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出版者:Oxford University Press

作者:David J. Hand

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2008-12-15

价格:USD 11.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780199233564

丛书系列:Very Short Introductions

图书标签:

• VSI
• 统计学
• 科普
• 数学
• statistics
• 英文原版
• 统计
• 社会学/人类学
• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 回归分析
• 假设检验
• 样本调查
• 数据可视化
• 实验设计
• 置信区间
• 方差分析

《统计学》是一本全面深入探讨数据分析原理与实践的著作，旨在帮助读者掌握理解和解释数据信息的核心技能。本书并非聚焦于某一特定领域的数据集，而是从最基础的概念出发，构建起一个严谨而普适的统计学知识框架。 在开篇，作者首先会引导读者认识统计学在现代社会中的重要性，以及它如何渗透到科学研究、商业决策、社会调查等各个领域。我们将从“什么是数据”、“数据的类型”这些最基本的问题开始，介绍定性数据和定量数据，以及离散型和连续型数据的区别。接着，本书会详细阐述描述性统计学的方法，包括如何通过数据的集中趋势（如均值、中位数、众数）和离散程度（如方差、标准差、四分位距）来概括和总结数据的基本特征。数据的可视化也是本书的重要组成部分，我们将学习如何运用直方图、箱线图、散点图等图表工具，直观地呈现数据的分布规律和潜在关系，从而更有效地进行数据探索。 随着内容的深入，本书将逐步引入推断性统计学。在这一部分，我们将学习抽样理论，理解从样本推断总体的重要性，以及不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）的原理和适用性。在此基础上，本书会详细讲解概率论的基础知识，这是理解统计推断的关键。我们将学习概率的基本概念、条件概率、独立事件以及常见的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布。正态分布作为统计学中最核心的分布之一，本书会对其性质和应用进行深入剖析。 接下来的核心内容将围绕参数估计和假设检验展开。读者将学习如何使用样本数据来估计总体的未知参数，例如点估计和区间估计。区间估计部分，我们将学习如何构建置信区间，并理解置信水平的含义。在假设检验方面，本书会系统介绍其基本框架，包括原假设和备择假设的设定，统计量的选择，以及P值的计算和解释。读者将学习如何对单个总体参数（如均值、比例）进行检验，以及如何比较两个或多个总体参数。本书会涵盖多种检验方法，例如Z检验、t检验、卡方检验等，并会解释它们各自的适用条件和步骤。 为了使读者能够更灵活地处理不同类型的数据和研究问题，本书还会介绍回归分析。简单线性回归将是学习的起点，我们将探讨如何建立一个模型来描述两个变量之间的线性关系，并学习如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如决定系数R²）。之后，本书可能会进一步介绍多元线性回归，以处理多个自变量对因变量的影响。 除了以上核心内容，本书还会涉及一些其他重要的统计学概念和方法，例如方差分析（ANOVA），用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异；以及非参数统计方法，在数据不满足参数检验的假设时提供替代方案。 本书的编写风格注重理论与实践的结合。每介绍完一个重要的统计概念或方法，都会配以大量的例题和习题，帮助读者巩固所学知识。这些例题可能来自经济学、社会学、心理学、生物学等多个领域，旨在展示统计学在不同学科中的广泛应用。本书的目标是让读者不仅仅是“知道”统计学，更能“会用”统计学，能够独立地进行数据分析，并正确地解读分析结果，从而在面对海量数据时，能够做出更明智、更具洞察力的判断。 本书的读者群广泛，无论是初学者还是希望系统梳理统计学知识的专业人士，都能从中受益。通过阅读本书，读者将能够培养一种数据驱动的思维方式，并为进一步学习更高级的统计模型或机器学习算法打下坚实的基础。它提供的是一种解决问题的方法论，一种解读世界、做出决策的有力工具，其价值远远超越了任何单一的数据集或应用场景。

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这本书的深度与广度，绝对超出了我对其“教科书”定位的预期。我必须承认，很多统计学的书，要么过于偏向理论的数学证明，让人云里雾里；要么又过于浅尝辄止，只停留在软件操作层面。而《Statistics》这本书，则是在两者之间找到了一个近乎完美的平衡点。它在必要的地方给出了坚实的数学基础，比如对概率分布函数的严谨表述，但这部分内容处理得非常克制，绝不喧宾夺主。更令人惊叹的是，它对现代统计方法的覆盖面非常广阔。除了基础的参数估计和方差分析，书中还专门辟出章节详细介绍了非参数检验方法，并且非常及时地引入了贝叶斯统计学的基本思想。对于像我这样，需要处理非正态分布数据或者样本量较小的情况来说，这些高级内容至关重要，但往往在入门教材中被忽略。作者的写作风格带有强烈的个人烙印，行文间那种对统计科学的热忱是显而易见的，这使得即使是面对一些复杂的统计模型，阅读过程也充满了探索的乐趣。可以说，这本书为我未来深入学习更尖端的计量经济学或机器学习打下了无可替代的基石。

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这本名为《Statistics》的书籍，在我看来，简直是统计学领域的一股清流。作者的叙述方式极为平易近人，完全没有传统教科书那种高高在上、晦涩难懂的架势。我尤其欣赏它在概念解释上的细致入微。例如，在讲解“中心极限定理”时，作者并没有直接抛出一堆复杂的数学公式，而是通过一系列生动的、贴近日常生活的案例，比如抛硬币的次数、班级学生的平均身高波动，逐步引导读者理解这个核心概念的精髓。那种感觉就像是身边有一位耐心十足的导师，用最简单直白的语言，把那些原本让人望而生畏的数学原理，拆解成了可以轻松消化的知识点。更值得称赞的是，书中对不同统计方法的适用场景界定得非常清晰。你不会搞混何时该用描述性统计，何时需要转向推断性统计。很多其他教材只是罗列公式，但这本书却强调了“为什么”要用这个方法，以及使用这个方法可能带来的局限性。这种以应用为导向的讲解，让我在实际处理数据时，能够更加自信地做出正确的选择。全书的排版也十分友好，图表清晰，重点突出，即便是初次接触统计学的读者，也能很快找到阅读的节奏感，而不会被密集的文字所淹没。这是一本真正能够帮助读者建立起扎实统计思维的入门与进阶之作。

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我对这本《Statistics》的评价会非常直接：这是一本“反直觉”的优秀读物。它的价值在于它不断地挑战和修正读者心中那些未经检验的统计直觉。比如，我们习惯性地认为样本量越大越好，但书中通过一系列精心设计的实验对比，揭示了样本量过大可能带来的统计效能过度和“发现”琐碎差异的风险。这种对统计学“陷阱”的揭示，远比单纯教授如何计算平均值要有价值得多。作者在处理异常值（Outliers）和缺失数据（Missing Data）这两个实际操作中的老大难问题时，提供了非常务实且具有前瞻性的处理方案，这部分内容在其他同类书籍中往往一带而过。它详细分析了不同插补方法的优缺点，并结合案例说明了在不同数据结构下应采取何种策略，这体现了作者深厚的实践经验。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习知识，更像是在学习一种批判性思维，学会质疑数据的表象，深入探究背后的机制。这本书的章节组织逻辑清晰得令人称赞，每一章的知识点都环环相扣，读完一章，你会自然而然地期待下一章将如何深化这个主题。

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说实话，我拿到这本《Statistics》之前，对学习统计是抱着一种逃避心态的，总觉得那是一堆和我的日常工作八竿子打不到一块的抽象概念。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它最强大的地方在于其对“数据故事”的挖掘能力。作者似乎深谙如何将枯燥的数字转化为引人入胜的叙事。例如，在讨论回归分析时，书中没有停留于最小二乘法的推导，而是聚焦于如何通过R平方值来判断一个模型解释力的高低，并配上了多个商业决策的实例，比如预测客户流失率或优化供应链效率。读起来完全没有压力，反而像是参加了一场高水平的商业数据研讨会。书中对假设检验的论述也极其到位，它不仅仅告诉你P值是什么，更深入探讨了I型错误和II型错误的实际成本。我清晰地认识到，在实际决策中，我们宁愿错过一些“坏”机会，也不能轻易接受一个错误的结论。这种强调实际后果的教学方法，极大地提升了我对统计学严谨性的理解。此外，书中还巧妙地融入了关于数据伦理和隐私保护的讨论，使得这本教材不仅关乎技术，更关乎责任感。对于希望将统计知识落地实践的专业人士来说，这本书无疑是极具价值的工具箱。

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坦白讲，我过去尝试过几本号称“面向实践”的统计学教材，但它们要么代码操作冗余，要么理论支撑不足，读完后依旧感觉“手中无剑”。《Statistics》的出现，解决了我长久以来的困扰。它的结构设计极具匠心，作者似乎非常注重学习的连贯性。在引入协方差分析（ANCOVA）时，它没有直接跳到公式，而是先回顾了方差分析（ANOVA）的局限性，然后引入协变量的作用，完美地衔接了前后的知识点。这种循序渐进的建构方式，让我的学习曲线异常平滑。书中对统计软件输出结果的解读部分做得尤其出色。它没有简单地复制粘贴软件的报告，而是对关键指标进行了详尽的注释和解释，教导读者如何从一堆数字中提炼出商业洞察力，而不是仅仅停留在“计算正确”的层面上。特别是对置信区间的讲解，深入浅出地阐述了它与显著性检验之间的辩证关系，这在很多入门书中常常被混淆。总而言之，这本书的价值在于它提供了一套完整、自洽且高度实用的统计学思维框架，它培养的不是计算器操作员，而是真正的数据分析师。

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啊.....

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十月份入学推荐的书 今天终于读完????

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如果你有一定的统计基础，读这本书，是一个很好的阶段总结。

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读过本科的应该都学过了。公式不够多，但随便看看也够了。

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可能更适合期末复习概要用，而不是 introduction 比 Mathematics 那本差很多