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出版者:Pearson

作者:Alan Agresti

出品人:

页数:768

译者:

出版时间:2006-1-17

价格:GBP 42.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130083692

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• statistics
• Chris_Franklin
• Alan_Agresti
• 1
• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 数据科学
• 统计建模
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 推论统计

《统计学》：理解数据的力量，洞察世界的奥秘 在这信息爆炸的时代，数据无处不在，它们如同潮水般涌来，塑造着我们的认知，影响着我们的决策。然而，如果缺乏理解数据的工具，这些宝藏将变得晦涩难懂，甚至被误读。《统计学》一书，正是为帮助您驾驭这股数据洪流而生。它并非一本枯燥的公式堆砌，而是一场引导您探索数据背后深刻含义的旅程，一次赋予您洞察世界内在规律能力的赋能。 本书将带您从基础的概念入手，循序渐进地构建起坚实的统计学知识体系。我们将首先认识“数据”的本质，了解不同类型数据的特点及其收集的原则。您将学习如何清晰地定义研究问题，如何设计科学的抽样方案，以及如何避免常见的测量误差。这些基础工作，如同建造摩天大楼的地基，决定了后续所有分析的稳固性与可靠性。 接着，我们将深入探讨“描述性统计”的艺术。想象一下，您手里握着一份包含成千上万个观测值的庞大数据集，如何才能快速抓住其核心特征？本书将教会您使用各种图表和统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，生动地描绘数据的分布形态、集中趋势和离散程度。您将学会如何用直观的图形，如直方图、箱线图、散点图等，将冰冷的数据转化为一目了然的洞察。通过这些工具，您将能够准确地概括和呈现数据的基本面貌，为进一步的深入分析打下基础。 然而，描述性统计仅仅是起点。真正的力量在于“推断性统计”，它让我们能够从样本推断整体，从已知窥探未知。本书将详细阐述概率论的基本原理，它是推断性统计的基石。您将理解随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）的概念，以及它们在描述随机现象中的重要作用。特别是正态分布，作为一种普遍存在的自然现象的统计模型，将贯穿本书的多个章节，帮助您理解许多现实世界中的变异是如何产生的。 随后，我们将步入“统计推断”的核心领域。您将学习如何构建置信区间，以量化我们对总体参数的估计精度。这意味着，我们不再满足于一个单一的估计值，而是能够给出一个具有一定把握度的区间范围，更真实地反映了不确定性。本书还将详细讲解“假设检验”的逻辑和步骤。您将学会如何提出科学的假设，如何利用样本数据来评估这些假设的真实性，从而做出基于证据的判断。无论是比较两组数据的差异，还是探索引数之间的关系，假设检验都将为您提供一套严谨的分析框架。 本书不会止步于基础的统计推断。我们将进一步探索“回归分析”，这是现代数据分析中最强大、最常用的工具之一。您将学习如何建立模型，量化变量之间的线性关系，预测未知值，并理解不同影响因素的相对重要性。从简单的线性回归，到多元回归，再到非线性回归，您将逐渐掌握如何建立更复杂、更贴合现实的数据模型。 此外，本书还将触及“方差分析”等更高级的统计方法，它们能够帮助您在多个因素同时影响结果时，更精细地分析各个因素的贡献。您还将接触到“时间序列分析”的基本概念，了解如何分析随时间变化的数据，识别趋势、季节性等模式，并进行预测。 贯穿全书的，将是丰富的实际案例和练习。我们不会仅仅停留在理论层面，而是会用来自经济学、社会学、生物学、工程学等各个领域的真实数据，来演示统计方法的应用。您将有机会亲自动手，运用所学知识解决实际问题，体验统计学在各个领域带来的洞察力。 《统计学》的目标，是让您成为一个更具批判性思维的数据解读者。您将学会如何识别数据中的偏见，如何评估研究的可靠性，以及如何在日常生活中理性地对待统计信息。无论您是一名学生，需要打下坚实的学术基础；还是一名专业人士，希望提升数据分析能力，或者仅仅是一位对数据驱动的世界充满好奇的读者，本书都将是您宝贵的伙伴。 理解统计学，就是理解事物运行的规律；掌握统计学，就是掌握了认识世界、改造世界的力量。翻开《统计学》，让我们一起踏上这段激动人心的探索之旅。

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这本书在内容的前沿性和实用性上达到了一个令人惊叹的平衡点。我关注的焦点一直集中在机器学习模型的解释性（Explainable AI）上，而这本书对于如何利用经典统计工具来剖析复杂模型内部运作的探讨，显得尤为深刻和及时。它并没有止步于介绍那些教科书式的回归分析，而是大胆地将视角投向了高维数据和非参数方法，并详尽地阐述了这些现代技术如何建立在坚实的数理统计基础之上。我特别留意了其中关于因果推断（Causal Inference）的章节，作者对工具变量法和倾向性得分匹配的论述极其细致，不仅给出了严谨的数学推导，更重要的是，他通过跨学科的案例——比如经济学中的政策评估和医学中的药物疗效分析——展示了这些技术在实际应用中的边界和陷阱。这使得我对理论的掌握不再停留在“知道是什么”，而是深入到“何时用、如何用、以及用了会有什么后果”的层面。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的良性循环，是衡量一本优秀教材的关键标准，而本书无疑做到了这一点。

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坦白说，我拿起这本关于数据处理的著作，原本是抱着一种“完成任务”的心态，毕竟统计学这个领域，给人的印象往往是枯燥、晦涩，充满了令人头疼的符号和假设检验。然而，作者的处理方式简直是出乎意料的“人格化”。他没有用那种高高在上、居高临下的学术腔调，而是像一位经验丰富的老前辈，在咖啡馆里耐心与你探讨，语气中充满了对“理解”的渴望，而非仅仅是“传授”。书中穿插的那些小故事，关于某个经典统计模型的诞生背景，或是某个著名统计学家在发现某个定理时的心路历程，都极大地调动了我的阅读兴趣。特别是关于贝叶斯推断的部分，作者巧妙地将日常决策中的不确定性融入其中，让我明白，统计学并非遥不可及的数学分支，而是我们日常生活和商业运作中不可或缺的思维工具。他没有回避复杂性，但总能在关键节点提供一个极其精妙的比喻，瞬间点亮晦涩难懂的概念。这种叙事风格，让我在阅读过程中，不时地会心一笑，甚至拍案叫绝，这绝对是我阅读学术类书籍中最愉快的体验之一。

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我必须提及这本书的附录部分，很多学术著作往往会草草了事，但这里的附录简直是宝藏。它不仅仅是补充一些冗余的证明或极少用到的公式，而是提供了一套完整的、面向实际操作的“方法论工具箱”。我个人最欣赏的是其中关于统计软件R语言和Python库的接口说明。作者没有简单地罗列函数名称，而是为每一个关键算法提供了标准化的代码片段，并且针对不同数据集规模和数据类型，给出了性能上的权衡建议。这对于希望将理论知识立刻转化为工作能力的读者来说，是无价的。举个例子，在讲解非参数检验时，作者不仅解释了其原理，还给出了在小样本且不满足正态性假设情况下的最佳实践流程图。这种将理论、证明、代码实践和应用场景无缝对接的处理方式，使得这本书的使用价值远远超出了普通的参考书范畴，它更像是一本集大成的实战手册，陪伴你从理论的殿堂走向数据分析的战场，其深度和广度都令人叹服。

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从结构上看，这本书的组织逻辑简直堪称教科书级别的典范。它采用了螺旋式上升的教学方法，即在基础概念被引入后，后续的章节会不断地以更深入、更复杂的视角重新审视这些概念，而不是简单地线性推进。例如，对“方差分析”（ANOVA）的讲解，并非一次性完成，而是先在描述性统计的框架下引入其直觉意义，然后在假设检验的章节进行正式的参数检验，最后在多元分析的章节，将其扩展到更复杂的交互作用模型中去。这种层层递进的设计，极大地帮助了知识的巩固和内化，确保读者在学习新内容时，旧的知识点不会被遗忘，而是像地基一样支撑起新的楼层。对于自学者而言，这种内在的逻辑连接性至关重要，它提供了一条清晰的学习路径，让人清楚地知道每一步的意义和与其他知识点的关联。这种严密的体系构建，体现了作者深厚的教学功底，让人感到每翻一页，都在向着完整的知识体系迈进。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那抹沉稳的深蓝色，搭配着烫金的标题字体，散发着一种低调而又专业的质感。翻开扉页，纸张的触感细腻而厚实，明显是经过精心挑选的，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。我尤其欣赏作者在版式设计上的用心，无论是行距的安排，还是段落之间的留白，都处理得恰到好处，使得复杂的公式和图表得以清晰地呈现，即便是初次接触这类题材的读者也能迅速进入状态。书中大量使用的插图和案例分析，不仅仅是枯燥理论的补充，更像是设计师精心绘制的视觉向导，将抽象的概念具象化，极大地降低了学习的门槛。比如，关于概率分布的那几章，作者并没有采用传统的线性叙述，而是用了一系列相互关联的图形来构建知识体系，这种结构化的呈现方式，让我感觉自己不是在啃一本教材，而是在探索一个逻辑严密的思维迷宫，每解开一个节点都充满了成就感。排版上的这种“呼吸感”，使得即使是面对厚厚的一本书，也不会产生望而却步的心理压力。这不仅仅是一本知识的载体，更是一件值得收藏的工艺品，体现了出版方对知识尊重的态度。

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虽然不是顶尖大学的教授，但是真用心在写的教材，融入生活，深入浅出

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