Scan Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Glaz, Joseph (EDT)/ Pozdnyakov, Vladimir (EDT)/ Wallenstein, Sylvan (EDT)

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2009-6

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9780817647483

丛书系列:

图书标签:

• Stat
• 统计学
• 扫描统计
• 数据分析
• 概率论
• 假设检验
• 随机过程
• 统计推断
• 生物统计学
• 医学统计学
• 时间序列分析

《统计学基础：理解数据与推断》 本书概述 《统计学基础：理解数据与推断》是一本旨在为读者提供坚实统计学理论基础与实际应用能力的入门教材。本书以清晰易懂的语言，系统性地介绍了统计学的核心概念、方法和技术，并辅以丰富的案例分析，帮助读者掌握如何有效地收集、整理、分析和解释数据，从而做出更明智的决策。无论您是初次接触统计学，还是希望巩固和深化已有知识，本书都将是您的得力助手。 本书特色 理论与实践并重： 本书不仅深入浅出地讲解统计学的理论框架，更注重培养读者的实际操作能力。通过大量的实际案例，读者可以直观地理解统计学在各个领域的应用，并学习如何运用统计工具解决现实问题。 循序渐进的教学设计： 本书的章节安排遵循由浅入深的原则，从最基础的数据描述性统计开始，逐步过渡到更复杂的推断性统计和统计建模。每章都包含清晰的定义、详实的解释和丰富的例题，确保读者能够逐步掌握统计学的知识体系。 强调数据理解与解释： 统计学的最终目的是从数据中提取有价值的信息。本书不仅教授读者如何进行计算，更强调如何理解计算结果的含义，如何评估统计方法的适用性，以及如何以清晰、准确的方式向他人传达统计分析的结果。 贴近现实的应用场景： 本书的案例选材广泛，涵盖了商业、经济、社会科学、医学、工程等多个领域。这些案例的选择旨在展现统计学在不同学科中的普适性和强大威力，激发读者对统计学在自身学习和工作领域中应用前景的兴趣。 精炼的数学表达与直观的图示： 在保证严谨性的前提下，本书尽量避免过于冗余的数学推导，而是侧重于概念的理解。同时，大量精心设计的图表，如直方图、散点图、箱线图等，将抽象的统计概念可视化，帮助读者更直观地把握数据特征和统计关系。 配套资源支持（假设）： （此处为为增加真实感而设定的假设，如读者拿到的是实体书，可能附有光盘或在线资源链接）本书可能配备了丰富的辅助学习资源，例如软件操作指南（如Excel、SPSS、R等）、补充练习题、以及在线学习平台，为读者的自主学习提供全方位的支持。 本书内容结构 第一部分：数据描述与可视化 第一章：统计学概述与数据收集 统计学的基本概念： 什么是统计学？统计学在现代社会中的作用和重要性。 研究的基本单位： 总体与样本。理解抽样的意义和必要性。 数据的类型： 定性数据（分类数据）与定量数据（数值数据）。亚类划分，如名词尺度、顺序尺度、间隔尺度、比例尺度。 数据收集的方法： 问卷调查、访谈、实验、观察等。抽样方法概述（随机抽样、非随机抽样）。 数据收集中的常见问题： 偏倚、误差、样本代表性等。 第二章：数据的整理与初步分析 数据的频数分布： 如何构建频数表，计算频率和累积频率。 频率分布图： 直方图、条形图、饼图。理解不同图表的适用场景及信息传递方式。 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数。理解它们各自的特点、计算方法以及适用性。 离散趋势的度量： 极差、方差、标准差、变异系数。理解它们如何衡量数据的波动程度。 位置的度量： 百分位数、四分位数。理解它们在描述数据分布中的作用。 第三章：数据的可视化表达 散点图： 分析两个变量之间的关系。 箱线图： 直观展示数据的分布、中位数、四分位数和异常值。 折线图： 展示数据随时间或其他变量的变化趋势。 其他可视化图表： 如累积分布函数图、散点矩阵等。 数据可视化原则： 清晰、准确、有意义。如何避免误导性的图表。 第二部分：概率论基础与概率分布 第四章：概率论的基本概念 随机事件与概率： 随机试验、样本空间、事件。古典概率、经验概率、主观概率。 事件的关系： 互斥事件、对立事件。 事件的运算： 并集、交集。 条件概率与独立性： 理解条件概率的意义，判断事件是否独立。 全概率公式与贝叶斯定理： 解决复杂概率计算问题。 第五章：随机变量及其概率分布 随机变量： 离散型随机变量与连续型随机变量。 离散型随机变量的概率分布： 概率质量函数（PMF）、期望值、方差。 常见的离散型概率分布： 二项分布、泊松分布。理解它们的适用条件和应用场景。 连续型随机变量的概率分布： 概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、期望值、方差。 常见的连续型概率分布： 均匀分布、指数分布。 第六章：正态分布与中心极限定理 正态分布（高斯分布）： 其重要性、性质、标准正态分布。 利用标准正态分布进行概率计算： Z分数、概率查找。 中心极限定理： 理解其核心思想——样本均值的分布近似于正态分布，无论总体分布如何。 中心极限定理的应用： 为推断性统计奠定基础。 第三部分：统计推断与假设检验 第七章：参数估计 点估计： 矩估计、最大似然估计。理解估计量的性质（无偏性、有效性、一致性）。 区间估计： 置信区间。理解置信水平和置信区间的含义。 单个总体参数的置信区间： 均值、比例的置信区间。 t分布与卡方分布： 在小样本情况下估计均值时使用。 第八章：假设检验的基本原理 假设检验的逻辑： 提出原假设（H0）与备择假设（H1）。 检验统计量： 如何选择和计算检验统计量。 拒绝域与非拒绝域： 设定决策规则。 第一类错误（α）与第二类错误（β）： 理解两类错误的性质和权衡。 显著性水平（α）： 设定犯第一类错误的概率上限。 P值： 理解P值的含义及其在决策中的作用。 假设检验的步骤： 详细阐述完整的假设检验流程。 第九章：单个样本与两个样本的假设检验 单个总体均值检验： Z检验、t检验。 单个总体比例检验： Z检验。 两个独立样本均值检验： Z检验、t检验（方差齐性与否）。 两个配对样本均值检验： 配对t检验。 两个独立样本比例检验： Z检验。 第十章：方差分析（ANOVA） 方差分析的基本思想： 将总变异分解为组间变异和组内变异。 单因素方差分析： 检验三个或三个以上独立样本均值是否相等。 F统计量： 计算和解释。 多重比较： 事后检验（如Tukey检验、Bonferroni检验）的必要性。 第四部分：关系分析与统计建模 十一章：回归分析 相关分析： 度量两个变量之间线性关系的强度和方向。皮尔逊相关系数。 简单线性回归： 建立因变量与一个自变量之间的线性关系模型。 回归方程： 最小二乘法。 回归系数的解释： 斜率与截距。 模型拟合优度： R平方。 回归系数的显著性检验： t检验。 预测与置信区间： 对因变量进行预测，并给出预测值的区间。 十二章：多元回归分析 多元线性回归： 引入多个自变量来解释因变量。 模型构建与选择： 变量的引入和剔除。 多重共线性： 理解其影响并进行诊断。 交互项的应用： 捕捉变量之间的协同效应。 回归诊断： 残差分析。 十三章：分类数据的统计分析 列联表： 描述两个分类变量的联合分布。 卡方拟合优度检验： 检验单个分类变量的观测频率是否符合预期频率。 卡方独立性检验： 检验两个分类变量之间是否存在关联。 Fisher精确检验： 适用于小样本情况。 第五部分：专题与进阶 十四章：时间序列分析入门（概述） 时间序列数据的特点： 趋势、季节性、周期性、随机性。 平稳性概念。 简单的时间序列模型（如移动平均、指数平滑）。 自相关与偏自相关函数（ACF, PACF）。 十五章：统计软件的应用（概述） 主流统计软件简介： Excel, SPSS, R, Python (Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels)。 软件在数据处理、可视化、分析中的作用。 如何将统计理论与软件操作相结合。 本书目标读者 大学生： 尤其是在商科、经济学、社会科学、心理学、生物学、医学、工程学等专业领域学习的学生。 研究人员： 需要运用统计方法进行数据分析和研究的科研工作者。 专业人士： 在各行各业从事数据分析、市场研究、质量控制、风险评估、战略规划等工作的专业人士。 任何对数据分析和科学决策感兴趣的个人： 希望提升自身数据素养，更好地理解和应对信息时代挑战的读者。 结语 统计学是一门强大且极具实用性的学科，它为我们理解世界、解决问题提供了科学的工具。本书力求以最清晰、最系统的方式，带领读者踏入统计学的殿堂。通过对本书的学习，您将不仅掌握一系列有效的统计方法，更重要的是，您将培养起一种基于证据、理性分析的思维方式，这对于在当今信息爆炸的时代做出明智的决策至关重要。我们希望《统计学基础：理解数据与推断》能够成为您统计学学习旅程中最坚实的起点。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

阅读体验中，最让我感到惊喜的是作者对“伦理”和“偏见”的关注。在当前的数字化浪潮中，算法的公正性已经成为一个热门话题，但很多技术书籍往往选择性地避开这个略带敏感的部分。这本书却毫不回避地将数据采集过程中的系统性偏差和模型固有的局限性摆在了桌面上。作者用极其冷静且客观的笔触，剖析了“幸存者偏差”如何在看似完美的报告中悄无声息地扭曲事实。他不仅仅指出了问题，更提供了一套系统的工具来识别和缓解这些潜在的风险。这使得整本书的深度远远超出了单纯的“技术手册”范畴，升华到了对“如何负责任地使用知识”的探讨。我感受到了一种强烈的责任感，这种责任感并非来自于外部的压力，而是源于对真相的尊重和对可能造成不良后果的未雨绸缪。这对于任何希望将数据转化为有益决策的人来说，都是至关重要的一课。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是艺术品，那种深邃的蓝色调，配上如同星云般流动的金色线条，初次拿起时就有一种被深深吸引的感觉。我原本以为这会是一本晦涩难懂的学术专著，毕竟“统计”这个词汇本身就带着一丝枯燥的色彩，但翻开扉页后，我的担忧完全烟消云散了。作者的叙事功力实在了得，他没有急于抛出复杂的公式，而是巧妙地将我们带入了一个充满活力的世界——数据驱动决策的奇妙领域。开篇的几个案例，比如对某个历史性商业失败的深度剖析，完全是引人入胜的侦探小说结构，让人忍不住想知道“下一步会发生什么”。我特别欣赏作者对“不确定性”这一核心概念的处理，他没有将其描绘成一个需要被消灭的敌人，反而将其视为创新的温床。这种哲学层面的引导，使得整本书的基调变得非常积极和富有启发性。阅读过程中，我时常需要停下来，不是因为内容太难，而是因为那些精辟的洞察力让我不得不深思。它更像是一场思想的漫步，而不是一次枯燥的知识灌输，让人从心底里对那些隐藏在数字背后的故事产生了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称教科书级别的典范，每一章的过渡都如行云流水般自然，仿佛作者早已料到读者在哪个知识点上可能会产生困惑，并提前准备好了恰到好处的衔接与补充。我尤其赞叹作者在引入高级统计模型时的那种“无痛升级”体验。很多同类书籍在教授回归分析或时间序列分解时，往往会直接跳入矩阵代数和假设检验的泥潭，让人望而却步。然而，在这里，这些复杂的工具被拆解成了易于理解的积木，每一个模块的构建都有其明确的现实意义。作者使用的类比和图示也极为高明，不再是那些千篇一律的钟形曲线，而是结合了现代社会中更贴近生活的场景，比如动态定价策略或是社交媒体热度的预测。我发现，读完某一部分后，我不再仅仅是“知道”了某个概念，而是真正“理解”了它在真实世界中如何发挥作用。这种从理论到实践的闭环构建，极大地增强了我的学习信心，让我敢于去尝试用更严谨的思维去审视我日常接触到的各种信息和报告。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书带给我的影响，那一定是“赋能”。它并没有直接给出“标准答案”，而是提供了一套强大、灵活且富有韧性的思维框架。我从前总觉得，面对海量信息时，自己就像是在黑暗中摸索，试图拼凑出事物的全貌。这本书就像一盏明灯，它没有把路铺好，而是教我如何辨认地图上的各种符号，如何判断不同地形的难度，以及如何根据手头的资源选择最佳的行进方向。更重要的是，它培养了一种持续学习和自我质疑的能力。读完之后，我不再满足于表面数据所呈现的结果，而是习惯性地开始追问：“这个数据是如何产生的？”“是否存在未被观察到的变量？”这种思维模式的转变，是我在这本书中最宝贵的收获。它让我意识到，统计学并非一套僵死的规则，而是一种看待世界、理解复杂性的动态艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是如此的具有个人魅力，以至于我常常忘记我正在阅读一本关于“统计”的书。它摒弃了那种居高临下的专家腔调，而是以一种老朋友般的亲切感与读者对话。作者的幽默感恰到好处，偶尔穿插的自嘲和对历史轶事的引用，为原本可能严肃的讨论增添了轻松的氛围。比如，在解释“大数定律”时，他引用了某个古老赌场的真实故事，那种画面感极强，让人过目不忘。这种叙事手法的灵活转换，极大地降低了阅读的疲劳感。有时，我甚至会感觉自己不是在“学习”，而是在听一位经验丰富的行家，在壁炉旁，娓娓道来他多年摸爬滚打的心得体会。文字的节奏感把握得非常好，长句和短句交错使用，仿佛乐曲中的休止符与高潮，使得阅读的沉浸感持续在线，让你很难中途放下手中的书卷。

评分☆☆☆☆☆

工具书，简直就是scan statistics的公式大全...NO CREATIVE IDEAS

评分☆☆☆☆☆

工具书，简直就是scan statistics的公式大全...NO CREATIVE IDEAS

评分☆☆☆☆☆

工具书，简直就是scan statistics的公式大全...NO CREATIVE IDEAS

评分☆☆☆☆☆

工具书，简直就是scan statistics的公式大全...NO CREATIVE IDEAS

评分☆☆☆☆☆

工具书，简直就是scan statistics的公式大全...NO CREATIVE IDEAS