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出版者:Sage Publications, Inc

作者:Steinberg, Wendy

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2007-12-26

价格:USD 80.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781412956574

丛书系列:

图书标签:

• 心理
• textbook
• ResearchMethods
• 统计学
• 数据分析
• 概率论
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• 数据可视化
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《统计学：活生生的实践》 一、 统计学的宏大愿景与核心价值 统计学，这门探索数据背后规律的科学，其意义早已超越了冰冷的数字和复杂的公式。它是一扇窗，让我们得以洞察纷繁世界的奥秘；它是一把钥匙，助我们开启理性决策的大门；它更是一种思维方式，赋能我们在信息爆炸的时代保持清醒与洞察。 《统计学：活生生的实践》并非仅仅是学术理论的堆砌，而是一次深入数据肌理、理解其生命力、并将其转化为实际洞察的旅程。本书旨在唤醒读者对统计学潜能的认识，展现统计学如何在日常生活中、在各行各业中扮演着至关重要的角色，并提供一条通往掌握统计学强大力量的清晰路径。 统计学之所以“活生生”，在于它与现实世界的紧密联系。我们生活在一个被数据包围的时代，从天气预报到经济指数，从社交媒体的互动到医疗健康的研究，数据无处不在，悄无声息地影响着我们的判断和选择。然而，数据的价值并非天然显现，而是需要通过统计学的工具和方法去挖掘、提炼和解读。本书的核心价值便在于此：它致力于打破统计学与现实的隔阂，让晦涩的概念变得鲜活易懂，让抽象的理论落地生根，最终让读者能够自信地运用统计学解决实际问题，做出更明智的决策。 本书的宏大愿景是： 启迪洞察力： 帮助读者超越表象，看到数据背后的深层模式和趋势。 赋能决策力： 引导读者利用统计学方法进行严谨的分析，做出基于证据的理性判断。 培养批判性思维： 训练读者辨别数据误导，理解不确定性，并以更审慎的态度对待信息。 激发创新力： 展示统计学在推动科学研究、技术进步和社会发展中的关键作用。 二、 穿越数据迷雾：从基础到精深的探索 《统计学：活生生的实践》将带领读者经历一场从基础概念到高级应用的全面探索。本书结构清晰，逻辑严谨，既保证了内容的深度，又兼顾了读者的学习曲线。 第一部分：统计学的基石——理解数据之源 数据的本质与类型： 什么是数据？数据的不同形态（定量、定性）及其重要性。本书将通过生动的案例，展示不同类型数据在现实世界中的具体体现。例如，零售商如何收集和分析顾客的购买记录（定量数据），以及公司如何通过用户反馈来评估产品满意度（定性数据）。 数据的收集与抽样： 科学的收集方法是可靠分析的前提。我们将探讨各种数据收集技术，如调查、实验、观察，并深入讲解抽样方法的重要性，包括随机抽样、分层抽样等，以及不同抽样方法可能带来的偏差。理解这些，才能确保我们分析的数据真正代表了我们想要研究的群体。 数据的描述与可视化： 如何用简洁的方式概括大量数据？本书将介绍中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）等描述性统计量，并通过图表，如直方图、散点图、箱线图等，将数据转化为直观易懂的视觉语言。读者将学会如何通过可视化快速识别数据的分布特征、异常值和变量间的关系。 第二部分：概率的奇妙世界——量化不确定性 概率论的基础： 概率是统计学的重要理论支撑。本书将用易于理解的方式介绍概率的基本概念、事件、概率分布（如二项分布、泊松分布）等，并说明它们在风险评估、决策制定中的应用。例如，保险公司如何利用概率来计算保费，或者游戏开发者如何设计游戏平衡性。 概率分布的强大力量： 我们将重点探讨正态分布（高斯分布）这一自然界和许多现实现象中普遍存在的分布，并讲解其在统计推断中的核心地位。此外，还会介绍其他重要的概率分布，帮助读者理解不同情境下的随机性。 大数定律与中心极限定理： 这两个深刻的定理揭示了大量随机事件的规律性。本书将深入浅出地解释它们的含义，以及它们如何奠定统计推断的理论基础，使我们能够从样本推断整体。 第三部分：统计推断——从样本到整体的飞跃 参数估计： 如何从样本数据推断出总体的未知参数？本书将详细讲解点估计和区间估计，以及置信区间的概念和计算方法。例如，如何根据一份民意调查的样本结果，推断出某个候选人的真实支持率，并给出其不确定性的范围。 假设检验： 这是统计学中最强大的工具之一，用于检验关于总体的某个论断是否成立。我们将系统介绍假设检验的步骤，包括建立零假设和备择假设，计算检验统计量，以及理解p值和统计显著性。本书将通过各种实际场景，如新药疗效的评估、市场营销活动效果的验证等，展示假设检验的威力。 方差分析 (ANOVA)： 当我们需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA就显得尤为重要。本书将讲解ANOVA的基本原理，以及如何通过它来判断不同处理或条件对结果的影响是否存在显著差异。 回归分析： 探索变量之间的定量关系。我们将从简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，讲解如何建立模型来预测一个变量的值，并理解其他变量对其的影响程度。例如，如何根据房屋面积、地理位置等因素预测房价，或者分析广告投入对销售额的影响。 第四部分：高级统计方法与现代应用 非参数统计： 当数据不满足参数统计的假设时，非参数方法提供了另一种选择。本书将介绍一些常用的非参数检验，适用于不同类型的数据和研究情境。 时间序列分析： 预测未来趋势。我们将探讨如何分析具有时间依赖性的数据，如股票价格、经济增长率、销售量等，并介绍常用的时间序列模型，如ARIMA模型。 贝叶斯统计： 一种与频率学派不同的统计推断思想。本书将介绍贝叶斯定理的核心思想，以及它在更新信念、处理不确定性方面的优势。 现代统计应用： 随着大数据时代的到来，统计学的影响力日益增强。本书将探讨统计学在机器学习、人工智能、生物信息学、社会科学、市场营销、金融风险管理等领域的广泛应用，展示统计学如何驱动创新和解决复杂问题。 三、 深入实践：让统计学“活”起来 《统计学：活生生的实践》并非一本静态的教科书，而是一本充满生命力的实践指南。本书的核心理念是“学以致用”，将统计学理论与实际应用无缝对接。 丰富的案例研究： 本书将贯穿大量来自不同领域、贴近现实生活的案例。这些案例不仅仅是数据的罗列，而是对整个统计分析过程的完整呈现：从问题的提出，到数据的收集与整理，再到模型的建立与验证，最终到结果的解读与决策建议。例如，分析一场选举的民意调查数据，评估一款新产品的市场推广效果，或者研究气候变化对某个地区农业产量的影响。 循序渐进的练习题： 每章的练习题都经过精心设计，旨在巩固读者对理论知识的理解，并锻炼其运用统计工具解决问题的能力。题目类型多样，既有概念性的思考题，也有需要实际计算和分析的数据题。 编程工具的融合： 在当今时代，统计分析越来越离不开强大的计算工具。本书将酌情介绍常用的统计软件和编程语言（如R、Python），展示如何利用这些工具进行高效的数据处理、统计建模和可视化。我们将提供清晰的步骤指导和代码示例，帮助读者跨越技术门槛，直接体验统计分析的乐趣。 数据驱动的思维训练： 本书不仅仅教授“如何做”统计，更重要的是培养读者“如何想”统计。我们将引导读者在面对问题时，思考“我需要什么数据？”，“如何收集这些数据？”，“我可以用哪些统计方法来分析？”，“我需要注意哪些潜在的偏差和陷阱？”，“我的分析结果意味着什么？”。这种思维训练将使读者具备独立分析和解决问题的能力。 四、 谁适合阅读本书？ 《统计学：活生生的实践》面向广泛的读者群体： 大学生： 无论是统计学专业的学生，还是其他需要学习统计学课程的学生（如经济学、心理学、工程学、生命科学等），本书都能提供扎实的基础和深入的理解。 职场人士： 任何希望提升数据分析能力，做出更明智决策的职场人士，包括市场分析师、数据科学家、产品经理、运营人员、研究人员等。 研究者： 需要运用统计学方法进行科研的学者和研究人员。 任何对数据和世界充满好奇的人： 即使没有统计学背景，但对理解数据背后的规律、用科学的方法思考问题感兴趣的读者，也能从本书中获益。 五、 结语：开启你的统计学之旅 统计学不再是遥不可及的象牙塔，而是我们理解世界、应对挑战、把握机遇的强大武器。《统计学：活生生的实践》旨在为您打开这扇门，让您体验统计学带来的清晰、严谨与洞察。本书将陪伴您一步步穿越数据的迷雾，领略概率的奇妙，掌握推断的艺术，最终将统计学转化为您手中解决实际问题的利器。准备好开启这场激动人心的统计学实践之旅了吗？让我们一起，让统计学“活”起来！

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