具体描述
《统计学(含练习题及参考答案)》内容简介：统计学是一门关于数据的科学，是关于数据搜集和数据分析的科学。对于统计专业的学生，毫无疑问，统计学课程是他们最重要的专业基础课；对于非统计专业的学生，统计学课程也非常重要，它是分析和解读数据最重要的方法和工具。具备了统计学的知识，我们就可以在数字的海洋中遨游，并发现数字背后许多有趣的现象和规律。
《数据的故事：洞察与决策的艺术》 在这个信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围，它们无处不在，深刻地影响着我们的生活、工作乃至思考方式。然而，数据本身只是冰冷的数字和符号，它们需要被理解、被解读，才能转化为有价值的洞察，最终引导我们做出更明智的决策。《数据的故事：洞察与决策的艺术》并非一本枯燥的理论教科书，而是一场引人入胜的数据探索之旅，旨在揭示数据背后隐藏的奥秘，教会你如何聆听数据的“语言”，并从中汲取力量，在复杂的世界中游刃有余。 本书将带领你跨越纯粹的数学公式和抽象的模型，深入到数据的实际应用和思维方式之中。我们相信，理解数据并非高不可攀的专业技能，而是人人都可以掌握的思维工具。因此，本书采用了一种更加人性化、更具启发性的叙事方式，将原本可能令人生畏的统计概念，转化为一个个生动的故事、一个个贴近生活的案例，让你在轻松的阅读中，逐渐建立起对数据敏锐的直觉和扎实的能力。 第一部分：理解数据的语言——从感知到洞察 我们从最基础的概念入手，探讨数据的本质是什么？为什么我们需要理解数据？数据是如何产生的？我们会告诉你，数据不仅仅是数字，更是事件的记录、行为的轨迹、现象的映射。你会了解到，在日常生活中，从一次购物的消费记录，到一次网络搜索的行为，再到天气预报的发布，背后都蕴含着大量的数据。 接着，我们将深入探索数据的多样性。你会认识到，数据并非千篇一律，它们有着不同的形式和特征。我们将会介绍描述性数据分析的核心理念，让你学会如何用恰当的方式来概括和描述数据的整体特征。这包括： 集中趋势的度量：理解均值、中位数和众数的意义，以及它们各自适用于何种场景。例如，为什么在衡量一个城市家庭的平均收入时，中位数可能比均值更能反映普通家庭的实际情况？ 离散程度的衡量：掌握方差和标准差的概念，让你知道数据的“散布”程度有多大，从而判断数据的稳定性和可信度。一个班级所有学生的考试成绩都非常接近（标准差小），和成绩差异巨大（标准差大），这两种情况分别说明了什么？ 数据分布的可视化：学会运用直方图、箱线图、散点图等图形工具，直观地展现数据的形态。一张清晰的直方图，能让你一眼看出数据的分布规律，是偏态还是对称，是否有多个峰值。 在这一部分，我们还将强调数据质量的重要性。原始数据往往存在错误、缺失或不一致。我们将讨论如何识别和处理这些“脏数据”，因为“垃圾进，垃圾出”，只有高质量的数据，才能支撑有意义的分析。你会了解到，数据清洗并非繁琐的技术操作，而是一种严谨的数据素养。 第二部分：探寻数据之间的关系——从关联到因果 数据很少是孤立存在的，它们之间往往存在着千丝万缕的联系。《数据的故事》将引导你穿越这些联系，去发现隐藏在背后的模式和规律。我们不仅仅满足于看到数据之间的“相关性”，更将努力去理解它们“为何”相关，甚至是“是否”具有“因果关系”。 相关性分析：你将学习如何度量两个变量之间的线性关系强度，例如皮尔逊相关系数。我们会通过生活化的例子，解释相关性不等于因果性这一重要观点。例如，冰淇淋的销量和溺水人数都随着夏季气温升高而增加，但这并不意味着吃冰淇淋会导致溺水。 回归分析的入门：我们将介绍简单线性回归，让你理解如何通过一个变量来预测另一个变量。例如，如何根据广告投入预测销售额？或者根据学习时间预测考试成绩？本书将重点讲解回归模型的可解释性，让你明白模型中各个参数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。 分类与预测：我们还会触及一些基础的分类模型，例如逻辑回归，让你了解如何根据已有数据来预测一个结果是属于哪一类。例如，根据用户的行为特征，预测他是否会购买某个产品。 在这一部分，我们将反复强调避免过度拟合的陷阱，即模型在训练数据上表现极好，但在新数据上却表现糟糕。我们会提供一些直观的方法来理解过拟合的危害，并介绍一些基本的策略来缓解这个问题，让你构建出更具泛化能力的模型。 第三部分：从数据到决策——洞察的落地与风险的把控 数据分析的最终目的，是为决策提供支持。这一部分将是你将所学知识转化为实际行动的关键。我们将讨论如何将统计分析的结果，有效地传达给非专业人士，并如何利用这些洞察来解决现实问题。 假设检验的思维：我们介绍假设检验的基本框架，这不是一套复杂的统计流程，而是一种严谨的科学思维方式。例如，当你想知道某项新的营销策略是否真的能提升销售额时，假设检验就能帮助你用数据来验证你的想法，并做出是否有足够证据支持改变的结论。我们会用浅显易懂的语言解释P值和显著性水平的意义，避免让你陷入对统计术语的困惑。 抽样调查的设计与解读：在现实中，我们很难调查所有的数据。抽样调查是获取信息的常用手段。本书将介绍如何设计一个科学的抽样方案，以确保样本能够代表总体，以及如何根据样本数据来推断总体特征。我们会讨论置信区间的概念，让你理解我们对总体估计的“把握程度”。 实验设计的基本原则：当我们想要探索某种干预措施的效果时，实验设计是至关重要的。本书将介绍随机化、对照组等核心原则，帮助你理解如何设计一个严谨的实验，以尽可能地排除其他因素的干扰，从而准确地评估干预效果。例如，在测试药物效果时，如何设计一个“双盲”实验。 本书还将讨论数据的伦理和隐私问题。在享受数据带来的便利的同时，我们必须警惕数据滥用和隐私泄露的风险。我们会倡导负责任的数据使用观，并介绍一些基本的原则来保护个人隐私。 《数据的故事：洞察与决策的艺术》是一本献给所有渴望更清晰地理解世界、做出更明智决策的人的书。 如果你是初学者，希望从零开始了解数据分析，本书将为你铺设一条平坦而有趣的学习之路。 如果你是职场人士，希望将数据转化为工作中的洞察力，本书将为你提供实用的工具和思维方式。 如果你是对信息和决策感兴趣的任何人，本书将帮助你培养一种更加批判性和洞察性的思维模式。 我们相信，通过阅读《数据的故事》，你将不再惧怕冰冷的数据，而是能用一颗好奇的心去探索，用一种严谨的态度去分析，最终将数据的力量转化为你个人成长的驱动力，让你在瞬息万变的时代中，更加从容地把握机遇，规避风险，做出真正有价值的决策。这是一场关于理解、关于洞察、关于智慧的旅程，而你，正是这场旅程的主角。
作者简介
目录信息
第一章 引论 §1 统计数据与统计学 §2 一些基本概念 §3 统计与统计软件第二章 数据的搜集 §1 数据的来源 §2 数据的误差 §3 数据文件第三章 数据的描述1——数据的直观显示 §1 用统计表描述数据 §2 用统计图描述数据 §3 用计算机实现绘制统计图第四章 数据的描述2——重要的统计量 §1 集中趋势的描述 §2 离散趋势的描述 §3 偏态与峰度的描述 §4 数据的标准化处理第五章 概率和概率分布 §1 概率的问题 §2 离散变量的概率分布 §3 连续变量的概率分布 §4 抽样分布第六章 参数估计 §1 点估计 §2 区间估计 §3 一个总体参数的区间估计 §4 两个总体参数的区间估计 §5 关于样本量第七章 假设检验 §1 假设检验基本问题 §2 一个总体参数的检验 §3 两个总体参数的检验第八章 列联分析 §1 定类数据与列联表 §2 拟合优度检验 §3 独立性检验 §4 列联表中的相关测量 §5 列联分析中应注意的问题第九章 方差分析 §1 基本问题 §2 单因素方差分析 §3 双因素方差分析第十章 相关与回归 §1 相关分析 §2 回归分析 §3 用回归进行预测 §4 Logistic回归第十一章 时间序列分析 §1 时间序列的描述 §2 时间序列的分解法 §3 时间序列的平滑法 §4 ARIMA模型第十二章 指数 §1 基本问题 §2 加权指数 §3 指数体系 §4 几种常用的指数常用统计表参考文献习题参考答案
· · · · · · (收起)
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有