Introduction to the Practice of Statistics 4e, CD, SG & Excel Guide pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-05-17

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716764526

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Regression
• Experimental Design
• Inference
• Sampling
• Excel
• Student Solutions Manual
• CD-ROM

统计学实践导论：探索数据驱动的决策艺术 (第4版及配套资源) 本书旨在为读者提供一套坚实而全面的统计学基础，重点关注统计思维的培养和实际应用技能的掌握。 这本教材超越了枯燥的公式推导，致力于将统计学塑造成一种强大而实用的工具，帮助各领域的专业人士和学生在面对复杂数据时，能够做出明智、有力的决策。它不仅教授“如何计算”，更重要的是阐释“为何计算”以及“结果意味着什么”。 核心理念：从直觉到严谨 本书的核心哲学是将统计学的严谨性与现实世界的模糊性相结合。我们深知，数据往往是杂乱无章、充满不确定性的。因此，教材结构的设计紧密围绕如何将原始观察转化为可操作的见解这一过程。我们坚信，真正的统计能力并非来自于记忆大量的公式，而是源于对数据的敏感度、对模型假设的深刻理解，以及对结果局限性的清醒认识。 内容体系的深度与广度 《统计学实践导论（第4版）》涵盖了现代统计学中最关键的基石概念，并以一种循序渐进、逻辑清晰的方式呈现。 第一部分：数据的描述与探索 (The Language of Data) 本部分奠定了统计学的基础，专注于如何有效地“看见”和“描述”数据。 案例驱动的开篇： 每一章都从引人入胜的真实世界案例（例如，商业趋势、医学试验、社会调查）切入，立即展示统计学在决策中的作用。 描述性统计的精要： 详细讲解集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、四分位数）的计算与解释。重点在于区分不同类型的测量尺度（定类、定序、定距、定比）对统计方法选择的影响。 数据可视化： 强调图形在揭示数据结构和潜在异常值方面的关键作用。涵盖直方图、箱线图、散点图等，并深入讨论如何避免误导性的图形展示。我们关注图形背后的叙事力量。 第二部分：概率与抽样的基础 (The Engine of Inference) 理解不确定性是统计推断的先决条件。本部分详细构建了概率论的桥梁。 概率的直觉建立： 从集合论和条件概率入手，但重点放在理解事件的相互依赖性，而非复杂的代数运算。 随机变量与分布： 细致区分离散型和连续型随机变量。详尽介绍核心分布——二项分布、泊松分布，以及最为重要的正态分布。我们投入大量篇幅解释正态分布的“普适性”及其在实际中的应用。 抽样分布与中心极限定理 (CLT)： 这是推断统计的理论核心。本书通过直观的模拟和清晰的论证，确保读者真正理解CLT的强大威力，即无论总体分布如何，大样本均值的分布会趋向正态，这为后续的区间估计和假设检验提供了理论支撑。 第三部分：统计推断的核心工具 (Making Inferences) 这是本书的实操核心，关注如何从样本数据对总体进行合理估计和检验。 置信区间 (Confidence Intervals)： 不仅教授如何计算95%置信区间，更强调其解释——“如果我们重复抽样100次，95个区间将包含真实的总体参数”。覆盖单样本均值、比例以及大样本下的t分布应用。 假设检验的逻辑框架： 采用“零假设-备择假设-P值-结论”的结构化流程。强调P值是“在零假设为真时，观察到当前样本结果或更极端结果的概率”，而不是犯错的概率，明确区分I型错误和II型错误。 常用检验方法： 详细介绍单样本t检验、双样本独立/配对t检验，以及大样本下的Z检验。对于比例的检验，也给予同等重视。 第四部分：关联性与模型构建 (Modeling Relationships) 本部分将统计工具扩展到分析变量间的相互关系，为更高级的模型学习打下基础。 相关性分析： 深入探讨皮尔逊相关系数的含义及其局限性，强调相关性不等于因果关系。 简单线性回归 (Simple Linear Regression)： 这是数据建模的起点。重点讲解最小二乘法 (OLS) 的几何意义、回归线的拟合优度（$R^2$的解释）、残差分析的重要性（检验模型假设：线性性、独立性、等方差性）。 回归中的推断： 如何对回归系数（斜率和截距）进行置信区间估计和假设检验，并解释回归模型在预测中的应用。 配套资源的重要性：实践与技术的融合 本书的价值远超纸面文字，其深度集成于所附带的教学资源中，确保学习者能够无缝过渡到实际操作层面。 1. 教学指南 (SG) 与学习指导： 这部分内容是课堂教学和自学过程中的关键辅助。它通常包含： 章节回顾与关键概念速查表： 帮助读者迅速定位核心定义和公式的适用场景。 逐步示例与概念验证题： 针对教材中复杂的推导步骤，提供详尽的、一步步拆解的计算路径，帮助读者跟上思维逻辑。 思维训练题： 设计用于激发批判性思考的开放性问题，要求学生结合情境讨论统计方法的选择、结果的解释以及潜在的局限性，而非仅仅是数值计算。 2. Excel 指南 (Excel Guide)： 在当代数据分析中，工具的使用是必不可少的技能。本书的Excel配套指南提供： 软件操作步骤的图文详解： 清晰指导如何在Excel中输入数据、使用内置的“数据分析工具库”执行描述性统计、t检验、ANOVA（方差分析，若在后续章节涉及）以及简单线性回归。 函数应用指导： 教授使用如 `AVERAGE`, `STDEV.S`, `NORM.INV`, `T.TEST` 等关键统计函数，使读者能够快速地在电子表格环境中进行初步分析。 输出结果的解读训练： 重点在于如何理解Excel输出的统计表格（例如，回归分析的结果表），并将其准确地转化为报告中的文字结论。这弥合了理论知识与软件操作之间的鸿沟。 学习体验的优化 本书在设计上力求提供一个连贯且支持性的学习体验： 案例研究的深度： 每一个主要概念都通过一个或多个精心挑选的、具有启发性的真实案例来阐述。这些案例贯穿不同学科领域，确保统计学方法的普遍适用性。 技术中立性与工具集成： 虽然本书包含了针对特定软件（如Excel）的使用指导，但其核心的统计学原理是独立于任何软件的。读者可以灵活选择使用计算器、统计软件（如R或Python，虽然不在核心附录中，但原理相通）或Excel进行练习。 强调“统计素养”： 最终目标是培养一位“有素养的读者”。这意味着学生不仅要知道如何运行一个检验，更重要的是，当他们在新闻报道、商业报告或学术论文中看到统计数据时，能够批判性地评估其有效性、可靠性和潜在的误导性。 总结 《统计学实践导论（第4版）》及其全套配套资源（包括详细的教学指南和实用的Excel操作手册）共同构成了一个强大而实用的学习体系。它确保了学习者不仅掌握了描述和推断数据的核心技能，更重要的是，培养了在不确定世界中进行数据驱动推理的批判性思维能力，为他们在任何需要严谨分析的领域取得成功奠定坚实的基础。

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