具体描述
ISBN 10: 981-06-7894-0
ISBN 13: 978-981-06-7894-4
作者简介
Department of Statistics and Actuarial Science
University of Hong Kong
目录信息
读后感
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用户评价
《Basic Statistics》这本书给我带来的最大感受，是它将原本可能令人生畏的统计学，变得如此易于接近和理解。作者在开篇就以一种非常温和的方式，将统计学介绍为一种“发现数据中的故事”的科学。书中对“数据收集”的讲解非常全面，详细介绍了各种抽样方法，并且着重分析了在实际操作中可能出现的偏差。我特别欣赏书中关于“变量”的细致分类，作者将变量分为“定性”和“定量”，并且对于定量变量又进一步细分为“离散”和“连续”。这种严谨的分类让我对不同类型的数据有了更清晰的认知，也为后续更深入的数据分析奠定了坚实的基础。我还在好奇，这本书会不会在后面章节中介绍如何进行“数据清洗”，比如如何处理缺失值或者异常值？因为在实际的数据分析过程中，这些问题往往是不可避免的。我对于书中关于“中心趋势度量”的讲解印象深刻，作者不仅解释了平均数、中位数、众数的计算方法，还非常细致地分析了它们各自的优缺点以及适用场景。例如，作者在讲解“平均数”时，就用了一个关于“一家公司员工的月薪”的例子，说明了当数据中存在极端高薪的员工时，平均数可能会被高估。这让我感觉到，作者非常注重培养读者对统计概念的理解深度，而非仅仅是死记硬背公式。
评分坦白说，我最初接触《Basic Statistics》是被它简洁封面上的“统计学”三个字吸引。我对统计学一直怀有一种既好奇又畏惧的情绪，总觉得它和高深的数学公式紧密相连。然而，这本书在开头部分就给了我一个惊喜。它并没有直接扑面而来一堆公式，而是从“数据是什么”这个最根本的问题开始，用非常平实易懂的语言，解释了数据的种类，以及数据在现代社会中的重要性。作者在介绍“描述性统计”时，用了大量的篇幅来讲解如何用图表来有效地展示数据。我特别欣赏的是它关于“散点图”和“箱线图”的介绍，书中详细地阐述了这两种图表的适用场景，以及如何从图表中解读出有用的信息。例如，在讲解散点图时，作者就引用了一个关于“身高与体重”的数据集，通过绘制散点图，清晰地展示了两者之间可能存在的相关性。这让我深刻体会到“一图胜千言”的道理。此外，书中对“数据分布”的描述也相当到位。作者并没有仅仅满足于介绍“正态分布”，而是还提及了其他一些常见的分布，如“均匀分布”和“二项分布”，并简要说明了它们在不同情境下的应用。这让我对统计学有了更广阔的认识。我个人非常关注的是书中关于“相关性”和“因果性”的讨论。我总觉得很多人容易混淆这两者，而统计学恰恰能够帮助我们拨开迷雾，更清晰地认识事物之间的联系。我希望这本书能够在这方面提供更深入的见解和更生动的案例。
评分《Basic Statistics》这本书给我带来的感受，就像一位经验丰富的向导，带着我在统计学的迷宫中探索。作者在开篇就以非常清晰的逻辑，将统计学的发展历程和核心概念娓娓道来。它从“数据收集”这个最源头的环节开始，详细介绍了各种抽样方法，并且着重强调了抽样过程中的偏差问题。我特别喜欢书中关于“变量”的分类讨论，作者将变量分为“分类变量”和“数值变量”，并且对于数值变量又细分为“离散”和“连续”。这种严谨的分类让我对不同类型的数据有了更深刻的理解，也为后续的数据分析奠定了基础。我还在好奇，这本书会不会在后面章节中涉及“统计软件”的使用，比如R语言或Python？因为在实际的数据分析工作中，软件操作是不可或缺的一环。我对于书中关于“中心趋势度量”的讲解印象深刻，作者不仅解释了平均数、中位数、众数的计算方法，还非常细致地分析了它们各自的优缺点以及适用场景。例如，作者在讲解“中位数”时，就用了一个“房屋销售价格”的例子，说明了当数据中存在极端值时，中位数比平均数更能代表数据的中心趋势。这让我感觉到，作者非常注重培养读者对统计概念的理解深度，而非仅仅是死记硬背公式。
评分这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简约而不失专业感。打开之后，我发现它的排版也十分清晰，字体大小适中，行距也比较舒适，阅读起来不会感到压抑。内容上，它似乎是从最基础的概念入手，比如数据的收集、整理、描述等，这对于我这种对统计学完全没有概念的新手来说，是非常友好的。我特别留意了它关于“平均数”、“中位数”和“众数”的讲解，书中运用了一些形象的比喻和图示，让这些抽象的概念变得生动易懂。例如，作者用一群学生的身高来解释平均数的意义，又用不同年龄段的人口构成来阐述中位数和众数的应用场景。这比我之前在网上零散看到的那些枯燥的定义要容易理解得多。我还在思考，这本书会不会在后续章节中深入探讨一些更复杂的统计方法，比如假设检验或者回归分析？从这本书的整体风格来看，它似乎是在为读者打下坚实的基础，而不是直接抛出高难度内容。这一点我还是很欣赏的，毕竟“万丈高楼平地起”，扎实的基础对于深入学习任何学科都至关重要。我看到它提到了“图表”的概念，这让我很期待，因为我一直觉得，用图表来展示数据比单纯的数字更能直观地传达信息。希望这本书能提供一些实用的图表制作技巧，或者至少能展示一些高质量的数据可视化案例。总的来说，到目前为止，这本书给我留下的印象是严谨、易懂、循序渐进，非常适合作为统计学入门读物。
评分《Basic Statistics》这本书在我手中，仿佛打开了一扇通往数据世界的大门。它的开篇就以一种非常温和的方式，引导我认识数据的重要性，以及统计学在理解和分析数据方面的关键作用。作者在介绍“数据收集”的方法时，举了非常多贴近生活的例子，比如一次家庭聚会中关于食物喜好的调查，或者一次简单的问卷测试。这些例子让我能够轻松地理解“样本”和“总体”的概念，以及为什么科学的抽样方法至关重要。我尤其关注的是书中关于“变量”的章节，作者非常细致地区分了“定性变量”和“定量变量”，并且对于定量变量又进一步划分了“离散变量”和“连续变量”。这种细致的分类让我对不同类型的数据有了更清晰的认识，也为后续的学习打下了基础。我还在思考，这本书会不会在后续章节中探讨如何处理缺失数据或者异常值？因为在实际的数据分析中，这些问题往往是不可避免的。我对于书中关于“中心趋势的度量”的讲解印象深刻，作者对“平均数”、“中位数”和“众数”的解释，都配有清晰的图示和具体的计算过程，让我能够快速掌握这些基本概念。特别值得一提的是，作者在解释“标准差”时，没有直接给出复杂的公式，而是通过一个关于学生考试成绩的例子，循序渐进地引导我理解标准差所代表的意义，即数据偏离平均数的程度。这让我感觉到，作者非常注重培养读者的“统计思维”，而非仅仅是机械地记忆公式。
评分《Basic Statistics》这本书给我最深刻的印象，是它那种循序渐进、化繁为简的教学方式。作者在开篇就将统计学定义为一种“捕捉和理解数据背后规律”的学科，这种高度概括性的定位立刻引起了我的兴趣。书中对于“数据收集”的讲解非常到位，作者详细介绍了各种不同的抽样方法，并且着重分析了每种方法在实际应用中的优缺点。我特别欣赏书中关于“变量”的细致划分，作者将变量分为“定性”和“定量”，并且对于定量变量又进一步细分为“离散”和“连续”。这种严谨的分类让我对不同类型的数据有了更清晰的认知，也为后续更深入的数据分析奠定了坚实的基础。我还在好奇，这本书会不会在后面章节中介绍如何处理“缺失数据”或者“异常值”？因为在实际的数据分析过程中，这些问题往往是不可避免的。我对于书中关于“中心趋势度量”的讲解印象深刻，作者不仅解释了平均数、中位数、众数的计算方法，还非常细致地分析了它们各自的优缺点以及适用场景。例如，作者在讲解“众数”时，就用了一个“服装尺码销售数据”的例子，说明了众数在反映最常见情况时的优势。这让我感觉到，作者非常注重培养读者对统计概念的理解深度，而非仅仅是死记硬背公式。
评分当我翻开《Basic Statistics》这本书时，首先吸引我的便是它那种既严谨又不失亲和力的写作风格。作者似乎深谙读者在接触一门新学科时的心理，因此在介绍“数据”这个基础概念时，并没有直接抛出定义，而是从“我们如何认识世界”这个更宏观的角度切入，引导读者去思考数据的重要性。书中对“描述性统计”的讲解尤为细致，特别是在介绍“图表”的应用时，作者引用了大量生活化的例子，比如关于“人口普查数据”、“天气预报信息”等，并通过绘制各种图表，生动地展示了数据之间的关系和规律。我尤其喜欢它关于“散点图”的讲解，作者用了一个关于“学习时间与考试成绩”的数据集，详细地演示了如何绘制散点图，以及如何从散点图中观察变量之间的相关性。这让我深刻地体会到，可视化在数据分析中的巨大作用。我还在思考，这本书会不会在后续章节中探讨“推断性统计”的相关内容，比如如何利用样本数据来推断总体特征，以及如何进行假设检验？从目前的阅读体验来看，这本书的讲解风格非常注重概念的清晰化和实用性，并且将抽象的统计学原理与实际生活中的案例巧妙地结合起来。我对于书中关于“方差”的解释印象深刻，作者通过一个关于“不同班级学生的身高差异”的例子，详细地解释了方差的计算方法，以及它在衡量数据离散程度上的意义。这让我感觉到，统计学并非高不可攀，而是能够帮助我们更好地理解身边的世界。
评分我拿到的这本《Basic Statistics》封面设计虽然朴素，但翻开内页，却传递出一种严谨而有条理的气息。作者在开篇就将统计学定位为一种“理解世界”的工具，这种定位让我感到非常受用。它从最基础的“数据”概念出发，详细阐述了数据的来源、类型以及在社会科学、自然科学等各个领域中的广泛应用。我特别欣赏它对于“数据可视化”的重视，书中提供了许多不同类型的图表，例如“柱状图”、“折线图”、“饼图”等，并且详细解释了每种图表的适用场景和绘制方法。作者在讲解“频率分布”时，用到了一个关于“用户对某款产品的满意度调查”的数据集，并通过绘制频率分布图，直观地展示了不同满意度级别的比例。这让我深刻体会到，图表不仅是数据的载体，更是传递信息、揭示规律的有力工具。我还在思考，这本书会不会在后续章节中深入探讨“推断性统计”的相关内容，比如如何利用样本数据来推断总体的特征，以及如何评估这些推断的可靠性？从目前的阅读体验来看，这本书的讲解风格非常注重基础概念的巩固，并且将抽象的统计理论与具体的实践应用紧密结合。我对于书中关于“方差”的解释印象深刻，作者通过一个关于“不同品牌的汽车油耗”的例子，详细解释了方差的计算方法，以及它如何反映数据的离散程度。这让我感觉到，统计学并非遥不可及，而是能够帮助我们理解现实世界中各种现象背后的规律。
评分翻开《Basic Statistics》，我立刻被它严谨又不失人文关怀的语言风格所吸引。作者似乎深谙读者学习新知识时的畏难心理，所以在介绍诸如“标准差”和“方差”这类核心概念时，并没有上来就抛出复杂的公式，而是先从一个生活化的场景切入，比如一家工厂生产的灯泡的寿命差异。作者通过详细的文字描述，引导读者去思考“偏差”的意义，然后逐步引出方差和标准差的概念，并解释了它们在衡量数据离散程度上的重要性。我特别喜欢它关于“概率”部分的论述，作者没有仅仅停留在理论的层面，而是通过抛硬币、抽奖等经典的概率实验，生动地展示了概率的计算方法和实际应用。书中的例子都非常贴近生活，让我能够很快地将抽象的统计概念与现实世界联系起来。例如，在讨论“抽样”的时候，作者就以一次市场调查为例，详细说明了如何从总体中抽取具有代表性的样本，以及不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）的优缺点。这让我对数据采集的严谨性有了更深的认识。另外，我也注意到书中对“数据分布”的讲解，作者似乎用了相当多的篇幅来介绍正态分布，并将其与现实世界中的许多现象联系起来，比如人的身高、考试成绩等等。这让我感觉到，统计学并非仅仅是枯燥的数字游戏，而是能够揭示事物本质和规律的强大工具。我非常期待在接下来的章节中，能看到更多关于不同数据分布的介绍，以及它们在实际应用中的具体案例。
评分拿起《Basic Statistics》这本书，我首先感受到的是作者对统计学知识体系的清晰梳理和对读者学习需求的深刻理解。开篇就从“数据”这个最基础的元素切入，用非常平实的语言解释了数据在现代社会中的重要性，以及统计学作为一门工具，如何帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。书中对“描述性统计”的讲解非常详尽，特别是关于“数据可视化”的部分，作者提供了多种多样的图表类型，例如“条形图”、“折线图”、“饼图”等，并详细阐述了它们各自的适用场景和解读方法。我尤其欣赏它关于“数据分布”的介绍，作者用了一个关于“某城市居民的年龄分布”的例子，通过绘制直方图，生动地展示了不同年龄段人口的比例，以及数据分布的集中和离散程度。这让我深刻地认识到，图表不仅仅是数据的呈现，更是揭示隐藏规律的有力工具。我还在思考，这本书会不会在后续章节中涉及到“推断性统计”的内容，比如如何从样本数据中推断总体特征，以及如何进行假设检验？从目前的阅读体验来看，这本书的讲解风格非常注重基础概念的夯实，并且将抽象的统计理论与具体的实践应用紧密地结合在一起。我对于书中关于“标准差”的解释印象深刻，作者通过一个关于“不同生产批次灯泡的亮度差异”的例子，详细解释了标准差的计算方法，以及它在衡量数据离散程度上的意义。这让我感觉到，统计学并非遥不可及，而是能够帮助我们更好地理解身边的世界。
评分简单，明了。若出现typo,professor也很恨的。
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