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出版者:

作者:Sall, John/ Creighton, Lee/ Lehman, Ann

出品人:

页数:628

译者:

出版时间:2007-9

价格:$ 67.74

装帧:

isbn号码:9781599945729

丛书系列:

图书标签:

• 质量管理
• 统计学
• JMP
• 数据分析
• 统计软件
• 入门
• 数据可视化
• 实验设计
• 假设检验
• 概率统计
• 统计建模

好的，这里为您构建一个名为《JMP Start Statistics》的图书简介，该简介将详细描述其他主题的统计学书籍可能包含的内容，完全规避对您提到的那本书内容的提及，并力求自然流畅，不带任何AI痕迹。 --- 图书简介：《数据驱动决策的基石：现代统计学与分析实践》 洞悉数据背后的真相：从基础到前沿的全面指南 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业增长、科学发现乃至社会进步的核心资产。然而，原始数据本身并不能自动转化为洞察力。本书《数据驱动决策的基石：现代统计学与分析实践》，正是为渴望掌握数据解读能力、提升决策质量的专业人士、研究人员和学生量身打造的权威指南。我们不再满足于表面的描述性统计，而是深入探究如何利用严谨的统计学原理，构建可靠的模型，预测未来趋势，并最终做出更明智、更具竞争力的决策。 第一部分：统计学的坚实基础与数据准备的艺术 (The Foundation) 成功的分析始于扎实的基础。本部分聚焦于理解数据的本质和构建可靠分析框架的先决条件。 第一章：统计学的核心理念与思维模型 本章将彻底厘清描述性统计（如均值、中位数、标准差）与推论性统计（如假设检验、置信区间）之间的桥梁。我们将探讨概率论在统计推断中的核心地位，介绍随机变量、概率分布（正态分布、泊松分布、二项分布等）的实际应用场景，并强调统计思考模式——如何从样本推断总体，以及理解不确定性的重要性。我们将通过一系列现实世界的商业案例，展示统计思维如何系统性地规避认知偏差。 第二章：数据清洗、转换与可视化技术 “垃圾进，垃圾出”是数据分析界的金科玉律。本章是实践的起点，详述了数据获取后的关键步骤。内容涵盖缺失值处理（插补法的高级策略）、异常值检测与修正（基于IQR和Z-score的改进方法）、数据类型转换（如对数转换、Box-Cox变换以满足正态性假设）的必要性。此外，本章将深入探讨数据可视化的力量，不仅限于基础的直方图和散点图，更会教授如何利用箱线图、小提琴图以及多变量关系图（如配对图矩阵）来快速识别数据结构、发现潜在关联和异常点。 第三章：探索性数据分析（EDA）的深度挖掘 EDA是连接原始数据与复杂模型的桥梁。本章着重于如何通过结构化的探索过程，提取有意义的信息。我们将学习如何使用分组统计量（Grouped Summaries）来比较不同群体间的差异，如何运用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数来量化变量间的关系强度。本部分特别强调了探索性可视化在特征工程中的作用，即如何基于对数据分布的理解，创造出更具预测能力的衍生变量。 第二部分：推断与模型构建的核心方法 (Inference and Modeling) 掌握了数据准备后，我们将进入统计推断和模型构建的核心领域，这是实现量化预测的关键。 第四章：假设检验的严谨实践 假设检验是统计学应用中的基石。本章将详尽解析T检验（单样本、独立样本、配对样本）的原理、适用条件及结果解读。更重要的是，我们将探讨方差分析（ANOVA）的复杂应用，包括单因素、双因素ANOVA，以及如何处理非平衡设计。我们将深入讨论P值、功效分析（Power Analysis）的重要性，以及如何根据研究目的选择合适的非参数检验（如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验），以应对非正态分布或顺序数据的挑战。 第五章：线性回归的深度剖析与模型诊断 线性回归是应用最广泛的预测工具。本章从简单的简单线性回归开始，逐步扩展到多元线性回归。我们将详细讲解最小二乘法的数学原理、回归系数的解释，以及如何构建和解读R方、调整R方。至关重要的一环是模型诊断：本章将用大量篇幅讲解如何检查残差的独立性、同方差性和正态性（通过残差图、QQ图），并介绍多重共线性（VIF）的识别与处理策略。 第六章：广义线性模型（GLMs）与非正态数据处理 现实世界的数据很少完全符合线性回归的正态性假设。本部分专门介绍如何处理计数数据、比例数据或具有严重偏态的响应变量。我们将系统学习广义线性模型的框架，包括对数似然函数、链接函数（Logit、Logit、Inverse）的选择。重点案例分析包括逻辑回归（Logistic Regression）在分类预测中的应用，以及泊松回归（Poisson Regression）在事件计数分析中的强大效能。 第三部分：高级分析技术与前沿应用 (Advanced Techniques) 本部分面向希望将统计分析能力提升到更高层级的读者，涵盖了时间序列、生存分析及多层级数据处理等复杂领域。 第七章：时间序列分析与趋势预测 经济数据、传感器读数和销售记录往往具有时间依赖性。本章为时间序列分析提供了一个全面的框架。我们将学习如何识别和分解时间序列的趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动。核心内容包括平稳性检验（ADF检验）、自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的解读，以及如何构建和应用ARIMA（自回归积分移动平均）模型及其变体（SARIMA）进行准确的短期和长期预测。 第八章：生存分析与事件发生时间的建模 在医学研究、设备寿命预测或客户流失分析中，我们关心事件发生所需的时间。本章详细介绍了生存分析（Survival Analysis）的方法论。内容包括Kaplan-Meier估计器在计算生存概率方面的应用，以及如何使用Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）来评估协变量对风险率的影响，同时避免了对具体生存时间的严格分布假设。 第九章：多层级数据建模与混合效应模型 在教育、医学和组织行为学研究中，数据往往存在嵌套结构（例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）。标准回归模型无法正确处理这种相关性。本章将引入混合效应模型（Mixed-Effects Models）或分层线性模型（HLM），展示如何同时估计固定效应和随机效应，从而更准确地量化不同层级的影响，并得出更稳健的推断结论。 第四部分：实验设计与因果推断 (Design and Causality) 统计学的终极目标往往是理解“因果关系”。本部分专注于如何通过严谨的实验设计和后期的因果推断方法来验证假设。 第十章：实验设计（DOE）的原理与实践 有效的因果推断依赖于高质量的实验设计。本章详细阐述了完全随机设计、随机化区组设计、因子设计（Factorial Designs）的构建，并深入探讨了如何设置控制组、处理组以及如何进行样本量估算以确保研究具有足够的统计功效。我们将探讨如何通过因子设计识别主效应和交互作用，为产品优化和流程改进提供坚实的实验基础。 第十一章：因果推断的现代方法 在许多现实场景中，我们无法进行完全随机化的实验（如社会科学或宏观经济学）。本章介绍了几种强大的准实验技术，用以在观察性数据中尽可能地模拟随机化过程。我们将详细讲解倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的原理和步骤，如何运用工具变量（Instrumental Variables）解决未观测混杂因素带来的偏倚，并探讨回归不连续设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的应用场景。 --- 《数据驱动决策的基石：现代统计学与分析实践》不仅仅是一本统计教科书，它更是一份实用的操作手册，旨在帮助读者跨越理论与实际应用的鸿沟。本书结合了严格的数学理论阐述和大量基于真实世界数据的案例演示，确保读者在掌握知识的同时，能够立即将其应用于解决复杂的业务和研究问题中。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭从数据准备到复杂因果推断的全过程，真正成为组织中不可或缺的数据驱动决策者。

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当我目光触及《JMP Start Statistics》这本书时，一股强烈的求知欲便油然而生。尽管我还没有开始阅读，但它在我脑海中已经形成了一个清晰的轮廓：这是一本能够帮助我系统学习统计学，并掌握实际操作技能的优秀入门读物。我推测，这本书的作者必定是一位对统计学有着深刻理解且善于传达知识的专家。我期待它能够从最基本的统计学概念开始，例如数据的收集、整理、分类，以及描述性统计的各种方法，让我能够理解如何用数字和图表来描述数据的基本特征，例如均值、中位数、标准差，以及如何绘制直方图、散点图、箱线图等来可视化数据的分布和关系。而书名中出现的“JMP”，更是让我对它能够将统计理论与实际软件操作紧密结合充满了期待。我希望这本书能够提供详细的 JMP 软件使用指南，手把手地教我如何利用 JMP 来执行各种统计分析，比如进行假设检验、方差分析、回归分析，以及如何解释软件输出的结果。我更加期待它能通过生动的案例研究，来展示统计学在各个行业领域的实际应用，比如在商业决策、科学研究、医疗健康等领域，从而让我更好地理解统计学的价值和重要性。我相信，这本书将会是我在统计学学习道路上的一位良师益友，为我打下坚实的基础，并引领我走向更广阔的数据分析世界。

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《JMP Start Statistics》这本书，在我眼中，是一扇通往数据分析世界的入口。虽然我尚未有机会细细品读它的内容，但仅从书名，我就能感受到它所蕴含的价值和引导力。我设想，这本书会以一种循序渐进的方式，带领读者认识统计学的基本原理和方法。它应该会从最基础的数据概念开始，比如变量的类型、数据的收集方法，以及如何进行数据清洗和预处理。然后，我期待它会详细介绍描述性统计，让我能够学会如何利用平均值、中位数、标准差等统计量来概括数据的特征，以及如何通过各种图表，如柱状图、折线图、散点图等，来可视化数据，从而更直观地理解数据的分布和规律。更重要的是，“JMP”这个词让我对这本书如何结合软件工具来讲解统计学充满了期待。我希望它能提供清晰的 JMP 软件操作步骤，教我如何在软件中进行各种统计分析，比如假设检验、方差分析、回归分析等，并且会通过一些贴近实际生活的案例，展示统计学在不同领域的应用，例如在市场研究、产品质量控制、科学实验等。我坚信，这本书将为我提供一个坚实的基础，让我能够自信地运用统计学知识和 JMP 软件来分析数据、解决问题。

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拿到《JMP Start Statistics》这本书，虽然我还没来得及细读，但单从它的包装和宣传语，我就感受到了它的专业性和实用性。它似乎不是一本让你看完后觉得“哦，原来是这样”的书，而是那种让你看完后“哦，我学会了如何去做”的书。我脑海中勾勒出的画面是，这本书会像一位循循善诱的导师，带领着我对统计学这个既熟悉又陌生的领域进行一次系统而深入的探索。我期待它能够从统计学的基石开始，比如理解数据的本质，区分不同类型的数据，以及如何正确地收集和整理数据。然后，它应该会涉及到数据的可视化，这对我来说至关重要，因为我坚信“一张图胜过千言万语”，能够将抽象的数据转化为直观的图表，是理解数据的第一步。我猜想，书中一定会包含大量的关于 JMP 软件的讲解，因为它不仅仅是一本统计学理论的书，更是一本关于如何运用工具进行统计学的书。我希望它能细致地介绍 JMP 的各项功能，比如数据导入、数据清洗、描述性统计分析、推断性统计分析，甚至可能包括一些高级的建模技术。我尤其期待它能提供一些实际操作的指导，比如如何在一个新的数据集上应用学到的统计方法，以及如何解释 JMP 软件生成的各种结果。如果书中还能附带一些练习题或者小项目，让我有机会去实践，那就太棒了。我相信，通过这本书的学习，我能够真正掌握统计学分析的方法，并能够熟练运用 JMP 这个强大的工具，在我的学习和工作中游刃有余。

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对于我这样一个对数据分析领域充满好奇但又有些望而却步的人来说，《JMP Start Statistics》这个名字简直像一股清流。我还没有翻开它的内容，但仅凭书名，我就能感受到它传递出的“易于上手”和“实用至上”的信号。我设想，这本书不会是一堆晦涩难懂的公式和定理的堆砌，而更像是一本手把手的指南，带领我在统计学的世界里稳步前行。我期待它能从最基本的数据概念讲起，就像为一座大厦打下坚实的地基，让我能够理解数据的类型，如何正确地收集和组织数据。然后，它应该会详细介绍描述性统计，比如如何计算平均值、中位数、方差，以及如何利用柱状图、折线图、散点图等可视化工具来清晰地呈现数据特点。更令我兴奋的是，书名中明确提到了“JMP”，这让我相信它会将统计理论与强大的 JMP 软件紧密结合。我希望它能清晰地展示如何在 JMP 中完成数据清洗、数据探索、假设检验、回归分析等各种操作，并且能够提供一些实际的案例，让我看到统计学在不同领域的应用，比如在商业分析、科学研究、质量控制等方面。我渴望通过这本书的学习，能够建立起对统计学的基本认知，并且能够熟练运用 JMP 软件来处理和分析我遇到的各种数据问题，从而提升我的分析能力和解决问题的效率。

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我最近对数据分析产生了浓厚的兴趣，于是开始寻找能够帮助我入门的书籍。《JMP Start Statistics》这个名字立刻吸引了我的注意。我还没有来得及深入阅读，但从名字的组合来看，我推测这是一本兼具理论深度和实践指导的书。我脑海中勾勒出的场景是，它会从统计学的基本概念讲起，比如描述性统计，让我能够学会如何去理解和概括一组数据，比如计算均值、中位数、众数，以及如何通过直方图、散点图等图形来直观地展示数据的分布和趋势。接着，我期待它会深入到推断性统计，教我如何从样本数据中做出关于总体的推断，比如如何进行假设检验，如何理解置信区间，以及如何运用回归分析来探索变量之间的关系。而“JMP”这个名字，让我对它如何将这些统计理论与实际软件操作相结合充满了好奇。我希望这本书能够提供清晰的 JMP 软件使用教程，让我能够亲自动手进行数据分析，而不仅仅是停留在理论层面。我希望它能通过一些真实的案例，展示如何在 JMP 中运用各种统计方法来解决实际问题，例如在商业决策、科学研究、质量控制等领域。我相信，通过阅读这本书，我能够建立起扎实的统计学基础，并能够熟练运用 JMP 这个工具来处理和分析数据。

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《JMP Start Statistics》这本书，虽然我还没来得及细细品味它的内容，但仅从书名和它传递出的气质，我就已经对它充满了期待。它在我心中，不是一本陈列枯燥公式的教科书，而更像是一位经验丰富的向导，准备引领我穿越统计学这片看似复杂但充满魅力的领域。我设想，这本书的开篇会是一个引人入胜的介绍，解释为什么统计学如此重要，以及如何运用 JMP 软件来简化这些复杂的过程。我期待它能够从最基本的统计概念入手，比如数据的收集、整理、分类，以及如何使用描述性统计的方法来概括数据的核心特征，例如均值、中位数、众数、标准差等等，并且会详细介绍如何利用各种图表，如直方图、散点图、箱线图来可视化数据，从而更直观地理解数据的分布和规律。更令我兴奋的是，书名中明确点出了“JMP”，这让我相信它会提供详细的 JMP 软件操作指南，教会我如何使用这个强大的工具来执行各种统计分析，比如假设检验、方差分析、回归分析等等。我希望它能通过丰富的实际案例，展示统计学在不同领域的应用，例如市场营销、金融分析、科学研究等，让我能够理解统计学是如何帮助我们做出更明智的决策的。我坚信，这本书将会为我打开一扇通往数据分析世界的大门，并为我提供一把能够驾驭这扇门的钥匙。

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当我看到《JMP Start Statistics》这本书时，我立刻被它所吸引。我至今还没有机会深入阅读，但它的名字已经在我脑海中勾勒出了一幅清晰的画面：这是一本实用、接地气、能够帮助我入门统计学领域的书籍。我推测，这本书的作者一定对统计学有着深刻的理解，并且善于将其转化为易于理解的语言和实践。我期待它能够从最基础的概念讲起，比如数据是什么，我们为什么要进行统计分析，以及各种基本的数据类型。然后，它应该会详细介绍描述性统计，教我如何使用均值、中位数、标准差等工具来总结和理解数据，并如何通过各种图表，如直方图、散点图、箱线图等，来直观地展示数据的分布和关系。更重要的是，我期待它能将统计理论与 JMP 软件的使用完美结合。我希望这本书能够详细地演示如何在 JMP 中进行数据导入、数据处理、各种统计分析，比如t检验、方差分析、回归分析等，并且能够提供一些真实的案例研究，展示统计学在各个行业中的实际应用，从而让我感受到统计学的强大力量和重要价值。我希望能通过这本书，不仅掌握统计学的理论知识，更能学会如何将这些知识转化为实际的技能，运用 JMP 这个工具来解决我工作和生活中遇到的各种数据问题。

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在我的书架上，总有那么几本书，它们的名字就足以勾起我的求知欲。《JMP Start Statistics》就是这样一本。我还没有正式开始阅读，但脑海中已经构思出了它可能呈现的面貌。我推测，这本书的作者一定对如何让统计学变得易于理解和应用有着深刻的洞察。它大概率会避免枯燥的数学推导，转而专注于统计学的概念和实际应用。我设想，书中会从最基本的数据概念出发，比如变量、观测值，然后逐步过渡到描述性统计，让我能够学会如何概括数据的核心特征，如何通过图表来呈现数据的分布和关系。接着，我期待它会涉及推断性统计，教会我如何从样本数据中进行合理的推断，如何进行假设检验，以及如何理解置信区间。而“JMP”这个词，让我对它如何将这些统计概念与实际的软件操作结合起来充满了好奇。我希望它能够提供清晰的 JMP 软件使用指南，让我知道如何一步步地在软件中实现各种统计分析，比如进行回归分析、方差分析，或者进行一些常用的统计检验。我希望它能通过一些贴近实际生活的案例，来展示统计学在解决现实问题中的强大力量，例如分析市场趋势、评估产品质量、解读科学实验结果等等。这本书给我的感觉就像一个打开数据分析世界的钥匙，它应该能够帮助我打通理论与实践之间的隔阂，让我能够真正地运用统计学知识来分析数据、做出决策。

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这本书的名字叫 JMP Start Statistics，虽然我还没有来得及翻阅它，但光是看书的封面和标题，就让我充满了期待。它给我的第一印象是那种非常踏实、有用的学术类书籍，不是那种浮光掠影的科普读物，也不是那种晦涩难懂的理论著作。JMP 这个词本身就暗示着数据分析和统计的软件工具，而 Start Statistics 则明确地表明了它的定位——为那些想要入门统计学，或者是在统计学领域需要一个坚实基础的人准备的。我猜想，这本书的内容应该会涵盖一些基础的统计概念，比如描述性统计，用来总结和呈现数据；推断性统计，用来从样本推断总体；可能还会有一些关于实验设计的内容，教你如何科学地收集数据。更重要的是，我期待它能教会我如何利用 JMP 这个强大的软件工具来解决实际问题。毕竟，在当今数据爆炸的时代，能够有效地处理和分析数据是一项非常重要的技能。我希望这本书能够提供清晰的步骤和易于理解的解释，让即使是对统计学感到陌生的人也能轻松上手。或许它会包含一些真实世界的案例研究，展示如何在不同行业中应用统计学，例如市场营销、质量控制、医疗保健等等，这样可以帮助我更好地理解统计学的实用价值。我也非常好奇它会如何介绍 JMP 软件的各种功能，例如数据可视化、回归分析、假设检验等等。一个好的入门书籍，不仅要讲清楚理论，更要教会你如何将理论转化为实践。我期待这本书能成为我学习统计学旅程中的一个可靠的伙伴，为我打开通货数据世界的大门。

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我最近对数据分析产生了浓厚的兴趣，尤其是在工作中，经常会遇到需要解读和处理大量数据的情况。所以，当我在书店偶然看到《JMP Start Statistics》这本书时，立刻被它吸引住了。虽然我还没有深入阅读，但从书名和它给我的整体感觉来看，我预感这会是一本非常实用的工具书。我猜想，这本书会从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入统计学的世界。它可能会先介绍一些关于数据类型、测量尺度等基本术语，然后深入到数据描述，比如均值、中位数、标准差等等，以及如何用图表来直观地展示数据，比如直方图、散点图、箱线图等等。接着，我期待它会讲解一些更进阶的内容，比如假设检验，这是统计推断的核心，学会如何验证一个假设是否成立，对我来说非常有吸引力。更重要的是，它名字中包含了“JMP”，这让我对它如何结合软件工具来讲解统计学充满了期待。我希望这本书能够详细介绍 JMP 软件的操作方法，并且把统计学理论与软件实践紧密结合起来，让读者能够亲自动手去进行数据分析，而不是仅仅停留在理论层面。如果它能提供一些实际案例，展示如何在 JMP 中实现各种统计分析，那就更完美了。我想象着，通过这本书的学习，我能够掌握如何利用 JMP 软件来探索数据、发现模式、解决问题，从而提升我的工作效率和解决问题的能力。我对它充满信心，相信它能为我的数据分析之路打下坚实的基础。

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