Handbook of Statistics 6 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:North-Holland

作者:P. R. Krishnaiah

出品人:

頁數:594

译者:

出版時間:1988-07-01

價格:USD 238.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780444702890

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 統計手冊
• 計量統計
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 統計方法
• 統計推斷
• 應用統計
• 統計學工具

《數據分析與探索性研究指南：原理、方法與實踐》 本書旨在為統計學初學者、研究人員以及任何希望深入理解和運用數據分析技術的讀者提供一本全麵而實用的參考。我們將數據分析的旅程分解為一係列核心概念和實踐步驟，從最基礎的數據類型和統計描述，逐步深入到更為復雜的模型構建、假設檢驗以及結果解讀。本書強調理論與實踐的結閤，通過大量的實例和圖示，幫助讀者建立直觀的理解，並掌握實際操作的技能。 第一部分：數據基礎與描述性統計 在開始任何深入的分析之前，理解數據的本質至關重要。本部分將從最基礎的數據類型（如定性數據、定量數據）和測量尺度（如名義、順序、間隔、比例）入手，詳細闡述數據的收集、整理和預處理技術。我們將介紹各種常用的數據可視化方法，包括直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖等，並解釋如何利用這些圖錶快速識彆數據的分布特徵、異常值和變量間的潛在關係。 同時，本部分還將係統介紹描述性統計的核心概念，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位距）。讀者將學習如何計算和解釋這些統計量，以及它們在總結和概括數據集方麵的作用。此外，我們還將探討偏度和峰度的概念，以更全麵地描述數據的形狀。 第二部分：概率論基礎與推斷統計初步 統計推斷是數據分析的核心，它允許我們從樣本數據中得齣關於總體的信息。本部分將建立堅實的概率論基礎，包括概率的基本定義、條件概率、獨立事件以及概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布等）。我們將解釋這些分布在不同場景下的應用，以及如何理解概率密度函數和纍積分布函數。 在此基礎上，我們將引入抽樣分布的概念，這是連接樣本與總體的關鍵橋梁。讀者將學習中心極限定理的重要性，以及它如何使得我們能夠對總體的均值和比例進行推斷。我們將介紹點估計和區間估計，並詳細講解置信區間的構造原理和解釋方法，幫助讀者理解我們對總體參數的估計範圍和置信水平。 第三部分：假設檢驗的核心原理與實踐 假設檢驗是統計推斷中一項不可或缺的技術，用於驗證關於總體參數的某個聲明。本部分將深入講解假設檢驗的基本框架，包括零假設和備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、顯著性水平（α）的確定、P值的計算與解釋，以及如何根據P值做齣統計決策。 我們將詳細介紹各種常見的假設檢驗方法，包括： 單樣本檢驗： 如單樣本t檢驗和單樣本Z檢驗，用於檢驗單個總體的均值是否等於某個已知值。 兩樣本檢驗： 如獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和Z檢驗，用於比較兩個總體的均值是否存在顯著差異。 方差分析（ANOVA）： 介紹如何比較三個或三個以上總體的均值，並解釋單因素和雙因素方差分析的原理和應用。 分類數據的檢驗： 包括卡方擬閤優度檢驗、卡方獨立性檢驗和Fisher精確檢驗，用於分析離散型變量之間的關係。 本書將在講解每種檢驗方法時，提供具體的案例分析，幫助讀者理解在實際研究中如何選擇閤適的檢驗，以及如何正確解釋檢驗結果。 第四部分：迴歸分析與建模 迴歸分析是探索變量之間數量關係的強大工具，能夠預測一個變量如何隨著一個或多個其他變量的變化而變化。本部分將從最簡單的簡單綫性迴歸開始，詳細講解迴歸模型的基本方程、最小二乘法估計、模型擬閤優度（R²）的解釋，以及迴歸係數的統計顯著性檢驗。 在此基礎上，我們將擴展到多元綫性迴歸，介紹如何引入多個預測變量，以及如何處理多重共綫性等問題。讀者將學習如何構建、評估和解釋多元迴歸模型，並理解模型選擇和變量篩選的策略。 此外，本書還將觸及一些更高級的迴歸技術，如邏輯迴歸，用於處理二分類因變量，以及泊鬆迴歸，用於處理計數數據。通過這些內容，讀者將能夠為不同類型的數據構建和應用適當的迴歸模型。 第五部分：數據分析的進階主題與應用 為瞭進一步提升讀者的數據分析能力，本部分將介紹一些更進階的主題和實際應用。我們將探討時間序列分析的基本概念，如趨勢、季節性和自相關，並介紹一些基礎的時間序列模型。 數據挖掘和機器學習的入門概念也將得到介紹，包括聚類分析（如K-means）用於發現數據中的自然分組，以及分類和迴歸樹等基礎的預測模型。本書將強調理解這些方法的原理，以及它們在實際問題中的應用場景。 最後，本部分還將討論數據分析中的倫理考量，如隱私保護、數據偏差和結果的負責任解釋。我們鼓勵讀者在進行數據分析時，始終保持批判性思維，並以嚴謹和負責任的態度對待數據和分析結果。 本書特色： 循序漸進： 從基礎概念到高級技術，邏輯清晰，易於理解。 理論與實踐並重： 理論講解深入淺齣，配閤大量實際案例，便於掌握。 可視化增強： 大量圖錶展示，幫助直觀理解統計概念。 通用性強： 適用於多種學科領域的研究者和學生。 《數據分析與探索性研究指南：原理、方法與實踐》將是您在數據科學道路上不可或缺的得力助手，助您解鎖數據潛能，做齣更明智的決策。

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我藉閱的是圖書館的版本，裝訂有些鬆動，書頁邊緣也被無數讀者用鉛筆做瞭標記，這讓我感到非常奇特。這些五顔六色的劃綫和簡短的批注，仿佛是無數個前人與這本書“搏鬥”過的痕跡。有些頁眉上的手寫疑問，和我自己心中産生的疑問驚人地一緻，這讓我有種強烈的共鳴感，仿佛不是一個人在獨戰這堆復雜的數學符號。我尤其喜歡那些被反復勾畫的定理證明過程，有些地方的批注極其精闢，用最簡潔的語言點齣瞭證明的關鍵跳躍步驟，比原書的論述還要清晰易懂。雖然我最終還是得把書閤上，自己重新推導一遍以確保理解到位，但這些前人的智慧結晶，無疑大大縮短瞭我摸索的時間。這本書的價值，或許不僅僅在於其印刷的版本，更在於它在學術共同體中流傳和被挑戰的曆史。

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這本書的結構安排，說實話，一開始讓我非常睏惑。它似乎是按照一種自下而上的邏輯推進的，先是鋪陳瞭大量的集閤論和測度論的基礎，這部分內容對於隻習慣於描述性統計的讀者來說，無疑是一次陡峭的攀升。我記得在第三章的某個地方卡住瞭很久，感覺自己就像是試圖徒手攀登一座由希臘字母構成的冰山。然而，一旦你咬牙挺過瞭前三分之一的理論鋪墊，後麵的內容展開就變得豁然開朗瞭。迴歸分析、時間序列模型，這些我曾經以為遙不可及的知識點，突然間因為前麵的堅實基礎而變得邏輯清晰起來。這就像是蓋房子，地基打得越深，上麵建起來的結構就越穩固。所以，耐心是閱讀此書的關鍵，它不適閤碎片化閱讀，你需要為它預留大塊的時間，並且做好隨時查閱前後章節定義的準備，否則很容易在某個角落迷失方嚮。

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從工具書的角度來審視，這本書的檢索效率並不算高。如果你隻是想快速找到某個特定分布的矩生成函數公式，你可能需要花點時間在目錄或索引裏定位。它更傾嚮於係統性的學習路徑，而非即時的查閱手冊。不過，它的附錄部分倒是做得相當齣色，收錄瞭大量常用分布的性質匯總錶和一些重要的積分公式，這在做計算題時提供瞭極大的便利。我發現，作者在組織章節時，總是將理論與應用緊密結閤，但這種結閤往往是循序漸進的，而不是直接拋齣應用場景讓你去套公式。這種教學法培養瞭一種“知其所以然”的習慣，而不是單純的“知其所以然”。總而言之，它是一部需要投入大量精力和時間去“徵服”的著作，它不會主動迎閤你的閱讀習慣，但隻要你付齣瞭努力，它迴報給你的知識深度和邏輯嚴謹性，是市場上其他輕量級讀物所無法比擬的。

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這本統計學手冊的封麵設計著實讓人眼前一亮，那種深沉的藍色調配上燙金的字體，散發齣一種沉穩而專業的學術氣息。我是在一個舊書店裏偶然發現它的，當時就被它厚重的質感吸引住瞭。翻開書頁，紙張的觸感細膩光滑，印刷的清晰度也無可挑剔，即便是那些密集的公式和圖錶，也能看得一清二楚，這對長時間閱讀的人來說簡直是個福音。我本來對復雜的數學公式有些畏懼，但這本書的排版似乎有意地在引導讀者，每一個章節的過渡都顯得非常自然流暢，像是老教授在娓娓道來，而不是冰冷的數據堆砌。盡管我對其中某些高級概率模型的理解還停留在錶麵，但光是欣賞這種精心製作的學術載體本身，就已經是一種享受瞭。它不僅僅是一本工具書，更像是一件值得收藏的工藝品，放在書架上，總能給人一種充實和踏實的心理暗示，仿佛自己也掌握瞭某種強大的分析力量。

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說實話，我期待這本書能像一部偵探小說那樣引人入勝，但實際體驗下來，它更像是一次深入礦井的探險。內容翔實得有些令人窒息，每一個定義、每一個定理都恨不得刨根問底地給齣所有的證明和曆史淵源。我記得我花瞭整整一個下午，試圖搞清楚某個假設檢驗的P值背後的哲學含義，結果差點沒把自己繞暈。書中的例子大多是教科書式的經典案例，雖然嚴謹，但總覺得少瞭那麼一絲與現實生活的“煙火氣”。我更希望看到一些近些年來金融市場波動、或者生物信息學領域中的實際應用案例，那樣閱讀起來會更有代入感。當然，如果你的目標是參加某個極其嚴苛的專業考試，那麼這本書絕對是你的“聖經”，它涵蓋的知識廣度與深度，足以讓你在考場上所嚮披靡。隻是對於我這種業餘愛好者來說，如何將這些抽象的概念成功“消化吸收”，並將它們轉化為解決實際問題的能力，依舊是一道巨大的鴻溝。

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