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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:2009-08-28

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428876798

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
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《统计学：洞察与解析》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学学习体验。我们抛开复杂的理论推导，专注于统计学在现实世界中的应用及其背后的核心思想。通过生动有趣的案例和清晰直观的图表，本书将带领您领略统计学的魅力，掌握分析数据、解读信息、做出明智决策的能力。 本书特色： 注重直观理解： 我们相信，理解比死记硬背更重要。本书通过大量可视化图表和实际场景模拟，帮助读者建立对统计概念的直观感受，化繁为简。 案例驱动的学习： 统计学并非孤立的学科，它与我们的生活息息相关。本书精选了来自经济、金融、医学、社会科学、市场营销等多个领域的典型案例，让读者在解决实际问题的过程中学习统计方法。 强调批判性思维： 统计数据可以被用来支持或误导。本书将引导读者学会如何辨别统计信息的真伪，理解数据背后的潜在偏见，并培养独立思考和批判性分析的能力。 覆盖核心统计概念： 从最基础的描述性统计，到推断性统计的核心——假设检验和置信区间，再到回归分析、方差分析等高级主题，本书都进行了系统性的梳理和讲解，确保读者能够建立扎实的统计学基础。 实操性指导： 除了理论讲解，本书还提供了如何运用常见统计软件（如Excel、R或Python的统计库）进行数据分析的指导，让读者能够学以致用，解决实际工作中的数据问题。 语言风格平实易懂： 我们避免使用过于专业的术语，力求用最清晰、最简洁的语言解释复杂的统计概念，让统计学不再是令人生畏的学科。 内容概要： 第一部分：数据之初——描述性统计 认识数据： 我们将从数据的类型、测量尺度出发，了解数据的来源和收集方式。 数据的组织与呈现： 学习如何使用频率分布表、直方图、条形图、饼图等工具，将原始数据转化为易于理解的图表，揭示数据的基本特征。 数据的概括性度量： 掌握集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差），以及如何通过这些指标来概括数据集的整体情况。 数据的关系探索： 学习散点图、相关系数等工具，初步了解变量之间的线性关系。 第二部分：推断的艺术——概率与抽样 概率基础： 理解概率的基本概念、事件的独立性、条件概率，为后续的推断统计奠定基础。 随机变量与概率分布： 介绍离散型和连续型随机变量，以及重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布），理解它们在建模中的作用。 抽样分布： 深入理解中心极限定理，以及样本均值和样本比例的抽样分布，这是进行统计推断的关键。 第三部分：从样本到总体——推断性统计 参数估计： 学习点估计和区间估计，理解置信区间是如何反映总体参数的不确定性的。 假设检验： 系统讲解假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等核心概念。我们将通过大量的实例，展示如何对均值、比例、方差等总体参数进行假设检验。 t检验与z检验： 掌握单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验以及z检验的应用场景和解释。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较两个或多个总体的均值，理解ANOVA的基本原理和应用。 第四部分：关系与预测——回归分析 简单线性回归： 学习如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，理解回归方程的含义，并进行模型评估。 复回归分析： 扩展到多个自变量对因变量的影响，学习如何构建更复杂的预测模型，并解释各变量的系数。 模型诊断与选择： 掌握如何评估回归模型的拟合优度，识别和处理多重共线性、异方差等问题，并学习模型选择的策略。 第五部分：专题与应用 分类数据分析： 学习卡方检验（χ²检验）在分析分类变量之间关系中的应用。 时间序列分析入门： 简要介绍时间序列数据的特点，以及趋势、季节性等基本概念。 非参数统计简介： 在某些情况下，当数据不满足参数统计的假设时，非参数方法是重要的替代方案。 统计学在决策中的应用： 探讨统计学如何帮助企业进行市场分析、风险评估、产品优化，以及在科学研究中如何设计实验和解释结果。 谁适合阅读本书？ 学生： 正在学习统计学课程，需要更直观、更易懂的学习材料。 职场人士： 需要利用数据解决实际问题，提升决策能力，如市场营销人员、数据分析师、项目经理、研究人员等。 对数据分析感兴趣的任何人： 希望了解如何解读身边的统计信息，培养数据素养。 本书的目标是让统计学不再是抽象的公式和符号的堆砌，而是成为您洞察世界、理解规律、做出更优选择的有力工具。通过本书的学习，您将能够自信地驾驭数据，从海量信息中提炼出有价值的见解。

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