Common Sense Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Silverthorne, Colin, Ph.D./ McGraw-Hill (COR)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:43.7

装帧:

isbn号码:9780073388335

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 实用统计
• Common Sense
• 统计思维
• 数据解读
• 决策分析
• 统计基础

统计学的应用与解析：从数据到洞察 本书旨在为读者提供一套全面、实用的统计学知识体系，重点在于如何将枯燥的数字转化为有价值的商业洞察与科学结论。我们深知，对于许多初学者或非专业人士而言，统计学常常被视为一门充满复杂公式和晦涩概念的学科。因此，本书采取了一种截然不同的教学路径，将理论与实际应用紧密结合，力求让每一位读者都能在轻松愉快的阅读体验中掌握统计思维。 第一部分：统计思维的基石——理解数据与概率 统计学的核心在于处理不确定性。本书的开篇，我们将带您深入理解统计学的基本概念，强调“提问”比“计算”更重要。 1. 数据的本质与描述性统计 我们首先探讨数据的类型——定性数据与定量数据，以及它们在不同场景下的适用性。随后，重点介绍描述性统计的“三件套”：集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）和分布形态（偏度与峰度）。我们不会停留在公式的堆砌，而是通过大量的案例分析，展示如何用这些简单的指标快速描绘出一个数据集的“画像”。例如，在市场调研中，中位数如何比均值更能反映真实的用户收入水平，标准差如何帮助企业评估库存风险。 2. 概率论的直观理解 概率是推断统计的桥梁。本书摒弃繁复的数学推导，转而采用情景模拟的方式解释核心概率概念，如条件概率、独立事件和贝叶斯定理的直观应用。我们将使用扑克牌、骰子以及日常决策中的例子，阐明“先验知识”如何影响我们对未来事件的判断，这对于风险评估和决策制定至关重要。 第二部分：从样本到总体——推断统计的艺术 描述性统计告诉我们“发生了什么”，而推断统计则帮助我们回答“为什么会发生”以及“未来可能发生什么”。这部分是本书的精髓所在。 3. 抽样的艺术与中心极限定理 有效的推断依赖于高质量的样本。我们将详细讲解各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等），并探讨如何识别和避免抽样偏差。随后，我们将用生动的图示解释统计学中最强大的工具之一——中心极限定理（CLT）。理解CLT是掌握置信区间和假设检验的前提，本书将着重阐述它如何在实践中保证我们推断的可靠性。 4. 置信区间：量化不确定性 我们不提供一个单一的“正确答案”，而是提供一个“有信心的范围”。本章深入探讨置信区间的构建与解释，强调“95%的置信”到底意味着什么。我们将对比$Z$分布和$t$分布的使用场景，并通过投资回报率的估算、产品缺陷率的评估等实际业务场景，演示如何利用置信区间为管理层提供稳健的决策依据。 5. 假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断的“法庭审判”。我们构建了一个清晰的逻辑框架：建立零假设与备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平（$alpha$值）和P值。我们将详细分析第一类错误（弃真错误）和第二类错误（取伪错误）的实际代价，并指导读者如何根据业务重要性来平衡这两种错误。无论是A/B测试中的转化率差异，还是新药效力的验证，本书都提供了清晰的检验流程指导。 第三部分：探寻关系——回归分析的强大能力 数据之间的关系是驱动商业价值的核心。本部分聚焦于如何量化和预测变量之间的相互影响。 6. 简单线性回归：建立预测模型 我们将从最基础的双变量线性回归入手，解释最小二乘法的几何意义。重点在于模型诊断：如何检查残差的正态性、同方差性和独立性。更重要的是，我们教授读者如何解读回归系数（斜率和截距）的实际含义，以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$的局限性）。 7. 多元线性回归：控制混杂因素 在现实世界中，结果往往受多个因素影响。多元回归是解决这一问题的利器。本书将详述如何引入控制变量来隔离特定因素的影响。我们会深入探讨多重共线性问题，并介绍逐步回归等方法来构建简洁且具有解释力的模型。对于读者关心的交互项和虚拟变量（Dummy Variables）的使用，本书提供了详尽的案例解析。 8. 方差分析（ANOVA）：比较多组均值 当我们需要比较三个或更多组别的均值是否存在差异时，方差分析登场。我们将以不同地区广告投入对销售额的影响为例，区分单因素ANOVA和双因素ANOVA，并解释F统计量的原理。我们还会介绍事后检验（Post-Hoc Tests），指导读者在发现总体差异后，准确找出是哪几组之间存在显著区别。 第四部分：超越线性——非参数方法与数据可视化 并非所有数据都符合正态分布的假设。本部分拓展了统计方法的适用范围。 9. 实用非参数统计方法 对于那些非正态分布或顺序型数据，非参数检验是必要的补充。我们将介绍诸如Wilcoxon秩和检验（替代$t$检验）、Kruskal-Wallis检验（替代单因素ANOVA）等常用方法，并提供清晰的适用指南，确保读者在数据前提不满足时，仍能进行有效的统计推断。 10. 数据可视化的叙事力量 统计结论必须以清晰的方式传达。本书将专门一章用于探讨如何利用可视化工具（图表选择的艺术）来增强数据叙事。我们将对比箱线图、小提琴图、散点图矩阵的优劣，并强调避免误导性图表设计的重要性，确保读者能够有效地向决策者清晰、诚实地展示分析结果。 全书贯穿始终的是对统计学在商业决策、科学研究和社会科学中的实际应用的强调，旨在培养读者一种批判性的数据素养，使他们能够自信地驾驭数据洪流，将统计学真正转化为解决问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆