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出版者:Pearson Education International

作者:Hair,Black, Babin, Anderson,Tatham

出品人:

页数:899

译者:

出版时间:

价格:0

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isbn号码:9780132281393

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• 统计
• 研究方法
• 多元统计分析
• 数据分析
• 统计学
• 回归分析
• 聚类分析
• 因子分析
• 判别分析
• 多变量数据
• 统计建模
• 数据挖掘

经典应用统计学原理与实践：探索数据背后的规律 图书名称：经典应用统计学原理与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的统计学知识体系，重点关注经典统计学理论在现代数据分析领域中的应用。本书摒弃了过于深奥的纯理论探讨，转而聚焦于如何将扎实的统计学基础知识转化为解决实际问题的强大工具。内容涵盖了从描述性统计到推断性统计的核心概念，辅以大量的实际案例和步骤清晰的分析流程。 第一部分：统计学基础与数据准备 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础，确保读者能够正确地理解和处理数据。 第1章：统计思维与数据素养 本章首先阐述统计学在决策科学中的核心地位，区分了描述性统计与推断性统计的范畴。重点讨论了数据类型（定性、定量、离散、连续）的识别及其对后续分析方法选择的影响。此外，本章详细介绍了抽样技术的重要性，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，并分析了不同抽样方法引入的潜在偏差。成功的统计分析始于高质量的数据，因此，本章也强调了数据收集的伦理规范和基本的数据质量检查流程。 第2章：数据可视化与初步探索 在正式建模之前，对数据进行可视化探索是至关重要的一步。本章系统介绍了描述性统计量，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数间距）的计算及其意义。随后，重点讲解了多种基础图形的绘制与解读，如直方图、箱线图、散点图和条形图。针对不同变量组合（单变量、双变量、多变量关系），提供了相应的最佳可视化方案。本章强调了如何通过图形识别数据分布的偏态、峰度以及是否存在异常值，为后续的参数估计和假设检验提供依据。 第3章：概率论基础与分布模型 概率论是推断统计的理论基石。本章回顾了集合论基础上的概率公理，并详细解释了条件概率、独立事件以及贝叶斯定理。随后，本书深入探讨了几个在实际应用中最为关键的概率分布：二项分布、泊松分布，以及连续型分布中的均匀分布和指数分布。核心篇幅留给了正态分布（高斯分布）——其重要性不言而喻。本章详细介绍了如何利用标准正态分布表（Z-表）进行概率计算，并展示了中心极限定理的强大威力，解释了为何大样本均值的分布趋于正态。 第二部分：统计推断的核心方法 本部分是全书的核心，系统阐述了如何利用样本信息对总体进行可靠的推断。 第4章：参数估计：置信区间 本章聚焦于如何从样本数据估计未知的总体参数。首先区分了点估计与区间估计的差异。随后，重点讲解了置信区间（Confidence Intervals, CI）的构建方法。针对总体均值（已知和未知总体方差情况），分别介绍了基于Z分布和t分布的置信区间构建过程。同时，也涵盖了总体比例的置信区间估计。本章强调了置信水平的实际含义，并解释了区间宽度受样本量、方差和置信水平的影响关系。 第5章：假设检验的逻辑与单样本检验 假设检验是统计推断的另一大支柱。本章首先建立起严谨的假设检验框架：提出零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），理解第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的风险。详细介绍了P值（P-value）的计算、解释及其在决策过程中的作用。本章的核心内容是单样本检验，包括针对总体均值的Z检验和t检验，以及针对总体比例的Z检验。 第6章：双样本与配对样本的比较 在实际研究中，我们往往需要比较两个或多个组别的差异。本章针对两个独立样本的均值差异检验进行了深入的探讨，包括方差齐性（Levene检验）的判断，以及如何根据方差假设选择合适的t检验（等方差假设下的池化方差t检验与非等方差假设下的Welch’s t检验）。此外，本章还详细讲解了配对样本t检验（Paired t-test）的适用场景——常用于前后测对比或匹配设计——并展示了如何将其转化为单样本检验问题。 第7章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 当比较的组别数量超过两个时，方差分析成为首选工具。本章系统介绍了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，其核心在于分解总变异为组间变异和组内变异。详细解释了F统计量的构建及其在检验所有组均值是否相等的应用。当F检验显著时，本章指导读者如何进行事后检验（Post-Hoc Tests），如Tukey’s HSD检验，以确定具体是哪几对组间存在差异，避免了多次进行t检验带来的I类错误累积问题。 第三部分：关系建模与预测 本部分将统计推断应用于探索变量之间的线性关系和预测模型。 第8章：相关性分析与简单线性回归 本章从相关系数（Pearson's r）的计算、解释（方向与强度）入手，区分相关性与因果性。随后，引入简单线性回归（Simple Linear Regression）模型，目标是建立一个预测方程 $hat{Y} = b_0 + b_1 X$。本章详细讲解了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）原理及其系数的估计。评估模型拟合优度时，重点解析了决定系数 ($R^2$) 的含义，并指导读者如何检验回归系数的统计显著性（t检验）。 第9章：回归模型的诊断与扩展 一个有效的回归模型必须经过严格的诊断。本章着重于检验回归分析的基本假设：残差的正态性、残差的独立性、方差齐性（同方差性）。通过对残差图（Residual Plots）的系统分析，读者将学会如何识别模型设定错误、异方差性或存在强烈的非线性关系。此外，本章简要介绍了对回归模型中异常点（Outliers）和高杠杆点（High-Leverage Points）的处理方法，确保模型的稳健性。 第10章：非参数统计方法的应用 并非所有数据都满足参数检验的严格假设（如正态性或方差齐性）。本章提供了应对非参数情况的替代方案。针对独立样本的比较，介绍了Mann-Whitney U 检验（替代独立样本t检验）和Kruskal-Wallis H 检验（替代单因素方差分析）。对于配对数据，则讲解了Wilcoxon 符号秩检验。本章强调了非参数检验的优势（适用于小样本、有序或等级数据）及其局限性（统计功效通常低于参数检验）。 结语：迈向复杂模型的前沿 全书最后总结了经典统计学框架在数据分析中的核心价值，并为读者指明了进一步学习的方向，例如卡方检验（用于分类数据分析）、更深入的回归技术（如多元回归、逻辑回归）以及时间序列分析等。本书旨在培养读者严谨的统计学批判性思维，使其能够自信地选择、执行和解释基于经典理论的统计分析结果。 --- 本书特点： 1. 高度实用性： 所有理论讲解均配有明确的实际操作案例，侧重于分析过程的清晰展示。 2. 概念驱动： 强调对统计概念（如P值、置信区间、假设逻辑）的深刻理解，而非仅停留在公式推导。 3. 结构严谨： 从描述到推断，再到关系建模，逻辑递进，层次分明，适合统计学初学者和需要系统回顾的专业人士。 4. 强调诊断： 将模型诊断和假设检验放在核心地位，确保分析结果的可靠性和有效性。

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我被这本书吸引，很大程度上是因为它在介绍复杂概念时所表现出的“反差萌”。一方面，它深入探讨了诸如马氏距离、协方差矩阵、特征值分解等高度抽象的数学概念，其严谨性和深度令人敬畏；另一方面，它又能够用非常生动形象的语言，将这些概念与实际的数据应用场景联系起来，让读者能够体会到理论的魅力。我最喜欢书中关于回归分析的章节，作者并没有仅仅停留在讲解线性回归，而是详细介绍了多重回归、逐步回归以及一些非线性回归模型，并且重点强调了模型诊断和变量选择的重要性。每一次阅读，我都能从中发现新的理解角度，或者是一些之前忽略的细节。这让我深刻体会到，学习多元统计分析，不仅仅是记忆公式和步骤，更重要的是培养一种数据敏感性和批判性思维。这本书恰恰能够很好地引导读者进行这样的思考。我特别欣赏其中对模型假设的违背所带来的后果的讨论，这让我能够更警惕地对待数据分析过程中的潜在问题。总的来说，这是一本既能满足深度理论探索，又能兼顾实际应用指导的书籍，对于想要在数据分析领域有所建树的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。

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说实话，我原本对这本书并没有太高的期待，抱着“了解一下”的心态开始阅读。然而，出乎我意料的是，这本书在实际操作层面的指导性非常强。它不仅仅是理论的堆砌，而是充满了大量的图表和实际案例，并且详细描述了如何运用常见的统计软件（比如R语言）来实现各种分析方法。我之前在学习多元统计分析时，经常会遇到理论懂了，但不知道如何在实际数据上应用的问题，而这本书恰好解决了我的痛点。书中对每个分析步骤的讲解都非常细致，从数据预处理到模型选择，再到结果的解释，都有清晰的指导。我印象最深刻的是关于因子分析和聚类分析的章节，作者通过一个完整的案例，一步步地展示了如何从原始数据中提取有意义的信息，并最终形成有价值的结论。这对于我来说，是一次非常宝贵的学习经历。虽然书中也涉及了一些理论知识，但它的侧重点明显放在了“如何做”上，这让我在学习过程中能够获得即时的反馈，并且能够快速地将所学知识转化为实际技能。我相信，通过这本书的学习，我能够更自信地应对各种复杂的数据分析任务。

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这是一本非常“有年代感”的书，在内容的选择和讲解的风格上，都能感受到其经典的沉淀。我并非统计学专业出身，但由于工作需要，经常需要接触到一些基础的统计概念。这本书的出现，恰好弥补了我在这方面的知识空白。我喜欢它之处在于，它并没有采用过于现代化的、碎片化的讲解方式，而是呈现了一种系统、完整的知识体系。作者在介绍每一个统计模型时，都会追溯其发展的历史渊源，并且阐述其核心思想。这种“溯本求源”的方式，让我能够更好地理解不同模型之间的联系和区别，也更容易形成对整个多元统计分析领域的全景式认知。我尤其喜欢其中关于判别分析和主成分分析的讲解，作者用非常平实的语言，结合生动的比喻，将这些看似高深的统计学概念解释得浅显易懂。虽然我还没有完全掌握书中的所有内容，但它已经极大地拓宽了我的视野，并且让我意识到，统计学并非一门枯燥的理论学科，而是一门充满智慧和逻辑的工具。我期待在未来的时间里，能够更深入地研究这本书，并从中汲取更多养分。

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这本《Multivariate Data Analysis》给我的第一印象是非常“硬核”。当我打开它时，扑面而来的是严谨的数学符号和公式，瞬间有一种回到大学课堂的感觉。我一直认为，要真正理解数据分析，就必须掌握其背后的数学原理，而这本书无疑在这方面做到了极致。我花了相当长的时间去啃那些定理和推导，虽然过程颇费心力，但每当我理解一个公式的意义，或者弄懂一个证明的逻辑时，都有一种豁然开朗的成就感。作者的讲解方式偏向于理论推导，对于那些追求“知其所以然”的读者来说，这本书简直是量身定做的。当然，我也意识到，对于初学者来说，可能需要一些基础的数学功底作为铺垫。不过，正因为其深刻的理论深度，一旦掌握，便能对各种多元统计方法有更本质的认识，从而在面对实际问题时，能够灵活运用，而非死记硬背。我特别喜欢其中对各种模型假设的详细阐述，这对于避免在数据分析中犯下低级错误至关重要。总而言之，这是一本值得反复研读的经典之作，它的价值在于其深厚的理论底蕴，而非浅尝辄止的技巧介绍。

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这本书的封面设计我一直很喜欢，深邃的蓝色背景，配合着抽象的、错综复杂的线条，仿佛预示着书中将要揭示的数据世界的奥秘。拿到这本书的时候，我正准备开始一项新的研究项目，需要处理大量不同维度的数据。说实话，刚开始我抱着一种既期待又有些忐忑的心情，因为“多元统计分析”这个词听起来就颇具挑战性。我希望这本书能够为我提供一套系统性的方法论，让我能够更好地理解和驾驭这些复杂的数据。在翻阅前几章时，我被其中清晰的逻辑和循序渐进的讲解所吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的公式和概念，而是从最基础的数据类型和可视化方法入手，逐步引导读者进入多元分析的殿堂。我尤其欣赏其中对一些经典案例的分析，那些生动形象的例子让我能够直观地理解抽象的统计原理，而不是仅仅停留在理论层面。虽然我还没能完全消化书中的所有内容，但就目前而言，它已经在我对数据分析的理解上打下了坚实的基础，并且激起了我对更深层次探索的兴趣。我期待在后续的阅读中，能够掌握更多实用的分析技术，并将这些知识应用到我的实际工作中，从而在科研道路上更进一步。

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