回归），为更广泛的数据分析场景提供了强大的支持。 相关分析的关联度： 相关分析用于度量两个变量之间线性关系的强度和方向。本章将介绍皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数，并深入探讨相关与因果的区别。我们将通过散点图和相关系数矩阵，直观地展示变量间的关联程度，为进一步的建模分析提供初步洞察。 第四部分：超越传统——时间序列、多元统计与高级主题 为了应对更复杂的研究问题，本书还将涉足一些更高级的统计分析技术。 时间序列分析的动态视角： 许多数据都随着时间而演变。本章将介绍时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机波动），以及常用的时间序列模型，如ARIMA模型，用于预测未来的趋势。我们将学习如何识别时间序列的平稳性，进行模型拟合和诊断，并应用于经济、金融、气象等领域的实际问题。 多元统计方法的探索： 当我们处理多个变量时，如何更有效地理解它们之间的复杂关系？本章将简要介绍一些重要的多元统计方法，如主成分分析（PCA）用于降维，因子分析用于识别潜在结构，聚类分析用于数据分组，判别分析用于分类预测等，让您对处理高维数据有初步的认识。 贝叶斯统计的另一视角： 与传统的频率学派统计推断不同，贝叶斯统计将参数视为随机变量，并利用先验信息和观测数据来更新信念。本章将介绍贝叶斯统计的基本思想、先验分布、后验分布的概念，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等抽样方法在贝叶斯分析中的应用，为读者提供一种新的统计思维方式。 第五部分：统计实践的智慧——工具、伦理与未来展望 理论知识的掌握最终要回归到实践。本部分将关注统计学的实际应用，以及相关的伦理和未来发展。 统计软件的利器： 现代统计分析离不开强大的软件支持。本章将介绍常用的统计软件，如R、Python（及其统计库）、SPSS、SAS等，并提供一些基础的使用指南和代码示例，帮助读者掌握利用软件进行数据分析的技能。 数据可视化与报告： 优秀的数据可视化能够让复杂的分析结果一目了然。本章将强调数据可视化的重要性，并介绍一些高级的可视化技巧和工具，同时指导读者如何撰写清晰、准确、富有洞察力的统计报告。 统计伦理与误读： 统计学是一把双刃剑，可能被误用或滥用。本章将讨论统计伦理的重要性，包括数据隐私保护、避免统计欺骗、以及如何正确解读统计结果，警惕常见的统计误读和陷阱。 统计学的未来： 随着大数据时代的到来，统计学正面临新的机遇与挑战。本章将展望统计学在人工智能、机器学习、生物信息学等领域的未来发展方向，以及数据科学的兴起对统计学提出的新要求。 致读者： 《统计学精要：理论、方法与实践指南》是一本为渴望深入理解统计学、并将其应用于实际问题的读者量身定制的指南。无论您是学生、研究人员、数据分析师，还是希望提升决策能力的商业人士，本书都将为您提供坚实的理论基础、实用的分析方法和广阔的视野。我们鼓励您在阅读过程中，积极思考，动手实践，将所学知识融会贯通，最终成为一名能够驾驭数据、洞察真相的统计学实践者。 本书不仅仅是一堆公式和定理的堆砌，更是对逻辑思维、严谨推理和客观分析能力的系统训练。通过本书的学习，您将不仅仅掌握统计学的方法，更能培养出一种基于证据、理性判断的科学思维方式，这将对您在任何领域的工作和生活都产生深远的影响。让我们一同踏上这场精彩的统计学探索之旅吧！

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