具体描述
《21世纪全国高职高专财务会计类规划教材•新编统计学》根据高职高专教学要求编写，以社会主义市场经济理论为指导，从教学实际出发，以够用、实用、适用为原则，注重理论联系实际。《21世纪全国高职高专财务会计类规划教材•新编统计学》比较全面系统地阐述了统计学原理中基本理论、内容和方法，重点介绍了统计总论、统计调查、统计整理、综合指标分析、时间数列、统计指数、抽样推断、相关分析、统计综合分析与评价、Excel在统计中的应用等。
好的，以下是一份不包含《新编统计学》内容的图书简介，聚焦于一个假设的、侧重于应用和实践的统计学书籍。 --- 驾驭数据：面向决策的实用统计学应用指南 本书旨在为那些需要将统计学原理直接应用于实际问题和商业决策的专业人士、研究人员和高级学生提供一个扎实而实用的路线图。我们深知，在当今数据驱动的世界中，理解统计模型的“如何运作”与掌握“何时、何地应用它们”同样重要。因此，本书摒弃了冗长繁琐的理论推导，转而聚焦于核心概念的直观理解、主流软件工具的操作实践，以及如何将分析结果转化为清晰、有说服力的商业洞察。 核心理念：从数据到行动 本书的基石是实用主义。我们相信，统计学的价值最终体现在其解决实际问题的能力上。因此，我们设计了一个渐进式的学习路径，确保读者能够顺利地从数据收集、清洗，过渡到模型选择、评估，最终达成有效的沟通和决策。 本书不侧重于： 复杂的数学证明、高深的概率论基础，或特定软件的历史沿革。 本书侧重于： 统计思维的培养、数据可视化作为分析工具的应用，以及在真实场景中规避常见陷阱的方法。 第一部分：坚实的基础——数据叙事与探索性分析（EDA） 在任何高级建模之前，对数据的深入理解是成功的关键。本部分将引导读者建立起扎实的数据素养，学会“与数据对话”。 第一章：数据生态与准备工作 数据的本质与类型： 深入探讨定性数据与定量数据在分析中的差异，以及如何恰当地处理分类变量和时间序列变量。 数据获取与清洗的艺术： 介绍从数据库、API和平面文件导入数据的标准流程。重点讲解缺失值处理（插补策略的优劣对比）、异常值检测与温和修正（而非简单粗暴的删除），以及数据标准化与转换的实际考量。 统计软件的生态位： 本书将以R（强调Tidyverse生态）和Python（Pandas/NumPy/SciPy）为主要操作平台，辅以商业智能（BI）工具（如Tableau或Power BI）的初步演示，确保读者能够无缝衔接行业主流工具。 第二章：可视化作为分析的先锋 统计图表不仅仅是报告的装饰品，更是探索性数据分析（EDA）最强大的工具。 有效沟通的原则： 介绍Tufte的原则，强调信息密度与清晰度。 分布与关系的视觉化： 掌握直方图、密度图、箱线图、小提琴图（Violin Plots）在揭示数据形态方面的应用。深入探讨散点图矩阵（SPLOM）和对（Pairs）图在多变量关系探索中的作用。 时间序列的初步审视： 如何使用时序图识别趋势、季节性和周期性，以及如何使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图进行初步判断。 第二部分：核心推断与模型构建——从假设到结论 本部分是统计推断的实践核心，侧重于参数估计、假设检验的实际操作及其结果的解释。 第三章：参数估计与显著性检验的实用方法 置信区间：直观的量化不确定性： 强调置信区间而非P值作为报告效应大小的首选方法。讲解如何解释95%置信区间在商业语境下的含义。 T检验与方差分析（ANOVA）的场景选择： 详细对比独立样本T检验、配对T检验、单因素和双因素ANOVA的使用时机。重点剖析效应量（Effect Size）的计算及其在实际决策中的权重。 非参数方法的必要性： 介绍当数据不满足正态性或方差齐性假设时，如何使用秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）作为稳健的替代方案。 第四章：线性模型的基石——回归分析的精细化 回归分析是应用统计学的核心，本书将花费大量篇幅确保读者能够驾驭其复杂性。 多元线性回归（MLR）的深入应用： 不仅关注R方，更关注调整R方和模型诊断。详细讲解多重共线性（VIF）、异方差性和残差的独立性检验及其修正方法。 分类变量的处理： 深入探讨哑变量陷阱、交互项的引入及其对系数解释的深远影响。 模型选择的艺术： 系统介绍逐步回归（Stepwise）、信息准则（AIC/BIC）和交叉验证在模型简化与选择中的应用与局限性。强调“最简洁且最能解释”的原则。 第三部分：高级建模与预测实践 本部分将超越标准线性模型，探讨更复杂的现实世界问题，如处理非线性关系、生存数据和分类结果。 第五章：广义线性模型（GLM）——处理非正态响应变量 当响应变量不是连续的正态分布数据时（例如计数或比例），GLM是关键。 逻辑回归（Logistic Regression）： 深入剖析Logit转换和赔率比（Odds Ratio）的实际解读。应用于客户流失预测、二元分类问题。 泊松回归（Poisson Regression）： 适用于计数数据（如事件发生次数、网站点击量）。重点讨论过度离散（Overdispersion）的处理。 第六章：时间序列分析与预测入门 本部分为需要进行趋势预测的读者设计，聚焦于可操作的ARIMA族模型。 平稳性与差分： 识别时间序列的非平稳性并应用差分处理。 ARIMA模型的构建流程： 如何通过ACF/PACF识别p, d, q参数。 模型的诊断与预测区间： 强调模型残差的白噪声检验和预测区间的可靠性评估。 第四部分：超越模型——统计思维与决策伦理 统计分析的终点是影响决策。本部分关注分析的输出如何被有效传达，以及如何负责任地使用统计结果。 第七章：贝叶斯思维与实践概述 简要介绍贝叶斯统计学的核心思想，强调其在小样本、先验知识丰富的场景中的优势，并提供使用MCMC工具包（如Stan或PyMC）进行简单模型构建的入门案例。 第八章：实验设计与因果推断基础 在A/B测试和市场营销活动中，确定“因果关系”至关重要。 随机对照试验（RCT）的设计要点： 样本量确定、分组策略与混淆变量的控制。 准实验方法：倾向得分匹配（PSM）简介： 介绍在无法进行完美随机化时，如何使用观测数据尽可能模拟随机化环境，以接近因果推断。 附录：软件操作快速参考 提供R和Python中实现本书关键分析步骤（如数据导入、回归拟合、结果可视化）的标准化脚本模板，方便读者即时复用。 --- 《驾驭数据：面向决策的实用统计学应用指南》 不仅仅是一本关于公式和检验的教科书，它是一本关于如何提问、如何测量、以及如何自信地基于数据进行交流的实用手册。通过本书，读者将获得将统计学从理论知识转化为高价值商业技能的全部工具。
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