应用统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:西南财经大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12-01

价格:20.0

装帧:

isbn号码:9787810557375

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计学
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计建模
• 数据挖掘

《概率的奥秘与数据的力量》 一、 探索随机世界的基石——概率论 本书将带领读者深入探索概率的奇妙世界，揭示隐藏在看似随机现象背后的数学规律。我们将从最基本的概念出发，逐步理解事件、样本空间、概率的定义及其基本性质。通过丰富的实例，如抛硬币、掷骰子、抽奖等，让抽象的概率概念变得生动具体，易于理解。 随机事件与概率： 什么是随机事件？如何量化不确定性？本书将深入浅出地讲解各种事件的类型，如互斥事件、对立事件、独立事件，并介绍计算它们概率的方法。从简单的加法法则、乘法法则，到更复杂的条件概率和全概率公式，我们将一步步构建起对随机现象的数学认知框架。 随机变量与分布： 随机现象的发生往往伴随着一个或多个数值结果，这些数值结果就是随机变量。本书将详细介绍离散型随机变量和连续型随机变量的概念，并重点讲解几种重要的概率分布。 离散型分布： 伯努利分布、二项分布、泊松分布等，它们在描述成功/失败次数、稀有事件发生次数等场景中发挥着重要作用。例如，我们将探讨一个产品出现次品的概率，或者在一定时间内接到的电话数量的概率模型。 连续型分布： 均匀分布、指数分布、正态分布等，它们在描述长度、时间、身高、测量误差等连续变量的分布时极为重要。特别是正态分布（高斯分布），我们将详细介绍其“钟形”曲线的特点，以及它在自然界和现实生活中无处不在的体现，如人群的身高分布、测量数据的误差分布等。 多维随机变量与协方差： 现实世界中的许多问题涉及多个随机变量之间的关系。本书将介绍联合分布、边缘分布、条件分布等概念，帮助读者理解多个随机变量是如何共同作用的。此外，我们将深入探讨协方差和相关系数，用以衡量变量之间的线性关联程度，从而洞察变量之间的相互影响。 大数定律与中心极限定理： 这两个定理是概率论的灵魂，它们连接了理论概率与实际观测。大数定律告诉我们，当试验次数足够多时，样本均值会趋近于理论期望值，这为统计推断提供了基础。中心极限定理则更是强大，它表明，无论原始分布是什么样的，大量独立同分布随机变量的均值在样本量足够大时，其分布都近似于正态分布。我们将通过生动形象的例子，阐述这两个定理的深刻含义及其在统计学中的核心地位。 二、 驾驭数据，洞察规律——统计推断的艺术 在理解了概率的奥秘之后，本书将引导读者进入统计推断的世界，学习如何从有限的样本数据中提取有用的信息，并对未知但相关的总体做出可靠的推论。 统计量与抽样分布： 什么是统计量？它如何描述样本的特征？我们将介绍一些常用的统计量，如样本均值、样本方差、样本比例等，并重点讲解它们的抽样分布。抽样分布是连接样本统计量与总体参数的关键桥梁，理解它对于进行有效的统计推断至关重要。 参数估计： 我们无法直接了解总体的全部信息，但可以通过样本来估计总体的参数。本书将介绍两种主要的参数估计方法： 点估计： 如何用一个具体的数值来估计总体参数？我们将讲解矩估计法和最大似然估计法，并分析它们的优缺点。 区间估计： 点估计只能给出单一的估计值，而区间估计则提供了一个包含总体参数的可能范围，并给出这个范围包含参数的概率。我们将重点讲解如何构建置信区间，以及置信水平的含义。例如，如何估计某个地区成年男性的平均身高，并给出95%的置信区间。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心方法之一，它用于检验关于总体参数的某个断言是否成立。本书将详细介绍假设检验的基本步骤和原理： 建立假设： 如何提出原假设（H0）和备择假设（H1）？ 选择检验统计量： 根据问题选择合适的统计量。 确定拒绝域： 根据显著性水平确定拒绝原假设的区域。 计算检验统计量并进行决策： 根据样本数据计算检验统计量的值，并判断是否落入拒绝域。 我们将讲解各种常见的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并应用于各种实际场景，如比较两组数据的均值差异、检验分类变量之间的关联性等。 三、 探索变量间的联系——回归与方差分析 现实世界充满了相互关联的变量，理解这些变量之间的关系对于预测和决策至关重要。本书将重点介绍回归分析和方差分析这两类强大的数据分析工具。 回归分析： 简单线性回归： 当我们想要研究一个因变量Y与一个自变量X之间的线性关系时，简单线性回归是首选工具。我们将讲解如何建立回归方程，解释回归系数的含义，并进行模型的拟合优度检验（如决定系数R²）。例如，分析房屋面积与房价之间的关系，或学习时间与考试分数之间的关系。 多元线性回归： 现实中，一个因变量往往受到多个自变量的影响。本书将拓展到多元线性回归，学习如何同时考虑多个因素来解释和预测因变量。我们将介绍变量选择、多重共线性等重要概念。 非线性回归： 对于变量之间不存在线性关系的情况，我们将介绍如何使用指数、对数、多项式等非线性模型进行分析。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是一种用于比较三个或三个以上样本均值是否相等的统计方法。当研究某个因素（具有多个水平）对某个定量指标的影响时，方差分析是理想的选择。 单因素方差分析： 我们将讲解如何利用方差分析来判断不同处理组（如不同教学方法、不同药物剂量）的均值是否存在显著差异。 多因素方差分析： 对于同时存在多个影响因素的情况，我们将介绍如何使用多因素方差分析来分析各因素的主效应和交互效应。 四、 数据的可视化与实践 “一图胜千言”，数据可视化是将枯燥的数字转化为直观图形的关键。本书将在各个章节中穿插介绍各种常用的统计图表，如直方图、散点图、箱线图、折线图、饼图等，并讲解如何根据不同的数据类型和分析目的选择合适的图表。 同时，本书将强调统计学的实践性。通过大量的实际案例分析，涵盖金融、经济、医学、工程、社会科学等多个领域，读者将有机会将所学知识应用于解决实际问题，提升数据分析能力。我们将展示如何使用常见的统计软件（如R、Python的统计库，或SPSS等）来执行数据分析，让理论与实践紧密结合。 五、 走向更深远的统计世界 在掌握了概率论和基础统计推断后，本书还将简要介绍一些更高级的统计概念和方法，为读者进一步学习打下基础，例如： 时间序列分析： 研究随时间变化的数列，预测未来趋势。 非参数统计： 当数据不满足特定分布假设时的统计方法。 贝叶斯统计： 一种更新信念的统计推断框架。 《概率的奥秘与数据的力量》旨在为读者构建一个坚实的统计学知识体系，培养严谨的逻辑思维和强大的数据分析能力。无论您是初学者，还是希望系统梳理统计学知识的研究者、从业者，本书都将是您探索数据世界、洞察事物本质的得力助手。我们相信，掌握了概率的规律和统计的力量，您将能够更清晰地认识世界，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

**图书评价二** 说实话，我一开始对这类偏硬核的书籍抱有很深的敬畏，总觉得要啃下来得做好打持久战的准备。但这本书的叙事方式出乎意料地亲切。作者似乎深知我们这些“非科班出身”读者的痛点，他总是在抛出关键理论前，先进行一番背景铺垫，像是老朋友拉家常一样，把晦涩的学术名词人性化。比如，书中对“假设检验”的阐述，不是冷冰冰的公式堆砌，而是以一个侦探破案的视角来展开，每一步的逻辑推导都充满了悬念和目的性，读起来完全没有枯燥感。我甚至在通勤的地铁上都能沉浸其中，时不时地会因为某个巧妙的论述而忍不住笑出声来。更让我惊喜的是，书里穿插了许多历史典故，提到了这些统计方法是在怎样的历史背景下被发明的，这极大地丰富了阅读体验，让我觉得这不是一本纯粹的教科书，而是一部关于人类理性思维进化的史诗。这种带着温度的讲解，真的非常难得。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价五** 坦白说，我过去读过几本同类书籍，常常在看到中后段时就感觉力不从心，因为它们的数学推导部分往往过于冗长和抽象，让人望而却步。但这本书在处理数学细节方面展现出了一种罕见的平衡感。它没有为了追求“纯粹性”而放弃对读者的友好度，作者在关键的数学证明部分，会用非常精炼的语言进行概括，确保你理解其核心思想和结论的有效性，而不是纠缠于复杂的代数运算中。同时，对于那些确实需要深入探究数学原理的读者，它又非常贴心地在附录中提供了详细的补充材料，这种“主次分明”的处理方式，极大地提升了阅读的效率和覆盖面。这意味着，无论是只想掌握应用技巧的实操派，还是想深究底层原理的理论派，都能在这本书中找到自己需要的内容，实现个性化的学习路径，这一点真的非常人性化和周到。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价一** 这本书的装帧设计确实很有品味，封面那种深邃的蓝色调，配上简约的字体，拿在手里就感觉沉甸甸的，很有分量感。我特别喜欢它内页的纸张质感，那种微微泛黄的米白色，长时间阅读也不会觉得刺眼，眼睛很舒服。排版上看得出来是下了功夫的，逻辑非常清晰，章节间的过渡自然流畅，即便是面对那些初学者可能会觉得晦涩难懂的复杂概念，作者也总能找到巧妙的比喻来帮助理解。比如在讲解概率论基础的时候，作者引用了一个非常贴近生活的例子，一下子就把抽象的公式拉到了地面上，让我瞬间豁然开朗。而且，这本书在理论介绍之后，总是紧跟着一系列精心设计的习题，这些习题的难度设置循序渐进，从基础概念的巩固到实际案例的分析，覆盖面很广，真正做完一遍下来，对知识点的掌握就扎实多了。我个人认为，对于想要系统学习这方面知识的读者来说，光是这本书的工具书价值就已经非常高了，光是翻阅目录和章节结构，就能感受到作者深厚的学术功底和清晰的教学思路。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价三** 我关注这本书很久了，主要是听说它的案例库非常强大。拿到手后，果然名不虚传。它不仅仅停留在理论的阐述上，而是将大量的真实世界数据和商业场景融入其中。我特别喜欢书中关于市场调研和风险评估的那几个章节，作者提供的那些案例，很多都是我日常工作中会遇到的棘手问题。书中详细展示了如何从原始数据清洗到模型构建的全过程，每一步的代码逻辑都写得极其详尽，基本上是手把手的教学。对于我们这些需要快速将理论转化为实践的专业人士来说，这种实用性是无价的。我甚至可以把这本书直接当作一个操作手册来用，遇到新问题时，翻到相应的章节，对照着作者的分析思路去套用，效率提升了好几个档次。如果说很多教材是教你“是什么”，这本书则是在教你“怎么做”，并且是做得很地道、很规范的“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

**图书评价四** 这本书的结构布局设计，简直是教科书级别的典范。它非常注重知识体系的内在联系和层级递进。初学者可能会先被它详尽的目录吸引，但真正深入阅读后，才会发现其高明之处在于对“脉络”的构建。作者似乎有一种魔力，能将看似分散的统计分支——比如描述性统计、推断性统计，乃至高级的回归分析——都巧妙地编织成一张完整的大网，让你清晰地看到它们是如何互相支撑、共同服务于数据分析这一核心目标的。我个人认为，最好的教材是能培养读者的“系统思维”，而这本书恰恰做到了这一点。它不是让你孤立地记住某一个公式的用途，而是让你理解这个公式在整个分析流程中的位置和作用。这种宏观的把握能力，比死记硬背零散知识点要重要得多，它为后续更高阶的学习打下了极其坚实和牢固的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆