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出版者:W H Freeman & Co

作者:Yates, Daniel S./ Starnes, Daren S./ Moore, David S.

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2004-3

价格:$ 180.52

装帧:HRD

isbn号码:9780716747727

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 统计建模
• 统计方法
• 数据科学

《现代统计学：理论与实践》 《现代统计学：理论与实践》是一部深入浅出的统计学著作，旨在为读者提供坚实的统计学基础，并强调其在各个领域的实际应用。本书不侧重于某个特定应用场景，而是全面展现了统计学作为一门跨学科工具的强大生命力。 核心内容概览： 本书的编写脉络清晰，从最基础的统计概念出发，逐步深入到更复杂的统计模型和分析技术。 基础概念与描述性统计： 开篇即为读者构建起统计学的基本框架。我们将从数据的类型、数据的收集方法、抽样技术以及如何有效地组织和呈现数据入手。平均数、中位数、众数、方差、标准差等描述性统计量将得到详细阐释，并通过大量实例展示如何利用这些工具来理解和概括数据集的特征。图表可视化技术，如直方图、箱线图、散点图等，也将是本章的重点，帮助读者掌握如何用直观的方式传递信息。 概率论基础： 统计学离不开概率论。本书将系统介绍概率的基本概念，包括事件、概率的计算规则（加法法则、乘法法则）、条件概率、独立性等。我们还会探讨重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布（及其在现实世界中的广泛应用）以及指数分布。理解这些分布的性质和应用场景，是进行后续统计推断的关键。 统计推断： 这是本书的核心章节之一。我们将详细讲解点估计和区间估计的原理与方法。读者将学习如何从样本数据推断总体的参数，并理解置信区间的含义和构建方法。在此基础上，本书将深入介绍假设检验的逻辑和步骤，包括零假设、备择假设、P值、第一类错误和第二类错误等关键概念。我们将演示多种常见的假设检验方法，例如t检验、Z检验、卡方检验等，并说明它们各自适用的条件。 回归分析： 回归分析是研究变量之间关系的最强大工具之一。本书将从简单的线性回归模型开始，逐步介绍多元线性回归、非线性回归以及带有交互项的回归模型。我们将详细讲解回归系数的解释、模型拟合优度的评估（如R平方）、残差分析以及如何诊断和处理多重共线性、异方差性等问题。此外，本书还将介绍一些更高级的回归技术，如逻辑回归（用于二分类问题）和泊松回归（用于计数数据）。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较两个或多个组的均值时，方差分析是必不可少的工具。本书将解释方差分析的基本原理，包括总变异、组间变异和组内变异。我们将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析，并讲解F检验的运用。多重比较方法（如Tukey's HSD）也将得到介绍，以在发现总体均值存在差异时，确定具体是哪些组之间存在差异。 非参数统计： 对于不满足参数检验假设（如正态性）的数据，非参数统计方法提供了重要的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数检验，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验以及Spearman秩相关系数等。这些方法在实际数据分析中同样具有广泛的应用。 多变量统计初步： 随着数据维度的增加，我们需要更强大的工具来处理多变量数据。本书将为读者介绍一些多变量统计的基本概念，包括主成分分析（PCA）和因子分析。这些技术可以帮助我们识别数据中的模式、降低数据的维度，并从中提取关键信息。 实验设计： 科学研究和产品开发离不开严谨的实验设计。本书将介绍实验设计的基本原则，包括随机化、对照、重复和阻塞。我们将讨论几种常见的实验设计方案，如完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计，并说明如何根据研究问题选择最合适的实验设计。 时间序列分析初步： 许多实际数据是按照时间顺序收集的。本书将为读者介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和自相关性。我们将讲解一些基本的时间序列模型，如移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）以及ARIMA模型，并介绍如何进行时间序列预测。 贝叶斯统计初步： 贝叶斯统计提供了一种与传统频率派统计不同的推断框架。本书将介绍贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数和后验分布。我们将阐述贝叶斯定理，并介绍一些简单的贝叶斯模型及其在实际问题中的应用。 本书的特色： 理论与实践并重： 本书不仅提供了严谨的统计学理论解释，更通过大量的实际案例来展示这些理论是如何应用于解决现实问题的。每个概念的引入都会伴随生动的例子，帮助读者理解抽象概念的具体含义。 清晰的逻辑结构： 本书的章节安排符合逻辑顺序，从基础到高级，层层递进。学习过程将是循序渐进、易于掌握的。 普适性强： 本书不局限于某一特定学科领域，统计学的原理和方法是通用的。因此，无论您是来自生物学、经济学、心理学、工程学还是社会科学等任何领域的读者，都能从本书中获得宝贵的知识和技能。 鼓励批判性思维： 本书不仅教授“如何做”，更注重引导读者理解“为什么”。通过对统计方法原理的深入剖析，培养读者的批判性思维能力，使其能够审慎地选择和解释统计结果。 《现代统计学：理论与实践》是任何希望掌握现代数据分析工具、理解科学研究方法、或仅仅是想更深入地认识这个数据驱动的世界的读者的理想读物。它将为您打开一扇通往数据洞察的大门。

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这本书的深度和广度达到了一个令人惊叹的平衡点。对于像我这样已经有些基础的学习者来说，它提供了足够的深度去巩固和拓展已有的知识体系。许多我以前只是模糊理解的定理和证明，在这本书中被梳理得井井有条，逻辑链条完整得让人拍案叫绝。比如，对于回归分析中多重共线性的处理，以及时间序列数据的基本建模思路，作者的处理方式极其细腻，远超出了普通入门教材的水准。然而，它又保持了惊人的可读性，这意味着即便是对数学背景要求不高的读者，也能通过反复研读，逐步攀登到更高的知识层面。我尤其喜欢作者在章节末尾设置的“深入探讨”部分，那里常常引用一些前沿的统计学文献或更高级的数学推导，为有志于继续深造的读者提供了清晰的进阶路径。这本书的结构设计体现了高超的教学艺术——它既能满足课堂教学的系统性要求，又能适应自学者的探索性需求。我感觉自己手中的不是一本教科书，而是一份精心策划的、从基础到前沿的统计学学习路线图，每一步都走得踏实而有力。

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这本关于统计学的书简直是为我量身定做的！我一直觉得统计学是个晦涩难懂的领域，充满了各种复杂的公式和抽象的概念，每次翻开教材都会感到头晕目眩。但这本书完全颠覆了我的印象。它不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是真正地将统计学的原理与实际应用紧密结合起来。作者似乎非常了解初学者的困境，他们没有一开始就抛出高深的数学证明，而是从生活中的实际案例入手，比如市场调研、科学实验数据分析等等，让人很容易产生代入感。讲解的逻辑非常清晰，层层递进，每一步的推导都有清晰的解释，让你知道“为什么”会这么做，而不是死记硬背公式。特别是对于一些关键概念的阐述，比如假设检验和置信区间，作者用了非常直观的比喻和图示，这比单纯看数学表达式要有效得多。读起来完全没有压力，更像是在和一个经验丰富的导师对话，他不仅教你如何计算，更教你如何思考。这本书的排版也很人性化，字体大小和行距都非常舒适，大量的插图和图表辅助理解，让那些原本令人望而生畏的统计模型变得触手可及。可以说，这本书极大地激发了我学习统计学的兴趣，让我看到了这个学科在现实世界中的巨大价值和魅力。

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坦率地说，我一开始对这本书抱有一定的怀疑态度，毕竟市面上打着“应用”旗号的统计学书籍太多了，很多都名不副实，最终还是落入学术象牙塔的窠臼。然而，这本书带来的惊喜是实实在在的。它最成功的地方在于，它真的做到了“面向应用”。作者似乎深谙现代数据分析的需求，书中涵盖的例子非常新颖和贴合时下热点，涵盖了从生物医学到金融工程等多个跨学科领域。我特别欣赏它对软件操作的介绍，它没有仅仅停留在概念层面，而是详细指导了如何使用主流的统计软件（虽然我具体使用的软件可能不同，但其讲解的通用逻辑是相通的）来执行分析。这种实践导向的教学方法，让我能够立刻将学到的知识转化为可操作的技能。更让我印象深刻的是，它没有回避统计学的局限性。书中有一部分专门讨论了模型选择的陷阱、数据偏差的解读，以及如何批判性地看待统计结果，这是一种非常负责任的教学态度。这本书教会我的不仅仅是如何跑出一个P值，更是如何像一个真正的统计学家那样去审视数据背后的世界，这对于我未来进行严谨的研究工作至关重要。它真正培养了一种数据素养，而不是仅仅传授了一套工具箱。

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我得说，这本书在语言风格上是极其独特的，带有一种沉稳而富有洞察力的学者气质，读起来让人感觉非常信赖。它不像一些畅销书那样追求浮夸的口号或简化的口吻，而是保持了一种对科学严谨性的尊重。书中的例子虽然贴近生活，但绝不是肤浅的娱乐。每一次数据展示和结论得出，都严格遵循了统计推断的规范。我尤其欣赏它对“模型假设”的强调。在很多应用场景中，人们热衷于应用复杂的模型，却忽略了模型的前提条件是否满足。这本书反复提醒读者，应用统计学的力量来源于对这些假设的深刻理解和检验。它用一种近乎哲学的口吻探讨了随机性、不确定性这些核心议题，让我重新思考了“确定性”在科学研究中的位置。这种对方法论的深刻反思，使这本书超越了技术手册的范畴，更像是一本关于如何以科学态度面对不确定世界的指南。我不再是机械地套用公式，而是开始质疑和验证每一步的合理性，这是一种质的飞跃。

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作为一名希望将统计学知识应用到实际项目中的专业人士，我最看重的是教材的实用价值和跨学科的普适性。这本书在这两方面都表现出色。它不仅仅关注传统的参数估计和检验，还花了大篇幅讲解了非参数方法、贝叶斯统计的基本思想，甚至触及了机器学习中的一些统计学基础，显示了作者对当代数据科学趋势的敏锐把握。它的案例研究部分是全书的亮点，每一个案例都提供了完整的背景、数据获取的挑战、分析过程的每一步逻辑，以及最终结果的业务解读，形成了一个完整的知识闭环。与其他很多只讲“如何做”的书不同，它花了大量篇幅讲解“如何解释结果的含义，以及结果的局限性”。比如，在解释因果关系推断时，它比我以往接触的任何教材都更细致地讨论了混杂因素的控制和研究设计的优化。这本书的内容深度足以支撑我完成高级报告的撰写，其提供的思维框架也让我能够在面对全新的、陌生的数据集时，迅速构建出合理的分析策略。它确实是一本能够带来长期价值的工具书和参考资料。

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