What is a p-value anyway? 34 Stories to Help You Actually Understand Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson

作者:Andrew J. Vickers

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2009-11-18

价格:GBP 32.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780321629302

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• Statistics
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统计学的奥秘：揭开数据背后的真相 一本通俗易懂、深入浅出的统计学入门指南 在这个数据爆炸的时代，统计学已不再是少数专业人士的“专属术语”，而是渗透到我们日常生活方方面面的强大工具。从医学研究的可靠性到市场营销的决策制定，再到社交媒体趋势的预测，理解统计学的基本概念，能够帮助我们更清晰、更理性地审视世界。然而，对于许多人来说，统计学往往与复杂的公式、晦涩的理论和令人望而生畏的术语联系在一起。 本书旨在打破这种隔阂，以一种全新的、引人入胜的方式，带领读者探索统计学的核心思想。我们相信，学习统计学并非一定要沉浸在枯燥的教科书中，而是可以通过生动的故事、贴近生活的案例和清晰的逻辑推演，将抽象的概念转化为直观的理解。 第一部分：统计思维的基石——从随机性到推断 1. 认识随机性：世界并非总是可预测的 生活充满了不确定性。我们如何量化这种不确定性？本部分将介绍概率论的基础，解释“随机事件”的真正含义。我们将探讨为什么即使是完全相同的条件，结果也可能不同，以及如何利用概率分布来描述这种自然现象。从抛硬币到彩票中奖，我们将揭示随机性背后的规律。 2. 数据的本质：描述性统计的艺术 在分析任何数据集之前，我们必须学会“看”数据。本章将详细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）。我们不会停留在公式的罗列，而是深入探讨每种度量方式的适用场景和局限性。例如，为什么在收入分布偏斜时，中位数比平均数更能代表“典型值”？我们将通过真实的财富分配图表来解答这些问题。 3. 抽样的力量：如何从部分了解整体 进行大规模普查往往是不切实际的。因此，统计学依赖于抽样。本部分将系统介绍不同的抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样），并强调“抽样偏差”的危害。我们将通过一个虚拟的政治民意调查案例，展示一个设计拙劣的抽样方案如何导致完全错误的结论，从而凸显代表性的重要性。 4. 中心极限定理的魔力：统计推断的桥梁 中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）被誉为统计学的“皇冠上的宝石”。我们将用直观的方式解释，无论原始数据分布如何，只要样本量足够大，样本均值的分布就会趋向于正态分布。这个看似抽象的定理，正是我们能够对总体进行可靠推断的基础。我们将使用模拟实验来“亲眼看到”CLT是如何运作的。 第二部分：假设检验的逻辑——科学探究的核心流程 5. 提出问题：从“事实”到“假设” 统计学的核心价值在于帮助我们验证观点和解决实际问题。本部分将引导读者构建严谨的统计假设。我们将区分“零假设”（Null Hypothesis，$H_0$）和“备择假设”（Alternative Hypothesis，$H_a$），并阐述它们在科学探究中的对立关系。理解这两者的设定，是进行任何严肃统计分析的第一步。 6. 犯错的代价：第一类与第二类错误 在任何基于样本的推断中，犯错都是不可避免的。我们将详细剖析统计决策中的两种主要错误：拒绝了真实的零假设（第一类错误，或称“假阳性”）和接受了错误的零假设（第二类错误，或称“假阴性”）。我们还会引入“功效”（Power）的概念，解释如何设计实验来最小化犯错的风险，这对于药物试验和质量控制至关重要。 7. 检验的构建：选择合适的工具 统计检验的选择取决于数据的类型和研究问题的性质。本部分将分类介绍常用的参数检验和非参数检验： 均值比较： 深入探讨 t 检验（单样本、独立样本、配对样本）的应用场景，以及何时应该转向 ANOVA（方差分析）来比较三个或更多组别的差异。 比例比较： 如何使用 Z 检验或卡方检验来分析分类数据，例如比较不同广告对购买意愿的影响百分比。 8. 效应量与实用意义：超越统计显著性 统计显著性（Statistical Significance）告诉我们结果是否“不太可能是偶然发生的”，但它并未告诉我们结果的“大小”或“重要性”。我们将强调效应量（Effect Size）的计算和解释，如 Cohen's d 或相对风险（Relative Risk），论证一个微小且无实际影响的差异，即使在统计学上显著，也可能在现实世界中毫无价值。 第三部分：关系与预测——探索变量间的联系 9. 变量间的联系：相关性不等于因果性 相关分析是探索变量间线性关系的标准方法。我们将讲解皮尔逊相关系数的计算和解释，并着重强调统计学中最常被误解的原则之一：相关性并不意味着因果性。我们将使用经典的“冰淇淋销量与溺水人数”案例，揭示“混杂变量”（Confounding Variables）在误导我们判断中的作用。 10. 建立模型：线性回归的入门 当我们需要量化一个变量如何影响另一个变量时，回归分析便是我们的首选工具。本章将从简单线性回归（Simple Linear Regression）开始，解释斜率、截距的含义，以及如何解释回归方程。我们将讨论如何评估模型的拟合优度（$R^2$），并解释残差分析在模型诊断中的关键作用。 11. 走进多元世界：多重共线性与模型选择 现实世界的问题很少由单一因素决定。多元线性回归允许我们同时控制多个预测变量。在这里，我们将面对更复杂的挑战，如多重共线性（Multicollinearity）对模型稳定性的影响，以及如何运用逐步回归或信息准则（如 AIC, BIC）来构建最简洁、最有效的预测模型。 第四部分：超越正态分布——现代统计学的应用 12. 非正态数据的处理：当数据不听话时 并非所有数据都服从漂亮的钟形曲线。本部分将探讨处理偏态、包含异常值或本质上是计数数据的策略。我们将重新审视卡方检验、泊松回归（用于计数数据）以及对数转换等常用技术，确保读者能够根据数据的实际形态选择正确的统计工具。 13. 贝叶斯思维：将先验知识融入分析 与传统的频率学派统计学不同，贝叶斯统计学允许我们用“已知的经验”或“预先的信念”来修正基于新数据的推断。我们将用一个简单的医学诊断案例，对比频率学派和贝叶斯学派在解释概率时的根本区别，展示贝叶斯方法如何提供更具情境化的洞察力。 14. 统计的伦理与误用 统计学是一把双刃剑。本章旨在培养读者的批判性统计素养。我们将剖析新闻报道、广告宣传和学术论文中常见的统计“陷阱”，例如数据挖掘导致的假阳性泛滥、P 值操纵（P-Hacking），以及如何有意识地设计报告，以避免误导听众。 总结：成为数据时代的理性思考者 通过对这些核心概念的深入浅出探讨，本书旨在培养读者一种“统计直觉”——一种能够识别数据中的模式、评估证据的强度并质疑表面结论的批判性思维。学习统计学，就是学习如何更诚实、更严谨地与世界互动。掌握了这些工具，你将不再是数据的被动接受者，而是能够主动探究真相的理性分析师。

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好書啊好書啊，安德魯！

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a interesting stat book

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很有趣

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为准备techinical interview读的—怎么把统计概念讲给business people。太有意思了！

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