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出版者:W H Freeman & Co

作者:Moore, David S.

出品人:

页数:728

译者:

出版时间:2006-8

价格:$ 180.52

装帧:Pap

isbn号码:9780716774631

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Inferential Statistics
• Regression
• Experimental Design
• Sampling
• Hypothesis Testing
• Confidence Intervals
• Biostatistics

精炼数理，洞悉世界：现代数据分析与统计推断的基石 本书聚焦于构建坚实的数据素养与严谨的统计思维，旨在为读者提供一套系统、实用且富有洞察力的统计学入门与进阶指南。它摒弃了空洞的理论堆砌，强调在真实世界问题情境中理解和运用统计工具。 第一部分：数据的生命周期与描述性统计——从原始信息到清晰画像 本书的开篇深入探讨了数据在现代决策制定中的核心地位。我们首先界定了“数据”的本质，区分了定性数据（Categorical Data）与定量数据（Quantitative Data），并详述了它们在不同研究领域中的表现形式。随后，章节聚焦于数据的收集与管理，详尽阐述了抽样方法的重要性——从随机抽样、分层抽样到系统抽样，分析了不同抽样策略对结果有效性和泛化能力的影响。我们强调了在设计调查或实验之初，如何最大程度地减少偏倚（Bias）和误差（Error）。 紧接着，本书的核心内容转向了描述性统计（Descriptive Statistics）。我们认为，在进行任何推断之前，清晰地“描绘”数据是至关重要的一步。这部分内容系统地介绍了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，解释了为何在存在极端值时，中位数往往比均值更能代表典型值。同时，我们也详细讲解了离散程度的衡量，包括极差、方差和标准差，并借助箱线图（Box Plots）和直方图（Histograms）等可视化工具，教会读者如何通过图形直观地识别数据的分布形态、对称性以及潜在的异常值。对偏度和峰度的分析，进一步深化了读者对数据分布特征的理解。 第二部分：概率论基础与离散/连续随机变量——量化不确定性 统计推断的桥梁是概率论。本部分旨在为读者建立严谨的概率思维框架，理解随机性在自然界和人类活动中的普遍性。我们从基础的概率规则（如加法法则、乘法法则）入手，清晰区分了独立事件与互不相干事件。随后，条件概率（Conditional Probability）和贝叶斯定理（Bayes' Theorem）被置于核心地位，通过大量实例展示了如何根据新信息修正我们对事件发生可能性的估计，这是现代数据科学中进行推理的关键工具。 本书对随机变量（Random Variables）的介绍采取了渐进式的方法。首先，我们详细分析了常见的离散概率分布，特别是二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution），并演示了它们如何模型化计数数据。随后，我们将重点转移到对连续现象建模的连续概率分布，其中正态分布（Normal Distribution）占据了不可替代的地位。我们深入探讨了中心极限定理（Central Limit Theorem）的深刻含义——即无论原始总体分布如何，大样本均值的分布趋向于正态分布——这一理论是后续进行统计推断的理论基石。标准正态分布（Z-Scores）的应用和查找标准正态表（或使用计算工具）的技巧被详细剖析。 第三部分：统计推断的艺术与科学——从小样本到整体世界的可靠预测 统计推断是本书的核心价值所在，它回答了“我们如何从样本中学习并对总体做出可靠的结论？”这一根本问题。本部分系统地介绍了两种主要的推断方法：参数估计与假设检验。 在参数估计方面，我们区分了点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。重点讲解了置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释，强调了置信水平（Confidence Level）的真正含义，以及如何根据样本大小和数据波动性来解释区间的宽度。对于总体均值和比例的估计，我们明确区分了使用Z分布（大样本或已知总体标准差）和T分布（小样本且总体标准差未知）的适用条件。 假设检验（Hypothesis Testing）是严谨科学研究的语言。本书采用“流程化”的方法来教授假设检验：设立零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$），选择显著性水平 ($alpha$)，计算检验统计量，确定P值（P-value），并最终做出决策。我们不仅详细分析了单样本Z检验、T检验，还扩展到了双样本T检验（用于比较两个独立或配对的样本均值），并讨论了比例的检验。对第一类错误（拒绝了真实的零假设）和第二类错误（未能拒绝错误的零假设）的深入理解，以及统计功效（Power）的概念，确保读者能批判性地评估检验结果的可靠性。 第四部分：探索线性关系与回归分析——预测与因果推断的初步探索 数据分析的许多实际应用都集中在理解变量之间的关系。本部分将读者的视野从单变量分析扩展到多变量分析，重点关注相关性（Correlation）与线性回归（Linear Regression）。 我们首先介绍了相关系数（Pearson's $r$），解释了其如何量化线性关联的方向和强度，并强调“相关性不等于因果关系”这一至关重要的原则。随后，我们构建了简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$，详细讲解了最小二乘法（Least Squares Method）的原理，以及如何解释截距和斜率的实际意义。对残差分析（Residual Analysis）的强调，使读者学会评估模型的拟合优度以及检验线性回归的基本假设（如残差的正态性、独立性和等方差性）。 最后，本书为有志于更深入研究的读者铺设了通往多元回归分析的阶梯，讨论了如何纳入多个预测变量，以及如何解释多重共线性等潜在问题。 第五部分：超越正态：方差分析与非参数方法 在实际数据分析中，我们经常需要比较三个或更多组的均值。本书通过方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）这一强大工具来解决这个问题。我们详细解释了单因素ANOVA的F检验原理，说明了它是如何通过比较组间变异与组内变异来判断是否存在显著差异的。对于事后多重比较（Post-hoc Tests）的必要性，如Tukey HSD检验，也进行了明确的阐述。 此外，考虑到许多真实世界数据不满足正态性或等方差性的严格要求，本书最后一部分专门介绍了非参数统计方法（Nonparametric Methods）。这包括中位数的检验（如符号检验、Wilcoxon秩和检验），这些方法在处理小样本、有序数据或存在显著异常值的数据集时，提供了可靠的替代方案，极大地增强了读者的分析工具箱的实用性和鲁棒性。 贯穿全书的理念： 本书的宗旨是通过大量的案例研究、真实数据集分析以及逐步引导的计算练习，将抽象的统计概念转化为可操作的技能。我们鼓励读者使用现代统计软件（例如，在讲解具体操作时，会提供主流软件的通用操作逻辑指导）来处理数据，从而将精力更多地集中在模型解释、结果批判与决策制定上，而非繁琐的手动计算。通过这种方式，读者将建立起对数据科学的深刻理解，能够自信地解读研究报告，并利用统计学原理为复杂的现实问题提供量化的洞察。

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作为一个对数字和逻辑充满好奇心的爱好者，我对《The Basic Practice of Statistics》抱有极高的期待。我之前接触过一些更偏向理论和数学推导的统计学书籍，虽然内容严谨，但对我来说，理解起来颇费力气。这本书给我的感觉是，它像一个经验丰富的向导，带着你在浩瀚的统计学海洋中航行，并且为你指明了最清晰、最直接的航线。《The Basic Practice of Statistics》在概念的引入上非常巧妙，它不会一开始就抛出复杂的公式，而是先从一个生活化的场景入手，让你感受到统计学在解决实际问题中的必要性。比如，在讲解抽样调查时，作者通过一个关于民意测验的例子，生动地说明了样本选择和代表性的重要性，这让我立刻对抽样理论产生了浓厚的兴趣。我非常喜欢这本书的案例分析部分，它们不仅涵盖了多种不同的统计方法，而且每一个案例都经过精心设计，能够充分展现该方法的作用和局限性。我尤其期待书中关于假设检验和回归分析的章节，因为这些是我在日常生活中经常接触到的统计概念，但一直没有得到深入的理解。我相信，这本书能够帮助我建立起对统计学的整体认知，并让我看到统计学在各个领域应用的广阔前景。

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这本书我拿在手里，厚实而沉甸甸的，封面设计简洁明了，没有任何花哨的图案，只有书名和作者的名字。我从事市场分析工作多年，工作中经常需要处理大量的数据，虽然之前也有接触过一些统计学的基本概念，但总觉得不够系统，很多时候在数据解读上还是有些模糊不清。我一直想找一本能够深入浅出、真正将统计学理论与实际应用相结合的书籍。偶然间看到了《The Basic Practice of Statistics》，听闻它在业界有不错的口碑，便毫不犹豫地入手了。这本书的语言风格非常吸引我，它不像我之前看过的那些教科书那样枯燥乏味，而是用一种非常亲切、易懂的方式来讲解复杂的统计概念。作者似乎非常了解初学者的困惑，总能在关键的地方给出及时的提醒和解释，让我感觉像是有一位经验丰富的老师在旁边一步步地指导我。我特别欣赏它在案例选择上的独到之处，书中引用的案例都非常贴近生活和工作，让我能够立刻理解统计学在现实世界中的作用和意义。比如，在讲解描述性统计时，作者并没有停留在枯燥的公式推导，而是通过分析不同行业的数据，比如销售额、客户满意度等，来展示如何用图表和摘要统计量来有效地呈现数据。这一点对我来说非常有启发，让我重新认识到统计学不仅仅是数字的游戏，更是理解和洞察世界的有力工具。我希望这本书能帮我提升数据分析的能力，更自信地解读那些隐藏在数字背后的信息。

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老实说，作为一个文科出身的学生，统计学一直是我心中的一道坎。每次看到那些公式和符号，头晕眼花不说，更别提理解它们背后的逻辑了。我曾经尝试过几本不同的统计学入门书籍，但无一例外，都以我的放弃告终。直到我遇到了《The Basic Practice of Statistics》，我才真正体会到“柳暗花明又一村”的感觉。这本书的作者，简直是统计学界的“翻译家”，他能把那些晦涩难懂的专业术语，转化成我这个“小白”也能理解的大白话。最让我惊喜的是，这本书的排版设计也非常人性化，清晰的章节划分、醒目的标题、还有那些画龙点睛的插图，都极大地降低了阅读的门槛。我尤其喜欢它在讲解概率论时，用到的那些生活化的例子，比如掷骰子、抽扑克牌，甚至是天气预报，都能够巧妙地与概率概念联系起来，让我不再觉得统计学是遥不可及的象牙塔里的学问。更重要的是，这本书强调的是“实践”的重要性，它鼓励读者动手去分析数据，而不是仅仅停留在理论层面。书中有很多练习题，类型多样，难度适中，让我能够巩固所学知识，并且在解决问题的过程中建立起对统计学的自信心。我期待着通过这本书，能够彻底摆脱对统计学的恐惧，甚至对它产生浓厚的兴趣。

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坦白说，我对统计学的了解仅限于一些零散的概念，一直希望找到一本能够系统梳理这些知识的书。《The Basic Practice of Statistics》在我看来，恰恰填补了这一空白。这本书的优点在于它能够将枯燥的理论知识，通过鲜活的案例和清晰的讲解，变得易于接受和理解。我尤其欣赏作者在讲解统计推断时，那种循序渐进的逻辑，从样本到总体，从描述到推断，每一步都解释得非常到位。书中引用的案例，也并非那些高高在上的学术研究，而是更多地贴近实际生活，比如一些关于健康、教育、社会现象的调查，这让我能够更容易地将所学的知识与现实生活联系起来。我特别期待书中关于相关性和回归分析的部分，因为这些是我在处理数据时经常会遇到的问题，但往往不得其法。《The Basic Practice of Statistics》的出现，让我看到了解决这些问题的希望。这本书的整体风格非常注重实践，它不仅仅是讲解理论，更是引导读者去思考如何将这些理论应用于实际的数据分析中。我希望通过这本书，能够真正掌握统计学的基本方法，提升自己在数据分析领域的专业能力，并且能够对统计学产生更深入的认识和探索。

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这本书给我留下的最深刻印象，莫过于它在方法论上的循序渐进和理论联系实际的深度。我是一名初级研究员，在项目设计和数据收集阶段，常常会遇到如何选择合适的统计方法来验证假设的问题。《The Basic Practice of Statistics》在这方面提供了非常详尽的指导。作者似乎早就预料到我们在实际操作中会遇到的各种挑战，从最基础的数据类型区分，到假设检验的逻辑构建，再到回归分析的实际应用，每一个环节都讲解得丝丝入扣，而且逻辑清晰，易于跟进。我特别欣赏作者在解释统计显著性时，所用的类比和图示，这比单纯的文字描述更能帮助我理解其背后的原理。而且，书中给出的每一个案例，都附带了详细的数据分析步骤和结果解读，这让我能够模仿学习，并将这些方法应用到我自己的研究中。这本书并没有止步于介绍“怎么做”，更侧重于解释“为什么这么做”，这种深度让我能够真正理解统计方法的内在逻辑，而不仅仅是机械地套用公式。我希望能通过这本书，系统地掌握统计分析的基本技能，为我的研究工作提供更坚实的理论和实践基础，能够更准确地从数据中提炼出有价值的见解。

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