具体描述
统计学在信息科学中的应用：理论与实践的深度融合 本书聚焦于为信息专业人士，如图书馆员、档案管理员、数据策展人、信息架构师以及相关研究人员，提供一套全面、深入且实用的统计学工具箱，旨在提升他们处理、分析和解释信息世界中复杂数据的能力。 本书旨在弥合传统统计学理论与信息科学实践之间的鸿沟。信息环境的日益复杂化——从海量数字资源的检索效率评估，到用户行为模式的深入挖掘，再到信息系统的性能优化——无不依赖于坚实的量化分析基础。我们相信，一个优秀的信息专业人士不仅要精通信息组织和检索的原则，更要能够运用严谨的统计思维来指导决策、评估服务质量并揭示数据背后的深层含义。 第一部分：信息环境中的基础量化思维与数据准备 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础，重点在于将信息科学的特有场景与基础统计概念相结合。 第1章：信息专业人员的数据景观概览 本章首先描绘了当代信息环境所涉及的数据类型，包括元数据、引文数据、用户日志、文本内容、网络拓扑数据以及定量调查数据。我们将讨论数据在信息生态系统中的生命周期，强调数据采集的准确性、完整性与伦理考量。特别关注信息组织结构（如分类、标引）如何影响后续的数据采集和分析。 第2章：描述性统计在信息检索评估中的应用 描述性统计是理解数据分布的基石。本章详细阐述了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算及其在信息检索系统性能评估中的具体应用。例如，如何使用描述性统计来描述检索结果集的相关性分布、用户点击率的集中度，以及不同信息源在某个主题下的文献密度。同时，介绍图形化展示技术（直方图、箱线图、散点图）在快速洞察信息特征方面的作用。 第3章：数据清洗、转换与抽样技术的实践 原始信息数据往往充满噪声。本章深入探讨信息数据清洗的必要性，包括处理缺失值、异常值（Outliers）在引文数据中的表现，以及文本数据中的词频异常。随后，我们将讲解构建有效分析数据集所需的转换技术，如标准化（Normalization）和离差标准化（Standardization），特别是在比较不同计量体系（如引用次数与下载量）的数据时。最后，详细介绍系统性抽样（Systematic Sampling）、分层抽样（Stratified Sampling）在评估大规模数字资源集合时的优势和操作步骤。 第二部分：推断性统计：从样本到整体的科学推理 本部分转向推断性统计的核心，使信息专业人员能够基于有限的观察数据对整个信息群体做出可靠的判断。 第4章：概率论基础与信息事件的建模 本章回顾概率论的基本原理，并将其应用于信息检索的随机性。重点讨论二项分布、泊松分布在描述特定事件（如特定关键词被检索到的次数、系统故障频率）中的适用性。我们将引入条件概率和贝叶斯定理，探讨其在构建概率性信息过滤和推荐系统中的理论基础。 第5章：参数估计与置信区间的构建 理解抽样变异性是推断的基石。本章讲解点估计和区间估计，特别是置信区间（Confidence Intervals）的构建。我们将展示如何计算并解释不同信息服务指标（如用户满意度得分、信息查全率的估计值）的置信区间，从而量化评估结果的不确定性。 第6章：假设检验：评估信息系统干预效果 假设检验是评估新检索算法、新的信息组织结构或新的用户界面设计是否带来显著改进的关键工具。本章系统介绍零假设与备择假设的设定，以及I类和II类错误。我们将详细讲解t检验（用于比较两个资源组或系统版本的性能差异）和方差分析（ANOVA，用于比较三个或更多组别的影响），并强调在信息科学背景下如何正确解释P值。 第三部分：关系建模与高级分析技术 本部分深入探索变量间的复杂关系，为信息检索效果预测、用户行为建模以及信息计量分析提供先进的统计工具。 第7章：相关性分析与简单线性回归 本章专注于量化信息元素之间的线性关系。我们将分析不同信息属性（如文章长度、作者数量、被引用次数）之间的相关系数（Pearson's $r$）。随后，展开简单线性回归模型，用于预测某一信息质量指标（因变量）基于另一个指标（自变量）的变化情况，例如，预测某一主题文献的未来增长趋势。 第8章：多元回归与信息因素的综合影响 现实中的信息问题往往涉及多个相互作用的因素。本章介绍多元线性回归，用于识别和量化多个自变量（如检索时间、界面复杂度、用户知识水平）对信息获取成功率的独立影响。重点讨论模型选择、多重共线性诊断以及模型解释的注意事项。 第9章：非参数统计方法：处理非正态信息数据 并非所有信息数据都服从正态分布，尤其在用户满意度调查、日志分析等领域。本章介绍非参数检验，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验，它们在样本量较小或数据分布未知时，依然能提供可靠的统计推断。 第10章：分类数据分析与卡方检验 信息系统中的许多关键数据是分类的（如性别、资源类型、检索结果的“相关/不相关”）。本章详细介绍列联表（Contingency Tables）的构建，并专注于卡方检验（Chi-Square Test）在检验分类变量之间独立性或关联性中的应用，例如，检验特定用户群体是否倾向于使用某一特定信息检索策略。 第四部分：专业应用与统计软件实战 本部分将理论知识与信息科学的实际应用场景紧密结合，指导读者使用主流统计软件工具来执行分析。 第11章：信息计量学中的统计建模：引文分析与趋势预测 本章将统计推断应用于信息计量领域。讨论如何使用时间序列分析的基本概念来平稳化和预测学科发展趋势，以及如何利用回归模型来分析期刊影响力因子（Impact Factor）的构成和变化。重点分析特定领域文献的爆发性增长与衰退的统计特征。 第12章：用户行为与满意度调查的统计策略 针对图书馆服务评估和数字资源使用分析，本章指导如何设计具有统计学意义的问卷调查。讨论李克特量表（Likert Scale）数据的处理方法、信度和效度检验的统计基础，并演示如何利用回归模型探究影响用户满意度的关键驱动因素。 第13章：统计软件应用概览与结果的专业呈现 本章提供使用统计软件（如R、SPSS或Python的统计库）进行数据导入、清洗和模型运行的实用指导。强调的重点是结果的专业解读和可视化呈现，确保信息专业人员能够清晰、准确地向管理层或同事传达统计发现，并将量化证据转化为可操作的信息策略。 全书贯穿实际信息科学案例，旨在培养读者“像统计学家一样思考信息问题”的能力，从而在数据驱动的决策环境中，提升信息服务的科学性和有效性。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有