SAS Guide for Introduction to the Practice of Statistics, Third Edition 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:1999-07-15

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716736578

丛书系列:

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• SAS
• Statistics
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统计学实践入门：概率、推断与数据驱动决策的基石 本书旨在为初学者提供一个全面且深入的统计学基础，侧重于统计思维的建立、核心概念的理解以及在实际问题中应用统计工具的能力。它不仅仅是一本关于公式和检验的教材，更是一本关于如何以严谨、批判性的眼光看待数据的指南。 本书的结构经过精心设计，旨在引导读者从最基本的概率论概念逐步过渡到复杂的统计推断和模型构建。我们将强调统计学作为科学研究和日常决策的不可或缺的工具，培养读者将原始数据转化为有意义见解的能力。 --- 第一部分：数据的语言与描述性统计（The Language of Data and Descriptive Statistics） 统计学的起点是对现象的观察和对数据的有效描述。本部分将奠定坚实的基础，确保读者能够准确地捕捉数据的本质。 1. 统计学概览与研究设计： 我们将首先探讨统计学的核心角色及其在不同学科中的应用。重点将放在研究设计的原则上，区分观察性研究和实验研究，并详细讨论如何通过随机化、对照和重复来最小化偏倚（Bias）和增加研究结论的可信度。我们将深入探讨抽样的艺术，介绍简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等方法，并分析在有限资源下如何获得具有代表性的样本。 2. 数据的可视化与探索性数据分析（EDA）： 数据讲述着故事，而可视化是倾听故事的最佳方式。本章将涵盖从基础图表到高级探索性工具的广泛内容。我们将详细分析直方图（Histograms）的构建和解释，理解其在揭示数据分布形状（如对称性、偏态、峰度）中的作用。此外，箱线图（Box Plots）将被用作比较不同组别分布的有力工具，并详细讲解如何识别潜在的异常值（Outliers）。我们还将介绍散点图（Scatter Plots）在初步观察两个变量间关系时的应用。 3. 集中趋势与变异性的度量： 描述性统计的核心在于量化数据的特征。我们将精确定义和计算均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode），并讨论在存在极端值时，中位数比均值更具稳健性的原因。关于变异性，本书将详细阐述标准差（Standard Deviation）和方差（Variance）的计算及其统计学意义，解释它们如何量化数据点相对于中心位置的分散程度。同时，我们将介绍四分位数间距（IQR）和百分位数（Percentiles）在描述数据分布范围上的应用。 --- 第二部分：概率论与随机变量（Probability and Random Variables） 概率是统计推断的桥梁。本部分将构建起从不确定性到量化风险的理论框架。 4. 基础概率概念： 本章将引入概率的基本公理，如加法法则和乘法法则。我们将区分独立事件（Independent Events）和互斥事件（Mutually Exclusive Events），并通过大量的实例练习来巩固对条件概率（Conditional Probability）的理解，这是贝叶斯思维的基石。 5. 随机变量与分布： 我们将正式引入随机变量的概念，区分离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散变量，我们将深入研究二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）的实际应用场景，理解其参数的意义。 6. 连续概率分布与正态性： 正态分布（The Normal Distribution）是统计学中最重要的分布，本章将对其特性进行彻底的剖析，包括其形状、均值和标准差的作用。我们将详细介绍Z-分数（Z-Scores）的计算及其在标准化分布中的应用，学习如何利用标准正态分布表或工具来计算任意正态分布下的概率。此外，本章也会简要介绍其他连续分布，如指数分布，以展示分布的多样性。 7. 抽样分布与中心极限定理： 这是从描述性统计迈向推断统计的关键一步。我们将探讨抽样分布（Sampling Distributions）的概念，即当我们从总体中反复抽取样本时，样本统计量（如样本均值）自身的分布情况。中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）将被作为核心定理进行详尽的阐述和证明性讨论，解释为何无论原始总体分布如何，大样本的样本均值分布都趋近于正态分布，这是进行参数估计和假设检验的理论保证。 --- 第三部分：统计推断：估计与检验（Statistical Inference: Estimation and Testing） 本部分是本书的核心，关注如何利用样本信息对未知总体参数做出可靠的推断。 8. 总体参数的点估计与区间估计： 我们将学习如何利用样本均值 $ar{x}$ 和样本比例 $hat{p}$ 作为总体均值 $mu$ 和总体比例 $p$ 的点估计（Point Estimates）。更重要的是，我们将转向更可靠的区间估计（Interval Estimation）。本章将详细推导和应用置信区间（Confidence Intervals）的构建，重点讲解t分布在总体标准差未知情况下的使用。读者将学会如何解释置信区间的含义，例如“我们有95%的信心认为真实的总体均值落在这个区间内”。 9. 假设检验的原理与步骤： 假设检验提供了一种结构化的方法来评估基于证据的声明。我们将清晰界定原假设（Null Hypothesis, $H_0$）和备择假设（Alternative Hypothesis, $H_a$）的构建逻辑。本章将全面介绍检验的核心要素：检验统计量（Test Statistic）、P值（P-value）的计算与解释，以及显著性水平（Significance Level, $alpha$）的选择。我们将区分I类错误（Type I Error，拒绝了真实的$H_0$）和II类错误（Type II Error，未能拒绝错误的$H_0$）。 10. 基于Z和t的单样本与双样本检验： 我们将分步讲解针对单个样本均值、单个样本比例的Z检验和t检验。随后，我们扩展到两个独立样本的比较，包括比较两个总体的均值（t检验）和比例（Z检验）。对于方差相等和不等的假设，我们将分别讨论如何应用合并方差（Pooled Variance）或采用更稳健的Welch-Satterthwaite近似。 11. 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA成为必需的工具。本章将介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，重点在于F检验的构建。我们将解释ANOVA如何将总变异分解为组间变异和组内变异，并强调F统计量实际上是衡量组间差异相对于随机误差差异的比例。若F检验显著，我们还将简要介绍事后检验（Post-Hoc Tests）如Tukey's HSD的重要性。 --- 第四部分：关系建模与回归分析（Modeling Relationships: Regression Analysis） 本部分将重点放在分析和量化变量之间的关系，这是预测和理解复杂系统的关键。 12. 相关性与简单线性回归： 我们将从相关系数（Correlation Coefficient, $r$）的计算和解释开始，理解线性关联的方向和强度。随后，我们将深入简单线性回归（Simple Linear Regression）模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$。本章将详述最小二乘法（Least Squares Method）的原理，如何拟合回归线，以及如何解释回归系数的含义。对残差（Residuals）的分析和诊断（如残差图）在判断模型适用性方面占据重要篇幅。 13. 推断于回归：检验与置信区间： 我们不能只满足于拟合一条线。本章关注对回归模型的推断：如何检验斜率 $eta_1$ 是否显著不为零（即X是否对Y有预测力），以及如何构建对斜率的置信区间。我们还将学习如何使用回归模型进行预测，并解释预测区间（Prediction Interval）与置信区间（Confidence Interval for the Mean Response）之间的关键区别。 14. 多重线性回归： 现实世界的关系往往涉及多个预测因子。我们将引入多重线性回归（Multiple Linear Regression），探讨如何控制其他变量的影响来评估特定变量的独立效应。本章将涵盖多重共线性（Multicollinearity）的识别及其对模型稳定性的影响，以及如何使用调整$R^2$来评估模型的拟合优度。 --- 第五部分：非参数方法与高级主题（Nonparametric Methods and Advanced Topics） 在数据不满足正态性或方差齐性等严格假设时，我们需要备用的工具。 15. 卡方检验：分类数据分析： 对于分类数据的分析，卡方 ($chi^2$) 分布至关重要。本章将详细介绍两种主要的卡方应用：拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test），用于检验观察到的分布是否符合理论预期；以及独立性检验（Test for Independence），用于检验两个分类变量之间是否存在关联。我们将着重讲解如何构建和解释列联表（Contingency Tables）。 16. 非参数统计方法简介： 当数据严重偏态或样本量过小时，我们转向非参数方法。本章将介绍替代标准参数检验的非参数对应方法，如Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U Test）作为独立样本t检验的替代，以及Kruskal-Wallis H 检验作为单因素ANOVA的替代。重点在于理解这些方法是如何基于数据的秩（Ranks）而不是原始数值进行推断的。 --- 本书的最终目标是培养读者成为一个精通统计工具、具备批判性思维的数据使用者。通过大量的案例研究和强调统计软件（如SAS或类似环境）在实际操作中的应用（尽管本书侧重概念推导，但会提供如何操作的思路引导），读者将能够自信地设计研究、分析数据，并清晰地传达他们的统计发现。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种简洁却又不失学术气息的布局，让人一看就知道这是一本扎实的统计学入门教材的伴侣读物。拿到手里掂了掂分量，厚实感十足，这通常意味着内容详尽，不是那种浅尝辄止的“小白”读物。我当初选择它，主要是因为我正在努力啃那本厚重的《Introduction to the Practice of Statistics, Third Edition》，感觉光靠课本上的理论解释，在实际操作和理解统计软件应用时还是有些吃力。这本书的出现，简直就像是黑暗中的一盏明灯，它没有试图去重新教授统计学的基本概念，而是非常精准地定位在了“指南”的角色上——如何将那些枯燥的理论公式，通过具体的软件步骤转化为可执行的分析流程。书中对于SAS操作界面的讲解，细致入微，即便是对计算机操作不太敏感的初学者，也能很快上手。我特别欣赏它在案例选择上的贴近性，很多例子都源于真实的社会科学或自然科学研究，这使得学习过程不再是纸上谈兵，而是与真实世界的数据打交道，极大地提升了学习的兴趣和实操能力。

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从整体的使用体验来看，这本书的定位是极其清晰且成功的——它就是那本在你进行统计分析时，可以随时放在手边、随时翻阅的可靠助手。它不是一本可以从头读到尾、然后束之高阁的纯理论著作，而是一本需要伴随你完成实际任务的工具书。它的价值在于其即时性和可操作性。比如，当我需要快速回忆起如何用PROC FREQ生成交叉表，并且需要添加特定选项来美化输出格式时，我不需要花费大量时间去翻阅厚厚的SAS官方文档，只需几秒钟就能在本书中找到精准对应的代码示例和详细说明。这种“即时满足感”极大地提高了我的学习效率和研究进度。可以说，这本书成功地弥合了统计学理论知识与统计软件实践之间的鸿沟，为所有使用SAS进行数据分析的学习者提供了一个高质量、高效率的学习路径，是任何严肃学习统计实践的人都值得拥有的配套资源。

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我个人认为，这本书最核心的价值在于它构建了一个从“理解”到“应用”的无缝衔接通道。很多统计学教材在介绍完一个检验方法后，就戛然而止，留给读者一个“然后呢？”的巨大问号。但这本书不一样，它紧跟原版教材的章节结构，每当原书介绍完回归分析或假设检验的原理后，这本书立刻会给出对应的SAS程序代码片段，并且对每一行代码的作用进行详尽的注释。这种并行的学习结构，极大地减少了学习曲线的陡峭程度。我记得有一次，我在尝试运行一个复杂的方差分析模型时遇到了意想不到的错误提示，正当我焦头烂额时，翻到书中对应的章节，里面竟然有一个专门针对常见错误的代码调试指南，让我茅塞顿开。这种前瞻性的设计，体现了作者对学习者痛点的深刻洞察。它不是冷冰冰的技术手册，更像是一位经验丰富、耐心细致的导师，在你每一步操作的旁边轻声提醒，确保你走在正确的轨道上，这对于那些需要用统计软件完成毕业论文或研究报告的人来说，是不可或缺的宝贵资源。

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坦白说，初次接触这本书时，我曾担心它会变成一本纯粹的菜单式操作指南，缺乏对统计思维深度的挖掘。然而，事实证明我的担忧是多余的。尽管它的篇幅主要用于指导SAS的使用，但它巧妙地穿插了对统计概念在软件中如何体现的讨论。例如，在讲解假设检验的P值时，它不仅展示了SAS输出结果中的P值位置，还配有简短但深刻的解释，说明了在特定情境下，我们应该如何解读这个数字，以及它背后的统计学意义。这种对“为什么”和“如何做”的平衡把握，使得这本书的价值超越了一般的软件操作手册。它帮助我建立起一种将理论知识转化为实际数据分析的“语言转换器”能力。更重要的是，它所展示的SAS代码风格非常规范和优雅，这对于培养我们未来编写清晰、可重复性强的数据分析脚本的习惯至关重要。读完一个章节，我感觉自己不仅学会了点击鼠标或输入代码，更重要的是，我开始理解数据分析师在幕后是如何思考和组织他们的工作的。

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这本书的排版和内容组织方式，可以说是教科书级别的典范。页边距的处理非常合理，为读者留下了足够的空白区域进行笔记和批注，这对于像我这样喜欢在书本上留下思考轨迹的学习者来说非常友好。章节之间的过渡衔接自然流畅，很少出现那种生硬的知识点跳跃。我尤其欣赏作者在每一单元结束时设置的“Check Your Understanding”部分，它通常会引导读者回顾并重新运行前文中的关键步骤，用一种实践驱动的方式来巩固新学的技能。此外，书中对于数据准备和清洗过程的强调，也显得尤为重要。在统计分析中，数据质量往往比复杂的模型更关键，这本书没有忽略这一基础环节，而是用相当的篇幅指导读者如何使用SAS进行数据导入、转换和初步的描述性统计，这为后续更复杂的分析打下了坚实的基础，避免了许多初学者在“垃圾进，垃圾出”的陷阱中挣扎。

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