MINITAB Lab Manual for Devore and Peck's Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Duxbury Press

作者:Jay L. Devore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-08-17

价格:USD 28.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534380410

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• Minitab
• 实验设计
• 概率论
• 统计推断
• Devore
• Peck
• 教材
• 实验指导

统计学实验室指南：应用与实践 面向教材：《统计学：概率与统计模型》（[作者信息，例如：J. L. Devore]） 本书旨在为统计学初学者和实践者提供一个坚实的、动手操作的学习体验。它不仅仅是一本理论的延伸，更是一个将抽象统计概念转化为具体分析技能的桥梁。本书的结构围绕核心统计学原理展开，通过一系列精心设计的实验和案例研究，引导读者掌握从数据采集到结果解释的全过程。 第一部分：描述性统计与数据可视化 本部分是构建统计思维的基石。我们深入探讨如何有效地描述和总结数据集的特征。 第1章：数据基础与测量尺度 本章首先区分了定性数据和定量数据，并详细介绍了名义、顺序、区间和比率这四种核心测量尺度。我们将通过实际案例演示不同数据类型对后续分析方法的限制和要求。读者将学习如何构建合适的数据录入表格，并理解数据清洗（Data Cleaning）在保证分析质量中的关键作用。 第2章：数据的图形表示 有效的可视化是沟通统计发现的第一步。本章详述了构建和解释各类图表的原则。我们将覆盖： 频率分布图表： 直方图、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）及其在揭示数据分布形状（对称性、偏态、多峰性）方面的应用。 集中趋势与离散度可视化： 箱线图（Box Plots）的构建和解读，重点分析中位数、四分位数和异常值的识别。 关系可视化： 散点图（Scatter Plots）的绘制，用于初步观察两个变量间的线性或非线性关系。 进阶可视化： 针对多变量数据的图表，如分组箱线图和分组散点图，强调颜色和分组变量的有效运用。 第3章：集中趋势与变异性的数值度量 本章将计算技能与概念理解相结合。读者将实践计算均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode），并深入探讨在存在异常值的情况下，选择何种集中趋势度量更为稳健。在变异性方面，我们将详细推导和应用方差（Variance）和标准差（Standard Deviation），并通过相对变异系数（Coefficient of Variation）来比较不同尺度数据集的可比性。本章强调计算过程中样本统计量与总体参数的区别。 第二部分：概率论基础与离散/连续随机变量 统计推断建立在概率论之上。本部分致力于巩固概率的基本规则，并引入描述随机现象的数学模型。 第4章：概率的基本概念 我们从集合论的角度审视概率，讲解独立事件、互斥事件的定义及其在实际情境（如保险、质量控制）中的应用。重点内容包括条件概率（Conditional Probability）和著名的贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）。通过大量涉及决策树的练习，读者将能熟练处理涉及先验知识和新信息更新的概率问题。 第5章：离散概率分布 本章专注于描述计数数据的概率模型。我们将详细分析和应用： 二项分布（Binomial Distribution）： 适用于重复独立试验的成功次数计算。 泊松分布（Poisson Distribution）： 用于建模特定时间或空间间隔内事件发生的次数，并探讨其与二项分布的近似关系。 几何分布与负二项分布： 涉及首次成功或第$r$次成功所需试验次数的概率计算。 第6章：连续随机变量与正态分布 这是统计推断的绝对核心。本章详述概率密度函数（PDF）的概念，并重点研究： 均匀分布（Uniform Distribution）： 作为最基础的连续分布模型。 正态分布（Normal Distribution）： 详细讲解其参数 ($mu$ 和 $sigma$) 对曲线形状的影响。读者将熟练掌握如何使用Z分数（Z-scores）将任意正态分布转换为标准正态分布，并使用Z表或软件进行精确的概率计算和分位数查找。 第三部分：统计推断——估计与检验 本部分是将样本信息转化为关于总体的可靠结论的关键步骤。 第7章：抽样分布与中心极限定理 理解抽样误差是推断统计的起点。本章的核心是中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT），通过模拟实验展示无论原始总体分布如何，样本均值的分布都趋于正态。我们将计算样本均值、样本比例的抽样分布的标准误（Standard Error）。 第8章：置信区间的估计 本章教授如何为未知总体参数构建区间估计。 总体均值的区间估计： 详细区分使用Z分布（已知 $sigma$）和t分布（未知 $sigma$）的情境，并解释自由度（Degrees of Freedom）的概念。 总体比例的区间估计： 讲解如何基于大样本近似（Normal Approximation to the Binomial）构建比例的置信区间。 样本容量的确定： 学习如何根据所需的精度（边际误差）和置信水平来预先确定所需的样本量。 第9章：假设检验的基本原理 本章构建了所有统计检验的逻辑框架。 零假设与备择假设的构建： 学习如何将研究问题转化为可检验的统计假设（单尾与双尾检验）。 检验统计量与P值： 详细阐述P值（P-value）的含义——它是我们拒绝零假设的证据强度度量，而非犯第一类错误的概率。 检验的步骤与错误类型： 深入剖析第一类错误（Type I Error, $alpha$）和第二类错误（Type II Error, $eta$）及其与检验功效（Power of the Test）的关系。 第10章：单样本与双样本均值检验 这是应用最广泛的检验技术。 单样本t检验： 检验样本均值是否与一个特定的理论值存在显著差异。 独立样本t检验： 比较两个独立群体的均值，包括等方差（Pooled Variance）和不等方差（Welch’s Test）的假设检验。 配对样本t检验： 用于处理前后测量或匹配对数据，实现内部控制。 第11章：比例的假设检验 本章关注分类数据。我们将应用Z检验来比较一个或两个总体的参数估计的显著性，例如比较两种不同治疗方法成功的比例是否有差异。 第四部分：方差分析与回归分析 本部分将统计推断扩展到多个变量的比较和变量间的预测关系建模。 第12章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是首选工具。 单因素ANOVA： 解释F统计量的构造原理，即组间变异与组内变异的比值。学习如何解释ANOVA表，以及在拒绝零假设后进行事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）的重要性。 多因素ANOVA简介： 引入交互作用（Interaction Effects）的概念，理解如何评估多个因子联合作用于响应变量的影响。 第13章：简单线性回归 本章聚焦于两个定量变量之间的预测模型构建。 最小二乘法（Least Squares Method）： 学习如何通过拟合直线 $Y = b_0 + b_1X$ 来估计回归系数。 回归系数的解释： 解释斜率（Slope）和截距（Intercept）的实际意义。 模型拟合优度： 介绍决定系数 ($R^2$)，衡量自变量解释因变量变异的比例。 回归中的推断： 对斜率进行t检验（检验是否存在线性关系），并使用F检验来评估整体回归模型的显著性。 第14章：相关性分析 本章区别于回归分析，重点在于度量两个变量间线性关联的强度和方向，而不涉及预测。我们将详细计算和解释Pearson相关系数 ($r$)，并探讨其局限性（例如，相关性不意味着因果性，以及相关系数对异常值的敏感性）。 第五部分：非参数统计与卡方检验 当数据不满足正态性、方差齐性等参数检验的基本假设时，非参数方法提供了替代方案。 第15章：卡方检验 本章处理分类数据。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 检验观测到的频数分布是否与某个预期的理论分布（如均匀分布）相匹配。 独立性检验（Test for Independence）： 使用列联表（Contingency Tables）来判断两个分类变量之间是否存在关联。 第16章：非参数统计方法概览 介绍在不依赖具体分布形态的假设下进行推断的方法，包括： Wilcoxon 秩和检验： 作为独立样本t检验的非参数替代。 符号检验（Sign Test）： 用于配对样本的简单比较。 附录 包含关键统计分布的数学性质回顾、重要公式速查表、以及常见统计软件（如Minitab、R或Excel）的操作指南，确保读者能够将理论知识高效转化为实际的计算和分析能力。 --- 本书特色： 强调概念理解： 每个计算步骤后都有对统计意义的深入解释。 真实世界数据集： 案例研究均源自工程、生物科学、经济学和社会科学领域，增强相关性。 逐步指导： 对于复杂的公式，提供详细的分步推导过程，而非仅展示最终结果。 批判性思维培养： 引导学生思考“为什么选择这个检验？”以及“结果的局限性在哪里？”。

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这本书简直是我的统计学救星！Devore and Peck 的原著已经足够有挑战性，而有了这本 MINITAB Lab Manual，我感觉自己终于找到了打开统计世界大门的钥匙。它并不是简单地罗列 Minitab 的操作步骤，而是将理论知识与实际应用紧密结合。我特别喜欢它提供的那些清晰、分步式的指导，让我可以跟着操作，一步步地在 Minitab 中完成各种统计分析，比如回归分析、假设检验等等。以前看到那些复杂的公式和概念，总觉得遥不可及，但在 Minitab 中看到数据被可视化，分析结果一目了然，我才真正理解了它们的含义。而且，书中提供的案例研究也非常贴近实际，让我能看到统计学在商业、科学研究等领域的应用，这极大地激发了我的学习兴趣。它就像一个经验丰富的导师，耐心地引导我，让我从实践中学习，而不是死记硬背。书中的图表和截图也清晰明了，即使是初学者也能轻松上手。总的来说，这本书对于任何想要深入理解和应用统计学的人来说，都是不可或缺的辅助工具。我强烈推荐给所有正在学习统计学，特别是使用 Minitab 软件的同学。

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坦白说，这本书为我打开了 Minitab 的新世界！Devore 和 Peck 的教科书内容非常全面，但有时候，单纯的文字描述很难让我们这些初学者真正掌握那些复杂的统计方法。这本实验手册的出现，可以说是为我们这些学生提供了一个绝佳的实践平台。它不仅仅是告诉你“点击哪个按钮”，更重要的是，它会引导你思考“为什么这样做”以及“如何解读结果”。我特别喜欢它提供的那些循序渐进的练习，让你从最基础的操作开始，逐步深入到更复杂的统计模型。每一次完成一个练习，我都感觉自己对统计学的理解又加深了一层。它让原本抽象的理论变得具体可见，让我在 Minitab 中看到了数据的生命力。以前我只是机械地记公式，现在我能通过 Minitab 来探索数据，发现隐藏的模式和关系，这让我对统计学产生了浓厚的兴趣。这本书真正地将理论与实践无缝衔接，极大地提升了我解决实际统计问题的能力。

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这款 MINITAB 实验手册绝对是我学习 Devore 和 Peck 统计学教材时最得力的助手。它不仅仅是一本简单的操作手册，更像是一个精心设计的“实践宝典”。我经常在看书遇到难点时，翻到这本书，它总能提供非常清晰、详细的操作步骤，而且总是配有恰到好处的图示，让你毫不费力地就能在 Minitab 中复现出书本上的分析过程。我最喜欢的是它将统计概念和软件操作有机地结合起来，让你在实际操作中理解那些抽象的统计原理。比如，当我学习回归分析时，书本上的公式让我有些困惑，但跟着这本书一步步在 Minitab 里做，看到预测值、残差、R-squared 等等是如何计算和呈现的，我才真正理解了回归分析的逻辑和应用。它让我摆脱了对教科书的纯理论依赖，而是通过动手实践来加深理解。这本书让统计学变得更加“触手可及”，也让我对数据分析产生了前所未有的兴趣和信心。

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这款 Minitab 实验手册真是太给力了！它不仅仅是一个操作指南，更像是为 Devore 和 Peck 那本厚重的统计教材量身定制的“实践伙伴”。我常常在看书的时候，脑子里一团浆糊，但一旦翻到这本书，跟着它一步步在 Minitab 里做，那些抽象的概念立刻就变得生动起来。举个例子，当我学习到假设检验的时候，书里提供了好多真实世界的数据集，然后指导我如何用 Minitab 来进行 T 检验、卡方检验等等。看到那些 p 值、置信区间如何在软件里呈现，我才算真正理解了它们代表的意义，也学会了如何解读分析结果。而且，它还很贴心地考虑到了我们这些初学者可能会遇到的问题，会提前给出一些“小贴士”或者“注意事项”，避免我们走弯路。这本书最大的优点在于，它让你把“学”和“做”结合起来，大大增强了学习的效率和效果。我感觉自己的统计思维能力因为这本书的实践性而得到了质的提升，现在做作业和准备考试都自信多了。

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我必须得说，这本 MINITAB Lab Manual 简直是我这学期统计学课程的“救命稻草”。Devore 和 Peck 的书内容非常扎实，但有时候确实让人觉得有点遥不可及，特别是当我们要自己动手去做数据分析的时候。这本实验手册就完美地解决了这个问题。它就像一位循循善诱的老师，一步步教你如何把书本上的理论知识转化为 Minitab 软件上的实际操作。我最欣赏的是它那种“跟着做就能学会”的设计理念。每一个章节都围绕着特定的统计概念，然后提供详细的 Minitab 操作步骤，配上清晰的截图，让你很容易就能跟上。不仅仅是操作，它还注重对结果的解读，让你明白为什么这么做，以及这些分析结果到底意味着什么。我记得有一次，我在学习方差分析（ANOVA），光看书觉得很晕，但跟着这本书在 Minitab 里做了一遍，看到组间差异和组内差异是如何被量化的，瞬间就豁然开朗了。这本书让统计学不再是枯燥的数字游戏，而是变成了一个可以亲手操作、可以解决实际问题的有力工具。

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