面向数据科学家的实用统计学 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[美] 彼得·布鲁斯

出品人:

页数:220页

译者:盖磊

出版时间:2018-10-1

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115493668

丛书系列:图灵程序设计丛书

图书标签:

统计学
统计
数据科学
数据分析
图灵
数据分析与机器学习
R
算法
统计学
数据科学
机器学习
概率论
推论统计
R语言
Python
数据分析
统计建模
实验设计

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。

深入浅出：现代数据分析的基石图书简介：在当今这个由数据驱动的时代，数据科学家如同新时代的炼金术士，肩负着从海量信息中提炼真知灼见的重任。然而，要完成这一非凡的转化，仅仅掌握编程工具和机器学习模型是远远不够的。数据的质量、分析的深度、结论的可信度，无不建立在一套坚实而优雅的统计学原理之上。《深入浅出：现代数据分析的基石》正是为了填补这一关键鸿沟而精心撰写的指南。本书的目标读者是一群对数据科学充满热情，并且已经具备一定编程基础（如 Python 或 R）的学习者、初级数据分析师，以及希望提升自身分析严谨性的在职工程师。我们深知，许多传统统计学教材往往过于侧重于纯粹的数学推导，使学习者望而却步；而另一些过于应用导向的资料，则缺乏对底层逻辑的深刻阐释。本书采取了一种平衡的、以“理解驱动应用”的路径，确保读者不仅知道“如何做”，更明白“为什么这么做”。第一部分：构建统计思维的基石本部分将带领读者从零开始，建立起对数据世界的基本认知框架。我们不再将统计学视为一套孤立的公式集，而是将其视为一种科学的、量化的决策制定方法。第一章：数据叙事与描述性统计的艺术数据的收集、清洗和可视化是任何数据科学项目的起点。本章将重点探讨如何有效地“描述”数据。我们将超越简单的均值和标准差，深入探讨分布的形状（偏度与峰度）、鲁棒性统计量（如中位数和四分位距）在处理异常值时的优势。更重要的是，我们将讨论数据可视化的伦理与效力：如何选择最恰当的图表（直方图、箱线图、散点图矩阵），避免误导性的视觉表达，并利用可视化来快速识别数据中的潜在问题（如多模态分布、异方差性）。第二章：概率论：理解不确定性不确定性是数据世界的固有属性。本章将清晰阐述离散型与连续型概率分布的核心区别与应用场景。重点关注二项分布、泊松分布在计数数据中的应用，以及对正态分布的深入剖析，理解其在中心极限定理中的核心作用。我们还将详细介绍条件概率和贝叶斯定理的基础概念，为后续的推断性统计打下坚实的理论基础。第三章：抽样的艺术与误差的量化在现实世界中，我们几乎不可能分析全部数据。因此，如何从总体中抽取具有代表性的样本，是保证后续推断有效性的关键。本章细致区分了简单随机抽样、分层抽样和系统抽样的适用情境。更关键的是，我们将引入抽样分布的概念，解释中心极限定理如何将有限的样本信息延伸到无限的总体，并首次量化抽样误差——这是后续置信区间构建的逻辑起点。第二部分：推断性统计：从样本到结论一旦我们理解了数据的基本特征和抽样的原理，下一步就是利用样本信息对未知总体做出可靠的推断。第四章：信心与界限：置信区间的构建仅仅报告一个点估计值（如平均值）是远远不够的。本章的核心是置信区间。我们将详细推导和解释 $Z$ 分布与 $T$ 分布在估计总体均值和比例时的应用场景。我们将重点讲解如何解读“95% 置信水平”这一概念的真正含义，以及它如何与实际的决策风险相关联。本章将强调区间估计在商业报告中的实用价值。第五章：假设检验的逻辑与实践假设检验是数据科学中最常用，也最容易被误用的工具之一。本书将以严谨的逻辑梳理零假设、备择假设的建立过程。我们不会止步于 $P$ 值的机械计算，而是深入探讨第一类错误（$alpha$ 错误）与第二类错误（$eta$ 错误）的权衡，以及统计功效（Power）对实验设计的重要性。章节末尾将专门讨论如何针对不同数据类型（均值、方差、比例）选择合适的单样本、双样本检验方法。第六章：方差分析（ANOVA）：多组比较的利器当需要同时比较三组或更多组的均值是否存在显著差异时，ANOVA 是比反复进行两两 $T$ 检验更优雅、更严谨的方法。本章将详细解释单因素方差分析的基本原理（组间变异与组内变异的比较），并介绍 F 检验的核心逻辑。同时，我们也会触及事后检验（Post-hoc tests），如 Tukey's HSD，用以精确定位差异发生的具体组别。第三部分：关系建模与预测基础数据科学的核心价值在于发现变量之间的关系并利用这些关系进行预测。本部分专注于统计建模的基石——回归分析。第七章：线性回归的回归：建立与诊断我们将从最基础的简单线性回归入手，详细解析最小二乘法（OLS）的几何意义和代数推导。随后，内容扩展到多元线性回归，重点讨论如何解释回归系数，并引入多重共线性的概念及其检测方法。回归模型的诊断至关重要，本章将用大量篇幅讲解残差分析的重要性，包括对正态性、同方差性和独立性的检验，确保模型的有效性和可解释性。第八章：从关联到因果：回归中的陷阱与进阶本章是本书对实践者最有价值的部分之一。我们探讨了混杂变量（Confounders）对估计效应的扭曲，并介绍了调整（Adjustment）回归系数的必要性。此外，我们将介绍逻辑回归（Logistic Regression）作为处理二元结果（如是/否、成功/失败）的标准方法，并解释对数几率（Log-odds）的直观解释，这是通往更复杂分类模型的必经之路。第九章：非参数方法的选择与应用并非所有数据都完美符合正态分布的假设。本章专门介绍了当数据不满足参数检验的严格要求时，我们该如何应对。内容将涵盖等级相关系数（Spearman's Rho）、Wilcoxon 秩和检验以及Kruskal-Wallis H 检验等非参数方法的应用场景和适用性，确保读者在面对真实、复杂的数据集时，仍能做出稳健的统计决策。结语：统计思维的持续迭代《深入浅出：现代数据分析的基石》旨在成为一本“常青树”式的参考书。它强调的是统计推理的哲学而非特定工具库的速查手册。通过本书的学习，读者将能够自信地评估现有分析的有效性，批判性地审视他人的研究报告，并最终将严谨的统计学方法内化为数据科学实践中不可或缺的直觉。数据分析的进步永无止境，而坚实的统计基础，正是驱动这场进步的核心引擎。

作者简介

彼得·布鲁斯（Peter Bruce），知名统计学家，Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。曾在美国马里兰大学和各种短训班教授重采样统计课程。

安德鲁·布鲁斯（Andrew Bruce），华盛顿大学统计学博士，拥有30多年的统计学和数据科学经验，在多家知名学术期刊上发表过多篇论文。

目录信息

前言　　xiii
第　1 章探索性数据分析　1
1.1　结构化数据的组成　2
1.2　矩形数据　4
1.2.1　数据框和索引　5
1.2.2　非矩形数据结构　5
1.2.3　拓展阅读　6
1.3　位置估计　6
1.3.1　均值　7
1.3.2　中位数和稳健估计量　8
1.3.3　位置估计的例子：人口和谋杀率　9
1.3.4　拓展阅读　10
1.4　变异性估计　10
1.4.1　标准偏差及相关估计值　11
1.4.2　基于百分位数的估计量　13
1.4.3　例子：美国各州人口的变异性估计量　14
1.4.4　拓展阅读　14
1.5　探索数据分布　14
1.5.1　百分位数和箱线图　15
1.5.2　频数表和直方图　16
1.5.3　密度估计　18
1.5.4　拓展阅读　20
1.6　探索二元数据和分类数据　20
1.6.1　众数　21
1.6.2　期望值　22
1.6.3　拓展阅读　22
1.7　相关性　22
1.7.1　散点图　25
1.7.2　拓展阅读　26
1.8　探索两个及以上变量　26
1.8.1　六边形图和等势线（适用于两个数值型变量）　26
1.8.2　两个分类变量　28
1.8.3　分类数据和数值型数据　29
1.8.4　多个变量的可视化　31
1.8.5　拓展阅读　33
1.9　小结　33
第　2 章数据和抽样分布　34
2.1　随机抽样和样本偏差　35
2.1.1　偏差　36
2.1.2　随机选择　37
2.1.3　数据规模与数据质量：何时规模更重要　38
2.1.4　样本均值与总体均值　38
2.1.5　拓展阅读　39
2.2　选择偏差　39
2.2.1　趋均值回归　40
2.2.2　拓展阅读　41
2.3　统计量的抽样分布　42
2.3.1　中心极限定理　44
2.3.2　标准误差　44
2.3.3　拓展阅读　45
2.4　自助法　45
2.4.1　重抽样与自助法　47
2.4.2　拓展阅读　48
2.5　置信区间　48
2.6　正态分布　50
2.7　长尾分布　53
2.8　学生t 分布　55
2.9　二项分布　57
2.10　泊松分布及其相关分布　58
2.10.1　泊松分布　59
2.10.2　指数分布　59
2.10.3　故障率估计　60
2.10.4　韦伯分布　60
2.10.5　拓展阅读　61
2.11　小结　61
第3　章统计实验与显著性检验　62
3.1　A/B 测试　62
3.1.1　为什么要有对照组　64
3.1.2　为什么只有处理A 和B，没有C、D……　65
3.1.3　拓展阅读　66
3.2　假设检验　66
3.2.1　零假设　67
3.2.2　备择假设　67
3.2.3　单向假设检验和双向假设检验　68
3.2.4　拓展阅读　68
3.3　重抽样　68
3.3.1　置换检验　69
3.3.2　例子：Web 黏性　69
3.3.3　穷尽置换检验和自助置换检验　72
3.3.4　置换检验：数据科学的底线　72
3.3.5　拓展阅读　72
3.4　统计显著性和p 值　72
3.4.1　p 值　74
3.4.2　α 值　75
3.4.3　第一类错误和第二类错误　76
3.4.4　数据科学与p 值　76
3.4.5　拓展阅读　77
3.5　t 检验　77
3.6　多重检验　78
3.7　自由度　81
3.8　方差分析　82
3.8.1　F 统计量　84
3.8.2　双向方差分析　85
3.8.3　拓展阅读　86
3.9　卡方检验　86
3.9.1　卡方检验：一种重抽样方法　86
3.9.2　卡方检验：统计理论　88
3.9.3　费舍尔精确检验　88
3.9.4　与数据科学的关联　90
3.9.5　拓展阅读　91
3.10　多臂老虎机算法　91
3.11　检验效能和样本规模　93
3.11.1　样本规模　95
3.11.2　拓展阅读　96
3.12　小结　96
第4　章回归与预测　97
4.1　简单线性回归　97
4.1.1　回归方程　98
4.1.2　拟合值与残差　100
4.1.3　最小二乘法　101
4.1.4　预测与解释（剖析）　102
4.1.5　拓展阅读　103
4.2　多元线性回归　103
4.2.1　美国金县房屋数据案例　103
4.2.2　评估模型　104
4.2.3　交叉验证　106
4.2.4　模型选择和逐步回归法　107
4.2.5　加权回归　108
4.3　使用回归做预测　109
4.3.1　外推法的风险　109
4.3.2　置信区间和预测区间　110
4.4　回归中的因子变量　111
4.4.1　虚拟变量的表示　112
4.4.2　多层因子变量　113
4.4.3　有序因子变量　114
4.5　解释回归方程　115
4.5.1　相关的预测变量　116
4.5.2　多重共线性　117
4.5.3　混淆变量　117
4.5.4　交互作用和主效应　118
4.6　检验假设：回归诊断　119
4.6.1　离群值　120
4.6.2　强影响值　121
4.6.3　异方差性、非正态分布和相关误差　123
4.6.4　偏残差图和非线性　126
4.7　多项式回归和样条回归　127
4.7.1　多项式回归　128
4.7.2　样条回归　129
4.7.3　广义加性模型　131
4.7.4　拓展阅读　132
4.8　小结　133
第5　章分类　134
5.1　朴素贝叶斯算法　135
5.1.1　准确的贝叶斯分类是不切实际的　136
5.1.2　朴素解决方案　136
5.1.3　数值型预测变量　138
5.1.4　拓展阅读　138
5.2　判别分析　138
5.2.1　协方差矩阵　139
5.2.2　费希尔线性判别分析　139
5.2.3　一个简单的例子　140
5.2.4　拓展阅读　142
5.3　逻辑回归　142
5.3.1　逻辑响应函数和Logit 函数　143
5.3.2　逻辑回归和广义线性模型　144
5.3.3　广义线性模型　145
5.3.4　逻辑回归的预测值　145
5.3.5　解释系数和优势比　146
5.3.6　线性回归与逻辑回归：相似之处和不同之处　147
5.3.7　模型评估　148
5.3.8　拓展阅读　150
5.4　评估分类模型　150
5.4.1　混淆矩阵　151
5.4.2　稀有类问题　152
5.4.3　准确率、召回率和特异性　153
5.4.4　ROC 曲线　153
5.4.5　AUC　155
5.4.6　提升　156
5.4.7　拓展阅读　157
5.5　不平衡数据的处理策略　157
5.5.1　欠采样　158
5.5.2　过采样以及上权重和下权重　158
5.5.3　数据生成　159
5.5.4　基于代价的分类　160
5.5.5　探索预测值　160
5.5.6　拓展阅读　161
5.6　小结　161
第6　章统计机器学习　162
6.1　K 最近邻算法　163
6.1.1　预测贷款拖欠的示例　164
6.1.2　距离度量　165
6.1.3　独热编码　166
6.1.4　标准化　166
6.1.5　K 值的选取　168
6.1.6　KNN 作为特征引擎　169
6.2　树模型　170
6.2.1　一个简单的例子　171
6.2.2　递归分区算法　172
6.2.3　测量同质性或不纯度　174
6.2.4　阻止树模型继续生长　175
6.2.5　预测连续值　176
6.2.6　如何使用树模型　176
6.2.7　拓展阅读　177
6.3　Bagging 和随机森林　177
6.3.1　Bagging 方法　178
6.3.2　随机森林　178
6.3.3　变量的重要性　181
6.3.4　超参数　183
6.4　Boosting　184
6.4.1　Boosting 算法　184
6.4.2　XGBoost 软件　185
6.4.3　正则化：避免过拟合　186
6.4.4　超参数和交叉验证　189
6.5　小结　191
第7　章无监督学习　192
7.1　主成分分析　193
7.1.1　一个简单的例子　194
7.1.2　计算主成分　195
7.1.3　解释主成分　196
7.1.4　拓展阅读　198
7.2　K-Means 聚类　198
7.2.1　一个简单的例子　199
7.2.2　K-Means 算法　201
7.2.3　解释类　201
7.2.4　选择类的个数　203
7.3　层次聚类　204
7.3.1　一个简单的例子　205
7.3.2　树状图　205
7.3.3　凝聚算法　206
7.3.4　测量相异性　207
7.4　基于模型的聚类　208
7.4.1　多元正态分布　209
7.4.2　混合正态分布　210
7.4.3　类数的选取　212
7.4.4　拓展阅读　213
7.5　变量的缩放和分类变量　213
7.5.1　变量的缩放　214
7.5.2　控制变量　215
7.5.3　分类数据和高氏距离　216
7.5.4　混合数据的聚类问题　218
7.6　小结　219
作者简介　220
封面说明　220
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者是统计学领域大咖， Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。统计学的书市面上有不少了，但能从应用角度把统计学一些关键概念讲明白的不多。虽然书名说是”面向数据科学家“的，但适合所有人用来学习和巩固统计学基础。最好了解一...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我最赞赏的是这本书在处理“不确定性”时的坦诚态度。在数据科学的世界里，我们经常被迫在不完美的信息下做出决策。这本书并没有试图描绘一个“完美数据”的乌托邦，而是正视了现实世界数据的混乱和噪音。比如，在探讨高维数据和特征选择时，作者引入了正则化（Lasso, Ridge）的概念，并清晰地解释了它们如何通过牺牲部分解释力来换取更好的泛化能力。这种务实的态度，远比那些鼓吹“万能模型”的书籍来得真实可信。此外，书中对统计结果的可视化和沟通技巧的强调也十分到位，它提醒我们，再完美的统计分析，如果不能被业务方理解，那价值也是零。这本书成功地将复杂的统计思想，转化成了数据科学家在日常工作中可以信赖的“思维框架”，而不是一堆束之高阁的数学定理。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上关于统计学的书籍汗牛充栋，但大多数要么是面向纯数学系的，要么是只停留在Excel操作层面。这本书的独特之处在于它完美地搭建了理论与工程之间的桥梁。它没有回避必要的数学推导，但推导的目的是为了让你理解背后的逻辑，而不是单纯考察你的微积分能力。我特别留意了它在模型解释性和模型预测性上的平衡。在讲解逻辑回归和生存分析时，它花了大量篇幅讨论如何处理交互项和共线性问题，这在实际的数据建模中是不可避免的“脏活累活”。更让我印象深刻的是，书中穿插了大量的Python或R代码片段（虽然我更偏爱Python），这些代码直接对应了书中的理论，读者可以即时复制粘贴并修改运行，这极大地加速了知识的吸收和内化过程。对于我们这些动手能力要求很高的岗位来说，这种“即时反馈”的学习体验是无价的。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是把我从数据分析的泥潭里拉了出来，之前看那些纯理论的统计教材，感觉跟听天书一样，公式推来推去，就是不知道怎么应用到实际问题里。这本书完全不一样，它就像一个经验丰富的老司机，手把手教你开车。它的章节设置非常实用，从最基础的描述性统计开始，逐步过渡到假设检验，再到更复杂的回归分析。每一个概念的引入，都会立刻跟着一个贴近实际工作场景的例子。比如，讲到P值的时候，它不是空泛地解释“拒绝原假设”这种术语，而是会模拟一个市场营销活动的A/B测试场景，告诉你什么样的结果才算有统计学意义，需要投入更多资源。这种“学了就能用”的感觉，对于我们这些需要快速产出报告的DS来说，简直是福音。而且，作者在讲解模型假设和诊断时特别细致，不像有些书只是敷衍了事，这本书会告诉你，如果你的数据不满足线性假设，应该怎么办，是该用非参数方法，还是该做数据转换。这种对“实战”的关注，让这本书的价值大大提升。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直以为统计学就是一堆复杂的数学公式堆砌起来的，直到我翻开了这本《面向数据科学家的实用统计学》。它的叙述方式非常流畅自然，完全没有那种教科书的刻板感。我特别欣赏作者在介绍不同统计方法时的那种“取舍”哲学。比如，在讲解贝叶斯方法和频率学派方法时，作者并没有偏袒任何一方，而是非常客观地分析了每种方法的适用场景和优缺点。这对于我们做决策时非常关键，因为真实世界的问题往往没有标准的“最优解”。读到关于时间序列分析那部分时，我简直茅塞顿开。过去我处理时间序列数据总是很盲目，这本书清晰地梳理了平稳性、自相关性、季节性这些概念，并配上了清晰的图表来展示，让我一下子明白了为什么有些模型在特定数据上表现好，而在另一些数据上就崩盘了。它真正做到了“授人以渔”，教会我如何根据数据的特性去选择合适的工具，而不是死记硬背公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排有一种精妙的节奏感，它始终保持着对数据科学家群体痛点的深刻洞察。例如，在处理缺失数据这一普遍难题时，它没有简单地推荐均值/中位数填充这种粗暴方法，而是详细介绍了多重插补（Multiple Imputation）的原理和实施步骤，并严肃指出了每种方法可能带来的偏差。这种对细节的执着和对严谨性的要求，让我对作者的专业性深信不疑。当我读到关于实验设计的部分时，我意识到我过去在设计内部测试时犯了多少错误，比如没有充分考虑混杂因素和样本量不足的问题。这本书用一种非常平易近人的方式，将这些原本深奥的实验统计学知识转化为我可以立刻应用到产品迭代中的指导原则。它不仅仅是一本工具书，更像是一位资深研究员的“方法论备忘录”。

评分☆☆☆☆☆

算是重要概念的汇总和流程概述吧，讲得挺好懂，适合我这种入门级读者。

评分☆☆☆☆☆

了解名词概念科普挺好的，覆盖了目前能用的机器学习部分，但是不深，适合按图索骥

评分☆☆☆☆☆

了解名词概念科普挺好的，覆盖了目前能用的机器学习部分，但是不深，适合按图索骥

评分☆☆☆☆☆

补一下基础知识

评分☆☆☆☆☆

是一本定位查漏补缺的书，告诉你什么场景下可以用到统计推断或机器学习的方法