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出版者:东北财经大学出版社

作者:詹姆斯·H.斯托克

出品人:

页数:444

译者:王庆石

出版时间:2005-1

价格:56.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810843812

丛书系列:

图书标签:

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《统计的艺术：从数据到洞察的旅程》 一、 本书缘起与核心关怀 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，其背后蕴藏着无穷的价值。然而，如何从海量、纷繁复杂的数据中提炼出有意义的规律，如何将粗糙的数字转化为清晰的洞察，如何构建严谨的逻辑来支撑我们的决策和判断，已成为一项至关重要的技能。 《统计的艺术》正是应运而生，旨在为读者提供一套系统性的方法论，引导大家踏上一段从数据到洞察的探索之旅。本书并非堆砌繁复的公式或晦涩的理论，而是聚焦于统计思维的核心，探讨如何运用统计学这一强大的工具，去理解世界、解决问题、做出更明智的选择。 我们深知，许多人在面对数据时常常感到无从下手，或是被统计学理论的抽象性所困扰。本书的核心关怀在于打破这种隔阂，让统计学回归其实用性与智慧性。我们相信，统计学不仅仅是数学的分支，更是一种思维方式，一种严谨的分析态度，一种将模糊现象量化的能力。它帮助我们认识随机性，量化不确定性，并在信息不完全的情况下做出最佳的推断。 本书的目标读者广泛，无论是对数据分析充满好奇的初学者，希望系统性梳理统计学知识的在校学生，还是在工作中需要处理和解读数据的专业人士，都能从中获益。我们希望通过本书，让读者掌握识别数据中的陷阱、理解模型的假设、评估结果的可靠性，从而在信息洪流中保持清醒的头脑，做出基于证据的判断。 二、 全景式内容架构：从基础到应用 本书的编写力求结构清晰，逻辑递进，循序渐进地引导读者深入理解统计学的精髓。我们将其内容划分为三个核心部分：数据理解的基石、推断的桥梁、以及模型的构建与应用。 第一部分：数据理解的基石 在信息时代，数据的质量和理解程度直接决定了分析的价值。《统计的艺术》将从最根本的层面出发，带领读者认识数据的本质，掌握描述性统计的强大力量。 第一章：数据的“形”与“神”——认识变量与数据类型。 我们将首先探讨数据的来源，区分定性与定量数据，并深入理解离散与连续变量的差异。了解不同数据类型是后续一切分析的基础，我们将通过生动的案例，帮助读者直观地理解这些概念。 第二章：描绘数据的“轮廓”——描述性统计入门。 这一章将聚焦于如何用简洁的数字和图表来概括数据集的特征。我们会详细介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数），散布程度的衡量（方差、标准差、极差、四分位距），以及理解偏度和峰度的重要性。同时，本书还将强调可视化在数据探索中的关键作用，如直方图、箱线图、散点图等，让数据“说话”。 第三章：数据分布的奥秘——概率与常见分布。 理解数据的分布规律是进行推断的关键。本章将引入概率的基本概念，并详细讲解正态分布、二项分布、泊松分布等在现实世界中常见的概率分布。我们将解释这些分布的特性，以及它们在不同场景下的应用，帮助读者建立对数据随机性的直观认识。 第二部分：推断的桥梁——从样本到总体 描述性统计为我们提供了数据的快照，但真正的力量在于从有限的样本信息推断出更广泛的总体特征。《统计的艺术》将重点讲解推断统计的核心方法。 第四章：抽样的智慧——如何选择代表性的样本。 抽样的质量直接影响推断的准确性。本章将探讨各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）的原理与优劣，以及如何避免抽样偏差，确保样本能够尽可能地反映总体情况。 第五章：点估计与区间估计——对总体参数的“猜测”与“把握”。 在这一章，我们将学习如何利用样本统计量来估计未知的总体参数，如总体均值、总体比例等。本书将重点讲解点估计的性质，以及更具实用性的区间估计，特别是置信区间的构建与解读。读者将学会如何量化对估计结果的不确定性。 第六章：假设检验的逻辑——对“声称”的科学验证。 假设检验是统计学中最常用的推断工具之一。我们将系统地介绍假设检验的基本框架，包括建立原假设与备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、以及解读P值。本书将通过大量实际案例，演示如何对各种声称进行严谨的科学验证，例如检验新药的有效性，或评估市场营销活动的效果。 第三部分：模型的构建与应用——驾驭复杂关系 当我们需要理解多个变量之间的关系，或对未来进行预测时，就离不开统计模型的应用。《统计的艺术》将引导读者掌握构建和解释模型的关键技能。 第七章：相关性与回归——量化变量间的联系。 本章将深入探讨变量之间的相关关系，并介绍线性回归模型。我们将学习如何构建简单的线性回归模型，解读回归系数的含义，以及评估模型的拟合优度。通过散点图和残差分析，读者将学会如何判断线性关系的适用性，并理解相关性不等于因果性这一重要原则。 第八章：多元回归的奥秘——解构多因素影响。 现实世界中，现象往往受到多种因素的共同影响。本章将扩展到多元线性回归，讲解如何同时纳入多个解释变量，并处理变量间的共线性问题。我们将学习如何选择最优的模型，以及如何理解和解释包含多个预测变量的回归模型。 第九章：分类数据的分析——卡方检验与逻辑回归。 并非所有数据都是连续的。本章将介绍如何处理分类变量，包括卡方检验在分析两个分类变量之间关联性上的应用。同时，我们将引入逻辑回归模型，讲解如何预测二分类结果（如是否购买、是否患病），并解释模型的概率输出。 第十章：模型的评估与选择——确保分析的严谨与可靠。 任何模型都只是一种对现实的近似。本章将关注模型的诊断与评估，包括残差分析、多重共线性诊断、异方差性检验等。我们还将介绍模型选择的标准（如AIC、BIC），以及如何避免模型过拟合或欠拟合，确保分析结果的稳健性与可靠性。 第十一章：统计软件的实践——让工具助力分析。 理论学习固然重要，但实际操作是掌握统计技能的关键。《统计的艺术》将穿插介绍如何利用常见的统计软件（如R、Python的统计库）来执行上述分析。本书将提供简洁的代码示例和操作指导，帮助读者将学到的知识转化为实际的分析能力，高效地处理真实世界的数据。 三、 独特视角与写作风格 《统计的艺术》在内容编排和写作风格上力求做到以下几点，以期带给读者耳目一新的感受： 强调“为何”与“如何”，而非“是什么”。 本书不只是罗列概念和公式，更侧重于解释这些方法背后的逻辑和原理，以及它们在解决实际问题中的应用场景。我们关注的是“为什么需要这个方法？”，“如何运用它来获得洞察？”。 以问题为导向，以案例驱动。 每一章的讲解都将围绕读者可能遇到的实际问题展开。我们精心挑选了来自经济、金融、社会学、市场营销、医学等多个领域的真实或改编的案例，通过这些案例来引出统计学概念，展示统计学在现实世界中的强大生命力。 数学推导精炼，直觉解释优先。 对于读者可能感到困难的数学推导，本书会力求精炼，只保留核心部分，并辅以详尽的文字解释和直观的比喻，帮助读者建立对统计概念的直观理解，而非被复杂的公式淹没。 注重批判性思维的培养。 统计学是一门严谨的科学，但也容易被误用或滥用。《统计的艺术》将贯穿始终地强调批判性思维的重要性，引导读者审视数据的局限性、模型的假设，以及分析结果的潜在偏差，从而避免被错误的统计解读所误导。 语言平实易懂，避免学究气。 我们致力于用清晰、流畅、富有启发性的语言来阐述统计学知识，力求让对统计学初学者友好的同时，也能让有一定基础的读者从中获得更深的启发。 四、 结语：开启数据驱动的未来 在这个数据时代，掌握统计学不再是少数专业人士的专属技能，而是每个人理解世界、做出更好决策的必备工具。《统计的艺术：从数据到洞察的旅程》不仅是一本教科书，更是一次思维的启迪，一次技能的赋能。 我们希望通过本书，能够点燃您对数据的好奇心，为您提供驾驭数据的信心，让您能够自信地从纷繁的数据中挖掘出真正的价值，最终成为一名更具洞察力和决断力的数据驱动者。 踏上这场从数据到洞察的旅程吧，统计的艺术，由此开启。

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我必须承认，这本书的深度和广度都超出了我最初的预期。它似乎涵盖了计量经济学领域的方方面面，从最基础的回归分析到前沿的面板数据模型和非参数方法，几乎没有什么遗漏。我特别喜欢作者在处理模型假设和检验部分时的严谨态度。他没有一味地追求复杂，而是非常耐心地拆解了每个模型的内在逻辑和潜在缺陷，并提供了详尽的诊断方法。比如，在讨论异方差和自相关问题时，作者不仅列举了各种修正方法，还深入分析了每种方法背后的经济学含义和统计学基础，这一点对于希望深入研究的读者来说是极其宝贵的。这本书的章节组织结构也体现了极高的专业水准，逻辑链条非常完整，知识点之间的过渡自然流畅，使得整个学习过程虽然充满挑战，但却一直保持着清晰的方向感。

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这本书真是让我大开眼界，它不仅仅是一本教科书，更像是一本深入浅出的入门指南。作者的叙述方式非常引人入胜，尤其是在讲解那些复杂的统计学概念时，他总能用最生活化的例子来打比方，让我这个对数学不太敏感的人也能很快地抓住核心思想。我记得有一章专门讲了时间序列分析，原本以为会枯燥乏味，结果作者用股票市场的波动来贯穿整个章节，从基础的平稳性检验到复杂的ARCH/GARCH模型，每一步都讲解得清晰透彻，让我仿佛置身于实战之中。更让我欣赏的是，它并没有止步于理论，而是非常强调模型在实际问题中的应用，书里的大量案例研究都具有很强的现实意义，让我真切地体会到这门学科的魅力所在。读完之后，感觉自己对经济现象的理解深度提升了一个档次，看待数据和报告的眼光也变得更加专业和批判性了。

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坦白说，这本书的阅读体验更偏向于“精读”而非“泛读”。它的排版和图表设计虽然称不上是市面上最花哨的，但胜在清晰和信息密度高。每一个图表都不是简单的装饰，而是用来支撑论点或阐释复杂关系的有力证据。我尤其欣赏作者在讨论模型设定误差时，那种近乎偏执的审慎态度。他反复提醒读者，任何模型都是对现实的简化，关键在于理解这种简化的代价是什么。例如，对于线性回归的违反，他不仅提供了检验方法，还细致地分析了如果忽视这些问题可能导致的估计偏差的方向和大小。这本书就像一把精密的瑞士军刀，你需要投入足够的时间去学习它的每一种工具的用法，一旦掌握，它能帮你解决许多看似棘手的经济学难题。

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对于一个刚接触这个领域的学生来说，这本书的上手难度确实不低，但一旦度过最初的适应期，你会发现它提供的“内功心法”是多么扎实。它的语言风格偏向于学术的精准和严谨，对于公式和推导过程的呈现毫不含糊，这对于那些希望打下坚实理论基础的读者来说是极大的福音。我印象特别深刻的是，作者在介绍工具变量法（IV）时，花了大量篇幅去阐述内生性问题的根源，这种对“为什么”的追问，远比直接给出公式要重要得多。书中附带的习题设计得非常巧妙，很多题目不是简单的套公式计算，而是需要结合经济学直觉去判断模型的设定是否合理，这极大地锻炼了我的分析思维。总的来说，它更像是一位经验丰富的导师，要求你思考，而不是仅仅告诉你答案。

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这本书最让我感到兴奋的一点是它对“当代计量”的把握非常到位。它没有沉溺于过时的模型和已经被证伪的理论，而是大量引用了近些年的研究成果，比如因果推断方面的内容，介绍得既及时又深入。作者对于识别策略（Identification Strategy）的强调，让我明白了计量经济学的核心价值其实在于如何从观察数据中科学地推导出因果关系，而非仅仅追求拟合优度。比如，在讨论断点回归（RDD）和双重差分（DID）时，作者不仅解释了如何操作，更重要的是阐释了其背后的识别假设和潜在的陷阱。这种前瞻性的视角让这本书的价值得以长期保持，即便在技术飞速发展的今天，它提供的思维框架依然是分析复杂经济问题的利器。

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自从有了中文版，妈妈再也不用担心我的学习！

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最后几章草草扫完——说明阅读绝对不能战线拖得太长。很巧，看到了Newey-West ，也了解了固定效应随机效应等一直困扰我的问题。好的，下一本！

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通俗易懂，生动有趣，适合本科生入门

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