Principles and Procedures of Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Companies

作者:Robert G. Steel

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:1996-5-1

价格:USD 104.25

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070610286

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数学
• 统计学
• 统计方法
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 统计原理
• 统计流程
• 统计学教材
• 高等教育
• 学术研究

引言：统计学的探索之旅 统计学，一门探究数据背后规律的学科，犹如一门绘制世界蓝图的艺术，一门解读自然与社会奥秘的钥匙。它并非高高在上的理论体系，而是植根于日常生活、科学研究、商业决策中的实用工具。从宏观的经济趋势预测，到微观的医学疗效评估，再到我们日常接收到的各种信息——天气预报、市场分析、民意调查——无不闪烁着统计学的智慧之光。 本书旨在引领读者踏上一场深入统计学殿堂的探索之旅。我们将一同揭示数据转化为知识的奥秘，学习如何严谨地收集、组织、分析和解释数据，从而做出更明智的决策，更深刻地理解我们所处的世界。这本书将帮助你建立扎实的统计学基础，培养批判性思维，让你在信息爆炸的时代，能够游刃有余地驾驭数据，辨别真伪，发现趋势，并最终赋能你的专业领域和个人生活。 第一部分：统计学基础——认识数据的语言 在统计学的世界里，数据是原始的材料，而统计学方法则是将这些材料雕琢成有意义信息的工具。本部分将为你打下坚实的理论基础，让你理解统计学的基本概念和核心思想。 数据的本质与类型： 我们将首先探讨数据的来源、形式以及如何对其进行分类。从定性数据（如颜色、性别）到定量数据（如身高、年龄），再到离散数据（如班级人数）和连续数据（如温度），我们将理解不同数据类型的独特性质及其对分析方法选择的影响。理解数据的本质是后续所有分析的前提，如同语言的学习始于认识字母和词汇。 描述性统计：概览数据的整体特征： 当我们面对大量数据时，如何快速把握其核心特征？描述性统计提供了强大的工具。我们将学习如何计算和解释均值、中位数、众数等集中趋势的度量，它们告诉我们数据的“中心”在哪里。同时，我们也将深入理解方差、标准差、四分位距等离散程度的度量，它们揭示了数据的“分散”程度，数据是否集中在中心附近，还是广泛分布。此外，我们将学习如何使用频数分布表、直方图、条形图、饼图、散点图等可视化工具，将抽象的数据转化为直观的图形，让数据的形态一目了然。这些可视化技术不仅能帮助我们发现数据中的模式和异常，更能有效地向他人传达分析结果。 概率论基础：理解随机性的内在规律： 许多现实世界现象都包含不确定性，而概率论正是研究这种不确定性的数学分支。我们将从概率的基本概念入手，理解样本空间、事件、概率的性质。接着，我们将介绍条件概率和独立事件的概念，这对于理解复杂情境下的事件发生至关重要。我们还将探讨一些重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。这些分布是描述许多随机现象的模型，对理解和预测未来事件具有极其重要的意义。例如，正态分布，即我们常说的“钟形曲线”，在自然界和社会科学中扮演着核心角色，理解它能帮助我们理解许多测量误差、个体差异等。 第二部分：推断性统计——从样本到总体 描述性统计帮助我们理解已有的数据，而推断性统计则更进一步，利用样本信息来推断关于更大总体的信息。这在科学研究、市场调研和质量控制等领域尤为关键，因为我们往往无法或不便于测量整个总体。 抽样方法与抽样分布：构建推断的基石： 如何从总体中抽取有代表性的样本是推断性统计的起点。我们将探讨不同的抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，理解它们各自的优缺点以及适用场景。一个好的样本是推断有效性的前提。随后，我们将深入研究抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布。中心极限定理将是本部分的核心内容之一，它揭示了无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。这一强大定理是进行统计推断的理论基础。 参数估计：估测总体的未知值： 在许多情况下，我们希望了解总体的某个参数（如总体均值、总体比例），但我们只能通过样本来估计它。本部分将介绍点估计和区间估计。点估计提供一个单一数值作为参数的最佳猜测，而区间估计则提供一个可能包含真实参数的数值范围，并伴随一定的置信水平。我们将学习如何构建和解释置信区间，理解置信水平的含义，以及样本量、置信水平和区间宽度之间的关系。 假设检验：检验关于总体的陈述： 假设检验是统计推断的核心工具，用于检验我们对总体参数的某种具体陈述（假设）是否得到样本数据的支持。我们将学习如何设定原假设（H0）和备择假设（H1），如何选择检验统计量，如何计算p值，以及如何根据p值和预设的显著性水平来做出决策——拒绝原假设还是未能拒绝原假设。我们将学习各种常见的假设检验方法，如t检验（用于检验单样本或两样本均值）、z检验（用于检验比例）、卡方检验（用于检验独立性或拟合优度）等，并理解它们的应用场景。 第三部分：统计模型与进阶主题——深入探索数据关系 在掌握了基础统计推断之后，我们将进一步探索更复杂的统计模型，以理解变量之间的关系，并进行更深入的数据分析。 回归分析：量化变量之间的联系： 回归分析是研究一个或多个自变量如何影响一个因变量的强大技术。我们将从简单线性回归开始，学习如何建立直线方程来描述变量间的线性关系，如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R方）。接着，我们将扩展到多元线性回归，学习如何同时考虑多个自变量对因变量的影响。我们将接触到残差分析，用于检验模型的假设条件，并学习如何避免和处理多重共线性等问题。回归分析在经济学、社会学、工程学等领域有着广泛的应用，从预测销售额到评估广告投入效果，无处不在。 方差分析（ANOVA）：比较多个组的均值： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析提供了一种有效的方法。我们将理解方差分析的基本原理，即通过比较组间方差和组内方差来判断各组均值是否存在统计学上的显著差异。我们将学习单因素方差分析和双因素方差分析，并理解F统计量和p值的含义。方差分析在医学试验、农业实验、用户体验研究等领域有着重要的应用。 非参数统计：处理非正态分布数据： 有时，我们收集的数据并不满足参数检验（如t检验、ANOVA）所要求的正态性假设。在这种情况下，非参数统计方法提供了替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验（用于比较两独立样本）、Wilcoxon符号秩检验（用于比较配对样本）、Kruskal-Wallis H检验（用于比较三组或更多独立样本），以及Spearman秩相关系数（用于衡量变量间的单调关系）。这些方法不依赖于特定的数据分布假设，使得统计推断的应用范围更加广泛。 第四部分：统计软件与实践——将理论付诸实践 理论知识的学习固然重要，但真正掌握统计学精髓的关键在于实践。本部分将引导读者了解如何利用统计软件来执行数据分析。 常用统计软件概述： 我们将简要介绍当前流行的统计软件，如R、Python（及其科学计算库如NumPy、Pandas、SciPy、Statsmodels）、SPSS、SAS等。每种软件都有其独特的优势和学习曲线。了解它们的特点，能帮助你选择最适合你需求和背景的工具。 数据导入、整理与清洗： 真实世界的数据往往是杂乱无章的。在进行任何分析之前，我们需要将数据导入软件，进行必要的整理（如重命名变量、转换数据格式）、清洗（如处理缺失值、识别和处理异常值），并进行描述性统计分析。这部分内容将强调数据预处理的重要性，它是确保后续分析结果准确可靠的关键步骤。 执行统计分析与结果解读： 我们将学习如何使用统计软件来执行本手册中介绍的各种统计分析，包括计算描述性统计量、绘制图表、进行参数估计、执行假设检验、建立回归模型等。更重要的是，我们将学习如何正确解读软件输出的结果，包括各种统计量、p值、置信区间、模型系数等，并将这些数值结果转化为有实际意义的解释。 结语：数据驱动的未来 统计学是一门充满活力且不断发展的学科。随着大数据时代的到来，统计学的重要性愈发凸显。掌握统计学知识和技能，不仅能让你在学术研究和职业发展中脱颖而出，更能帮助你在信息洪流中保持清醒的头脑，做出更明智的判断，洞察事物的本质，并最终成为一个更具影响力的数据驱动型决策者。 愿本书的阅读旅程，能为你打开一扇通往数据世界的大门，激发你对统计学的浓厚兴趣，并为你未来的学习与实践提供坚实的指引。

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