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☆☆☆☆☆

出版者:上海财大

作者:王学民

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2009-8

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787564205744

丛书系列:

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深度探索：统计推断与数据驱动决策的基石 一部面向实践者的统计学著作 书籍简介： 本书旨在为读者提供一套坚实而全面的统计推断框架，重点关注如何在真实世界的数据情境中，运用严谨的数学原理指导数据分析的实践。我们深知，现代科学研究和商业决策越来越依赖于对复杂数据的有效解读，因此，本书不仅仅是公式和定理的堆砌，更是一座连接理论深度与应用广度的桥梁。 全书内容紧密围绕“从样本到总体”这一核心统计学命题展开，辅以大量的案例分析和逐步推导，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”以及“如何做”。 第一部分：概率论基础与随机变量的深刻理解 统计推断的根基在于概率论。本部分将从最基础的事件概率和条件概率讲起，系统性地梳理离散型和连续型随机变量的特性。我们将重点讨论几种关键的概率分布——二项分布、泊松分布、指数分布，以及正态分布的普适性。理解这些分布的内在结构，是后续进行参数估计和假设检验的前提。 特别地，我们投入了相当篇幅来解析中心极限定理（CLT）的精妙之处及其在实际应用中的重要性。我们将通过直观的模拟实验和严谨的数学论证，展示CLT如何成为连接样本均值与总体均值的关键纽带。此外，多元随机变量的联合分布、边缘分布以及协方差矩阵的引入，为后续处理多变量问题奠定了必要的数学工具箱。我们避免过度抽象，力求通过贴近工程和经济学的例子，让读者体会到随机变量刻画现实世界不确定性的力量。 第二部分：统计估计的艺术与科学 在获取数据后，接下来的核心任务是对未知的总体参数进行估计。本部分将统计估计分解为点估计和区间估计两大块。 在点估计方面，我们详尽地介绍了矩估计法（Method of Moments, MoM）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。对于MLE，我们不仅阐述其估计原理，还深入探讨了其渐近性质，包括一致性、渐近正态性以及有效性。读者将学习如何构建似然函数、求解最优估计量，并掌握如何利用费希尔信息量来衡量估计量的精度。 区间估计则聚焦于不确定性的量化。本书详细讲解了置信区间的构造方法，涵盖了基于标准正态分布、t分布、卡方分布以及F分布的各种情况。对于总体方差未知、样本量较小的情景，t分布的应用被视为重中之重。我们强调了置信水平的统计学含义，并讨论了区间估计在决策过程中的实际意义，例如，如何根据置信区间的高低来判断某个估计值是否具有统计上的显著性。 第三部分：假设检验的逻辑框架与应用 假设检验是统计推断中最具批判性和应用价值的部分。本章致力于构建一个清晰的假设检验逻辑体系，帮助读者避免常见的逻辑误区。 我们首先定义了原假设（$H_0$）与备择假设（$H_A$），并详细区分了第一类错误（$alpha$错误）和第二类错误（$eta$错误）及其成本。检验的效能（Power）被提升到与显著性水平同等重要的地位进行讨论。 随后，我们系统地介绍了单样本和双样本的均值、比例和方差检验。对于涉及方差相等性检验（如F检验）和方差齐性检验（如Levene检验），我们提供了详细的操作步骤和结果解释。对于非参数检验，例如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验，我们也进行了必要的介绍，以应对数据不服从正态分布或存在异常值的情况。检验统计量的选取、p值的正确解读，以及如何根据检验结果做出科学的决策，是本部分贯穿始终的实践指导原则。 第四部分：线性模型的基石——方差分析与简单线性回归 进入多元分析的初步阶段，方差分析（ANOVA）作为一种强大的工具，用于比较三个或更多组的均值差异。本书详细阐述了单因素ANOVA的原理，重点解析了F统计量的构建过程，并展示了ANOVA与t检验之间的内在联系。我们还介绍了多重比较（Post-hoc tests）的方法，如Tukey HSD检验，以在发现总体存在差异后，精确定位差异的来源。 简单线性回归分析是数据建模的起点。我们不仅推导了普通最小二乘法（OLS）的估计公式，还深入探讨了回归模型的假设条件（如线性性、独立性、同方差性和残差的正态性）。对残差的诊断分析，如残差图和QQ图的解读，被视为模型有效性的关键环节。此外，我们讨论了相关系数的意义，以及如何进行回归系数的假设检验和置信区间估计。 第五部分：深入探索：广义线性模型与非参数方法的展望 为了更广泛地应用于不同类型的响应变量，本书适当地引入了对广义线性模型（GLM）的概述。对于二元响应变量（如是/否），我们详细介绍了逻辑回归（Logistic Regression）的原理，解释了Logit变换和Odds Ratio的含义，这对于风险评估和分类问题至关重要。对于计数数据，泊松回归的应用场景也被简要介绍。 在非参数方法的拓展部分，我们强调了它们在模型假设不满足时的鲁棒性。除了已介绍的秩检验，本书也简要触及了非参数回归的基本思想，如局部加权回归（LOESS），为读者未来转向更复杂的非参数方法搭建了初步的认知框架。 本书的特色： 本书的编写风格强调清晰的逻辑链条和强大的应用导向。每章均配有经过精心筛选的真实世界案例，这些案例不仅是理论的例证，更是读者学习如何将统计思维应用于解决实际问题的模板。我们致力于提供必要的数学推导深度，以确保读者对统计量背后的统计学意义有深刻的把握，而不是停留在对软件输出结果的盲目接受上。本书适合统计学、经济学、金融学、工程管理以及社会科学等领域中，需要构建扎实统计基础并致力于数据驱动决策的专业人士和高年级本科生及研究生。掌握本书内容，即是掌握现代量化分析的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书写的比较简介明了，容易上手，对照了约翰逊的书，感觉就是约翰逊的实用应用统计分析的简写版本，不过那本我读起来实在是费劲，还没有看完。如果没有什么基础的话，推荐看这本，在上财教学网上还能找到相应的PPT和教学视频。不过这本书缺点蛮大，太简洁了，很多东西直接省...  

评分☆☆☆☆☆

王教授的这本教材事实上内容算不上特别的丰富或详实，全书主要可分两大部分，前四章是线性代数及概率统计的基础知识，后面六章则是主流多元分析方法的介绍（附了SAS例题及练习题）。推荐给两类人：一是希望深入熟悉SAS软件的人，另一是论文中需要引用到多元分析技术的人。但个...

评分☆☆☆☆☆

王教授的这本教材事实上内容算不上特别的丰富或详实，全书主要可分两大部分，前四章是线性代数及概率统计的基础知识，后面六章则是主流多元分析方法的介绍（附了SAS例题及练习题）。推荐给两类人：一是希望深入熟悉SAS软件的人，另一是论文中需要引用到多元分析技术的人。但个...

评分☆☆☆☆☆

王教授的这本教材事实上内容算不上特别的丰富或详实，全书主要可分两大部分，前四章是线性代数及概率统计的基础知识，后面六章则是主流多元分析方法的介绍（附了SAS例题及练习题）。推荐给两类人：一是希望深入熟悉SAS软件的人，另一是论文中需要引用到多元分析技术的人。但个...

评分☆☆☆☆☆

这本书写的比较简介明了，容易上手，对照了约翰逊的书，感觉就是约翰逊的实用应用统计分析的简写版本，不过那本我读起来实在是费劲，还没有看完。如果没有什么基础的话，推荐看这本，在上财教学网上还能找到相应的PPT和教学视频。不过这本书缺点蛮大，太简洁了，很多东西直接省...  

评分☆☆☆☆☆

不错的教材，例题也很好，适合非统计专业的学生。下载的第四版课件，不过经老师调整过的第三版课件逻辑貌似更清晰。仁者见仁。sas部分没看，用的spss和excel。。。btw，如果第一章矩阵代数能够再详尽一点的话，就很适合自学了。否则可能难以适应后面的大量推导。。。滚去复习。。。

评分☆☆☆☆☆

讲得很有条理

评分☆☆☆☆☆

王学民小老头上的课还是挺好的。他的观点也是与我浪费时光得出的教训颇有共鸣。老师教的太理论，用的教材又垃圾，所以我们进步的如此慢。老师垃圾就算了，还没有人指点迷津讲一下合适的学习材料。国外上课都会大量提供课后阅读材料，这才是大学学习的终极奥义，在老师都很平庸的情况下听不听真的无所谓的。学不好，多半是材料没用对。

评分☆☆☆☆☆

····老師很好····

评分☆☆☆☆☆

王学民小老头上的课还是挺好的。他的观点也是与我浪费时光得出的教训颇有共鸣。老师教的太理论，用的教材又垃圾，所以我们进步的如此慢。老师垃圾就算了，还没有人指点迷津讲一下合适的学习材料。国外上课都会大量提供课后阅读材料，这才是大学学习的终极奥义，在老师都很平庸的情况下听不听真的无所谓的。学不好，多半是材料没用对。