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出版者:

作者:娄庆松

出品人:

页数:197

译者:

出版时间:2006-6

价格:17.30元

装帧:

isbn号码:9787040197365

丛书系列:

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• 统计学
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• 教学
• 参考书
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• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 学术研究

《统计基础知识：案例分析与实践指南》 内容梗概： 本书旨在为广大统计学爱好者、学生以及需要运用统计知识解决实际问题的各领域专业人士提供一本详实、易懂且极具操作性的学习与参考用书。区别于传统枯燥的理论堆砌，《统计基础知识：案例分析与实践指南》着重于通过大量的真实世界案例，将抽象的统计概念与方法具象化，引导读者深入理解统计学的核心思想，掌握实用的统计分析工具，并能在不同场景下灵活运用。全书内容编排逻辑清晰，循序渐进，从最基础的数据收集与整理，到各种常用的统计推断方法，再到数据可视化和统计软件的应用，力求面面俱到，为读者构建一个坚实的统计学知识体系。 核心特色与内容详解： 第一部分：统计学的基石——数据理解与初步处理 数据世界的入口： 本部分将从统计学的基本概念入手，阐述统计学在现代社会中的重要性，并介绍数据收集的多种途径和常见误区。我们会详细探讨如何识别不同类型的数据（分类数据、数值数据），以及它们各自的特点和适用范围。 数据的“画像”：描述性统计的艺术： 在收集到数据之后，如何对其进行初步的描述和概括是至关重要的第一步。本书将深入讲解描述性统计的核心概念，包括： 集中趋势的度量： 如何利用均值、中位数、众数来刻画数据的中心位置，并分析它们在不同数据分布下的优劣。例如，在分析薪资分布时，我们将通过案例展示为何中位数比均值更能代表普通员工的收入水平。 离散程度的衡量： 方差、标准差、极差、四分位距等概念的引入，将帮助读者理解数据的波动性和分散性。我们将通过投资组合风险分析的案例，说明标准差在衡量投资不确定性中的关键作用。 频数分布与概率： 如何制作频数分布表和直方图，直观地展示数据的分布形态？我们将结合实际调查数据，演示如何解读直方图，发现数据的偏态、峰度和可能的异常值。概率的基本概念，如条件概率、独立事件，也将通过生活中的例子（如天气预报、产品合格率）进行讲解，为后续的推断统计打下基础。 数据的“清洗”与整理： 真实世界的数据往往存在缺失值、异常值、错误值等问题。本部分将提供实用的数据预处理技术，包括缺失值的填补策略（均值填补、中位数填补、回归填补等）和异常值的识别与处理方法。我们将通过客户流失数据分析的案例，演示如何识别并处理可能影响分析结果的异常数据点。 第二部分：从样本到总体——统计推断的魅力 抽样的智慧： 在无法接触到所有个体的情况下，抽样成为获取信息的有效手段。本书将深入介绍各种抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析它们各自的适用场景和潜在偏差。我们将通过市场调研的案例，对比不同抽样方法的效率和准确性。 认识抽样分布： 抽样分布是统计推断的核心。我们将详细讲解样本均值分布、样本比例分布等，并引入中心极限定理，阐释其在统计推断中的重要性。通过模拟实验，我们将直观地展示当样本量增大时，抽样分布如何趋于正态分布。 区间估计：给统计量一个“范围”： 仅仅一个点估计往往无法反映其不确定性。本部分将详细介绍如何构建置信区间，用一个范围来估计总体参数。我们将通过医疗诊断准确率评估的案例，演示如何计算和解释置信区间，并理解置信水平的含义。 假设检验：对未知世界提出“假设”并验证： 假设检验是统计推断中最强大的工具之一。我们将系统讲解假设检验的基本框架，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等关键概念。通过一系列贴近实际的案例，我们将学习如何进行： 单个样本均值检验： 例如，测试某款新药是否能显著降低患者的血压。 两个独立样本均值检验： 例如，比较两种教学方法对学生成绩的影响。 配对样本均值检验： 例如，分析同一批受试者在接受治疗前后身体指标的变化。 比例的检验： 例如，检验某项广告活动是否显著提高了产品销售比例。 方差的检验： 例如，比较两组数据的离散程度是否存在显著差异。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性，例如，考察用户性别与产品偏好之间是否存在关系。 ANOVA（方差分析）： 用于比较三个及以上独立样本的均值是否存在显著差异，例如，分析不同营销渠道对销售额的影响。 第三部分：量化关系与预测——回归分析的威力 相关性与回归：捕捉变量间的联系： 本部分将深入探讨变量之间的定量关系。首先，我们会介绍相关系数，帮助读者理解变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归： 我们将详细讲解如何建立简单线性回归模型，预测一个因变量如何随另一个自变量的变化而变化。通过实际的经济数据分析，我们将学习如何拟合回归方程，解释回归系数的含义，并进行模型诊断，评估模型的拟合优度（如R平方）。 多元线性回归： 在现实世界中，一个结果往往受到多个因素的影响。本部分将扩展到多元线性回归，讲解如何同时考虑多个自变量对因变量的影响。我们将通过客户满意度影响因素分析的案例，演示如何构建多元回归模型，识别关键影响因素，并进行多重共线性等问题的诊断。 回归模型的应用： 除了预测，回归模型还可以用于因果推断（在满足一定条件下）和因素重要性评估。我们将讨论模型选择的策略，以及如何避免过度拟合。 第四部分：数据可视化与统计软件应用 让数据“说话”：统计图形的艺术： 优秀的数据可视化能够直观地传达信息，发现隐藏的模式。本书将介绍各种常用的统计图表，包括散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、雷达图等，并讲解它们各自的适用场景和制作要点。我们将通过销售数据、用户行为数据等的可视化案例，展示如何选择最合适的图表来清晰有效地展示数据。 统计软件实践： 理论学习离不开实践操作。本书将提供一些主流统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）的基本操作指南，并结合前几部分讲解的统计方法，提供具体的代码示例和操作步骤。读者将学会如何导入数据、进行描述性统计、执行假设检验、建立回归模型，并生成各种统计图表。我们将通过完整的案例流程，指导读者如何在实际工作中运用这些软件完成统计分析任务。 第五部分：专题探讨与拓展 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的特点，以及简单的趋势、季节性分析方法，并简单提及ARIMA等模型。 非参数统计简介： 当数据不满足参数检验的假设时，非参数统计提供了一种替代方案。我们将简要介绍一些常用的非参数检验方法。 统计学在不同领域的应用： 结合具体案例，简要介绍统计学在商业决策、科学研究、医学健康、社会学调查等领域的实际应用。 本书的价值与读者群体： 《统计基础知识：案例分析与实践指南》适合以下读者群体： 统计学初学者： 想要系统学习统计学基本概念和方法，但又希望避免枯燥理论的读者。 大学相关专业学生： 统计学、经济学、管理学、社会学、心理学、医学、工程学等专业的学生，可作为课程的辅助教材或自学读物。 需要运用统计解决实际问题的专业人士： 市场营销人员、数据分析师、产品经理、研究人员、工程师、医生等，希望提升数据分析能力，将统计方法应用于工作实践。 对数据分析和决策感兴趣的社会大众： 希望理解日常生活中遇到的各种数据信息，并能做出更明智的判断。 本书以“学以致用”为导向，通过大量的案例分析，让统计学不再是冰冷的公式和理论，而是解决实际问题的有力工具。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能掌握扎实的统计学基础知识，更能培养独立运用统计思维解决问题的能力，在数据驱动的时代脱颖而出。

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这本书的内容深度和广度都达到了一个非常令人赞叹的平衡点。它没有陷入过度复杂的数学推导的泥潭，从而避免了让非数学专业的读者望而却步，但同时，它也没有为了追求简单化而牺牲掉方法论的严谨性。对于那些需要跨学科应用统计工具的专业人士来说，这本书提供了一个非常扎实的理论基础，让我们能够自信地去评估和选择适合自己领域（比如社会科学、工程管理等）的特定统计模型。我尤其喜欢其中关于模型诊断和残差分析的那一章，它强调了“拟合度不等于准确度”这一核心观点，并通过直观的图表展示了如何通过残差分析来发现模型中隐藏的系统性错误。总而言之，这是一本能够真正提升读者数据素养的工具书，它的价值在于教会你如何负责任地使用统计工具来解释世界。

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读完这本书，我最大的感受是它极大地拓宽了我对“数据驱动”这个概念的理解深度。以往我对统计学的认知可能停留在计算平均数和标准差的层面，这本书则深入探讨了数据背后的生成机制、潜在的混淆变量对结果的影响，以及如何构建一个更稳健的模型来反映真实世界的复杂性。它毫不避讳地讨论了统计分析中常见的陷阱和误区，比如多重比较问题、内生性问题等等，这部分内容对于任何希望做出严谨科学判断的人来说，都是无价之宝。作者的语言风格非常严谨，但又保持着一种恰到好处的学术亲和力，既能满足专业人士对准确性的要求，又能让初学者在感到挑战的同时保持学习的动力。它教会我的不仅仅是“如何算”，更是“如何思”，即如何以一种批判性的眼光去看待任何基于数字的结论。

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这本书的独特之处在于它对历史脉络的梳理非常到位。很多统计学著作往往只关注现代最先进的方法论，而忽略了这些方法的起源和演变，这导致读者在理解某些方法的局限性时缺乏深度。而这本书则花费了相当的篇幅，娓娓道来从早期概率论发展到现代回归分析的各个关键转折点。通过了解不同方法在特定历史背景下被创造出来的初衷和克服的困难，我们对它们的应用边界有了更深刻的认识。例如，当讨论到最大似然估计时，作者追溯了费舍尔的工作，解释了为什么在特定假设下这种方法具有优越性。这种“溯源式”的教学法，使得知识点不再是孤立的公式堆砌，而是成为了一个有生命力的知识体系，让我对统计学的整体框架有了更宏观的把握。

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这本书简直是打开了我对数据世界认知的一扇大门，尤其是它在处理实际案例时的那种细腻入微的讲解，让人感觉仿佛有一位经验丰富的导师在手把手地教导。它不仅仅罗列了枯燥的公式和定义，更侧重于如何将这些理论工具应用到解决实际问题中去。我记得有一次我在分析一个市场调研数据时遇到了瓶颈，那些教科书上的方法似乎都无法准确捕捉到问题的核心，但这本书里关于样本选择和偏差修正的章节，给了我一个全新的视角。作者通过几个非常贴近商业场景的例子，清晰地展示了在不同约束条件下，我们应该如何权衡和选择最合适的统计方法。这种注重实践操作和逻辑推导的写作方式，极大地增强了我的信心，让我不再畏惧那些看似高深的统计术语，而是能够自如地运用它们来为决策提供有力的支持。它不是那种读完就束之高阁的参考书，而是我工作台面上随时会翻阅的“作战手册”。

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这本书的排版和结构设计非常人性化，这一点对于需要快速检索特定知识点的读者来说简直是福音。它的章节划分逻辑清晰，目录的编排精妙，你几乎可以毫不费力地找到你需要的任何一个概念的详细解释。我特别欣赏它在概念引入时的那种循序渐进的节奏感。比如，当我们接触到假设检验这一核心模块时，作者并没有直接抛出复杂的P值和显著性水平的定义，而是先通过一个引人入胜的故事场景，让我们直观地感受到为什么我们需要进行假设检验，以及它在日常决策中的价值。这种从“为什么”到“是什么”再到“怎么做”的层层递进，极大地降低了学习曲线。而且，每当引入一个新概念，都会配有图示或者流程图，这些视觉辅助工具对于理解抽象的统计过程至关重要，比纯文字描述高效得多，让人感觉学习过程非常顺畅和高效。

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