Understandable Statistics, Enhanced Edition (with Enhanced WebAssign 1-Semester Printed Access Card) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Brooks Cole

作者:Charles Henry Brase

出品人:

页数:705

译者:

出版时间:2009-04-17

价格:USD 184.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439047798

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Research Methods
• Mathematics
• Higher Education
• Textbook
• College
• Science
• Learning

统计学的清晰视野：构建坚实的概率与推断基础 一本深入浅出、强调实际应用的统计学教材 本书旨在为初次接触统计学或希望巩固基础知识的学生提供一个清晰、直观的学习路径。我们坚信，即便是看似复杂的统计概念，也能通过恰当的解释和引人入胜的例子变得易于理解。本书的焦点在于培养读者的统计学思维，使其不仅能机械地应用公式，更能批判性地解释和评估数据背后的含义。 核心理念：从概念到实践 不同于充斥着繁冗数学推导的传统教材，本书将重点放在统计学的核心概念和实际应用上。我们致力于揭示统计学如何作为一门强大的工具，帮助我们理解世界的不确定性，并基于证据做出更明智的决策。 内容深度与广度：覆盖基础与现代统计的桥梁 全书结构精心设计，循序渐进，确保学习者能够稳步建立起对统计学的完整认知框架。 第一部分：描述性统计——数据的语言 本部分是理解任何数据分析的基石。我们从介绍数据的类型和变量开始，引导读者学会如何“阅读”数据。 数据可视化： 详细探讨了直方图、箱线图、散点图等关键工具。强调了图形如何揭示数据的分布形态、集中趋势和离散程度，以及如何避免误导性的图表呈现。 集中趋势与变异性度量： 深入讲解均值、中位数、众数，以及标准差、方差、四分位距的含义及其在不同数据分布下的适用性。我们着重阐述了稳健性（Robustness）的概念，解释为什么在存在异常值时，中位数和四分位距可能比均值和标准差更具信息量。 第二部分：概率论基础——量化不确定性 概率是统计推断的逻辑基础。本部分将抽象的概率概念与日常情境紧密结合。 基本概率法则： 详细解释了条件概率、独立性以及贝叶斯定理的基础框架。我们通过大量的实例，如医学诊断测试的准确性评估，来展示条件概率在现实世界中的强大威力。 离散与连续随机变量： 细致区分了二项分布、泊松分布等常见离散模型，并重点讲解了正态分布（高斯分布）的性质及其在自然界和经济学中的普遍性。标准正态分布的Z分数概念将被清晰地界定为连接概率与推断的桥梁。 第三部分：抽样分布与中心极限定理——推断的理论支柱 这是从描述性统计迈向推断统计的关键一步。 抽样理论： 探讨了简单随机抽样、分层抽样等常用方法，并强调了抽样过程对结果有效性的决定性影响。 中心极限定理（CLT）： 本章节投入了大量篇幅，通过直观的模拟和解释，说明CLT为何是统计推断的“魔法”。读者将明白，无论总体分布如何，大样本均值的分布都趋向于正态分布，这为后续的置信区间和假设检验提供了理论保障。 第四部分：统计推断——从样本到总体 推断统计是本书的核心价值所在，它教会读者如何“有根据地猜测”。 置信区间（Confidence Intervals）： 我们不仅仅给出公式，更侧重于解释置信区间的实际含义——即在多次重复抽样中，包含真实总体参数的比例。针对总体均值、总体比例的置信区间构建，都配有清晰的步骤和现实案例分析。 假设检验（Hypothesis Testing）： 采用“五步法”系统性地引导读者完成假设检验过程：提出零假设与备择假设、确定显著性水平（$alpha$）、计算检验统计量、确定P值、做出统计决策并解释其业务或科学含义。 T检验与Z检验： 明确区分何时使用哪种检验，并详细讲解了单样本、双样本（独立与配对）T检验的应用场景。 比例的检验： 覆盖了检验单个或两个总体比例的方法。 第五部分：分析关系——方差分析与回归 本部分拓展了对两个或多个变量间关系的探索能力。 方差分析（ANOVA）： 系统讲解了单因素和双因素ANOVA的原理，着重于F检验背后的逻辑，即比较组间变异与组内变异，用以判断是否存在显著的组间差异。 简单线性回归： 深入探讨了最小二乘法（Least Squares Method）的几何意义，如何解释回归系数（截距和斜率），以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。同时，回归的诊断性分析，如残差图的解读，被强调为检验模型假设的关键步骤。 学习特色与教学方法 本书采用一种高度以学生为中心的教学方法： 1. “理解先于计算”的原则： 每个新概念的引入都伴随着一个真实世界的问题或情境，激发读者的学习兴趣，随后才引入必要的数学框架。 2. 丰富的应用案例库： 案例取材于生物学、社会科学、商业管理和工程学等多个领域，确保知识点的普适性和相关性。案例分析不仅展示了如何计算，更关键的是如何解释结果。 3. 强调技术工具的应用（概念性）： 尽管本书侧重于基础理论的理解，但我们认识到现代统计工作离不开技术辅助。因此，在关键章节后，我们提供指导，展示如何使用主流统计软件或电子表格工具来执行复杂的计算，从而让学生将精力集中在模型选择和结果解释上，而非繁琐的手动计算。 4. “陷阱与误区”专栏： 在关键的统计推断部分，设置了专门的讨论区域，指出现实中统计应用最常犯的错误，例如混淆相关性与因果性、错误解读P值、或样本量不足导致的统计功效低下等问题，培养读者的批判性思维。 通过本书的学习，读者将获得一套坚实的统计学基础，能够自信地面对更多高级统计课程的学习，并在未来的学术研究或职业生涯中，利用数据驱动的方法来应对复杂挑战。

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