Statistics (9th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:James T. McClave

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-02-11

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780130655981

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Regression
• Hypothesis Testing
• Sampling
• Inferential Statistics
• Descriptive Statistics
• Biostatistics
• Mathematical Statistics

统计学（第十版）导读：洞察数据背后的世界 作者： [请在此处插入原著作者名，例如：James McClave, Terry Sincich] 致读者： 欢迎来到《统计学（第十版）》的世界。本书旨在成为您理解和运用统计学原理的坚实桥梁，尤其适用于那些希望将理论知识转化为实际决策能力的初学者和专业人士。我们深知，在信息爆炸的时代，数据分析能力已不再是少数专家的专属技能，而是每一位现代职场人士必备的核心素养。因此，本版在保留经典严谨性的基础上，进行了全面的现代化与实用化升级，力求让统计学这门看似抽象的学科，变得触手可及、生动有趣。 本版的核心目标是清晰地阐释统计思维的构建过程，强调数据驱动决策（Data-Driven Decision Making, DDDM）的重要性。我们相信，掌握统计学不仅仅是学会计算公式，更是学会如何批判性地审视数据、构建有效的实验设计，并清晰地传达分析结果。 --- 第一部分：统计学基础与描述性分析的基石 (Foundations and Descriptive Statistics) 本部分是理解后续复杂分析的基石，我们力求用最直观的方式，建立对“变量”、“总体”与“样本”之间关系的深刻理解。 第一章：统计学的本质与数据环境 本章将引导读者进入统计学的宏大叙事。我们将探讨统计学的历史沿革、核心概念（如总体、样本、参数与统计量），以及现代商业、科学和社会领域中统计学扮演的关键角色。重点讨论了数据类型（定性与定量，离散与连续）的识别及其对后续分析方法选择的影响。此外，我们加入了对“大数据”时代的初步探讨，强调即使数据规模庞大，统计推断的基本逻辑依然不变。 第二章：数据可视化与描述性统计 有效的沟通始于清晰的展示。本章专注于如何使用图形工具来揭示数据的潜在模式。我们将详细介绍各类频数分布图表的构建与解读，包括直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）以及条形图。 在数值描述方面，我们不仅涵盖了传统的集中趋势度量（均值、中位数、众数）和离散程度度量（极差、方差、标准差），更深入探讨了百分位数和四分位距（IQR）的重要性，尤其是在处理非对称分布和识别异常值（Outliers）时的应用。引入了箱线图（Box Plots）的构建方法，这是连接描述性统计与推断性统计的重要桥梁。 第三章：数据的联合描述与初步关联 现实世界中的现象很少由单一变量决定。本章转向对两个或多个变量之间关系的初步探索。我们详细讲解了分类数据的交叉表（Contingency Tables）的构建和分析，以及如何使用散点图（Scatter Plots）来初步观察两个定量变量的趋势。对协方差（Covariance）和相关系数（Correlation Coefficient）的推导和解释进行了详尽的阐述，强调相关性不等于因果性这一核心统计学原则。 --- 第二部分：概率论与抽样分布——统计推断的理论引擎 (Probability and Sampling Distributions) 本部分是统计推断的理论核心，旨在为读者构建从样本数据推断总体特征的数学框架。 第四章：概率论基础 本章深入浅出地介绍了概率的基本规则，包括事件、样本空间、互斥事件和独立事件的概念。重点讲解了加法法则、乘法法则以及条件概率。特别引入了贝叶斯定理（Bayes' Theorem）在现代数据科学中（如分类器评估）的应用场景，使其不再仅仅是一个纯粹的理论概念。 第五章：离散随机变量与概率分布 本章聚焦于计数或可数结果的分布。详尽分析了三个最核心的离散分布：二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）。我们提供了大量实际案例，演示如何利用这些分布来模拟和预测一系列独立试验的结果，例如质量控制中的缺陷率或呼叫中心的来电频率。 第六章：连续随机变量与正态分布 正态分布（Normal Distribution）是统计推断的基石。本章深入解析了正态分布的特性，包括其密度函数和特征参数。重点在于标准正态分布（Z-分数）的转换及其在概率计算中的应用。此外，我们还介绍了其他重要的连续分布，如均匀分布和指数分布，并探讨了中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT），阐明了为什么无论总体分布如何，样本均值的分布会趋向于正态分布这一统计学的“奇迹”。 第七章：抽样分布：从样本到推断的过渡 本章承接前文，正式建立样本统计量的分布概念。除了样本均值的抽样分布外，我们引入了样本比例的抽样分布，并详细介绍了在样本量较小时，t 分布的应用场景，为下一部分的置信区间和假设检验做好了理论铺垫。 --- 第三部分：统计推断——量化不确定性 (Statistical Inference: Quantifying Uncertainty) 这是本书的实战核心，教会读者如何利用样本信息对总体做出可靠的估计和判断。 第八章：置信区间估计 (Estimation) 本章讲解了如何使用样本数据来估计未知的总体参数。我们区分了点估计和区间估计。详尽覆盖了总体均值（已知/未知总体标准差）、总体比例的置信区间构建过程，并强调了置信水平的含义及其在决策中的实际意义。对于大样本和t分布的适用性进行了清晰的区分。 第九章：假设检验的基本原理 假设检验是统计推断的“法庭”程序。本章建立了严格的检验框架：原假设 ($H_0$) 与备择假设 ($H_a$) 的设定、检验统计量的计算、p 值法的解读、以及I 类错误 ($alpha$) 和 II 类错误 ($eta$) 的权衡。我们强调了统计显著性（Statistical Significance）与实际重要性（Practical Significance）的区别。 第十章：基于样本均值的假设检验 本章应用前述原理，进行实际检验。详细讲解了针对单个总体均值的Z检验和t检验。随后，转向两个总体均值的比较：独立样本t检验（包括方差齐性和非齐性假设下的检验）以及配对样本t检验。每一个检验都配有清晰的步骤指南和真实案例分析。 第十一章：基于样本比例的假设检验 本章专注于对分类数据或比率的推断，包括单个总体比例的检验，以及两个总体比例之间的差异检验（如比较两种不同营销策略的转化率）。 --- 第四部分：线性模型与方差分析 (Modeling Relationships and Analyzing Variance) 本部分将统计推断扩展到多个变量的联合分析，涵盖了回归分析和方差分析这两个应用最广泛的工具。 第十二章：方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） ANOVA 是比较三个或更多总体均值的一种强大工具。本章首先详细介绍单因素 ANOVA 的原理，包括平方和（Sum of Squares）的分解和F检验的构造。接着，我们探讨了如何使用多重比较（Post Hoc Tests）来确定具体是哪些组之间存在显著差异。最后，简要介绍了双因素 ANOVA 在处理交互效应时的应用。 第十三章：简单线性回归分析 回归分析是预测和解释变量间线性关系的核心。本章聚焦于简单线性回归。我们从最小二乘法（Least Squares Method）的原理出发，推导出回归方程。关键在于回归系数的解释、决定系数 ($R^2$) 的含义以及残差分析（Residual Analysis）的重要性，用以检验模型假设是否得到满足。 第十四章：多元线性回归分析 现实问题往往涉及多个影响因素。本章扩展到多元回归模型，探讨如何同时控制多个自变量的影响。我们重点分析了多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，模型选择的原则（如逐步回归），以及如何引入虚拟变量（Dummy Variables）来处理分类预测变量。 --- 第五部分：非参数方法与进阶主题 (Nonparametric Methods and Advanced Topics) 本部分为读者提供处理不满足正态性等严格假设时所需的工具，并引入了更具现代色彩的应用主题。 第十五章：卡方检验 卡方 ($chi^2$) 分布在本部分中扮演核心角色。我们将详细介绍拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test），用于检验观察到的频数是否符合理论分布。更重要的是，我们将探讨独立性检验，用于判断两个分类变量之间是否存在关联。 第十六章：非参数统计方法 当数据严重偏态或样本量极小时，参数检验可能不再适用。本章介绍了主要的非参数检验，包括针对两个独立样本的曼-惠特尼 U 检验（Mann-Whitney U Test）和针对配对样本的威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test），并说明了它们与参数检验之间的效率权衡。 第十七章：相关与回归的扩展（选读/进阶） 本章简要介绍了更复杂的关系建模，如逻辑回归（Logistic Regression）在线性概率预测上的优势，以及时间序列分析中对自相关性的初步处理方法，为读者未来深入学习打下基础。 --- 学习资源与特色： 实际案例驱动： 本版案例均取材自金融、市场营销、公共卫生和工程学等领域的最新数据，确保案例的时效性和相关性。 技术应用集成： 每章末尾均包含“技术应用提示”板块，指导读者如何使用主流统计软件（如R、Python或Excel）来执行所学分析，实现理论与实践的无缝衔接。 概念清晰度： 对核心概念（如中心极限定理、p值）的解释采用了多角度的类比和可视化方法，力求消除学习障碍。 《统计学（第十版）》不仅是一本教科书，更是您未来职业生涯中做出更明智、更自信决策的有力工具。通过系统学习，您将能够驾驭数据，发现隐藏的真相。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名偏爱实践操作的学习者，我对教材配套的在线资源和习题设计有着较高的要求。这本书在这方面的投入是显而易见的。习题部分的设计非常有层次感，从基础的概念验证题到需要运用多个知识点综合分析的案例研究题，难度梯度设置得非常自然。更棒的是，几乎每一个章节的末尾，都附带有“使用统计软件操作”的指导环节。它不仅仅是告诉你“运行这个命令”，而是解释了为什么选择这个特定的统计检验，以及如何解读软件输出的结果，包括那些密密麻麻的表格和参数。这种理论与实践紧密结合的模式，极大地提升了我的动手能力。我不需要再去翻阅厚厚的软件手册来对照学习，这本书本身就提供了一个完整的、可操作的学习闭环，真正实现了“学以致用”。

评分☆☆☆☆☆

我个人更看重的是书本内容的逻辑严谨性和深度拓展性。坦白说，很多入门级的统计书为了追求“易读”，往往在理论基础的推导上做了大量简化，以至于学到更深层次的计量经济学或机器学习时，会发现基础不牢，地动山摇。然而，这本书在保持讲解清晰的同时，并没有牺牲数学上的严谨性。它非常细致地讨论了假设检验背后的P值解释、自由度的意义，以及不同统计检验方法的适用前提和局限性。特别是关于方差分析（ANOVA）和非参数检验的那几章，作者的处理方式非常到位，既给出了直观理解，也留有足够的空间给那些希望深入理解底层数学原理的读者。我发现，这本书可以作为一本“基石”来使用，即便将来我转投更专业的领域，回过头来查阅这些基础概念的严密论证，依然能获得极大的帮助，它提供的知识框架是坚固且可靠的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格与其说是学术性的，不如说是对话式的，这一点非常吸引我。作者的叙述充满了洞察力，他们仿佛是坐在你旁边，用一种温和而富有启发性的方式引导你思考问题。例如，在讨论贝叶斯统计和频率学派观点冲突时，作者并没有采取居高临下的批判姿态，而是公平地展示了各自的逻辑优势和应用场景，让读者自己去权衡和理解不同哲学观点的价值。这种尊重读者的态度，使得学习过程变得更加主动和有趣。我特别欣赏那种不时出现的“陷阱提示”或“常见误区”小框，它们精准地指出了初学者最容易犯错的地方，并提前进行了纠正，避免了我走许多弯路。这种教学上的细心和人性化关怀，是很多传统教材所缺乏的宝贵品质。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的排版实在是让人眼前一亮，那种清晰、现代的设计感，让原本枯燥的统计学概念都变得生动起来。我尤其欣赏它在图表和实例上的处理，不是那种老旧的、一成不变的黑白线条图，而是用彩色、直观的方式来解释复杂的分布和回归模型。每一次翻阅，都感觉像是在翻阅一本精心设计的科普读物，而不是一本厚重的教科书。作者似乎深谙如何用视觉语言来弥补纯文字叙述的不足，比如在解释中心极限定理时，他们没有仅仅停留在公式推导上，而是通过一系列动态变化的模拟图，让我瞬间明白了样本均值的分布是如何趋近于正态的。这种对细节的关注，使得学习过程中的挫败感大大降低。而且，书中的案例选择非常贴近现实生活，从市场调研到生物医学研究，你能立刻感受到这些统计工具的实际应用价值，而不是孤立的数学练习。对于初学者来说，这种友好的界面设计无疑是降低了入门门槛的关键因素，让人更有动力去深入探索那些原本望而生畏的章节。

评分☆☆☆☆☆

就厚度和内容覆盖的广度来看，这本书无疑是一部集大成之作。它从最基础的描述性统计开始，稳步推进到推断统计的核心，随后对回归分析、方差分析进行了详尽的论述，甚至还涉及了时间序列和非参数方法的初步介绍。这意味着，对于一个需要跨越多个统计应用领域的学生或专业人士而言，它几乎提供了一个一站式的解决方案。虽然内容非常全面，但令人称奇的是，它在保持广度的同时，对于关键概念的阐释深度也控制得恰到好处，避免了陷入“什么都讲了，但什么都不精”的尴尬境地。这种平衡感是极难把握的，它要求作者对统计学的知识体系有极其清晰的脉络划分和取舍判断。总而言之，它像是一部为期一年的统计学硕士入门课程的精炼讲义，扎实、全面且富有条理。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆