The Directory of Statistical Microcomputer Software pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Marcel Dekker

作者:Wayne A. Woodward

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-09-21

价格:USD 69.75

装帧:Paperback

isbn号码:9780824778460

丛书系列:

图书标签:

• 统计软件
• 微型计算机
• 统计学
• 数据分析
• 软件目录
• 计算机应用
• 科学计算
• 数学软件
• 信息技术
• 程序

《统计数据分析与应用》：数据驱动决策的全面指南 本书前言： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会发展的核心动力。从市场趋势预测到科学研究突破，再到日常运营优化，有效的数据分析能力已不再是少数专家的特权，而是每一位决策者和实践者的必备技能。然而，面对海量、复杂的数据集，如何选择合适的工具、运用恰当的方法论，并最终将洞察转化为可执行的策略，仍然是许多组织和个人面临的挑战。《统计数据分析与应用》正是为填补这一空白而作。本书旨在提供一个从基础理论到前沿实践的无缝过渡，帮助读者建立起扎实的统计思维框架，并熟练掌握现代数据分析工具链。 第一部分：统计学的基石与思维模式的构建 本书首先从宏观视角审视统计学在当代科学与商业中的地位。我们深知，工具的效用依赖于使用者的认知深度。因此，第一部分聚焦于构建坚实的理论基础，而非仅仅罗列软件操作步骤。 第一章：数据、信息与洞察的转化链条 本章深入探讨了数据生命周期的各个阶段：数据的采集、清洗、存储与管理。我们强调“数据质量决定分析上限”的原则，详细阐述了常见的数据误差来源（如测量偏差、遗漏值、异常值）及其识别与处理技术。随后，本章构建了从原始数据到有价值信息的抽象模型，并引入了对统计推断核心概念（如总体与样本、参数与统计量）的直观理解，为后续的严谨分析奠定基础。 第二章：描述性统计的艺术与科学 描述性统计是理解数据集特征的第一步。本章细致讲解了集中趋势（均值、中位数、众数）与离散程度（方差、标准差、四分位距）的计算及其适用场景。更重要的是，我们超越了教科书式的定义，探讨了如何利用图形化方法（如直方图、箱线图、散点图）来“阅读”数据分布的形态、偏度和峰度，从而形成初步的数据故事。此外，本章还包含了对多变量数据初步探索的介绍，例如相关系数矩阵的可视化解读。 第三章：概率论基础与统计推断的逻辑起点 统计推断的严谨性来源于概率论。本章以清晰的数学逻辑，系统梳理了离散与连续概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的特性及其在现实世界问题中的应用模型。我们对中心极限定理进行了深入剖析，阐明了其在构建置信区间和进行假设检验中的核心地位。本章的难点在于建立从样本统计量到总体参数的桥梁，我们通过大量实际案例演示了这种推断过程的内在逻辑与局限性。 第二部分：核心统计建模与检验的实践 在掌握了基础概念后，第二部分转向了统计分析的“肌肉”部分——参数估计与假设检验。本部分侧重于如何根据研究问题，选择最恰当的统计检验方法，并正确解读检验结果。 第四章：参数估计与置信区间的构建 本章详细介绍了点估计与区间估计的差异，并重点讲解了如何根据样本大小和数据分布特性，构建可靠的置信区间。我们分析了T分布、卡方分布以及F分布在不同估计场景下的应用，并探讨了贝叶斯方法在区间估计中的新兴角色。 第五章：单样本与多样本假设检验的流程 假设检验是统计实践的核心。本章系统地覆盖了Z检验、T检验（单样本、独立样本、配对样本）的完整流程，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的计算、P值的解释，以及I类错误（$alpha$）与II类错误（$eta$）的权衡。本章特别强调了统计显著性与实际意义之间的区别，避免“统计学上的胜利”沦为“商业上的失败”。 第六章：方差分析（ANOVA）：探究多组均值差异 当需要比较三个及以上组别的均值时，ANOVA成为关键工具。本章首先解释了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，侧重于分解总变异。随后，我们扩展到双因素方差分析（Two-Way ANOVA），并深入分析了交互作用项的解读——这对于理解复杂实验设计至关重要。此外，本章还介绍了事后检验（Post-Hoc Tests）的选择与应用，以确定具体哪几组之间存在显著差异。 第七章：非参数统计方法的应用场景 并非所有数据都服从正态分布或方差齐性假设。本章为处理不符合参数检验前提的数据集提供了强有力的替代方案。我们详细讲解了Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、符号检验等非参数方法的适用条件、计算步骤及结果解释，确保读者在面对真实世界的“脏数据”时仍能做出可靠的推断。 第三部分：回归分析：预测、建模与因果推断的桥梁 回归分析是现代统计建模的基石。第三部分将带读者从简单线性关系迈向复杂的多因素预测模型。 第八章：简单线性回归与模型诊断 本章从最小二乘法原理出发，构建最基本的线性关系模型。重点在于对回归系数 ($eta_0, eta_1$) 的解释及其统计显著性检验。然而，模型的构建远非拟合一条直线那么简单，因此本章投入大量篇幅讲解模型诊断：残差分析（检验正态性、独立性、同方差性）、多重共线性检测（VIF）、以及异常点识别。只有通过严格的诊断，模型才能被信任。 第九章：多元线性回归：控制混杂因素 在现实中，现象往往受多个变量共同影响。本章介绍了如何构建和解释多元线性回归模型。我们重点讨论了变量选择的策略（逐步法、容忍度检验），以及如何利用偏回归系数来评估在控制其他变量影响后，特定自变量对因变量的边际效应。 第十章：广义线性模型（GLM）：超越正态分布的建模 许多重要的因变量（如计数、比例、二元结果）不服从正态分布。本章引入了广义线性模型（GLM）的框架，包括连接函数（Link Function）和指数族分布的概念。核心内容集中在： Logistic回归： 预测二元结果（如是/否、成功/失败），并深入解读优势比（Odds Ratio）。 泊松回归： 用于计数数据的建模（如事件发生次数）。 第十一章：时间序列分析基础与模型应用 对于具有时间依赖性的数据，传统的截面分析方法会失效。本章介绍了时间序列数据的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机性）。我们讲解了平稳性检验（如ADF检验），自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）的解读，并介绍了ARIMA模型的构建流程，为商业预测和经济趋势分析提供了实用的建模工具。 第四部分：高级主题与数据分析的前沿视野 本书的最后部分关注于拓展读者的分析视野，介绍一些在特定领域具有高度实用价值的高级技术。 第十二章：方差分析与回归的结合：协方差分析（ANCOVA） ANCOVA是ANOVA和回归分析的混合体，它允许研究者在比较组间差异时，同时控制一个或多个连续的协变量（Covariates）的影响。本章详细说明了如何利用ANCOVA来减少测量误差，提高检验效能，并确保组间比较的公平性。 第十三章：生存分析简介：关注“时间直到事件发生” 在医学、工程可靠性或客户流失研究中，关注事件发生的时间点至关重要。本章介绍了生存分析的基本概念，包括生存函数和风险函数。我们详细讲解了Kaplan-Meier估计法，以及如何使用Cox比例风险模型来评估协变量对生存时间的影响。 第十四章：统计软件在实践中的角色与效率 虽然本书强调理论基础，但高效的实践离不开合适的软件支持。本章不局限于某一特定软件，而是讨论了在不同分析场景下，如何高效地利用统计软件环境进行数据导入、模型拟合、结果自动化报告与结果的可视化。重点在于数据处理的工作流程优化和结果的专业呈现规范。 结语：迈向负责任的数据实践 本书的最终目标是培养读者成为能够独立、批判性地应用统计方法的专业人士。我们相信，真正的洞察力来源于对统计假设的深刻理解和对结果局限性的清醒认识。掌握这些工具，意味着不仅能回答“是什么”，更能深入探究“为什么”和“会怎样”，从而在各个领域做出更具前瞻性和有效性的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆