Elementary Statistics Using the TI-83/84 Plus Calculator pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Addison-Wesley

作者:Triola, Mario F.

出品人:

页数:936

译者:

出版时间:2007-4

价格:$ 159.70

装帧:HRD

isbn号码:9780321462572

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• TI-83
• TI-84
• Calculator
• Elementary
• Math
• Textbook
• Education
• College
• Science
• Data Analysis

《基础统计学应用：理论与实践的深度解析》 内容简介 本书旨在为统计学初学者提供一个全面且深入的统计学基础知识框架，重点在于理论概念的清晰阐述和实际应用能力的培养。它不是一本依赖特定计算器型号的指南，而是专注于构建坚实的统计学思维模式，使读者能够理解数据背后的原理，并能熟练运用各种分析工具来解决现实世界中的问题。 第一部分：统计学导论与描述性统计 本书的开篇部分首先界定了统计学的基本范畴、目标及其在现代社会中的重要性。我们探讨了总体与样本、参数与统计量等核心概念，强调了抽样在推断统计中的决定性作用。 1. 数据的类型与测量尺度： 我们详细区分了定性数据和定量数据，并深入解析了名义、顺序、区间和比例这四种测量尺度。理解数据类型是选择恰当分析方法的基石，本章通过大量的案例说明了不同尺度数据在图表展示和后续分析中的区别。 2. 数据可视化： 视觉化是理解数据集的首要步骤。本部分详尽介绍了各种描述性图形工具，包括直方图（Histogram）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plot）、箱形图（Box Plot）、条形图（Bar Chart）和饼图（Pie Chart）。我们不仅教授如何绘制这些图表，更重要的是，培养读者如何“阅读”图表——识别分布的形状（对称、偏态）、检测异常值（Outliers）以及评估集中趋势和离散程度的初步信息。 3. 集中趋势与离散程度的度量： 集中趋势的度量（均值、中位数、众数）是数据中心的体现。我们深入探讨了平均数在存在偏态数据时的局限性，并强调了中位数作为稳健性度量指标的价值。在离散程度方面，本书系统介绍了极差、方差、标准差以及变异系数（Coefficient of Variation）。对于方差的计算和解释，我们提供了详细的代数推导和直观解释，使其不仅是公式，更是数据分散程度的度量。 4. 位置的度量： 讲解了Z分数（标准分数）的概念及其在标准化数据中的应用，使读者能够比较不同尺度下数据的相对位置。此外，我们还涵盖了百分位数和四分位数（Quartiles）的计算，为后续的箱形图分析和探索性数据分析（EDA）奠定基础。 第二部分：概率论基础与离散概率分布 本部分是连接描述性统计与推断统计的桥梁，重点在于理解随机性与不确定性。 1. 概率的基本概念： 涵盖了事件、样本空间、互斥事件与非互斥事件的定义。详细阐述了加法法则和乘法法则，以及条件概率和独立事件的判断标准。贝叶斯定理作为概率更新的核心工具，也得到了清晰的阐述和多角度的案例解析。 2. 离散概率分布： 介绍了随机变量的概念。重点分析了二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）。对于二项分布，我们详细讨论了其四个必要条件，并展示了如何计算特定次数成功或失败的概率。泊松分布则被用于模拟小概率事件在特定时间或空间内发生的次数。 3. 期望值与方差的计算： 针对离散概率分布，本书教授了如何计算随机变量的期望值（平均结果）和方差（结果的波动性），这些概念直接对应于描述性统计中的均值和方差。 第三部分：连续概率分布与抽样分布 本部分过渡到连续型数据的处理，这是推断统计的核心基础。 1. 正态分布（Normal Distribution）： 被誉为统计学的“基石”。我们深入探讨了正态分布的特性，包括其钟形、对称性以及由均值和标准差完全确定的特性。标准正态分布（Z分布）的转换方法被细致讲解，读者将学习如何使用标准正态表（或现代计算工具的内部函数逻辑）来查找特定概率。 2. 抽样分布： 这是推断统计的逻辑核心。本书详细解释了中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT），阐明了无论原始总体分布如何，大样本均值的抽样分布都趋向于正态分布的原理。我们针对样本均值和样本比例的抽样分布进行了详细推导和案例演示。 第四部分：统计推断——估计 本部分开始进行从样本到总体的推断。 1. 点估计与区间估计： 区分了单一最佳估计值（点估计）与提供准确性范围（区间估计）的必要性。 2. 总体均值的置信区间： 详细讲解了在总体标准差已知和未知（使用t分布）两种情况下，如何构建和解释置信区间。重点在于理解置信水平（Confidence Level）的含义——即重复抽样过程中，估计区间包含真实参数的百分比。 3. 总体比例的置信区间： 针对分类数据，推导并应用了总体比例的置信区间公式，并讨论了样本量要求（np ≥ 10 和 n(1-p) ≥ 10）。 4. 置信区间的精确性与样本量确定： 讨论了如何通过控制误差界限（Margin of Error）来反向确定所需的样本量，以达到预期的估计精度。 第五部分：统计推断——假设检验 假设检验是统计学中用于做出决策和验证理论的关键工具。 1. 假设检验的框架： 详细介绍了原假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的构建、检验统计量、P值法（P-value approach）和临界值法（Critical Value approach）。 2. 第一类和第二类错误： 深入分析了Type I 错误（$alpha$ 错误，拒绝了真实的 $H_0$）和Type II 错误（$eta$ 错误，接受了错误的 $H_0$），以及功效（Power）的概念，强调了在实际决策中平衡这两种错误的意义。 3. 均值的单样本和双样本检验： 分别处理了总体均值已知（Z检验）和未知（t检验）的情况，并扩展到比较两个独立总体均值（以及配对样本）的检验。 4. 比例的假设检验： 针对总体比例的单样本和双样本检验进行了全面讲解。 第六部分：方差分析与卡方检验 本部分处理更复杂的分类数据和方差比较。 1. 方差分析（ANOVA）： 重点讲解了单因素方差分析（One-Way ANOVA），用于比较三个或更多独立样本的均值。详细阐述了F统计量的构造原理，即组间方差与组内方差的比值，以及如何解释F检验的结果。 2. 卡方检验（Chi-Square Tests）： 涵盖了拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test），用于检验观察到的频率分布是否符合预期的理论分布；以及独立性检验（Test for Independence），用于评估两个分类变量之间是否存在关联性。对列联表（Contingency Tables）的分析和期望频率的计算是本节的重点。 第七部分：回归分析与相关性 本书的最后部分聚焦于变量间的关系建模。 1. 相关分析： 介绍了皮尔逊相关系数（Pearson’s $r$）的计算、性质及其解释，强调相关性不等于因果关系。 2. 简单线性回归： 详细推导了最小二乘法（Least Squares Method）以确定回归线（$hat{y} = b_0 + b_1x$）。解释了回归系数 $b_1$ 的含义，以及截距 $b_0$ 的解释。 3. 模型拟合优度： 引入了决定系数（$R^2$）的概念，用于衡量模型解释的变异比例。同时，通过残差分析（Residual Analysis）来检验线性模型的假设是否成立（如线性、独立性、正态性和等方差性）。 4. 回归中的推断： 讲解了对斜率系数 $b_1$ 进行假设检验（检验是否存在线性关系）以及构建回归系数的置信区间。 总结 本书的结构严谨，从最基础的数据描述开始，逐步深入到概率论的随机性，再过渡到严谨的推断统计方法，最终涵盖了变量关系建模。全书侧重于统计学的逻辑推理、公式背后的理论意义，以及如何将这些工具应用于真实的、多变的商业、科学和社会数据集中，培养读者独立思考和批判性评估统计结果的能力。每一个新概念的引入都伴随着清晰的数学原理阐释和丰富的实际应用案例。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆