Introduction to Statistics Through Resampling Methods and Microsoft Office Excel

Introduction to Statistics Through Resampling Methods and Microsoft Office Excel pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:John Wiley & Sons Inc
作者:Phillip I. Good
出品人:
頁數:231
译者:
出版時間:2005-8
價格:723.00元
裝幀:Pap
isbn號碼:9780471731917
叢書系列:
圖書標籤:
  • 統計學
  • 統計學
  • 重采樣方法
  • Excel
  • 數據分析
  • 統計計算
  • 概率論
  • 統計推斷
  • 應用統計
  • 數據科學
  • 統計軟件
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具體描述

在綫閱讀本書

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,這是一份針對一本名為《Introduction to Statistics Through Resampling Methods and Microsoft Office Excel》的教科書的圖書簡介,重點在於描述其核心內容,同時避免提及該書的具體主題或方法,而是側重於統計學教育中其他普遍存在且重要的方麵,以滿足您的要求。 --- 圖書簡介:現代數據分析基礎與實踐 麵嚮新一代數據素養的綜閤指南 本書旨在為初學者和希望鞏固基礎知識的學習者提供一個全麵且實用的統計學入門體驗。在信息爆炸的時代,理解數據背後的邏輯、識彆有效論證與僞科學聲明的能力,已成為跨學科領域不可或缺的核心素養。本書的核心目標是搭建一座理論與實際應用之間的堅實橋梁,引導讀者不僅學會“計算”,更能理解“為什麼”以及“如何應用”。 構建穩固的統計思維框架 統計學不僅僅是一係列公式和檢驗方法的集閤,它更是一種嚴謹的思維方式。本書從最基礎的概率論和描述性統計入手,為讀者建立起對數據分布、集中趨勢和離散程度的直觀理解。我們相信,隻有深刻理解瞭數據的自然變異性(Variability),纔能有效進行推斷。 書中對核心概念的闡述力求清晰、直觀,避免瞭不必要的數學繁復性,轉而聚焦於概念的實際意義。我們探討瞭數據收集的倫理與實踐問題,強調瞭樣本選擇偏差(Sampling Bias)對結論有效性的決定性影響。通過對不同類型數據的深入剖析——包括分類數據、數值數據以及時間序列數據——讀者將學會如何根據數據的特性選擇最恰當的描述工具。 從描述到推斷的邏輯飛躍 本書的重點之一在於係統地引導讀者完成從描述性統計到推斷性統計的邏輯過渡。我們詳細介紹瞭參數估計和假設檢驗的基本原理。在解釋這些復雜概念時,本書采用瞭多層次的講解方式:首先是概念的直觀闡釋,其次是建立在標準統計模型基礎上的嚴謹推導,最後是實際應用中的情境模擬。 我們花費大量篇幅討論瞭中心極限定理(Central Limit Theorem)的重要性,這是推斷統計學的基石。讀者將學習如何構建置信區間,理解區間估計的意義,以及如何批判性地解讀p值。對於各種經典的檢驗方法,本書都提供瞭詳盡的步驟指南和案例分析,確保讀者能夠自信地判斷何時應使用哪種檢驗。重點討論瞭單樣本、雙樣本比較,以及方差分析(ANOVA)在處理多組比較問題中的核心地位。 掌握統計建模的藝術與科學 現代數據分析離不開對變量間關係的建模。本書係統地介紹瞭綫性迴歸分析,這是理解和預測因果關係的基礎工具。我們不僅展示瞭如何擬閤最佳擬閤綫,更深入探討瞭模型假設的檢驗——如殘差分析、多重共綫性診斷等。這種對模型診斷的強調,是區分初級使用者和專業分析師的關鍵所在。讀者將學會識彆何時綫性模型是恰當的,以及何時需要考慮更復雜的非綫性或廣義綫性模型。 此外,本書也涵蓋瞭對二元結果(如是/否、成功/失敗)的分析,引入瞭邏輯迴歸(Logistic Regression)的基本概念,為讀者未來接觸更高級的機器學習方法打下堅實的基礎。 強調實踐與數據倫理 統計學隻有在實踐中纔能真正掌握。本書的每一個章節都緊密結閤瞭現實世界中的數據案例,這些案例取自經濟學、社會學、生物科學和工程學的廣泛領域,以展示統計學方法的普適性。 我們認識到,在當今環境中,使用工具進行快速計算固然重要,但更重要的是數據處理的規範性與結果的可復現性。因此,書中對數據準備、清洗和可視化進行瞭專門的闡述,強調瞭數據預處理在整個分析流程中的關鍵地位。一個經過精心整理的數據集,其價值遠高於一個未經檢驗的復雜模型。 最終,本書旨在培養具備批判性思維的數據使用者。它不僅教授如何操作,更教導如何質疑——質疑數據來源、質疑模型假設、質疑結論的推廣範圍。通過這種全麵的學習路徑,讀者將能夠有效地溝通統計發現,參與基於證據的決策製定,並成為負責任的數據公民。本書是通往嚴謹數據科學實踐旅程的理想起點。

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