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出版者:Duxbury Press

作者:Lawrence C. Hamilton

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2005-10-20

价格:USD 101.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780495109723

丛书系列:

图书标签:

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统计学原理与应用 这本书是一本内容详实的统计学入门教材，旨在为读者提供扎实的统计学基础知识，并教会他们如何将这些知识应用于实际问题分析。全书共分为三大部分：描述性统计、推断性统计和回归分析。 第一部分：描述性统计 本部分将深入探讨如何有效地组织、汇总和呈现数据。我们将从最基本的概念入手，例如： 数据类型与测量尺度： 详细介绍定性数据（如性别、种族）和定量数据（如年龄、收入）的区别，以及不同测量尺度（如名义、顺序、间隔、比例）的特点及其对后续统计分析的影响。我们将举例说明如何识别和处理不同类型的数据。 数据整理与清洗： 讲解数据录入、缺失值处理、异常值识别与处理等关键步骤。我们将讨论各种数据清洗技术的优缺点，以及如何根据具体情况选择合适的方法，确保数据的准确性和可靠性。 频率分布与图表展示： 重点介绍如何通过频率表、直方图、条形图、饼图、箱线图等可视化工具直观地展示数据的分布特征。我们将详细解释每种图表的适用场景，以及如何解读图表所传达的信息，从而快速把握数据的整体概况。 集中趋势与离散程度度量： 深入讲解均值、中位数、众数等集中趋势度量指标，以及方差、标准差、四分位距等离散程度度量指标。我们将详细阐述这些指标的计算方法、几何意义以及它们在描述数据分布时的作用。通过比较不同指标，读者将能更全面地理解数据的中心和分散情况。 第二部分：推断性统计 本部分将引导读者从样本数据推断总体特征，这是统计学研究的核心内容。我们将循序渐进地讲解以下主题： 概率论基础： 为理解推断性统计打下坚实的数学基础。我们将介绍概率的基本概念、随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）等，重点阐述这些概率分布的特点及其在统计推断中的重要性。我们将通过丰富的例子说明如何计算不同事件发生的概率。 抽样分布： 讲解如何从总体中抽取样本，以及样本统计量（如样本均值、样本比例）的分布规律。我们将重点关注中心极限定理，解释它如何使得大样本的均值分布趋向于正态分布，这是进行统计推断的理论基石。 参数估计： 介绍点估计和区间估计两种参数估计方法。我们将详细讲解点估计的性质（如无偏性、有效性），并重点介绍置信区间的概念和计算方法，让读者理解如何利用样本数据构建包含总体参数的范围，并赋予其相应的置信水平。 假设检验： 讲解如何根据样本数据对总体的某种假设进行检验。我们将系统介绍假设检验的基本步骤：建立原假设和备择假设，选择检验统计量，计算p值，并根据p值大小做出统计决策。我们将重点讲解t检验、z检验、卡方检验、F检验等常用检验方法，并详细说明它们各自的应用场景和适用条件。书中将提供大量实际案例，演示如何运用这些假设检验来回答科学和工程领域中的实际问题。 第三部分：回归分析 本部分将聚焦于分析变量之间的关系，并建立数学模型进行预测。 简单线性回归： 介绍如何用一个自变量来预测一个因变量，并建立线性模型。我们将详细讲解回归系数的解释，决定系数（R平方）的意义，以及如何进行回归模型的显著性检验。书中将包含对回归模型假设的讨论，以及如何处理模型不满足假设的情况。 多元线性回归： 扩展到利用多个自变量来预测因变量。我们将深入讲解偏回归系数的解释，如何处理多重共线性问题，以及如何选择和构建合适的多元回归模型。我们将重点介绍模型评估和变量选择的常用方法，如逐步回归、向前选择、向后剔除等。 分类变量的处理： 讲解如何在回归模型中处理定性自变量，例如使用虚拟变量（dummy variables）的编码方法。 模型诊断与改进： 强调对回归模型的诊断，包括残差分析，以检测模型是否存在异方差、自相关等问题，并提出相应的模型改进策略，如变量变换、添加交互项等。 非线性回归初步： 简要介绍一些常见的非线性回归模型，并说明其适用场景。 本书的特点： 理论与实践并重： 全书在讲解统计学原理的同时，紧密结合实际应用，通过大量生动、贴近现实的案例，帮助读者理解抽象的统计概念。 结构清晰，逻辑严谨： 内容组织循序渐进，从基础概念到高级应用，层层递进，确保读者能够逐步掌握统计学知识体系。 语言通俗易懂： 采用清晰、简洁的语言进行阐述，避免使用过于晦涩的专业术语，力求让不同背景的读者都能理解。 强调概念理解： 侧重于让读者理解统计方法背后的逻辑和原理，而不仅仅是记忆公式和步骤。 阅读本书，您将能够： 清晰地理解各种统计概念的含义和应用场景。 熟练掌握描述和汇总数据的常用方法。 能够自信地进行参数估计和假设检验，并正确解读结果。 建立和解释简单的线性回归模型，分析变量间的关系。 为进一步深入学习更高级的统计学方法打下坚实的基础。 无论您是统计学专业的学生，还是其他领域的从业者，希望运用统计学知识解决实际问题，本书都将是您宝贵的参考书。

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这本书的排版和章节结构设计简直是教科书级别的典范，我必须得为这个点单独写一段。每一章节的开始都会有一个清晰的“学习目标”列表，让你在翻开前就知道这一部分将涵盖哪些核心知识点，这极大地帮助了我规划阅读节奏，避免了学习的盲目性。段落之间的间距把握得恰到好处，代码块和文字说明是严格区分开的，通常代码是采用等宽字体并以不同背景色块显示，这一点对于区分“说明文字”和“可执行命令”至关重要，极大地降低了抄写命令时的出错率。此外，书中的图表部分处理得尤为出色，所有的图示和输出结果截图都非常清晰锐利，有些关键的数据点还会用粗体或不同的颜色进行强调，这对于初学者辨识关键信息非常有帮助。即便是对于那些复杂的多元时间序列分析，作者也使用了清晰的流程图来梳理逻辑关系，让原本层层嵌套的分析步骤变得一目了然，这种对读者体验的细致考量，真的体现了编者的匠心独运，让学习过程的摩擦力大大减小。

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坦白说，这本书的定价相对同类书籍来说是偏高的，初次翻阅时我有些犹豫，但现在看来，这笔投资绝对是物超所值的。它最大的价值在于其跨越了不同学科背景的通用性。我注意到，书中的案例数据虽然选取自社会科学领域，但其背后所蕴含的统计原理和STATA的执行逻辑，完全可以迁移到经济学、市场研究甚至一些生物统计学的初步分析中。我特别欣赏作者在处理统计学核心概念时所持有的那种批判性思维的引导。书中不止一次提醒读者，模型拟合度高并不等同于理论正确性，必须结合研究背景进行审慎解读。这种“提醒使用者保持清醒头脑”的教育理念，使得这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本提升分析者数据素养的启蒙读物。对于任何希望将数据分析能力提升到一个新层次，并希望彻底掌握STATA强大功能的人来说，这本书无疑是架设在入门与精通之间的那座坚实桥梁，其深度和广度是其他零散资料难以比拟的。

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我花了将近一周的时间才把前几章大致浏览完，感受最深的是它在理论深度和实际操作指导之间的拿捏非常精妙。它没有那种教科书式的枯燥，每一个统计概念的引入都像是从一个实际研究问题出发，循序渐进地引出背后的数学逻辑，这一点对于我这种更偏向应用的研究人员来说简直是福音。比如，在讲解回归分析的假设检验部分时，作者没有直接抛出复杂的公式，而是先用一个生活化的例子来阐述“为什么我们需要检验这个假设”，然后才逐步深入到T检验和F检验的实际计算过程，并且非常清楚地指明了在STATA软件中应该输入哪些命令，以及如何解读输出结果中的每一个数值。更难得的是，它对于那些在实际数据清理中经常遇到的“脏数据”处理，也提供了不少实用的技巧，这部分内容在很多理论书中是缺失的。读完之后，我感觉自己不再是死记硬背公式，而是真正理解了数据背后的“故事”和STATA作为工具是如何帮助我们把这个故事讲得更清晰、更有说服力的。

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这本书的包装和印刷质量着实让人眼前一亮，拿到手的时候就能感受到那种厚重实在的质感，这对于一本工具书来说非常重要，毕竟是要经常翻阅的。封面设计得简洁而不失专业感，色彩搭配沉稳大气，很符合统计学教材的调性。装帧得很结实，感觉即使我把它带到图书馆或者咖啡馆里反复使用，它也能经受住考验，不会轻易散页或者磨损。内页的纸张摸起来也比较柔和，不是那种廉价的光滑纸，长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳。装帧的工艺细节处理得也很到位，比如书脊的胶装部分，非常平整，这在使用过程中能让书本更舒适地平摊在桌面上，方便对照查阅，不需要费力地去压着书页。这种对实体书品质的注重，让人觉得作者和出版方对这本书的内容质量也是抱有同样严谨态度的，至少在物理层面上，它已经为提供一次愉快的学习体验打下了坚实的基础。整体来说，这本书从外到内都散发着一种“专业工具”的气息，让人充满期待接下来对知识的探索。

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关于软件操作的实用性上，这本书给我的感觉是它已经超越了简单的“命令手册”的范畴，更像是一位经验丰富的老手在手把手地传授“数据分析的艺术”。书中涉及了大量进阶的分析技术，比如面板数据模型、生存分析，以及结构方程模型等，这些内容通常是单独的专业书籍才会详细介绍的。最让我惊喜的是，作者在介绍每一个复杂命令的同时，都会附带一个“常见陷阱与解决方案”的小贴士。例如，在处理遗漏值（missing values）时，它不仅仅告诉你要用`mi`命令，还会深入探讨不同缺失机制（MCAR, MAR, NMAR）对估计结果可能产生的影响，并提供在STATA中进行敏感性分析的实际操作步骤。这种深度的剖析，让我意识到很多我过去忽略掉的、可能污染分析结果的小细节，现在都有了系统的应对策略。这本书的价值不在于教你如何输入命令，而在于教你如何用这些命令去构建一个严谨、可信的研究框架。

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easy to read

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我觉得有点太简单了。

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很实用，简洁易懂，翻译还可以。

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