简明统计学原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:立信会计出版社

作者:

出品人:

页数:297

译者:

出版时间:1998-6

价格:15.50元

装帧:

isbn号码:9787542905505

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计原理
• 统计方法
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 数学
• 应用统计

好的，这是一份为一本名为《现代应用统计学》的图书撰写的详细简介，该书专注于前沿的统计方法和实际应用，内容与《简明统计学原理》有所区别。 --- 图书名称：现代应用统计学：从理论基石到前沿实践 图书简介 核心理念：驾驭数据，洞察未来 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。《现代应用统计学：从理论基石到前沿实践》旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的统计学工具箱。本书超越了基础概率和推断的传统框架，着重于当代数据科学领域最迫切需要的分析技术、软件实现以及批判性思维的培养。 本书的编写哲学是：统计学不仅是数学公式的堆砌，更是理解世界、解决复杂问题的科学艺术。我们力求在保持严格的数学基础与强调实际操作应用之间找到完美的平衡点。 目标读者 本书面向具有一定数学基础，希望系统学习和掌握现代统计分析方法的专业人士、研究生、科研人员以及高阶本科生。特别适合需要将统计模型应用于商业智能（BI）、金融工程、生物信息学、社会科学研究以及机器学习等交叉学科领域的读者。 全书结构与内容深度 本书共分为六大部分，逻辑清晰，层层递进： 第一部分：统计思维与数据准备的基石 本部分奠定全书的理论基础，但聚焦于现代数据处理的要求。 数据类型与特征工程的再审视： 不仅仅是描述性统计，而是深入探讨如何根据数据结构选择最优的编码和转换方法，尤其是针对高维稀疏数据。 现代概率论与抽样方法： 重点介绍基于蒙特卡洛模拟（MCMC）的抽样技术，以及在复杂调查设计（如分层、整群抽样）下如何修正估计量以获得无偏估计。 探索性数据分析（EDA）的前沿工具： 引入交互式数据可视化工具（如使用R/Python库）来揭示隐藏的模式和异常值，强调可视化在模型选择中的决定性作用。 第二部分：经典推断的深化与扩展 本部分对传统假设检验和区间估计进行提升，融入现代统计的严谨性。 参数估计的效率与稳健性： 深入探讨最大似然估计（MLE）的性质，并引入最小二乘（OLS）之外的稳健回归方法（如Huber损失函数、M-估计），以应对异常值对模型稳定性的影响。 非参数统计学的核心地位： 详细介绍秩检验（如Wilcoxon、Kruskal-Wallis）的适用场景，以及核密度估计（KDE）在无分布假设下的密度函数重构。 多重比较的控制策略： 详尽阐述Bonferroni、Holm校正以及更先进的False Discovery Rate (FDR) 控制方法，这对于大规模实验设计至关重要。 第三部分：线性模型的广阔疆域 本部分将线性模型提升至多层级、非独立性数据的处理层面。 广义线性模型（GLM）的全面解析： 涵盖泊松回归（计数数据）、逻辑斯回归（二元/多元响应）的理论推导、迭代重加权最小二乘（IRLS）求解过程，以及模型拟合优度的判别。 方差结构分析：线性混合效应模型（LMM）： 专门针对纵向数据、重复测量或嵌套数据的分析。深入讲解随机截距、随机斜率模型的构建、残差结构的建模，以及如何通过限制最大似然法（REML）进行参数估计。 时间序列基础： 介绍平稳性检验、ARIMA模型的构建与诊断，侧重于对金融和经济数据的应用实例。 第四部分：高维数据的挑战与贝叶斯范式 这是本书最具现代性的部分之一，专注于处理特征数量远超样本量或需要纳入先验知识的场景。 维度削减技术（Dimensionality Reduction）： 详细对比主成分分析（PCA）的几何意义与因子分析（FA）的潜在结构解释。 正则化回归（Regularization）： 深入剖析岭回归（Ridge）、LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）和Elastic Net的数学原理，解释它们如何通过惩罚项实现变量选择和共线性处理。 贝叶斯统计学的复兴： 引入贝叶斯推断的核心思想，重点讲解马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实际操作（如Metropolis-Hastings和Gibbs Sampling）。本书将清晰展示何时以及如何使用先验信息来稳定模型。 第五部分：机器学习与统计学的交叉 本部分弥合传统统计学与现代预测建模之间的鸿沟。 模型选择与性能评估： 聚焦交叉验证（K-Fold, LOOCV）、信息准则（AIC, BIC）的局限性，以及Bootstrap等重采样技术在估计模型方差中的应用。 分类与判别分析的进阶： 除了逻辑回归，还深入探讨支持向量机（SVM）的核技巧，以及决策树（CART）的构建与剪枝。 模型解释性： 强调统计推断在预测模型中的重要性，介绍SHAP值和Permutation Importance等工具，帮助读者解释“黑箱”模型的决策逻辑。 第六部分：统计计算与软件实现 本书强调实践性，每一个核心模型和方法都配备了主流软件（R和Python）的代码示例。 计算效率与模拟： 探讨如何编写高效的模拟代码来验证理论结果或测试复杂模型的稳健性。 大数据环境下的统计： 简要介绍分布式计算框架（如Spark中的MLlib）对统计分析的影响和适应性调整。 本书特色 1. 案例驱动： 摒弃枯燥的教科书式推导，每个章节均嵌入至少一个来源于真实世界的复杂案例（如药物疗效评估、风险因子建模、市场细分等）。 2. 注重批判性： 培养读者对“P值陷阱”、“模型过拟合”、“数据挖掘偏倚”的警惕性，强调结果的可重复性和统计推断的伦理边界。 3. 软件集成： 代码示例并非附加品，而是与理论紧密结合的教学工具，帮助读者实现从理论到代码的无缝转化。 《现代应用统计学》不仅仅是一本教材，它是一份指导读者在复杂数据世界中做出明智、科学决策的路线图。掌握本书内容，即是掌握了驾驭未来数据挑战的核心能力。

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这本书的语言风格我非常欣赏，它有一种老派的严谨，但又不失现代的活力。阅读过程中，我很少感觉到枯燥，这得益于作者在叙述过程中保持了一种适度的幽默感和批判性思维的引导。比如，在讲解相关性和因果关系的区别时，作者引用了几个非常巧妙的、甚至有些荒诞的例子来警示读者，这让我印象极其深刻。相比于那些充斥着晦涩术语的专业书籍，这本书读起来更像是在与一位学识渊博的长者进行深度对话。它没有为了追求“简明”而牺牲深度，相反，它通过精炼的语言和恰当的取舍，反而挖掘出了统计学最核心、最精髓的部分。对于想建立扎实理论基础但又怕被繁琐细节淹没的人来说，这本书无疑是一个极佳的平衡点。

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我平时工作中有时需要处理一些数据分析的任务，但总感觉自己的统计功底不够扎实，很多时候都是依赖软件的结果，对背后的原理一知半解。《简明统计学原理》真正帮我补上了这块短板。它不光教你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。书中对中心极限定理的阐述，让我对大样本和小样本的差异有了全新的认识。以前我对“抽样分布”的概念总是模糊不清，读了这本书后，我才明白为什么在进行推断时，我们总是需要依赖那些看似抽象的分布形态。作者似乎非常理解读者的困惑点，在关键转折处都会设置一些“思考题”或者“陷阱提示”，提醒读者注意常见的思维误区。这种教学设计非常高明，它强迫读者主动思考，而不是被动接受信息，这对于建立真正的统计直觉非常有帮助。

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我尤其喜欢《简明统计学原理》在软件应用和实际案例结合上的处理方式。它并没有沉迷于纯理论的推导，而是很实际地将统计方法与现实世界的数据紧密联系起来。书中穿插的案例分析，无论是商业决策还是社会科学研究，都选取得很有代表性。更重要的是，它教导我们如何批判性地看待统计报告。作者提醒读者，统计数字本身是中立的，但如何解释和呈现这些数字，却可以引导出不同的结论。这种教育，已经超越了单纯的统计学知识本身，上升到了数据素养的高度。读完之后，我感觉自己看待新闻报道和市场调研报告的视角都变得更加审慎和深入了，不再轻易被那些耸人听闻的百分比所迷惑，这才是真正有价值的收获。

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这本书的封面设计挺吸引人的，那种深蓝色配着简洁的白色字体，给人一种既专业又易读的感觉。我本来对统计学这块儿挺怵头的，觉得那些公式和概念肯定会让人头晕脑胀，但翻开这本《简明统计学原理》后，感觉大不一样。作者的叙述方式非常平易近人，没有那种高高在上的理论说教，而是用了很多贴近生活的例子来解释复杂的概念。比如，讲到概率分布时，他竟然能用超市排队买单的场景来类比，一下子就清晰了许多。对于我这种文科背景的读者来说，这种“接地气”的讲解方式简直是救星。更让我惊喜的是，书中对基本概念的界定非常清晰，没有模棱两可的地方。读完前几章，我对描述性统计和推断性统计有了个初步的框架认识，不再是零散的知识点了。它不是那种堆砌公式的教科书，更像是一位耐心的老师在一步步引导你探索统计学的奥秘，让人感到统计学并非遥不可及的学问。

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这本书的排版和细节处理上看得出是用心了的。很多统计学的书在图表展示上总是让人头疼，要么图示过于复杂，要么印刷质量不高，看着费劲。但《简明统计学原理》在这方面做得相当出色。图表清晰、配色得当，关键是它们真正起到了辅助理解的作用，而不是增加阅读负担。尤其是那些关于假设检验的流程图，步骤划分得极其明确，跟着图示走一遍，复杂的检验过程就变得有迹可循了。我特别欣赏作者在处理“显著性”这个核心概念时的态度，没有简单粗暴地给出一个P值就算完事，而是深入解释了“犯第一类错误和第二类错误的风险”到底意味着什么，这一点对于理解统计推断的严谨性至关重要。这本书的结构安排也很有逻辑性，从基础的描述到进阶的回归分析，过渡自然平滑，让人读起来有一种层层递进的满足感。

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