The Oxford Dictionary of Statistical Terms pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Dodge, Yadolah (EDT)/ International Statistical Institute (COR)

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:

价格:59.5

装帧:HRD

isbn号码:9780198509943

丛书系列:

图书标签:

统计学
词典
牛津
术语
参考书
学术
英语
数据分析
概率论
统计方法

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具体描述

一本关于统计学概念的详细参考指南，它深入探讨了统计学的核心原理、方法以及应用。本书旨在为研究人员、学生以及任何需要深入理解统计学语言的专业人士提供一份全面而权威的资源。书中细致地阐释了各种统计术语，从基础的概率论概念，如随机变量、概率分布（包括离散和连续分布）、期望值和方差，到更高级的主题，如假设检验、置信区间、回归分析、方差分析（ANOVA）以及时间序列分析。每一项条目都经过精心撰写，力求清晰、准确，并提供必要的背景信息和相关的数学定义。本书的特色之一在于其详尽的解释。对于每一个术语，它不仅提供了简洁的定义，更重要的是，它会追溯术语的起源，阐述其在不同统计学分支中的作用，并给出实际的应用示例。例如，在解释“p值”时，本书会详细说明其在零假设检验中的意义，以及如何正确地解读它，同时也会提及p值可能带来的误解和局限性。此外，书中还涵盖了描述性统计和推断性统计的各个方面。描述性统计部分详细介绍了如何通过均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等指标来概括和描述数据集的特征。推断性统计部分则重点讲解了如何从样本数据推断总体特征，包括各种抽样技术、参数估计方法（如矩估计和最大似然估计）以及统计推断的原则。本书对统计模型的解释尤为详尽。它不仅涵盖了线性回归、逻辑回归等经典模型，还涉及了广义线性模型、生存分析模型等更复杂的统计建模技术。对于每个模型，书中都会阐述其假设条件、模型构建过程、参数解释以及模型的优劣评估方法。在方法论方面，本书深入探讨了多种统计方法，包括但不限于：概率理论基础：详细介绍了概率的基本公理、条件概率、独立性、贝叶斯定理以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等）。参数估计：解释了点估计和区间估计的概念，以及最大似然估计、最小二乘估计等方法。假设检验：系统地介绍了假设检验的框架，包括零假设、备择假设、第一类错误（α）和第二类错误（β）、功效（Power），以及t检验、z检验、卡方检验、F检验等常用检验方法的原理和适用条件。回归分析：深入讲解了简单线性回归、多元线性回归的理论、模型拟合、假设检验、残差分析以及模型诊断。方差分析 (ANOVA)：阐述了单因素方差分析、多因素方差分析的原理，以及如何在不同因素的影响下比较均值。非参数统计：介绍了当数据不满足参数统计的假设时，如何使用非参数方法，如秩和检验、Wilcoxon检验等。时间序列分析：涵盖了平稳性、自相关、部分自相关、ARIMA模型等概念，以及如何分析和预测时间序列数据。多元统计：介绍了主成分分析 (PCA)、因子分析、聚类分析、判别分析等用于处理多变量数据的技术。本书也强调了统计学在各个领域的实际应用，例如在医学研究中的临床试验设计与分析，在经济学中的计量经济学模型，在社会科学中的调查数据分析，以及在工程学和自然科学中的实验设计与数据解释。书中通过大量实例，展示了如何运用统计学工具解决现实世界中的问题，并理解研究结果的意义。为了方便读者，书中对一些复杂的概念提供了直观的解释和图示，帮助读者更好地理解抽象的统计原理。同时，本书也注重术语的标准化和精确性，确保读者能够准确无误地理解和使用统计学语言。总而言之，这本书是一部不可多得的统计学参考工具，它不仅是一本字典，更是一本百科全书，为所有希望深入掌握统计学概念、方法和应用的人士提供了坚实的基础和丰富的知识。它将帮助读者在阅读统计文献、进行研究分析时，拥有更清晰的理解和更专业的洞察力。