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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kay, David A.

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2004-12

价格:123.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780764573132

丛书系列:

图书标签:

统计学
数据分析
概率论
统计方法
数据科学
统计建模
回归分析
实验设计
抽样调查
推论统计

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具体描述

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《统计学》是一本关于数据探索、分析和解释的综合性著作。本书旨在帮助读者掌握理解和运用统计方法来解决现实世界问题的能力。核心内容概述：本书从最基础的数据概念入手，逐步深入到各种统计技术的应用。我们会详细阐述如何有效地收集、整理和呈现数据，包括描述性统计的核心工具，如均值、中位数、众数、方差、标准差等，以及如何通过直方图、散点图、箱线图等可视化手段直观地揭示数据的分布特征和潜在模式。接着，本书将系统地介绍推断性统计的理论与实践。我们将深入讲解概率论的基础知识，包括概率的基本概念、条件概率、贝叶斯定理，以及常用的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）。这些概念是理解抽样分布和进行统计推断的基石。在推断性统计部分，本书将重点讲解参数估计和假设检验。读者将学习如何根据样本数据来估计总体参数，并理解点估计和区间估计的原理及应用。随后，我们将详细介绍各种假设检验的方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并指导读者如何根据具体问题选择合适的检验方法，如何解读检验结果，以及如何避免常见的误区。此外，本书还将涵盖回归分析和方差分析等重要的统计建模技术。我们将从简单线性回归开始，深入探讨多元线性回归模型，包括模型的构建、参数的估计、模型的诊断以及预测的应用。方差分析（ANOVA）部分将介绍如何比较多个组的均值是否存在显著差异，适用于农业、医学、社会科学等众多领域的研究。本书还关注非参数统计方法，当数据不满足参数检验的假设时，非参数方法是重要的替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验、符号检验等，并说明它们的应用场景。读者收益：数据解读能力：掌握从海量数据中提取有价值信息的能力，能够清晰地理解图表和统计摘要所传达的意义。科学推理能力：学习如何运用统计学的严谨逻辑进行推理，评估证据的强度，并做出基于数据的决策。模型构建能力：能够建立和解释简单的统计模型，用于描述关系、预测趋势或检验假设。批判性思维：培养审慎评估统计信息的能力，识别潜在的偏差和谬误，形成独立判断。实际应用技能：能够将所学统计知识应用于解决实际问题，无论是商业分析、科学研究还是日常生活中的决策。本书特色：本书在理论讲解的同时，大量穿插了来自不同领域的实际案例，力求将抽象的统计概念与生动的应用场景相结合。每一个统计方法都会配以清晰的步骤说明和易于理解的示例，帮助读者在实践中巩固知识。本书还提供了大量的练习题，涵盖了从概念理解到实际计算的各个层面，以帮助读者全面掌握统计学的精髓。无论是希望系统学习统计学原理的学生，还是需要在工作中运用数据分析工具的专业人士，亦或是对数据背后的科学感到好奇的普通读者，《统计学》都将是您不可或缺的向导。本书将赋能您以更深刻的视角观察世界，以更理性的方式分析问题，以更准确的判断做出决策。