A Casebook for a First Course in Statistics and Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Samprit Chatterjee

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:1995-1-12

价格:$ 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780471110309

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Data Analysis
• Probability
• Regression
• Hypothesis Testing
• Case Studies
• Education
• Textbook
• Research
• Quantitative Methods

《统计学与数据分析导论：案例精选与实践指南》 图书简介 本书旨在为初次接触统计学和数据分析的学生提供一个既严谨又富有实践性的学习平台。我们深知，理论知识的掌握必须通过具体的应用场景来深化理解。因此，本书摒弃了传统教材中过于抽象和冗长的理论推导，转而聚焦于精选的真实世界案例，引导读者在解决实际问题的过程中自然习得统计思维和数据处理技能。 本书的结构设计充分考虑了初学者的认知特点，力求在概念的引入、方法的阐述和案例的剖析之间构建起坚实的桥梁。我们相信，统计学并非一套冰冷的公式集，而是理解不确定性、揭示数据背后故事的强大工具。 第一部分：统计学基础与数据思维的建立 本部分将奠定坚实的统计学基础，重点培养读者的“数据素养”——即如何批判性地看待数据、识别数据中的潜在偏差，并提出恰当的统计问题。 第一章：数据的本质与描述性统计 我们将从最基础的变量类型、测量尺度（定性与定量）入手，详细阐述数据的收集、清洗和预处理的重要性。随后，深入介绍描述性统计的核心工具：集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）。案例将聚焦于市场调研数据和小型科学实验数据的初步整理与可视化。我们特别强调了直方图、箱线图在揭示数据分布形态中的直观作用。 第二章：概率论基础与随机性 理解随机性是进行推断性统计的前提。本章不会陷入复杂的数学证明，而是侧重于直观理解概率的基本规则、条件概率以及独立性概念。我们将通过经典的赌博问题、疾病检测中的假阳性/假阴性分析，以及贝叶斯定理在日常决策中的应用（如垃圾邮件过滤），展示概率论的实用价值。离散型与连续型随机变量的介绍，将以二项分布和正态分布为例，强调它们在建模现实世界现象中的关键地位。 第三章：抽样、抽样分布与统计推断的逻辑 统计推断的核心在于如何从样本推断总体。本章详细解释了不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样等）的优缺点，并重点讲解了中心极限定理的强大威力。我们将通过模拟实验来直观展示样本均值的抽样分布如何趋向于正态分布，即使原始总体并非正态分布。这是理解置信区间和假设检验逻辑的基石。 第二部分：核心推断方法与模型构建 在掌握了基础概念后，本部分将转向统计推断的两大支柱：估计和检验。所有概念都将通过具体的、可复现的案例进行讲解。 第四章：区间估计与置信区间 本章详细剖析了如何使用样本信息来估计总体的参数，如总体均值和比例。我们将区分大样本与小样本（t分布的应用），并强调置信水平的真正含义——它关乎我们抽取样本过程的可靠性，而非对特定区间内含有真实参数的概率断言。案例涵盖了制造业质量控制中对平均寿命的估计，以及民意调查中对支持率的区间估计。 第五章：假设检验的原理与实践 假设检验是统计推断中最常用也最容易被误解的部分。我们系统地讲解了零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的建立、P值的解释、第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的权衡，以及统计功效（Power）的重要性。本书提供了一套标准的检验流程，并用实际案例指导读者选择恰当的检验方法，包括单样本、双样本均值检验和比例检验。 第六章：方差分析（ANOVA）：比较多个组别的利器 当我们需要比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异时，ANOVA成为首选工具。本章深入浅出地解释了F统计量的构建逻辑——组间变异与组内变异的比率。我们将通过分析不同教学方法对学生成绩的影响、不同肥料对作物产量的影响等案例，展示单因素方差分析的完整过程，并探讨事后检验（Post-hoc tests）的必要性。 第三部分：关联性分析与线性回归 本部分将主题从比较转向关联，重点介绍如何量化两个或多个变量之间的关系，并利用这些关系进行预测。 第七章：相关性分析：量化关系强度 皮尔逊相关系数 ($r$) 不仅仅是一个数字，它代表了一种线性关系的强度和方向。本章强调了相关性不等于因果性的重要原则。我们将通过生活中的常见数据（如身高与体重、广告投入与销售额）来计算和解释相关系数，并介绍非参数相关方法（如斯皮尔曼等级相关）以应对非正态或有序数据。 第八章：简单线性回归：构建预测模型 回归分析是统计建模的核心。本章从散点图的拟合开始，介绍最小二乘法（OLS）的基本思想——找到最佳拟合直线。我们会详细讲解回归系数的解释、决定系数 ($R^2$) 的含义，以及如何对模型的显著性进行t检验和F检验。案例将集中于使用一个自变量预测一个因变量的场景。 第九章：多元线性回归：控制混淆变量 现实世界的问题往往涉及多个影响因素。本章扩展到多元回归模型，解释了如何通过纳入多个预测变量来更精确地估计特定变量的独立效应，即“控制其他因素不变”。我们将讨论多重共线性、虚拟变量（Dummy Variables）的使用，以及如何通过残差分析来诊断模型假设是否被满足。这部分内容对社会科学、经济学和商业分析至关重要。 第十部：非参数方法与高级主题展望 认识到并非所有数据都完美服从正态分布或具有连续尺度，本章介绍了在特定情况下使用的非参数检验（如卡方检验、曼-惠特尼U检验），它们是强大且灵活的替代方案。最后，本书对更高级的主题，如时间序列分析、逻辑回归和机器学习的基础概念进行了概述，为读者后续深入学习指明了方向。 本书的特点： 1. 案例驱动教学： 每个核心概念都伴随一个结构化的案例研究，从问题提出、数据准备、方法选择到结果解读，完整演示统计分析的全过程。 2. 软件应用导向： 尽管本书侧重于统计思想的理解，但我们提供了在主流统计软件（如R或Python中的Pandas/Statsmodels库）环境中执行分析的清晰指导步骤，确保知识的可操作性。 3. 强调批判性思维： 书中大量穿插“陷阱与误区”部分，专门讨论P值滥用、过度拟合、因果推断的挑战等常见错误，培养读者对统计结果的审慎态度。 本书适合所有希望系统掌握现代统计学和数据分析基础的理工科、商科、社会科学及医学专业的本科生和研究生。通过本书的学习，读者将有信心自信地运用统计工具来解析复杂数据，并用数据驱动的论证来支持决策。

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