生物统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:杜荣骞

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2007-1

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040121674

丛书系列:

图书标签:

• 生物
• 统计
• 统计学
• 生物学
• 教材
• 数学
• Q
• 生物统计学
• 统计学
• 生物学
• 医学统计
• 数据分析
• 实验设计
• 流行病学
• 生物信息学
• R语言
• SPSS

好的，这是一本关于古希腊哲学史的图书简介，内容详尽，力求展现其深度与广度。 --- 探寻西方思想之源：从米利都到新柏拉图主义的伟大心灵之旅 书名： 永恒的追问：古希腊哲学的兴衰与流变 字数： 约1500字 内容简介： 本书旨在为读者构建一幅宏大而精微的古希腊哲学全景图。我们并非仅仅罗列重要的哲学家及其观点，而是深入剖析了从爱琴海边城邦的理性萌芽，到罗马帝国晚期思想融合的近千年思想史画卷。这部著作力求还原那个孕育了西方理性、逻辑、伦理和形而上学基石的黄金时代。 第一部分：万物的本源与觉醒——前苏格拉底思潮（公元前6世纪中叶至前5世纪初） 故事始于小亚细亚的米利都，在神话叙事逐渐让位于对自然现象的系统性探究之时。本卷首先聚焦于“自然哲学家”们对“阿基美”（Arche，本原）的追寻。我们细致考察了泰勒斯提出的“水”作为万物之始的朴素唯物思想；阿那克西曼德引入的“无定形者”（Apeiron）这一无限性概念，标志着抽象思维的初步成熟；以及阿那克西美尼以“气化”解释物质变化的努力。 随后，叙事转向了对“变”与“不变”这一核心二元对立的探讨。赫拉克利特以其充满悖论的洞察力，描绘了一个永恒流动、斗争不息的世界图景——“人不能两次踏入同一条河流”。与之形成鲜明对比的是，巴门尼德及其继承者对“存在”（Being）的坚定维护，他们认为感官经验是不可靠的，真正的知识只能通过纯粹的理性把握到那个不可分割、永恒不变的实在。芝诺的悖论，作为对运动的逻辑挑战，至今仍是哲学史上的经典案例。 最后，本部分将详述恩培多克勒的“四根元素”说，以及阿那克萨哥拉提出的“种子”（Spermata）与主导万物运动的“努斯”（Nous，心智/理智）。德谟克利特和留基伯的原子论，以其惊人的前瞻性，将世界还原为不可再分的物质微粒及其在虚空中的运动，为后世的科学唯物主义埋下了伏笔。 第二部分：人的转向与理性的确立——苏格拉底、智者与柏拉图（公元前5世纪） 随着雅典城邦民主的繁荣，哲学的焦点从宇宙自然转向了人类自身、伦理道德与政治生活。智者学派的出现，标志着一种实用主义和相对主义的兴起。普罗泰戈拉那句“人是万物的尺度”，彻底颠覆了客观真理的权威，引发了对知识论和修辞学的深刻反思。高尔吉亚的虚无主义倾向，更是将怀疑主义推向了极致。 紧接着，苏格拉底以其不朽的形象，将哲学带回了城邦的广场。本书着重探讨其“助产术”（Maieutics）——通过不断的诘问（Elenchus）来揭示无知，并追求普遍的伦理定义（如正义、美德）。苏格拉底对“认识你自己”和“美德即知识”的坚持，重新奠定了西方伦理学的基石。 柏拉图作为苏格拉底的首席继承者，构建了哲学史上最为宏伟的体系之一。本卷将深入解析“理念论”（Theory of Forms）的结构：超越感官世界的永恒、完美的“理型”世界，以及我们身处的现象世界如何只是对理念世界的摹写。通过对“洞穴寓言”、“爱之阶梯”等经典文本的细致解读，我们阐释了知识的等级划分（从意见到知识），并探讨了其在《理想国》中对完美城邦的政治构想——一个由哲人王统治的理性秩序。 第三部分：体系的集大成者——亚里士多德与后继思潮（公元前4世纪至希腊化时代） 亚里士多德，柏拉图的学生，却以其惊人的天赋和广博的学识，开创了全新的知识谱系。本书将详细梳理他的“形而上学”：对“存在”的探究从柏拉图的彼岸拉回到此岸，提出了“实体”（Ousia）的概念，以及“潜能”（Potency）与“现实”（Actuality）的区分。他的四因说（质料因、形式因、动力因、目的因）为理解事物的变化提供了严密的逻辑框架。 在逻辑学上，亚里士多德奠定了形式逻辑的基础，特别是对三段论的系统阐述，其影响力贯穿了整个中世纪。此外，本书还会追踪他在伦理学（《尼各马可伦理学》中的“中道”原则）、政治学以及生物学等领域的开创性贡献，展示其“百科全书式”的智慧。 随着马其顿帝国的扩张和城邦政治的衰落，哲学进入了希腊化时代。生存的焦虑取代了对城邦的责任感，思想转向了寻求个体心灵的宁静与幸福（Eudaimonia）。 斯多葛学派强调顺应自然、接受命运，培养内在的德性与“不动心”（Apatheia），成为应对外部世界的坚固堡垒。伊壁鸠鲁学派则追求“无痛苦”与“心灵的宁静”（Ataraxia），倡导节制欲望与友爱。怀疑主义的最终形态，特别是皮浪主义，对一切教条提出质疑，主张“悬置判断”以求得安宁。 第四部分：终结与融合——新柏拉图主义的兴起（公元3世纪以后） 在古典希腊哲学走向尾声时，普罗提诺（Plotinus）及其新柏拉图主义完成了对柏拉图传统的最后一次伟大综合。本书将探讨其“三级流溢”的宇宙论结构：太一（The One）、努斯（Nous，理智/理念），以及灵魂（Psyche）。这种自最高圆满向外层层散播的动态宇宙图景，极大地影响了后来的基督教神学和伊斯兰哲学，为古代思想划上了一个充满灵性和思辨色彩的句号。 本书特点： 注重脉络性： 强调思想如何继承、批判与转化，而非孤立的观点集合。 结合历史背景： 将哲学思辨置于雅典民主、战争、城邦衰亡等社会历史情境中进行考察。 术语精确化： 对如“Nous”、“Arche”、“Eidos”、“Ousia”等核心希腊术语进行详尽的辨析和翻译选择的依据说明。 这部著作是献给所有渴望理解西方理性精神是如何起源、发展并最终影响我们今日思考方式的读者的一部深入向导。它不仅是历史的记录，更是一场永恒的智慧对话。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了一种前所未有的“实战感”，它更像是作者们为我们这些迷茫的研究生准备的一份“避坑指南”。我记得有一次，我在处理一个生存分析的项目时，模型拟合效果很不理想，怎么调参效果都不佳。当时我查阅了许多资料，但都只是泛泛而谈。当我翻到这本书中关于“模型诊断与残差分析”的章节时，豁然开朗。作者没有停留在标准的残差图上，而是深入探讨了针对特定分布假设（如Cox比例风险模型）的特殊诊断方法，比如对数残差图以及 Schoenfeld 残差的解释。他们用非常直白的语言解释了，为什么在生存数据中，违反比例风险假设的后果比在标准回归中更严重。更重要的是，书中提供了一整套排查流程，指导我们一步步排除问题——先看数据分布，再查协变量交互作用，最后才考虑模型结构调整。这种系统性的解决问题的思维框架，远比单纯的知识点堆砌要有价值得多。此外，书中对“报告统计结果”也有独到的见解。他们强调，统计报告的最终目的是为了有效沟通，因此必须清晰地说明使用的统计模型、关键的检验统计量（如P值、置信区间）的准确含义，以及结果的局限性。这让我意识到，我过去仅仅满足于得到一个“显著”的结果，却忽略了如何向非专业背景的同行清晰地传达我的发现，这本书正在帮我弥补这方面的短板。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当大气，那种深蓝色调配上银色的字体，一下子就给人一种专业、严谨的感觉，让人对里面的内容充满了期待。我是一个刚踏入数据分析领域的新手，对各种复杂的统计方法总是有种望而生畏的感觉。拿到这本书时，我最担心的是它会不会充斥着晦涩难懂的数学公式和理论推导，毕竟我本科阶段的数学基础也只能算中规中矩。然而，翻开第一章，我就松了一口气。作者的叙述方式非常注重“直觉性”的解释，他们似乎非常懂得如何将那些抽象的概念，比如假设检验背后的逻辑，或者回归分析中系数的含义，用生活中的例子或者非常形象的比喻来阐述。这对于我这种需要先建立起宏观理解才能深入细节的学习者来说，简直是福音。特别是关于探索性数据分析（EDA）的部分，书中详细介绍了如何利用可视化工具来“倾听”数据在开口说话之前所暗示的信息，而不是急于套用模型。我尝试着用书中的方法去处理我手头上的一个小型数据集，发现原本看起来杂乱无章的数字，在经过了适当的清洗和可视化后，竟然能清晰地勾勒出一个故事的轮廓。这让我意识到，统计学远非冰冷的计算，它更像是一门解读世界的语言，而这本书，就是一本非常优秀的入门“词典”。书中的图表制作也非常精良，配色得当，清晰易懂，完全没有那种陈旧的教科书的呆板感，看得出作者在排版和视觉呈现上也下了不少功夫，这无疑大大提升了阅读的体验和学习的效率。

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上的许多统计书籍是在教你如何使用工具，那么这本书则是在教你如何“制造”和“维护”工具箱。我尤其欣赏作者在讨论软件应用时的态度。他们并没有将任何一个统计软件（无论是R、SAS还是Stata）神化，而是将它们定位为实现统计思想的载体。书中对于不同软件实现特定模型的代码片段的对比分析非常精彩，它揭示了不同软件在处理细节、尤其是在默认选项上的细微差异。比如，在处理缺失值（Imputation）时，不同的软件对多重插补（Multiple Imputation）的算法实现略有不同，书中对此进行了对比，并提醒读者，在使用任何结果之前，都应该清楚知道底层软件的默认设置是什么。这培养了一种非常重要的习惯：不要盲目相信软件的“黑箱”输出。对于我这种经常需要进行跨平台数据分析的人来说，这种对底层逻辑的深入挖掘是至关重要的。它让我意识到，工具的选择和使用，最终还是要回归到对数据和研究问题的深刻理解上来。这本书让我从一个只会“运行代码”的分析者，逐步成长为一个能够“设计并验证模型”的研究者，其价值无可估量，它真正做到了“授人以渔”。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的结构布局感到非常欣赏，它体现了一种极为清晰的、层层递进的逻辑链条。它不像某些著作那样，把所有高等的统计推导堆砌在前面，让人望而却步。相反，它采用了一种“搭建金字塔”的方式，从最基础的描述性统计和概率论的简单回顾开始，平稳过渡到推断统计的核心——抽样分布和置信区间。最让我感到惊喜的是，它在讲解这些基础概念时，并没有使用过多的纯数学符号，而是大量使用了编程语言的伪代码或者直接展示了R/Python中的函数调用示例。这一点对于我这种倾向于动手实践的学习者来说，简直是量身定制。我可以直接将书中的理论概念，立即对应到实际的数据操作中去验证。比如，在介绍Bootstrap重采样方法时，书中不仅详细解释了其理论基础，还提供了一小段简洁的代码，让我可以立即运行，观察不同样本的统计量是如何围绕总体参数波动的。这种“理论先行，代码佐证”的教学模式，极大地缩短了知识从认知到掌握的距离。而且，书中对不同章节之间的衔接处理得非常流畅，比如在前一章介绍了线性回归的原理后，下一章自然而然地引入了广义线性模型（GLM），并没有生硬地插入一个新概念，而是展示了GLM如何作为线性回归的自然延伸来处理非正态响应变量。这种精心设计的学习路径，让读者能够持续保持学习的连贯性，避免了知识点的孤立化。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的阅读体验对我来说更像是一场与一位经验丰富的领域专家的深度对话，而不是被动地接收知识。我注意到作者在处理每一个主题时，都会非常巧妙地穿插一些历史背景或者实际应用中的“陷阱”案例。比如在讲到多重共线性问题时，他们不仅解释了为什么它会导致模型不稳定，还引用了一个医疗研究中的真实案例，展示了当研究人员忽略了变量间的相互依赖性时，得出的结论是如何具有误导性甚至可能造成不良后果的。这种“前车之鉴”的叙述方式，极大地增强了知识点的记忆深度，让我不仅仅记住了公式，更理解了公式背后的“责任”——即我们运用统计工具必须持有的审慎态度。此外，书中对不同统计方法的适用场景划分得极为细致。很多市面上的教材只会简单罗列出T检验、ANOVA等，但这本书却深入探讨了当数据不满足正态性假设或者方差齐性假设时，我们应该如何灵活地选择非参数方法，甚至是贝叶斯方法的思路。这种深度和广度的兼顾，使得这本书的价值远远超过了一本基础教材，它更像是一本帮助研究人员建立“批判性统计思维”的工具书。阅读过程中，我甚至会时不时停下来，思考一下我之前参与的项目中，是不是在某个环节过度依赖了某些默认假设而忽略了潜在的偏差。这种被激发出的自我反思和对现有知识体系的审视，是这本书给我带来的最大收获。

评分☆☆☆☆☆

最枯燥乏味没有之一，哎呦，中午饭都吃不下去了，一肚子火。弃！

评分☆☆☆☆☆

一定要配合 数理统计学史看

评分☆☆☆☆☆

为树木标签里有个q……

评分☆☆☆☆☆

最枯燥乏味没有之一，哎呦，中午饭都吃不下去了，一肚子火。弃！

评分☆☆☆☆☆

4.5分。最近又在看。sigh...