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出版者:

作者:Ron Larson

出品人:

页数:417

译者:

出版时间:2010-9

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787300125251

丛书系列:教育部高校工商管理经典教材 双语教学

图书标签:

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《统计学：方法与应用》 内容梗概： 《统计学：方法与应用》是一本旨在为读者系统性地介绍统计学基本概念、理论和实践方法的综合性教材。全书共分为五个部分，循序渐进地引导读者理解和掌握数据分析的逻辑与工具，并将其应用于实际问题解决。 第一部分：统计学基础与数据探索 本部分是全书的基石，首先会深入阐述统计学的定义、研究范畴及其在各学科领域的广泛应用。我们将探讨统计学研究的基本流程，从问题的提出、数据的收集、整理、分析到结论的解释，强调逻辑严谨性和方法科学性。 随后，我们将详细介绍数据的类型，包括定性数据（分类数据）与定量数据（数值数据），以及各自的子类，如二元数据、定序数据、间隔数据和比率数据。理解数据类型是选择合适统计方法的前提。 数据可视化是本部分的重要组成部分。我们会介绍多种图表工具，例如频数分布表、柱状图、饼图、折线图、散点图、箱线图等，并深入分析如何根据数据类型和分析目的选择最有效的可视化方式。通过图表，读者将学会直观地呈现数据特征，发现潜在的模式和异常值。 描述性统计量的计算与解释是数据探索的核心。我们将详细讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（极差、四分位数、方差、标准差、变异系数），以及位置的度量（百分位数、百分点）。对于偏态和峰度等形态特征的描述，也将给予充分的讨论。通过这些描述性统计量，读者能够概括和总结数据的基本特征。 第二部分：概率论基础与随机变量 本部分将为理解推断性统计打下坚实的理论基础。我们将从概率的基本概念入手，包括随机事件、样本空间、概率公理、条件概率和独立性。通过生动实例，读者将理解概率在不确定性事件中的应用。 随后，我们将深入介绍离散型随机变量及其概率分布，重点讲解二项分布、泊然分布等常见分布，并分析它们的性质和适用场景。 接着，我们将转向连续型随机变量，详细阐述概率密度函数和累积分布函数。其中，正态分布（高斯分布）将得到重点介绍，它是自然界和社会现象中普遍存在的分布，也是许多统计推断方法的重要理论基础。我们还将介绍指数分布、均匀分布等其他重要的连续型概率分布。 中心极限定理是推断性统计的灵魂。本部分将详细阐述中心极限定理的内容及其重要意义，说明为什么大样本的均值近似服从正态分布，为后续的参数估计和假设检验提供理论依据。 第三部分：抽样分布与参数估计 本部分将从描述性统计过渡到推断性统计。我们将详细讲解抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析不同抽样方法的优缺点。 抽样分布是连接样本统计量与总体参数的桥梁。我们将重点讲解样本均值、样本比例等统计量的抽样分布，并结合中心极限定理，理解它们如何随着样本量的变化而呈现出不同的特征。 点估计是根据样本信息对未知总体参数进行估计的一种方法。我们将介绍矩估计法和最大似然估计法，并分析它们的性质，如无偏性、有效性和一致性。 区间估计是比点估计更具信息量的估计方法。我们将详细讲解置信区间的概念，并推导和应用不同统计量（如均值、比例）的置信区间的计算方法。通过置信区间，读者可以了解估计的精确程度和可靠性。 第四部分：假设检验与方差分析 假设检验是统计推断的核心技术之一，用于判断样本数据是否支持某一关于总体参数的假设。本部分将系统性地介绍假设检验的基本原理，包括原假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、显著性水平的确定、拒绝域的划定以及P值的解释。 我们将重点讲解对单个总体参数的假设检验，包括单样本z检验、t检验，以及对总体比例的z检验。 随后，我们将探讨两个或多个总体参数的假设检验，包括两独立样本t检验、配对样本t检验，以及卡方检验（用于检验分类变量的独立性或拟合优度）。 方差分析（ANOVA）是用于比较两个或多个样本均值是否相等的统计方法。本部分将详细介绍单因素方差分析和多因素方差分析的原理、计算步骤和结果解释，帮助读者理解如何分析不同因素对结果变量的影响。 第五部分：相关性、回归分析与统计软件应用 本部分将聚焦于变量之间的关系分析。我们将首先介绍相关系数的概念，包括皮尔逊相关系数（衡量线性相关强度）和斯皮尔曼等级相关系数（衡量单调相关性）。通过散点图和相关系数，读者能够直观地理解变量之间的联系强度和方向。 回归分析是用于建立变量之间定量关系模型的方法。我们将详细讲解简单线性回归，包括回归方程的建立、回归系数的解释、决定系数（R方）的意义以及残差分析。 随后，我们将介绍多元线性回归，探讨如何建立包含多个自变量的回归模型，并分析各变量的独立影响。 在统计软件应用方面，本部分将结合实际操作，介绍如何使用常用的统计软件（例如R语言、Python的pandas和scipy库）来执行上述描述性统计、概率计算、参数估计、假设检验以及回归分析等操作。通过实际案例演示，读者将学会如何利用软件工具来处理真实数据，并得到统计分析结果，为实际应用提供指导。 全书特色： 理论与实践并重： 本书在系统阐述统计学理论的同时，注重结合实际案例和数据分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的结构： 全书内容安排由浅入深，从基础概念到高级应用，层层递进，适合不同背景的读者学习。 清晰的逻辑讲解： 每一章节都围绕核心概念展开，逻辑清晰，语言通俗易懂，避免过多的数学推导，突出概念理解。 丰富的图表展示： 大量运用图表来辅助解释概念和展示数据特征，增强读者对统计方法的直观理解。 强调应用价值： 鼓励读者将所学知识应用于经济、金融、医学、社会科学等多个领域，突出统计学的普适性和重要性。 通过学习《统计学：方法与应用》，读者将建立起严谨的统计思维，掌握一套行之有效的量化分析工具，从而能够更深入地理解数据背后的信息，做出更明智的决策。

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这本书的语言风格极具个人特色，用一种近乎对话的、充满启发性的口吻来阐述复杂的概念，这在统计学的专业书籍中是相当少见的。它没有那种高高在上、不容置疑的学术腔调，反而像一位经验丰富的导师在循循善诱。读起来完全没有“啃大部头”的枯燥感，很多地方甚至让人会心一笑。比如，在解释“I型错误”和“II型错误”时，作者使用了“狼来了”的故事，将犯错的代价和概率用一种极其人性化的方式表现出来，让我瞬间就记住了它们的区别和取舍关系。此外，书中对“数据可视化”的重视程度也远超预期。它不仅仅是提到了图表的重要性，而是深入探讨了如何选择最合适的图表类型来避免误导读者，比如何时使用箱线图而非柱状图，何时用散点图来揭示非线性关系。这种对“表达”层面的关注，体现了作者深厚的统计实践功底，认识到统计学的最终价值在于清晰、诚实地沟通信息。

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这本书在案例的选择上简直是教科书级别的精妙，它完美地平衡了学术的严谨性和现实世界的贴近性。我注意到作者非常巧妙地避开了那些脱离实际的空中楼阁式的例子，转而聚焦于我们日常生活中随处可见的数据场景。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，他们没有采用传统的农作物增产对比，而是深入剖析了不同营销策略对某电商平台用户点击率的影响差异。这种与时俱进的案例库，使得阅读过程充满了代入感。更值得称赞的是，每当引入一个新的分析工具时，作者都会同步展示如何使用主流的统计软件（虽然书中没有直接给出详细的操作步骤，但其描述的逻辑流程与软件的实际操作高度吻合）来处理这些数据。这对于那些希望将理论快速转化为实践的读者来说，无疑是巨大的福音。它不像有些书籍那样，将理论与实践完全割裂，让读者学完后不知如何下手。这里的每一个分析，都仿佛是真实商业决策中的一个关键环节，让我感觉我不是在学习一门理论，而是在接受一套高级的数据驱动决策培训。

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我必须强调，这本书在处理统计推断中的“前提假设”问题时，展现了极高的专业素养和批判性思维。很多入门书籍为了简化教学，常常会弱化或者干脆忽略检验方法背后的那些限制条件，比如正态性、独立性、同方差性等。然而，这本书花了相当大的篇幅去讨论这些前提条件的重要性，以及当数据不满足这些条件时，我们应该采取哪些补救措施，比如数据变换或者使用非参数方法。作者并没有把这些“例外情况”当作脚注或附录来处理，而是将它们融入到主体框架中，让读者从一开始就明白，统计分析不是一套可以盲目套用的公式集，而是一个需要根据具体数据特征进行调整的动态过程。这种强调“审慎性”的教学理念，极大地培养了我的数据伦理感。它让我明白，一个好的统计分析师，不仅要会计算，更要懂得何时不该计算，何时应该质疑自己的数据基础。这种对方法论局限性的坦诚剖析，让这本书的价值远超一本普通的教科书。

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这本书的叙述方式真是令人耳目一新，它没有像其他统计学入门读物那样上来就堆砌复杂的数学公式和晦涩的术语。相反，作者似乎非常懂得如何引导一个对数据分析感到茫然的新手。一开始，我本以为会是一场艰苦的理论攻坚战，结果却是像有人在旁边耐心地为你解开一个又一个生活中的谜团。比如，书中对于“中心极限定理”的解释，它没有直接抛出那个长长的数学表达式，而是通过一个生动的例子——模拟全国各地随机抽样的血压数据——展示了为什么大样本的均值会趋向于正态分布。这种直观的教学方法，极大地降低了理解门槛。我尤其欣赏它在讲解假设检验时所采取的“讲故事”的模式，仿佛每一次检验都是在法庭上构建一个论点，从提出“原假设”到收集“证据”（数据），再到得出“结论”。这种框架的建立，让原本枯燥的P值和置信区间变得有血有肉，我能清晰地感受到统计思维是如何一步步建立起来的，而不是死记硬背某个检验方法的适用条件。对于初学者来说，这种注重概念而非公式堆砌的导引，无疑是通往统计学殿堂的一条平坦小径。

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我对这本书的结构设计感到非常满意，它展现了一种高度成熟的知识组织能力。全书的脉络清晰得像一张精心绘制的地图，知识点之间的衔接是渐进式的，没有突兀的跳跃。初期的描述性统计部分，像是一个稳固的地基，为后续的推断性统计打下了坚实的基础，两者之间通过“抽样分布”这个桥梁自然过渡。随后，章节的推进速度把握得恰到好处，不会因为某个难点就拖沓过长，也不会因为内容过多就仓促收尾。特别是在涉及回归分析的高级章节，作者采用了模块化的讲解方式，先是简单线性回归，然后逐步引入多元回归、交互项和残差分析，每一步都建立在前一步的理解之上。我个人认为，这种结构设计最大的优点在于它的“容错性”——即使你在某一节理解上稍有偏差，后续章节的重新梳理和不同角度的阐释也能帮助你及时弥补。这与我过去读过的那些章节间缺乏联系、各自为政的教材形成了鲜明对比，这本书的整体感极强，仿佛一气呵成。

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