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出版者:科学出版社

作者:罗旭

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-07-01

价格:50.0

装帧:

isbn号码:9787030091390

丛书系列:21世纪科学版化学专著系列

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《数据驱动的科学决策：概率论与数理统计在现代研究中的应用》 在这本严谨而实用的著作中，我们将踏上一段探索科学研究背后强大数学工具的旅程。本书并非一本普通的教科书，而是旨在为那些渴望提升研究严谨性、深化理解分析过程的科研人员、学生以及任何对数据驱动决策感兴趣的读者提供一套完整的思维框架和实践指南。 核心内容概览： 本书将深入浅出地剖析概率论和数理统计学的核心概念，并着重展示它们如何在各个科学领域中发挥至关重要的作用。我们将从最基础的概率概念入手，逐步过渡到复杂的统计模型，确保读者在掌握理论知识的同时，能够灵活运用于实际问题。 概率论的基石： 我们将首先建立坚实的概率论基础。这包括理解事件、概率空间、条件概率以及独立性等基本概念。我们将探讨离散型和连续型随机变量，学习概率质量函数（PMF）和概率密度函数（PDF），并深入研究期望值、方差和标准差等描述随机变量特性的重要工具。此外，读者将掌握大数定律和中心极限定理，理解它们为何是统计推断的基石，能够解释为何大量重复实验会趋向于稳定的结果，以及样本均值如何近似于总体均值。 统计推断的艺术： 掌握了概率论的语言后，我们将进入数理统计的核心领域——统计推断。本书将详细介绍参数估计的概念，包括点估计和区间估计。我们将学习各种点估计方法，如矩估计法和最大似然估计法，并理解它们各自的优缺点。关于区间估计，我们将重点讲解置信区间的构建和解释，理解置信水平的含义，并探讨如何根据样本数据对未知总体参数给出合理范围的估计。 假设检验的逻辑： 假设检验是科学研究中用于评估证据、做出决策的关键方法。本书将系统地介绍假设检验的完整流程，从设定零假设和备择假设，到选择合适的检验统计量，再到计算p值和做出决策。我们将涵盖各种常见的假设检验方法，包括t检验、Z检验、卡方检验和ANOVA（方差分析）等，并针对不同数据类型和研究问题提供详细的应用指导。读者将学会如何批判性地评估假设检验的结果，避免常见的误区。 回归分析的威力： 回归分析是探究变量之间关系、进行预测和理解因果机制的强大工具。本书将从最简单的线性回归模型开始，逐步深入到多元线性回归。我们将详细讲解模型的拟合、诊断以及系数的解释，理解R方、调整R方以及残差分析的重要性。此外，我们还将介绍非线性回归、逻辑回归等更复杂的模型，以应对各种数据特征和研究需求。我们将强调在进行回归分析时，对数据进行预处理、特征工程以及模型选择的重要性。 多变量数据的探索： 随着研究的深入，我们常常需要处理包含多个变量的数据。本书将介绍多变量统计分析的基本方法，包括主成分分析（PCA）和因子分析，用于降维和识别数据中的潜在结构。我们还将探讨聚类分析，用于发现数据中的自然分组，以及判别分析，用于分类和预测。读者将了解如何利用这些技术来揭示数据中隐藏的模式和关系。 实验设计与数据收集： 理论知识固然重要，但科学研究的生命线在于高质量的数据。本书将 devote a significant portion to the principles of experimental design. We will discuss the importance of randomization, replication, and blocking in minimizing bias and maximizing the power of statistical tests. Concepts such as completely randomized designs, randomized block designs, and factorial designs will be explored, providing readers with the tools to plan and execute effective experiments. 现代统计工具与实践： 随着计算能力的飞跃，现代统计学已经与计算紧密结合。本书将鼓励读者积极拥抱这一趋势，介绍如何利用R、Python等主流统计软件进行数据分析。我们将提供实际的代码示例和工作流程，帮助读者将理论知识转化为实际操作。此外，本书还将触及一些更前沿的统计方法，例如贝叶斯统计、时间序列分析和生存分析，为读者进一步探索打下基础。 本书特色： 案例驱动： 本书不拘泥于抽象的数学公式，而是通过大量来自生物学、医学、心理学、社会学、环境科学、工程学等多个学科的真实案例，生动地展示统计学的应用。每个案例都经过精心设计，力求清晰地展示统计方法如何解决实际问题，如何支持研究结论。 注重理解而非死记硬背： 我们力求让读者真正理解每个统计概念背后的逻辑和直觉，而非仅仅记忆公式。通过深入浅出的讲解和恰当的比喻，帮助读者建立起对统计学的深刻洞察。 实践导向： 鼓励读者动手实践，通过对数据集进行分析来巩固所学知识。本书提供的练习题和案例分析，将引导读者在真实的数据环境中磨练统计分析技能。 批判性思维培养： 科学研究的严谨性体现在对数据和结果的批判性评估。本书将强调如何识别统计分析中的潜在偏差、理解统计结果的局限性，并如何对研究结果做出负责任的解释。 目标读者： 本书适合以下人群： 研究生及以上学历的科研人员： 无论是新手还是经验丰富的科研工作者，都能从本书中获得提升研究能力和数据分析技能的宝贵指导。 本科高年级学生： 作为专业课程的补充读物，本书将帮助学生为未来的学术研究和职业生涯打下坚实的基础。 对数据科学和量化研究感兴趣的任何人： 即使您没有深厚的数学背景，只要您愿意学习，本书都将为您打开一扇理解数据、做出明智决策的大门。 通过阅读本书，您将不仅仅是学习一套统计方法，更是培养一种基于数据、严谨求证的科学思维方式。这套思维方式将赋能您在瞬息万变的科研环境中，以更自信、更准确的方式进行探索和创新。

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这本书我早就听说过了，一直想找个时间好好拜读一下。昨天终于有空，捧着这本《化学统计学》就开始啃。说实话，一开始我对统计学在化学领域的应用确实有些模糊的概念，觉得是不是就是些数据处理的小把戏。但当我翻开这本书，尤其是看到它开篇对概率论和数理统计基础的梳理时，我才意识到自己格局小了。作者并没有一开始就抛出那些让人头疼的公式和定理，而是用一种非常清晰、层层递进的方式，将统计学的基本原理与化学实验中的具体场景巧妙地结合起来。例如，在介绍均值、方差、标准差这些基本概念时，书中就立刻给出了化学分析中如何通过测量重复性来评估数据的可靠性，以及这些统计量如何帮助我们理解测量误差的范围。这一点对我触动很大，因为我之前做实验，拿到一堆数据，总是不知道该怎么解读，只能凭感觉判断。这本书让我明白，原来这些看似枯燥的统计学工具，才是我们化学研究中不可或缺的“显微镜”和“放大镜”，能够帮助我们更深入地洞察数据背后的真实情况。而且，它在讲解过程中，还穿插了一些历史故事和科学家的轶事，让原本可能显得严肃的统计学知识变得生动有趣，增加了阅读的乐趣。我特别喜欢书中关于“置信区间”的讲解，通过大量的图示和实例，将抽象的概率概念具象化，让我对测量结果的精确度和可靠性有了更直观的理解。这让我感觉，这本书不只是在教我方法，更是在启迪我的思维方式，让我学会用一种更严谨、更科学的态度去面对化学实验中的不确定性。

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对于我这种对统计学不太敏感的化学专业学生来说，《化学统计学》这本书无疑是一个巨大的福音。我之前对统计学总是抱着一种敬而远之的态度，觉得那些复杂的数学模型离我太远。然而，这本书用一种非常友好和易懂的方式，将统计学的精髓展现在我面前。我最喜欢的部分是书中关于“数据分析的误区与陷阱”的讲解。作者通过一些生动有趣的案例，揭示了在数据分析过程中容易出现的各种误区，例如“相关不等于因果”、“幸存者偏差”、“过度拟合”等等。这些案例都与化学研究中的实际情况息息相关，让我大开眼界。我之前在文献中也遇到过一些让人困惑的研究结果，现在回想起来，很多可能都与数据分析的误区有关。这本书教会我如何批判性地审视数据和结论，如何避免被表面的统计数字所迷惑，从而做出更明智的研究判断。而且，书中还提供了一些实用的建议，教我们如何避免这些误区，如何进行更严谨的数据分析。这让我觉得，这本书不仅仅是在教我统计学知识，更是在培养我的科学素养和批判性思维能力。

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拿到《化学统计学》这本书，我最先关注的就是它的“参考文献”和“附录”。我发现，书中引用了大量经典的统计学著作和化学领域的权威文献，这足以证明其内容的可靠性和学术性。同时，附录中包含了各种统计量在不同置信水平下的临界值表，以及一些常用的统计公式和计算方法，这些都为读者提供了极大的便利。我尤其欣赏书中在讲解某些复杂统计概念时，所配有的详细的推导过程和数学证明。虽然我可能不具备深入研究这些数学推导的背景，但这些过程的存在，让我能够感受到作者的严谨和专业，也让我对书中的结论更加信服。而且，书中还穿插了一些关于统计学发展历史的介绍，以及一些著名统计学家的故事，这些都让阅读过程增添了不少趣味性，也让我对统计学这门学科有了更深的敬意。这本书不仅仅是一本“工具书”，更是一本能够引发读者思考和探索的“启蒙书”。它让我明白，统计学并非枯燥乏味的数学游戏，而是支撑现代科学研究不可或缺的强大武器。

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长期以来，我一直觉得化学统计学是一个非常“高冷”的学科，离我这种偏向于实验操作的从业者来说，似乎有些遥远。但是，《化学统计学》这本书的出现，彻底打破了我的这种偏见。我发现，原来统计学原理渗透在我们化学研究的方方面面，而且这本书把它讲得非常接地气。我特别欣赏书中关于“实验设计”的章节。作者并没有仅仅强调如何分析数据，而是将重心放在了如何从源头上获得高质量的数据。书中详细讲解了全因子设计、部分因子设计、响应面法等经典的实验设计方法，并结合了化学领域大量具体的例子。例如，如何设计实验来优化一个复杂的有机合成反应，如何确定影响产品性能的关键因素，以及如何用最少的实验次数达到最佳的效果。这些内容对我来说，简直是“及时雨”。我之前做实验，常常是凭经验或者逐一改变参数来摸索，效率低下不说，还可能遗漏重要的交互作用。这本书让我明白，科学的实验设计是高效研究的基础，它能够帮助我们系统地探索多因素之间的复杂关系，并以一种更高效、更经济的方式获得有价值的信息。而且，书中还强调了如何根据研究目标来选择最合适的实验设计方法，这让我对如何规划自己的实验研究有了更清晰的思路。

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坦白说，我一开始拿到《化学统计学》这本书时，对其内容的深度和广度并没有太高的期待。我总觉得，化学和统计学似乎是两个相对独立的学科，将它们结合起来，或许只是蜻蜓点水式的介绍。然而，这本书完全颠覆了我的认知。我被书中关于“回归分析”和“相关性分析”的章节深深吸引。作者以一种非常生动的方式，将这两个统计学中的重要工具引入到化学问题的解决中。例如，在分析反应速率与温度、浓度等因素的关系时，书中就详细介绍了如何通过线性回归和多元回归来建立数学模型，预测反应产率，甚至优化反应条件。这些内容对于我理解化学反应机理，以及如何提高反应效率，提供了非常宝贵的理论指导。书中不仅仅是展示了如何计算回归系数，更重要的是，它教会了我如何解读这些系数的意义，如何评估模型的拟合优度，以及如何避免过度拟合带来的误导。让我特别受启发的是，书中还探讨了非线性回归在一些复杂化学体系中的应用，这让我意识到，统计学工具的强大之处在于其普适性和灵活性，可以适应各种复杂的化学现象。而且，书中还穿插了一些案例研究，展示了如何利用回归分析解决实际的化学工程问题，例如催化剂的优化设计，或者材料性能的预测，这些都让我觉得这本书的实用性非常强。

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从一个读者的角度来说，《化学统计学》这本书给我的整体感受就是“严谨但不失趣味”。我一直认为，科学的严谨性体现在每一个细节，而这本书恰恰做到了这一点。我尤其欣赏书中关于“多重比较”的章节。在化学研究中，我们常常需要同时比较多个样本或多个处理组，例如评估不同催化剂的效果，或者比较不同配方对材料性能的影响。在进行多重比较时，如果简单地采用多次两两比较，就会大大增加犯第一类错误的概率。书中就详细讲解了Bonferroni校正、LSD、Tukey法等多种多重比较方法，并分析了它们各自的优缺点和适用范围。更重要的是，书中给出了详细的计算示例和结果解读，让我能够清晰地理解如何在实际研究中应用这些方法，避免得出错误的结论。这一点对于我理解和评估已有的研究文献，以及指导我自己的实验研究，都具有非常重要的意义。我认识到，看似简单的统计学问题，背后却有着严谨的理论支撑，而这本书正是将这些严谨的理论用一种易于理解的方式呈现给了读者。

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我是一个对数据可视化有着强烈需求的化学爱好者。虽然我不是专业的研究人员，但在日常的化学学习和实验中，我总觉得那些冷冰冰的数字很难让我产生直观的认识。《化学统计学》这本书在这方面给了我很大的惊喜。书中关于“数据可视化”的章节，是我最喜欢的部分之一。作者并没有简单地罗列各种图表的名称，而是深入浅出地讲解了不同类型图表（如散点图、箱线图、直方图等）的适用场景，以及它们如何帮助我们清晰地展示数据的分布特征、趋势和异常值。我尤其喜欢书中关于如何利用图表来识别化学实验中的潜在问题，例如通过箱线图来直观地比较不同实验条件下数据的变异性，或者通过散点图来发现变量之间的相关性。书中还提供了一些关于如何选择合适的图表类型，以及如何优化图表设计来使其更具信息量和可读性的建议。这一点对于我这样在写实验报告或者做演示时，希望能够清晰有效地传达信息的人来说，非常有帮助。我发现，通过书中介绍的各种可视化方法，我能够更轻松地理解复杂的化学数据，并从中发现一些我之前从未注意到的规律。这本书让我明白，好的数据可视化不仅是美观，更是科学严谨的表达。

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作为一名在化学领域摸爬滚打多年的研究人员，我深知实验数据的重要性。然而，如何从海量的数据中提取有用的信息，如何避免误导性的结论，一直是困扰我的难题。《化学统计学》这本书的出现，无疑为我解决了不少实际问题。我尤其欣赏书中关于“假设检验”部分的阐述。作者并没有简单地罗列各种检验方法，而是深入浅出地解释了假设检验的逻辑框架：如何设定原假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何根据P值来做出决策。书中举了许多化学领域非常贴切的例子，比如新合成的化合物是否比已知化合物具有更优越的性能，或者某个改进的实验条件是否真的能显著提高产率。这些例子让我能够将抽象的统计概念与自己的研究课题联系起来，理解得更加透彻。让我印象深刻的是，书中在讲解t检验、F检验等具体方法时，都配有详细的计算步骤和图表分析，让我即使是初次接触这些方法，也能迅速上手。而且，书中并没有止步于理论讲解，还强调了统计方法在实验设计中的重要作用。它教导我们如何通过合理的实验设计来提高数据的质量，如何提前规划样本量来保证统计效力，避免了事后诸葛亮式的分析。这一点对于我这样的研究者来说，意义重大，能帮助我们在实验初期就规避很多潜在的统计陷阱，提高研究的效率和可靠性。

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读完《化学统计学》这本书，我最大的感受就是，它真的将“统计思维”融入到了化学研究的每一个环节。我之前总觉得，统计学不过是一些计算公式和表格，但这本书让我看到了统计学在化学科学发展中的灵魂作用。书中关于“质量控制”和“过程监控”的章节，给我留下了深刻的印象。作者详细介绍了如何利用统计控制图（SPC）来监控化学生产过程的稳定性，如何识别过程中的异常波动，以及如何采取措施来改进生产工艺，保证产品质量。这些内容对于在工业界工作的同行来说，具有极高的参考价值。我尤其欣赏书中对于控制图原理的讲解，它不仅仅是告诉我们如何绘制和解读控制图，更是深入分析了其背后的统计学原理，以及如何根据不同的情况选择合适的控制图类型。书中还举了许多实际的工业生产案例，展示了如何利用统计方法解决实际的生产问题，例如如何降低废品率，提高生产效率，以及如何保证产品的均一性。这让我认识到，统计学不仅仅是实验室里的工具，更是工业生产中实现精益管理、保障品质的重要支撑。这本书让我觉得，掌握了统计学，就等于拥有了“慧眼”，能够洞察生产过程中隐藏的规律和问题。

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作为一个对化学充满热情但统计学基础相对薄弱的读者，《化学统计学》这本书为我打开了一扇全新的大门。我最欣赏的是书中“案例研究”的部分。作者选择了非常具有代表性的化学研究问题，并详细地展示了如何运用统计学方法来解决这些问题。例如，书中分析了如何利用统计学方法来评估新药的疗效，如何分析环境污染物在不同区域的分布规律，以及如何优化材料的性能参数。这些案例都非常贴近实际，让我能够清晰地看到统计学在解决真实世界化学问题中的巨大价值。更重要的是，这些案例不仅仅是展示了结果，而是详细地剖析了整个分析过程，包括数据的收集、处理、分析和解释。这让我能够从实际操作层面去理解统计学方法的应用，而不是仅仅停留在理论层面。我发现，通过这些生动的案例，我能够更容易地理解抽象的统计概念，并将它们应用到我自己的学习和思考中。这本书让我觉得，统计学不再是遥不可及的理论，而是可以切实帮助我解决化学问题，提升研究能力的实用工具。

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