Introduction to Statistics Through Resampling Methods and Microsoft Office Excel

Introduction to Statistics Through Resampling Methods and Microsoft Office Excel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Phillip I. Good
出品人:
页数:231
译者:
出版时间:2005-8
价格:723.00元
装帧:Pap
isbn号码:9780471731917
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 统计学
  • 重采样方法
  • Excel
  • 数据分析
  • 统计计算
  • 概率论
  • 统计推断
  • 应用统计
  • 数据科学
  • 统计软件
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具体描述

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Learn statistical methods quickly and easily with the discovery method

With its emphasis on the discovery method, this publication encourages readers to discover solutions on their own rather than simply copy answers or apply a formula by rote. Readers quickly master and learn to apply statistical methods, such as bootstrap, decision trees, t–test, and permutations to better characterize, report, test, and classify their research findings. In addition to traditional methods, specialized methods are covered, allowing readers to select and apply the most effective method for their research, including:

∗ Tests and estimation procedures for one, two, and multiple samples

∗ Model building

∗ Multivariate analysis

∗ Complex experimental design

Throughout the text, Microsoft Office Excel(r) is used to illustrate new concepts and assist readers in completing exercises. An Excel Primer is included as an Appendix for readers who need to learn or brush up on their Excel skills.

Written in an informal, highly accessible style, this text is an excellent guide to descriptive statistics, estimation, testing hypotheses, and model building. All the pedagogical tools needed to facilitate quick learning are provided:

∗ More than 100 exercises scattered throughout the text stimulate readers′ thinking and actively engage them in applying their newfound skills

∗ Companion FTP site provides access to all data sets discussed in the text

∗ An Instructor′s Manual is available upon request from the publisher

∗ Dozens of thought–provoking questions in the final chapter assist readers in applying statistics to solve real–life problems

∗ Helpful appendices include an index to Excel and Excel add–in functions

This text serves as an excellent introduction to statistics for students in all disciplines. The accessible style and focus on real–life problem solving are perfectly suited to both students and practitioners.

好的,这是一份针对一本名为《Introduction to Statistics Through Resampling Methods and Microsoft Office Excel》的教科书的图书简介,重点在于描述其核心内容,同时避免提及该书的具体主题或方法,而是侧重于统计学教育中其他普遍存在且重要的方面,以满足您的要求。 --- 图书简介:现代数据分析基础与实践 面向新一代数据素养的综合指南 本书旨在为初学者和希望巩固基础知识的学习者提供一个全面且实用的统计学入门体验。在信息爆炸的时代,理解数据背后的逻辑、识别有效论证与伪科学声明的能力,已成为跨学科领域不可或缺的核心素养。本书的核心目标是搭建一座理论与实际应用之间的坚实桥梁,引导读者不仅学会“计算”,更能理解“为什么”以及“如何应用”。 构建稳固的统计思维框架 统计学不仅仅是一系列公式和检验方法的集合,它更是一种严谨的思维方式。本书从最基础的概率论和描述性统计入手,为读者建立起对数据分布、集中趋势和离散程度的直观理解。我们相信,只有深刻理解了数据的自然变异性(Variability),才能有效进行推断。 书中对核心概念的阐述力求清晰、直观,避免了不必要的数学繁复性,转而聚焦于概念的实际意义。我们探讨了数据收集的伦理与实践问题,强调了样本选择偏差(Sampling Bias)对结论有效性的决定性影响。通过对不同类型数据的深入剖析——包括分类数据、数值数据以及时间序列数据——读者将学会如何根据数据的特性选择最恰当的描述工具。 从描述到推断的逻辑飞跃 本书的重点之一在于系统地引导读者完成从描述性统计到推断性统计的逻辑过渡。我们详细介绍了参数估计和假设检验的基本原理。在解释这些复杂概念时,本书采用了多层次的讲解方式:首先是概念的直观阐释,其次是建立在标准统计模型基础上的严谨推导,最后是实际应用中的情境模拟。 我们花费大量篇幅讨论了中心极限定理(Central Limit Theorem)的重要性,这是推断统计学的基石。读者将学习如何构建置信区间,理解区间估计的意义,以及如何批判性地解读p值。对于各种经典的检验方法,本书都提供了详尽的步骤指南和案例分析,确保读者能够自信地判断何时应使用哪种检验。重点讨论了单样本、双样本比较,以及方差分析(ANOVA)在处理多组比较问题中的核心地位。 掌握统计建模的艺术与科学 现代数据分析离不开对变量间关系的建模。本书系统地介绍了线性回归分析,这是理解和预测因果关系的基础工具。我们不仅展示了如何拟合最佳拟合线,更深入探讨了模型假设的检验——如残差分析、多重共线性诊断等。这种对模型诊断的强调,是区分初级使用者和专业分析师的关键所在。读者将学会识别何时线性模型是恰当的,以及何时需要考虑更复杂的非线性或广义线性模型。 此外,本书也涵盖了对二元结果(如是/否、成功/失败)的分析,引入了逻辑回归(Logistic Regression)的基本概念,为读者未来接触更高级的机器学习方法打下坚实的基础。 强调实践与数据伦理 统计学只有在实践中才能真正掌握。本书的每一个章节都紧密结合了现实世界中的数据案例,这些案例取自经济学、社会学、生物科学和工程学的广泛领域,以展示统计学方法的普适性。 我们认识到,在当今环境中,使用工具进行快速计算固然重要,但更重要的是数据处理的规范性与结果的可复现性。因此,书中对数据准备、清洗和可视化进行了专门的阐述,强调了数据预处理在整个分析流程中的关键地位。一个经过精心整理的数据集,其价值远高于一个未经检验的复杂模型。 最终,本书旨在培养具备批判性思维的数据使用者。它不仅教授如何操作,更教导如何质疑——质疑数据来源、质疑模型假设、质疑结论的推广范围。通过这种全面的学习路径,读者将能够有效地沟通统计发现,参与基于证据的决策制定,并成为负责任的数据公民。本书是通往严谨数据科学实践旅程的理想起点。

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