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出版者:Wiley

作者:Prem S. Mann

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-04-11

价格:$ 202.55

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471750369

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 入门
• 科技
• Excel
• 数据分析
• 概率论
• 第五版
• 教材
• 统计软件
• 应用统计

探索数据背后的世界：一本面向应用的数据科学入门指南 本书旨在为读者提供一个坚实的基础，理解统计学的核心概念，并重点强调如何利用现代技术工具，特别是电子表格软件，将理论知识应用于实际问题。我们相信，在当今这个数据驱动的时代，掌握数据分析能力至关重要，而技术工具是实现这一目标的最有效途径。 核心理念：理论与实践的无缝融合 我们深知，单纯的理论阐述往往难以让学习者建立直观理解。因此，本书的结构设计始终围绕“概念阐述—技术应用—实际案例分析”这一闭环展开。我们不仅仅是介绍统计学公式，更着重于教授读者如何使用现成的、易于获取的工具，如领先的电子表格程序，来执行复杂的计算、生成可视化图表，并最终解释结果的实际意义。 第一部分：构建统计学思维的基石 本部分聚焦于统计学的基础构建模块，为后续更高级的主题打下坚实的基础。 描述性统计：数据的初次会面 我们将从最基本的层面入手，介绍如何有效地组织、汇总和可视化数据。这包括对定性和定量数据的分类处理，集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，以及离散程度的衡量（标准差、方差、极差、四分位数）。在讲解这些概念时，我们立即引入电子表格软件的功能，例如使用内置函数快速计算摘要统计量，并利用条件格式化和数据条直观展示数据分布的差异。数据可视化的重要性被提升到前置地位，我们将详细讲解直方图、茎叶图、箱线图的绘制方法，强调图形如何揭示数据中隐藏的模式或异常值。 概率论基础：量化不确定性 概率论是推断统计学的支柱。我们深入探讨基本概率规则（加法、乘法规则），条件概率，以及贝叶斯定理的直观理解。重点内容包括随机变量的概念，离散型与连续型概率分布的区分。本书详尽介绍了离散分布（如二项分布、泊松分布）和连续分布（如均匀分布、指数分布）的特性，并指导读者如何在软件中利用这些分布的累积分布函数（CDF）和概率密度函数（PDF）来解决实际的概率计算问题，例如质量控制或风险评估中的应用。 离散与连续：重要的概率模型 我们对正态分布给予特别的关注，将其视为统计推断的基石。详细解析了标准正态分布的特性，以及如何使用Z分数进行标准化和查找概率。在此阶段，电子表格的“随机数生成”功能也将被引入，用于模拟概率事件，帮助学生通过实验观察来验证理论概率。 第二部分：从样本到总体——统计推断的核心 在掌握了概率基础后，本书将视角转向统计推断，即如何从有限的样本数据中得出关于更大总体的可靠结论。 抽样与抽样分布 理解抽样误差是进行推断的前提。本部分详细阐述了不同的抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等）及其优缺点。核心内容围绕中心极限定理展开，解释了为什么无论总体的原始分布如何，大样本的均值分布都近似于正态分布。读者将学习如何使用软件模拟多次抽样过程，直观感受中心极限定理的强大力量。 估计：区间的信心 我们从点估计过渡到区间估计。本书清晰区分了总体均值和总体比例的置信区间估计。对于总体方差未知的情况，我们将详细介绍t分布的引入及其使用方法。在技术应用层面，我们将展示如何在电子表格中构建一个灵活的“置信区间计算器”，用户只需输入样本数据和置信水平，软件即可自动输出置信区间和相应的临界值，极大地方便了对结果的解释和敏感性分析。 假设检验：基于证据的决策 假设检验是统计分析的实践核心。本书采用统一的五步流程来引导读者进行检验：建立零假设与备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量、确定P值或拒绝域、做出结论。我们全面覆盖了针对总体均值（单样本t检验、双样本t检验）和总体比例的检验。对于双样本检验，我们不仅关注独立样本，也涵盖了配对样本检验。同样，所有步骤的计算和P值获取都将通过技术工具完成，确保流程的标准化和准确性。 第三部分：探索关系与预测模型 本部分将统计分析的范围扩展到变量之间的关系建模，这是数据分析走向预测和决策支持的关键一步。 简单线性回归与相关性 我们首先引入相关系数（Pearson's r）来衡量线性关系的强度和方向。随后，深入讲解简单线性回归模型，包括最小二乘法的原理、回归方程的构建、以及如何解释截距和斜率的实际含义。回归的拟合优度（$R^2$）将通过技术手段计算并解释。本部分强调回归残差分析的重要性，指导读者如何利用残差图来检验模型的关键假设（线性、独立性、正态性和等方差性），并展示如何使用软件的“散点图与趋势线”功能快速生成回归线。 方差分析（ANOVA）：多组均值的比较 当需要比较三个或更多组的均值时，方差分析成为必要的工具。我们将从单因素ANOVA开始，解释F检验的逻辑，即比较组间方差与组内方差。本书详细阐述了如何设置和执行ANOVA的计算，以及在检验结果显著后进行事后检验（如Tukey's HSD）以确定具体是哪些组之间存在差异。电子表格的“数据分析工具库”中的ANOVA功能将被充分利用，并辅以对F分布表的理解。 非参数方法：数据不理想时的选择 认识到并非所有数据都完美服从正态分布或具有等方差性，本书专门安排了一章介绍非参数统计方法。我们将介绍Wilcoxon秩和检验（替代独立样本t检验）、符号检验和Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）。这些方法的使用时机和优势将被清晰地界定，确保读者拥有处理各类真实世界数据的能力。 附录与技术资源 本书的附录部分提供了对电子表格软件特定功能的深入指南。这不仅仅是操作手册，而是将统计概念嵌入技术操作流程的桥梁。读者将学习如何有效地管理大型数据集、使用查找函数进行数据匹配、构建复杂的条件公式，以及利用数据透视表进行快速的数据切片和汇总。这些技术指导确保了无论软件版本如何更新，读者都能熟练地将所学统计原理转化为可执行的分析步骤。通过这种方式，本书致力于培养出既懂统计理论又精于技术应用的全面数据分析人才。

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我一直在寻找一本能够真正 bridging the gap between theory and practice 的统计学教材，而这本《Introductory Statistics Using Technology 5th Edition and Excel Manual Set》无疑是我找到的那个“完美桥梁”。作为一名即将步入职场，需要处理大量真实世界数据的学生，我深知理论知识的扎实与实际应用能力的掌握同样重要。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是理论的讲解，更关键的是，它将Excel这个人人都可以获得的强大工具，深度整合到统计学习的每一个环节。我过去也曾尝试过学习其他统计软件，但往往因为其复杂的界面和大量的指令而感到沮丧，最终半途而废。而这本书，巧妙地利用了Excel的普及性和易用性，让我在熟悉的软件环境中就能进行从数据整理、可视化到高级统计模型的构建和分析。书中的案例分析极其贴近实际生活和工作场景，无论是市场调研、金融数据分析还是科学实验的初步处理，都能在书中找到对应的例子，并且有详细的Excel操作步骤指导。这让我能够直接将所学知识应用到模拟的场景中，甚至可以尝试分析自己感兴趣的现实世界数据。我特别欣赏书中对于图表制作的强调，它不仅仅展示了如何生成图表，更重要的是解释了不同图表类型的适用场景和如何通过图表来有效地传达信息。这对于我今后在报告和演示中清晰地呈现数据分析结果至关重要。Excel的强大功能，例如数据透视表、各种统计函数以及图表生成工具，在书中得到了充分的展示和利用，让我惊叹于原来统计分析可以如此高效且直观。这本书的价值，在于它不仅教会了我统计学的知识，更培养了我运用技术解决实际问题的能力，让我对未来在数据驱动型工作环境中发挥作用充满信心。

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当我决定深入学习统计学时，我曾一度因为市面上教材的复杂性而感到犹豫。许多教材过于侧重理论推导，而缺乏对实际应用和技术工具的指导，这对于我这种更倾向于动手实践的学习者来说，确实是个不小的挑战。直到我遇到了这本《Introductory Statistics Using Technology 5th Edition and Excel Manual Set》，我才找到了那本真正适合我的“天命之书”。这本书最让我称道的一点，就是它将Excel这个在商业和学术界都极为普及的工具，作为学习统计学的核心载体。我不再需要花时间和精力去学习一套全新的、可能并不常用的统计软件，而是可以利用我早已熟悉的Excel来完成数据分析的各项任务。书中详细地展示了如何利用Excel的数据功能、公式、函数以及强大的图表工具来进行统计分析。从基础的数据整理和清理，到各种描述性统计量的计算，再到推断性统计的应用，如假设检验、方差分析和回归分析，书中都提供了非常详尽的Excel操作步骤和案例。这些案例涵盖了多种学科领域，让我能够感受到统计学在不同情境下的应用价值。更重要的是，这本书不仅仅是教你“如何操作”，它更注重解释“为什么这样操作”，以及这些操作背后所蕴含的统计学原理。这种理论与实践相结合的教学方法，让我能够真正理解统计学的作用，而不仅仅是机械地执行指令。通过Excel，我能够直观地看到数据的变化，理解统计方法的逻辑，并最终能够自信地运用统计学来解决实际问题。这本教材为我打开了统计学的大门，让我看到了统计学并非遥不可及，而是可以如此接地气和富有成效。

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坦白说，在翻开这本书之前，我对“统计学”这个词的印象还停留在枯燥的公式和晦涩的概念上。然而，这本书彻底改变了我的看法。它以一种前所未有的方式，将统计学变得生动有趣且触手可及。这本书最让我惊喜的地方在于，它完全打破了我之前对统计学学习的刻板印象，成功地将“技术”这个关键词融入了每一个章节。它并没有将Excel仅仅作为一个附录或者简单的操作指南，而是将其视为一种核心的学习工具，贯穿于整个教材的始终。这意味着，我不再需要花费额外的时间去学习另一套复杂的统计软件，而是可以直接利用我熟悉的Excel来探索统计学的世界。从基础的数据可视化，如条形图、散点图、箱线图等，到更复杂的统计分析，如回归分析、假设检验、方差分析等，书中都提供了详尽的Excel操作步骤，配以清晰的截图和解释。这让我能够亲手实践，通过实际操作来理解每一个统计概念背后的含义。我尤其欣赏书中对于“数据驱动”的理念的强调，它鼓励读者去探索数据，从中发现模式和洞见，而不是仅仅被动地接受理论。通过Excel，我可以轻松地对数据进行筛选、排序、分组，然后利用各种统计函数和图表工具来分析这些数据。这种“边学边做”的学习模式，极大地提高了我的学习效率和兴趣。我发现，当我能够通过Excel看到数据是如何被处理和分析的，统计学的概念就变得不再抽象，而是变得非常具体和有意义。这本书不仅仅是一本教材，更像是一个互动式的学习平台，让我能够积极地参与到统计学的探索过程中，并在这个过程中获得成就感。

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我对于统计学的初步认识，很大程度上是由这本《Introductory Statistics Using Technology 5th Edition and Excel Manual Set》所塑造的。在我开始阅读之前，我对统计学的印象是一个充满复杂公式和抽象概念的领域，这让我一度感到畏惧。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。它并没有将Excel仅仅作为一种辅助工具，而是将其视为学习统计学核心思想的关键媒介。这本书的每一个章节都巧妙地将Excel的操作步骤融入到统计概念的讲解之中，使得学习过程变得更加直观和生动。例如，在学习描述性统计时，我可以通过Excel快速计算出均值、中位数、标准差等，并且通过制作直方图、箱线图等来直观地理解数据的分布和变异性。这种“动手实践”的学习方式，让统计学不再是枯燥的文字，而是变成了一个可以触摸和感受的实体。书中提供的案例分析，也非常贴合实际，涵盖了从基础的数据整理到高级的统计模型构建，让我能够真切地感受到统计学在解决实际问题中的强大力量。我特别喜欢书中对于数据可视化的强调，它教会了我如何通过Excel制作出清晰、有说服力的数据图表，这对于我今后在工作和学习中有效地传达信息至关重要。这本书不仅传授了我统计学的知识，更重要的是，它培养了我对数据的好奇心和分析能力，让我能够更有信心地探索数据背后的故事。

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一直以来，我都对数据分析充满兴趣，但总觉得统计学理论过于抽象，难以与实际操作相结合。直到我发现了这本《Introductory Statistics Using Technology 5th Edition and Excel Manual Set》，我才找到了那本能够真正连接理论与实践的桥梁。这本书最让我印象深刻的是它将Excel这个普及率极高的软件，作为学习统计学的主要工具。这意味着我不需要再额外学习一套复杂的统计软件，而是可以利用我早已熟悉的Excel来完成各种统计分析任务。书中的内容设计非常贴心，从最基础的数据录入、整理、清洗，到各种描述性统计量的计算，再到更高级的推断性统计方法，如假设检验、方差分析和回归分析，书中都提供了非常详细的Excel操作步骤和图文并茂的指南。我尤其欣赏书中对于案例分析的重视，它选择了大量贴近实际生活和工作场景的例子，例如市场营销、金融分析、科学研究等，让我能够直观地感受到统计学在各个领域的应用价值。通过亲手在Excel中操作，我能够更深入地理解每一个统计概念的含义，例如，在进行t检验时，我能够看到Excel是如何根据我的数据计算出t值和p值的，以及这些数值代表的含义。这种“在实践中学习”的方式，不仅大大提高了我的学习效率，更重要的是，它让我真正掌握了运用统计学解决实际问题的能力。这本书不仅教会了我统计学的知识，更重要的是，它培养了我对数据的好奇心和分析能力，让我对未来的学习和工作充满了信心。

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我一直在寻找一本能够帮助我真正理解统计学，并且能够将所学知识应用于实际工作的教材，而这本《Introductory Statistics Using Technology 5th Edition and Excel Manual Set》无疑是我的最佳选择。它最让我称赞的是，它并没有将Excel仅仅作为一个简单的“附录”或者“操作手册”，而是将其作为一种核心的学习工具，与统计学的理论概念紧密地结合在一起。这意味着，我可以在一个我熟悉且普遍使用的软件环境中，学习和实践统计学的方方面面。从最基础的数据整理和描述性统计，到更复杂的推断性统计方法，如假设检验、方差分析和回归分析，书中都提供了非常详细的Excel操作步骤，并且配有大量的图示和案例分析。这些案例覆盖了广泛的领域，从商业数据分析到科学研究，让我能够直观地感受到统计学在解决实际问题中的强大力量。我尤其喜欢书中对于数据可视化的讲解，它教会了我如何利用Excel创建清晰、有说服力的图表，这对于我今后在工作报告或学术论文中有效地传达数据分析结果至关重要。这种“边学边做”的学习模式，让统计学变得不再抽象和难以理解，而是变得生动、有趣且具有实践意义。通过这本书，我不仅掌握了统计学的理论知识，更重要的是，我获得了运用Excel进行数据分析的实用技能，这让我对未来在数据驱动型环境中工作充满了信心。

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对于一个初学者而言，如何找到一本既能讲解清楚统计学基本概念，又能实际指导操作的书籍，一直是我头疼的问题。这本《Introductory Statistics Using Technology 5th Edition and Excel Manual Set》可以说是解决了我的燃眉之急。它最大的优势在于将Excel这一普及度极高的软件，作为贯穿始终的学习平台。我无需再花费时间和精力去适应一套全新的、可能只在特定领域使用的统计软件，而是可以直接利用我熟悉的Excel来完成复杂的统计分析。书中对Excel各项功能的介绍，从数据录入、清理，到各种统计函数的运用，再到图表制作，都详尽入微，配有大量的截图和清晰的步骤说明。这使得即使是统计学领域的“小白”，也能够轻松上手，并逐步掌握核心的统计分析技能。我尤其欣赏书中对于案例研究的安排，它精选了大量源自真实世界的数据和问题，例如市场调查、销售预测、实验数据分析等，让我在学习过程中能够感受到统计学在解决实际问题中的实用价值。通过在Excel中进行模拟操作，我能够直观地看到统计方法的应用过程，例如如何进行假设检验、如何构建回归模型等，并理解这些方法背后所蕴含的统计学原理。这种理论与实践紧密结合的学习模式，不仅大大提高了我的学习效率，更重要的是，它让我对统计学产生了浓厚的兴趣，并且培养了我独立分析和解决问题的能力。

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在选择统计学教材时，我一直希望找到一本能够让我既理解理论，又能熟练运用技术解决实际问题的书。这本《Introductory Statistics Using Technology 5th Edition and Excel Manual Set》完美地满足了我的需求。它最大的亮点在于将Excel这一强大而易用的工具深度整合到统计学的学习过程中。我过去也曾尝试过一些其他的统计软件，但由于其复杂的界面和学习曲线，总是难以坚持。而这本书，则利用了Excel在用户普及度和易用性方面的优势，让我能够在一个熟悉的环境中，高效地学习和实践统计学。书中详细地展示了如何利用Excel的各项功能，从数据处理、数据可视化到各种统计分析方法的实现。我尤其欣赏书中提供的丰富案例，这些案例涵盖了商业、科学、社会科学等多个领域，让我在学习过程中能够接触到真实世界的数据和问题。例如，书中关于市场调研数据分析的章节，通过Excel的操作，我学会了如何计算市场份额、分析消费者偏好等，这些都为我未来的职业发展奠定了基础。此外，这本书不仅仅是教你“如何操作”，它更注重解释“为什么这样做”，通过实例和图表，让我能够深入理解统计学背后的原理和逻辑。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，并且培养了我用数据说话的能力。这本书为我提供了一个非常坚实的基础，让我能够自信地面对未来的数据分析挑战。

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这本教材对于我而言，不仅仅是一本关于统计学的书，它更像是一套能够武装我的“数据能力”的完整装备。在我开始学习之前，我曾担心统计学对于我这样一个对数学公式并非特别敏感的人来说会是一个巨大的障碍。然而，这本书巧妙地利用了Excel这一大众化的工具，将复杂的统计学概念以一种非常友好的方式呈现出来。它不是让你死记硬背公式，而是让你通过实际操作Excel来理解这些公式的意义和应用。书中的每个章节都紧密围绕着Excel的操作展开，从如何录入和整理数据，到如何利用Excel的各种函数和工具进行统计分析，再到如何解读分析结果并用图表清晰地呈现出来。我尤其喜欢书中关于数据可视化的部分，它展示了如何利用Excel制作各种精美的图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图等，并且解释了不同图表类型适合表达的数据特点和信息。这对我今后在工作中撰写报告和进行演示非常有帮助。此外，书中对于推断性统计的讲解，如假设检验、置信区间、回归分析等，也都是通过Excel的实际操作来完成的。这让我能够直观地看到这些统计方法是如何工作的，以及它们是如何帮助我们从数据中得出有意义的结论的。这种“ hands-on ”的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，并且让我相信，即使是统计学新手，也能够通过这本书掌握统计分析的技能，并将其应用到实际工作中。它不仅仅传授了知识，更重要的是培养了我的数据分析思维和实际操作能力。

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这本书的出版，简直是我统计学学习生涯中的一道曙光。作为一名对数据分析充满好奇但又对复杂公式望而却步的学生，我一直都在寻找一本能够真正引导我理解统计学核心概念，并且能够灵活运用现代技术来解决实际问题的教材。这本书，完美地契合了我的需求。首先，它并没有一味地堆砌理论和抽象的概念，而是以一种非常直观和循序渐进的方式，将统计学的基本原理展现在读者面前。从最基础的数据描述到推断性统计的进阶，每一步都伴随着清晰的解释和易于理解的例子。更重要的是，它将Excel这个我们日常生活中几乎人人都会使用的工具，巧妙地融入到统计学习的过程中。我不再需要花费大量时间去学习一套全新的、陌生的统计软件，而是可以直接利用Excel强大的功能，通过简单的操作就能完成复杂的统计分析。这极大地降低了学习门槛，让我能够将更多的精力集中在理解统计思想本身，而不是被技术细节所困扰。从数据录入、清洗，到各种图表的制作，再到t检验、ANOVA、回归分析等核心统计方法的应用，书中都提供了详细的操作指南和截图。这对于我这样的初学者来说，简直是福音。每一次遇到困难，我都能快速地在书中找到解决方案，并亲手实践，从而加深理解。我尤其喜欢书中对于“为什么”的解释，它不仅仅告诉你“怎么做”，更告诉你“为什么这么做”，这让我能够真正理解统计方法的内在逻辑，而不是仅仅停留在机械的操作层面。这种对概念的深入挖掘，以及对技术运用的强调，使得这本书在众多统计教材中脱颖而出，成为我不可或缺的学习伙伴。它不仅仅是一本书，更像是一位耐心且博学的导师，陪伴我一步步探索统计学的奥秘，并让我对其产生了浓厚的兴趣和信心。

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