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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:罗伯特 R.强森

出品人:

页数:320

译者:夏国风

出版时间:2011-4

价格:49.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9787111336877

丛书系列:乐读系列教材

图书标签:

统计学
国外教材
统计
机器学习
教材
Statistics
贰零壹柒年
数据分析
统计学
概率论
数据分析
统计方法
数学
科学研究
实验设计
回归分析
抽样调查
数据挖掘

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具体描述

《统计学》是一本统计学教材，与众多统计学教材不同的是，本教材从简单的理论出发，逐步深入，同时配有大量的专栏、案例，形式新颖，严谨中不失活泼，能够提高学生的阅读兴趣。《统计学》每章末都有大量的练习题，练习题分节设置，有利于学生即学即练，及时掌握和复习相关知识，《统计学》书末设置了乐考卡和上机卡，乐考卡有利于学生在学完全书后梳理全书章节要点，上机卡有利于学生上机操作，为学生上机操作提供了指导。《统计学》适合统计专业及其他相关专业本科生、高职生阅读，也可用做相关专业人士的参考用书。

作者简介

目录信息

致读者
译者序
教学建议
第1章　统计学
1.1　什么是统计学
1.2　可测量性和变异性
1.3　数据收集
1.4　概率和统计学比较
1.5　统计学和科学技术
第2章　描述分析和单变量数据的展示
2.1　图形、排列图和茎叶图
2.2　频数分布和直方图
2.3　中心趋势度量
2.4　离散程度的度量
2.5　位置测度
2.6　对标准差的解释和理解
2.7　统计陷阱
第3章　描述分析和双变量数据的展示
3.1　双变量数据
3.2　线性相关
3.3　线性回归
第4章　概率
4.1　事件的概率
4.2　事件的条件概率
4.3　概率运算法则
4.4　互斥事件
4.5　独立事件
4.6　互斥事件和独立事件有联系吗
第5章　概率分布（离散变量）
5.1　随机变量
5.2　离散随机变量的概率分布
5.3　离散概率分布的均值和方差
5.4　二项概率分布
5.5　二项分布与均值和标准差
第6章　正态概率分布
6.1　正态分布
6.2　标准正态分布
6.3　正态分布的应用
6.4　符号
6.5　二项分布的正态近似
第7章　样本间变异
7.1　抽样分布
7.2　样本均值的抽样分布
7.3　样本均值抽样分布的应用
第8章　统计推断概述
8.1　估计的性质
8.2　均值 μ的估计（σ已知）
8.3　假设检验的性质
8.4　均值 μ的假设检验（σ已知）：p值法
8.5　均值 μ的假设检验（σ已知）：临界值法
第9章　单总体的推断
9.1　均值μ的推断（σ未知）
9.2　二项成功概率的推断
9.3　关于方差和标准差的推断
第10章　双总体的推断
10.1　相关样本和独立样本
10.2　两个相关样本均值差异的推断
10.3　两个独立样本均值差异的推断
10.4　两个独立样本总体比例差异的推断
10.5　两个独立样本方差比的推断
第11章　卡方的应用
11.1　卡方统计量
11.2　多项试验的推论
11.3　列联表的推论
第12章　方差分析
12.1　方差分析简介
12.2　方差分析方法的逻辑
12.3　单因子方差分析的应用
第13章　线性相关和回归分析
13.1　线性相关分析
13.2　线性相关系数的推论
13.3　线性回归分析
13.4　回归直线斜率的推论
13.5　回归的置信区间
13.6　理解相关和回归之间的关系
第14章　非参数统计的要素
14.1　非参数统计
14.2　统计检验的比较
14.3　符号检验
14.4　曼-惠特尼U检验
14.5　游程检验
14.6　秩相关
附录A
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

没有习题答案！没有习题答案！没有习题答案！没没有习题答案！没有习题答案！有习题答案！没有习题答案！没没有习题答案！没有习题答案！有习题答案！没有习题答案！没有没有习题答案！没有习题答案！习题答案！没有习题答案！没有习题答案！没有习题答案！没没有习题答案！没...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的，是它对统计学伦理和局限性的探讨。在如今信息爆炸、数据驱动决策的时代，如何避免“数据陷阱”和“统计误导”变得比掌握公式本身更为重要。很多教材只教你如何得出结论，却很少告诉你结论可能在哪里出错，或者在何种前提下结论会失效。这本书却非常坦诚地开辟了一个专门的章节，深入剖析了**样本选择偏差**、**幸存者偏差**以及**因果推断**的复杂性。例如，它详细对比了相关性与因果性的区别，并通过几个著名的社会学案例说明，如果不审慎地设计实验或使用适当的工具变量法，很容易得出完全错误的政策建议。这种对知识的敬畏感和对“不确定性”的坦然接受，是这本书赋予我的最大财富。它教会我，统计学不是一个提供绝对答案的机器，而是一套帮助我们在有限信息下做出最佳判断的严谨工具箱，它的力量在于揭示可能性，而非断言真理。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对这种偏向理论深度的书籍抱着审慎的态度，担心它会像很多同类书籍一样，陷入晦涩难懂的泥潭。但是，这本书的结构设计实在精妙，它似乎深谙读者的“学习疲劳点”。它没有试图一次性把所有知识点塞给你，而是采取了一种螺旋上升的教学策略。初阶部分，对**描述性统计**的讲解清新明快，让我快速建立起对数据的基本感知能力，比如如何有效地绘制直方图和理解标准差的真正含义，而不是仅仅记住公式。接着，它逐步引入了**回归分析**。这里的高光时刻在于，它用大量的实际案例，展示了如何识别多重共线性、如何处理异常值，这些在实际工作中至关重要，却常常被基础教材忽略的细节，在这本书里得到了充分的重视。更难能可贵的是，作者在讲解复杂的模型时，总能用一种非常直观的语言来解释背后的经济或社会意义，让原本抽象的数学模型变得可触摸、可感知。我清晰地感受到，作者不仅是位统计学家，更是一位出色的沟通者，他成功地搭建了理论与应用之间的那座关键桥梁，让知识的吸收过程充满了乐趣而非负担。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我是一个对图表和视觉化要求极高的人。很多统计学的书，文字部分写得不错，但一旦涉及数据可视化，就立马变得苍白无力，充斥着简单的条形图和饼图，完全无法体现数据的动态美感。然而，这本著作在这方面简直是教科书级别的示范。在探讨**时间序列分析**时，书中穿插了大量高质量的图示，清晰地展示了如何分解趋势、季节性和随机波动。特别是关于**平稳性**的讨论，通过几张精心制作的图，我立刻明白了为什么某些数据需要差分处理，那种“原来如此”的顿悟感是其他任何地方都无法替代的。此外，它在介绍**贝叶斯方法**时，那种由浅入深的讲解方式，更是让人眼前一亮。它没有强行灌输复杂的积分运算，而是通过一个关于疾病诊断准确性的生活化场景，巧妙地解释了先验概率和后验概率是如何相互作用、共同塑造我们对未知世界的认知的。这种对视觉和情境的深刻把握，使得这本书的阅读体验远超一般的学术专著。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本书简直是为我量身定做的！我一直对数字背后的故事充满好奇，但那些教科书式的讲解总是让我望而却步，感觉像是被一堵高墙挡住了。然而，当我翻开这本关于**概率论与数理统计**的宝典时，我的世界瞬间被点亮了。作者的叙述方式极其生动，仿佛不是在讲解枯燥的公式，而是在讲述一场精彩的侦探故事。比如，当讲到大数定律时，他没有直接堆砌定义，而是通过一个我们日常生活中都能接触到的例子——抛硬币，巧妙地引导我们理解“随机”背后的“必然性”。我尤其喜欢它在介绍**假设检验**部分的处理手法，那种抽丝剥茧、步步为营的逻辑推导过程，让人感觉自己像一个真正的科学家在进行实验和论证。书中对各种统计软件操作的穿插介绍也恰到好处，既不会显得喧宾夺主，又能让读者清晰地看到理论是如何在实践中落地生根发芽的。读完这些章节，我不再是那个对“P值”感到恐惧的门外汉了，我开始能够自信地去解读那些复杂的商业报告和科研数据，那种掌控全局的感觉，真是太棒了！这本书真正做到了，让统计学从冰冷的数学符号，变成了理解世界的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

对于有一定基础，想进一步提升分析深度的读者来说，这本书简直是神来之笔。它没有沉溺于基础概念的重复，而是迅速将我们带入更前沿、更具挑战性的领域。例如，在讲解**非参数检验**时，作者并没有草草带过，而是详细对比了配对样本t检验和Wilcoxon符号秩检验的应用场景和统计功效的差异，这对于处理非正态分布数据至关重要。随后，它对**多元回归模型**的深入探讨，尤其是在**模型选择**和**正则化技术**（如岭回归和Lasso）方面的介绍，非常及时和贴合现代数据科学的需求。这些内容在传统教材中往往需要查阅好几本进阶书籍才能系统了解。作者在这里将其整合得逻辑清晰、推导严密，甚至还补充了一些关于模型稳健性检验的实战技巧。阅读这些章节，我感觉自己的分析能力得到了质的飞跃，从一个会用工具的人，蜕变成了一个懂得选择和优化工具的分析师。这本书的知识密度和前瞻性，绝对是业内罕见的精品。

评分☆☆☆☆☆

蛮容易上手的，基本统计学知识。

评分☆☆☆☆☆

梳理了相关的知识，但没有一个系统性的图谱，只能自己做相应总结概括

评分☆☆☆☆☆

梳理了相关的知识，但没有一个系统性的图谱，只能自己做相应总结概括

评分☆☆☆☆☆

梳理了相关的知识，但没有一个系统性的图谱，只能自己做相应总结概括

评分☆☆☆☆☆

蛮容易上手的，基本统计学知识。