Statistics with Confidence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Altman, Douglas G. (EDT)/ Machin, David (EDT)/ Bryant, Trevor N. (EDT)/ Gardner, Martin J. (EDT)

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2000-4

价格:496.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780727913753

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 置信区间
• 假设检验
• 回归分析
• 统计建模
• R语言
• Python

好的，这是一份围绕一本名为《Statistics with Confidence》的书籍，但内容完全不涉及该书的详细图书简介，旨在介绍一本假设存在、内容详实的统计学著作。 --- 《数据洞察与决策科学：现代统计分析的基石》 作者：[虚构作者姓名 A] & [虚构作者姓名 B] 出版社：[虚构出版社名称] ISBN：[虚构ISBN] 页数：约 850 页 版次：第一版 --- 图书简介 导言：跨越描述与预测的鸿沟 在信息爆炸的时代，数据已不再仅仅是记录，而是驱动创新和战略决策的核心资产。然而，原始数据本身是沉默的，需要通过严谨的方法将其转化为可操作的见解。《数据洞察与决策科学：现代统计分析的基石》 (Data Insight and Decision Science: Foundations of Modern Statistical Analysis) 正是为弥合这一鸿沟而精心打造的权威性著作。 本书并非一本简单的公式汇编或软件操作指南，它旨在构建一个坚实的理论框架，使读者能够深刻理解统计学的哲学基础、核心方法论，并将其无缝应用于从商业分析到生命科学的广阔领域。我们致力于培养读者批判性地思考数据的能力，区分相关性与因果性，并最终实现基于证据的、高置信度的决策制定。 第一部分：统计思维的构建与数据准备的艺术 本部分奠定了全书的理论基石，聚焦于如何正确地看待和处理数据，这是所有高级分析的先决条件。 第一章：统计学的哲学与逻辑（约 50 页） 深入探讨归纳推理和演绎推理在统计学中的作用，区分频率学派和贝叶斯学派的核心差异。本章详尽阐述了统计学在不确定性世界中提供“最佳猜测”的本质，并引入了“可重复性危机”的概念，强调实验设计和结果可验证性的重要性。 第二章：数据的生命周期管理与预处理（约 75 页） 详细介绍了从数据采集（包括抽样方法如分层抽样、集群抽样的高级应用）到数据清洗的全过程。重点分析了缺失数据处理的多种前沿技术，如多重插补（Multiple Imputation）的实施细节和局限性。同时，本章对异常值检测（Outlier Detection）进行了系统梳理，涵盖了基于距离、基于密度以及模型驱动的识别方法，并探讨了在不同数据结构（时间序列、高维数据）中选择合适处理策略的标准。 第三章：描述性统计与可视化叙事（约 60 页） 超越传统的均值、中位数和标准差，本章探讨了如何使用更具信息量的描述性统计量（如偏度、峰度和分位数比率）来快速评估数据分布的特征。特别关注信息学可视化的原则，介绍如何利用箱线图的变体、小提琴图和密度轮廓图，在单个图表中传达复杂的分布信息和潜在的异常模式，从而形成强有力的“数据故事”。 第二部分：推断统计与模型构建的核心 本部分是本书的主体，详细介绍了从经典参数检验到非参数方法的全景图，并引入了现代回归分析的复杂性。 第四章：参数检验的精确应用与误区（约 100 页） 系统回顾了 T 检验、方差分析 (ANOVA) 的多重比较调整（如 Bonferroni, Tukey HSD, Scheffé 检验）的理论基础和适用条件。本章的核心侧重于功效分析 (Power Analysis)：如何精确计算所需样本量以避免 II 类错误，以及在实验设计阶段如何优化资源配置。深入分析了中心极限定理的实际边界条件。 第五章：线性回归的深度剖析与诊断（约 120 页） 超越简单的最小二乘法，本章深入研究了多重共线性的识别（如 VIF 分析的动态解释）和处理方法（岭回归 Ridge Regression 与 Lasso 回归）。重点介绍了异方差性和自相关性的诊断工具（如 Breusch-Pagan 检验、Durbin-Watson 检验），并详细阐述了广义最小二乘法 (GLS) 在纠正模型假设违规时的应用。 第六章：广义线性模型 (GLM) 与非正态数据（约 110 页） 当响应变量不服从正态分布时，GLM 成为关键工具。本章详尽介绍了逻辑回归 (Logistic Regression) 在二元结果预测中的应用，并扩展到泊松回归 (Poisson Regression) 用于计数数据分析。为读者提供了泊松回归中过度离散（Overdispersion）问题的识别与处理策略，以及负二项回归的引入。 第七章：非参数统计学：模型的自由之地（约 80 页） 在数据分布未知或样本量较小时，非参数方法提供了稳健的替代方案。本章全面介绍了 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验的底层逻辑，并着重讲解了秩相关系数（Spearman's Rho 和 Kendall's Tau）的应用场景，强调它们在处理顺序数据时的优越性。 第三部分：高级主题与前沿应用 最后一部分关注更复杂的数据结构和现代统计实践的交叉点。 第八章：时间序列分析：识别结构与预测未来（约 90 页） 本章专注于具有时间依赖性的数据。从平稳性检验（Augmented Dickey-Fuller Test）开始，系统讲解了 ARIMA 模型的识别、估计和诊断（Box-Jenkins 方法论的现代实践）。此外，引入了 GARCH 模型处理金融时间序列中的波动性聚类现象。 第九章：贝叶斯推断的实践入门（约 100 页） 本书提供了贝叶斯方法的实用视角，重点讲解了 MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法的直觉理解，而非繁琐的数学证明。通过 JAGS/Stan 语言的实际案例，展示如何设定先验分布（Priors）并进行后验分布的采样与解释，特别是在小样本和复杂层次结构模型中的优势。 第十章：因果推断的统计视角（约 75 页） 这是驱动现代科学研究的核心挑战。本章清晰区分了预测模型与因果模型，详细介绍了倾向得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM) 和 工具变量 (Instrumental Variables) 方法，帮助读者理解如何在观测数据中模拟随机对照试验 (RCT) 的条件，从而更可靠地评估干预措施的净效应。 总结与展望 《数据洞察与决策科学》 是一本面向高级本科生、研究生以及希望系统提升其统计实践能力的专业人士的深度教材。它平衡了理论的严谨性与应用的实用性，通过数百个精心设计的课堂示例和案例研究（不依赖于任何单一软件平台），确保读者不仅知道“如何”操作，更理解“为何”如此操作。本书的目标是培养新一代能够自信地驾驭复杂数据环境，并以统计严谨性指导重大决策的分析专家。 ---

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