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出版者:W H Freeman & Co

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

出品人:

页数:620

译者:

出版时间:2002-7

价格:$ 179.67

装帧:HRD

isbn号码:9780716747734

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 实验设计
• 统计建模
• 统计方法
• 统计学教材
• AP统计学
• 社会科学

《数据驱动的决策艺术：现代统计学的精要与应用》 一本深入浅出、全面涵盖现代统计学核心理念、方法论及其在各领域实际应用的权威指南。 在当今这个信息爆炸、数据洪流的时代，理解和驾驭数据已不再是少数专业人士的专利，而是所有领域决策者的必备素养。《数据驱动的决策艺术：现代统计学的精要与应用》正是为此目的而生，它旨在为读者搭建一座从基础概念到前沿模型的坚实桥梁，使统计学不再是晦涩难懂的数学公式堆砌，而是成为一套强大、实用的思维工具。 本书的编写摒弃了传统统计学教材中过度依赖复杂数学推导的倾向，转而聚焦于统计学的直觉理解、方法论选择和结果解读。我们相信，真正的统计能力在于知道何时使用何种工具，以及如何准确地告诉别人你发现了什么。 第一部分：统计思维的基石——数据叙事与描述 本部分将读者引入统计学的世界，强调数据在构建有效叙事中的核心作用。我们探讨了数据的本质、收集的伦理考量以及如何将原始信息转化为有意义的洞察。 第一章：数据的生命周期与质量 深入剖析了从数据生成、采集、清洗到最终报告的全过程。我们将详细讨论不同类型数据的特征（定性与定量、离散与连续），以及数据偏差（Sampling Bias, Measurement Error）对后续分析的致命影响。本章特别强调了数据素养在现代组织中的重要性，指导读者建立对数据质量的批判性视角。 第二章：描述性统计的艺术 本章聚焦于如何用简洁、有力的方式概括数据集的特征。我们不仅仅停留在计算平均数、中位数和众数，而是深入探讨了度量集中趋势和离散程度的优劣势，并引入了箱线图（Box Plots）和直方图（Histograms）作为可视化叙事的核心工具。重点讲解了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）如何揭示数据分布的“形状”，为后续的推断性统计打下基础。 第三章：探索性数据分析（EDA）的实战指南 EDA 是统计分析的“侦探工作”。本章提供了一套系统化的 EDA 流程，指导读者在接触任何正式模型之前，通过可视化和初步汇总，发现数据中的模式、异常值和潜在关系。我们将使用大量的散点图矩阵（Scatter Plot Matrices）和配对图（Pair Plots），展示如何直观地识别变量间的相关性和异方差性。 第二部分：从样本到总体——推断性统计的严谨性 在描述数据之后，我们需要进行推断——根据有限的样本信息，对更广阔的总体做出可靠的结论。本部分严格而清晰地阐述了概率论在推断中的作用，以及建立有效统计推断的框架。 第四章：概率论与随机变量的直觉理解 摒弃复杂的微积分，本章专注于建立读者对核心概率分布的直觉认知：二项分布、泊松分布和（至关重要的）正态分布。重点阐释了中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大威力，解释了为何正态分布在推断中占据核心地位，以及它如何成为构建置信区间和进行假设检验的理论基石。 第五章：置信区间：量化不确定性 一个好的统计报告从不声称“绝对正确”，而是提供一个置信区间。本章详细讲解了如何构建和解读针对均值、比例和方差的置信区间。我们将对比 $t$ 分布、 $Z$ 分布和 $chi^2$ 分布的使用场景，确保读者能够根据样本大小和总体方差情况做出正确的选择。 第六章：假设检验的逻辑框架 本章是推断统计的核心。我们用清晰的逻辑梳理了零假设与备择假设的建立过程，以及P值的真正含义（以及常见的误解）。我们将深入探讨 I 类错误（$alpha$ 错误）和 II 类错误（$eta$ 错误），并强调统计功效（Statistical Power）的重要性。通过大量实际案例，演示如何选择恰当的单尾或双尾检验。 第三部分：变量关系的建模与预测 本部分进入统计建模的核心领域，重点介绍如何使用回归分析来量化变量间的关系，并构建可用于预测的数学模型。 第七章：简单线性回归：寻找最佳拟合线 回归分析是统计学的“瑞士军刀”。本章从最小二乘法（OLS）的几何意义入手，讲解如何解释回归系数（斜率和截距）。我们不仅关注预测的准确性，更侧重于模型诊断：如何使用残差分析来检验模型的关键假设（如线性、独立性、同方差性）。 第八章：多元回归：控制混杂因素 在现实世界中，很少有单一因素能解释所有现象。本章扩展到多元线性回归，重点讲解多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，以及虚拟变量（Dummy Variables）在处理分类预测因子时的巧妙应用。读者将学会如何构建一个既具有预测力，又具有统计学解释力的综合模型。 第九章：方差分析（ANOVA）：比较多个组别的均值 ANOVA 是在多个组别之间进行系统性比较的强大工具。本章详细解释了 F 检验背后的原理，将 ANOVA 视为一种特殊的回归模型。我们区分了单因素和双因素 ANOVA，并介绍了事后检验（Post-hoc Tests）（如 Tukey's HSD）在确定具体差异来源时的关键作用。 第四部分：超越正态——非参数方法与高级建模 并非所有数据都服从正态分布，也不是所有关系都是线性的。本部分介绍了在数据不满足严格参数假设时，如何运用更具鲁棒性的统计工具。 第十章：非参数统计：自由度更高的方法 当数据是顺序的或分布严重偏离正态时，非参数方法是首选。本章介绍了秩（Ranks）的概念，并详细讲解了如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验和 Spearman 秩相关系数等在实际分析中的应用场景，强调其在处理小样本或异常值数据时的优势。 第十一章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归 本章专注于处理分类变量之间的关系。我们将详述卡方拟合优度检验和独立性检验，帮助读者判断观察到的频率分布是否与预期一致。随后，本书引出逻辑回归（Logistic Regression），这是对二元结果（是/否、成功/失败）进行建模的关键工具，重点在于解释 Log-Odds 和 几率比（Odds Ratio） 的实际含义。 第十二章：时间序列与生存分析的初步视角 本书的最后一部分为读者打开了更专业领域的大门。我们将简要介绍时间序列数据的特性（如自相关性），以及平稳性的概念。同时，我们也会触及生存分析的基本思想，如何处理“删失数据”（Censored Data），为读者在特定领域深入学习提供理论框架。 结语：统计学的未来与伦理责任 本书最后强调，统计学不仅仅是一系列技术，更是一种严谨的决策科学。数据分析师和决策者负有解读结果、透明化过程的伦理责任。我们鼓励读者将所学知识应用于解决现实世界的复杂问题，以数据为基础，做出更公正、更有效率的判断。 《数据驱动的决策艺术》通过其丰富的图表示例、贴近实际的案例分析，以及对统计直觉的培养，确保读者不仅能“跑”出结果，更能“理解”结果，真正掌握在现代社会中驾驭数据的核心能力。

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