具体描述
本书内容以Statistica6.0版为例讲解，6.0版与前几个版本比较，在结构方面有较大改变，因此其他版本使用者参考时要加以注意。本书前两章讲述了Statistica的基本概念与基本操作，学习这两章后读者可以掌握使用该软件进行统计分析的基本方法以及对软件状态进行个性化设置的技巧，Statistica软件的老用户可以略过这一部分。以后八章主要介绍各种统计分析方法的实现。最后一章，简介Statistica较高级的应用，即Statistica的BASIC语言。因此，对Statistica软件不很熟悉的用户 ，可以首先学习前两章，掌握软件基本使用方法后，再有针对地阅读后面两章，在做具体工作时翻阅相应的章节。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本《Statistica 6.0应用指南》的封面设计得相当朴实，那种略带磨砂质感的纸张，让人联想到上世纪末期专业软件手册的厚重感。我最初是冲着它标题里那个“应用指南”三个字去的，希望能找到一些不同于官方帮助文档那种冰冷语气的实战案例。然而，打开扉页，映入眼帘的却是大段关于数据清洗和预处理的冗长叙述。它似乎将所有的篇幅都倾注在了如何将一堆杂乱无章的原始数据整理得符合统计软件的“审美标准”上，从缺失值插补的各种数学原理到异常值识别的阈值设定，每一个步骤都分析得极其细致，引用的文献也相当老旧，很多都是八九十年代的统计学经典。说实话，对于一个熟练使用现代数据处理工具的人来说，这些关于基础数据准备的章节显得过于冗余和拖沓。我期待的快速入门和高效操作技巧几乎没有找到，取而代之的是一种近乎学术论文般的严谨和繁琐，让人不禁怀疑，这真的是一本面向“应用”的指南，还是一个关于“数据准备的哲学思辨录”。整本书的排版也比较紧凑，大量的公式和表格占据了版面，阅读起来需要极大的专注力，读完第一章，我感觉自己更像是一个统计学的学生在啃一本厚厚的教材，而不是一个急于解决实际问题的分析师。
评分翻到中间部分，关于描述性统计和初步探索性数据分析（EDA）的内容，更是让人感到一股浓浓的时代气息扑面而来。书中花了大量的篇幅介绍如何手工计算方差、标准差，以及通过绘制频数分布直方图来观察数据的形态。虽然强调了理解背后的原理很重要，但这与我希望通过Statistica 6.0快速生成高质量可视化图表的初衷相去甚远。我试着跟着书上的步骤，在软件中尝试复现书中的一个案例——某小型市场调研数据的分析。结果发现，书中提到的菜单路径和界面布局，与我正在使用的最新版本（即使是后续小版本升级）都有了显著的不同。很多功能图标已经消失或者被整合进了更复杂的菜单层级中，导致我不得不花费大量时间在软件界面上摸索，去寻找书里描述的那个“Quick Tab”或者“Model Viewer”的影子。更让我头疼的是，书中对高级统计图形，如交互式散点图矩阵、核密度估计图的介绍几乎是寥寥数语，远不如其对基础柱状图和饼图的“百科全书式”的讲解来得详尽。读完这部分，我得出的结论是：这本书更像是一份针对Statistica 6.0早期版本的操作手册，对于现代数据可视化和交互式分析的需求，它显得力不从心，像一个老式收音机，虽然能接收信号，但音质和功能都无法与现代的数字播放器相提并论。
评分当我满怀希望地翻到关于推断性统计的部分，尤其是回归分析和方差分析（ANOVA）时，我发现作者似乎将大部分精力都放在了对各种统计检验假设条件的“哲学论证”上，而非实际的模型构建和结果解释上。例如，在讨论线性回归时，作者详细回顾了高斯-马尔可夫定理的每一个细枝末节，并花费了好几页纸来讨论多重共线性对估计量方差的影响，用的是非常数学化的语言。然而，当真正讲到如何解读回归系数、如何处理异方差性（比如使用稳健标准误）时，笔墨却明显不足，甚至有些含糊其辞。我特别想知道在Statistica 6.0环境下，如何方便快捷地进行模型诊断图的生成和解读，比如残差图的模式识别，但书中给出的步骤极其繁琐，需要手动进行多次计算和图形绘制的组合操作。这让我感觉，这本书的作者更倾向于证明“为什么这个检验是有效的”，而不是教会读者“如何快速有效地使用软件工具来应用这个检验”。对于追求效率和结果导向的实战派用户来说，这种深度的理论堆砌，却在操作技巧上戛然而止，无疑是一种阅读上的“空中楼阁”。
评分这本书在实验设计和多变量分析（MANOVA、因子分析等）方面的论述，更是让我产生了强烈的“穿越感”。其中关于因子分析的部分，似乎完全是基于主成分分析（PCA）的逻辑来展开的，对于因子旋转（如Varimax、Promax）的介绍，也仅仅停留在对旋转后因子载荷矩阵的简单展示，对于这些旋转方法背后的具体数学变换过程，解释得云里雾里。更关键的是，书中对如何根据特征值和解释方差比例来科学地确定“因子个数”这一核心环节，给出的指导原则非常保守和主观，缺乏现代统计学中常用的碎石图（Scree Plot）动态判断和并行分析（Parallel Analysis）等更可靠的决策工具的介绍。这直接导致我在尝试用书中的方法去分析一个复杂的多项数据集时，得出的因子结构完全不符合逻辑预期。显然，Statistica 6.0发布那个年代，多变量分析的自动化和智能化程度远不如现在，而这本书似乎也完全没有超越当时的局限性，未能提供任何超越软件自身能力的、更先进的分析思路或替代方案。它只是忠实地记录了软件能做什么，却没能指导我们更好地利用软件去探索未知。
评分最后，关于软件的定制化、宏命令编写，以及与外部程序（如数据库接口或Excel的深度集成）的交互部分，几乎是这本书中最薄弱的环节。我原本期望一本“应用指南”至少能涵盖一些提升工作流效率的技巧，比如如何编写一个简单的SCL脚本来自动化重复性的数据导入和报告生成流程。然而，书中对这些高级定制功能的提及少之又少，即便是提到了，也只是简单地列出了一些命令的名称，缺乏实际的可运行代码示例和详细的参数解释。这种对“自动化”和“集成”的忽视，使得这本书的价值在今天看来大打折扣。现代的数据分析工作流强调的是管道（Pipeline）的建立，而这本书却将每一次分析都塑造成一个孤立的、需要手动点击完成的事件。总而言之，对于一个想要学习如何高效、现代化地使用统计软件进行数据挖掘和报告生成的读者而言，这本《Statistica 6.0应用指南》更像是一份详尽的、但已经过时的博物馆展品说明书，它详细记录了过去的样子，却无法指导我们走向未来。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有