Elementary Statistics plus MyStatLab Student Access Kit (7th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Neil A. Weiss

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-06-04

价格:USD 142.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321439093

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Elementary Statistics
• MyStatLab
• Pearson
• Mathematics
• Probability
• Data Analysis
• 7th Edition
• Textbook
• Higher Education

统计学基础：探究数据背后的世界 (不含《Elementary Statistics plus MyStatLab Student Access Kit (7th Edition)》内容) 本书旨在为读者提供一个全面、深入且易于理解的统计学入门指南。我们致力于构建坚实的理论基础，同时强调统计思维在解决实际问题中的应用。 --- 第一部分：统计学的基石与描述性分析 第一章：统计学的本质与数据基础 本章将引导读者进入统计学的广阔领域，明确统计学在现代科学、商业决策和日常生活中的核心地位。我们将探讨统计学的基本概念，如总体（Population）与样本（Sample）的区别、参数（Parameter）与统计量（Statistic）的界限。重点将放在研究设计的类型上，区分观察性研究（Observational Studies）和实验设计（Experimental Designs），并深入解析随机化、对照组和盲法的关键作用，以确保研究结果的有效性和可靠性。 数据是统计分析的原材料。本章将详细介绍数据的类型和测量尺度。我们将区分定性数据（Categorical Data，如名义和顺序尺度）与定量数据（Quantitative Data，如间隔和比率尺度），并解释不同尺度对后续分析方法的限制和适用性。数据收集的方法论，包括抽样方法的重要性，将作为本章的重点内容。我们将介绍概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样）和非概率抽样（如便利抽样、判断抽样）的优缺点及其在避免偏差中的作用。 第二章：数据可视化与图形呈现 有效的沟通依赖于清晰的视觉呈现。本章专注于如何利用图形工具来概括和展示数据的分布特征。对于定性数据，我们将教授如何构建和解释频数分布表、条形图（Bar Charts）和饼图（Pie Charts）。 对于定量数据，本章的重点转向更复杂的分布描述。我们将详细讲解直方图（Histograms）的构建规则，包括如何选择合适的组距（Bin Width），以及如何通过直方图的形状来初步判断数据的分布特征——对称、偏态（左偏或右偏）以及多峰性。此外，还将介绍茎叶图（Stem-and-Leaf Displays）作为一种既保留原始数据信息又展示分布形态的有效工具。对于涉及两个或多个变量的关系，我们将使用散点图（Scatter Plots）来初步探索变量间的关联方向和强度。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 统计描述的核心在于量化数据的中心位置和分散程度。本章将系统性地介绍用于描述集中趋势（Measures of Central Tendency）的关键统计量： 1. 均值（Mean）： 详细探讨算术平均数的计算及其对异常值（Outliers）的敏感性。 2. 中位数（Median）： 作为不受极端值影响的稳健度量，讲解其在偏态分布中的优势。 3. 众数（Mode）： 识别数据集中最常出现的值。 随后，我们将深入探讨离散程度（Measures of Variation/Dispersion）的度量，这些度量回答了“数据点分散得有多开”的问题： 1. 极差（Range）： 介绍其简单性及其局限性。 2. 方差（Variance）与标准差（Standard Deviation）： 详细推导样本和总体方差与标准差的计算公式，解释标准差在数据解释中的核心作用。 3. 四分位数（Quartiles）与四分位距（IQR）： 介绍如何使用这些基于位置的度量来识别数据分布的中间50%，并构建箱线图（Box Plots）以可视化五数概括（最小值、Q1、中位数、Q3、最大值）。 第四章：相对位置与正态分布 本章将数据点置于其整体分布的背景下进行评估。我们将引入Z-分数（Standard Scores）的概念，解释如何将原始分数转换为标准分数，从而衡量一个数据点相对于均值的标准差距离，便于跨数据集的比较。 本章的高潮是正态分布（The Normal Distribution）的详尽介绍。我们将阐述正态分布的理论特性（钟形、对称性、无限逼近X轴），并探讨其在自然界和统计学中的普遍性。重点讲解经验法则（Empirical Rule，或称 68-95-99.7 法则）的应用。最后，我们将引入标准正态分布（Standard Normal Distribution），并教授如何使用Z表（或计算器功能）来查找特定Z分数下的概率，这是进行推断统计的基石。 --- 第二部分：概率论基础与抽样分布 第五章：概率论基础 概率论是统计推断的语言。本章旨在建立清晰的概率思维框架。我们将定义事件、样本空间，并区分古典概率、相对频率概率和主观概率。核心内容包括： 1. 概率的基本规则： 联合事件、互斥事件、加法法则。 2. 条件概率（Conditional Probability）： 深入理解“在…条件下”的概率含义。 3. 乘法法则与独立事件： 探讨事件之间的相互影响。 4. 全概率公式与贝叶斯定理（Bayes' Theorem）： 讲解如何根据新信息更新先验概率，这是现代统计方法（如贝叶斯推断）的基础。 第六章：离散随机变量与概率分布 本章将概率与随机变量的概念结合起来。我们将定义随机变量（Random Variables），区分离散型和连续型。重点分析离散概率分布： 1. 二项分布（Binomial Distribution）： 详细讲解其四大条件（固定试验次数、仅两种结果、独立试验、概率恒定），并教授如何计算期望值和方差。 2. 泊松分布（Poisson Distribution）： 分析其在描述单位时间内事件发生次数上的应用。 第七章：连续随机变量与抽样分布 本章将概率论扩展到连续变量的领域，核心是正态分布的更广泛应用，包括如何处理非标准正态分布下的概率计算。 抽样分布（Sampling Distributions）是推断统计的桥梁。本章将解释“如果从总体中反复抽取样本，这些样本统计量（如样本均值）会如何分布”这一核心概念。我们将重点推导样本均值的抽样分布，并引入至关重要的中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）。CLT的详细解释将强调，无论原始总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的分布将趋于正态分布，这是我们能够使用正态模型进行均值推断的理论依据。 --- 第三部分：统计推断——估计与检验 第八章：置信区间估计 统计推断的第一步是对总体参数进行估计。本章专注于区间估计（Interval Estimation），即构建置信区间（Confidence Intervals, CIs）。 1. 点估计与区间估计的对比： 理解点估计的局限性。 2. 总体均值的置信区间（大样本）： 使用Z分布进行估计，详细解释置信水平（如90%, 95%, 99%）的含义及其对区间宽度的影响。 3. 总体均值的置信区间（小样本）： 引入学生t分布（Student's t-Distribution），解释其与Z分布的区别（自由度概念）及其在样本量较小或总体标准差未知时的重要性。 4. 总体比例的置信区间： 学习如何基于样本比例估计总体通过率或发生率。 第九章：假设检验的基础原理 本章系统地介绍假设检验（Hypothesis Testing）的逻辑框架，这是统计推断的核心技术： 1. 建立假设： 如何陈述零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）。 2. 检验统计量与P值： 定义检验统计量，并详细解释P值（P-value）的含义——在零假设为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。 3. 决策过程： 介绍利用显著性水平（$alpha$）与P值进行决策的流程。 4. I 型和 II 型错误： 深入分析假阳性（Type I Error, $alpha$）和假阴性（Type II Error, $eta$），以及功效（Power）的概念。 第十章：均值与比例的单样本检验 本章将假设检验的理论应用于实际场景，侧重于对单个总体的参数进行检验： 1. 总体均值的Z检验（大样本）。 2. 总体均值的t检验（小样本）。 3. 总体比例的Z检验。 4. 检验的功效与样本量确定： 讨论如何设计研究以确保具有足够的统计功效来发现真实的效应。 第十一章：两个总体的比较 本章将推断的范围扩大到比较两个独立或配对的总体的均值或比例： 1. 两个独立样本均值的t检验： 区分等方差假设（Pooled Variance方法）和不等方差假设（Welch's t-test）下的检验流程。 2. 配对样本t检验（Paired Samples t-Test）： 适用于前后测量或匹配对象的数据，重点在于分析差异（Difference）的分布。 3. 两个总体比例的Z检验。 --- 第四部分：分析更多变量的关系 第十二章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多个总体的均值时，单因素方差分析（One-Way ANOVA）是首选工具。本章将深入剖析ANOVA的原理： 1. F统计量： 解释F统计量是如何衡量组间差异与组内差异的比率。 2. 平方和的分解： 探讨总平方和（SST）、组间平方和（SSB）和组内平方和（SSW）的计算及其意义。 3. ANOVA表： 学习如何阅读和解释标准的ANOVA分析表。 4. 事后检验（Post-Hoc Tests）： 解释在拒绝整体零假设后，如何使用如Tukey's HSD等方法进行两两比较，以控制多重比较的I型错误率。 第十三章：卡方检验（Chi-Square Tests） 卡方检验是处理定性数据关系分析的有力工具，不依赖于正态性假设。 1. 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 检验观察到的频数分布是否与理论期望的分布相符。 2. 独立性检验（Test of Independence）： 用于分析两个分类变量之间是否存在关联，通过构建列联表（Contingency Tables）进行分析。 第十四章：简单线性回归与相关分析 本章引入变量间关系的量化分析，核心是理解相关性与因果关系的区别。 1. 相关系数（Pearson's Correlation Coefficient, r）： 计算和解释r值的范围（-1到+1），以及它如何衡量线性关系的强度和方向。 2. 最小二乘回归线（Least-Squares Regression Line）： 推导回归线的数学模型 ($hat{y} = b_0 + b_1x$)，解释截距和斜率的实际含义。 3. 拟合优度： 使用决定系数（$R^2$）来量化自变量解释因变量变异的百分比。 4. 回归推断： 学习如何对回归斜率进行假设检验和构建置信区间。 第十五章：非参数统计与数据探索进阶 对于不满足正态性或方差齐性等假设的数据，本章提供稳健的替代方案： 1. 非参数检验介绍： 解释何时使用非参数方法。 2. 非参数中位数的检验： 如Wilcoxon符号秩检验（配对数据）和Mann-Whitney U检验（独立样本）。 3. 相关性的非参数度量： 介绍Spearman等级相关系数。 --- 本书特色： 强调概念理解而非死记硬背公式： 每一步计算都有明确的逻辑解释。 丰富的案例研究： 来源于健康科学、社会科学和商业管理等多个领域，增强统计学与现实世界的联系。 思维导图与步骤清单： 帮助读者清晰梳理复杂的假设检验流程。 批判性思维训练： 引导读者质疑研究设计、识别潜在偏差，并正确解读统计报告中的数字含义。 通过学习本书，读者将不仅掌握统计技术的操作，更重要的是培养出一种基于数据的、严谨的批判性思维方式。

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在内容布局和可读性方面，这部教材的编排逻辑堪称一绝，完全不像是一本厚重的工具书，反而更像是一本结构清晰的参考手册。每一章的结构都高度一致，通常以一个引人入胜的真实世界问题开始，接着是理论的展开，穿插着大量的“Check Your Understanding”的小测验点，让你即时检验学习效果，最后以一个“Review and Application”的总结收尾，把本章知识点与实际数据分析案例串联起来。这种模块化的设计，让我在时间紧张的时候，可以非常高效地只复习我感兴趣或不熟悉的特定概念，而不用费力去筛选大段的文字。我特别喜欢书中那些“Historical Notes”的小插边栏，它们虽然不是核心考试内容，但却提供了许多统计学巨匠的发展历程，了解了高斯、费雪等人的思想背景后，我对这些概念的敬畏感油然而生，学习的动力也更强了。对于经常需要回顾知识点的读者来说，书后的附录部分做得非常全面，无论是常用公式的速查表，还是统计分布表的精度，都达到了教科书应有的高标准。总体来说，它在“内容深度”和“学习效率”之间找到了一个极佳的平衡点。

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阅读体验上，这本书给我的感受更像是在跟一位经验丰富的教授进行一对一的辅导，而不是被动地接受知识灌输。它的叙事风格非常“口语化”，经常会出现一些像是“我们不妨想象一下……”或者“这里可能有些绕口，我们换个角度看……”这样的引导性语句，一下子拉近了与读者的距离。尤其是在涉及假设检验和置信区间这些核心且容易混淆的概念时，作者反复运用类比和比喻来阐释其背后的逻辑。我记得在讲解P值（p-value）的时候，很多其他资料都会直接给出严格的数学定义，让人摸不着头脑，但这本书却用了“陪审团的无罪推定”来做类比——你需要在没有确凿证据的情况下，倾向于相信原假设（无罪），直到数据提供的证据强大到足以让你“拒绝原假设”。这个比喻，我至今记忆犹新，它极大地帮助我理解了统计推断的内在哲学。此外，书中对于统计软件（虽然我没有使用配套的那个套件）操作的说明部分，虽然只是辅助性质的文字描述，但也写得非常清晰，步骤化明确，没有那种含糊不清的指示。它教会我的不只是“如何计算”，更重要的是“如何思考”——在面对一个实际问题时，应该先选择哪种检验，以及如何解读结果的实际意义，而非仅仅是报告一个数字。这种注重思维过程的教学方式，是很多纯理论书籍所欠缺的。

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要说这本书的深度，我个人感觉它非常适合作为统计学入门到中级阶段的桥梁。它在确保基础概念扎实的同时，也适当地引入了一些更高级的主题，但处理方式极其谨慎。比如，方差分析（ANOVA）部分，在建立起单因素方差分析的直观理解后，作者并没有立刻抛弃读者去处理复杂的两因素或多因素模型，而是通过增加更多的实际应用场景（如比较三种不同肥料对作物产量的影响），逐步地将我们引入到更复杂的实验设计中。更让我欣赏的是，它对“统计模型假设”的强调，这一点常常被初学者忽略。书里反复提醒我们，所有的推断都建立在模型假设成立的基础之上，如果数据严重违反了正态性或者方差齐性的假设，那么我们得出的结论就可能只是空中楼阁。这种严谨性对于培养一个负责任的分析师至关重要。相比于那些只关注公式推导的教材，这本书更像是教会我们如何成为一个“诚实的”数据使用者。它不会过度美化统计学，反而会直言不讳地指出统计的局限性，这在我看来，才是真正负责任的学术态度。

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这本书的难度曲线设计，体现出一种对学习者耐心的呵护。它没有一开始就挑战读者的心智极限，而是通过一系列低门槛的入门练习，逐步建立起读者的信心。例如，在回归分析的介绍阶段，它首先聚焦于最简单的简单线性回归，通过图形化的方式展示拟合线的意义，确保读者完全掌握了最小二乘法的基本概念和残差分析的重要性。直到读者对这个一元模型有了坚实的把握后，才平稳地过渡到多元回归。这种阶梯式的递进，极大地减少了读者在中途因挫败感而放弃的可能性。另外，书中对“数据”本身的关注也值得称道。它不仅仅是把数字当作计算的对象，而是花时间讨论了数据收集的偏倚（bias）、测量误差（measurement error）等现实中的数据质量问题。这让我意识到，一个再完美的统计模型，如果喂给它的是有问题的原始数据，其输出结果也是不可信的。这种对数据源头和质量的强调，是很多纯粹依赖计算的教材所忽视的宝贵视角，它真正教会我如何从一个批判性的角度去看待“证据”本身。

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这部统计学教材，从我拿到它到现在已经有段时间了，说实话，里面的内容组织方式确实让我这个初次接触高等统计学的学生感到既熟悉又陌生。它不像一些教科书那样，上来就抛出一大堆复杂的公式和理论，而是花了相当大的篇幅去构建一个直观的理解框架。比如，在讲解概率论的基础概念时，作者没有直接跳入贝叶斯定理那种高深莫测的阶段，而是通过大量的日常案例，比如彩票中奖的概率，或者天气预报的准确性，来引导我们理解“随机性”的本质。这种循序渐进的教学方法，对于我这种数学底子不算特别扎实的读者来说，简直是救命稻草。我记得第一次看到“中心极限定理”那章时，脑子几乎要宕机了，但作者配上的那些模拟实验图表，用不同形状的总体分布，逐步叠加成接近正态分布的过程，那种视觉化的冲击力，一下子就打通了我的认知壁垒。而且，书中的例题设计得也相当巧妙，它们不仅仅是枯燥的数字堆砌，很多都与经济学、市场调研甚至生物学研究相关联，让我能真切地感受到统计学在现实世界中的应用价值，而不是仅仅停留在纸面上空谈公式的正确性。这本书的排版也值得称赞，图文并茂，关键的定义和定理都被加粗或用色块突出显示，即便是翻阅时，也能迅速定位到重点信息。总而言之，它成功地将一门看似枯燥的学科，变成了一场富有探索性的旅程。

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