Sas System for Elementary Statistical Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Inst

作者:Sandra D. Schlotzhauer

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-06

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781555440763

丛书系列:

图书标签:

• 统计分析
• SAS
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统计思维与数据驱动决策：现代应用统计学导论 图书简介 本书旨在为统计学初学者及希望在实际工作中运用统计工具的专业人士，提供一个全面、深入且极具操作性的现代应用统计学知识体系。我们深知，在当今这个数据爆炸的时代，理解数据的本质、掌握可靠的分析方法，已成为各行各业进行科学决策和创新的核心竞争力。本书摒弃了过度依赖复杂数学推导的传统统计学叙事方式，转而聚焦于统计思维的构建、常用统计模型的实际应用，以及如何批判性地解读分析结果。 本书的结构经过精心设计，力求实现理论深度与实践广度的完美结合。它不仅教授“如何做”计算，更着重阐述“为何要”用这种方法，以及在特定情境下“应该如何”选择最合适的工具。 第一部分：统计学基石——理解数据的语言 本部分奠定了坚实的统计学基础，为后续高级主题的学习铺平道路。我们从最基础的数据类型、测量尺度和数据可视化入手。不同于枯燥的定义罗列，我们通过大量实际案例——例如市场调研数据、生物医学实验结果和社交媒体互动指标——来展示不同数据类型对后续分析选择的决定性影响。重点章节会深入探讨： 描述性统计学的精要：均值、中位数、众数、方差和标准差的直观解释，以及箱线图（Box Plot）和直方图（Histogram）在识别数据分布偏态和异常值（Outliers）中的关键作用。我们强调，一个好的数据描述是成功分析的起点，而非终点。 概率论的直觉构建：我们不追求严谨的测度论证明，而是侧重于理解随机变量、期望值和常见概率分布（如二项分布、泊松分布）在模拟现实世界不确定性中的应用。重点讲解正态分布作为中心极限定理的基石，它如何成为许多推断统计方法的理论基础。 抽样的艺术与科学：如何从庞大的人群中获取具有代表性的样本是统计推断准确性的生命线。本书详尽介绍了简单随机抽样、分层抽样、聚类抽样等方法的优缺点，并探讨了抽样误差的量化与控制。 第二部分：从样本到总体——统计推断的核心 本部分是本书的支柱，专注于统计推断的两个核心工具：估计与假设检验。我们力求让读者清晰地掌握推断过程中的逻辑链条：从样本观察到的现象，如何科学地推论到未知的总体特征。 参数估计的艺术：深入讲解点估计和区间估计（置信区间）的构建与解释。我们会花费大量篇幅，以通俗易懂的方式阐释置信区间的真正含义，避免常见的解释误区（如“95%的概率总体均值在这个区间内”这种误解）。 假设检验的严谨框架：假设检验被系统地分解为五个清晰的步骤：提出零假设与备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平($alpha$)、计算P值（或确定临界值）以及得出结论。我们详细对比了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡，并强调了统计功效（Power）在实验设计中的重要性。 常用检验的实战指南：本书覆盖了单样本和双样本的Z检验、t检验（包括独立样本t检验和配对样本t检验）。此外，针对分类数据，我们提供了卡方检验（拟合优度检验和独立性检验）的详细操作指南，并讨论了方差分析（ANOVA）在比较多组均值时的应用逻辑。 第三部分：关系探索——回归分析的构建与应用 回归分析是现代数据科学中最强大的工具之一。本部分将回归分析从一个简单的公式提升到解决复杂预测和解释问题的框架。 简单线性回归的深度剖析：我们将详细介绍最小二乘法（OLS）的几何意义，如何解释回归系数（斜率和截距）、决定系数($R^2$)，以及如何进行系数的显著性检验。关键的回归诊断部分将是重点：如何通过残差图来检验线性假设、独立性、同方差性，并识别和处理异常点对模型拟合的影响。 多元线性回归的复杂性管理：当模型中包含多个预测变量时，我们探讨了如何构建稳健的模型。重点讲解了多重共线性（Multicollinearity）的识别及其对系数解释的干扰，以及如何运用变量选择技术（如逐步回归、AIC/BIC准则）来优化模型结构。 非线性关系与广义线性模型（GLM）简介：为了处理非正态因变量（如计数数据或二元结果），本书会适时引入逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归的概念，解释它们如何通过链接函数（Link Function）将线性模型扩展到更广泛的问题领域，这是从传统统计学迈向现代数据建模的关键一步。 第四部分：高级主题与实践进阶 最后一部分聚焦于提升分析的深度和广度，帮助读者从“会计算”跨越到“会思考”。 非参数统计的必要性：当数据不满足正态性或同方差性等严格假设时，非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验）提供了可靠的替代方案。本书解释了何时选择它们以及它们与参数检验的功效权衡。 实验设计基础（DOE）：为了在研究和产品开发中获得因果关系的有力证据，理解实验设计至关重要。我们将介绍完全随机设计和随机区组设计的基本原理，以及如何通过适当的实验布局来最大化信息的获取效率并最小化混杂因素的干扰。 统计软件的应用策略：本书虽然侧重统计理念，但我们提供了使用主流统计软件（如R或Python生态中的统计库）进行实际操作的思维导图和代码片段示例。重点在于展示如何将理论知识转化为可执行的分析流程，以及如何生成规范、清晰的分析报告。 本书的特色与目标读者 本书的核心价值在于其应用导向和批判性思维的培养。我们相信，统计学的真正力量在于应用其洞察力来解决现实世界的问题，而非停留在数学公式的优雅性上。 目标读者包括： 1. 社会科学与行为科学的研究生和研究人员：需要为论文和研究项目构建可靠的实证分析框架。 2. 市场研究分析师和商业智能（BI）从业者：希望将数据分析结果转化为可执行的商业策略。 3. 工程和质量控制人员：需要理解变异性、进行过程控制和评估实验结果的有效性。 4. 所有渴望建立数据驱动决策习惯的专业人士。 通过本书的学习，读者将不仅能熟练运用统计工具，更重要的是，能够像一个真正的统计学家一样思考：设定恰当的问题，选择稳健的方法，并以科学、严谨的态度解读数字背后的含义，从而在日益复杂的数据环境中做出更明智的决策。

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我必须承认，在接触这本书之前，我对SAS这个强大的分析平台一直心存敬畏，觉得它高深莫测，只适合那些数据科学领域的“大神”使用。是这本书，撕下了SAS的神秘面纱，让它变得触手可及。作者在介绍每一个统计过程时，都配有详尽的输入代码和相应的输出结果截图，这对于我们这些习惯了“眼见为实”的学习者来说，简直是最好的学习辅助。我甚至可以关掉屏幕，光看书上的例子，就能在脑海中构建出整个分析流程。它没有回避SAS编程中的一些小陷阱，反而提前指了出来，并给出了优雅的解决方案。这种预见性和对新手友好度的极致追求，让我对作者的专业素养和教学诚意深感敬佩。它不是那种“只管告诉你结果”的书，而是深入到“为什么是这样操作”的深层逻辑中去，让你真正理解软件背后的运行机制。

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这本书简直是统计学界的“救星”！我一直对那些密密麻麻的公式和复杂的术语感到头疼，总觉得统计分析离我很遥远。但是，这本《Sas System for Elementary Statistical Analysis》彻底改变了我的看法。它没有一开始就用那些高深莫测的理论把你轰炸，而是像一个耐心十足的老师，一步步引导你进入统计的世界。作者的叙述方式非常生活化，你会感觉自己不是在啃一本教科书，而是在听一个经验丰富的同事分享他的数据处理心得。特别是对于初学者来说，这本书的价值无可估量。它没有过多纠缠于那些晦涩的数学推导，而是把重点放在了如何使用实际的SAS软件来解决真实世界的问题上。通过大量的实例和清晰的操作指南，我竟然能在短时间内掌握了描述性统计、假设检验这些核心概念，并且能够自信地在自己的项目中使用它们。这不仅仅是一本工具书，它更像是一张通往数据驱动决策的入场券，让我对未来的数据分析工作充满了期待和信心。强烈推荐给所有想摆脱“数字恐惧症”的同行们。

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这本书的排版和内容组织简直是一场视觉和认知的盛宴。我过去买过几本统计软件的使用手册，那些黑白、密不透气的文字看得我昏昏欲睡，真正需要查找特定功能时，简直像在迷宫里找出口。然而，这本书的设计理念显然是站在读者的角度出发的。每一章的逻辑推进都非常顺畅，从基础概念的引入，到SAS操作界面的介绍，再到具体分析步骤的演示，环环相扣，毫不拖泥带水。更值得称赞的是，书中对图表生成的讲解详尽且实用，你知道如何让你的分析结果以最直观、最专业的方式呈现出来。对于那些需要撰写研究报告或向非技术人员展示数据洞察的人来说，这一点至关重要。它教会你的不仅仅是“如何做计算”，更是“如何有效沟通你的发现”。这种兼顾理论深度与实践操作广度的平衡感，在同类书籍中是极其罕见的。可以说，这本书让原本枯燥的学习过程变得充满探索的乐趣。

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坦率地说，市面上关于基础统计学的书籍很多，但能够将“基础”二字做到如此精妙平衡的，少之又少。这本书的选材非常精炼，没有冗余的章节，每一页都充满了信息密度，但阅读起来却毫无压力。它完美地适配了那种希望快速入门，并且希望未来能够将所学知识无缝迁移到实际工作环境中的读者。我特别喜欢它对数据清理和预处理环节的重视，这往往是教科书中最容易被忽略但却是实践中最耗时的部分。书中给出的SAS代码片段高效且可靠，可以直接复制粘贴到自己的数据集中进行微调，极大地节省了我的试错时间。它像是一位资深顾问在耳边低语，告诉你如何用最少的力气，撬动最大的分析效能。对于任何想要系统化、专业化地提升自己基础统计分析能力的专业人士来说，这本书绝对是书架上不可或缺的“镇馆之宝”。

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这本书给我的最大启发在于，它强调了统计思维在数据分析中的核心地位，而不是仅仅停留在软件操作的层面。很多工具书教你按哪个按钮，但这本书却在潜移默化中培养你提出正确问题的能力。比如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它没有仅仅罗列出F检验的公式，而是花了大篇幅去讨论何时应该选择哪种类型的比较，以及如何解读交互作用项的意义。这种对统计学基本原则的尊重和深入浅出的阐释，使得我们不仅仅是“软件用户”，更像是具有批判性思维的数据分析师。通过跟随书中的案例进行实践，我发现自己对数据的理解深度都有了质的飞跃。它让我明白，即便是最复杂的统计模型，其基础逻辑也是清晰且可以被掌握的，只要有好的引导者和详尽的路线图。

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