The Penguin Dictionary of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Penguin Global

作者:David Nelson

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2006-08-30

价格:USD 20.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780140514964

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计
• 数据分析
• 概率论
• 数学
• 参考书
• 工具书
• 学术
• 科学
• 辞典

《企鹅统计学词典》是一部旨在为读者提供关于统计学核心概念、方法论及相关术语的全面而易于理解的参考工具。本书深入浅出地阐释了统计学的基本原理，涵盖了从数据收集、组织、呈现到分析和解释的整个过程。其目标是让非专业人士和初学者能够轻松掌握统计学的基础知识，同时为有一定基础的读者提供深入的洞察和回顾。 本书的首要价值在于其清晰的定义和详尽的解释。它罗列了统计学领域中数以百计的关键词条，每一个词条都配有精确的定义和生动的例子，帮助读者理解抽象的概念。例如，对于“均值”这一基本概念，本书不仅给出了数学公式，还通过实际场景，如计算一群学生的平均分数，来解释其含义和应用。书中对于“中位数”和“众数”的区分，以及它们各自的适用场景，也进行了细致的描绘，让读者明白在不同的数据分布下，选择哪种中心趋势的度量是最恰当的。 在数据组织和呈现方面，本书详细介绍了各种图表类型及其用途。从最基础的条形图、饼图，到更复杂的散点图、箱线图、直方图等，本书都逐一解释了它们的构建方式、解读方法以及适用的数据类型。例如，通过对比不同地区的人口增长率，本书会演示如何使用条形图清晰地展示数据差异；通过展示产品销售额随时间的变化，则会说明折线图在揭示趋势方面的优势。此外，本书还强调了如何避免误导性的图表呈现，提倡数据可视化的科学性和严谨性。 本书对概率论的基础概念进行了详尽的阐述，这是统计学推理的重要基石。从“概率”的定义，到“随机变量”、“概率分布”（如二项分布、泊松分布、正态分布等）的详细解释，再到“期望值”和“方差”的计算，本书都提供了清晰的数学推导和形象的比喻。例如，在解释正态分布时，本书会引用大量自然界和人类社会中的实例，如人的身高、测量误差等，来展示正态分布的普遍性和重要性，并解释其“钟形曲线”的特点。对于“中心极限定理”这一统计学中的核心理论，本书也进行了深入浅出的讲解，说明了它在理解样本均值分布中的关键作用，并预示了其在假设检验和置信区间构建中的应用。 统计推断是本书的另一重点。本书详细介绍了“抽样”的概念，包括随机抽样、分层抽样等不同方法，并阐述了抽样误差的来源和影响。在此基础上，本书深入讲解了“置信区间”的构建和解释。通过举例说明，本书会展示如何根据样本数据计算出总体参数（如总体均值）的置信区间，并解释置信水平的含义，即在重复抽样中，我们有多少比例的置信区间会包含真实的总体参数。 “假设检验”是本书介绍的统计推断的关键工具之一。本书系统地讲解了假设检验的基本步骤，包括设定原假设（H0）和备择假设（H1），计算检验统计量，确定临界值或计算p值，并最终做出决策（拒绝或不拒绝原假设）。本书详细介绍了各种常见的检验方法，如t检验、卡方检验、ANOVA（方差分析）等，并针对不同类型的数据和研究问题，指导读者选择合适的检验方法。例如，在比较两组学生考试成绩时，本书会演示如何进行独立样本t检验；在分析分类变量之间的关联性时，则会讲解卡方检验的应用。本书还强调了“p值”的正确解读，以及“第一类错误”（拒绝真实的原假设）和“第二类错误”（未能拒绝虚假的原假设）的概念。 此外，本书还涵盖了回归分析的基础知识。它解释了“相关性”和“因果关系”的区别，并详细介绍了简单线性回归和多元线性回归模型。通过分析两个或多个变量之间的关系，本书演示了如何建立预测模型，并评估模型的拟合优度（如R平方值）。例如，本书会分析广告投入与产品销售额之间的关系，并解释回归方程的系数含义，即广告投入每增加一个单位，销售额平均会增加多少。 除了核心的统计方法，本书还涉及了实验设计的基本原则，如随机化、对照组、重复等，这些对于获得可靠的统计结果至关重要。它解释了如何通过合理的实验设计来减少偏差，提高研究的内部效度和外部效度。 在方法的选择和应用上，本书强调了情境的重要性。它鼓励读者根据具体的研究问题、数据类型和研究目标来选择最合适的统计方法，而不是生搬硬套。本书还提醒读者注意统计分析中的一些常见误区，如过度拟合、数据挖掘的陷阱以及统计显著性不等于实际显著性等。 《企鹅统计学词典》还包含了许多实际应用案例，这些案例来自各个领域，如商业、医学、社会科学、工程等，使得抽象的统计概念变得具体而生动。这些案例不仅展示了统计学如何被用来解决现实世界中的问题，也帮助读者理解不同统计方法的实际应用场景。 本书的语言风格力求严谨而不失活泼，避免使用过于晦涩的专业术语，或者在必要时提供清晰的解释。它鼓励读者积极思考，理解统计学的逻辑和推理过程，而不仅仅是记忆公式。通过这种方式，本书旨在培养读者的统计思维能力，使他们能够批判性地分析信息，做出更明智的决策。 总而言之，《企鹅统计学词典》是一部集理论性、实践性和易读性于一体的统计学参考书籍。它为读者提供了一个坚实的统计学基础，无论读者是学生、研究人员、专业人士，还是对数据分析感兴趣的普通读者，都能从中受益匪浅。本书致力于普及统计学知识，帮助更多人理解和运用数据，从而在日益数据驱动的世界中更好地导航。

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这本书的排版和装帧实在让人眼前一亮，那种经典的企鹅蓝和简洁的字体设计，一拿在手里就有一种信赖感。我平时看统计类的书籍，很多都是那种厚重、学术味十足的砖头书，读起来非常吃力，但这一本的开本拿捏得恰到好处，既保证了阅读的舒适度，又不会显得过于轻薄。内页的纸张质量也相当不错，不像有些廉价印刷品那样容易反光，长时间阅读下来眼睛也不会太累。而且，他们似乎非常注重细节，比如在一些关键的定义旁会用稍粗的字体或者小小的图标进行区分，这在快速查找和回顾时提供了极大的便利。我特别欣赏它在概念阐释上的克制与精准，没有冗余的形容词堆砌，每一个词条都直击核心。对于我这种需要频繁查阅专业术语的人来说，这种“开门见山”的风格简直是福音。从拿到的第一刻起，我就觉得它不仅仅是一本工具书，更像是一个设计精良的桌面伴侣，让人愿意随时翻开它，而不是束之高阁。

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这本书的语言风格有一种令人安心的权威感，但绝非高高在上。它没有采用那种故作高深的学术腔调，而是用一种非常中立、客观的语调来陈述事实。对我而言，阅读工具书最怕的就是遇到带有强烈个人偏好的解释，这可能会误导初学者。但这里，所有的定义都保持了高度的客观性。比如，在涉及不同学派观点冲突的术语时（比如对概率的理解），它会清晰地列出几种主要的观点及其代表性定义，但不会偏袒任何一方，只是客观地呈现事实。这种“新闻播报式”的叙述方式，使得它即便是给那些需要进行跨学科研究的人士阅读，也能保持其作为参考资料的可靠性。它仿佛是一个冷静的裁判，准确地记录和呈现了统计学世界的规则，让人可以放心地将自己的研究建立在这些定义之上，而不必担心背后隐藏的立场问题。

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这本书的实用价值体现在其检索效率上。在时间紧迫需要快速确认一个统计量或模型的准确名称时，它的索引系统表现得极为高效。我尝试着快速查找了一些拼写相近、但概念完全不同的术语，例如关于“假设检验”的一些变体，这本书都能在极短的时间内定位到正确的条目。这种效率的背后，必然是编辑团队在词条组织和收录标准上进行了极其严格的筛选和结构化处理。它深知读者的焦虑——在需要答案时，每一秒的等待都是煎熬。因此，它没有在一些非常基础的、连小学算术都会涉及的概念上浪费篇幅，而是将宝贵的篇幅集中在了那些真正容易混淆、真正需要清晰界定的专业领域。这使得它在我的工作台面上，成功地取代了过去好几本零散的、缺乏系统性的参考资料，成为我最信赖的“第一站”查阅工具。

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这本书的真正价值，我认为体现在它对统计学领域边界的精准把握上。它并非试图包罗万象，将所有冷僻的、只在极小众领域才会被提及的术语都塞进来，而是聚焦于那些在应用统计、数据分析和学术研究中最常用、最核心的那些概念。我惊喜地发现，即便是那些我以为已经非常熟悉的术语，比如“贝叶斯因子”或者“中心极限定理”，在本书中的解释依然能提供一个新的视角，或者用一个更清晰的类比来强化理解。例如，它对“多重共线性”的描述，不仅仅给出了代数上的定义，还很巧妙地结合了现实世界中数据采集偏差的例子，让人立刻能领会到这个问题的实际危害。更难得的是，它似乎在努力弥合理论与实践之间的鸿沟。很多教科书只谈理论公式，但这本书在解释某些统计检验（比如卡方检验或ANOVA）时，会简要提及它们在不同软件实现中的细微差别，这对于从理论走向实际操作的读者来说，是无价的指引。

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与其他工具书相比，这本书在处理复杂概念时的逻辑跳转非常流畅自然。我记得有一次我在研究时间序列分析时，遇到了一个关于“平稳性”的困惑，查阅了手边另一本字典，它只是给了一个公式和一个简短的解释，让人云里达雾。但是在这本《企鹅统计学词典》里，它不仅定义了“弱平稳”和“强平稳”，还特意用了一个小小的图示来辅助解释“均值和方差不随时间变化”这个抽象的概念。这种图文结合的策略，在高密度的文本中显得尤为珍贵。而且，它的交叉引用做得非常出色。当你查阅一个术语时，它会毫不吝啬地指向其他相关的、但更基础或更高级的概念，形成了一个相互支撑的网络，而不是孤立的知识点。我发现自己经常因为查阅一个词条，而不知不觉地扩展了对整个统计学分支的理解，这完全超出了我最初“查定义”的预期。它更像是一张精心绘制的知识地图，指引你探索周边未知的领域。

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