Advanced Statistics from an Elementary Point of View pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Press

作者:Michael J Panik

出品人:

页数:824

译者:

出版时间:2005-10-28

价格:USD 133.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780120884940

丛书系列:

图书标签:

• Theory
• Stat
• 统计学
• 高等统计学
• 概率论
• 数理统计
• 统计建模
• 数据分析
• 学术研究
• 数学
• 统计方法
• 进阶学习

《统计学：概念、方法与应用》 内容概要： 《统计学：概念、方法与应用》是一本旨在为广大读者，特别是统计学初学者以及希望系统梳理统计学知识的从业者，提供坚实理论基础与丰富实践指导的教材。本书不同于市面上众多只侧重于公式推导或软件操作的著作，它将统计学的核心思想、关键方法以及实际应用融为一体，力求让读者在理解“为什么”和“怎么做”的同时，更能体会到统计学在解决现实问题中的强大力量。 本书的结构设计严谨且富有逻辑性，从最基础的统计概念入手，逐步深入到复杂的数据分析技术。我们将从数据的基本类型和描述性统计开始，介绍如何有效地收集、整理和呈现数据，包括各种图表（如直方图、散点图、箱线图）的绘制与解读，以及均值、中位数、标准差等常用统计量的计算与意义。这一部分旨在培养读者对数据的初步感知能力，为后续的学习打下坚实的基础。 紧接着，本书将重点探讨概率论的基础知识，这是统计推断的基石。我们将深入浅出地讲解概率的基本概念、随机变量、概率分布（包括二项分布、泊松分布、正态分布等）的特性以及期望与方差的计算。理解概率的精髓，将帮助读者理解随机现象的规律性，并为理解推断统计中的不确定性提供理论支撑。 本书的核心内容之一是统计推断。我们详细阐述了参数估计和假设检验的原理与方法。在参数估计方面，我们将讲解点估计和区间估计，特别是置信区间的构造与解释，帮助读者理解如何根据样本信息去推断总体的未知参数，并量化估计的可靠性。在假设检验方面，本书将系统介绍不同类型的假设检验（如t检验、卡方检验、F检验等）的步骤、逻辑和适用条件，以及P值的概念和解读。通过大量的案例分析，读者将学会如何运用假设检验来验证科学研究中的猜想或决策中的假设。 为了应对现实世界中数据分析的复杂性，本书还专门开辟了章节来讨论回归分析。我们将从最简单的简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归。读者将学习如何建立回归模型，理解回归系数的含义，进行模型诊断，并学会如何解释回归结果以预测变量之间的关系，并从中提取有价值的洞见。此外，我们还将简要介绍非线性回归和逻辑回归等更高级的回归模型，为读者提供进一步探索的思路。 除了上述核心内容，本书还涵盖了方差分析（ANOVA），这是一种用于比较两个或多个组均值是否存在显著差异的统计技术。我们将详细介绍单因素方差分析和多因素方差分析的原理、计算过程和结果解释，以及如何利用ANOVA进行实验设计和数据分析。 本书的另一大亮点在于其丰富的应用案例。统计学的真正价值体现在它解决实际问题的能力。《统计学：概念、方法与应用》选取了来自不同领域（如商业、医学、社会科学、工程技术等）的典型案例，将理论知识与实际应用场景紧密结合。每一个案例都经过精心设计，旨在帮助读者理解特定统计方法是如何被应用于解决现实问题的，以及如何解读分析结果并指导决策。例如，在商业领域，我们会展示如何利用回归分析预测销售额；在医学领域，我们会讲解如何运用假设检验来评估新药的疗效；在社会科学领域，我们会用方差分析来比较不同教育方法对学生成绩的影响。 在编写过程中，我们始终坚持“由浅入深，循序渐进”的原则，避免使用过于抽象或晦涩的数学语言，而是通过直观的解释、生动的比喻和详实的图表来帮助读者理解。同时，本书也注重培养读者的批判性思维，鼓励读者在分析数据时保持警惕，认识到统计分析的局限性，并避免对统计结果的误读和滥用。 为了方便读者学习，本书在每章的末尾都提供了习题，涵盖了从概念理解到实际应用的不同难度，帮助读者巩固所学知识。此外，书中还穿插了“思考题”和“拓展阅读”，鼓励读者深入思考，并为对特定主题感兴趣的读者提供进一步学习的方向。 《统计学：概念、方法与应用》不仅是一本教科书，更是一位统计学领域的向导，旨在帮助读者建立起对统计学的全面认知，掌握统计分析的基本工具，并最终能够自信地运用统计学来理解和改变世界。无论您是即将踏入统计学殿堂的学生，还是希望提升自身数据分析能力的职场人士，本书都将是您不可多得的良伴。 详细章节内容概述（非本书实际目录，仅为内容说明）： 第一部分：数据与描述 第一章：统计学的世界 统计学的定义与作用 统计学在不同领域的应用前景 统计学研究的基本流程 数据收集的基本原则与方法 变量的类型：定性变量与定量变量 第二章：数据的整理与可视化 频数分布表的设计与解读 定性数据的可视化：条形图、饼图 定量数据的可视化：直方图、频率多边形、累积频率曲线 衡量数据集中趋势的指标：均值、中位数、众数 衡量数据离散程度的指标：极差、四分位距、方差、标准差 异常值检测与处理 第三章：多变量数据的初步探索 数据的分组与交叉分类 散点图：揭示变量间的关系 箱线图：比较多组数据的分布特征 相关系数的计算与初步解读 第二部分：概率论基础 第四章：概率的基本概念 随机试验、样本空间与事件 概率的定义与性质 条件概率与独立性 全概率公式与贝叶斯定理 第五章：随机变量与概率分布 离散型随机变量与概率质量函数 连续型随机变量与概率密度函数 期望与方差的计算与解释 常见的离散型概率分布：二项分布、泊松分布 常见的连续型概率分布：均匀分布、指数分布、正态分布 正态分布的性质与应用 第三部分：统计推断 第六章：参数估计 点估计的性质：无偏性、有效性、一致性 最大似然估计法简介 区间估计的概念 单个总体的均值置信区间（已知方差与未知方差） 单个总体的比例置信区间 两个总体的均值之差置信区间 两个总体的比例之差置信区间 第七章：假设检验的基本原理 假设检验的基本步骤 原假设与备择假设的设定 检验统计量与拒绝域 P值的概念与解读 第一类错误与第二类错误 检验的功效 第四部分：常用统计方法 第八章：单样本与两样本假设检验 单个总体均值的Z检验与t检验 单个总体比例的Z检验 两个独立样本均值的t检验 配对样本均值的t检验 两个独立样本比例的Z检验 第九章：方差分析（ANOVA） 方差分析的基本思想 单因素方差分析：原理、计算与结果解释 多重比较（事后检验） 双因素方差分析：原理与应用 第十章：卡方检验 拟合优度检验：检验观测频数是否符合理论分布 独立性检验：检验两个分类变量是否相互独立 同质性检验 第五部分：回归分析 第十一章：简单线性回归 回归模型的基本概念 最小二乘法：参数估计 回归系数的解释 模型的拟合优度：决定系数 残差分析：模型诊断 回归系数的显著性检验 第十二章：多元线性回归 多元线性回归模型 参数估计与解释 模型的整体显著性检验 变量选择 多重共线性问题 第十三章：回归分析的拓展 非线性回归简介 逻辑回归：用于二分类因变量的分析 时间序列分析基础（简述） 第六部分：统计应用与展望 第十四章：统计在不同领域的应用案例 商业决策中的统计应用（市场分析、产品定价） 医学研究中的统计应用（临床试验、流行病学） 社会科学研究中的统计应用（民意调查、教育评估） 工程技术中的统计应用（质量控制、性能测试） 第十五章：统计分析的局限性与伦理考量 数据偏差与抽样误差 统计显著性与实际意义 避免数据误读与欺骗 统计分析中的伦理责任 第十六章：统计软件入门与高级话题预览 常用统计软件（如R, Python, SPSS）的简要介绍 对机器学习、大数据分析等前沿领域的初步展望 《统计学：概念、方法与应用》将以清晰的语言、丰富的图示、贴近实际的案例，陪伴读者一同探索统计学的奥秘，掌握科学的数据分析方法，从而在日益复杂的数据时代中，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，简直像跟随一位经验丰富、耐心至极的导师进行一对一辅导。我过去尝试过几本统计学的教材，它们往往在第三章左右就开始用大量的矩阵代数和微积分来“展示实力”，结果就是我不得不停下来查阅大量的预备知识，学习效率直线下降。然而，这本书的编排逻辑简直是教科书级别的典范。它似乎非常清楚读者的知识盲区在哪里，总能在最关键的转折点提供恰到好处的数学铺垫，既保证了推导的严谨性，又不会让读者感到突兀。比如，在讲解假设检验的功效分析时，它并没有直接抛出复杂的积分公式，而是先用图示和实际情景模拟，让我们直观地看到“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的成本差异，这种“先知其然，再求其所以然”的教学方法，让我对统计推断的哲学基础有了更深刻的体悟。书中的习题设计也十分精妙，它们不是那种纯粹的计算题，而是引导性的思考题，很多题目需要你结合实际数据背景去设计实验或解释结果，这极大地培养了我的批判性思维和应用能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，绝不仅仅体现在它所传授的知识本身，更在于它对读者思维方式的重塑上。在读完最后的几章，特别是关于非参数方法和模型诊断的部分后，我发现自己看待数据的角度发生了根本性的变化。过去，我总是习惯于“找到一个模型，然后用它来拟合数据”；而现在，我更倾向于“审视数据的内在结构，然后选择或构建最能反映其特性的工具”。这本书成功地教会了我一种健康的怀疑精神——永远不要完全相信任何一个模型，要始终关注残差的模式、假设的有效性以及模型的局限性。它不是教你如何成为一个“公式的搬运工”，而是如何成为一个“理性决策者”。这种将严谨的数学工具与批判性的实践精神相结合的教育理念，是这本书最宝贵的财富。它让我明白，统计学不是一门关于计算的学科，而是一门关于不确定性、关于证据权衡的艺术与科学。对于任何希望将统计学真正应用于复杂现实世界问题的人来说，这本书都是一份不可多得的、能让你从根本上提升认知水平的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在是太吸引人了，那种深邃的蓝色背景上点缀着细密的数学符号，像一片星空，让人忍不住想一探究竟。我原本以为“Advanced Statistics”这个名字会让人望而却步，但“from an Elementary Point of View”这几个字像一盏明灯，瞬间点亮了我对统计学学习的希望。我一直觉得，要真正理解高深的理论，必须先建立一个坚实而直观的基础。这本书似乎就是为我这样既渴望深入探索又害怕迷失在复杂公式中的人量身定做的。拿到书后，我迫不及待地翻开了第一章，里面的叙述方式果然如我所料的清晰流畅，完全没有那种拒人于千里之外的学术腔调。作者似乎非常擅长把那些抽象的概念，通过生活中的简单例子娓娓道来，比如用抛硬币的概率来解释大数定律，用日常决策中的权衡来引入贝叶斯推断的框架。这种循序渐进的讲解，让我感到自己每翻过一页，都在稳步地向统计学的核心迈进，而不是被一堆复杂的数学符号淹没。我尤其欣赏它在引入新概念时所花费的心思，总是先给出直觉上的理解，然后再逐步引入形式化的定义，这极大地减轻了初学者的心理压力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我读到关于高维数据分析和机器学习基础的那几个章节时，我简直要给作者鼓掌了。现在很多统计学书籍在讲完线性回归之后，就似乎进入了另一个完全不同的领域，知识的衔接显得非常生硬。这本书的厉害之处在于，它成功地将经典的统计推断理论与现代数据科学中的核心技术巧妙地融合在了一起。它没有将这些新领域视为完全独立的知识体系，而是将其视为对经典模型的自然延伸和扩展。比如，在讨论正则化（Lasso/Ridge）时，它不是简单地介绍公式，而是回溯到最小二乘法的方差-偏差权衡问题上，解释正则化是如何从统计学的角度出发来解决过拟合的根本矛盾的。这种宏观的视角和深度的联系，让我明白，所谓的“新”统计方法，其实是建立在稳固的经典基石之上的创新。这不仅仅是一本“怎么做”的书，更是一本“为什么这么做”的哲学指南，它重塑了我对统计学边界的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧，我必须点个赞。在这个电子书横行的时代，拥有一本实体书的阅读体验是无可替代的，而这本书的书本质量简直是工业艺术品。纸张的质感厚实，油墨的清晰度极高，即便是那些密集的公式和复杂的图表，也丝毫没有出现重影或模糊的情况。更重要的是，它在细节处理上体现了对读者的尊重。页边距留得恰到好处，方便我在空白处进行批注和推导补充，这对于我这种喜欢动手演算的读者来说简直太重要了。有些教材为了省空间，恨不得把公式挤在角落里，让人看得眼睛生疼，但这本书的版面设计非常舒展，给人一种沉浸式的、不被打扰的阅读体验。我甚至发现，作者在每章末尾都附带了一个简短的“历史背景回顾”，介绍某个重要统计思想的诞生过程，这些小小的花边信息，让枯燥的理论学习增添了一份人文色彩，使得学习过程不再是纯粹的智力劳动，而更像是一场探索人类理性思维历史的旅程。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆