统计学原理(上) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:R.伯恩斯坦

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:24.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030097712

丛书系列:全美经典学习指导系列

图书标签:

• 统计学
• 统计
• 原理
• 数学
• statistics
• 指导书
• Stat
• 自我完善
• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 统计推断
• 数据分析
• 高等教育
• 教材
• 理工科
• 基础统计
• 统计原理

《应用统计学导论：从数据到洞察》 作者： [此处可虚构作者姓名，例如：张文涛，李晓红] 出版社： [此处可虚构出版社名称，例如：现代科学出版社] ISBN： [此处可虚构ISBN号码] 定价： [此处可虚构定价] --- 内容提要：跨越理论与实践的桥梁 《应用统计学导论：从数据到洞察》旨在为读者提供一套全面、系统且高度实用的统计学知识体系。本书不拘泥于纯粹的数学推导和晦涩的定理证明，而是聚焦于统计学在现实世界问题中的应用，强调如何有效地利用数据来支持决策、揭示规律并预测未来趋势。 本书将统计学视为一门“讲故事的科学”——数据是语言，统计方法是语法，而最终的洞察则是故事的核心。它完美地平衡了理论的严谨性和操作的易行性，确保读者不仅理解“如何做”，更能深刻理解“为什么这样做”。 本书的结构设计充分考虑了非专业背景读者的接受度，从最基础的描述性统计入手，逐步深入到推断性统计的核心——假设检验、回归分析乃至更复杂的多元模型。每章内容都紧密结合了商业、经济、工程、社会科学等多个领域的真实案例，使抽象的统计概念具体化、可视化。 --- 第一部分：数据的语言与组织 (描述性统计) 本部分是构建统计思维的基石，专注于如何有效地收集、清理、组织和展示数据。 第1章：统计学的视野与数据类型 统计学的角色： 探讨统计学在现代社会中的必要性，区分描述性统计与推断性统计的边界。 数据的本质： 详细介绍定性数据（名义、顺序）和定量数据（区间、比率）的差异及其对后续分析方法选择的影响。 抽样基础： 介绍常见的抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样和系统抽样，强调样本代表性的重要性。 第2章：数据可视化的力量 图形的艺术与误导： 教授如何利用直方图、箱线图（Box Plot）、散点图（Scatter Plot）来揭示数据的分布形态和潜在的异常值。 时序数据的展示： 专门讨论如何有效地展示随时间变化的趋势，避免因图表设计不当导致的错误解读。 第3章：集中趋势、离散程度与分布形态 度量中心： 深入解析均值、中位数和众数的适用场景与局限性，特别是中位数在处理偏态数据时的优势。 衡量变异性： 讲解标准差、方差和极差，强调标准差如何量化数据的“不确定性”。 正态性探讨： 引入偏度和峰度，为后续进行参数检验打下基础，讨论实际数据分布与理想正态分布的偏离分析。 --- 第二部分：从样本到总体 (推断性统计基础) 本部分是本书的核心，致力于教会读者如何根据有限的样本信息对未知的总体进行可靠的推断。 第4章：概率论基础与随机变量 实用概率： 侧重于条件概率、独立事件和贝叶斯思想的直观理解，而非复杂的证明。 离散与连续分布： 重点讲解二项分布（处理成功/失败计数）和泊松分布（处理事件发生率），并为正态分布的引入做好铺垫。 第5章：中心极限定理与抽样分布 统计学的“魔法”： 详细解释中心极限定理（CLT）为何是推断统计的基石，即使原始总体不呈正态，样本均值的分布也会趋于正态。 标准误的意义： 计算和解释均值的标准误，这是构建置信区间和进行假设检验的关键工具。 第6章：置信区间的构建与解读 把握不确定性： 学习如何构造和解释总体均值、总体比例的置信区间（如90%、95% CI）。 区间估计的应用： 强调置信区间比单一的点估计更能提供关于总体参数可能取值范围的丰富信息。 第7章：假设检验的逻辑框架 “有罪推定”的哲学： 以法庭审判类比，清晰界定零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的构建。 犯错的成本： 深入剖析第一类错误 ($alpha$ 风险) 和第二类错误 ($eta$ 风险) 的含义及实际后果，理解统计功效（Power）的重要性。 检验统计量与P值： 重点讲解如何根据P值做出决策，并警示对P值“小于0.05”的机械化解读。 --- 第三部分：模型构建与关系探究 (回归与方差分析) 本部分将统计推断应用于更复杂的模型建立，用于探究变量间的关系和差异的显著性。 第8章：t检验与方差分析（ANOVA） 比较组间差异： 讲解单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的适用条件和执行步骤。 ANOVA的威力： 引入单因素方差分析，用于比较三个或更多独立组的均值是否存在显著差异，并探讨事后检验（Post-Hoc Tests）的必要性。 第9章：简单线性回归：拟合直线 关系的量化： 学习如何用最小二乘法拟合最佳拟合直线 ($hat{Y} = b_0 + b_1X$)。 系数的解释： 详细解读回归系数 $b_1$（斜率）的实际意义，以及截距 $b_0$ 在特定上下文中的含义。 模型拟合优度： 掌握决定系数 ($R^2$)，理解它告诉我们自变量解释了因变量多少变异。 第10章：回归模型的诊断与拓展 模型假设的检验： 探讨线性回归模型的四大核心假设（线性、独立性、同方差性、正态性），并教授如何通过残差图来诊断模型的有效性。 相关性与因果性： 再次强调相关不等于因果的原则，介绍控制混杂变量的重要性。 多元回归简介： 初步介绍如何纳入多个预测变量（多元线性回归）以提高预测精度，并理解多重共线性问题。 --- 第四部分：高级应用与非参数方法 本部分为有志于深入研究的读者提供进阶工具，特别是处理不符合正态分布或样本量较小的情况。 第11章：卡方检验与分类数据分析 拟合优度检验： 检验观察到的频率分布是否符合预期的理论分布。 独立性检验： 使用列联表（Contingency Tables）来判断两个分类变量之间是否存在关联性。 第12章：非参数统计方法 当数据不完美时： 介绍在无法满足正态性或方差齐性等参数检验前提时使用的替代方案。 常用非参数检验： 讲解曼-惠特尼 U 检验（作为t检验的替代）和威尔科克森符号秩检验（作为配对t检验的替代）。 --- 本书的特色 1. 实战导向的案例驱动： 全书超过150个精心挑选的真实世界案例，涵盖A/B测试结果分析、市场调查数据解读、工程质量控制等多个场景。 2. 软件操作相结合： 附带[此处可虚构软件，例如：R语言、Python或SPSS]的简明操作指南，确保读者能够立即将理论应用于实际数据分析软件。 3. 概念可视化： 大量使用图形化解释（如模拟图、流程图），帮助读者直观地“看懂”统计推断的过程，而非仅仅记住公式。 4. 批判性思维培养： 每章末尾均设有“陷阱与警示”专栏，引导读者识别和避免常见的统计误用和误解，培养对数据报告的审慎态度。 适用对象： 经济学、金融学、市场营销、管理学等商科专业学生。 社会学、心理学、公共卫生等领域的研究人员和从业者。 需要利用数据驱动决策的工程师、产品经理和运营人员。 对提升个人数据素养有强烈兴趣的自学者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

嗯，题目出成这样比较合理，虽说也太简单了一点……不过至少很清晰。

评分☆☆☆☆☆

描述性统计

评分☆☆☆☆☆

描述性统计

评分☆☆☆☆☆

嗯，题目出成这样比较合理，虽说也太简单了一点……不过至少很清晰。

评分☆☆☆☆☆

概念解释非常详细配有大量题目和案例