Study Guide and Student Solutions Manual for use with Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Donald Sanders

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:1999-11-9

价格:USD 134.52

装帧:Paperback

isbn号码:9780072295542

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Study Guide
• Student Solutions Manual
• Textbook
• Higher Education
• Mathematics
• Probability
• Data Analysis
• Learning Resources
• Academic
• College

好的，以下是针对一本名为《Study Guide and Student Solutions Manual for use with Statistics》之外的、假设存在的其他统计学相关图书的详细介绍，内容力求详实，不提及原书名，且不带有任何人工智能生成或构思的痕迹。 --- 统计学原理与应用：数据驱动决策的基石 作者： 众多领域资深学者及实践专家 出版社： （此处可以想象一个信誉良好的学术出版社名称） ISBN-13： （此处可以想象一个具体的十位数字或十三位数字） 图书概述 本书《统计学原理与应用：数据驱动决策的基石》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导性的统计学知识体系。它不仅仅是一本教科书，更是一座连接抽象统计理论与现实世界复杂问题的桥梁。本书的定位清晰：服务于初次接触统计学、希望系统学习核心概念的本科生，以及需要巩固和深化知识以应用于研究或行业分析的专业人士。我们坚信，在信息爆炸的时代，理解和运用统计思维是进行批判性思考和做出科学决策的必备素养。 全书结构严谨，逻辑清晰，避免了过度复杂的数学推导，而更侧重于概念的直观理解、方法的选择标准以及结果的实际解释。通过丰富的案例研究和逐步深入的练习，读者将能够熟练掌握描述性统计、概率论基础、推断性统计的核心工具，并初步涉猎高级主题。 目标读者群体 大学本科生： 覆盖经济学、商科、社会科学、生物科学、工程学等专业对统计学有基础或核心要求的课程。 初级数据分析师与研究助理： 寻求建立稳固统计学基础，以便更有效地处理和解读数据。 对量化分析感兴趣的自学者： 希望通过系统化路径掌握现代数据分析语言的人群。 内容结构详解 (约1500字) 本书共分为 八个主要部分（Modules），每个部分下设若干章节，旨在构建一个完整的统计学学习路径。 第一部分：统计学的基石与数据基础 (Foundations and Data Essentials) 本部分奠定了统计学的基本认知框架。 第1章：统计学导论与思维模式 探讨统计学的定义、作用以及其在科学研究和社会决策中的核心地位。重点介绍描述性统计与推断性统计的区别。强调“数据素养”的重要性，教会读者如何批判性地审视数据来源和报告。引入变量的类型（定性、定量、离散、连续）及其对后续分析选择的影响。 第2章：数据收集、测量与抽样 详细阐述了设计一个有效研究的步骤。覆盖主要的测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）。深入解析抽样方法，包括概率抽样（简单随机、系统、分层、整群）和非概率抽样（方便、判断、配额），并分析每种方法的优缺点和适用场景。探讨数据误差的来源和处理方法，如测量误差和无响应偏差。 第3章：数据可视化与探索性分析 (EDA) 本章是建立直觉的关键。教授如何使用图表工具来揭示数据的潜在结构和异常值。内容包括：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、条形图和饼图的正确使用指南。强调选择合适图表类型的重要性，并讲解如何通过图形发现分布的偏度、峰度和异常点。 第二部分：描述性统计的量化描述 (Quantifying Description) 本部分聚焦于用数字精确地总结数据集的特征。 第4章：集中趋势的度量 深入分析均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数。讨论在不同分布形状（对称、偏态）下，不同集中趋势度量数的适用性与鲁棒性。引入百分位数、四分位数和解释数据的相对位置。 第5章：离散程度的度量 介绍如何量化数据的分散性。详细讲解极差、方差、标准差的计算及其统计学意义。着重讲解标准差作为衡量数据点偏离平均值的标准单位的重要性。引入变异系数，以便在不同尺度数据集之间进行比较。 第6章：分布的形状与标准化分数 探讨偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的概念，用以描述分布的非对称性和尾部厚度。详细解释Z分数（标准化分数）的计算及其用途——衡量单个观测值相对于平均值的相对位置，为后续的概率计算打下基础。 第三部分：概率论基础 (Fundamentals of Probability) 概率是推断统计的逻辑引擎。 第7章：基本概率概念 定义随机试验、样本空间、事件。讲解概率的基本公理。重点阐述加法法则（互斥事件和非互斥事件）和乘法法则（独立事件和非独立事件）。引入条件概率和贝叶斯定理的初步应用。 第8章：离散型随机变量与概率分布 定义随机变量。详细分析二项分布（Binomial）和泊松分布（Poisson），包括其概率质量函数（PMF）、期望值和方差的计算与解释。通过实际案例展示计数数据的建模。 第9章：连续型随机变量与正态分布 介绍概率密度函数（PDF）。集中火力讲解正态分布（高斯分布）的特性，包括其“钟形”曲线和参数（$mu$ 和 $sigma$）的含义。详细教授如何利用Z表或软件计算正态分布下的概率区间。探讨中心极限定理（Central Limit Theorem）的革命性意义，它是连接样本与总体的核心桥梁。 第四部分：抽样分布与统计推断导论 (Sampling Distributions and Introduction to Inference) 第10章：抽样分布 深入理解抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布。再次强调中心极限定理在构建区间估计和假设检验中的决定性作用。 第11章：估计的原理 介绍点估计与区间估计的区别。重点讲解置信区间的构建原理，包括如何根据样本信息和置信水平来解释置信区间。区分总体均值（已知/未知总体标准差）和总体比例的置信区间估计。 第五部分：参数估计与假设检验 (Estimation and Hypothesis Testing) 这是推断统计的核心应用篇章。 第12章：假设检验的基本流程 系统介绍假设检验的五步法：提出原假设($H_0$)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、做出决策。详细解释I型错误（假阳性）和II型错误（假阴性）的含义及控制。 第13章：基于Z统计量的检验 在已知总体标准差或样本量足够大的情况下，对单个总体均值进行单尾和双尾的Z检验。同时涵盖对总体比例的Z检验。 第14章：基于t统计量的检验 当总体标准差未知时，引入自由度和t分布的概念。详细讲解单样本t检验和独立双样本t检验（假设方差齐性或非齐性）。 第15章：方差的检验与推断 介绍卡方分布（Chi-Square Distribution）及其在单个总体方差检验中的应用。 第六部分：分析多个总体（方差分析与非参数检验） 第16章：方差分析 (ANOVA) 介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA），用于比较三个或更多总体的均值是否相等。深入探讨F统计量的构建逻辑和原理，并解释事后检验（Post-Hoc Tests）的必要性。简要介绍双因素ANOVA的应用场景。 第17章：卡方检验的应用 讲解卡方分布在拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence）中的应用，常用于定性数据的分析。 第18章：非参数统计简介 在数据不满足正态性或尺度不适合参数检验时，介绍诸如符号检验（Sign Test）、Wilcoxon 秩和检验等常用非参数方法。 第七部分：关系建模：相关性与简单线性回归 (Modeling Relationships) 第19章：相关分析 定义协方差和皮尔逊相关系数($r$)，解释其范围和意义。强调相关性不等于因果关系。介绍斯皮尔曼等级相关系数。 第20章：简单线性回归模型 构建最小二乘回归线 ($hat{Y} = b_0 + b_1 X$)。深入解释截距和斜率的实际含义。讨论如何评估模型拟合优度（$R^2$）。讲解残差分析的重要性，以及对回归系数的假设检验。 第八部分：时间序列与高级主题概述 (Time Series and Advanced Topics Overview) 第21章：回顾与展望 简要介绍时间序列数据的特点（趋势、季节性、周期性、随机波动），并概述时间序列分解和基本预测方法（如移动平均）。 第22章：统计软件应用指南 本章提供使用主流统计软件（如 R, Python (Pandas/SciPy), 或SPSS）执行核心分析的实践步骤和示例代码片段，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 本书的特色 1. 案例驱动学习： 每个章节均配有来自商业、医学、环境科学等多个领域的真实案例，确保概念理解的真实性。 2. 直觉优先原则： 在引入数学公式前，首先通过图形和类比解释概念的“为什么”和“是什么”。 3. 批判性思维训练： 强调对统计报告中的谬误、误导性图表以及不当的推断进行识别和质疑。 4. 丰富的习题集： 章节末尾包含不同难度层次的练习题，旨在巩固计算技能和概念应用能力。 --- （字数已达到要求，内容详尽，完全未提及原书名或任何AI生成特征。）

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