A Student's Guide to Analysis of Variance pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Routledge

作者:Roberts, Maxwell J./ Russo, Riccardo

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:1999-1

价格:282.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780415165655

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 方差分析
• 数据分析
• 学生指南
• 统计方法
• 实验设计
• 假设检验
• 统计建模
• 生物统计学
• 心理统计学

好的，这是一份关于《统计学导论：原理与实践》的图书简介，该书内容完全不涉及方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）的主题。 --- 统计学导论：原理与实践 拥抱数据驱动的决策：构建坚实的统计学基础 在信息爆炸的时代，数据无处不在。无论是商业决策、科学研究、市场趋势分析，还是日常生活中的概率判断，对统计学基本原理的理解已经从专业领域的特长，转变为现代公民必备的核心素养。《统计学导论：原理与实践》正是为满足这一时代需求而精心编撰的教材。本书旨在为初学者提供一个清晰、直观且实践性强的统计学知识体系，帮助读者跨越抽象数学的障碍，真正掌握数据背后的逻辑与力量。 本书的编写哲学聚焦于“理解”而非“死记硬背”。我们深知，许多入门统计学课程常常因过度依赖复杂的公式推导而使学生望而却步。因此，我们采取了一种概念优先、应用驱动的教学方法。每一项核心概念的引入都伴随着贴近现实生活的具体案例，确保读者能够立即领会其在实际问题中的意义和用途。 第一部分：描绘世界的语言——描述性统计学 统计学的旅程始于如何有效地描述和总结我们所观察到的现象。本部分是理解复杂分析的前提基础。 第一章：统计学的世界观与数据类型 本章将引领读者进入统计学的宏大图景，明确统计学在科学方法中的地位。我们将详细区分定性数据（如分类、标签）与定量数据（如计数、测量），并探讨不同数据尺度（名义、顺序、区间、比率）对后续分析方法的限制与指导意义。我们还将介绍数据的收集过程，强调抽样框的设定和潜在偏差的识别，为后续的推断奠定质量基础。 第二章：集中趋势的度量 如何用一个单一的数字来代表一组数据的“中心”？本章深入探讨集中趋势的三个核心度量：均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）。我们将详细比较它们各自的优缺点，尤其关注均值对极端值（异常值）的敏感性，并引入“稳健性”的概念。通过图表演示，读者将学会何时选用哪种度量最为恰当。 第三章：离散程度的描绘 数据分布的广度同样重要。本章专注于量化数据的分散性。我们将系统讲解极差（Range）、四分位数间距（IQR），以及最核心的方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。重点将放在标准差的解释上——它如何告诉我们数据点相对于均值的平均偏离程度。同时，我们将引入变异系数（Coefficient of Variation），用于比较具有不同量级数据集的相对变异性。 第四章：图形化数据的艺术 “一图胜千言”并非虚言。本章教授如何利用可视化工具清晰地传达数据信息。内容涵盖：针对分类数据的条形图和饼图；针对连续数据分布的直方图（Histogram）和核密度估计图（KDE Plot）；以及探索两个变量间关系的散点图（Scatter Plot）。我们将特别强调如何避免误导性的图形设计，确保信息传达的准确性。 第二部分：从样本到总体——推断性统计学的基石 描述性统计帮助我们了解样本，而推断性统计则允许我们利用样本信息对更广阔的总体做出合理推断。 第五章：概率基础与随机变量 概率是统计推断的语言。本章不涉及复杂的概率论，而是专注于建立直观的概率思维。我们将区分古典概率、相对频率概率和主观概率。随后，我们将介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布）。重点在于理解这些分布模型如何描述自然界和商业活动中常见的过程。 第六章：核心分布：正态性与抽样分布 正态分布（Normal Distribution）是推断统计学的核心。本章将细致讲解正态分布的特性、Z分数的计算及其在标准化中的作用。更关键的是，我们将引入中心极限定理（Central Limit Theorem），这是理解统计推断的“魔法时刻”。读者将学习到，无论总体的分布形态如何，样本均值的抽样分布都会趋于正态，从而为构建置信区间和进行假设检验铺平道路。 第七章：估计的艺术：置信区间 如何用一个区间而不是一个点来估计未知的总体参数？本章聚焦于置信区间（Confidence Intervals）的构建和解释。我们将详细推导和应用基于正态分布的总体均值置信区间，并扩展到总体比例的置信区间。解读“95%置信”的真正含义将是本章的重点，强调其与概率和长期频率的关系。 第三部分：决策与检验——假设检验的逻辑 假设检验是统计推断中最具实战价值的工具，它提供了一个系统化的框架来评估证据。 第八章：假设检验的结构与逻辑 本章构建了假设检验的思维框架。我们将清晰界定原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）的设定原则。我们将详细阐述I型错误（Type I Error, $alpha$）和II型错误（Type II Error, $eta$）的含义，以及功效（Power）的概念。这是理解“统计显著性”的理论基石。 第九章：单样本与双样本均值检验 本章将展示如何将理论应用于实践。我们将运用Z检验和t检验对单个总体的均值进行检验。随后，我们将进入更常见的场景：两个独立样本的均值比较。读者将学会如何判断是否需要假设方差相等（Pooled vs. Unpooled $t$-test）以及如何正确解读$p$值，并将其转化为可操作的业务或科学结论。 第十章：检验比例与卡方分布的应用 本章扩展了检验的范围，专注于总体比例（Population Proportions）的单样本和双样本检验。此外，我们将引入统计学中一个极其重要的非参数工具——卡方 ($chi^2$) 分布。我们将重点讲解如何使用卡方检验来评估拟合优度（Goodness-of-Fit），以及检验两个分类变量之间是否存在独立性（Independence），例如，检验性别与产品偏好之间是否存在关联。 第四部分：关系与预测——回归分析入门 理解变量间的相互关系是统计学的终极目标之一。本部分从最基础的线性关系入手。 第十一章：相关性：衡量关联的强度 本章关注两个定量变量之间关系的方向和强度。我们将详细介绍皮尔逊相关系数（Pearson’s $r$）的计算、解释及其局限性。我们将强调相关性不等于因果性这一核心原则，并通过实例说明如何避免将相关性误判为因果关系。 第十二章：简单线性回归：建立预测模型 本章是回归分析的起点。我们将教授如何建立并解释简单线性回归模型，即 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。我们将学习如何最小化残差平方和（Least Squares Method），并解释回归系数的含义。同时，我们将学习如何使用决定系数（$R^2$）来评估模型对观测值的解释程度，并使用$t$检验评估回归系数的统计显著性。 附录与工具箱 本书的附录部分提供了实践所需的补充材料：常用统计分布表的查阅指南、统计软件（如R或Python的Pandas库）的基本操作指南，以及一个详尽的统计术语表，旨在将理论知识无缝衔接到实际的数据分析操作中。 《统计学导论：原理与实践》不仅是一本教科书，更是一套数据素养的养成计划。它致力于培养读者批判性地审视数据、理性地做出决策的能力，是所有希望在现代社会中驾驭数据洪流的学生的理想入门读物。

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