统计原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:第1版 (1996年1月1日)

作者:全国中等职业学校财经类专业教材编写组编

出品人:

页数:292 页

译者:

出版时间:1996年1月1日

价格:11.3

装帧:平装

isbn号码:9787040056327

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数理统计
• 统计推断
• 数据分析
• 统计方法
• 统计建模
• 实验设计
• 抽样调查
• 回归分析

《数据之海的罗盘：量化世界的探索与洞察》 在信息爆炸的时代，数据已如潮水般涌来，无时无刻不在塑造着我们的认知与决策。然而，海量的数据本身并非洞察，真正的价值在于我们如何理解、分析并从中提取有意义的信息。这本《数据之海的罗盘》并非一本冰冷的教科书，而是希望成为每一位渴望在量化世界中 navigat 的探索者的贴心向导。它致力于为读者揭示数据背后的逻辑，提供一套严谨而实用的工具，帮助大家驾驭数据的洪流，发现隐藏的模式，做出更明智的选择。 本书的核心在于，它不仅仅教授“是什么”，更侧重于“为什么”与“怎么做”。我们不满足于罗列枯燥的公式和定理，而是深入浅出地剖析每一个概念的起源，解释其在现实世界中的应用场景，并提供清晰易懂的步骤指导。无论是初涉数据分析领域的学生，还是希望提升量化技能的职场人士，亦或是对数据驱动决策充满好奇的普通读者，都能在这本书中找到属于自己的那份启发与力量。 第一部分：数字的语言——理解数据的本质 在开启数据探索之旅前，我们需要掌握理解数字语言的基本语法。本部分将带领读者认识数据的多样性，了解不同类型数据的特性及其处理方式。 数据的万花筒： 我们将从最基础的数据类型讲起，如分类数据（性别、颜色）、有序数据（评价等级、排名）、离散数值型数据（计数）和连续数值型数据（身高、温度）。理解这些差异至关重要，它们决定了我们后续分析方法的选择。例如，对于分类数据，我们可能更多地关注频率和比例；而对于连续数值型数据，则可能需要计算均值、中位数、方差等统计量。 数据的收集与清洗： 现实世界中的数据往往不完美，充斥着缺失值、异常值、错误录入等问题。本部分将详细介绍如何识别和处理这些“脏”数据。我们会探讨数据收集的常见陷阱，如抽样偏差，并介绍数据清洗的常用策略，包括缺失值填充（均值填充、中位数填充、回归填充）、异常值检测（箱线图、Z-score）与处理（移除、修正）。我们相信，高质量的数据是可靠分析的基石。 描述性统计的艺术： 在深入探索数据关系之前，我们首先需要对数据的整体特征进行概括。本部分将聚焦于描述性统计，教会读者如何用简洁的数字和图表来描绘数据的“肖像”。我们会详细讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距），以及分布形态的度量（偏度、峰度）。同时，本书也将强调可视化在描述性统计中的重要作用，介绍如何利用直方图、箱线图、散点图等工具直观地展现数据特征，让枯燥的数字“活”起来。 第二部分：概率的魔法——量化不确定性 世界充满不确定性，而概率论正是我们量化和理解这种不确定性的有力武器。本部分将带领读者走进概率的世界，掌握分析随机事件规律的工具。 随机事件与概率： 我们将从最基本的概率概念入手，理解随机事件、样本空间、概率的公理化定义。通过生动有趣的例子，如抛硬币、掷骰子、抽奖等，帮助读者建立起对概率的直观理解。 概率分布的宝藏： 概率分布是描述随机变量取值概率的数学模型。本部分将介绍几种最核心、最常用的概率分布，包括二项分布（描述成功次数）、泊松分布（描述单位时间或空间内的事件发生次数）、正态分布（自然界中最普遍的分布）以及指数分布（描述事件发生间隔时间）。我们会深入探讨它们的性质、应用场景以及如何识别哪些现实问题可以用特定的概率分布来建模。 期望与方差： 期望值代表了随机变量的平均结果，而方差则衡量了结果的波动程度。本部分将详细讲解这两个重要概念，并说明它们在风险评估、投资决策等领域的应用。理解期望和方差，能够帮助我们做出更理性的风险收益权衡。 大数定律与中心极限定理： 这两大定理是连接个体随机性与整体规律性的桥梁。本部分将以通俗易懂的方式解释大数定律（样本数量越多，样本均值越接近总体均值）和中心极限定理（无论总体分布如何，大量独立同分布随机变量的均值近似服从正态分布）。这两个定理是进行统计推断的理论基石，将为我们后续的学习打下坚实的基础。 第三部分：推断的智慧——从样本到总体 在现实中，我们往往无法获取所有个体的数据，只能通过有限的样本来推断整体的特征。本部分将聚焦于统计推断，教会读者如何从样本信息中提取关于总体的可靠结论。 参数估计的艺术： 当我们对总体的某个特征（如平均值、比例）感兴趣，但只能获得样本时，我们就需要进行参数估计。本部分将介绍点估计（用一个数值来估计总体参数）和区间估计（给出一个可能包含总体参数的范围，即置信区间）。我们会详细讲解如何计算不同参数的点估计量，以及如何构建具有一定置信水平的置信区间，并解释置信水平的真正含义。 假设检验的侦探工作： 假设检验是用来判断某个关于总体的命题是否成立的统计方法。本部分将带领读者像侦探一样，通过分析证据（样本数据）来做出判断。我们会详细介绍假设检验的基本流程：建立原假设（H0）和备择假设（H1），选择检验统计量，计算P值，并根据P值做出决策（拒绝或不拒绝原假设）。本书将覆盖常见的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验，并讲解它们各自的适用条件和应用场景。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多个组的均值是否存在显著差异时，方差分析就派上了用场。本部分将介绍单因素方差分析的基本原理和操作方法，帮助读者理解如何通过比较组间方差和组内方差来判断各组均值是否相等，并给出实际应用案例。 第四部分：关系的力量——探寻变量间的联系 数据往往包含着变量之间的复杂关系，理解这些关系能够帮助我们进行预测、解释因果或发现隐藏的模式。本部分将深入探讨协方差、相关性和回归分析。 协方差与相关性： 我们将首先介绍协方差，它衡量了两个变量一起变化的趋势。在此基础上，我们将引入相关系数，它对协方差进行了标准化，使其取值范围在-1到1之间，从而更方便地解释变量之间线性关系的强度和方向。本书将强调相关性不等于因果性，并给出警示，避免草率地得出因果结论。 线性回归： 线性回归是最基础但也是最强大的关系建模工具之一。本部分将详细讲解简单线性回归（一个自变量预测一个因变量）和多元线性回归（多个自变量预测一个因变量）。我们会探讨如何拟合回归线，如何解释回归系数的含义，以及如何评估回归模型的拟合优度（如R方）。本书还将介绍残差分析，帮助读者判断线性模型的假设是否满足。 非线性关系与分类变量的回归： 线性模型并非万能。本部分将简要介绍如何处理变量之间可能存在的非线性关系，例如多项式回归，以及如何处理分类自变量（如哑变量编码）。对于因变量是二分类的场景，我们还将简要介绍逻辑回归的基本思想。 第五部分：现代数据分析的视角 随着计算能力的提升和数据规模的增长，现代数据分析方法也在不断发展。本部分将为读者提供更广阔的视野，触及一些前沿的概念。 贝叶斯统计的魅力： 与传统的频率学派不同，贝叶斯统计将概率视为一种信念程度，并允许我们根据新的证据更新这种信念。本部分将简要介绍贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数和后验分布，并对比频率学派和贝叶斯学派在参数估计和假设检验上的差异，让读者领略另一种思考数据的方式。 多重比较与统计功效： 在进行多次假设检验时，我们可能会面临多重比较的问题，这会增加犯第一类错误的概率。本部分将介绍校正方法（如Bonferroni校正），并讨论统计功效（正确拒绝错误的原假设的能力），强调在实验设计中提高统计功效的重要性。 实验设计入门： 严谨的实验设计是获得可靠结论的关键。本部分将介绍一些基本的实验设计原则，如随机化、对照组、重复，并简要介绍常见的实验设计类型，如完全随机设计、区组设计，帮助读者理解如何设计能够有效回答研究问题的实验。 结语：化身数据世界的智者 《数据之海的罗盘》并非试图将读者变成僵化的数据机器，而是希望激发大家对数据的好奇心和探索欲。通过掌握书中所介绍的原理和方法，读者将能够更清晰地认识世界，更精准地捕捉信息，更自信地做出判断。数据不再是令人望而生畏的数字堆砌，而是通向深刻洞察的桥梁，是驱动创新和进步的引擎。愿本书成为您在这趟探索量化世界旅程中最可靠的伙伴，帮助您在数据的海洋中乘风破浪，抵达智慧的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中对统计推断“哲学”层面的探讨尤为赞赏。很多统计书籍只教你“如何做”，但这本书更进一步，探讨了“为什么这么做”。比如在引入显著性检验时，它并没有直接给出“拒绝域”的定义，而是花了好大篇幅讨论了“第一类错误”和“第二类错误”的权衡，以及在不同应用领域中，我们应该更倾向于控制哪一种错误。这种对统计决策本质的深刻反思，让我对统计结论的解释更加谨慎和负责任。在信息传播中，对统计的误用和滥用屡见不鲜，而这本书教会我的，是如何做一个清醒的、有批判精神的统计使用者。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何用严谨的逻辑武装自己头脑的思维训练书，让我在面对纷繁复杂的数据世界时，能够保持一份冷静和审慎。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计原理》简直是为那些想在数据海洋里找准航向的人量身定做的指南。我印象最深的是它对基础概念的阐述，那种深入浅出的功力，让人感觉统计学不再是高不可攀的象牙塔里的学问。书里用了大量的实际生活中的例子来解释那些抽象的概率分布和假设检验，比如用掷骰子和日常的抽样调查来讲解中心极限定理，特别接地气。我以前总觉得看那些公式头疼，但这本书把每一个公式的推导都讲得清清楚楚，仿佛作者就在旁边一步步带着你走。它没有那种冰冷的教科书腔调，反而充满了引导和启发，让我开始真正理解数据背后的逻辑和规律，而不是死记硬背公式。特别是关于贝叶斯统计的那几个章节，它用一种非常直观的方式，教会我们如何随着新信息的出现不断更新我们的信念，这在现在这个信息爆炸的时代，简直是太实用了，让我对“不确定性”这个概念都有了全新的认识。可以说，这本书为我构建了一个坚实的统计思维框架，让我有信心去面对更复杂的分析问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常具有感染力，它不像某些学术著作那样冷冰冰地陈述事实，而是充满了与读者互动的热情。作者似乎非常了解初学者在学习过程中的困惑点，总能在关键时刻插入一些“友情提示”或者“深入探讨”的小节，这些地方往往是点睛之笔。例如，它对非参数检验的介绍，清晰地指出了在数据不满足正态性假设时，这些方法的实用价值，避免了很多人盲目套用参数方法的陷阱。此外，书中对随机变量和抽样分布的讲解，采用了非常形象化的类比，仿佛这些抽象的概念都拥有了实体和生命。我感觉自己不是在阅读一本教材，而是在聆听一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步揭开统计学的神秘面纱。读完后，我最大的感受是，我不再惧怕统计学，反而开始享受这种用数学语言精确描述世界的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我最先注意到的是它排版的精良和内容的组织逻辑。这本书的结构设计非常清晰，从最基础的描述性统计开始，像剥洋葱一样，层层深入到推断统计的高级篇章。它并没有急于抛出复杂的数学推导，而是花了大量篇幅在“为什么”上——为什么我们需要这些统计工具？它们能解决我们现实中的什么难题？我特别欣赏它在介绍各种估计方法时，那种严谨又不失灵活的叙述方式。比如在比较最大似然估计和矩估计时，它没有简单地说哪个好，而是深入分析了各自的优缺点以及适用场景，这让我明白，在统计的世界里，没有绝对的“最好”，只有“最合适”。这种辩证的思考方式，极大地提升了我对统计推断的认识深度。读完前面几章后，我感觉自己看世界的方式都变了，看新闻报道中的民调、看科研论文中的P值，都能立刻捕捉到其背后的统计假设和可能的偏差，仿佛被赋予了一双能看穿数字表象的“火眼金睛”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受是“厚重而又轻盈”。说它厚重，是因为它涵盖的统计理论体系非常全面，几乎涵盖了现代统计学的核心内容，阅读起来需要一定的专注力。但说它轻盈，是因为作者在处理那些看似枯燥的理论时，总能找到巧妙的比喻和生动的图示来辅助理解。我记得有一段关于方差分析（ANOVA）的讲解，通常这是个很难啃的骨头，但作者用了一个非常贴近园艺研究的例子，将组间差异和组内误差的概念描绘得淋漓尽致，让我一下子就抓住了ANOVA的核心思想——如何判断不同处理组之间是否有显著差异。这本书的练习题设计也极其用心，它们不是那种孤立的计算题，很多都设计成小型案例分析，需要读者综合运用前面学到的多个知识点，这极大地培养了我的实际应用能力，让我不再是只会套公式的“计算器”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆