Basic Practice of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W H Freeman & Co

作者:Moore, David S.

出品人:

页数:700

译者:

出版时间:2006-8

价格:$ 196.34

装帧:HRD

isbn号码:9780716774785

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 统计方法
• 实验设计
• R语言
• SPSS
• 生物统计
• 社会统计

探索数据世界的无限可能：一本关于统计思维与实践的指南 本书旨在为读者提供一个全面、深入且贴近实际的统计学学习体验。我们相信，统计学并非枯燥的公式堆砌，而是理解我们周围复杂世界的一把强有力钥匙。本书的核心目标是培养读者建立“统计思维”的能力，即在面对不确定性、噪音和海量信息时，能够清晰地识别问题、设计合理的收集方案、审慎地分析数据，并最终做出基于证据的合理推断。 第一部分：统计学的基石与描述性工具 我们将从最基本的概念入手，奠定坚实的理论基础。首先，我们会详细阐述总体与样本的区别与联系，解释抽样的重要性，并介绍各种抽样方法，从经典的简单随机抽样到更复杂的系统抽样和分层抽样。理解如何从一个代表性的样本中获得对整个总体的洞察，是统计实践的起点。 接着，我们进入描述性统计的世界。数据形态千变万化，如何用简洁的语言概括其特征至关重要。本书将详尽讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，以及离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位距）。我们不仅会展示如何计算这些数值，更会深入探讨它们背后的含义——为什么在存在极端值时，中位数比均值更具稳健性？ 为了更好地可视化和理解数据分布，本书花费大量篇幅介绍图形化工具。从简单的直方图、茎叶图，到用于比较多个组别的箱线图，再到探索两个变量间关系的散点图，每一种图形都有其特定的信息传达目标。我们将引导读者学会“阅读”图形，识别潜在的偏态、离群点和相关模式，并避免常见的图形误读陷阱。 第二部分：概率论——不确定性世界的逻辑 概率论是推断统计的数学骨架。本部分将逐步构建读者的概率推理能力。我们从基本概率概念开始，如样本空间、事件、互斥事件等，并系统介绍概率的加法法则和乘法法则。 随后，重点关注随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散变量，我们将深入剖析二项分布和泊松分布，理解它们分别适用于描述成功与失败的重复试验和单位时间内的稀有事件。对于连续变量，正态分布（高斯分布）的地位无可替代，本书将详细解释其特性，并展示如何利用Z分数进行标准化，以及查找标准正态分布表。 概率部分的高潮在于中心极限定理 (CLT)。我们将用直观的案例和图示解释这一统计学的“奇迹”——为什么无论原始总体分布如何，大样本的均值分布都会趋近于正态分布。CLT是连接描述性统计和推断统计的桥梁。 第三部分：推断统计的艺术与科学 在掌握了概率工具后，我们便能迈入统计推断的核心领域。推断统计的目标是从样本信息推断总体的特征。 首先，我们需要掌握点估计和区间估计。点估计提供了一个最佳的单个值预测，但我们必须认识到估计量的误差。因此，置信区间的概念应运而生。本书将详细讲解如何针对总体均值和总体比例构建各种置信区间，并强调置信水平（如95%）的真正含义——即重复抽样100次，其中约95次构造出的区间会包含真实的总体参数。 其次，是假设检验的完整流程。这是一个严谨的决策过程： 1. 建立假设：明确提出原假设($H_0$)和备择假设($H_a$)。 2. 选择检验统计量：根据数据类型和样本量选择合适的检验（如Z检验、t检验）。 3. 确定P值：理解P值作为“在原假设成立的条件下，观察到当前或更极端结果的概率”的深刻含义。 4. 做出决策：根据P值与显著性水平($alpha$)的比较，决定是拒绝还是无法拒绝原假设。 我们将系统介绍针对单个总体均值、两个总体均值差异、单个总体比例、两个总体比例差异的t检验和Z检验。此外，我们还将涵盖配对样本t检验，用于处理重复测量数据。 第四部分：探索更复杂的关系与模型 统计学远不止于均值和比例的比较。本部分将引导读者探索变量间的相互依赖性。 卡方检验 ($chi^2$) 是分析分类数据关系的关键工具。我们将详细介绍拟合优度检验（检验数据是否符合某一理论分布）和独立性检验（检验两个分类变量是否相互关联）。 随后，我们进入简单线性回归分析。本书将揭示如何建立一个线性模型来描述一个连续响应变量（Y）如何受到一个连续预测变量（X）的影响。我们将解释最小二乘法的原理，解读回归系数的含义，并学习如何评估模型的拟合优度——决定系数 ($R^2$)。更重要的是，我们将学习如何对回归模型进行残差分析，以确保模型假设得到满足，并对预测结果的可靠性进行推断。 第五部分：方差分析与非参数方法 当我们需要比较三个或更多组别的均值时，方差分析 (ANOVA) 成为首选工具。我们将详细介绍单因素方差分析的原理，理解F统计量的意义，并探讨其与多个t检验之间的关系及优势。 最后，考虑到现实世界中数据并非总是服从完美的正态分布，我们提供了一套非参数统计方法的介绍。这些方法在数据呈明显偏态或样本量极小时尤为有用，例如Wilcoxon 秩和检验和Kruskal-Wallis H 检验。 本书的特色与学习路径： 本书强调“动手实践”和“批判性思考”。每章都包含丰富的真实世界案例，这些案例来自商业、医学、社会科学和工程学等多个领域，旨在展示统计学在实际问题解决中的应用。我们确保每一个关键概念都配有清晰的逐步推导和计算示例。此外，本书鼓励读者使用现代统计软件（如R或Python库）进行数据分析，但同时坚守对基本公式和原理的深入理解，确保读者在面对没有软件支持的场景时，依然能够运用统计智慧。 通过系统学习本书内容，读者将不再是统计概念的旁观者，而是能够自信地收集、分析数据，并用数据驱动的论据来支持决策的实践者。

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