具体描述
"Elementary Statistics: A Step By Step Approach" is for general beginning statistics courses with a basic algebra prerequisite. The book is non-theoretical, explaining concepts intuitively and teaching problem solving through worked examples and step-by-step instructions. This edition places more emphasis on conceptual understanding and understanding results. This edition also features increased emphasis on Excel, MINITAB, and the TI-83 Plus and TI-84 Plus graphing calculators; computing technologies commonly used in such courses.
《基础统计学》是一本致力于清晰、严谨地介绍统计学核心概念与方法的教材。本书的目标是帮助读者建立扎实的统计学基础，理解数据背后的规律，并学会运用统计工具解决实际问题。 本书从最基础的描述性统计入手，详细讲解了如何收集、整理、呈现和总结数据。读者将学习到各种图表类型，如直方图、箱线图、散点图等，以及如何计算均值、中位数、众数、方差、标准差等描述性统计量，从而能够有效地从数据中提取关键信息，并对其进行初步的理解和描述。 在掌握了描述性统计之后，本书将引导读者进入推断性统计的领域。这部分内容是本书的重点，涵盖了概率论的基础概念，如概率的基本规则、条件概率、贝叶斯定理等，为理解抽样分布和统计推断奠定基础。接着，本书将深入介绍抽样分布的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布，以及中心极限定理的应用。 随后，本书将详细阐述点估计和区间估计的方法。读者将学习如何使用样本数据来估计总体参数，并理解置信区间的含义及其构建过程，学会如何根据样本数据对总体参数的取值范围做出有意义的推断。 假设检验是统计推断的另一重要组成部分。本书将系统地介绍各种假设检验的基本步骤和原理，包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、p值的计算和解释，以及如何根据显著性水平做出统计决策。本书将覆盖多种常用的假设检验，如t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、z检验、卡方检验、F检验等，并结合实际案例说明它们的应用场景。 此外，本书还将探讨回归分析和相关性分析。读者将学习如何分析两个变量之间的线性关系，如何构建简单线性回归模型，并对模型进行评估和解释。相关系数的计算和解读，以及如何理解回归方程中的斜率和截距，都将得到清晰的讲解。对于多个变量之间的关系，本书也将触及多元回归分析的基本思想。 本书的另一特色在于其对统计软件应用的介绍。虽然本书侧重于统计思想和方法的理解，但也会适时地引导读者了解如何使用常见的统计软件（如R、SPSS等）来执行数据分析，从而将理论知识转化为实践能力。 在整个学习过程中，本书始终强调统计思维的培养。它鼓励读者批判性地看待数据和统计结果，理解统计的局限性，并避免常见的统计误用。通过大量的例题和练习题，读者有机会巩固所学知识，提升解决问题的能力。 本书内容结构清晰，语言流畅，旨在为对统计学感兴趣的初学者或需要系统学习统计学知识的学生提供一本可靠的学习资源。无论是用于科学研究、商业决策还是日常生活中的数据分析，本书都将是您坚实的起点。
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