Student Solutions Manual for Utts/Heckard's Statistical Ideas and Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Duxbury Press

作者:Jessica M.(Jessica M. Utts) Utts

出品人:

页数:128

译者:

出版时间:2005-1-5

价格:USD 36.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534402853

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 解题手册
• 学生用书
• Utts
• Heckard
• 高等教育
• 教材辅助
• 统计思维

面向统计学爱好者的综合性指南：探索数据驱动决策的艺术与科学 书籍名称：《数据炼金术：从原理到实践的统计思维进阶》 内容简介 本书旨在为渴望深入理解统计学核心概念、并能将其应用于现实世界复杂问题的读者提供一份详尽、实用的路线图。我们深知，统计学不仅仅是一系列公式和检验方法的堆砌，它更是一种严谨的思维方式，是现代科学研究、商业决策乃至日常信息解读的基石。本书摒弃了过于依赖特定软件操作的肤浅教学，转而聚焦于统计推断背后的逻辑、假设的有效性检验，以及结果的批判性解读。 第一部分：统计学的哲学基石与数据素养的重建 在数字信息泛滥的时代，辨别信息的真伪和有效性变得至关重要。本部分将读者从基础概念的梳理开始，迈向对统计学本质的深刻理解。 第一章：超越平均数与标准差的直觉构建 我们从描述性统计的“第一道防线”开始，但视角将更进一步。探讨集中趋势和离散程度的局限性，引入“形状”这一关键维度——偏度和峰度在描述真实世界数据分布时的不可替代性。详细分析经验法则的适用边界，并引入鲁棒统计量的概念，解释在存在异常值（Outliers）时，为何传统度量会失效，以及如何选择更具抵抗力的替代指标。 第二章：概率论：不确定性世界的逻辑框架 本章深入剖析概率论作为统计推断的理论基础。重点不再仅仅是背诵二项式或泊松分布的公式，而是理解条件概率在实际推理中的应用，如贝叶斯定理在信息更新中的核心作用。我们将详细讨论大数定律与中心极限定理的实际意义，阐明它们如何将看似随机的个体行为汇集成可预测的群体趋势，这是构建所有推断模型的逻辑桥梁。 第三章：抽样的艺术与陷阱：从样本到总体的跨越 抽样方法的选择直接决定了推断的有效性。本章系统梳理了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样的适用场景与内在偏差。特别关注非概率抽样（如便利抽样、滚雪球抽样）如何悄无声息地引入选择偏差（Selection Bias）。我们将用大量案例解析，如何通过精心的抽样设计，最大限度地减少抽样误差，并理解置信区间的真正含义——它描述的是抽样过程的稳定性，而非参数本身的概率。 第二部分：推断的严谨性：假设检验的深度解析 假设检验是统计实践的核心环节，本书致力于揭示其背后的权衡与哲学选择。 第四章：零假设的构建与错误代价的权衡 本章深入探讨零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的确立过程。重点剖析第一类错误 ($alpha$)（拒绝真 $H_0$）与第二类错误 ($eta$)（接受假 $H_0$）的内在关联。我们不将 $p$ 值视为一个简单的“是否显著”的开关，而是将其定义为“在零假设为真的前提下，观察到当前或更极端结果的概率”，并详细探讨$p$值滥用带来的“可重复性危机”的根源。 第五章：单样本与双样本检验的精准应用 本部分将介绍Z检验、t检验（包括配对样本t检验）的数学原理和实际操作考量。更重要的是，本章强调了检验的效能（Power），即在备择假设成立时正确拒绝零假设的能力。我们将提供计算所需样本量的实用指导，强调在资源有限的情况下，如何通过提高效能设计来优化研究。 第六章：方差分析（ANOVA）：多组比较的精细控制 ANOVA不仅仅是比较多个均值，它是一种广义线性模型的初步体现。本章详细解释了单因子、双因子ANOVA的结构，特别是交互作用的解释，这在实验设计中至关重要。我们将侧重于事后多重比较检验（如Tukey's HSD、Bonferroni校正）的必要性，解释为何在ANOVA后必须进行这些步骤，以控制家族错误率（Family-wise Error Rate）。 第三部分：关系建模：从相关性到因果推断 理解变量之间的联系是数据分析的最终目标。本部分关注如何从观测数据中构建并验证预测模型。 第七章：线性回归的完整解读：诊断与假设的检验 本书将线性回归视为一个强大的工具，而非简单的拟合曲线。我们不仅讲解最小二乘法的原理，更着重于回归诊断：如何通过残差图分析线性关系、独立性、同方差性和正态性。系统介绍多重共线性（Multicollinearity）的识别及其对系数解释的破坏性影响，并提供处理策略（如岭回归的初步概念）。 第八章：非参数方法的必要性与应用 并非所有数据都服从正态分布，也并非所有关系都是线性的。本章专门介绍当参数检验的假设无法满足时，应转向非参数检验。详细介绍Wilcoxon 秩和检验、Mann-Whitney U 检验以及Kruskal-Wallis H 检验，并解释它们如何通过处理数据的秩次来规避分布假设的严格限制。 第九章：广义线性模型（GLM）的开端：处理非正态响应 对于二元（是/否）或计数（事件发生次数）数据，标准线性回归显然不适用。本章引入逻辑回归（Logistic Regression），详细解释对数几率（Log Odds）的概念，并阐述如何将最大似然估计应用于这类模型。这为读者理解更复杂的现代统计模型（如泊松回归）打下坚实的基础。 第四部分：数据驱动的批判性思维 第十章：相关不等于因果：识别混杂因素与中介效应 这是本书中最关键的一章。我们深入探讨混杂变量（Confounders）、中介变量（Mediators）和调节变量（Moderators）在观察性研究中的作用。通过引入因果图（DAGs）的简化概念，我们指导读者如何系统地识别和控制这些变量，从而更审慎地从相关性推导出“可能”的因果关系，并明确指出在非实验设计中，强有力的因果声明所需承担的哲学和方法论风险。 总结：统计学的伦理责任 本书的终点不是工具的使用，而是责任的承担。我们强调统计分析者在数据选择、模型构建和结果报告中的伦理考量，确保统计知识被用于透明、公正地揭示真相，而非被误用以支持预设的结论。掌握这些工具，意味着掌握了在不确定性中做出最合理决策的能力。

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