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出版者:

作者:Rossman, Allan/ Chance, Beth/ Von Oehsen, Barr J.

出品人:

页数:616

译者:

出版时间:2008-6

价格:$ 97.46

装帧:

isbn号码:9780470412695

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 统计方法
• 实验设计
• 概率论
• 推论统计
• 统计软件
• SPSS
• R语言
• 统计学教材

深入理解数据驱动决策：揭示现代商业与科学的基石 本书旨在为致力于在当今高度数据化的世界中做出明智决策的专业人士、研究人员和学生提供一套全面且实用的统计学工具箱。 我们不教授晦涩难懂的纯理论，而是聚焦于如何将统计学的核心概念转化为解决实际问题的强大能力。本书的结构设计旨在引导读者从基础概念平稳过渡到复杂的建模技术，确保每一步的知识积累都服务于实际应用场景。 第一部分：统计思维的建立与数据基础 本部分是构建坚实统计学大厦的基石。我们首先探讨“统计思维”的重要性——它不仅仅是关于数字，更是关于如何审慎地提问、收集可靠的信息，并对结果保持批判性评估的能力。 第一章：数据叙事的开端——理解数据的本质与类型 我们将深入探讨数据的生命周期，从原始观测到可操作信息的过程。重点分析不同类型数据的特性及其对后续分析方法选择的决定性影响。 量化与定性数据的差异：清晰区分离散数据、连续数据，以及名义、顺序、区间和比率等测量尺度。理解每种尺度下的操作限制。 数据的陷阱：识别和应对常见的数据质量问题，如测量误差、缺失值处理的初步策略，以及数据收集过程中的潜在偏倚（Selection Bias, Survivorship Bias）。 描述性统计的艺术：超越简单的平均数和中位数。我们详细讲解集中趋势（Mean, Median, Mode）和离散程度（Variance, Standard Deviation, IQR）的实际解释，并引入不对称度（Skewness）和峰度（Kurtosis）来刻画数据分布的形状，为推断统计做准备。 图形化展示的有效性：讨论直方图、箱线图、散点图等工具，强调如何选择最能清晰传达信息的可视化方法，以及避免“误导性图表”的设计原则。 第二章：概率论——不确定性世界的逻辑框架 概率论是推断统计学的核心语言。本章专注于将概率概念与现实世界的随机事件联系起来。 基本概率法则的应用：条件概率、独立性检验以及贝叶斯定理的实际演示。重点展示贝叶斯方法在信息更新和决策优化中的威力。 关键概率分布的精讲：详尽解析二项分布、泊松分布（用于事件计数）以及正态分布（高斯分布）。我们会详细分析正态分布在自然界和经济现象中的普适性，并介绍如何检验数据是否符合正态性假设。 中心极限定理的魔力：这不是一个抽象的定理，而是我们进行统计推断的理论依据。本章通过模拟和案例研究，展示无论总体分布如何，样本均值的分布如何趋向正态。 第二部分：从样本到总体——推断统计学的核心工具 在本部分，我们将利用概率论的知识，学习如何从有限的样本数据中，对更广泛的总体做出可靠的结论。 第三章：区间估计与置信度 本章关注于“我们对估计值有多确定”。 点估计与区间估计的对比：理解点估计的局限性，并学习如何构建和解释置信区间（Confidence Intervals）。 关键分布在推断中的应用：详细介绍Z分布和t分布的使用场景。特别强调在总体标准差未知或样本量较小时，t分布的重要性及其自由度的概念。 构建实用置信区间：针对总体均值、总体比例和总体标准差的置信区间的计算和解释，包括在小样本情况下的修正方法。 第四章：假设检验的严谨流程 假设检验是科学研究和商业决策的标准流程。本章旨在消除对“P值”的误解，强调逻辑严谨性。 零假设与备择假设的构建：学习如何根据研究问题正确地设定和解释H0与Ha。 检验的类型与适用性：单尾检验与双尾检验的选择，以及如何根据数据和研究目标选择合适的检验（如单样本t检验、双样本t检验、配对样本检验）。 错误与功效的权衡：深入分析第一类错误（Type I Error, $alpha$）和第二类错误（Type II Error, $eta$）。引入统计功效（Power）的概念，解释如何设计实验以确保有足够的能力检测到真实的效应。 P值的正确解读与局限性：不再仅仅视为“是否拒绝H0”的阈值，而是理解其作为证据强度的指标的含义。 第五章：方差分析（ANOVA）——多组比较的利器 当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是比多次成对t检验更优越的方法。 单因素方差分析：分解总变异为组间变异和组内变异，理解F统计量背后的逻辑。 事后检验（Post-Hoc Tests）：在拒绝整体零假设后，如何进行具体组间比较，重点介绍Tukey's HSD等方法的原理和应用。 双因素方差分析与交互作用：理解如何分析两个因素对响应变量的独立影响以及它们之间是否存在交互作用，这在实验设计中至关重要。 第三部分：关系建模与预测分析 本部分将统计学从描述和推断扩展到建立模型，以理解变量间的联系并进行预测。 第六章：相关性与线性回归的基础 这是数据分析中最常用、最基础的建模技术。 相关系数的解读：区分相关性与因果性。深入分析Pearson $r$ 的含义，并引入Spearman秩相关系数处理非线性或非正态数据。 简单线性回归模型：最小二乘法的几何意义，回归线的求解与拟合优度 ($R^2$) 的解释。重点讲解残差分析——模型诊断的黄金标准。 回归系数的统计推断：对截距和斜率进行假设检验，构建它们的置信区间，并学会进行预测和预测区间的解释。 第七章：多元线性回归——控制混杂因素 在现实世界中，现象很少只受一个因素影响。多元回归允许我们同时评估多个预测变量的影响。 模型的多重共线性问题：识别和处理预测变量之间高度相关的情况（VIF的运用）。 模型选择与精简：介绍逐步回归（Stepwise）方法的优缺点，以及基于信息准则（AIC, BIC）的模型选择策略。 分类变量的纳入：如何使用哑变量（Dummy Variables）将分类信息纳入连续回归模型，并解释交互项的含义。 回归模型的假设检验与修正：重新强调对残差的正态性、同方差性（Homoscedasticity）的检验，以及如何处理异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）。 第八章：非参数统计方法 当数据不满足正态性、方差齐性等严格的参数假设时，非参数方法提供了稳健的替代方案。 秩和检验的应用：介绍Mann-Whitney U检验（t检验的非参数对应）和Kruskal-Wallis检验（ANOVA的非参数对应）。 非参数相关性：深入应用Spearman和Kendall的 $ au$ 秩相关系数。 第四部分：高级主题与实际部署 本部分将读者带入更具挑战性和实际操作性的领域。 第九章：分类数据分析——卡方检验与逻辑回归入门 处理计数数据和预测二元结果（是/否，成功/失败）。 拟合优度检验与独立性检验：卡方检验在拟合优度分析和列联表（Contingency Tables）分析中的标准应用。 逻辑回归（Logistic Regression）：理解Odds Ratio（优势比）的概念。学习如何使用Logit函数建立模型来预测概率，而非连续值。重点解析回归系数在优势比转换后的实际业务含义。 第十章：时间序列数据的初步处理 简要介绍时间依赖性数据的特殊挑战。 时间序列的特性：识别趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动。 平稳性（Stationarity）的概念：为什么平稳性对许多时间序列模型至关重要。 自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）：作为识别时间序列模型结构的基本工具。 附录：统计软件操作指南 本书的每一项技术都配有如何使用主流统计软件（如R/Python或商业统计包）进行实际操作的详细步骤和示例代码片段，确保读者能够立即将理论转化为可执行的分析流程。 本书的价值在于其“动手能力”的培养。 我们相信，统计学的真正价值在于其在现实世界中解决问题的能力。通过大量的案例分析——横跨金融风险评估、药物试验设计、市场细分、工程质量控制等多个领域——读者将掌握一套既有理论深度又具备实践灵活性的统计分析框架。学习者将能够自信地设计研究、选择正确的分析工具，并以清晰、无可辩驳的方式向决策者传达数据背后的故事。

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**评价四：强调直觉与应用，对严谨的数学推导有所回避** 阅读这本书的过程，更像是一场与数据“对话”的旅程，而非一场纯粹的数学证明竞赛。作者显然将重点放在了培养读者的“统计直觉”和实际应用能力上，这一点非常符合当今数据科学领域对人才的需求。书中对于如何选择合适的模型、如何解释模型输出的商业含义，讲解得非常到位且富有洞察力。例如，在讲解中心极限定理时，它并没有深入到复杂的积分形式证明，而是通过大量的模拟抽样图景，直观地展示了无论底层分布如何，样本均值的分布都会趋向正态，这种对“为什么有效”的感性解释，比单纯的数学推导更能让人信服和记忆。然而，对于偏爱数学基础和理论推导的读者来说，这本书可能会显得有些“肤浅”。当我们试图探究某个检验统计量是如何被推导出来的，或者某个估计量的无偏性是如何证明的时，往往只能找到结论性的描述，而缺乏严谨的数学推导过程。这使得它在作为高等数理统计学教材时略显不足，但作为面向广大学科（如社会学、商科、生物统计初阶）的工具书，它的定位无疑是精准且成功的。

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**评价二：结构严谨，但对进阶读者略显浅尝辄止** 这本书在基础概念的构建上无疑是下足了功夫，对于那些刚接触统计学，或者需要一个扎实回顾的读者来说，它绝对是一个可靠的起点。其章节之间的逻辑递进非常平滑，从描述性统计到推断性统计，每一步过渡都处理得非常自然，没有出现明显的知识断层。我尤其赞赏它在数据可视化方面的讲解，它不仅教你如何画图，更重要的是教你如何“解读”图表背后的潜在信息和误导性。然而，当我深入到回归分析和多元统计模型时，便开始感到一丝意犹未尽。例如，在线性回归的假设检验部分，虽然对基础的残差分析做了详细说明，但对于处理多重共线性或异方差性等更高级的诊断和修正方法，着墨不多，更像是点到为止。这使得这本书更倾向于成为一本“优秀的工作手册”，而非一本能够支撑研究生级别研究的深度参考书。对于那些期望在时间序列分析、非参数方法或贝叶斯统计方面有深入了解的读者，可能需要辅以其他更专业的著作。总体而言，它是一张质量上乘的地图，能带你清晰地走完主要路线，但若想探索那些人迹罕至的偏僻小径，地图的细节可能就不够了。

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**评价五：一个颠覆性的学习体验——从“被动接收”到“主动构建”** 这本书带给我的最大冲击，在于它彻底重塑了我对统计学习的认知。过去的学习经历往往是被动地接收知识点，老师讲什么就记什么，考试考什么就学什么。而《Workshop Statistics》则像是一个精心设计的剧本，将读者置于各种不确定性的情境之中，迫使你必须主动思考：“面对这些数据，我应该用什么工具来回答这个问题？”它巧妙地将理论的植入融入到解决问题的过程中，让你在“卡壳”的时候，才真正体会到某个统计概念的必要性。例如，在处理异常值时，它并没有直接给出“使用鲁棒性方法”的结论，而是先展示了使用简单平均值在极端数据点面前是多么脆弱，从而让读者自然而然地渴望一种更可靠的度量方式。这种“先有需求，后有工具”的教学逻辑，极大地增强了学习的动机和效率。它不仅仅是一本关于如何操作统计的指南，更像是一本关于如何“像统计学家一样思考”的心法秘籍。即使是那些看似简单的描述性统计章节，也充满了对数据伦理和解释偏差的深刻探讨，让人在学到技能的同时，也提升了批判性思维的高度。

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**评价一：一本令人醍醐灌顶的统计学入门巨著** 当我第一次翻开这本《Workshop Statistics》时，我原本的心情是带着一丝忐忑的，毕竟“统计学”这个词汇本身就容易让人联想到枯燥的公式和晦涩难懂的理论。然而，这本书完全颠覆了我的既有印象。作者似乎深谙如何将复杂的概念用最直观、最贴近生活的方式呈现出来。书中大量的实例分析，从日常的购物偏好到复杂的市场调研数据，都成为了讲解统计原理的绝佳载体。最让我印象深刻的是它对概率论基础的阐述，没有采用那种“先定义、后举例”的传统模式，而是通过一系列精心设计的互动式“工作坊”场景，引导读者自己去发现规律、得出结论。这种主动学习的过程，极大地增强了知识的内化。我特别欣赏它在描述假设检验部分的处理方式，它没有直接丢出P值和显著性水平，而是先让读者模拟一个情景，体验“犯错”的风险，然后再引入统计工具来量化这种不确定性。这种叙事结构，让统计不再是冰冷的数字游戏，而更像是一门严谨而又充满智慧的“决策科学”。读完前几章，我感觉自己对数据背后的逻辑有了前所未有的清晰认识，那种豁然开朗的感觉，是其他任何教材都未能带给我的。它不是让你死记硬背公式，而是培养你用统计思维去看待和解决问题的能力，这才是真正的教育价值所在。

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**评价三：教学设计极富巧思，但印刷质量有待商榷** 这本书的编排方式绝对是教科书设计中的一股清流。它不像传统教材那样堆砌理论，而是采用了一种“问题驱动”的教学模式。每一章开头都会抛出一个现实世界中的难题，然后逐步拆解，用统计工具来逐一攻破。这种叙事方式极大地激发了我的求知欲，使得学习过程充满了探索的乐趣。比如，在介绍方差分析（ANOVA）时，它设置了一个模拟实验设计环节，让我们不得不去思考“我们真正想比较的是什么变量？”而不是直接套用公式。书中的附录部分也颇为实用，提供了大量主流统计软件（如R语言或SPSS）的操作步骤指导，这在理论与实践之间架起了一座坚实的桥梁。不过，作为一本工具书和教材，其物理质量实在令人遗憾。纸张的选择偏薄，墨水在某些图表上显得有些晕染，尤其是在需要仔细辨认细微数据点和坐标轴刻度时，会造成视觉上的疲劳。我希望未来的再版能够提升一下装帧和印刷标准，毕竟好的内容理应拥有与之匹配的载体，这样才能更好地服务于那些需要反复翻阅和标记的学习者。

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