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出版者:Allyn & Bacon

作者:John Neter

出品人:

页数:762

译者:

出版时间:1978-3

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780205059829

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计建模
• 数据科学

《统计学基础：从数据到洞察》 图书简介 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，理解和驾驭这些数据已成为一项至关重要的技能。从科学研究的严谨验证，到商业决策的精准预测，再到社会现象的深入分析，统计学都扮演着不可或缺的角色。《统计学基础：从数据到洞察》旨在为广大读者，尤其是初学者，构建一个坚实而清晰的统计学知识体系。本书并非一本艰涩难懂的学术巨著，而是力求以最直观、最易懂的方式，将统计学的核心概念、基本方法和实际应用呈现给您。我们相信，掌握了统计学的基本原理，您将能够更深刻地理解世界，做出更明智的判断，并在个人和职业生涯中占据优势。 本书的编写初衷，是基于对当前统计学教育和普及现状的观察。许多读者在接触统计学时，常常被繁复的公式和抽象的概念所困扰，从而望而却步。本书正是为了弥合这一鸿沟而生。我们抛弃了过于学院派的冗余论述，专注于那些真正能够帮助您理解数据、解释现象、进行推断的核心知识。每一章都围绕一个具体的统计学概念展开，并通过丰富的实例和可视化图表进行阐释，让抽象的理论变得触手可及。我们将引导您一步步地探索数据的奥秘，从最基础的数据描述，到复杂的统计推断，最终能够独立运用统计学工具解决实际问题。 第一部分：数据之初：理解与描述 在任何统计分析的起点，都是对数据的初步理解和描述。本部分将带您走进数据的世界，学习如何收集、整理和有效地呈现数据。 第一章：数据是什么？ 我们将从最基本的层面探讨“数据”的含义，区分不同类型的数据（如定性数据、定量数据，以及更细分的分类数据、顺序数据、间隔数据和比率数据）。理解数据的类型是后续一切分析的基础，它决定了您可以使用哪些统计方法。例如，您不能对一个仅能分类的数据（如颜色）进行求平均值，但可以统计其频率。我们将通过生动的例子，例如调查问卷的回答、商品的价格、学生的考试成绩等，来帮助您区分这些数据类型。 第二章：数据的组织与呈现 收集到的原始数据往往杂乱无章，需要进行有效的组织。本章将介绍如何使用频率分布表、累积频率表等来归纳数据。更重要的是，我们将重点讲解各种可视化图表的作用。饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图则清晰地比较不同类别的数据，直方图是展示连续变量分布的利器，而折线图则擅长揭示数据随时间的变化趋势。本书会强调“一图胜千言”的道理，引导您选择最适合的数据呈现方式，让您的数据故事更加引人入胜。 第三章：数据的集中趋势：找到“平均” 当您想概括一组数据的典型值时，集中趋势的度量就显得尤为重要。本章将详细介绍均值（算术平均数）、中位数和众数这三个最核心的集中趋势指标。您将学会如何计算它们，更重要的是，理解它们各自的适用场景和局限性。例如，当数据存在极端值（异常值）时，中位数比均值更能代表数据的中心。我们将通过实际案例，如收入分布、考试分数等，来演示这些指标的计算和解读。 第四章：数据的离散程度：量化“分散” 数据不仅仅有中心，也存在分散。了解数据的离散程度，能够帮助我们判断数据的稳定性、波动性以及潜在的风险。本章将深入探讨方差、标准差和极差等指标。标准差是衡量数据偏离均值平均距离的最常用指标，我们将通过具体计算，让您理解它的含义。理解离散程度，对于风险评估、产品质量控制等领域至关重要。 第五章：数据的形状：洞察分布特征 除了集中趋势和离散程度，数据的分布形状也蕴含着丰富的信息。本章将介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）这两个概念。偏度描述了数据分布的对称性，正偏态意味着数据尾部向右延伸，负偏态则相反。峰度则描述了数据分布的尖锐程度，高峰度意味着数据集中在均值附近，而低峰度则表示数据更加平缓。通过理解这些概念，您可以更全面地把握数据的内在特征。 第二部分：推断的艺术：从样本到总体 统计学最迷人的部分在于，它能够帮助我们从有限的样本数据中，推断出关于整个总体的结论。《统计学基础：从数据到洞察》将循序渐进地引导您掌握这些强大的推断工具。 第六章：概率基础：随机世界的基石 概率是统计推断的语言。本章将为您介绍概率的基本概念，包括事件、概率的计算方法（如古典概型、几何概型），以及条件概率、独立事件等重要概念。理解概率，将为后续学习统计推断打下坚实的基础。我们将用抛硬币、抽牌等经典例子来解释概率的原理。 第七章：随机变量与概率分布：构建模型 随机变量是描述随机现象数值型结果的数学工具。本章将介绍离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、正态分布）。其中，正态分布作为“自然界中最普遍的分布”，我们将对其进行重点讲解，并阐述其在统计推断中的核心地位。 第八章：抽样分布：连接样本与总体的桥梁 为什么我们可以用样本来推断总体？答案在于抽样分布。本章将详细解释中心极限定理，这是统计推断的灵魂。您将理解，即使总体分布不服从正态分布，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布也近似服从正态分布。这将是您理解置信区间和假设检验的基础。 第九章：参数估计：猜想总体的真相 我们希望了解总体的某个特征（参数），但通常只能通过样本来估计。本章将介绍点估计和区间估计。点估计是用一个样本统计量来估计总体参数，而区间估计则给出一个包含总体参数的可能范围，并附带一个置信水平。我们将重点讲解如何计算均值、比例等的置信区间，让您理解“我们有多大的把握”相信这个区间。 第十章：假设检验：验证我们的猜想 假设检验是统计学中用于检验关于总体参数的某种猜想是否成立的方法。本章将带领您走进假设检验的“三步曲”：建立原假设和备择假设，计算检验统计量，并根据显著性水平做出决策。您将学习如何检验均值、比例等是否与某个已知值有显著差异，以及理解P值在假设检验中的作用。 第三部分：统计方法的应用：解决实际问题 掌握了统计学的基本原理后，本书将进一步引导您了解和应用一些常用的统计方法，以解决现实世界中的各种问题。 第十一章：回归分析：探寻变量间的关系 回归分析是研究变量之间数量关系的重要工具。本章将介绍简单线性回归，讲解如何建立回归方程，理解斜率和截距的含义，并判断模型的拟合优度。您将学会预测一个变量的值，基于另一个变量的值。例如，分析广告投入与销售额之间的关系。 第十二章：方差分析（ANOVA）：比较多组均值 当您需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析是理想的选择。本章将介绍单因素方差分析的原理和应用，帮助您理解如何将数据的总变异分解为组间变异和组内变异，从而判断不同处理或分组对结果的影响。 第十三章：非参数检验：无畏分布假设 有时，我们无法满足参数检验对数据分布的要求。本章将介绍一些常用的非参数检验方法，如秩和检验、符号检验等。这些方法不依赖于特定的概率分布假设，因此具有更广泛的适用性。 第十四章：相关分析：度量线性关联强度 在分析变量关系时，相关分析是另一个重要的工具。本章将介绍皮尔逊相关系数，它用于衡量两个定性变量之间线性关联的强度和方向。您将理解相关系数的取值范围及其含义，并学会区分相关性与因果性。 第十五章：统计软件入门：让计算更便捷 尽管本书侧重于统计原理的理解，但我们也认识到在实际应用中，借助统计软件可以大大提高效率。本章将简要介绍一款流行的统计软件（例如，R语言或Python的统计库），演示如何使用该软件进行数据导入、描述性统计分析、绘图以及进行简单的推断。这将帮助您将理论知识转化为实践技能。 结语 《统计学基础：从数据到洞察》是一本充满实践导向的指南，旨在赋予您理解和运用统计学的能力。本书的每一个章节都经过精心设计，力求让统计学变得平易近人，让复杂的概念变得清晰易懂。我们鼓励您在阅读过程中积极思考，尝试运用书中的方法分析您身边的数据，无论是个人消费记录，还是工作中的项目数据，亦或是社交媒体上的热门话题。统计学并非遥不可及的象牙塔，而是您通往更清晰、更理性认识世界的强大工具。希望本书能够成为您开启统计学之旅的美好开端，助您在数据驱动的时代，洞察先机，做出更优决策。

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