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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:[美] 弗里曼

出品人:

页数:274

译者:吴喜之

出版时间:2010-9

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787111309895

丛书系列:统计学精品译丛

图书标签:

• 统计学
• 统计
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• 数学
• 数据挖掘
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• 概率论
• 回归分析
• 假设检验
• 样本调查
• 模型评估
• 预测模型

《数据之魅：洞悉规律的艺术与科学》 在这个信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围。从消费习惯到气候变化，从疾病传播到金融市场波动，一切皆可量化，一切皆有规律可循。然而，这些冰冷的数据本身并不能直接告诉我们答案，它们更像是未经雕琢的钻石，蕴藏着无限的价值，却需要我们用智慧和工具去发掘。 《数据之魅：洞悉规律的艺术与科学》并非一本艰涩难懂的数学理论汇编，也不是一本充斥着复杂公式的教科书。相反，它是一场关于如何理解和运用数据的深度探索，是一次关于如何从纷繁复杂的现象中提炼出深刻见解的旅程。本书旨在向读者揭示数据背后的故事，教会我们如何借助强大的分析工具，将原始数据转化为富有洞察力的知识，最终做出更明智的决策。 第一部分：数据的灵魂——认识你的数据 在开始任何深入分析之前，至关重要的一步是理解你所面对的数据。本书的开篇将带领读者走进数据世界，从最基础的概念入手。我们将探讨数据的类型，区分定性数据与定量数据，理解离散变量与连续变量的区别，并学习如何识别和处理数据的不同层次。 数据的源头与收集： 数据并非凭空出现，它们来自各种各样的渠道。我们将审视数据是如何被收集的，了解不同数据收集方法的优劣，以及潜在的偏差。无论是市场调研问卷、传感器记录、还是社交媒体互动，理解数据的来源是保证分析可靠性的基石。 数据的清洗与预处理： 现实世界的数据往往不完美，充满了缺失值、异常值、甚至是错误。本书将详尽介绍数据清洗的策略和技术，教会读者如何有效地识别和处理这些“脏数据”，从而为后续的分析打下坚实的基础。我们会讨论插补缺失值的方法，识别和处理异常值的技巧，以及数据转换的必要性，确保数据的质量与一致性。 数据的探索性分析（EDA）： 在正式建模之前，进行探索性数据分析是必不可少的环节。本书将引导读者运用可视化技术，如直方图、散点图、箱线图等，直观地理解数据的分布特征、变量之间的关系以及潜在的模式。我们将学习如何通过可视化发现隐藏的趋势，识别变量之间的相关性，并为后续的模型选择提供初步的线索。 第二部分：规律的密码——揭示数据背后的奥秘 一旦数据准备就绪，我们就可以开始解密其中蕴含的规律。本书的这一部分将是核心，它将深入探讨各种揭示数据规律的分析方法。我们将超越简单的描述性统计，进入推断性统计的领域，理解如何从样本推断总体。 描述性统计： 我们将重温描述性统计的核心概念，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。然而，本书将更侧重于如何运用这些统计量来概括数据的核心特征，并理解它们在不同场景下的意义。 概率论基础： 理解概率是理解统计推断的关键。我们将温和地介绍概率的基本概念，包括事件、概率分布，以及一些重要的概率分布模型，如正态分布、二项分布等。这些概念将为理解统计推断的原理提供必要的理论支撑。 统计推断： 这是本书的重头戏。我们将学习如何通过样本数据来推断关于总体的信息。 参数估计： 如何根据样本数据估计总体的未知参数，例如均值和比例，我们将探讨点估计和区间估计的方法。 假设检验： 如何利用样本数据来检验关于总体的某种假设。我们将详细讲解假设检验的基本步骤，包括建立零假设和备择假设，选择检验统计量，计算P值，并最终做出决策。我们将介绍各种常见的假设检验，如t检验、卡方检验、F检验等，并解释它们的应用场景。 回归分析： 探究变量之间的关系是数据分析的常见目标。我们将从简单的线性回归入手，学习如何建立模型来预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。本书将深入探讨多元线性回归，理解如何同时考虑多个自变量对因变量的影响。我们还将讨论回归模型的评估指标，如R方、残差分析，以及如何解释回归系数的含义。 分类与聚类： 除了预测连续变量，我们还常常需要将数据进行分类或分组。 分类： 我们将介绍一些基本的分类算法，如逻辑回归、支持向量机（SVM）等，它们能够帮助我们根据已知特征将数据划分到不同的类别中。 聚类： 聚类分析则是在没有预设类别的情况下，根据数据的相似性将数据分成若干个群组。我们将探讨K-means等常用的聚类算法，并理解如何评估聚类结果的质量。 第三部分：数据的应用——将洞察转化为行动 数据分析的最终目的在于应用。本书的最后一章将聚焦于如何将从数据中获得的洞察转化为实际的行动，从而解决现实世界中的问题。 决策支持： 我们将探讨如何利用统计分析的结果来支持各种商业、科学和政策决策。例如，如何通过市场调研数据来优化营销策略，如何通过医学实验数据来评估新药的效果，以及如何通过环境监测数据来制定环境保护政策。 风险评估与管理： 在金融、保险、工程等领域，风险评估至关重要。本书将展示如何运用统计模型来量化和管理风险，例如信用风险评估、欺诈检测、以及项目延期风险预测。 趋势预测与模式识别： 识别数据中的长期趋势和短期模式，有助于我们更好地规划未来。我们将讨论时间序列分析的基本概念，学习如何预测未来的数值，以及如何捕捉数据中的季节性、周期性等变化。 实验设计与评估： 在科学研究和产品开发中，严谨的实验设计是获得可靠结论的关键。本书将介绍一些基本的实验设计原则，以及如何运用统计方法来分析实验结果，评估干预措施的效果。 数据驱动的创新： 最终，我们希望通过《数据之魅》激发读者运用数据进行创新的能力。从发掘新的商业机会到解决复杂的社会问题，数据的力量是无穷的。本书将鼓励读者以开放的心态拥抱数据，用科学的方法去探索，用敏锐的洞察去发现，用严谨的逻辑去验证，最终实现数据驱动的智慧与创新。 《数据之魅：洞悉规律的艺术与科学》旨在成为一本既实用又富有启发性的读物。无论您是刚刚接触数据分析的学生，还是希望深化理论知识的从业者，抑或是对数据背后隐藏的规律充满好奇的探索者，本书都将为您提供一条清晰的学习路径。我们将用通俗易懂的语言，结合丰富的实例，带领您一步步走进数据分析的世界，领略数据之魅，掌握洞悉规律的艺术与科学，最终成为一个更加明智、更加有力的决策者。

评分☆☆☆☆☆

读这本书是一种完完全全的享受。自从伯克利加利福尼亚大学统计系郁彬教授在2008年向我推荐这本书之后，我一开始期望的是一本数学味很强的标准回归分析教材。后来，完全出乎意外，这本书竟然是我多年来企图寻找却又不可得的涉及回归分析甚至统计领域核心问题的一本以不寻常的清...  

评分☆☆☆☆☆

《统计模型》是一本出自大牛之手的书，翻译者也很牛，但是这并不是适合我的一本书。我需要的是一本真正如这本书的书名那样介绍常用统计模型前因后果和应用的书，而很显然，这本书的书名是有误导性的，它介绍的重点是回归模型中的一些假设以及可能带来的问题，对最大似然的介绍...

评分☆☆☆☆☆

《统计模型》是一本出自大牛之手的书，翻译者也很牛，但是这并不是适合我的一本书。我需要的是一本真正如这本书的书名那样介绍常用统计模型前因后果和应用的书，而很显然，这本书的书名是有误导性的，它介绍的重点是回归模型中的一些假设以及可能带来的问题，对最大似然的介绍...

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

《统计模型》是一本出自大牛之手的书，翻译者也很牛，但是这并不是适合我的一本书。我需要的是一本真正如这本书的书名那样介绍常用统计模型前因后果和应用的书，而很显然，这本书的书名是有误导性的，它介绍的重点是回归模型中的一些假设以及可能带来的问题，对最大似然的介绍...

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真的非常吸引人，封面采用了一种深沉的墨绿色，配上烫金的标题“统计模型”，显得既专业又不失典雅。拿到手里沉甸甸的，纸张的质感也很好，阅读体验一流。不过，我一开始翻阅时，发现它的目录编排似乎更侧重于理论推导而非实际应用案例的引入。对于初学者来说，可能需要更具引导性的前言或者导读，来帮助我们建立一个清晰的学习路径。书中对各种经典模型的数学基础阐述得非常扎实，每一个公式的推导都详尽无遗，这对于希望深入理解模型底层逻辑的研究人员无疑是巨大的福音。然而，在讲解到某些高级的正则化方法时，作者似乎假设读者已经非常熟悉相关的优化算法，导致我在理解这些部分时，不得不频繁地查阅其他关于优化理论的辅助材料。如果能在相关章节后附带一个简短的算法回顾，或者提供一些代码片段作为直观辅助，相信会让这本书的实用性更上一层楼。总体而言，这是一本为深度学习者准备的、具有极高学术价值的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏非常像一位经验极其丰富的教授在课堂上循循善诱，但有时候又显得过于学术化和冗长。它的结构安排是模块化的，每个章节都可以相对独立地深入研究某个特定的模型族群。我花了大量时间攻克了关于时间序列分析的那几章，作者对ARIMA模型的平稳性检验和季节性分解的处理非常到位，引入了大量的历史经济数据案例进行演示，这使得原本抽象的概念变得具体可感。然而，这本书对于如何将统计模型应用到实际的软件环境中着墨不多。例如，虽然详细解释了泊松回归的原理，但对于如何高效地在Python或R中处理大规模稀疏数据并进行快速拟合的性能优化策略，提及得不够深入。我希望看到更多关于计算复杂度和实际部署方面的讨论，毕竟在工业界，“能跑”和“跑得快、跑得稳”是两个概念。这本书更偏向于构建理论大厦，而对于如何将这些砖块应用到建筑工地上，指导性略显不足。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的目的是想找一本能够系统梳理统计推断基础的权威著作，从这个角度来看，这本书基本圆满了我的期待。它对大样本理论、中心极限定理的各种变体以及假设检验的功效分析做了非常严谨的论述，这为我后续学习更前沿的非参数统计打下了坚实的地基。书中对因果推断的早期思想也有所涉猎，虽然篇幅不长，但为读者指明了超越传统回归范式的方向。不过，我必须指出，这本书的修订频率似乎不高。我在寻找关于高维数据处理（如Lasso或Ridge回归的统计学意义和有效性区间）的最新进展时，发现书中对这些工具的介绍还停留在早期阶段，缺乏对近年来这些方法在数据量远大于变量数（$N gg P$）或变量数大于样本数（$P > N$）情境下表现的深入分析和比较。对于一本旨在成为“模型圣经”的著作来说，保持对计算统计前沿的及时跟进至关重要。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一位资深数据科学家的推荐下抱着极大的期望购买这本书的，毕竟市面上关于统计建模的书籍汗牛充栋，能被专业人士推荐的通常都有其独到之处。这本书的亮点在于其对“模型假设”的批判性探讨。作者没有简单地罗列各种模型（如线性回归、逻辑回归、生存分析等）的公式，而是花了大量的篇幅去剖析每种模型建立的前提条件、潜在的偏倚来源以及在现实世界数据中这些假设是如何被轻易打破的。这种“反思性”的写作风格非常棒，它迫使读者跳出“套用模型”的思维定式，转而思考“为什么选择这个模型”以及“这个模型在当前情境下是否真的适用”。我特别喜欢其中关于模型诊断那一章，它不仅仅停留在R方或P值的讨论上，而是深入到了残差结构、异方差性以及多重共线性对推断有效性的影响等更细微的层面。美中不足的是，书中对于现代机器学习方法如梯度提升树或深度学习的统计学基础讨论相对较少，这让它在面对当前业界主流技术时，略显保守和滞后。

评分☆☆☆☆☆

与其他侧重于数学公式推导的统计学著作相比，这本书的语言风格显得异常的鲜活和富有洞察力。作者似乎非常擅长用日常的语言来解释复杂的统计直觉，而不是仅仅依赖复杂的希腊字母和矩阵运算。我最欣赏的是其在引入贝叶斯方法时的处理方式。很多教材会把贝叶斯方法包装得高深莫测，但在这里，它被清晰地阐述为一种对不确定性的系统化管理和信息迭代的过程。特别是关于先验信息选择的讨论，作者没有给出标准答案，而是引导读者权衡不同先验的主观性和客观性影响，这种开放性的讨论极大地拓宽了我的视野。唯一的遗憾是，这本书的图表制作水平略显陈旧，许多图示看起来像是从早期的学术期刊中直接引用过来的，分辨率不高，配色也比较单调，这在一定程度上削弱了其对年轻一代读者的吸引力。在如今这个视觉化主导的时代，一本优秀的教材理应有更精致的视觉呈现。

评分☆☆☆☆☆

这本书是佛里曼的经典，由吴喜之教授翻译。佛里曼的这本书，再版多次，内容日益丰富。系统介绍了统计模型的构建过程，而且拥有非常详实的实例。利用统计模型建模时，往往会因为实际数据的各种问题而使得模型并不理想，有时候甚至用错模型，阅读本书，可以让你加深对于模型应用的认知和理解，理论性的东西有，但是深入浅出，非常好读的一本书。

评分☆☆☆☆☆

这本书是佛里曼的经典，由吴喜之教授翻译。佛里曼的这本书，再版多次，内容日益丰富。系统介绍了统计模型的构建过程，而且拥有非常详实的实例。利用统计模型建模时，往往会因为实际数据的各种问题而使得模型并不理想，有时候甚至用错模型，阅读本书，可以让你加深对于模型应用的认知和理解，理论性的东西有，但是深入浅出，非常好读的一本书。

评分☆☆☆☆☆

讲了一些常见错误批判，但都很浅，不如去看更技术化的书，而不是读这种泛泛而谈。当然作者本人的定位可能是写给社会科学应用者看的，但仍感觉并不系统和友好。另外没有想到吴喜之的翻译差到如此令人发指的地步。

评分☆☆☆☆☆

吴喜之老师正在讲建模的各种常见错误，很多大牛的论文也不例外，汗流满面啊

评分☆☆☆☆☆

:O212/5066