体育测量与评价 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:358

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出版时间:2010-7

价格:28.80元

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isbn号码:9787040297010

丛书系列:

图书标签:

• 体育测量
• 体育评价
• 运动训练
• 运动生理学
• 生物力学
• 统计学
• 数据分析
• 运动康复
• 健康评估
• 体能测试

好的，这是一本名为《高级应用统计学与数据可视化》的图书简介，它旨在为读者提供一个深入理解和应用现代统计学原理、掌握复杂数据分析工具以及将分析结果清晰有效传达的全面指南。 --- 《高级应用统计学与数据可视化》图书简介 内容定位： 本书是为希望从基础统计概念迈向高阶实战应用，尤其是在处理非正态、高维度数据，并精通数据叙事（Data Storytelling）的专业人士、研究人员及高年级本科生/研究生量身打造的进阶参考书。 目标读者： 具备基础统计学知识（如假设检验、回归分析基础），希望在数据科学、商业分析、市场研究、社会科学和工程领域提升数据处理和决策能力的读者。 --- 第一部分：深入理解复杂数据结构（第1章 – 第4章） 本部分着重于拓宽读者对数据分布和模型假设的理解，为高级建模打下坚实的理论基础。 第1章：超越正态性：非参数统计与稳健方法 在现实世界中，许多数据集并不服从严格的正态分布，且容易受到异常值的影响。本章首先回顾了参数检验的局限性，然后详细介绍了主要的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H 检验及其对应的方差分析（ANOVA）替代方案。 随后，重点探讨了稳健回归（Robust Regression）技术，包括M估计、LTS（Least Trimmed Squares）等，讲解如何构建在存在多重共线性或异常值时依然能提供可靠参数估计的模型。本章通过实际案例演示了何时以及如何选择最适合非正态或存在污染数据的统计工具。 第2章：广义线性模型（GLMs）的精深应用 广义线性模型（GLMs）是处理二元、计数或比例数据的核心工具。本章将GLMs的应用提升到新的深度，不仅仅局限于标准的逻辑回归和泊松回归。 二元/多元结果建模： 深入探讨了Probit模型、Logit模型的系数解释（优势比与风险比的细微差别），以及多类别逻辑回归（如序数Logit与名义Logit）。 计数数据高级模型： 详细讲解了泊松模型的局限性（如过度分散问题），并引入了负二项分布模型（Negative Binomial）作为首选替代方案，解析其分散参数的估计与解读。同时，还会涉及零膨胀模型（Zero-Inflated Models, ZINB/ZIP）的构建逻辑。 模型诊断与选择： 侧重于GLMs特有的诊断工具，如偏差残差分析、离群点检测，以及AIC/BIC在GLMs中的应用准则。 第3章：时间序列基础与平稳性分析 时间序列数据的分析要求严格处理数据的自相关性。本章为后续更复杂的动态模型建立框架。内容涵盖： 时间序列数据的特征化： 趋势、季节性、周期性和随机波动的分解方法。 平稳性检验： 详述了单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller, ADF检验和KPSS检验）的操作流程和结果判读。 自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）： 深入解释这些工具如何指导模型的识别过程。 ARIMA族模型初探： 介绍自回归（AR）、移动平均（MA）和差分（I）的组合原理，为构建初步预测模型奠定基础。 第4章：方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）的高级扩展 本章将ANOVA/ANCOVA从单因素扩展到多因素、重复测量和混合效应模型。 多因素与交互作用： 详细分析如何解释复杂的二阶、三阶交互作用项，以及如何通过事后检验（Post-hoc tests）精确定位差异来源。 重复测量设计（Repeated Measures）： 探讨处理组内相关性（如Mauchly球形检验）的问题，引入混合效应模型（Mixed-Effects Models）作为处理非独立数据的强大工具。 ANCOVA的陷阱： 讨论协变量选择的原则、假设（如协变量与处理间无交互作用）的检验，以及如何使用ANCOVA来提高统计功效。 --- 第二部分：现代数据分析与建模（第5章 – 第7章） 此部分聚焦于处理多变量、高维度数据和因果推断的现代技术。 第5章：多元数据分析与降维技术 当数据维度增加时，传统分析方法效率降低且解释难度增大。本章提供处理高维数据的实用策略。 主成分分析（PCA）的深化理解： 不仅介绍其计算步骤，更侧重于主成分的方差解释、碎石图的合理解读，以及如何选择最合适的主成分数量，避免信息损失过多。 因子分析（Factor Analysis）： 区分因子分析与PCA，探讨探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的应用场景，以及如何旋转因子载荷矩阵以增强可解释性。 判别分析（Discriminant Analysis）： 作为分类工具，分析如何构建判别函数来最大化组间差异，并在分类准确性上进行评估。 第6章：回归建模的正则化与模型选择 本章专门针对“多重共线性”和“过度拟合”问题，引入现代的正则化技术。 岭回归（Ridge Regression）： 解释L2范数惩罚如何稳定系数估计，尤其是在自变量高度相关时。 Lasso回归： 介绍L1范数惩罚在变量选择中的作用，展示Lasso如何自动将不重要变量的系数压缩至零，实现模型稀疏化。 Elastic Net： 结合岭回归和Lasso的优点，提供一个更灵活的正则化框架。 模型选择的严谨性： 深入探讨交叉验证（Cross-Validation，包括k折、留一法）在评估模型泛化能力中的关键作用。 第7章：因果推断与倾向性评分匹配（PSM） 在观察性研究中，确定真实因果效应是核心挑战。本章将统计工具与因果推理框架相结合。 潜在结果框架（Rubin Causal Model）： 建立理解因果效应的理论基础。 倾向性评分（Propensity Score）： 详细介绍如何计算、评估和解释倾向性得分。 匹配技术实践： 详述最近邻匹配、卡尺匹配、核匹配等方法，并强调如何进行平衡性检验（Balance Check）以确保匹配的有效性。 匹配模型的敏感性分析： 探讨如何评估未观察到的混杂因素对因果效应估计的潜在影响。 --- 第三部分：数据叙事与高效可视化（第8章 – 第10章） 统计分析的价值最终体现在有效的沟通上。本部分强调将复杂的分析结果转化为直观、可操作的洞察。 第8章：高级数据可视化的设计原则 本章超越了基础的柱状图和折线图，专注于信息密度高且易于理解的可视化设计。 视觉编码理论： 探讨颜色、形状、大小等视觉变量在传达信息时的认知效率，以及如何避免“误导性图表”。 特定数据类型的最佳图表： 针对分布（如箱线图、小提琴图）、关系（如散点图矩阵、热力图）、层次结构（如树状图、旭日图）和地理空间数据的专业可视化选择。 互动性与探索性可视化： 介绍如何利用工具创建可交互的图表，使用户能够自主探索数据中的模式。 第9章：可视化工具的应用与定制化 本章将理论与实践结合，聚焦于行业内主流可视化库的高级用法（如Python中的Matplotlib/Seaborn/Plotly或R中的ggplot2的高级定制）。 主题化与品牌化： 学习如何建立一致的图表主题，以满足出版标准或企业视觉规范。 数据叙事流设计： 讲解如何设计一系列图表，引导观众跟随分析师的逻辑路径，逐步揭示关键发现。 注释与强调： 如何在图表中有效使用箭头、标注和参考线，突出统计显著的结果或关键异常点。 第10章：从报告到决策：统计结果的综合呈现 本章总结了从原始数据到最终决策支持的整个流程。 集成统计摘要与可视化： 学习如何在报告中优雅地结合表格（展示精确参数）和图表（展示模式和趋势）。 结果的上下文化： 强调统计结果必须置于业务或研究背景中进行解释，避免纯粹的P值报告。 构建仪表板（Dashboarding）基础概念： 介绍信息架构和KPI的有效布局，确保管理层或最终用户能够快速获取核心洞察。 --- 附录： 包含高级统计概念的数学推导回顾、常用的统计软件操作指南（如R或Python代码片段），以及一份高级统计术语速查表。 本书力求平衡严谨的数学理论与广泛的实际应用案例，帮助读者真正掌握驾驭复杂数据集的能力，并将分析转化为驱动实际行动的清晰洞察。

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