Introduction to the Practice of Statistics w/CD & UpGrade Study Pack 2.0 (including SmarThinking) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-01-06

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716778677

丛书系列:

图书标签:

统计学
概率论
数据分析
统计推断
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具体描述

统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。它在当今世界几乎无处不在，从科学研究到商业决策，再到社会政策的制定，都离不开统计学的支持。学习统计学，不仅能帮助我们更好地理解数据驱动的世界，更能培养严谨的逻辑思维和批判性分析能力。本书旨在为初学者提供统计学实践的全面入门。我们关注的不是枯燥的理论推导，而是如何将统计学知识应用于实际问题，帮助读者掌握解决现实世界挑战的工具和方法。本书的核心理念是通过“做中学”来学习统计学，鼓励读者亲自动手分析数据，理解统计概念的实际意义，并学会如何从数据中得出有意义的结论。内容概述：第一部分：探索数据数据是什么？我们将从最基本的问题开始，介绍不同类型的数据（定量与定性、离散与连续），以及数据的来源和收集方法。了解数据的本质是进行有效分析的第一步。描述性统计：让数据说话。学习如何使用图表（如直方图、条形图、饼图、散点图）和数值（如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数）来概括和可视化数据的特征。我们将强调如何选择最适合的图表和统计量来清晰地展示数据的主要趋势和变异性。认识分布。探索数据的分布形态，理解正态分布等常见分布的特性，并学习如何识别数据中的模式和异常值。第二部分：概率基础概率的概念。引入概率的基本原理，包括随机事件、概率的含义、条件概率和独立事件。理解概率是进行推断性统计的前提。离散型随机变量与概率分布。学习泊松分布、二项分布等常见的离散概率分布，并了解它们在不同场景下的应用。连续型随机变量与概率分布。深入探讨正态分布和其他连续概率分布，理解它们在统计推断中的核心作用。第三部分：统计推断抽样与抽样分布。理解抽样调查的原理，以及抽样统计量（如样本均值）的抽样分布如何帮助我们从样本推断总体。置信区间。学习如何构建和解释置信区间，它能够为总体参数提供一个估计范围，并量化这种估计的不确定性。假设检验。掌握假设检验的基本流程，包括设定零假设和备择假设，计算检验统计量，以及根据p值做出统计决策。我们将讲解单样本t检验、双样本t检验、比例检验等常用的假设检验方法。第四部分：关系分析相关性。学习如何度量两个变量之间的线性关系强度和方向，理解相关系数的含义及其局限性。线性回归。深入学习简单线性回归，包括如何建立回归模型、解释回归系数、进行预测以及评估模型的拟合优度。我们将探讨回归分析在预测和理解变量之间关系方面的强大能力。本书特色：实践导向：每一个统计概念都通过丰富的实际案例和数据驱动的练习来呈现。读者将有机会接触真实世界的数据集，并运用所学知识解决问题。清晰易懂的讲解：避免使用过于专业的术语，用简洁明了的语言解释复杂的统计概念。注重概念的直观理解，而非形式化的数学推导。强调数据分析过程：不仅教授统计工具，更引导读者掌握完整的数据分析流程，包括数据收集、清理、可视化、分析和结果解释。贯穿性案例研究：多个章节的案例研究将围绕同一主题展开，帮助读者看到统计学在不同阶段的应用，加深理解。辅助学习资源：配套的补充学习材料（如果适用）将提供额外的练习、提示和在线支持，帮助读者巩固知识，克服学习难点。通过学习本书，您将能够：自信地解读和分析各种类型的数据。理解并应用基本的概率理论。掌握进行统计推断的关键方法，并能解释推断结果。学会评估变量之间的关系，并利用回归模型进行预测。培养一种基于数据的批判性思维方式，能够更明智地做出决策。无论您是即将踏入统计学领域的学生，还是希望提升数据分析能力的职场人士，本书都将是您学习之旅的理想起点。让我们一起开启统计学的实践探索之旅！