Just the Essentials of Elementary Statistics (with CD-ROM and InfoTrac ) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Duxbury Press

作者:Robert R. Johnson

出品人:

页数:631

译者:

出版时间:2004-09-06

价格:USD 96.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534999452

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Elementary Statistics
• Introductory
• Textbook
• College
• Probability
• Data Analysis
• CD-ROM
• InfoTrac
• Mathematics

精要统计学：基础概念与实践应用（不含指定教材内容） 本书旨在为初学者构建坚实的统计学基础，侧重于清晰、直观地阐述核心概念，并通过丰富的实际案例和练习，帮助读者掌握应用统计学解决现实问题的能力。我们相信，统计学并非抽象的数学公式堆砌，而是理解世界、做出明智决策的强大工具。 第一部分：统计学概览与数据基础 第一章：统计学的本质与作用 本章将引导读者进入统计学的世界，探讨统计学的定义、它在现代社会，尤其是在商业、科学研究、公共政策制定中的关键作用。我们将区分描述性统计（Descriptive Statistics）和推断性统计（Inferential Statistics）的两大分支，明确它们各自的任务和目标。此外，本章还会介绍统计思维（Statistical Thinking）的重要性，强调数据驱动决策的理念，以及理解变异性（Variability）在统计分析中的核心地位。 第二章：数据的类型、度量与可视化 高质量的分析始于高质量的数据。本章将详细分类数据的不同类型：定性数据（Qualitative/Categorical Data）如性别、颜色，与定量数据（Quantitative/Numerical Data）如年龄、收入。我们将深入讲解定量数据的尺度：定类尺度（Nominal）、定序尺度（Ordinal）、定距尺度（Interval）和定比尺度（Ratio），因为数据的尺度决定了可以进行何种统计操作。 随后，我们将重点介绍数据可视化的基本方法。读者将学习如何有效地使用频率分布表、条形图（Bar Charts）、饼图（Pie Charts）来展示定性数据；以及如何利用直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Displays）和箱线图（Box Plots）来揭示定量数据的分布形态、集中趋势和离散程度。本章强调“好的图胜过千言万语”的原则，指导读者如何避免误导性的图形展示。 第二部分：描述性统计：概括数据的特征 第三章：集中趋势的度量 本章专注于量化数据集的“中心”位置。我们将详细解析三种主要的集中趋势度量： 1. 均值（Mean）： 算术平均数的计算、性质、优缺点，以及它如何受到极端值（Outliers）的影响。 2. 中位数（Median）： 解释其作为位置度量的意义，以及它在处理偏态分布数据时的鲁棒性。 3. 众数（Mode）： 识别最常见的数据点，尤其适用于定性数据。 我们将探讨何时应该选择使用哪种集中趋势度量，并介绍加权均值（Weighted Mean）的应用场景。 第四章：离散程度的度量 数据点的分散程度与中心位置同等重要。本章将深入探讨描述数据变异性的工具： 1. 极差（Range）： 最简单的度量，以及其局限性。 2. 方差（Variance）与标准差（Standard Deviation）： 详细讲解样本方差与总体方差的区别，以及标准差作为最常用度量单位的解释。 3. 变异系数（Coefficient of Variation）： 学习如何比较不同尺度或具有不同均值的两个数据集的相对变异性。 4. 四分位数与四分位距（Interquartile Range, IQR）： 结合箱线图，解释如何用这些稳健的度量来识别和描述数据的散布情况。 第五章：分布的形状与相对位置 在本章中，我们将超越均值和标准差，探究数据的整体形状。我们将学习如何使用偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）来描述分布的对称性与峰尖程度。更重要的是，本章将介绍Z-分数（Standard Scores），这是一种标准化的方法，允许我们将任何数据点置于其分布中进行比较，从而判断一个观察值相对于其他数据的相对位置，并初步接触正态分布的概念基础。 第三部分：概率论与抽样分布 第六章：基础概率论 概率是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。本章将建立坚实的概率基础： 1. 基本概念： 事件、样本空间、互斥事件与非互斥事件。 2. 概率的计算规则： 加法规则（Addition Rules）和乘法规则（Multiplication Rules）。 3. 条件概率（Conditional Probability）： 深入理解“如果A发生，B发生的概率是多少”的概念，并学习贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的基本思想及其在实际中的应用。 第七章：离散型随机变量与概率分布 随机变量的概念是概率分布的基石。本章侧重于可以计数的变量： 1. 离散随机变量： 定义、期望值（Expected Value）和方差的计算。 2. 二项分布（Binomial Distribution）： 学习其四个必要条件，并掌握如何使用二项概率公式计算特定次数成功的概率。 3. 泊松分布（Poisson Distribution）： 介绍其在描述特定时间或空间内罕见事件发生次数方面的应用。 第八章：连续型随机变量与正态分布 本章的核心是统计学中最重要、最基础的分布——正态分布（Normal Distribution）： 1. 连续随机变量与概率密度函数（PDF）： 理解曲线下面积代表概率的含义。 2. 标准正态分布（Standard Normal Distribution）： 掌握Z表的使用，以及如何将任意正态分布转化为标准正态分布进行计算。 3. 正态近似： 初步了解正态分布如何近似泊松或二项分布。 第九章：抽样分布（Sampling Distributions） 推断统计的基石在于抽样。本章解释了为什么从总体中抽取样本是必要的，以及样本统计量（如样本均值）的变异性： 1. 抽样方法的概述： 简单随机抽样、分层抽样等。 2. 中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）： 详细阐述CLT的重要性，解释为什么无论总体分布如何，大样本的均值分布都会趋于正态分布，这是推断统计的理论支柱。 3. 样本均值的抽样分布： 计算其均值和标准误（Standard Error）。 第四部分：统计推断的基础 第十章：置信区间的估计 本章开始进入推断统计的核心——从样本信息对总体参数做出估计。 1. 点估计（Point Estimation）与区间估计（Interval Estimation）的区别。 2. 总体均值（μ）的置信区间估计： 详细讲解在已知和未知总体标准差情况下的两种主要情况，包括Z分布和t分布的使用时机。 3. 总体比例（p）的置信区间估计。 4. 置信水平的选择与区间宽度的关系。 第十一章：假设检验导论 假设检验是科学研究中检验理论或主张的标准流程。本章提供一个全面的框架： 1. 原假设（Null Hypothesis, $H_0$）与备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）的构建。 2. 第一类错误（Type I Error, $alpha$）与第二类错误（Type II Error, $eta$）的定义和权衡。 3. 检验的步骤： 设定显著性水平、计算检验统计量、确定P值（P-value）或临界值，并做出决策。 4. 单尾检验与双尾检验的区分。 第十二章：检验总体均值 本章将假设检验的理论应用于具体场景： 1. 基于Z检验的总体均值检验： 当样本量足够大或总体标准差已知时。 2. 基于t检验的总体均值检验： 重点讲解t分布的特性（自由度概念），以及在实际工作中更常用的单样本t检验。 3. 两样本均值差的检验： 比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，包括独立样本t检验（假设方差相等或不等）。 第十三章：检验总体比例 本章专注于处理分类数据的结果： 1. 总体比例的Z检验： 学习如何检验一个比例是否等于某个特定值。 2. 两总体比例差的Z检验： 比较两个独立群体中特定事件发生的比例是否存在显著差异，例如比较两种产品的不良率。 第五部分：高级分析工具 第十四章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多个组的均值时，ANOVA提供了一个统一的框架： 1. 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 介绍其基本原理，分解总变异为组间变异和组内变异。 2. F检验： 如何利用F统计量来判断是否存在任何组间的显著差异。 3. 事后检验（Post Hoc Tests）： 解释在F检验显著后，如何使用如Tukey's HSD等方法来确定具体是哪几对均值存在差异。 第十五章：列联表的卡方检验 本章介绍用于分析分类数据关联性的非参数检验： 1. 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 检验观测到的频率分布是否符合某一期望的理论分布。 2. 独立性检验（Test of Independence）： 利用列联表（Contingency Tables）检验两个分类变量之间是否存在统计学上的关联。 3. 卡方检验的注意事项与限制。 第十六章：简单线性回归与相关性 本章探讨两个定量变量之间的线性关系： 1. 相关系数（Correlation Coefficient, r）： 衡量线性关系的强度和方向，强调相关性不等于因果关系。 2. 简单线性回归模型： 确定最佳拟合线（Least-Squares Regression Line）。 3. 回归方程的解释： 斜率（Slope）和截距（Intercept）的实际意义。 4. 决定系数（Coefficient of Determination, $R^2$）： 解释模型解释了多少总变异。 5. 回归模型的假设检验与残差分析。 本书的结构旨在循序渐进，从数据的描述到概率的构建，最终到达严谨的统计推断。每一章都穿插了大量来自商业管理、市场营销、质量控制和日常科学研究的实际案例，确保读者能够将学到的理论知识迅速转化为解决实际问题的能力。通过系统的学习，读者将能够批判性地评估统计报告，并自信地运用统计工具进行数据分析。

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我是一个偏向文科背景的读者，对数理逻辑的敏感度不如理工科同学，所以挑选统计教材时，我最看重的是“可读性”和“应用性”的平衡。很多教科书在努力变得“严谨”的过程中，却牺牲了读者的阅读体验，它们把统计学写成了一门纯粹的数学分支，让人望而却步。我希望能看到的是，这本书能够真正做到“Essentials”——抓住最核心的、最实用的统计思维，而不是追求数学上的完备性。例如，在解释置信区间时，它是否能用一个非技术性的比喻来解释“我们对结果的把握程度”？是否能提供足够多的现实商业或社会学案例，让我能把学到的公式立刻对应到我感兴趣的领域？如果这本书仅仅是把大学里那些标准课程的内容重新包装一遍，那么它与市场上其他几十本同类教材并无太大区别。我更期待它能提供一些现代统计思维的视角，比如对大数据的初步探讨，或者在软件应用方面的指导，这样才能体现出它面向当代读者的诚意。

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说实话，这本教材的体量着实不小，拿到手里沉甸甸的，一看就知道里面塞了不少“干货”，或者说，是需要消化一番的知识点。我过去接触过一些统计入门读物，它们往往为了追求“简明扼要”，结果把很多关键的转折点一带而过，导致我学完后总有一种“只知其然，而不知其所以然”的空虚感。这本《Just the Essentials》听起来似乎强调精炼，但从它包含的附赠资源来看（比如那个CD-ROM和InfoTrac），它似乎更倾向于提供一个全面的学习生态系统，而不是仅仅提供文字叙述。我特别关注了它对假设检验那部分的讲解，那块内容是统计学学习的重灾区。如果它能用清晰的图表和实际案例来分解Z检验和T检验的适用条件和背后的逻辑，而不是像有些书那样，把P值和显著性水平写得像天书一样，那这本书的价值就体现出来了。目前看来，它的章节划分还算合理，从描述性统计到推断性统计的过渡似乎是平滑的，但最终的成效如何，还得看作者如何驾驭那些抽象的统计推理过程。

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从装帧和设计风格上判断，这本教材似乎是为标准的一学期（或两学期）大学统计课程量身定制的。这种“标准配置”的教材通常有一个共同的优点和一个共同的缺点：优点是内容覆盖全面、结构稳定，缺点是往往缺乏个性化和灵活性。我查看了一下目录结构，它似乎覆盖了从数据收集、集中趋势测量到回归分析的整个基础流程。我比较好奇的是，它对于“数据可视化”这部分的处理力度如何。在如今这个信息爆炸的时代，能不能有效地呈现数据远比计算出一个准确的平均数来得重要。如果它只是简单地展示了直方图和饼图，然后就草草收场，那它就落后于时代了。我希望它能深入探讨误导性图表的设计陷阱，或者介绍一些更现代的可视化工具的使用逻辑。另外，那些所谓的“附赠资源”，如InfoTrac，如果能提供交互式的练习题或者在线模拟实验，那对巩固知识会是极大的助力，否则，那些额外的材料就只是增加了书本的厚度和价格而已，实际价值有限。

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作为一名需要跨领域学习统计知识的成年人，我最怕的就是那种教科书式的、冷冰冰的陈述方式。读起来就像在啃一块没有调味的干面包，虽然知道里面有营养，但咽下去的过程极其煎熬。我希望《Just the Essentials》在保持学术准确性的前提下，能注入一些“人性化”的叙事元素。比如，在引入某个复杂定理时，能否先讲述一下历史上某个统计学家发现这个规律时的“Eureka”时刻？这种背景故事往往能极大地激发学习的兴趣，并帮助我们记住那些关键的数学逻辑。如果这本书能做到这一点，它就不仅仅是一本工具书，更像是一位耐心的导师。我特别关注了它的习题部分，基础统计学的学习成果最终要通过解题来检验。如果习题设计得过于机械化，只考验公式的套用能力，那这本书的教育意义就会打折扣。我期待看到更多需要批判性思维、需要结合情境分析才能得出答案的应用题，这样才能真正训练我们使用统计学的“眼睛”去看待世界上的不确定性。

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这本书的封面设计倒是挺简洁的，一看就是那种务实派的教材风格。我刚拿到手的时候，其实也没抱太大期望，毕竟“基础统计学”这几个字听起来就有点枯燥乏味。我一直以为，学统计无非就是背一堆公式，然后在考试的时候套用一下，交完卷就彻底还给老师了。然而，这本书在处理基础概念时，给我的感觉是，它试图用一种更贴近生活的方式去搭建理解的桥梁，而不是直接把那些复杂的数学符号砸在你脸上。比如，它在介绍概率分布时，似乎花了不少篇幅去探讨现实世界中事件发生的频率和可能性，而不是仅仅停留在理论推导。当然，初学者可能还是会觉得那些希腊字母和符号有点眼花缭乱，但这套书的编排逻辑似乎是先给你一个宏观的概念图，然后再慢慢钻进去细节，这种循序渐进的方式，至少在第一印象上，让我觉得学习过程可能会少一些硬磕的感觉。我对它最大的期待是，希望它能真正把“理解”而非“记忆”作为核心目标，否则，再厚的书也只是废纸一本。我还没深入阅读，但翻阅目录和前几章的排版，已经能感受到一种试图降低统计学门槛的努力。

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