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出版者:McGraw-Hill Education (ISE Editions)

作者:John Neter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-02-01

价格:USD 82.60

装帧:Paperback

isbn号码:9780071145671

丛书系列:

图书标签:

• 线性模型
• 统计建模
• 应用统计
• 回归分析
• 多元统计
• 数据分析
• 统计推断
• 机器学习
• 生物统计
• 计量经济学

《统计学原理与实践：构建数据驱动的决策体系》 本书是一本面向广泛读者群体，旨在系统性阐述统计学核心概念、方法论及其在现实世界中应用的书籍。它致力于为读者提供一个坚实的统计学基础，使其能够理解、分析并有效利用数据来做出更明智的决策。本书的编写风格注重理论与实践的结合，力求在严谨的数学逻辑支撑下，生动地展示统计学思想的强大力量。 核心内容概述： 本书首先从统计学的基本概念入手，深入浅出地介绍了数据收集、组织、描述和可视化的重要性。我们将探索不同类型的数据，以及如何通过频率分布、集中趋势测量（如均值、中位数、众数）和离散程度测量（如方差、标准差、极差）来概括数据的基本特征。此外，还将详细介绍各种图表工具，如直方图、箱线图、散点图等，它们如何帮助我们直观地理解数据分布和潜在关系。 推断性统计学的基石： 本书的核心部分将深入探讨推断性统计学，这是统计学中用于从样本数据中推断总体特征的关键领域。我们将详细介绍概率论的基础知识，包括概率的基本性质、条件概率、贝叶斯定理以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布等）。理解这些概率模型是进行有效统计推断的前提。 在此基础上，我们将重点讲解参数估计，包括点估计和区间估计。读者将学习如何构建置信区间，以量化我们对总体参数（如总体均值、总体比例）的估计精度。 接着，本书将系统地介绍假设检验的原理和方法。我们将阐述零假设和备择假设的概念，I类错误和II类错误，以及p值的含义。本书将覆盖多种常用的假设检验方法，例如针对单个样本和两个独立样本的均值检验（t检验），针对比例的检验（z检验），以及卡方检验，用于分析分类数据之间的关系。 回归分析的深度探索： 回归分析是本书的另一重要组成部分，它为我们提供了一种量化变量之间关系并进行预测的强大工具。我们将从最简单的简单线性回归开始，详细讲解最小二乘法的原理，如何估计回归系数，以及如何解释回归方程。然后，我们将进一步扩展到多元线性回归，探讨如何纳入多个预测变量，并处理变量之间的共线性问题。 在回归分析部分，我们将深入讨论模型的诊断和评估。这包括 R² 的解释，残差分析（如标准化残差、学生化残差），以及对回归假设（如线性关系、误差独立性、误差正态性、误差方差齐性）的检验。我们将介绍如何识别和处理异常值和强影响点，以及如何根据模型诊断结果来改进模型。 此外，本书还将介绍一些进阶的回归技术，例如多项式回归、虚拟变量回归（用于处理分类自变量）以及交互项回归（用于捕捉变量之间的联合效应）。这些技术将帮助读者构建更复杂、更具解释力的模型。 方差分析（ANOVA）的应用： 本书还将专门辟章节介绍方差分析（ANOVA），这是一种强大的统计技术，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。我们将详细讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理、F统计量的计算及其解释。此外，还将介绍双因素方差分析（Two-Way ANOVA），以考察两个因素及其交互作用对响应变量的影响。本书将通过实际案例，展示如何应用 ANOVA 来分析实验设计中的数据。 非参数统计方法的介绍： 为了更全面地覆盖统计学领域，本书还将介绍一些重要的非参数统计方法。这些方法在不依赖于总体分布假设的情况下，也能有效地分析数据。我们将介绍如符号检验（Signed Rank Test）、秩和检验（Rank Sum Test）等，它们在样本量较小或数据分布未知时尤为有用。 数据分析的实践指导： 本书不仅是理论知识的集合，更注重提供实践操作的指导。在每个主要统计方法的介绍之后，都将提供详细的步骤和示例，指导读者如何使用流行的统计软件（如 R、SPSS 或 Python 的相关库）来执行这些分析。通过对真实世界数据集的分析，读者可以亲身体验统计模型如何帮助解决实际问题，无论是商业决策、科学研究还是社会调查。 本书的特色： 循序渐进的教学法： 从基本概念到高级主题，逐步深入，确保读者能够构建完整的知识体系。 强调直觉理解： 在数学推导的同时，注重概念的直观解释和可视化呈现，帮助读者建立对统计方法的深刻理解。 广泛的应用场景： 涵盖了商业、经济、医学、工程、社会科学等多个领域的案例，展示统计学在不同学科中的普适性。 注重实践操作： 提供清晰的软件操作指南和实例分析，让读者能够将所学知识应用于实际数据分析。 严谨的学术风格： 在保证易读性的同时，不牺牲统计学的严谨性。 通过学习本书，读者将不仅掌握一系列强大的统计分析工具，更能培养数据驱动的思维方式，从而在日益复杂和数据化的世界中，提升分析能力和决策水平。本书是任何希望提升数据素养、深入理解数据背后含义的专业人士、学生以及对统计学感兴趣的广大读者的理想读物。

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