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出版者:Tata Mcgraw-Hill

作者:TELANG, S.G.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780074624807

丛书系列:

图书标签:

• 数论
• 初等数论
• 高等数学
• 数学分析
• 代数数论
• 密码学
• 算法
• 数学建模
• 离散数学
• 算术

好的，这是一本关于应用统计学与数据分析的图书简介： --- 《统计决策的艺术：从数据到洞察的实用指南》 书籍概述 在信息爆炸的当代社会，数据已成为驱动决策、优化流程和预测未来的核心资产。然而，原始数据本身并不能直接产生价值，只有通过严谨的统计学原理和恰当的分析方法，才能将其转化为可执行的洞察。 《统计决策的艺术：从数据到洞察的实用指南》是一本面向实践者、商业分析师、工程师以及所有希望利用数据科学武装自己的人士编写的权威著作。本书摒弃了过于冗长和理论化的数学推导，专注于介绍核心的统计概念、强大的建模技术以及这些技术在真实商业和科学场景中的具体应用。 本书的目标是教会读者如何“像统计学家一样思考”：如何识别数据中的偏差、如何设计有效的实验、如何构建可靠的预测模型，以及最关键的——如何以一种清晰、有说服力的方式传达分析结果，从而支持明智的决策制定。 核心内容与章节亮点 全书结构清晰，逻辑递进，旨在构建一个从描述性统计到高级推断和预测的完整知识体系。 第一部分：数据基础与描述性分析（The Foundation） 本部分为后续复杂分析奠定坚实的基础，强调数据的质量和正确表述的重要性。 1. 数据的本质与采集： 探讨不同类型的数据（定量、定性、时间序列、空间数据）及其适用场景。详细介绍抽样方法（简单随机、分层、系统抽样）及其对推断有效性的影响。 2. 数据清洗与预处理： 强调现实世界数据中的“脏点”问题。详细讲解如何识别和处理缺失值（插补方法）、异常值（鲁棒统计方法）和数据转换（对数、Box-Cox变换）以满足模型假设。 3. 描述性统计的深度解读： 不仅介绍均值、中位数和标准差，更深入探讨了偏度、峰度和四分位距在描述数据分布形状中的关键作用。通过可视化技术（直方图、箱线图、散点图矩阵）来直观地理解数据结构。 第二部分：概率论与推断统计（The Inference Engine） 本部分是连接样本信息与总体结论的桥梁，聚焦于不确定性下的推理。 4. 现代概率论的实践视角： 重点讲解核心概率分布（二项、泊松、正态、指数分布）在建模等待时间、事件发生频率和测量误差中的应用。介绍中心极限定理在统计推断中的核心地位。 5. 参数估计与置信区间： 阐述点估计和区间估计的区别。通过实际案例演示如何计算和解释置信区间，强调置信水平的实际意义，而非仅仅是数学公式。 6. 假设检验的艺术： 系统性地介绍T检验、方差分析（ANOVA）和卡方检验。本书特别强调了P值（P-value）的正确解读，以及如何设定和理解第一类错误（Type I）与第二类错误（Type II）的权衡。 第三部分：线性模型与回归分析（Modeling Relationships） 回归分析是数据分析的基石。本部分深入探讨如何量化变量间的关系，并对未来趋势进行预测。 7. 简单与多元线性回归： 详细介绍最小二乘法的原理和假设（线性、独立性、同方差性、正态性）。讲解如何解读回归系数的实际含义，以及如何进行模型选择（逐步回归、信息准则AIC/BIC）。 8. 模型诊断与诊断图： 强调一个“好”的统计模型必须满足其假设。本书提供了全面的诊断工具，包括残差分析图、杠杆点和影响点识别（Cook's Distance），帮助读者构建可信赖的模型。 9. 广义线性模型（GLM）： 扩展到处理非正态响应变量的情况，如二元（逻辑回归，Logit）和计数数据（泊松回归）。这是处理分类结果和比率分析的关键工具。 第四部分：高级分析与决策工具（Advanced Applications） 本部分将读者带入更复杂的分析领域，专注于时间序列、方差分析的进阶应用以及非参数方法。 10. 方差分析（ANOVA）的深入探讨： 不仅限于单因素ANOVA，还详细覆盖了双因素、多因素以及重复测量设计的分析方法，用于评估多个因子及它们的交互作用对结果的影响。 11. 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的特殊性质（自相关性）。重点讲解平稳性检验、分解方法（趋势、季节性、残差）以及ARIMA模型的构建和初步应用，适用于金融、库存和需求预测。 12. 非参数统计方法： 当数据不满足正态性或方差齐性等严格假设时，非参数方法成为救星。介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验）和Kruskal-Wallis检验，确保分析的稳健性。 第五部分：统计思维与实验设计（The Decision Framework） 本部分超越了计算本身，聚焦于如何将统计学原理融入实际工作流程。 13. 实验设计原理（DoE）： 讲解如何通过随机化、重复和局部控制来设计A/B测试和工业实验，确保因果推断的有效性。重点讨论因子设计（Factorial Designs）和响应曲面法（RSM）在优化过程中的应用。 14. 贝叶斯统计的实践入门： 引入贝叶斯思维框架，讲解先验概率、似然函数和后验概率的更新过程。提供小型案例展示贝叶斯方法在信息融合和决策更新中的优势。 15. 结果的沟通与统计伦理： 强调统计分析的最终目标是有效沟通。如何避免误导性的图表展示，如何清晰地解释模型局限性，以及在数据分析中应遵循的统计伦理标准。 本书特色 案例驱动： 全书穿插了来自市场营销、运营管理、质量控制和生物统计学等领域的真实案例，每一步分析都有明确的业务目标。 软件兼容性： 虽然本书专注于理论和方法，但所有统计概念均配有主流统计软件（如R、Python的Statsmodels/Scipy库，或SPSS/SAS）的操作指导思路，确保读者能够立即上手实践。 决策导向： 每一章的结尾都设置了“决策点”总结，将统计发现直接转化为可操作的商业建议。 《统计决策的艺术》旨在成为一本让读者在面对复杂数据挑战时，能够自信地拿起并从中找到答案的工具书。它不仅教授计算，更培养读者批判性地评估信息和做出数据驱动型决策的能力。 ---

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