Statistics for Applied Problem Solving and Decision Making pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:South-Western College Pub

作者:Richard J. Larsen

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-03-10

价格:USD 211.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534930844

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Applied Statistics
• Problem Solving
• Decision Making
• Data Analysis
• Quantitative Methods
• Business Statistics
• Probability
• Regression
• Inferential Statistics

洞察数据，驱动决策：一本面向实际应用者的统计学指南 在当今信息爆炸的时代，数据无处不在，如何从海量数据中提炼有价值的见解，并将其转化为明智的决策，已成为个人和组织成功的关键。本书并非一本枯燥乏味的理论教科书，而是一份为那些致力于解决实际问题、优化决策流程的专业人士量身打造的实用指南。它聚焦于统计学在现实世界中的应用，旨在赋予读者运用统计思维和方法来分析数据、理解趋势、评估风险、预测未来，并最终做出更具科学依据和前瞻性的选择。 本书的独特之处在于其“应用优先”的理念。我们深知，对于许多领域的工作者而言，理解抽象的统计公式和证明并非最终目的，而是如何利用这些工具来解决诸如市场营销、质量控制、金融风险评估、医疗诊断、社会科学研究等领域的实际挑战。因此，本书的内容编排紧密围绕实际应用场景展开，从基础概念的引入到高级方法的探讨，都力求与现实问题紧密相连，提供清晰、可操作的步骤和分析框架。 数据基础与探索性分析：构筑坚实的分析起点 任何数据驱动的决策都始于对数据的理解。本书将首先引导读者建立起对数据基本属性的认知，包括数据的类型（定量、定性）、数据的度量尺度（名义、顺序、间隔、比例）以及数据的来源和潜在偏差。在此基础上，我们将深入探讨探索性数据分析（EDA）的重要性及其核心技术。EDA不仅仅是“看看数据”，它是一个发现数据模式、识别异常值、理解变量之间关系的关键过程。读者将学习如何运用各种图表工具（如直方图、箱线图、散点图、条形图）来直观地展现数据分布和趋势，以及如何计算描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差、分位数）来量化数据的中心趋势和离散程度。这些基础技能将为后续更复杂的统计分析奠定坚实的基础，帮助读者在着手建模之前，就能对数据有一个初步但深刻的理解。 概率论的实用视角：量化不确定性，评估可能性 不确定性是现实世界固有的属性。本书将从实用的角度切入概率论，重点关注其在风险评估和决策制定中的作用。读者将理解概率的基本概念，如条件概率、独立事件，以及常见的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）在不同应用场景下的意义。例如，在金融领域，概率分布可以用来模拟资产价格的波动；在质量控制中，泊松分布可以用来分析缺陷的发生率。本书将强调如何利用概率思维来量化事件发生的可能性，从而更准确地评估潜在的收益和风险，为决策提供量化的依据。我们将避免过于抽象的理论推导，而是通过生动的案例，展示概率论如何帮助我们理解“小概率事件”的含义，以及如何利用大数定律和中心极限定理来解释和预测大规模现象。 推断性统计：从样本窥探整体 在实际应用中，我们往往无法接触到总体数据，而是需要从有限的样本中推断总体的特征。本书将系统介绍推断性统计的核心概念和方法。读者将学习抽样方法的重要性，以及如何选择具有代表性的样本。随后，我们将重点讲解点估计和区间估计。点估计为总体的未知参数提供一个单一的最佳猜测，而区间估计则提供一个范围，其中包含总体的真实参数，并伴随一定的置信水平。这对于理解测量误差、评估模型精度至关重要。 在假设检验方面，本书将提供一套清晰的框架，帮助读者理解如何针对具体问题提出假设，并利用数据来检验这些假设。我们将涵盖常见的假设检验方法，如t检验、卡方检验、Z检验，并解释它们各自的应用条件和解释方法。例如，在市场营销中，可以通过假设检验来判断新的广告策略是否显著提高了销售额；在医学研究中，可以用来评估新药的疗效。本书将强调假设检验的逻辑，即“无懈可击的怀疑精神”，以及如何避免常见的误区，如将“不能拒绝零假设”等同于“零假设为真”。 回归分析：揭示变量间的规律与预测 回归分析是统计学中最强大的工具之一，它能够帮助我们理解和量化变量之间的关系，并进行预测。本书将从简单的线性回归开始，逐步引导读者掌握多元线性回归、非线性回归以及逻辑回归等关键方法。我们将重点关注回归模型的建立、参数的解释以及模型的诊断。读者将学习如何评估回归模型的拟合优度（如R方值）、检验回归系数的显著性，以及如何解读回归系数的含义——即当一个自变量变化一个单位时，因变量会如何变化。 本书将通过大量的实际案例来展示回归分析的应用。例如，在经济学中，可以建立模型来预测 GDP 增长率与投资、消费等因素的关系；在房地产领域，可以分析房屋面积、地理位置等因素对房价的影响；在行为科学中，可以研究社交媒体使用频率与用户满意度之间的关系。同时，我们也将探讨回归分析的局限性，如多重共线性、异方差、模型设定误差等问题，并提供相应的诊断和处理方法，确保读者能够构建出稳健且具有解释力的模型。对于分类预测问题，如客户流失预测、信用风险评估，逻辑回归将提供一个有效的解决方案。 方差分析：比较多组数据的均值差异 在需要比较三个或更多组数据的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）便成为一种高效的工具。本书将介绍单因素和多因素方差分析。读者将理解方差分析的基本原理，即通过分解总变异来判断各组均值差异是否大于随机变异。我们将详细讲解如何进行方差分析，如何解读 F 统计量和 p 值，以及如何进行事后检验（post-hoc tests）来确定具体哪些组之间存在显著差异。 方差分析在众多领域都有广泛的应用。例如，在农业研究中，可以用来比较不同肥料处理对作物产量的影响；在教育领域，可以用来评估不同教学方法对学生学习成绩的影响；在工业生产中，可以用来比较不同生产参数对产品质量的影响。本书将引导读者理解 ANOVA 的核心思想，即“整体的比较”和“局部精细化”，帮助他们在实际问题中选择并运用合适的 ANOVA 模型。 非参数统计：在数据分布未知情况下的有力工具 并非所有数据都满足参数统计方法（如线性回归、t检验）对数据分布的严格要求。当数据不满足正态性、方差齐性等假设时，非参数统计方法便提供了有力的替代方案。本书将介绍一些常用的非参数统计方法，如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验、Spearman 秩相关系数等。我们将解释这些方法的原理，以及它们在不同情境下的适用性。 非参数统计的优势在于其灵活性和普适性，特别是在处理等级数据、顺序数据或存在异常值的数据时。例如，在市场调查中，当受访者对产品满意度进行排序时，非参数检验可以用来比较不同产品在满意度上的差异；在社会科学研究中，当衡量社会态度等难以量化的指标时，非参数方法可以提供有效的分析途径。本书将帮助读者认识到非参数统计的重要性，并在必要时选择合适的非参数工具来解决问题。 质量管理与过程控制：用统计学保障卓越品质 在工业生产和质量管理领域，统计学是不可或缺的基石。本书将深入探讨统计过程控制（SPC）的核心概念和工具。读者将学习控制图的原理和类型，包括 X-bar-R 图、I-MR 图、p 图、np 图、c 图、u 图等，并理解它们如何帮助我们监测生产过程的稳定性，及时发现和纠正异常波动。我们还将介绍能力指数（Cp, Cpk）等指标，用于评估生产过程满足规格要求的能力。 通过 SPC，组织能够实现从“事后检验”到“事前预防”的转变，显著提高产品质量，降低生产成本，提升客户满意度。本书将提供一系列实际案例，展示如何运用 SPC 来分析生产数据，识别关键的质量影响因素，并制定有效的改进措施。这部分内容将特别面向制造业、服务业等需要严格控制质量的行业，为相关从业人员提供切实可行的统计学解决方案。 决策分析基础：系统化地评估选项 在不确定性环境下做出最优决策是一个复杂的过程。本书将引入决策分析的基本框架，帮助读者系统化地评估不同的决策选项。我们将介绍决策树（Decision Trees）的构建和应用，它能够清晰地可视化一系列决策路径、可能的结果以及伴随的概率和收益。读者将学习如何为决策树中的各个节点赋值，如何计算期望值，并最终识别出最优决策。 此外，我们还将探讨敏感性分析（Sensitivity Analysis）的重要性，即分析模型中的关键输入参数变化对最终决策结果的影响程度。这有助于识别决策中最不确定的环节，并采取相应的措施来降低风险。决策分析的思想贯穿于本书的各个章节，强调将统计学方法应用于实际的决策场景，帮助读者做出更明智、更具战略性的选择。 数据可视化与沟通：让数据说话，影响决策 再有价值的数据分析，如果不能有效地传达给相关人员，其影响力也将大打折扣。本书将强调数据可视化在沟通中的关键作用。读者将学习如何选择合适的图表类型来清晰、准确地展示分析结果，避免使用可能引起误解的图表。我们将探讨如何通过视觉化元素，如颜色、形状、大小等，来引导观众关注关键信息。 本书将引导读者关注“故事性”的呈现，即如何将枯燥的数据转化为引人入胜、易于理解的故事，从而有效地说服和影响决策者。这不仅仅是关于技术，更是关于清晰沟通、逻辑推理以及建立信任。通过有效的可视化和沟通，统计学的价值才能真正转化为实际的行动和卓越的成果。 展望与进阶：持续学习与应用 在本书的最后，我们将对统计学在日益复杂的现代社会中的持续演进进行展望，并为读者指明进一步深入学习的方向，如机器学习、大数据分析、实验设计等。本书的目标是点燃读者对应用统计学的热情，使其成为解决实际问题、驱动创新和做出明智决策的强大引擎。我们相信，掌握了本书所传授的知识和技能，读者将能够更自信地驾驭数据，洞察规律，并在各自的领域中取得更大的成功。

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