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出版者:

作者:费宇 编

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2012-7

价格:23.70元

装帧:

isbn号码:9787040356298

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• 数据分析
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• 应用统计

统计学实验：数据驱动决策的理论与实践 本书特色： 深入浅出，理论与实践紧密结合，旨在帮助读者构建坚实的统计学基础，并掌握在真实世界中应用数据分析解决问题的能力。 目标读者： 统计学、经济学、管理学、社会学、心理学及工程学等相关专业的本科生、研究生，以及需要进行数据分析的科研人员和从业者。 --- 第一部分：统计学基础与数据思维 第1章：统计学的核心概念与数据类型 本章首先界定统计学的研究范畴及其在现代决策科学中的地位。我们将详细阐述总体与样本、参数与统计量之间的关系，这是进行推断性统计分析的基石。内容涵盖描述性统计（集中趋势、离散程度的度量）的详细讲解，并通过实例展示如何用图形化工具（如直方图、箱线图）初步探索数据集的结构。 特别强调了不同类型数据（定性、定量、定序、定比）对后续统计方法选择的决定性影响。我们将介绍数据收集的常见陷阱和偏差来源，如抽样误差、测量误差，并讨论如何通过审慎的设计来最小化这些潜在问题，确保数据的可靠性。 第2章：概率论基础与随机变量 统计推断的理论基础源于概率论。本章系统回顾概率的基本公理，并重点讲解条件概率、独立事件和贝叶斯定理。我们将深入探讨离散型和连续型随机变量的定义，着重剖析二项分布、泊松分布、以及最核心的正态分布（高斯分布）的数学特性和应用场景。 理解概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）是掌握连续数据分析的关键。本章将提供大量实际案例，展示如何利用标准正态分布表或相关软件功能，计算特定事件发生的概率，为后续的抽样分布理论打下坚实基础。 第3章：抽样分布与中心极限定理 统计推断的核心在于从样本信息推断总体特征。本章聚焦于抽样分布的概念，解释为什么不同样本可能会产生不同的统计量。我们详细阐述了中心极限定理（CLT）的强大威力，该定理是许多参数检验和区间估计的理论支撑。 内容还包括针对均值和小样本量情况下的$t$分布、比率的抽样分布以及两个总体分布差异的抽样分布的推导和应用。通过模拟实验，读者将直观理解大数定律和中心极限定理是如何确保统计推断的有效性的。 --- 第二部分：参数估计与假设检验 第4章：区间估计：置信区间的构建 本章专注于参数估计，特别是区间估计。我们将讲解点估计的局限性，并引入置信区间（Confidence Interval, CI）的概念——它提供了一个更具信息量的估计范围。内容覆盖基于大样本和已知总体方差的标准差下的均值置信区间，以及在总体方差未知时如何使用$t$分布进行区间估计。 此外，我们还将讨论比例的置信区间、两个总体均值差异的置信区间，以及样本量对区间宽度的影响。本章旨在培养读者对“估计精度”的量化理解。 第5章：单样本假设检验的流程与实践 假设检验是统计推断的另一重要支柱。本章详细拆解假设检验的完整逻辑流程：建立零假设($H_0$)与备择假设($H_1$)、选择显著性水平($alpha$)、计算检验统计量、确定临界值或P值、并最终做出决策。 重点讲解Z检验和$t$检验在检验总体均值时的应用，并对I类错误（拒绝真$H_0$）和II类错误（接受假$H_0$）的风险进行深入分析。本章通过大量的结构化练习，确保读者能够清晰区分和正确应用单尾检验与双尾检验。 第6章：双样本比较与方差分析基础 现实世界中的问题往往涉及多个组别的比较。本章扩展到双样本检验，包括检验两个独立样本均值是否相等（使用独立样本$t$检验），以及检验配对样本（如前后测）的差异（使用配对样本$t$检验）。 随后，本章引入方差分析（ANOVA）的原理，解释其如何将总变异分解为组间变异和组内变异。单因素方差分析（One-Way ANOVA）的F检验原理将得到详尽阐述，并讨论了检验前提假设（如正态性和方差齐性）的重要性。 --- 第三部分：关系建模：线性回归与相关性分析 第7章：度量线性关系：相关分析 本章聚焦于探索和量化两个定量变量之间的线性关联强度与方向。详细讲解皮尔逊积矩相关系数（Pearson's $r$）的计算、解释及其局限性（如对非线性关系的敏感性）。此外，还将介绍斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's $ ho$）和肯德尔秩相关系数，用于处理非参数数据或存在异常值的情况。 本章强调区分相关性与因果关系这一关键的统计学原则，并通过经典案例警示读者避免过度推断。 第8章：简单线性回归模型 简单线性回归是理解变量间依赖关系的核心工具。本章从最小二乘法（OLS）的原理出发，推导出回归方程的截距项和斜率估计值。内容细致讲解了回归系数的解释、标准误的计算，以及决定系数($R^2$)在评估模型拟合优度中的作用。 我们将通过实际数据集拟合回归线，并进行回归系数的假设检验，以判断自变量对因变量的预测能力是否显著。 第9章：多元线性回归：控制效应与模型选择 将简单线性回归扩展到多元回归，以纳入多个预测变量，从而更好地控制混淆变量的影响。本章重点讨论多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理方法，以及偏回归系数的解读——即在控制其他变量不变的情况下，某一特定自变量对因变量的独立影响。 内容还包括虚拟变量（Dummy Variables）在回归模型中的应用，以及逐步回归、前向选择等模型选择策略的探讨，旨在帮助读者构建既具有统计显著性又符合理论逻辑的预测模型。 --- 第四部分：非参数方法与高级主题导论 第10章：非参数统计方法概述 当数据不满足参数检验（如正态性、方差齐性）的基本假设时，非参数检验成为必需的替代方案。本章系统介绍适用于不同场景的非参数方法：如曼-惠特尼U检验（对应独立样本$t$检验）、威尔科克森符号秩检验（对应配对样本$t$检验）和克鲁斯卡尔-沃利斯H检验（对应单因素ANOVA）。 内容将对比这些非参数检验与对应的参数检验的功效（Power）差异，指导读者在何种情况下应优先选择非参数方法。 第11章：分类数据分析：卡方检验 本章专门处理定性数据之间的关联性分析。详细介绍卡方（Chi-Square, $chi^2$）检验的原理，包括拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence），并学习如何构建和解读列联表（Contingency Table）。 此外，本章还会介绍如何计算和解释列联系数（如Cramer's V），以及在小样本情况下应如何调整卡方统计量（如Yates' Continuity Correction）。 第12章：时间序列数据简介与趋势分析（选讲） 本章为统计分析的前沿应用提供初步视角。简要介绍时间序列数据的特点（如自相关性、平稳性），区分时间序列与横截面数据分析方法的不同要求。内容将侧重于对时间序列数据的趋势分解、季节性效应的识别，并引入平滑技术（如移动平均法）作为初步预测的手段。 --- 结语： 本书力求在严谨的理论阐述与贴近实际应用之间找到平衡点。通过系统地学习和练习，读者将掌握从数据准备、模型选择、到结果解释的完整统计分析流程，为利用数据进行严谨的科学研究和高效的商业决策打下坚实基础。

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看到《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》这个书名，我立刻意识到这可能是我一直在寻找的那本“宝典”。作为一名非统计学专业出身，但需要在研究中大量运用统计方法的学生，我常常面临一个困境：理论知识学了不少，但实际操作起来却步履维艰。SPSS以其图形化的操作界面，为我提供了一个相对友好的入门环境，而R则以其强大的脚本化能力和丰富的扩展包，为进行更深入、更灵活的分析提供了可能。这本书将两者结合，并且强调“应用与实例”，这让我看到了将理论转化为实践的希望。我希望这本书能够不仅仅是软件功能的堆砌，而是能够深入浅出地讲解各种统计方法的原理，然后通过具体的实验案例，演示如何在SPSS和R中实现这些分析。我特别期待书中能够覆盖一些在实际研究中非常常见的统计问题，例如如何设计和分析抽样调查数据，如何进行生存分析，如何处理时间序列数据，以及如何进行多层线性模型分析等。我希望每一个案例都能提供详细的步骤，包括数据准备、模型选择、参数估计、假设检验、结果解释，甚至是如何撰写相应的统计分析报告。同时，我也希望书中能够强调数据可视化的重要性，并展示如何利用SPSS和R创建清晰、美观的图表来呈现统计结果。例如，在进行分组比较时，如何利用箱线图或小提琴图直观展示数据分布；在进行回归分析时，如何绘制残差图来检查模型假设。

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读到《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》这个书名，我的内心涌起一股强烈的共鸣。作为一名在学术研究道路上不断前进的学生，我深知扎实的理论基础和熟练的软件操作是相辅相成的。在学习统计学理论时，我常常会思考这些抽象的概念如何在实际数据中得以体现，如何通过软件工具来验证和拓展这些理论。SPSS以其易用性，为我们提供了一个快速入门的平台，而R则以其开放性和强大的生态系统，为我们打开了更广阔的研究空间。这本书的独特之处在于，它不仅仅是简单地介绍SPSS或R的某个功能，而是将它们置于“统计学实验”的框架下，并通过“应用与实例”来驱动学习。这意味着，我不仅能学到软件的操作技巧，更能理解这些操作背后所代表的统计原理和实验设计思路。我非常希望书中能够提供一些关于实验设计原则的介绍，例如如何设计一个有效的统计实验，如何避免常见的实验偏差，以及如何根据研究问题选择最合适的统计方法和软件工具。书中提供的案例，应该不仅仅是简单的操作演示，而是能够引导读者思考，如何在真实的研究情境下，运用SPSS和R解决复杂的问题。例如，在进行市场调研时，如何运用SPSS进行消费者行为分析；在进行生物统计研究时，如何运用R进行基因组数据分析；在进行经济学建模时，如何结合SPSS和R进行面板数据分析。我期待书中能够提供对各种统计模型的深入剖析，并解释它们在SPSS和R中的实现方式，同时也能给出模型诊断和选择的建议。

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本书的标题——《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》——让我眼前一亮，也激起了我内心深处对知识的渴望。在当今这个数据爆炸的时代，统计学的重要性不言而喻，而熟练掌握统计软件是进行有效数据分析的基石。SPSS以其易学易用性，为许多初学者打开了统计学的大门，而R则以其开放性、灵活性和强大的社区支持，成为许多进阶者和研究者的首选。这本书将这两款主流软件的学习有机地结合起来，并且强调“应用与实例”，这正是我一直在寻找的。我期待书中能够通过一系列精心设计的实验，引导读者从实际问题出发，逐步掌握SPSS和R在不同统计方法中的应用。例如，在学习回归分析时，我希望书中不仅演示如何进行线性回归，还能深入探讨模型的选择、变量的筛选、误差项的假设检验，以及如何通过SPSS和R生成清晰的分析报告。在学习方差分析时，我希望书中能够覆盖单因素、双因素方差分析，并解释交互效应的含义，同时也能提供在SPSS和R中的具体操作步骤。我非常希望书中能够包含一些关于数据挖掘和机器学习的案例，因为这代表着统计学在现代社会中的重要发展方向，而R语言在这方面拥有得天独厚的优势。如果书中能通过实例，演示如何使用R进行分类、预测、聚类等任务，并解释相应的算法原理，那将是对我学习生涯的一大助力。

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这本书的问世，对于许多像我一样，在数据分析的海洋中摸索的学生和研究人员来说，无疑是一剂强心针。我一直觉得，掌握统计学知识本身固然重要，但更关键的是如何将这些知识有效地应用于实践。SPSS和R作为目前学术界和工业界最主流的统计软件，其功能强大且应用广泛。然而，很多时候，我们在课堂上学到的理论知识，在实际操作中却显得捉襟见肘。SPSS以其友好的用户界面，成为许多初学者的首选，而R则以其开放性、灵活性和强大的扩展性，吸引着越来越多的专业人士。这本书能够将这两款软件的学习融合在一起，并以“应用与实例”为导向，这正是我所需要的。我期待书中能够详细介绍如何利用SPSS进行描述性统计、推断性统计以及高级统计分析，同时也能深入讲解R语言在数据可视化、模型构建、机器学习等方面的强大能力。更重要的是，我希望能看到书中能够提供一系列精心设计的实验案例，这些案例能够覆盖统计学中的常见主题，例如假设检验、回归分析、方差分析、时间序列分析、多元统计分析等，并且每一个案例都包含从数据导入、清洗、预处理，到模型选择、参数估计、结果解读，再到结论的得出和潜在的局限性分析的全过程。我希望作者能够引导读者理解，为什么在某个特定情况下要选择某种统计方法，而不是仅仅提供一个操作步骤。书中能否包含一些关于数据可视化技巧的介绍，例如如何使用SPSS的图表功能和R的ggplot2等包，来生动地展示数据特征和分析结果，也是我非常期待的。毕竟，一张好的图表胜过千言万语，能够有效地沟通统计分析的发现。

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《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》这个书名，精准地概括了我对一本理想的统计学教材的期望。作为一名在学习和研究中频繁接触数据的学生，我深知掌握统计学理论固然重要，但更关键的是如何将这些理论有效地应用于实际。SPSS以其友好的用户界面，为初学者提供了便捷的入门途径，而R则以其强大的功能和高度的灵活性，成为了许多专业人士进行深入分析的首选。这本书的独特价值在于，它将这两款软件的学习有机地结合起来，并且强调“应用与实例”，这正是 bridging theory and practice 的关键。我期待书中能够提供一套系统性的实验教程，从数据的导入、清洗、转换，到各种统计方法的应用，再到结果的解读和报告。我希望这些实验能够覆盖统计学中的核心内容，例如假设检验、回归分析、方差分析、主成分分析、因子分析等，并且能够深入剖析每种方法背后的统计原理。书中提供的案例，我希望它们能够真实且贴近实际研究场景，能够让读者在解决具体问题的过程中，理解统计分析的强大力量。例如，我希望书中能展示如何利用SPSS对社会调查数据进行分析，揭示社会现象的规律；如何利用R对经济数据进行建模，预测经济走势；如何在生物学领域，运用SPSS和R分析基因表达数据，发现疾病相关的基因。

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这本书的标题《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》让我眼前一亮，因为它精准地触及了我学习统计学过程中一直存在的痛点。很多时候，理论知识的学习会让人感觉有些“纸上谈兵”，而当我真正尝试用软件去分析数据时，却又会因为不熟悉操作而感到迷茫。SPSS凭借其直观的用户界面，为统计分析的入门提供了一个相对平缓的坡度，而R则以其无与伦比的灵活性和强大的扩展性，成为进行深度分析和前沿研究的利器。这本书将这两者结合，并且强调“应用与实例”，这正是我迫切需要的。我希望这本书不仅仅是罗列各种统计方法和软件命令，而是能够通过一系列精心设计的实验，引导读者理解统计思想的精髓，并掌握如何在SPSS和R中将这些思想付诸实践。例如，在学习回归分析时，我希望能够看到书中不仅演示如何进行线性回归，还能深入探讨模型假设的检验、异常值的处理、变量选择的策略，以及如何通过SPSS和R生成易于理解的回归结果报告。同样，在学习方差分析时，我希望书中能够覆盖单因素、双因素方差分析，并解释交互效应的含义和检验方法，同时也能展示在SPSS和R中的具体操作。我特别期待书中能够包含一些关于数据挖掘和机器学习的实例，这代表着统计学未来的发展方向，而R语言在这方面拥有得天独厚的优势。如果书中能够通过实例，演示如何使用R进行分类、回归、聚类等任务，并解释相应的算法原理，那将是对我学习生涯的一大助力。

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这本书的书名——《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》——如同一个信号，准确地捕捉到了我作为一名统计学学习者对于实践性学习的需求。在理论学习过程中，我时常会思考如何将抽象的统计概念转化为具体的分析步骤，如何通过软件工具来验证和拓展这些理论。SPSS以其易用性，为我们提供了一个快速入门的平台，而R则以其开放性和强大的生态系统，为我们打开了更广阔的研究空间。这本书的精髓在于，它将SPSS和R的学习置于“统计学实验”的语境下，并以“应用与实例”为驱动，这正是我所期盼的。我期待书中能够提供一系列循序渐进的实验，从数据准备、变量管理，到各种统计分析方法的实施。我希望这些实验能够涵盖从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到一些高级统计模型，并且能够清晰地展示在SPSS和R中的具体操作。书中提供的案例，应该不仅仅是简单的功能演示，而是能够引导读者理解统计分析的逻辑，以及如何在真实世界的问题中应用这些方法。例如，我希望看到书中如何利用SPSS分析市场数据，识别消费者群体；如何利用R构建预测模型，预测股票价格；如何在医学领域，运用SPSS和R分析临床试验数据，评估治疗方案的有效性。

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这本书的标题——《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》——瞬间抓住了我的眼球。作为一名正在攻读统计学专业研究生，并且深感理论学习与实践操作之间鸿沟的学生，我一直在寻找一本能够真正 bridging this gap 的教材。坦白说，市面上关于统计软件的图书并不少见，但我总觉得它们要么过于理论化，要么过于偏重某个软件的皮毛介绍，难以深入到实际科研问题的解决。因此，当看到这本书同时涵盖了SPSS和R这两个在统计学界举足轻重的软件，并且强调“应用与实例”，我的期待值瞬间飙升。我设想这本书会像一位经验丰富的导师，循序渐进地带领我从基础概念出发，逐步掌握SPSS和R的强大功能，并通过贴近实际研究的案例，让我学会如何将所学知识融会贯通，解决真实世界中的统计难题。这本书的出现，仿佛是一盏明灯，照亮了我通往数据分析实践之路，让我对未来的学习和研究充满了信心和期待。我非常希望这本书能够深入剖析SPSS和R在不同统计方法（如回归分析、方差分析、时间序列分析、多因素方差分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、非参数检验、贝叶斯统计等）中的具体应用，并提供清晰的操作步骤和详细的结果解读，让我能够真正理解这些方法背后的逻辑，而不仅仅是机械地执行命令。书中能否提供丰富的、来自不同学科领域的案例，也是我非常关注的一点。例如，在经济学领域，如何用SPSS和R进行宏观经济指标的预测？在医学领域，如何利用这些软件分析临床试验数据，评估药物疗效？在心理学领域，如何进行大规模调查数据的量化分析？在社会学领域，如何探索社会现象之间的复杂关系？这些都是我渴望在书中找到答案的问题。此外，我特别希望这本书能够强调“实例”的重要性，这意味着书中提供的案例不应是孤立的、脱离实际的“教科书式”例子，而是能够反映真实研究场景的、具有一定复杂度和挑战性的数据分析过程。希望作者能够通过这些实例，教会读者如何从原始数据出发，进行数据清洗、预处理，选择合适的统计方法，实施分析，并最终解读和报告结果。这样的学习过程，我想对于任何希望在统计学领域有所作为的学生来说，都具有极其宝贵的价值。

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《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》这个书名，仿佛为我量身定做。长期以来，我在学习统计学理论时，总感觉少了些什么，那就是将理论知识与实际应用相结合的桥梁。SPSS以其直观易用的界面，成为了许多人学习统计的起点，而R则以其强大的功能和无限的可能性，吸引着越来越多的研究者。这本书能够将这两款软件的学习融合在一起，并聚焦于“应用与实例”，这无疑是吸引我的关键。我期待书中能够提供一系列系统性的实验，从基础的数据录入、整理，到复杂的统计模型构建和结果解读，贯穿SPSS和R的实际操作。我希望这些实验能够涵盖统计学中的核心内容，例如假设检验、方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等，并且每一个实验都能够体现“实验”的精髓，即引导读者思考“为什么”要这样做，而不是仅仅“怎么”做。书中提供的实例，最好能够来源于真实的科研场景，能够让读者感受到统计学在解决实际问题中的力量。例如，如何利用SPSS分析市场调研数据，预测消费者行为；如何利用R进行生物信息学数据分析，发现基因关联；如何在金融领域，利用SPSS和R进行风险评估和投资组合优化。我非常关注书中能否对统计模型的假设条件进行详细的解释，以及在SPSS和R中如何检验这些假设，并在不满足假设时，提供替代方法或数据转换的建议。

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《统计学实验-SPSS的R软件应用与实例》这个书名，立刻吸引了我的目光，仿佛在我迷茫的数据分析之路上点亮了一盏明灯。作为一名致力于学术研究的学生，我深知理论知识的扎实与否，很大程度上取决于能否将其有效地应用于实践。SPSS以其直观的用户界面，为统计分析的入门提供了一个相对平缓的坡度，而R则以其开放性、灵活性和强大的扩展性，成为进行深度分析和前沿研究的利器。这本书的独特之处在于，它不仅仅是简单地介绍SPSS或R的某个功能，而是将它们置于“统计学实验”的框架下，并通过“应用与实例”来驱动学习。这意味着，我不仅能学到软件的操作技巧，更能理解这些操作背后所代表的统计原理和实验设计思路。我非常希望书中能够提供一些关于实验设计原则的介绍，例如如何设计一个有效的统计实验，如何避免常见的实验偏差，以及如何根据研究问题选择最合适的统计方法和软件工具。书中提供的案例，应该不仅仅是孤立的“教科书式”例子，而是能够反映真实研究场景的、具有一定复杂度和挑战性的数据分析过程。我希望作者能够通过这些实例，教会读者如何从原始数据出发，进行数据清洗、预处理，选择合适的统计方法，实施分析，并最终解读和报告结果。

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泥煤

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写的太简略，国内的教材还是没有国外编的用心

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泥煤

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