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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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作为一名对数据科学领域充满好奇的学习者，我一直在寻找能够帮助我建立起扎实统计学基础的资源。《The Sage Dictionary of Statistics》这个名字让我眼前一亮，它暗示着一本内容丰富、涵盖面广的参考书。我最看重的是它在解释统计概念时的深度和广度。我希望它不仅仅是简单地罗列定义，而是能够深入探讨每个概念背后的数学原理，同时又能将其与实际的数据科学应用联系起来。例如，在讨论采样方法时，我希望它能详细介绍各种抽样技术的优缺点，以及在不同数据场景下如何选择最有效的抽样策略。我也对书中关于数据可视化和探索性数据分析（EDA）的部分抱有很高的期望，因为我深知良好的可视化能够帮助我们更好地理解数据。如果书中能提供一些关于如何选择合适的图表类型，以及如何通过可视化发现数据中的模式和异常值的建议，那将对我非常有帮助。总的来说，我希望这本书能够成为我学习数据科学过程中的一个重要支撑，帮助我建立起对统计学的深刻理解，并能够将其有效地应用于实际的数据分析项目中。

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我最近迷上了统计学，总想找一本能够系统性地梳理概念的书，同时又能给我带来一些新颖的视角。《The Sage Dictionary of Statistics》这个书名倒是挺吸引人的，听起来像是一本既权威又全面的参考工具，能够帮助我这个初学者快速建立起扎实的知识框架。我特别期待它在解释那些抽象的统计概念时，能够用通俗易懂的语言，再结合一些实际的例子，这样我才能更好地理解那些公式和理论的背后意义。毕竟，很多时候统计学给人的感觉就是枯燥和难以接近，我希望这本书能够打破这种刻板印象，让我觉得统计学其实是可以很有趣、很有用的。尤其是那些关于概率、假设检验、回归分析之类的基础内容，如果能有清晰的脉络和深入浅出的讲解，那对我来说就太有帮助了。我甚至想象着，这本书也许能引导我发现一些新的研究方向，或者在解决实际问题时，能够运用更科学的方法。总之，我希望这本书能够成为我统计学学习道路上的一个可靠的伙伴，引领我一步步深入这个迷人的领域。

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说实话，作为一名在工作中偶尔会接触到数据分析的非统计学专业人士，我常常感到力不从心。很多时候，面对报告中的图表和数据，我只能理解表面的信息，却无法深入挖掘其背后的含义。《The Sage Dictionary of Statistics》这个名字听起来就像是为我这样的群体量身打造的，一本能够快速查阅、解决疑惑的“百科全书”。我期待它能够提供那些我日常工作中经常会遇到，但又容易混淆的统计术语的清晰定义和解释。比如，我经常会听到“p值”、“置信区间”这些词，但它们到底代表什么，在实际应用中有什么意义，我总是模棱两可。如果这本书能够像字典一样，条理分明地解释这些概念，并且提供一些简洁明了的应用场景，那无疑能大大提升我的工作效率和数据解读能力。我也希望它能够涵盖一些进阶的概念，让我有机会了解更多关于数据建模、因果推断等方面的内容，从而在工作中做出更明智的决策。我需要的是一本实用、高效的书，能够帮助我填补知识的空白，让我不再害怕面对复杂的数据。

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我一直认为，一本好的统计学书籍，不仅要教你“是什么”，更要教你“为什么”以及“怎么用”。《The Sage Dictionary of Statistics》这个名字，听上去像是能够满足我这种需求的“权威指南”。我特别期待它在处理那些看似简单却容易被忽略的细节时，能够做得非常到位。比如，在讲解均值、中位数、众数这些基本概念时，我希望它能深入阐述它们各自的特点，以及在什么情况下选择使用哪种度量。我也对书中关于数据分布的讨论非常感兴趣，例如正态分布、偏态分布等，希望它能清晰地解释这些分布的特征，以及它们对统计推断的影响。另外，我非常关注书中是否会探讨统计学中的一些悖论和陷阱，例如辛普森悖论，以及如何避免在数据分析中陷入这些误区。如果这本书能够通过生动有趣的案例，教会我如何批判性地看待统计结果，并做出更合理的判断，那将是对我最大的帮助。我希望这本书能让我真正理解统计学的精髓，并将其内化为自己的思维方式。

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我一直认为，统计学是科学研究的基石，无论是哪个学科，都离不开严谨的数据分析。因此，一本高质量的统计学参考书对我来说至关重要。《The Sage Dictionary of Statistics》这个书名，听起来就有一种学术上的严谨和权威感。我非常好奇它将如何处理那些复杂的统计模型和理论。我期待它能够提供对各种统计方法的深入剖析，包括它们的原理、适用范围以及局限性。例如，对于回归分析，我希望它能详细解释不同类型的回归模型（线性、逻辑斯蒂等）之间的区别，以及如何选择最适合的模型。另外，对于假设检验，我希望它能清晰地阐述各种检验方法的逻辑，以及如何正确解读检验结果。我也期望这本书能够涉及一些现代统计学的前沿内容，比如机器学习中的统计学原理，或者贝叶斯统计学的思想。如果它还能提供一些关于如何避免统计学误用和滥用的指导，那就更完美了。总而言之，我希望这本书能够成为我进行学术研究时，不可或缺的参考工具，帮助我提升研究的科学性和严谨性。

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