Introduction to the Practice of Statistics w/CD 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:766

译者:

出版时间:2007-12-25

价格:$ 212.72

装帧:Hardcover

isbn号码:9781429216234

丛书系列:

图书标签:

• Textbook
• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 实验设计
• 统计方法
• 统计软件
• SPSS
• R语言
• 教材

统计学入门：理论、方法与应用 引言 统计学，作为一门研究如何收集、组织、分析、解释和呈现数据的科学，在当今信息爆炸的时代扮演着越来越重要的角色。从科学研究的严谨探索，到商业决策的精准判断，再到社会现象的深刻洞察，统计学无处不在，为我们理解世界、做出明智选择提供了强大的工具和方法。本书旨在带领读者走进统计学的奇妙世界，系统地学习统计学的基本概念、核心方法以及在各个领域的广泛应用。我们相信，通过对本书的学习，读者不仅能够掌握实用的统计技能，更能培养严谨的科学思维和数据分析能力，为未来的学习和工作奠定坚实的基础。 第一部分：统计学基础概念 本部分将为读者构建统计学知识的基石，深入浅出地介绍最基本、最核心的概念。 第一章：统计学导论 什么是统计学？ 我们将从宏观层面定义统计学，阐述其研究对象、目的和意义。探讨统计学在现代社会中的重要性，例如在医疗健康、经济金融、社会科学、工程技术等领域如何发挥作用。 数据类型： 学习区分不同类型的数据，包括定性数据（如颜色、品牌）和定量数据（如身高、收入）。进一步细分定量数据为离散数据（可计数，如学生人数）和连续数据（可测量，如温度）。理解数据类型的不同对于选择合适的统计方法至关重要。 总体与样本： 明确区分“总体”（研究对象的全部集合）与“样本”（从总体中抽取的一部分）。探讨为什么在实际研究中我们常常需要依靠样本来推断总体特征，以及样本的代表性问题。 统计学的基本流程： 概述统计学研究的一般步骤，包括问题定义、数据收集、数据整理、数据分析、结果解释和结论推断。 第二章：数据的收集与描述 抽样方法： 介绍常见的抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和系统抽样。讲解各种方法的优缺点及其适用场景，强调如何获取具有代表性的样本以减少偏差。 数据组织与汇总： 学习如何对原始数据进行整理和分类，包括制作频数分布表。理解相对频数、累积频数等概念，为后续的数据可视化打下基础。 图示统计： 掌握多种数据可视化工具，如柱状图、饼图、折线图、散点图、直方图、箱线图等。学习如何选择最适合展示特定数据类型和研究目的的图表，以及如何解读图表信息。 集中趋势的度量： 介绍描述数据集中位置的统计量，包括均值（平均数）、中位数和众数。分析它们在不同数据分布下的适用性，例如在存在极端值时中位数比均值更稳健。 离散程度的度量： 学习如何衡量数据的离散程度，如极差、四分位距、方差和标准差。理解标准差在描述数据分散程度方面的作用，以及它与均值的关系。 第三章：概率基础 概率的基本概念： 引入概率的定义，理解随机事件、样本空间和概率的含义。探讨不同概率模型，如古典概率、经验概率和主观概率。 事件与概率运算： 学习事件之间的关系（互斥事件、对立事件、独立事件），以及概率的加法法则和乘法法则。 条件概率与贝叶斯定理： 深入理解条件概率的概念，即在一个事件发生的前提下另一事件发生的概率。介绍贝叶斯定理及其在更新信念和解决复杂概率问题中的应用。 随机变量与概率分布： 定义随机变量，并介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布）。 正态分布： 重点学习最重要、最常用的概率分布——正态分布。理解其钟形曲线特征，以及标准正态分布及其在实际问题中的应用，如利用Z分数进行标准化。 第二部分：统计推断 本部分将带领读者进入统计推断的核心领域，学习如何利用样本数据来推断总体的未知信息。 第四章：抽样分布 中心极限定理： 学习统计学中最强大的定理之一——中心极限定理。理解它为何能够解释样本均值的分布接近正态分布，以及它在统计推断中的关键作用。 样本比例的抽样分布： 讨论样本比例的抽样分布，并介绍其近似正态分布的条件。 t 分布： 介绍t分布，理解它在样本量较小且总体标准差未知时，用于估计总体均值的替代分布。 第五章：参数估计 点估计： 学习如何使用样本统计量来估计总体参数，例如使用样本均值估计总体均值。探讨估计量的无偏性、有效性和一致性等性质。 区间估计（置信区间）： 理解置信区间的概念，即一个包含总体参数的区间，并在一定置信水平下具有较高的概率。学习如何构造总体均值、总体比例等的置信区间。 置信区间的解释： 强调对置信区间的正确理解，避免常见的误解，例如“95%的置信水平意味着有95%的可能性总体参数落在这个区间内”。 第六章：假设检验 假设检验的基本原理： 介绍假设检验的逻辑，包括建立原假设（H₀）和备择假设（H₁）。理解检验统计量、P值和显著性水平（α）的概念。 单样本假设检验： 学习如何对单个总体的均值或比例进行假设检验，包括Z检验和t检验。 双样本假设检验： 学习如何比较两个总体的均值或比例，包括独立样本t检验、配对样本t检验和Z检验。 卡方检验： 介绍卡方检验在分析分类变量之间的关联性（独立性检验）和拟合优度检验中的应用。 方差分析（ANOVA）： 简要介绍方差分析，理解其用于比较三个或更多总体均值的基本思想。 第三部分：统计模型与回归分析 本部分将介绍更复杂的统计方法，用于探索变量之间的关系，并构建预测模型。 第七章：相关与回归 散点图与相关性： 再次强调散点图在初步判断变量之间关系中的作用。学习如何计算相关系数（如Pearson相关系数），衡量变量之间线性关系的强度和方向。 简单线性回归： 深入学习简单线性回归模型，理解回归方程的含义，包括截距和斜率。学习如何用最小二乘法拟合回归线。 回归系数的解释与检验： 学习如何解释回归系数的实际意义，并对其进行统计检验，判断自变量对因变量的影响是否显著。 拟合优度： 学习决定系数（R²）的概念，以及如何用它来衡量回归模型对数据的拟合程度。 回归的假设与诊断： 介绍回归分析的基本假设，并学习如何通过残差分析等方法来诊断模型是否存在问题。 第八章：多元线性回归 多元回归模型： 扩展简单线性回归，介绍包含多个自变量的多元线性回归模型。 回归系数的解释： 学习在控制其他变量的情况下，解释每个自变量对因变量的影响。 模型选择： 简要介绍在构建多元回归模型时，如何选择合适的自变量，例如逐步回归等方法。 多重共线性： 讨论多重共线性问题及其对回归结果的影响，并介绍一些处理方法。 第四部分：统计学的实际应用 本部分将展示统计学如何在现实世界中发挥其价值，并通过案例分析加深读者对统计方法的理解。 第九章：实验设计导论 随机化与对照： 介绍实验设计的基本原则，包括随机化（Randomization）和对照（Control），以及它们在减少偏差、建立因果关系中的重要性。 重复与区组： 学习重复（Replication）和区组（Blocking）的概念，以及它们如何提高实验的效率和精确度。 常见实验设计： 简要介绍一些常见的实验设计类型，如完全随机设计、随机区组设计和析因设计。 第十章：统计学在特定领域的应用 生物统计学： 探讨统计学在医学研究、药物试验、流行病学等领域的应用。 计量经济学： 展示统计学如何用于分析经济数据，预测经济趋势，评估政策效果。 社会统计学： 介绍统计学在社会调查、民意测验、人口统计等方面的应用。 质量控制： 阐述统计过程控制（SPC）在工业生产中的作用，如何利用统计方法保证产品质量。 其他领域： 简要提及统计学在环境科学、计算机科学、市场营销等其他领域的应用。 结论 统计学是一门充满活力和创造性的学科，它为我们提供了一套强大的工具来理解和应对复杂的世界。通过本书的学习，我们希望读者能够建立起坚实的统计学基础，掌握常用的统计方法，并能够自信地将统计学知识应用于解决实际问题。统计学不仅是一系列公式和方法的集合，更是一种严谨的思维方式，一种科学的探索精神。愿本书成为您开启统计学之旅的忠实伙伴，激发您对数据科学的兴趣，并在未来的道路上助您一臂之力。

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