Sampling, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Steven K. Thompson

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2012-3-6

价格:GBP 106.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470402313

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Statistics
• 统计学
• Sampling
• Sampling
• Survey Methodology
• Statistical Inference
• Data Collection
• Research Methods
• Experimental Design
• Probability
• Nonprobability Sampling
• Sample Size
• Bias

统计推断的基石：原理、方法与应用 本书深入探讨统计推断的核心概念，即如何利用样本信息对未知总体进行有效的推测。我们将从基础的概率论和统计学原理出发，逐步引入各种抽样方法，并详尽阐述如何通过这些方法收集到的数据进行科学的分析和解释。本书旨在为读者提供一套严谨而实用的统计推断工具箱，使其能够自信地应对现实世界中各种复杂的数据挑战。 第一部分：统计推断的基石——概率论与统计学基础 在深入抽样技术之前，建立坚实的理论基础至关重要。本部分将回顾并巩固读者对概率论和统计学核心概念的理解。 概率的基本概念： 我们将从概率的定义、基本公理以及事件之间的关系（独立性、互斥性）入手，为后续的学习奠定基础。随机变量、概率分布（离散和连续）的概念将得到清晰的阐释，重点介绍二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等常见分布的性质及其在实际问题中的应用。 数理统计的基础： 在此基础上，我们将引入统计学的基本概念。总体与样本的区别与联系是统计推断的出发点，我们将详细探讨这一点。样本统计量（均值、方差、比例等）的定义及其重要性将得到阐述。同时，我们将介绍统计量的抽样分布，特别是中心极限定理，这一核心定理将贯穿整个统计推断过程，解释为何样本均值在样本量较大时趋于正态分布，即使总体分布并非如此。 参数估计的初步认识： 在本书的后续章节中，我们将大量涉及对未知总体参数的估计。在此部分，我们将初步介绍点估计和区间估计的概念。点估计提供对未知参数的单一最佳猜测，而区间估计则提供一个包含未知参数的可能范围，并伴有相应的置信度。我们将简要提及最大似然估计和矩估计等常见的点估计方法，并为后续的详细阐述做铺垫。 第二部分：科学抽样的艺术——抽样方法与设计 抽样是统计推断的起点，其质量直接决定了推断的有效性。本部分将详细介绍各种主要的抽样方法，并探讨抽样设计的关键考量。 简单随机抽样（SRS）： 这是最基本也是最理想的抽样方法。我们将阐述其原理，即总体中的每一个个体都有等可能的机会被选中。我们将讨论其优缺点，以及在实际操作中的实施步骤，例如随机数表的应用。 系统抽样： 当总体可以按一定顺序排列时，系统抽样提供了一种简便易行的替代方法。我们将介绍其抽样间隔的确定方法，以及潜在的周期性偏差问题，并探讨如何规避。 分层抽样： 当总体可以划分为若干同质性较高、异质性较低的子群（层）时，分层抽样能够提高抽样效率，降低估计误差。我们将详细讲解如何进行层内和层间抽样，包括比例分配、最优分配等不同分配方案，并分析其优势。 整群抽样： 这种方法将总体划分为若干群集，然后随机抽取若干群集进行调查。我们将讨论其在成本效益方面的优势，同时也需要关注其可能带来的抽样误差增大的问题，并探讨如何通过多阶段抽样等方式来进一步优化。 非概率抽样方法： 除了上述概率抽样方法外，我们还将简要介绍一些非概率抽样方法，例如方便抽样、判断抽样、配额抽样等。虽然这些方法在某些特定情况下可能被使用，但读者需要理解其局限性，即无法进行严谨的概率推断。 抽样设计与样本量确定： 合理的抽样设计是获得有效统计推断的前提。本部分将探讨抽样框的构建、抽样单元的定义等关键要素。此外，样本量的大小直接影响估计的精度。我们将介绍如何根据预期的误差水平、置信度和总体变异性来计算所需的样本量，并强调样本量与成本之间的权衡。 第三部分：从样本到推断——参数估计与假设检验 收集到样本数据后，接下来的核心任务是对未知总体参数进行估计和检验。本部分将深入介绍统计推断的两种主要形式。 参数的点估计： 我们将详细介绍几种常用的点估计方法，包括： 矩估计法： 利用样本矩去估计总体的相应矩。我们将展示如何通过构建方程组来求解估计量。 最大似然估计法（MLE）： 寻找使得观测到的样本数据出现的概率最大的参数值。我们将详细解释似然函数的概念，并展示如何通过求导求解最大似然估计量。我们将讨论MLE的优良性质，如一致性、渐近有效性和渐近正态性。 参数的区间估计： 与点估计提供单一值不同，区间估计提供了一个参数可能取值的范围。我们将重点讲解： 置信区间： 对于单个参数（如总体均值、总体比例），我们将推导和应用置信区间的计算公式。我们将深入理解置信水平的含义，以及它与区间宽度的关系。 t分布与卡方分布： 当总体标准差未知时，我们将引入t分布来构建总体均值的置信区间。对于总体方差，我们将使用卡方分布。我们将解释这些分布的特点及其在区间估计中的应用。 联合置信区域： 对于多个参数，我们将简要介绍联合置信区域的概念。 统计假设检验： 假设检验是根据样本数据来判断关于总体参数的某个陈述（假设）是否成立的过程。我们将系统地介绍假设检验的步骤和概念： 原假设（H0）与备择假设（H1）： 清晰定义研究者想要检验的陈述。 检验统计量： 根据数据计算得出的用于检验的统计量。 拒绝域与接受域： 根据显著性水平划分的区域。 P值： 衡量在原假设为真时，获得当前样本结果或更极端结果的概率。我们将强调P值的正确解读，避免常见的误解。 两类错误： 第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的概念，以及它们之间的权衡。 常见检验的应用： 单样本检验： 检验单个总体的均值或比例。 两样本检验： 比较两个总体的均值或比例（配对样本和独立样本）。 方差分析（ANOVA）： 比较三个或更多总体的均值。 卡方检验： 检验拟合优度、独立性以及同质性。 第四部分：高级抽样技术与统计模型 在掌握了基础抽样和推断方法后，本部分将进一步介绍更高级的技术，以应对更复杂的研究场景。 二次抽样（Two-Stage Sampling）： 将抽样过程分为两个或多个阶段，每个阶段都涉及抽样。我们将探讨其在大型调查中的应用，以及如何结合不同阶段的抽样误差进行分析。 多阶段抽样（Multi-stage Sampling）： 这种方法将抽样过程分解为多个连续的阶段，每个阶段都从前一阶段的抽样结果中抽取样本。我们将分析其在地理上分散的总体中的优势，并讨论其误差的累积效应。 重抽样技术： 诸如自助法（Bootstrap）和置换检验（Permutation Tests）等重抽样方法，在参数分布未知或难以解析的情况下，能够提供强大的估计和推断工具。我们将解释其基本原理，并展示其在构建置信区间和进行假设检验中的应用。 广义线性模型（GLM）： 对于非正态分布的响应变量（如计数数据、比例数据），传统的线性模型不再适用。广义线性模型提供了一个灵活的框架来处理这类数据，我们将介绍其基本结构，包括连接函数和指数族分布。 贝叶斯统计推断： 与传统的频率派统计推断不同，贝叶斯统计将先验知识与样本数据结合起来，形成后验分布。我们将简要介绍贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数和后验分布的计算，以及如何利用后验分布进行参数估计和假设检验。 第五部分：实际应用与案例分析 理论知识需要与实际应用相结合，才能真正发挥其价值。本部分将通过具体的案例研究，展示统计推断在各个领域的应用。 市场调研： 如何通过抽样调查了解消费者偏好、预测市场趋势。 医学与公共卫生： 临床试验的设计与分析，流行病学研究中的关联性检验，疫苗有效性评估。 社会科学： 问卷调查的设计与分析，社会现象的因果关系探索，政策效果评估。 工程与质量控制： 产品质量的抽样检验，生产过程的监控与改进。 环境科学： 环境污染物的监测与评估，生态系统健康状况的分析。 本书的编写旨在为读者提供一个全面、深入的统计推断学习体验。通过理论讲解、方法介绍和案例分析的有机结合，读者不仅能够理解统计推断的深层原理，更能够掌握运用这些原理解决实际问题的能力。无论您是统计学专业的学生，还是需要在工作中处理数据的研究人员、工程师或决策者，本书都将是您宝贵的参考资料。

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**书评四：对高级抽样技术和实验设计的详尽剖析** 这本书在处理实验设计和复杂抽样框架方面的深入程度，是市场上同类书籍难以匹敌的。特别是关于分层抽样、整群抽样以及更复杂的随机化区组设计（Blocked Randomization）的讨论，不仅给出了详细的数学推导，更重要的是，它结合了现实中资源限制和伦理考量下的实际操作策略。书中对“功效分析”（Power Analysis）的讲解非常细致，作者不仅展示了如何计算所需的样本量，还讨论了在样本量不足或过剩时，对研究结果解释的不同含义和修正方法。这对于任何需要设计A/B测试或进行临床试验的人来说，都是至关重要的实操指导。它让我明白了，实验的设计阶段，其重要性远超数据收集完成后的简单分析。书中对“缺失数据处理”的章节也堪称典范，从简单的均值插补到更复杂的蒙特卡洛插补法，作者对每种方法的假设条件和潜在偏差都做了详尽的风险评估，这体现了作者极高的专业素养和对读者负责任的态度。

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**书评二：一本关于现代数据分析范式的深度探讨** 我花了很长时间寻找一本能真正跟上时代步伐的统计读物，而这本刚好击中了靶心。它非常出色地处理了传统统计学与现代大数据、机器学习交叉领域的问题。书中对贝叶斯方法论的介绍，不是蜻蜓点水式的提及，而是深入到了MCMC算法的实际应用层面，这对那些希望将先验知识融入模型构建的分析师来说，简直是宝藏。更让我印象深刻的是，它对“模型选择”和“模型验证”的探讨，不再局限于传统的AIC/BIC，而是更偏向于交叉验证、提升树模型的残差分析等现代方法论。这种对旧有范式的批判性继承，体现了作者深厚的学术功底和前瞻性的视野。阅读过程中，我能感受到作者在极力引导读者跳出“P值至上”的思维定式，转而关注效应量、可解释性和模型泛化能力。它迫使你重新思考，到底什么是“有效”的统计推断。虽然篇幅不薄，但由于其清晰的章节划分和逻辑递进，使得长时间的深度阅读也不会感到疲劳，反而会产生一种对知识不断攀升的满足感。

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**书评一：关于某本统计学教材的深度与应用** 这本书的编排实在让人耳目一新，它不仅仅是一本教科书，更像是一部将复杂理论抽丝剥茧的工具书。作者在讲解概率论和统计推断的基础概念时，总能找到那个恰到好处的平衡点——既保持了数学的严谨性，又兼顾了初学者可能遇到的理解障碍。我尤其欣赏它在案例分析上的处理，那些真实的商业数据和科研场景的引入，让抽象的公式瞬间“活”了起来，不再是冷冰冰的符号堆砌。比如，在讨论中心极限定理时，书中展示的模拟过程和图形解释，比我过去翻阅的任何资料都要清晰有力。它没有回避那些棘手的技术细节，比如如何处理非正态分布数据时的稳健性检验，而是用非常详尽的步骤指导读者如何一步步操作和解读结果。对于希望从理论走向实践的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实的脚手架，让你能够自信地搭建起自己的统计模型。不过，对于完全没有数学背景的读者，可能在初期需要一些额外的耐心来消化前几章的数学基础，但一旦跨过这道坎，后续的知识体系构建就会变得非常顺畅。总的来说，它成功地将高阶统计思维融入日常的决策框架之中。

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**书评五：一本在阅读体验和理论深度上寻求完美平衡的著作** 我发现这本书在视觉布局和内容组织上有着极高的水准。排版清晰，公式的呈现干净利落，图表美观且信息密度适中，这极大地提升了阅读体验，避免了长时间面对密密麻麻文字的枯燥感。在内容深度上，它巧妙地将理论的“骨架”和应用实例的“血肉”融合在一起。例如，当我们学习到非参数检验时，书中并没有仅仅停留在Ruff's Test或Wilcoxon Rank-Sum Test的公式上，而是通过一系列模拟数据，直观展示了当数据严重偏离正态分布时，非参数方法相比于参数方法的优势所在，这种对比教学法非常高效。对于那些希望在学术研究中引用最新方法的读者，书中对现代回归模型（如广义线性模型GLM的扩展）的介绍也相当前沿。总而言之，这本书的价值在于它的“全面性”和“实用性”得到了完美的统一，它既能满足研究生对理论深度的苛求，也能帮助职场人士快速解决实际问题，是一本可以被反复阅读和参考的经典之作。

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**书评三：关于如何培养数据素养的实践指南** 说实话，我之前对很多统计学的书都感到敬而远之，因为它们似乎只为学术精英服务。但这本书的写作风格非常“接地气”，仿佛作者正坐在我对面，耐心地为你拆解那些令人头疼的概念。它最大的优点在于，它将统计思维与批判性思考紧密地结合起来。书中有一部分专门讨论了如何识别和避免常见的统计误导——比如混淆相关性和因果性、样本偏差的隐形影响等，这些内容在日常媒体报道和商业报告中比比皆是。这种“反欺骗”的教育，比单纯教授公式重要得多。作者的幽默感也恰到好处，总能在关键时刻用一个生动的小故事或一个巧妙的比喻来巩固理解，使得学习过程充满乐趣。对于那些急需提升自己数据解读能力的非专业人士，这本书无疑是提供了一个坚实的基础，它教会你的不是如何做一个数学家，而是如何做一个清醒、有判断力的信息消费者和决策者。

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"This book has never had a competitor.'' Very well written indeed.

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自己教授写的书当然要支持下 入门简单通俗易懂， 尤其是simulation的部分加上R code 解释的非常清楚！！

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