Introduction to the Practice of Statistics TI-83 Graphing Calculator Manual pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-05-02

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781429214759

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• TI-83
• 计算器
• 教材
• 入门
• 概率
• 数据分析
• 数学
• 教育
• 参考书
• 指南

好的，这是一份针对您所提供的书名 Introduction to the Practice of Statistics TI-83 Graphing Calculator Manual 的详细图书简介，该简介不包含任何关于该特定教材或TI-83计算器的内容，而是描述一本专注于统计学基础概念、理论探讨、高级分析方法以及统计学在不同学科中应用的综合性统计学著作。 --- 统计学导论：概念、方法与应用（Statistical Foundations: Concepts, Methods, and Applications） 导言：数据时代的思维模式 在当今这个被数据洪流所驱动的时代，理解和解读信息的能力已不再是少数专家的特权，而是现代公民和专业人士必备的核心素养。本书《统计学导论：概念、方法与应用》旨在为读者构建一个坚实、全面且富有洞察力的统计学知识体系。我们摒弃了仅仅停留在公式和繁琐计算的传统模式，转而聚焦于统计思维（Statistical Thinking）的培养，教会读者如何像一位批判性的分析师一样提问、设计实验、收集数据，并最终从复杂的数据集中提取有意义的结论。 本书的深度超越了基础的描述性统计，深入探讨了推断性统计的理论基石，并用大量的真实世界案例来阐明统计方法如何在社会科学、自然科学、商业决策乃至日常生活中发挥决定性作用。 第一部分：描述性统计与数据可视化——看见数据的语言（Seeing the Language of Data） 本书的第一部分为读者奠定了理解数据的基石。我们首先探讨了数据的本质及其类型——定性数据与定量数据，以及如何正确地测量和组织它们。 核心内容模块： 1. 数据的组织与表现： 深入讲解频率分布表、直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）等基础可视化工具。重点在于如何通过视觉设计来揭示数据潜在的分布形态、偏度和异常值。 2. 集中趋势的衡量： 详尽比较均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的数学特性及其在不同分布下的适用性。我们将探讨“平均数”背后的陷阱，以及何时中位数才是更可靠的中心指标。 3. 离散程度的量化： 介绍极差（Range）、四分位数（Quartiles）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的计算及其统计意义。重点剖析标准差如何量化数据点偏离中心的平均程度，并引入箱线图（Box Plots）作为检测离群值的强大工具。 4. 相对位置的确定： 探讨百分位数（Percentiles）和Z分数（Z-scores）的概念，解释如何将原始分数标准化，以便在不同数据集之间进行有意义的比较。 第二部分：概率论基础与随机变量——量化不确定性（Quantifying Uncertainty） 统计推断的理论根基在于概率论。本部分将引导读者从确定性思维过渡到处理随机性和不确定性的思维模式。 核心内容模块： 1. 概率的基本原理： 涵盖样本空间、事件、相容事件与互斥事件，以及条件概率（Conditional Probability）和独立性（Independence）的概念。我们将用大量篇幅解析贝叶斯定理（Bayes' Theorem）的逻辑结构及其在逆向概率推理中的应用。 2. 离散随机变量与概率分布： 详细介绍二项分布（Binomial Distribution）、泊松分布（Poisson Distribution）以及几何分布。重点在于理解这些分布如何精确地模拟现实世界中特定类型的计数过程。 3. 连续随机变量与正态分布的权威： 本部分的核心是正态分布（Normal Distribution）。我们将深入探讨中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的深刻含义——为何正态分布在统计学中占据如此核心的地位。读者将学会如何利用标准正态表（或其现代替代方案）计算概率，并理解经验法则（Empirical Rule）。 第三部分：统计推断的基石——从样本到总体（From Sample to Population） 推断性统计是统计学的精髓，它使我们能够根据有限的样本信息对更广阔的总体做出合理的判断。 核心内容模块： 1. 抽样分布与估计： 详细阐述抽样分布（Sampling Distribution）的概念，特别是样本均值的抽样分布。在此基础上，介绍点估计（Point Estimation）与区间估计（Interval Estimation）。 2. 置信区间（Confidence Intervals）： 深入解析置信区间的构造与解释。我们将区分Z型置信区间和T型置信区间（Student's t-Distribution）的使用场景，并强调“置信水平”的真正含义——即在重复抽样过程中，我们期望多少百分比的区间能够包含真实的总体参数。 3. 假设检验的逻辑框架： 构建一个严谨的假设检验流程。读者将学会如何设定零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis），理解P值（P-value）的精确解释，并区分第一类错误（Type I Error，假阳性）与第二类错误（Type II Error，假阴性）的风险。 4. 检验的实践应用： 覆盖单样本Z检验、T检验（针对均值）以及比例的Z检验的完整操作和结果解读。 第四部分：比较与关联——检验差异与探寻关系（Testing Differences and Exploring Relationships） 本部分将统计工具扩展到更复杂的场景，涉及比较多个群组以及量化变量间的相互依赖性。 核心内容模块： 1. 两个样本的推断： 讲解如何比较两个独立或配对样本的均值差异（双样本T检验），以及如何比较两个总体比例的差异。重点讨论方差齐性（Homogeneity of Variances）的检验及其对分析选择的影响。 2. 方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）： 引入单因素方差分析，用于一次性比较三个或更多独立群组的均值是否存在显著差异。我们将侧重于F统计量的解释及其在分解总变异中的作用。 3. 简单线性回归与相关性分析： 探讨如何量化两个定量变量之间的线性关系。详细介绍皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）的计算、解释及局限性。随后的内容将构建简单线性回归模型，解释最小二乘法（Least Squares Method），并学习如何利用回归方程进行预测，同时评估模型的拟合优度（$R^2$）。 4. 回归模型的假设与诊断： 强调回归分析并非仅仅是画线，而是需要满足特定统计假设（如残差的正态性、独立性、等方差性）。我们将介绍残差图（Residual Plots）在诊断模型缺陷中的关键作用。 第五部分：非参数方法与进阶主题（Nonparametric Methods and Advanced Topics） 为了应对不满足正态性或方差假设的现实数据，本书最后介绍了一系列强大的非参数方法，并对高级统计分支进行了展望。 核心内容模块： 1. 卡方检验（Chi-Square Tests）： 详尽讲解拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence），这些工具在处理分类数据和关联性分析中不可或缺。 2. 非参数替代方案： 介绍当数据不服从正态分布假设时，可替代T检验的非参数方法，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验。 3. 多元回归概述（前瞻）： 对多元线性回归进行概念性介绍，指出当控制多个预测因子时，如何解读回归系数，并讨论多重共线性（Multicollinearity）等常见挑战。 结语：统计实践者的伦理与未来 本书的最终目标是培养具有批判精神的统计使用者。我们不仅教授“如何做”计算，更强调“为何要”这样做，以及“如何正确解读”结果。统计学是一种强大的工具，它需要谨慎和伦理的引导。本书在每一章的实践案例中，都融入了对数据偏见、结果误传和统计伦理的讨论，确保读者在未来的学习和职业生涯中，能够负责任地运用这些强大的分析能力。 本书适合于大学本科阶段的统计学入门课程学生，以及所有希望系统性掌握现代统计学理论框架和实际分析技能的专业人士和研究人员。通过本书的学习，读者将能够自信地面对复杂的数据集，并用数据讲述一个清晰、可信的故事。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是一绝，那种沉稳的蓝色调，搭配上清晰的白色字体，一眼看过去就给人一种专业、可靠的感觉。我是在为期末考试做准备时偶然发现它的，当时我的统计学基础还很薄弱，尤其是在使用图形计算器解决复杂问题时，经常感到无从下手。这本书的排版非常人性化，每一章的逻辑推进都十分顺畅，从最基础的按键操作到高级的回归分析建模，都有详尽的图文并茂的指导。我特别欣赏作者在介绍每一个函数或公式时，都会附带一个实际案例，这让抽象的数学概念瞬间变得具体起来，不再是冷冰冰的符号堆砌。读起来一点也不费力，就像有一位经验丰富的老师在你身边手把手地教导一样，那种踏实感是其他任何纯理论教材都无法比拟的。特别是关于概率分布那一块的处理，作者巧妙地结合了TI-83的内置程序，使得原本需要花费大量时间手算的部分，现在只需几步快捷操作就能得出精确结果，极大地提高了我的学习效率和考试信心。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的细节处理达到了吹毛求疵的程度，这对于我们这种需要精确操作的学习者来说，简直是福音。举个例子，书中对于如何正确输入数据列表，以及如何处理缺失值（missing values）都有非常细致的截图和步骤说明。我曾经在处理一个包含异常值的数据集时卡住了好几天，尝试了各种方法都无法让计算器正确运行最小二乘回归。后来翻到这本书中关于“数据清理与异常值识别”的章节，作者专门用一个红色的箭头标出了在哪个菜单层级下，可以快速筛选出超出标准差范围的数据点。这个小小的标记，帮我瞬间理清了思路，问题迎刃而解。这种对用户体验的极致关注，使得即便是第一次接触TI-83的用户，也能迅速建立起操作的连贯性，而不是在翻阅大量枯燥的文字后，依旧对计算器界面感到迷茫。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构简直是教科书级别的典范，它没有陷入那种故作高深的学术泥潭，而是完全以“实践”为导向。我过去买过几本号称是“指南”的书，结果发现它们更像是某个软件版本的说明手册，生硬且缺乏教学的温度。但这本书完全不同，它仿佛是作者在无数次教学失败后精心提炼出的精华。我注意到作者在讲解“假设检验”这一核心难点时，采用了分层递进的方式：首先清晰阐述理论前提，接着展示如何在计算器上选择正确的检验类型（比如Z检验、T检验），最后通过一个又一个生活化场景的实例来验证结果的可行性。这种将理论与操作无缝衔接的处理手法，真正体现了“实践”二字的价值。很多同学都觉得统计学的难点在于“如何将现实问题转化为数学模型”，而这本书恰恰在这一转化过程中提供了最坚实的工具支持，让我感觉手中的TI-83不再是一个陌生的冰冷机器，而是我攻克统计难题的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

从内容广度的角度来看，这本书的覆盖面令人印象深刻，它不仅仅局限于基础的描述性统计，更深入到了推断统计的多个前沿领域。我尤其惊喜于它对“卡方检验”和“方差分析（ANOVA）”的讲解，这两个主题通常在基础教材中往往一带而过，导致学生在实际应用中经常出错。然而，这本书不仅详细讲解了计算器如何执行这些多因素分析，更重要的是，它花篇幅讨论了何时应该使用哪种分析方法，以及结果的解释应该遵循哪些统计学伦理规范。这种深度和广度的完美结合，让我觉得这本书的价值远远超出了一个简单的“计算器使用手册”的范畴，它更像是一部将统计理论与现代计算技术紧密结合的综合性实践指南。拥有它，我感觉自己对统计学的理解从“知道怎么算”升级到了“知道为什么这么算，以及计算结果的实际意义”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其平实、亲切，完全没有传统技术手册那种拒人千里的疏离感。读起来就像是和一位非常耐心的学长在咖啡馆里交流学习经验。作者似乎深知我们这些学习者在面对统计学符号时的焦虑，因此在解释某些复杂概念时，总是先用一句非常口语化的语言来概括其核心意义，然后再逐步引入专业术语。比如在解释“置信区间”时，他没有直接抛出公式，而是先问了一个问题：“你想对结果把握到什么程度？” 这种引导式的提问方式，瞬间拉近了与读者的距离，让我感觉统计学不再是高高在上的学科，而是一种可以被理解和掌握的工具。正是这种人文关怀，让这本书在众多技术指南中脱颖而出，成为我书架上最常被翻阅的那一本。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆