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出版者:哈尔滨工程大学出版社

作者:贾洪波孙兴参

出品人:

页数:453

译者:

出版时间:2003-1

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787810733021

丛书系列:

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现代应用统计学原理与实践 本书简介 本书旨在为统计学初学者和希望深化理解应用统计学原理的专业人士提供一份全面而深入的指南。它侧重于现代统计学在数据分析和决策制定中的实际应用，而非仅仅停留在复杂的数学推导上。通过结合清晰的理论解释、丰富的案例研究以及对主流统计软件操作的指导，本书致力于培养读者利用统计工具解决真实世界问题的能力。 第一部分：统计学基础与数据探索 本书开篇将读者引入统计学的核心概念，构建坚实的理论基础。 第一章：统计学的本质与数据类型 本章首先界定了统计学的范畴及其在科学研究、商业决策和公共政策中的关键作用。我们详细区分了描述性统计与推断性统计两大分支，并对数据采集的必要性进行了深入探讨。重点在于理解不同类型的数据——定性数据（名义、顺序）和定量数据（间隔、比率）——对后续分析方法的选择具有决定性影响。本章还引入了总体与样本的概念，解释了抽样误差的来源，并介绍了常见的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样和系统抽样，强调了随机性在统计推断中的核心地位。 第二章：数据的可视化与描述性分析 数据可视化是理解复杂数据集的第一步。本章详细介绍了各种描述性统计量及其适用场景。定量数据的集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差、四分位数间距）的计算及其解释被放在重要位置。对于图形展示，本书详述了直方图、箱线图、茎叶图在展示数据分布形态上的差异和优势，并探讨了散点图在揭示变量间关系时的应用。我们特别关注如何通过视觉诊断来识别数据中的异常值（Outliers）和潜在的分布形态（如偏态、峰度）。 第二章的重点在于强调“描述”先于“推断”的重要性，教授读者如何通过直观的方式快速掌握数据集的初步特征。 第二部分：概率论基础与统计推断的基石 统计推断依赖于概率论的框架。本部分将概率论的概念桥接到统计推断的操作层面。 第三章：概率论基础与随机变量 本章回顾了概率的基本概念，包括条件概率、独立性、贝叶斯定理。随后，重点转向随机变量的概念，区分了离散型和连续型随机变量。对于离散型，我们详细分析了二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）的实际应用场景（如质量控制、事件计数）。对于连续型，正态分布（Normal Distribution）被置于核心地位，讲解其特性、Z-分数转换及其在标准化过程中的作用。此外，也引入了其他重要分布，如指数分布，用于建模等待时间等。 第四章：抽样分布与中心极限定理 理解样本统计量（如样本均值）如何从总体中产生，是推断统计的桥梁。本章的核心是中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）。我们通过大量的模拟案例阐释了无论总体分布如何，大样本量的样本均值分布都趋向于正态分布这一关键原理。接着，我们介绍了t分布、卡方分布和F分布的来源和用途，这些都是后续进行参数估计和假设检验的关键分布。 第五章：参数估计：置信区间 本章专注于点估计和区间估计。我们详细讲解了如何构建置信区间（Confidence Intervals）来估计总体参数（如总体均值 $mu$ 和总体比例 $p$）。讨论了影响置信区间宽度的因素（如样本量、置信水平）。针对不同的情境，本书提供了针对已知总体方差和未知总体方差时（使用t分布）的区间估计方法，并涵盖了比例的置信区间构造，强调了置信区间的实际解释——它代表的是过程的可重复性，而非单个区间的概率。 第三部分：统计检验：基于证据的决策 假设检验是统计推断的实践核心。本部分系统地介绍了不同情境下的假设检验流程。 第六章：单样本假设检验 本章构建了假设检验的完整框架：零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的建立、显著性水平（$alpha$）的选择、检验统计量的计算、P值（P-value）的解读、以及最终的决策过程。详细介绍了Z检验和t检验在单样本均值检验中的应用。此外，还包括了比例的单样本检验（使用正态近似）和总体方差的卡方检验。特别强调了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡与控制。 第七章：双样本与配对样本检验 本章扩展到比较两个群体的场景。我们区分了独立样本检验（Independent Samples）和配对样本检验（Paired Samples）。对于独立样本，讨论了比较两个均值（使用独立两样本t检验）和两个比例（使用Z检验）的方法。对于配对样本（如前后测数据），重点讲解了配对t检验的原理和优势。本章还涵盖了方差齐性检验（如F检验或Levene检验）在选择正确t检验方法中的重要性。 第八章：方差分析（ANOVA） 当需要同时比较三个或更多组的均值时，方差分析是首选工具。本书详细介绍了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即通过比较组间变异与组内变异的比值（F统计量）来判断是否存在显著差异。我们将ANOVA分解为平方和（SS）、自由度（df）、均方（MS）和F比值，并解释了其与多个独立t检验的区别（控制I类错误率）。此外，还简要介绍了事后检验（Post-Hoc Tests），如Tukey's HSD，用于确定具体是哪几组之间存在差异。 第四部分：关联性分析与回归模型 本部分聚焦于探究变量之间的关系，从相关性到建立预测模型。 第九章：相关性与简单线性回归 本章首先介绍了度量线性关系强度的相关系数（Pearson's $r$）。随后，深入探讨了简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。我们详细解释了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）如何确定最佳拟合线，并学习如何检验回归系数 $eta_1$ 的显著性。模型的拟合优度通过决定系数 $R^2$ 来衡量，并讨论了残差分析（Residual Analysis）在检验回归模型基本假设（线性、独立性、同方差性、正态性）中的关键作用。 第十章：多元线性回归 将简单回归扩展到包含多个预测变量的情境。多元线性回归模型允许我们评估多个因素对响应变量的独立影响。本章重点讲解了多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理、虚拟变量（Dummy Variables）在回归模型中的应用，以及如何进行模型选择（如逐步回归或AIC/BIC准则）。强调了在多重回归中解释回归系数（控制其他变量不变时的偏效应）的准确性。 第五部分：非参数方法与进阶主题 为了应对不满足正态性或方差齐性等前提条件的真实世界数据，本部分介绍了非参数统计工具。 第十一章：卡方检验与分类数据分析 本章专门处理分类变量。详细介绍了拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence），后者通过列联表（Contingency Tables）来分析两个分类变量之间是否存在关联。我们讲解了如何计算和解释卡方统计量，以及在小样本情况下应如何处理（如费舍尔精确检验）。 第十二章：非参数检验 当数据不满足正态分布或其他参数检验的严格假设时，非参数方法成为必要补充。本章介绍了常用的非参数对应方法，包括：Mann-Whitney U 检验（对应独立两样本t检验）、Wilcoxon 符号秩检验（对应配对t检验）、Kruskal-Wallis H 检验（对应单因素方差分析）。强调了在应用这些方法时，我们是比较分布的中心趋势（如中位数）而非均值。 附录 A：统计软件操作指南 本附录提供使用主流统计软件（如R、Python的StatsModels/SciPy库，或SPSS/Stata的部分基础操作）执行本书所介绍核心分析（描述性统计、t检验、ANOVA、回归）的实用步骤和代码示例，确保读者能将理论知识无缝过渡到实际数据分析工作中。 本书特点： 1. 实践驱动： 每一个概念的引入都紧密结合实际数据案例，案例材料来源于经济学、社会科学、工程和健康领域。 2. 概念清晰： 避免过度复杂的数学符号堆砌，着重于统计概念背后的逻辑和直觉理解。 3. 注重诊断： 强调模型假设的检验和结果的批判性评估，而非仅仅机械地运行程序。 4. 全面覆盖： 内容覆盖了从基础描述到中级回归分析的完整统计学应用流程。

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我尝试用这本书来准备一个国际会议上的报告，结果发现它在术语的规范性上存在着相当严重的问题。同一个概念，在不同的章节中，作者居然使用了好几种不同的英文表达方式来指代，这在严谨的科技写作中是绝对不允许出现的。比如，有时候称之为“Target Sequence Amplification”，过几页又变成了“Specific DNA Elongation”，我不得不反复翻阅索引和前言，试图找到作者定义的标准术语，但收效甚微。更令人抓狂的是，一些看似是引用了最新文献的段落，里面的专业名词缩写竟然没有给出全称解释，这对于跨学科的读者来说简直是致命的障碍。我不得不频繁地在搜索引擎上核对这些术语的准确含义，这极大地分散了我的注意力，严重影响了学习的连贯性和效率。一本严肃的技术参考书，在术语的统一性和清晰度上如果不能做到一丝不苟，那就失去了它作为工具书的基本价值。

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这本书的理论深度和广度似乎是两个完全不相干的个体拼凑在一起的。在介绍基础概念的部分，比如涉及某种分子生物学工具的应用时，它用了非常详尽的篇幅去解释那些高中生物课本里都讲过的基本原理，内容冗余且缺乏新意，几乎就是在复述教科书的定义，我感觉自己像是在浪费时间去读一些已经烂熟于心的知识点。然而，一旦进入到更前沿、更具挑战性的章节，比如涉及到复杂信号通路调控或是新一代基因编辑技术的比较分析时，作者的笔触突然变得极其简略和跳跃。关键的数学模型推导过程一笔带过，关键的实验设计思想只字不提，仿佛默认读者已经具备了研究生级别的背景知识，可以直接理解那些晦涩的公式和缩写。这种“头重脚轻”的结构，使得它既无法为初学者提供坚实的基础，也无法满足专业人士对深度解析的渴求，最终成了一本定位模糊、内容失衡的尴尬读物。

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这本书在章节逻辑和知识体系的建构上，显得非常“散点式”。它似乎是把作者多年来分散的讲义、会议摘要和一些零散的笔记堆砌在一起，缺乏一个贯穿始终的、清晰的主线索来串联所有的知识点。举个例子，在讲授某一特定分析流程时，A部分的描述被放在了第三章，而对该流程至关重要的前提条件和背景知识却被安排在了第七章的末尾，读者必须在两个不相关的章节之间反复跳转才能构建出一个完整的认知图景。这种非线性的、碎片化的组织方式，极大地增加了读者的认知负荷，使得建立起一个系统性的知识框架变得异常困难。我更倾向于那种从宏观到微观、层层递进的结构，它能帮助学习者逐步掌握复杂概念的内在联系，但这本则像是给出了所有拼图的碎片，却从未提供一张清晰的完成图纸，学习的体验是相当令人沮丧的。

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这本书的案例研究部分，简直就是一场“时间旅行”。我原本期待能看到一些近期在业界产生重大影响的突破性案例，或是对现有技术瓶颈的创新性解决方案。然而，翻开案例集，里面收录的绝大多数项目都停在了十年前甚至更久远的阶段。比如，它洋洋洒洒地介绍了一个利用某一特定载体进行蛋白表达的实验，但当我们现在回顾这个领域的发展时，该载体已经被更高效、更安全的替代品所取代。书中对新技术的讨论停留在理论设想阶段，缺乏实际应用的数据支撑，更遑论对当前行业标准的参照和对比。这使得这本书读起来像是一部博物馆里的展品陈述，具有历史参考价值，但完全无法指导读者理解和参与到当下的科研前沿。如果作者能及时更新案例，哪怕是增加一个简短的“补充说明”栏目来指出哪些技术已经过时，这本书的实用性也会大大增强。

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这本书的排版实在是一言难尽，拿在手里感觉就像是八十年代印刷厂赶出来的样品，油墨味儿还挺重，翻开来看，字体大小不一，行间距更是忽大忽小，有时候两行字几乎要贴在一起，看得我眼花缭乱。更别提那些图表了，简直是灾难现场，黑白印刷就不说了，线条模糊不清，很多关键数据点根本无法辨认，我甚至怀疑是不是扫描错了，把一些早期的工程草图也给收录进来了。章节之间的过渡也处理得非常生硬，读起来总有一种被强行拉扯的感觉，上一页还在讲宏观概念，下一页就直接跳到了一个非常具体的实验步骤，中间缺少必要的逻辑连接和过渡性的阐述。如果你期待的是一本印刷精美、阅读体验流畅的现代教材，那这本书绝对会让你大失所望。我花了大量时间试图在这些混乱的图文信息中梳理出作者想表达的核心观点，但很多时候，清晰的思路都被这糟糕的物理呈现给阻碍了，阅读过程与其说是学习，不如说更像是在进行一场“侦探解谜”。

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