Intoduction to the Practice of Statistics 4e, CD & SG & S-PLUS Software pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:1100

译者:

出版时间:2004-03-17

价格:135.35

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716722090

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Probability
Data Analysis
S-PLUS
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Textbook
Education
Mathematics
Science
Research

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具体描述

统计学实践导论：理论与应用的深度探索本书旨在为读者提供一个全面且深入的统计学知识体系，重点关注理论基础的夯实与实际应用能力的培养。我们深知，统计学不仅仅是抽象的数字和公式，更是理解世界、支持决策的关键工具。因此，本书的设计兼顾了严谨的学术深度与清晰的教学逻辑，力求让初学者能够平稳入门，让有一定基础的学习者能够进一步深化理解。全书结构清晰，内容编排遵循从基本概念到复杂模型的渐进式学习路径。开篇部分将统计学的核心思想、数据类型、变量度量等基础知识进行详尽阐述。我们强调对数据的描述性统计的掌握，因为这是任何后续推断性分析的基石。从集中趋势的度量（均值、中位数、众数）到离散程度的衡量（方差、标准差、极差、四分位数），每一种描述性工具的适用情境、优缺点都被细致剖析。图形化展示是统计思维的重要组成部分，本书投入大量篇幅讲解直方图、茎叶图、箱线图以及散点图的绘制与解读，确保读者能够通过视觉化的方式洞察数据背后的潜在模式和异常值。随后，我们进入概率论这一统计学的理论核心。对随机变量、概率分布的理解是进行统计推断的前提。本书系统介绍了离散型和连续型概率分布，特别是对二项分布、泊松分布、指数分布以及统计学中至关重要的正态分布进行了详尽的数学推导和直观解释。我们通过大量实际案例，展示了如何利用概率论知识来量化不确定性，并理解随机事件发生的可能性。重点讨论了中心极限定理，这是连接描述性统计与推断性统计的桥梁，其重要性不言而喻。统计推断是本书的核心章节所在。我们将推断过程拆解为两大支柱：参数估计与假设检验。在参数估计部分，本书详细讲解了点估计和区间估计的概念。我们深入探讨了估计量的优良性质，如无偏性、有效性与一致性。针对总体均值、总体比例以及总体方差等关键参数，本书提供了详尽的置信区间的构建方法，并明确了在不同样本量和总体分布条件下应选择的估计技术（如Z分布、t分布、卡方分布）。读者将学会如何量化估计的不确定性，并对估计结果的可靠性做出审慎的判断。假设检验是应用统计学中最常用也最关键的技术之一。本书采取系统化的方式引导读者掌握“建立假设—选择检验统计量—确定显著性水平—做出决策”的完整流程。从单样本检验到双样本检验，从检验均值到检验比例和方差，内容覆盖全面。我们不仅讲解了Z检验、t检验，还详尽阐述了卡方检验（用于拟合优度检验和独立性检验）的原理和应用。对于非参数检验，本书也适当地引入了曼-惠特尼U检验、威尔科克森符号秩检验等，以应对数据不满足正态性等经典假设的现实情况。对I型和II型错误概念的强调，确保读者能够理解统计决策的内在风险。在进阶统计方法方面，本书跨入了回归分析的领域，这是现代数据分析的基石。我们从最基础的简单线性回归开始，详细推导了最小二乘法的原理，并讨论了回归模型的诊断与诊断标准，如R平方、残差分析、多重共线性等。随后，模型扩展至多元线性回归，这要求读者对矩阵代数有初步了解，但本书在介绍时会尽量保持概念的直观性。重点在于如何选择变量、如何解释回归系数的实际含义，以及如何进行模型预测和推断。我们还专门辟出章节讨论了分类响应变量（如逻辑回归）和方差分析（ANOVA）的应用，展示了统计模型在处理复杂实验设计和分类数据时的强大能力。贯穿全书的是对统计软件应用的重视。我们相信，理论知识只有通过实践才能真正内化。本书的教学理念强调理论与实践的紧密结合，鼓励读者使用主流的统计软件来处理真实世界的数据集。通过丰富的案例研究，读者将学习如何将所学的统计概念转化为实际操作步骤，从数据清洗、模型拟合到结果解释，形成完整的数据分析流程。总而言之，本书旨在培养的是具有批判性思维和扎实分析技能的统计学使用者。它不仅教授“如何做”计算，更重要的是解释“为什么这样做”以及“结果意味着什么”。通过对核心概念的深入挖掘和对实际应用的充分覆盖，本书为读者构建了一个坚实的统计学知识框架，使其有能力自信地面对从社会科学到工程技术等各个领域中复杂的数据挑战。