The Sage Dictionary of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Cramer, Duncan/ Howitt, Dennis

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2004-6

价格:$ 21.47

装帧:Pap

isbn号码:9780761941385

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计词典
• 数据分析
• 概率论
• 数学
• 研究工具
• 学术参考
• 统计方法
• 计量学
• 科学研究

《统计学者的词典》是一本旨在为统计学爱好者、学生及从业者提供全面、权威的统计学概念解析的参考书。本书不包含任何特定的研究案例或实证数据分析，而是专注于梳理和解释统计学领域的核心词汇、理论基础以及方法论。 全书围绕统计学的基本构建块展开，从最基础的“数据”（Data）概念入手，详细阐述了数据的类型（如定性数据、定量数据）、测量尺度（如名义、顺序、区间、比例）以及数据的收集与组织方式。接着，深入探讨了“描述性统计”（Descriptive Statistics）的关键工具，包括各种“度量”（Measures）和“分布”（Distributions）。在度量方面，本书会详细解释“集中趋势度量”（Measures of Central Tendency），如“均值”（Mean）、“中位数”（Median）和“众数”（Mode），并剖析它们各自的适用场景和局限性。“离散度度量”（Measures of Dispersion）则会涵盖“方差”（Variance）、“标准差”（Standard Deviation）、“极差”（Range）以及“四分位距”（Interquartile Range），解释它们如何量化数据的变异性。对于数据的分布，本书将系统介绍“频率分布”（Frequency Distribution）、“概率分布”（Probability Distribution）的概念，并着重讲解一些重要的离散和连续概率分布，例如“二项分布”（Binomial Distribution）、“泊松分布”（Poisson Distribution）、“正态分布”（Normal Distribution）及其重要性，以及“t分布”（t-Distribution）、“卡方分布”（Chi-squared Distribution）和“F分布”（F-Distribution）等在推断统计中的关键作用。 本书的另一核心部分是对“推断性统计”（Inferential Statistics）的深入解析。在这里，本书会详细介绍“抽样”（Sampling）的概念，包括不同的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）以及抽样误差（Sampling Error）的来源和影响。“参数”（Parameter）与“统计量”（Statistic）的区别与联系将被清晰界定。推理的核心在于“假设检验”（Hypothesis Testing），本书将系统介绍其基本框架，包括“零假设”（Null Hypothesis）和“备择假设”（Alternative Hypothesis）的设定，P值（P-value）的含义与解读，以及“第一类错误”（Type I Error）和“第二类错误”（Type II Error）的概念。具体的检验方法将涉及“t检验”（t-test）、“Z检验”（Z-test）、“卡方检验”（Chi-squared test）和“方差分析”（ANOVA）等，并对这些方法的适用条件和原理进行详细说明。 “估计”（Estimation）是推断性统计的另一重要组成部分。本书将详细讲解“点估计”（Point Estimation）和“区间估计”（Interval Estimation），特别是“置信区间”（Confidence Interval）的构造原理、解释方法及其在表达不确定性方面的作用。 此外，本书还将触及统计学中的其他重要概念和技术。例如，“相关性”（Correlation）与“回归”（Regression）部分，将解释“相关系数”（Correlation Coefficient）如何度量两个变量之间的线性关系强度和方向，并深入探讨“简单线性回归”（Simple Linear Regression）和“多元线性回归”（Multiple Linear Regression）模型，包括“回归系数”（Regression Coefficient）的解释、模型的拟合优度（如R方）以及残差分析（Residual Analysis）的重要性。 书中还会包含对“非参数统计”（Nonparametric Statistics）的介绍，这类方法不依赖于对数据分布的特定假设，适用于数据不满足参数检验前提条件的情况。例如，会解释“秩和检验”（Rank Sum Tests）和“符号检验”（Sign Tests）等。 统计学的方法论部分，本书会提及“实验设计”（Experimental Design）的基本原则，如“随机化”（Randomization）、“重复”（Replication）和“局部控制”（Local Control），以及不同实验设计类型（如完全随机设计、区组设计）的特点。 本书的语言力求清晰、准确，并辅以必要的数学符号和公式，但主要目标是让读者理解概念而非进行复杂的推导。每一个词条都将以清晰的定义、相关的概念解释、可能的应用场景以及其在统计学体系中的位置来构建。例如，在解释“方差”时，不仅会给出其计算公式，还会说明它如何反映数据的分散程度，以及为何在统计推断中扮演关键角色。 总而言之，《统计学者的词典》是一本旨在为读者构建扎实统计学知识体系的工具书，它像一位经验丰富的学者，耐心地为你一一解读统计学世界中的每一个重要概念，让你在面对各种统计问题时，能够有理有据，清晰明了。本书是统计学领域学习者不可或缺的参考，它提供的不是答案，而是理解问题和解决问题的方法论。

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