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出版者:Dover Pubns

作者:Natrella, Mary Gibbons

出品人:

页数:560

译者:

出版时间:2005-1

价格:$ 56.44

装帧:Pap

isbn号码:9780486439372

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 统计学
• 实验统计
• 数据分析
• 统计推断
• 假设检验
• 实验设计
• 统计方法
• 概率论
• 数理统计
• 统计建模

《实验统计学：理论与应用》 本书旨在为读者提供一套全面而深入的实验统计学知识体系，涵盖了从基础概念到高级方法的广泛内容。我们相信，理解统计学原理是进行科学研究和数据分析的基石。因此，本书在讲解统计学理论的同时，也着重于其实际应用，帮助读者掌握在各种实验设计和数据分析情境下的有效工具。 内容概述： 本书的编写遵循循序渐进的原则，力求使读者能够逐步建立起对实验统计学的清晰认识。 第一部分：统计学基础与描述性统计 引言： 我们将首先介绍统计学的基本概念，包括总体、样本、参数、统计量等关键术语。通过生动的案例，阐释统计学在科学探索和决策制定中的重要作用。 数据类型与测量尺度： 详细讲解不同类型的数据（如分类数据、数值数据）以及它们的测量尺度（如定类、定序、定距、定比），这对于后续的统计分析至关重要。 描述性统计方法： 深入探讨如何使用各种统计量来概括和描述数据集的特征。我们将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）、以及位置的度量（分位数、百分位数）。图形化展示数据的方法，如直方图、箱线图、散点图等，也将被充分介绍，帮助读者直观理解数据分布。 第二部分：概率论与概率分布 概率论基础： 本部分将介绍概率的基本概念，包括随机事件、概率的定义、条件概率、独立性等。我们将通过实际例子，帮助读者理解随机性和不确定性。 重要概率分布： 重点讲解一些在统计学中极为重要的离散型和连续型概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布和F分布。我们将深入探讨它们的性质、应用场景以及如何利用它们来模拟和分析现实世界中的随机现象。 第三部分：统计推断：参数估计与假设检验 参数估计： 介绍点估计和区间估计的概念。我们将详细讲解如何根据样本数据来估计总体的未知参数，例如利用样本均值估计总体均值，并计算置信区间，从而量化估计的不确定性。 假设检验的基本原理： 引入假设检验的核心思想，包括原假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、拒绝域的确定以及P值的概念。我们将详细阐述如何根据数据来判断一个关于总体的假设是否成立。 常见假设检验方法： 详细介绍各种单样本和双样本假设检验方法，包括t检验、Z检验、卡方检验等。我们将重点讲解如何选择合适的检验方法，如何进行检验操作，以及如何解释检验结果，包括第一类错误（α）和第二类错误（β）的含义。 第四部分：方差分析（ANOVA） 单因素方差分析： 深入讲解单因素ANOVA的原理和应用。我们将介绍如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，以及如何分解总变异为组间变异和组内变异。 多因素方差分析： 扩展到多因素ANOVA，介绍如何同时分析多个因素对响应变量的影响，以及交互作用的存在。 事后检验： 在ANOVA结果显著的情况下，我们将讲解如何进行事后检验（如Tukey HSD检验、Bonferroni校正等），以确定具体是哪些组之间存在显著差异。 第五部分：回归分析 简单线性回归： 介绍简单线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的解释、拟合优度（R方）的计算以及回归系数的统计检验。我们将讲解如何利用一个自变量来预测一个因变量。 多元线性回归： 扩展到多元线性回归，介绍如何同时使用多个自变量来预测因变量，以及如何处理多重共线性等问题。 模型诊断与选择： 强调模型诊断的重要性，包括残差分析、异常值检测等，以及如何根据实际情况选择合适的回归模型。 第六部分：非参数统计 非参数统计的优势： 在某些情况下，数据可能不满足参数统计方法的前提条件（如正态性）。本部分将介绍非参数统计方法，它们不依赖于对总体分布的特定假设。 常用非参数检验： 介绍一些常用的非参数检验，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验、Spearman秩相关系数等，并说明它们适用于哪些情况。 第七部分：实验设计 实验设计的基本原则： 介绍实验设计的核心原则，如随机化、重复、区组化等，以及如何通过精心设计的实验来最大程度地减少偏倚，提高研究的效度和信度。 常用实验设计类型： 详细介绍几种经典的实验设计方法，包括完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、析因设计等，并分析它们的适用范围和优缺点。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每章都以清晰的理论讲解为基础，辅以大量贴近实际的案例研究和计算示例。 数学公式推导详尽： 对于关键的统计公式，本书提供了详细的推导过程，帮助读者深入理解其数学原理。 统计软件应用指导： 鼓励读者使用统计软件（如R, SPSS, Python）进行实际操作。本书将提供部分统计软件操作的指导和示例，帮助读者将理论知识转化为实际分析能力。 清晰的语言风格： 采用清晰、简洁、易于理解的语言，避免使用过于晦涩的专业术语，力求使不同背景的读者都能掌握。 重点突出与难点解析： 对于容易混淆或难以理解的概念，本书将进行重点强调和深入解析，提供多种角度的解释。 目标读者： 本书适合以下读者： 统计学专业学生： 作为核心教材或参考书，为学生提供坚实的理论基础。 跨学科研究人员： 需要掌握实验设计和数据分析方法的科研工作者，包括生物学、医学、心理学、社会学、工程学、经济学等领域的学者。 数据分析从业者： 希望提升统计分析技能，更深入地理解数据背后的规律。 对统计学感兴趣的自学者： 希望系统学习实验统计学知识的个人。 通过学习本书，读者将能够： 理解统计学的基本概念和逻辑。 熟练掌握描述性统计方法，有效地概括和呈现数据。 深刻理解概率论在统计推断中的作用。 能够进行参数估计，并评估估计的可靠性。 掌握各种假设检验方法，并能正确解释检验结果。 理解并应用方差分析来比较多组均值。 掌握回归分析技术，建立预测模型。 在数据不符合参数假设时，能够选择和应用合适的非参数方法。 理解实验设计的原则，并能根据研究目的选择合适的实验设计方案。 能够运用统计思维解决实际问题，并对研究结果做出科学的解释。 我们相信，本书将成为您学习和掌握实验统计学不可或缺的助手。

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这本书简直是统计学领域的“盲人摸象”体验，让人充满了困惑与挫败感。我满心欢喜地以为能找到一套系统、深入浅出的教材，结果面对的却是一堆看似专业实则晦涩难懂的公式和概念堆砌。书中的章节安排毫无逻辑可言，前言还没讲清楚基础定义，后脚就开始跳跃到复杂的多元回归分析，仿佛作者默认读者已经拥有了深厚的数学背景。更别提那些所谓的“实例”了，它们的数据集陈旧得像是从上个世纪的档案里挖出来的，脱离了现代科研和实际应用的场景，让人完全提不起兴趣去验证和理解。每一次试图跟随作者的思路推导一个模型，都像是在迷宫里打转，缺乏清晰的导航和明确的上下文联系。阅读体验极差，与其说是学习统计学，不如说是在进行一场毫无目的的智力游戏，最终只能留下满脑子的问号，感觉自己只是在机械地抄写着不理解的符号。如果有人希望通过这本书真正掌握实验设计和数据分析的精髓，我劝他们另寻高明，这本书更像是一本为特定小圈子内部交流而写的摘要，对外人而言，价值微乎其微，更像是浪费时间。

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我简直要为这本书的装帧设计点个“差评”，简直是对阅读体验的公然侮辱。封面设计平庸至极，那种老旧的、缺乏设计感的排版，让人一眼就觉得这是一本过时的、未经打磨的出版物。内页的字体选择和行距设置简直是灾难现场，小得让人眯着眼睛，间距又过于紧凑，导致大段的文字拥挤在一起，视觉疲劳来得特别快。更要命的是，书中图表的质量简直不敢恭维。那些本该清晰展示数据分布和模型拟合的图形，竟然是低分辨率的、模糊不清的黑白线条图，很多关键的标注都难以辨认。这对于一门依赖视觉辅助理解的学科来说，无疑是致命的缺陷。每一次遇到需要解读图表的地方，我都要花费数倍的精力去辨别那些模糊的坐标轴和数据点，这严重打断了学习的流畅性。难道出版社在印刷时是把墨水省下来了吗？一本严肃的学术书籍，连基本的排版和图表清晰度都无法保证，如何能让人信服其内容的严谨性？我强烈建议出版方进行一次彻底的重新排版和设计，否则，这本书的价值将被其粗糙的“外衣”大大削弱。

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如果把统计学比作一门手艺，这本书就像是一个只会理论却从不下场的教练的讲义。它充斥着大量关于“为什么”的抽象讨论，却几乎没有手把手教导“怎么做”的实际指导。书中对于假设检验的哲学思考倒是不少，花了大量篇幅讨论P值的伦理边界和模型选择的哲学困境，但当你真正想知道如何使用R或Python来运行一个复杂的混合效应模型时，书里给出的建议却含糊不清，甚至推荐了一些早已被学术界淘汰的软件操作方法。这种“重理论轻实践”的倾向，对于那些需要快速将所学应用于实际科研项目的人来说，无疑是巨大的障碍。我需要的是那种能让我立刻上手操作，并在遇到实际数据问题时能够回头查阅的“工具书”，而不是一本需要反复阅读才能勉强理解其理论背景的哲学论著。这种脱离实际操作的教学，最终只会培养出只会纸上谈兵的“统计学者”。这本书对于提升实战能力几乎零帮助。

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这本书的“前沿”内容让人感觉像是作者在“拉郎配”，强行将一些尚未成熟或相互关联性不大的统计方法拼凑在一起，试图营造一种“包罗万象”的假象。例如，在介绍贝叶斯方法时，其深度远不及主流的频率学派方法论，更像是一个附加的、未被认真对待的附录。而在讨论高维数据分析时，对维度缩减技术的描述又显得过于简略和表面化，很多关键的数学推导和算法选择的依据都未清晰阐述。不同章节之间的衔接极其生硬，仿佛是由几位不同背景的作者在不同的时间点各自为战写成的拼盘。这种内容上的碎片化和缺乏整合性，使得读者很难形成一个对整个统计学领域结构性的理解。我期待的是一部能够在我知识体系中搭建稳固框架的著作，然而这本书给我的感受是，它提供了一堆零散的砖块，但完全没有提供建筑蓝图，让人徒劳地试图将它们拼凑出一个完整的、有意义的结构。整体来看，它更像是一份临时性的会议摘要，而不是一本可以信赖的长期参考书。

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这本书的“实验”部分简直是名不副实，与其说是“实验统计”，不如说是一本“理论猜想的集合”。书中对常见实验设计如因子设计、重复测量设计的介绍，停留在对术语的罗列上，缺乏对设计背后的核心逻辑——如何最大化信息获取效率和最小化实验误差——的深入剖析。例如，对于如何选择合适的样本量来保证足够的统计功效，书中仅仅是一带而过，没有给出任何实用的计算指南或影响因素的权衡分析。更令人气愤的是，在讨论如何处理缺失数据时，作者似乎默认所有数据都是完美无缺的，对现实中普遍存在的复杂异常值和系统性偏差的处理方法几乎没有提及。这暴露了作者对真实世界数据的复杂性认识不足。一个合格的实验统计教材，必须教会读者如何应对现实世界中混乱的数据，而不是仅仅在理想化的真空环境中搭建理论大厦。读完这本书，我感觉自己像是在学习如何驾驶一辆在完美跑道上行驶的赛车，却完全不知道如何应对崎岖不平的真实公路。

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