统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 统计学
- 统计
- 数学
- 数据分析
- 教材
- 数据挖掘
- statistics
- 概率统计
- 统计学
- 数据分析
- 概率论
- 样本
- 推断
- 变量
- 分布
- 假设检验
- 回归
- 抽样
具体描述
统计学：基本概念和方法，ISBN：9787040078916，作者：（美）[G.R.埃维森]Gudmund R.Iversen，（美）[M.格根]Mary Gergen著；吴喜之等译
作者简介
目录信息
1.1 统计学：用一句话来说是什么?
1.2 懂得如何运用统计：读者的目标
理解什么可能出差错
理解统计术语
1.3 统计学的主要思想
随机性和规律性：关系密切的孪生子
规律性中的随机性7
研究随机性和规律性时的两个例子
概率：什么是机会
变量：我们给事物所起的名字
变量.值和个体
理论变量和经验变量
常数
1.4 统计的使用者
1.5 统计学和数学、铅笔及计算机的关系
1.6 小结
补充读物
习题
2 数据的收集
2.1 定义变量
2.2 观测数据：问题和可能性
总体相对样本
样本的选择：确信锅里的汤被搅拌均匀
随机样本：是什么?
方便样本：如何产生一个“坏的”样本
选择合适的样本
用于收集观测数据的变量的选择
2.3 收集观测数据时的错误和误差
抽样误差：并非错误的“误差”
未响应误差：粗鲁的.匆忙的或沉默的响应者造成的结果
响应误差
2.4 实验数据：寻找造成结果的原因
实验组和对照组
选择实验组和对照组
对人做实验时产生的问题
在实验中统计的角色
总结：班级规模影响学校表现吗?
2.5 数据阵／数据文件
2.6 小结
补充读物
习题
3 数据的描述：图和表
3.1 图：画出数据
生成统计图
图的种类
3.2 分类变量：圆饼图和条形图
为一个分类变量作图
为两个分类变量作图
3.3 度量变量：点图和直方图
为一个度量变量作图
为两个度量变量作图
时间序列图
3.4 根据数据作地图
3.5 作图：优秀的标准
“最少的笔墨”：最简单的图是最好的吗?62
“图中垃圾”：垃圾的一种新名称63
数据密度
“复杂性的展示”
3.6 表：改变排列方式可能更合适
3.7 小结
补充读物
习题
4 数据的描述：计算汇总统计量
4.1 各种平均数：让我们数数有几种
众数：“最多的”的宿主
中位数：数到中间那一个
均值：平衡跷跷板
众数,中位数,还是均值?
4.2 变差：测量生活的乐趣
极差：套住两个极端值
标准差：重要的偏差
4.3 均值的标准误差
4.4 标准得分：比较苹果和桔子
4.5 简单化的收益与信息的丢失
用图表来代替数据
用汇总值代替数据
4.6 房地产数据：看不见的价格
4.7 小结
补充读物
公式
习题
5 概率
5.1 怎样得到概率
利用等可能性事件
使用相对频数的方法
利用主观概率
5.2 概率的计算
概率的加法
概率的乘法
5.3 优势：概率的对照物
5.4 离散变量的概率分布
二项分布
Poisson分布
超几何分布
用图表来表示概率
概率的计算
5.5 连续变量的概率分布
标准正态分布：钟形曲线
t-分布
X2分布
F-分布
正态分布数据的需要
5.6 使用概率来核对假设
硬币是公平的吗?
是一种公平的工作环境吗?
两党选民是否势均力敌?
5.7 决策分析：利用概率来作决策
5.8 小结
补充读物
公式
习题
6 作出结论：估计
6.1 样本统计量和总体参数
6.2 点估计
什么是一个好的点估计?
战略中使用点估计的例子：德军有多少坦克?
6.3 区间估计：给结论留一些余地
置信区间的长度
差异的置信区间
6.4 小结
补充读物
公式
习题
7 作出结论：假设检验
7.1 作为一个问题的假设
零假设
备择假设
回答问题时的错误
7.2 怎样回答零假设所提出的问题
概率：p-值
假设检验的机制
拒绝或不拒绝零假设
因果关系：过犹不及
一些统计理论和计算游戏
7.3 显著水平
7.4 总体比例检验
7.5 两个总体比例的差异
检验零假设
估计差异值
7.6 假设检验与构造置信区间
7.7 统计显著和实际显著
7.8 应用：何时拒绝零假设
关于合作性与竞争性的心理测试
对社区的蓝领工人的研究
7.9 小结
补充读物
公式
习题
8 变量间的关系
8.1 关于两个变量的4个问题以及它们之间的关系
问题1.变量间有关系么?
问题2.关系的强弱程度?
问题3.变量在总体中的关系如何?
问题4.是因果关系吗?
8.2 预测：从一个变量到另一个变量
8.3 自变量和因变量
8.4 不同类型的变量：分类型变量.顺序型变量和数量型变量
8.5 回到因果关系的问题
别的变量的角色
时间的角色
多元因果关系
8.6 小结
补充读物
习题
9 两个分类变量的X2分析
9.1 数据分析：在态度上有可靠的差异吗?
条形图
分类变量的汇总计算
9.2 问题1.变量间的关系?
9.3 问题2.关系的强度?
样本中的
总体中的
9.4 问题3：总体中的关系?
提出零假设
检验零假设
从X2到p-值
X2分析的自由度
9.5 问题4.是因果关系吗?
9.6 更大的表：更多的可能性
问题1.两变量间的关系?
问题2.关系的强度?
问题3.总体中的关系?
问题4.是因果关系吗?
9.7 小结
补充读物
公式
习题
10 两个数值型变量的回归分析和相关分析
10.1 问题1.两个变量间的关系?
作这些数据的散点图
了解散点图
线性关系
10.2 问题2a.关系的强度?
r是正的还是负的?大还是小?
四种不同的散点图：关系从强到弱
r的解释：不那么严谨
10.3 问题2b.关系的形式?
一条通过点的中心的直线
怎样计算回归直线：最小二乘原理
用回归分析进行预测：从脂肪到热量
效果的度量：r2的解释
相关和／或回归?多多益善
变化数据的回归分析
10.4 问题3.总体中的关系?
置信区间的方法
用t进行假设检验
利用F进行假设检验
10.5 警告：所测即所得
10.6 用虚拟变量时怎样变得聪明些
自变量是有两个取值的分类变量和因变量是数值变量
因变量是有两个取值的分类变量和自变量是数值变量
10.7 问题4.是因果关系吗?
10.8 小结
补充读物
公式
习题
11 ANOVA：一个分类变量和一个数量变量的方差分析
11.1 方差分析：对比事物的平均值
11.2 问题1.犯罪率和地区之间的关系
散点图
盒子图：更简单地了解数据
11.3 问题2.关系有多强?
地区变量
残差变量
地区变量和残差变量的总效应：总平方和
测量关系的强度
对变化量的解释程度
11.4 问题3.这个关系是纯属偶然的吗?
零假设
F变量的p-值
超出F检验：比较均值
11.5 问题4.是因果关系吗?
11.6 方差分析：鸟瞰回顾
11.7 配对分析：每个单元两个观测
t-检验
符号检验：只回答是或否
11.8 小结
补充读物
公式
习题
12 两个顺序变量的秩方法
12.1 用词作为值的两个顺序变量
问题1.身份和兴趣间的关系?
问题2.相关的程度?
问题3.总体的关系?
问题4.是因果关系吗?
12.2 把数目的排序作为值：Phillies表现如何?
问题1.数据中的关系?
问题2.关系强度?
问题3.相关性是由于偶然吗?
问题4.是因果关系吗?
12.3 小结
补充读物
公式
习题
13 多元分析
13.1 偏：三个分类型变量
控制第三个变量：中立策略
偏
13.2 数值型变量的多元回归
问题1.数据中的关系是什么?
问题2a.这种关系的形式是什么?偏回归系数
问题2b.这些关系的强度有多大?偏相关系数
问题2c.总体关系的强度有多大?多重相关系数
问题3.总体中的关系?
13.3 用一个哑元作多元回归
13.4 双因子方差分析
仅对于时段的单因子分析
仅对于路线的单因子分析
时段和路线的双因于分析
考虑交互效应,再进行研究
13.5 建立因果关系
13.6 小结
补充读物
公式
习题
14 日常生活中的统计
14.1 通向统计精妙的基石
14.2 小心地处理数据
14.3 数据和统计方法
14.4 怎么会出错
数据收集中的危险
调查研究的特殊问题
分析方法的误用
统计推断的误用
数字的错误解释
14.5 统计和专制
14.6 在高潮时结束
补充读物
习题
统计术语
统计表
奇数号练习题答案
索引
· · · · · · (收起)
读后感
中国高校里的数学教学有这毛病：只讲定义、性质及其推导，不讲来源与真应用（即便有俩应用题，编得也很生硬）。而这本书正好能弥补这个不足，它把概念的来龙去脉介绍得很详细。但是它也有自己的问题：数学固然不能光是定义、性质、抽象推导，但是没它也不行。抽象公式的精确简...
评分中国高校里的数学教学有这毛病：只讲定义、性质及其推导，不讲来源与真应用（即便有俩应用题，编得也很生硬）。而这本书正好能弥补这个不足，它把概念的来龙去脉介绍得很详细。但是它也有自己的问题：数学固然不能光是定义、性质、抽象推导，但是没它也不行。抽象公式的精确简...
评分由浅入深，在介绍概念的时候，将公式全部放在每个章节的最后。对于只想了解统计学原理的人来说，非常舒服。如果想了解具体的数学原理，则可以进一步了解公式的应用。应该说，这是一本非常好的书。
评分由浅入深，在介绍概念的时候，将公式全部放在每个章节的最后。对于只想了解统计学原理的人来说，非常舒服。如果想了解具体的数学原理，则可以进一步了解公式的应用。应该说，这是一本非常好的书。
评分中国高校里的数学教学有这毛病：只讲定义、性质及其推导，不讲来源与真应用（即便有俩应用题，编得也很生硬）。而这本书正好能弥补这个不足，它把概念的来龙去脉介绍得很详细。但是它也有自己的问题：数学固然不能光是定义、性质、抽象推导，但是没它也不行。抽象公式的精确简...
用户评价
这本书的价值，我认为不仅在于它教授了统计的“术”，更在于它阐明了统计的“道”。我特别欣赏作者在全书不断强调的“模型的局限性”这一观点。在介绍回归分析时，作者花费了相当的篇幅来讨论多重共线性、异方差性等模型的诊断问题，并且非常坦诚地指出，任何模型都只是对现实的一种简化和逼近，而非真相本身。这种严谨的科学态度，对于当下很多“数据万能论”的思潮来说，是一种非常有力的平衡。它教会我，统计分析的结论需要放在具体的背景下进行解释和批判，而不是盲目地相信数字。阅读过程中，我发现书中对图形展示的规范性有很高的要求，比如如何选择正确的图表类型（散点图、直方图、箱线图等），以及如何避免使用误导性的坐标轴设置。这些细微的规范，对于需要进行数据报告和展示的专业人士来说，是至关重要的技能点。总而言之，这本书读完之后，我感觉自己不仅仅是掌握了一套工具箱，更像是拥有了一双能审视数据、判断论据强弱的“统计之眼”，它让我对数据驱动的决策过程有了更深刻的敬畏和更清晰的认识。
评分这本书的封面设计，说实话，一开始吸引我的是那种沉稳的蓝灰色调，很有专业感。我手里拿到的这本，纸张的质感相当不错，拿在手里分量感十足，感觉是一本可以长期使用的参考书。翻开目录的时候，我就对它涵盖的广度感到惊喜。它似乎想面面俱到地涵盖统计学的各个分支，从最基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到多元分析，脉络梳理得非常清晰。我尤其欣赏作者在开篇部分对于“统计思维”的阐述，那种强调逻辑推理和批判性思考的基调，让我觉得这本书不仅仅是在教公式，更是在培养一种看待世界的方式。作者似乎非常注重理论与实践的结合，在每一个概念介绍之后，都能紧跟着几个现实生活中的例子，这些例子设计得都很贴合实际，比如市场调研数据分析、生物医学实验结果解读等等。这让我这个初学者在理解抽象概念时，有了非常直观的参照物。而且，书中对不同统计方法的使用前提和适用场景的界定非常明确，没有那种含糊不清、让你不知道该用哪个工具的窘境。对于那些需要深入理解背后原理的读者来说，它在数学推导部分也处理得恰到好处，既能满足好奇心，又不会让非数学专业背景的人望而却步。总体来说，这本书给人的感觉是扎实、全面且富有启发性，像是为严肃的学习者准备的一份厚礼。
评分阅读体验上，这本书带给我一种近乎“沉浸式”的学习感受，这主要归功于作者对案例选择的独到眼光。这些案例并非那种为了举例而举例的虚拟数据，而是充满了真实世界的复杂性和不确定性。我记得有一个关于药物疗效评估的例子，书中详细讨论了如何处理缺失数据和异常值，这在实际工作中是常遇到的难题。作者并没有给出“标准答案”，而是引导我们思考在不同情境下，不同的数据清洗和处理策略会对最终结果产生何种偏差，这极大地锻炼了我的数据敏感度。此外，书中对于贝叶斯统计思想的引入，虽然篇幅不算特别大，但其定位非常精准——它作为对传统频率学派统计的一个重要补充和视野拓展，被巧妙地放置在全书的后三分之一处。这种安排使得读者在充分理解经典统计框架之后，再去接触贝叶斯方法时，能更好地理解两者之间的差异与互补性。整本书的逻辑流向极其顺畅，很少出现“上下文脱节”的感觉，仿佛作者早就预设了读者可能产生的每一个疑问，并提前在后续章节中进行了回应或铺垫。这种预见性，让阅读过程变得非常流畅和高效。
评分说实话，我一开始对市面上这么多统计教材感到有些迷茫，但拿到这本《统计学》后，我立刻感受到了它的独特之处。它的行文风格非常像一位经验丰富的教授在跟你面对面交流，语气平和但逻辑严密，绝不是那种干巴巴的教科书腔调。比如，在解释中心极限定理这个通常被认为是难啃的骨头时，作者没有直接抛出复杂的数学证明，而是用了一连串生动的比喻——像是将一袋五颜六色的弹珠不断从中抽取，然后观察每次抽取结果的平均值分布，这个过程的描绘，简直是教科书级别的精彩！它没有回避统计学中那些容易引起混淆的概念，比如P值的误用、置信区间的正确解读，作者都用加粗的字体和专门的“陷阱提示”板块进行了强调和纠正，这一点我给满分。很多教材为了篇幅简洁，往往会一笔带过这些细节，但恰恰是这些细节决定了我们是否能正确应用统计工具。此外，书中对软件操作的提及也比较与时俱进，虽然没有深入到每一个软件的每一步指令，但对不同分析方法对应主流软件（比如R或SPSS）的模块功能指引清晰，确保了学完理论后，我们知道该去哪里动手实践。这本书的排版也值得称赞，大量的图表和插图不是简单地装饰版面，而是真正起到了辅助理解的关键作用，让人在阅读过程中不容易感到疲劳，学习效率自然也就上去了。
评分我是一个对数据分析有强烈兴趣的跨专业人士，过去尝试过几本偏应用层的书籍，但总感觉像是浮于水面，缺乏坚实的理论支撑。这本《统计学》对我来说，无疑是补齐了这一关键短板。它的深度和广度让我印象深刻，尤其是在处理假设检验那一章节时，作者非常细致地拆解了零假设、备择假设的构建逻辑，以及I型错误和II型错误的权衡取舍。这种层层递进的讲解方式，真正让我理解了“统计显著性”背后的哲学含义，而不是简单地记住“P小于0.05就拒绝H0”。更让我惊喜的是，书中对非参数统计方法的介绍，这部分内容在很多入门教材中常常被简化或跳过。作者不仅介绍了秩和检验等常用方法，还简要解释了它们在数据不满足正态分布假设时的重要性，这体现了作者对统计实践中复杂性的深刻洞察。这本书的难度设置是阶梯式的，前面几章像是一位耐心的导师，慢慢引导你建立基本直觉；越往后走，对读者的要求也越高，要求你调动之前学到的知识进行综合运用。这使得它既适合入门者打基础，也适合有一定基础的学习者进行系统性回顾和提升，避免了“高开低走”的通病。
评分宇宙无敌。
评分可以。
评分C8 A306
评分代借
评分看看
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