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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Allan Bluman

出品人:

页数:896

译者:

出版时间:2011-1-6

价格:$ 229.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780077460396

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Statistics
• 计算机科学
• 统计
• 英文
• 数据处理
• 专业课
• MgH
• 统计学
• 初等统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 描述统计
• 抽样
• 假设检验
• 回归分析
• 统计方法

《统计学原理：洞悉数据，决策先行》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界的核心力量。无论是科学研究、商业分析，还是日常生活中的个性化推荐，统计学的洞察力都无处不在，指引我们穿越纷繁的数据迷雾，抵达清晰的认知彼岸。 《统计学原理》是一部为初学者量身打造的统计学入门指南。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以一种直观、易懂的方式，带领读者逐步探索统计学的基本概念、核心方法以及实际应用。我们深知，对于许多人而言，统计学可能显得有些令人生畏，充满着各种公式和符号。因此，本书的编写宗旨是打破这种隔阂，让统计学变得触手可及，成为人人都能掌握的强大工具。 内容概览： 本书的编排循序渐进，从最基础的描述性统计出发，逐步深入到推断性统计的各个方面，并穿插大量生动的案例，帮助读者理解统计学理论在现实世界中的具体应用。 第一部分：描绘数据的语言——描述性统计 数据的世界： 我们从最根本的问题开始：什么是数据？数据是如何产生的？数据有哪些不同的类型（如分类数据、数值数据）？理解数据的本质是进行一切统计分析的前提。我们将介绍数据的收集、分类和组织方式，以及为何需要对数据进行整理。 让数据说话：图表的力量： 枯燥的数字往往难以直观呈现。本书将重点介绍如何运用各种图表来可视化数据，让隐藏在数字背后的规律和趋势一目了然。我们将深入讲解条形图、饼图、直方图、散点图、箱线图等常用图表的绘制方法、适用场景以及如何解读它们所传达的信息。通过图表，数据将变得生动起来，我们可以清晰地看到数据的分布形态、集中趋势和离散程度。 数据的“中心”在哪里？——集中趋势的度量： 描述一组数据的“典型”值是统计分析中的一个重要任务。本书将详细介绍几种常用的集中趋势度量方法：均值（平均数）、中位数和众数。我们将解释它们各自的计算方法、优缺点以及在不同情境下的适用性。例如，为何在存在极端值的情况下，中位数比均值更能代表数据的中心？ 数据的“分散”程度如何？——离散程度的度量： 了解数据的集中趋势固然重要，但数据的变异程度同样不可忽视。本书将介绍衡量数据离散程度的关键指标，如极差、四分位数间距、方差和标准差。我们将深入理解标准差的含义，它如何告诉我们数据点相对于均值的平均偏离程度，以及为何它在统计推断中扮演着核心角色。 数据的“形状”如何？——分布的认识： 数据的分布形态能够揭示许多关于数据生成过程的信息。本书将介绍几种重要的分布类型，特别是正态分布（高斯分布）这一统计学中的“明星”。我们将探讨正态分布的特性，如对称性、钟形曲线，以及它在自然界和现实世界中为何如此普遍。此外，我们还将初步接触偏态分布等其他分布形态，了解它们所代表的含义。 第二部分：从样本到整体——推断性统计的基础 抽样的艺术： 在绝大多数情况下，我们无法调查所有个体。因此，如何从庞大的总体中抽取有代表性的样本，是推断性统计的关键。本书将介绍不同的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析它们各自的优缺点，以及如何避免抽样偏差，确保样本能够准确地反映总体特征。 概率的魔力： 统计推断离不开概率论。我们将以直观的方式引入概率的基本概念，如事件、概率的计算、条件概率和独立事件。了解概率有助于我们理解样本变异的可能性，以及我们在进行推断时可能犯的错误。 样本的“行为”：抽样分布： 想象一下，如果我们反复从同一个总体中抽取不同的样本，并计算每个样本的均值，这些样本均值本身也会形成一个分布。这就是“抽样分布”。本书将深入探讨抽样分布的概念，特别是中心极限定理的强大威力，它告诉我们，在一定条件下，样本均值的抽样分布近似于正态分布，即使原始总体不是正态分布。这为我们进行统计推断奠定了坚实的基础。 估计总体的“面貌”：参数估计： 基于样本信息，我们可以对总体的未知参数（如总体均值、总体比例）进行估计。本书将介绍点估计和区间估计两种主要的估计方法。我们将详细讲解置信区间如何为我们提供一个估计范围，以及置信水平的含义，即我们对这个估计区间包含真实总体参数的信心程度。 检验你的假设：假设检验： 假设检验是统计推断的核心工具，它允许我们根据样本数据来判断某个关于总体的假设是否成立。本书将系统地介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算p值以及做出最终决策。我们将通过一系列实际案例，如检验新药的疗效、评估市场营销活动的效果等，来展示假设检验的应用。我们将重点讲解t检验、Z检验、卡方检验等常用的假设检验方法。 第三部分：探索变量之间的联系——回归与相关分析 变量间的“舞蹈”：相关分析： 现实世界中的许多现象不是孤立的，而是与其他变量相互关联的。本书将引入相关分析的概念，帮助我们理解两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将学习计算相关系数（如皮尔逊相关系数），并理解其数值的含义。 预测的艺术：线性回归： 当我们想要预测一个变量（因变量）如何随另一个变量（自变量）的变化而变化时，线性回归就派上了用场。本书将详细介绍简单线性回归模型，包括如何拟合回归直线、解释回归系数的含义，以及如何使用回归模型进行预测。我们还将讨论决定系数（R²）如何衡量模型对数据的拟合优度。 多重变量的“协奏”：多元回归： 在许多实际问题中，一个因变量可能受到多个自变量的影响。本书将初步介绍多元线性回归，展示如何扩展简单线性回归模型以纳入多个预测变量，从而提供更全面、更准确的预测和解释。 本书的特色： 强调直观理解： 我们避免使用过于抽象的数学证明，而是通过大量的图示、类比和生活化例子，帮助读者建立对统计概念的直观认识。 实践导向： 本书始终贯穿着对实际应用的关注。我们将展示如何在商业、科学、社会科学以及日常生活中运用统计学解决问题。 循序渐进的结构： 从基础概念到高级主题，本书的章节安排合理，逻辑清晰，确保读者能够逐步建立起扎实的统计学知识体系。 易于阅读的语言： 我们使用清晰、简洁的语言，避免使用过于专业的术语，力求让所有背景的读者都能轻松阅读和理解。 丰富的案例研究： 每个概念和方法都辅以丰富的案例研究，帮助读者将理论知识与实际应用联系起来，加深理解和记忆。 谁适合阅读本书？ 《统计学原理》适合所有希望掌握统计学基础知识的学习者，包括： 大学生： 无论您的专业是否与统计学直接相关，掌握统计学都将极大地提升您的学习能力和分析能力。 职场人士： 在数据驱动的商业环境中，具备统计分析能力是您脱颖而出的关键。本书将帮助您理解报告中的数据、进行基本的数据分析，并做出更明智的决策。 对数据分析感兴趣的任何人： 如果您对如何从数据中发现信息、理解世界充满好奇，本书将是您开启这段探索之旅的最佳起点。 掌握统计学，就如同拥有了一双洞察数据的慧眼，能够帮助您在复杂的世界中做出更理性、更有效的决策。无论您是想提升学术表现，还是希望在职业生涯中更进一步，抑或是仅仅想更好地理解周围的世界，《统计学原理》都将是您不可或缺的良师益友。让我们一同踏上这段数据探索的精彩旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

统计学入门书籍，详见 http://www.math.ntu.edu.tw/prospective2/riki.php?id=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%9B%B8%E8%A9%95&CID=1

评分☆☆☆☆☆

统计学入门书籍，详见 http://www.math.ntu.edu.tw/prospective2/riki.php?id=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%9B%B8%E8%A9%95&CID=1

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统计学入门书籍，详见 http://www.math.ntu.edu.tw/prospective2/riki.php?id=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%9B%B8%E8%A9%95&CID=1

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统计学入门书籍，详见 http://www.math.ntu.edu.tw/prospective2/riki.php?id=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%9B%B8%E8%A9%95&CID=1

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我对很多统计学教材的**语言风格**都敬而远之，总觉得它们充满了陈旧的、过于学术化的术语，让人读起来昏昏欲睡。《**初级统计学**》在这方面做得非常出色，它成功地建立了一种**平易近人且富有启发性**的叙事风格。作者的文字像是在进行一次智力探险，而不是枯燥的知识灌输。我特别喜欢它在介绍**大数定律和中心极限定理**这种抽象概念时所使用的**类比和哲学思考**。比如，他们并没有直接抛出那些复杂的极限公式，而是通过抛硬币次数不断增加的例子，形象地说明了“样本均值如何趋近于总体均值”这一看似玄乎的统计学基石。这种鼓励读者深入思考的写作方式，让我对统计学产生了真正的兴趣和敬畏之心。它没有把读者当成只能被动接收信息的容器，而是鼓励我们像真正的统计学家一样去质疑、去验证。读完后，我感觉自己不仅学会了统计工具，更培养了一种基于证据、理性判断的思维习惯。

评分☆☆☆☆☆

如果非要我用一个词来形容阅读这本《**初级统计学**》的体验，那一定是“**系统性**”。我之前在其他地方零散地学过一些**假设检验**的皮毛，但总感觉像在海上漂，抓不住重点。这本书的结构安排堪称教科书级别的典范。它从最基本的**抽样分布**开始，稳步推进到**单样本t检验**，再到**双样本检验**和**方差分析（ANOVA）**，每一步都承接自然，逻辑链条紧密得如同瑞士机械表。最让我佩服的是它处理**回归分析**那部分。作者没有急于介绍复杂的多元回归，而是从最简单的**简单线性回归**入手，通过图示清晰地展示了最小二乘法的原理，以及如何解读**相关系数和决定系数**。每引入一个新的概念，都会立刻配上一个“实践挑战”，引导你去思考这个统计方法在商业决策、科研假设中到底能发挥什么作用。它不仅仅告诉你“怎么算”，更重要的是告诉你“为什么这么算”以及“算出来有什么意义”。这种由浅入深、步步为营的讲解方式，极大地降低了统计推断的门槛。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《**初级统计学**》时，其实是抱着将信将疑的态度。市面上关于统计的入门书多如牛毛，但真正能做到既严谨又不失趣味的寥寥无几。这本书最让我欣赏的一点，在于它对**概率论基础**的处理方式。很多教材在这里就开始掉链子，把条件概率、贝叶斯定理讲得云里雾里，让人抓耳挠腮。但这本书的作者似乎深谙读者的“痛苦点”，他们引入了一个非常巧妙的**“赌桌情景分析”**，将抽象的概率模型瞬间具象化。我尤其喜欢他们对**随机变量及其分布**的讲解，卡方分布、t分布这些听起来很唬人的东西，在书中的案例中变得无比直观。而且，书中提供的**练习题**设计得极为巧妙，它不仅考察你对公式的记忆，更重要的是考验你对应用场景的判断力。做完一章的练习，我能清晰地感觉到自己分析问题的能力得到了实质性的提升，不再是死记硬背，而是真正理解了“什么时候该用哪个统计工具”的原理。这本书，绝对是为那些想学扎实、不想浮于表面的读者准备的。

评分☆☆☆☆☆

这本《**初级统计学**》简直是为我这种对数字感到头疼的人量身定做的！我以前总觉得统计学是一门高深莫测的学科，充斥着各种复杂的公式和令人眼花缭乱的图表，每次翻开教材都像在啃一本天书。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者在介绍基本概念时，简直就像一位耐心的老朋友在耳边细语。他们没有一上来就抛出艰深的数学推导，而是通过大量的日常实例来解释**描述性统计**的核心思想。比如，讲解**均值、中位数和众数**时，他们会用班级考试成绩、一个社区的平均收入等贴近生活的情境来阐述，让你立刻明白这些数字背后的真正含义。特别是关于**数据可视化**的部分，插图清晰明了，那些直方图、箱线图的绘制步骤讲解得循序渐进，完全没有那种拒人千里的学术腔调。我感觉自己不是在学习一门课程，而是在学习一种新的思维方式，学会如何用数据来观察和理解这个真实的世界。对于那些害怕统计学的初学者来说，这本书无疑是一剂强心针，它让你在轻松愉快的阅读过程中，不知不觉地掌握了统计学的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的**可操作性**绝对是它最大的亮点之一。在如今这个大数据驱动的时代，光会理论是远远不够的，如何将理论转化为实际的分析步骤才是王道。我发现《**初级统计学**》非常注重与现代统计软件的结合。虽然它本身是一本理论教材，但作者在讲解每一个检验方法时，都会贴心地附上一个**“软件应用提示”**模块，通常是针对最常见的几种统计包（比如提及了SPSS或R的简单操作界面）。这对于我这种需要快速上手进行数据分析的学生来说，简直是雪中送炭。例如，在讲解**非参数检验**时，书里不仅解释了何时需要使用像**曼-惠特尼U检验**这样的非参数方法（比如数据不服从正态分布时），还直接展示了在软件中如何输入数据并运行该检验的步骤概要。这种理论与实践的无缝对接，让书本上的知识真正活了起来，我感觉自己手中的不仅仅是一本学习资料，更像是一本即查即用的**数据分析手册**。

评分☆☆☆☆☆

用很简单的方式理解了统计的方程式

评分☆☆☆☆☆

简明易懂～数学从未如此有趣～经常看着看着笑出声来。希望有天所有的知识都可以这么有趣，数学也可以不枯燥。

评分☆☆☆☆☆

用很简单的方式理解了统计的方程式

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简明易懂～数学从未如此有趣～经常看着看着笑出声来。希望有天所有的知识都可以这么有趣，数学也可以不枯燥。

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简明易懂～数学从未如此有趣～经常看着看着笑出声来。希望有天所有的知识都可以这么有趣，数学也可以不枯燥。