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☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Education

作者:Michael H. Kutner

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:USD 83.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780071122214

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 数学
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• Statistics
• Stat
• 线性模型
• 统计学
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• 计量经济学

《现代统计学导论：理论与应用》 在数据爆炸式增长的时代，理解和驾驭统计学的力量已成为各领域专业人士不可或缺的技能。 《现代统计学导论：理论与应用》一书，旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，从基础概念到高级模型，再到实际问题的解决，力求引领读者踏上一段探索数据奥秘的精彩旅程。本书不仅关注理论的严谨性，更强调实际应用的可行性，旨在培养读者分析、解释和利用数据的能力，从而在学术研究、商业决策、科学实验等多元化场景中游刃有余。 本书的结构设计旨在循序渐进，确保读者能够逐步建立扎实的统计学基础。我们首先从统计学最核心的概念入手，包括数据的类型、抽样方法、描述性统计等。这部分内容将帮助读者理解数据的本质，掌握如何有效地汇总和呈现数据，为后续更复杂的分析打下坚实的基础。我们将详细介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等关键统计量，并阐述它们在刻画数据分布特征中的作用。此外，本书还将深入探讨各种抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析不同抽样方法在实际应用中的优缺点，帮助读者选择最适合其研究问题的抽样策略。 随后，本书将重点转向推断性统计学。我们将引入概率论的基本概念，如概率、条件概率、独立事件、随机变量、概率分布等，为理解统计推断的理论奠定基础。读者将学习常见的概率分布，例如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布和F分布，并理解它们在不同统计模型中的应用。在此基础上，我们将深入讲解参数估计的方法，包括点估计和区间估计。读者将学习如何计算和解释置信区间，理解其含义以及在实际应用中如何利用它们来量化不确定性。 本书的另一核心内容是假设检验。我们将系统地介绍假设检验的基本原理、步骤和各类检验方法。从最基础的单样本t检验、双样本t检验，到卡方检验、ANOVA（方差分析）等，本书都将进行详尽的阐述，并提供丰富的实例来演示如何进行假设检验，如何解读检验结果，以及如何避免常见的误区。我们还将探讨各种类型的错误，如第一类错误（α）和第二类错误（β），以及如何根据具体情况选择合适的显著性水平。 本书不回避统计模型的核心——回归分析。我们将从简单的线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。读者将学习如何构建回归模型，如何解释回归系数的含义，如何评估模型的拟合优度（如R方），以及如何进行模型诊断，识别和处理潜在问题，如多重共线性、异方差性、残差的非正态性等。本书还将介绍如何进行预测和置信区间的构建，以及如何利用回归模型进行因果推断的初步探讨。 为了更全面地覆盖现代统计学的应用，本书还引入了方差分析（ANOVA）和分类数据分析。ANOVA的部分将详细介绍单因素方差分析、双因素方差分析及其扩展，帮助读者理解如何比较多个组的均值差异，并广泛应用于实验设计和市场研究等领域。分类数据分析部分将重点介绍卡方检验、逻辑回归等方法，以应对比例数据和分类变量的处理，这在医学、社会科学和市场调研等领域尤为重要。 在强调理论的同时，本书始终贯穿对实际应用案例的讨论。我们精心挑选了来自不同学科和行业的真实世界数据，通过这些案例，读者可以直观地感受到统计学原理的实际价值。从生物医学研究中的药物疗效分析，到经济学中的宏观经济预测，再到市场营销中的客户行为分析，本书力求展现统计学在解决复杂现实问题中的强大力量。每一个案例都将详细展示数据收集、预处理、模型选择、分析实施、结果解释及结论的形成过程，帮助读者将课堂知识转化为解决实际问题的能力。 为了便于读者理解和实践，本书还特别关注统计软件的应用。我们将介绍如何使用主流的统计软件（如R、Python中的统计库，或SPSS等）来实现书中介绍的各种统计分析方法。通过具体的软件操作步骤和代码示例，读者可以亲自动手进行数据分析，加深对统计概念的理解，并培养独立进行数据分析的能力。我们相信，理论与实践相结合，是掌握统计学的最佳途径。 本书的编写风格力求清晰易懂，语言精炼。对于复杂的概念，我们将提供直观的类比和图形化的解释。同时，我们也会严谨地给出数学推导，但不会过于艰涩，以确保不同背景的读者都能有所收获。书末附带的习题和思考题，旨在巩固读者对所学知识的掌握，并鼓励他们进一步探索和应用。 《现代统计学导论：理论与应用》的读者群非常广泛，包括但不限于： 高等院校学生：本书是统计学、数学、计算机科学、经济学、管理学、社会学、心理学、生物学、工程学等专业本科生和研究生学习统计学的理想教材。 研究人员：在各个领域从事研究工作的学者和科研人员，需要利用统计方法进行数据分析和模型构建，本书将为其提供坚实的理论基础和实践指导。 数据分析师和数据科学家：正在从事或希望从事数据分析相关工作的专业人士，本书将帮助他们系统地学习和掌握必备的统计学工具和方法。 商业和管理专业人士：需要利用数据做出决策的管理者、市场分析师、金融分析师等，本书将帮助他们理解和应用统计学原理，提升决策的科学性。 对数据科学和统计学感兴趣的自学者：本书也适合希望系统学习统计学，掌握数据分析技能的自学者。 总之，《现代统计学导论：理论与应用》是一本集理论深度、应用广度和实践指导于一体的著作。它不仅仅是一本教科书，更是一本带领读者进入精彩数据世界的指南。我们相信，通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭统计学的力量，在充满数据挑战的未来，做出更明智、更有效的决策。

评分☆☆☆☆☆

it's a well written book. The reprinted one is also good thought the papers are really thin. The best thing is that it still contains the original cd from the book, giving some data and answers.

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书在结构上的精妙设计，是其成功的一大秘诀。它的内容组织遵循了一种“螺旋上升”的模式，知识点在不断重复和加深的过程中被巩固。例如，简单线性回归的概念和假设，在后续的多元回归和方差分析中，都会被巧妙地重新提及和扩展，这种重复不是简单的复述，而是基于更复杂背景下的重新审视，使得旧知识焕发出新的光彩。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“总结与展望”部分，它像是一个导航灯，清晰地勾勒出本章的核心要点，并预示着下一章将要探讨的更深层次的问题。这种结构感极大地降低了阅读的认知负荷，使得我们在面对庞大且复杂的知识体系时，能够始终保持清晰的方向感。总而言之，这本书的设计者似乎对读者的学习曲线有着深刻的理解，他们构建了一个既有挑战性又不至于让人望而却步的学习路径，让学习统计建模的过程成为了一种享受，而非负担。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要经常处理实验数据的研究人员，我对于书籍的“实用性”有着近乎苛刻的要求。这本书在这一点上，完全超出了我的预期。我最欣赏它的一点是，它提供的不仅仅是“是什么”和“为什么”，更是“如何做”。书中对各种统计软件的操作指导，虽然没有直接展示具体的代码界面（这或许是纸质书的局限），但其描述的步骤和需要注意的关键参数设置，已经足够清晰和详尽了。更重要的是，它教会了我如何批判性地看待模型的结果，而不是盲目地接受输出的P值。书中对模型假设的讨论非常深入，每当引入一个新的模型，作者都会花篇幅讨论其前提条件以及违反这些条件可能带来的后果。这种对统计伦理和严谨性的强调，让我意识到统计建模远不止是套用公式那么简单，它更是一种严谨的科学态度。这种深层次的指导，是我在很多同类书籍中都没有找到的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深邃的蓝色调搭配着烫金的字体，初见之时就给人一种专业且权威的印象。我刚把它从书架上取下来，厚重的质感就立刻传递出其中蕴含的知识分量。拿到手的时候，我本来还担心内容会过于晦涩难懂，毕竟“线性统计模型”这个名字本身就带着一丝高冷的学术气息。然而，翻开内页，那种细腻的纸张触感和清晰的排版布局，瞬间打消了我的疑虑。印刷质量无可挑剔，即便是最小的脚注也清晰可辨，这对于需要长时间阅读和查阅的理工科书籍来说，简直是福音。我特别留意了目录的编排，它仿佛是一张精心绘制的地图，将复杂的统计理论层层剥开，从基础的回归分析一直延伸到更高级的主题，逻辑链条紧密得让人赞叹。这本书的装帧和整体设计，无疑体现了出版方对知识的尊重，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得珍藏的艺术品。那种沉甸甸的实在感，让你觉得每一次翻阅都是对专业知识的认真对待，而不是敷衍了事。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格简直是教科书的典范，它成功地在严谨的数学推导和直观的统计解释之间架起了一座坚固的桥梁。作者的叙述方式非常具有启发性，他们似乎深谙初学者在面对复杂模型时的困惑点，总能在关键的数学公式旁边，附上几段深入浅出的文字解释，将那些抽象的概念具象化。比如，在讲解最小二乘法的推导时，那种步步为营的逻辑推进，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在和作者一同进行一场智力上的探索。更值得称道的是，书中大量穿插的实际案例分析，这些案例不是那种虚无缥缈的假设，而是贴近现实生活和工程实践的真实数据场景。阅读这些案例时，我能清晰地看到理论是如何在真实世界中发挥作用的，这极大地增强了我学习的动力和对知识的掌握程度。这种“理论与实践”的完美结合，使得这本书的阅读体验远超一般的纯理论教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，决定了它不仅仅适合初学者入门，更像是为中高级学习者准备的“工具箱”。我特别喜欢其中关于“模型诊断”和“残差分析”的那几章，内容组织得极其系统和详尽。作者并没有将这些内容视为辅助章节，而是将其提升到了与核心模型同等重要的地位，这一点非常符合现代统计实践的要求。例如，对于多重共线性的处理，书中提供的诊断指标和修正方法的对比分析，既有理论依据，又有实际操作的建议，让人可以根据具体情况做出最优选择。此外，书中对某些高级主题的介绍，比如广义线性模型（GLM）的引入，虽然篇幅不长，但切入点精准，为读者打开了进一步深入学习的大门。这本书的知识密度非常高，即便是我已经有一定基础，在阅读时也需要频繁地停下来查阅前文或在草稿纸上演算，但这绝非枯燥，反而是一种智力上的“高强度训练”，读完后会有一种思维被彻底梳理过的畅快感。

评分☆☆☆☆☆

深入浅出

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深入浅出

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深入浅出