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出版者:中国统计出版社

作者:

出品人:

页数:389

译者:

出版时间:2002-1

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787503736759

丛书系列:

图书标签:

• 医学统计学
• 生物统计学
• 统计学
• 流行病学
• 研究方法学
• 数据分析
• 医学研究
• 临床研究
• 统计方法
• 健康科学

《统计学原理与应用》 本书旨在系统性地介绍统计学的基本原理、核心概念和实用方法，并着重探讨其在不同领域中的广泛应用。全书共分为三个主要部分：理论基础、统计方法与实践、以及专题研究。 第一部分：统计学理论基础 本部分将循序渐进地引导读者理解统计学之所以成为科学研究中不可或缺的工具的根本原因。 绪论： 探讨统计学的定义、发展历程以及其在现代社会中的重要性，阐述统计学如何帮助我们认识和理解世界。我们将介绍数据的本质，区分定性数据与定量数据，并讲解不同数据类型的特点。 数据描述与可视化： 学习如何有效地组织和呈现数据，是统计分析的第一步。我们将详细介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距），帮助读者全面了解数据的分布特征。同时，本书将重点讲解各种数据可视化技术，包括直方图、箱线图、散点图、条形图等，教授读者如何通过图表直观地揭示数据中的模式和关系。 概率论基础： 概率是统计推断的基石。本章将介绍概率的基本概念，如随机事件、概率的性质、条件概率和独立性。我们将深入探讨常见的概率分布，包括二项分布、泊松分布、指数分布以及正态分布等，并解释它们在实际问题建模中的应用。理解这些分布对于后续的统计推断至关重要。 第二部分：统计方法与实践 本部分将聚焦于核心的统计推断方法，以及如何利用这些方法解决实际问题。 抽样分布与参数估计： 学习从样本推断总体是统计学的重要任务。我们将介绍抽样分布的概念，特别是样本均值和样本比例的抽样分布，并着重讲解中心极限定理的应用。在此基础上，本书将详细介绍点估计和区间估计的方法，包括置信区间的构建和解释，让读者掌握如何量化估计的不确定性。 假设检验： 假设检验是验证统计学理论和解决实际问题的关键工具。我们将系统介绍假设检验的基本流程，包括原假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的计算和解释、以及统计决策的制定。本书将涵盖多种常见的假设检验方法，例如t检验、Z检验、卡方检验和F检验，并结合案例说明其在不同场景下的应用，如比较均值、比例和方差。 回归分析： 回归分析是研究变量之间数量关系的重要统计技术。本章将从简单线性回归开始，介绍回归模型的构建、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度的评价（决定系数 R²）以及回归系数的显著性检验。随后，我们将扩展到多元线性回归，讨论多重共线性、变量选择等问题，并简要介绍非线性回归和逻辑回归的基本思想。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或三个以上组的均值时，方差分析是一种有效的统计工具。本书将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析的原理和计算步骤，包括平方和的分解、F检验的应用以及多重比较方法，帮助读者分析多组数据之间的差异。 第三部分：专题研究与进阶应用 本部分将拓展统计学的应用范围，并介绍一些更高级的统计技术。 非参数统计： 并非所有数据都满足参数统计方法的要求。本章将介绍常用的非参数检验方法，如符号检验、秩和检验（Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验）、Kruskal-Wallis检验等，并说明它们在何种情况下比参数检验更适用。 时间序列分析入门： 探讨如何分析具有时间顺序的数据。我们将介绍时间序列的基本特征（趋势、季节性、周期性、随机性），以及一些基础的时间序列模型，如移动平均模型和指数平滑法，帮助读者理解时间序列数据的规律。 统计软件应用： 理论与实践相结合是掌握统计学的关键。本书将通过示例指导读者使用主流的统计软件（如R、SPSS或Python中的统计库）进行数据分析，涵盖数据输入、处理、可视化、统计建模和结果解释等全过程，强调软件操作与统计思维的融合。 实验设计基础： 介绍如何科学地设计实验以获得可靠的研究结果。我们将讲解随机化、对照、重复等实验设计的基本原则，以及一些常用实验设计方案，如完全随机设计、随机区组设计等。 通过本书的学习，读者将能够系统地掌握统计学的核心理论和方法，并能够将其应用于实际问题的分析和解决中，提升数据分析能力，做出更明智的决策。本书适合统计学初学者、需要运用统计学解决实际问题的科研人员、工程师、经济学家、社会学家以及其他各领域的研究者。

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哇，这本书的装帧设计真是太考究了！封面那种略带磨砂质感的深蓝色调，配上银色的烫金字体，一股沉稳又专业的学术气息扑面而来。我特别喜欢它在细节处理上的用心，比如书脊的工艺，即使是经常翻阅，也不容易出现磨损或者脱胶的情况。内页的纸张选择也很有讲究，不是那种反光的亮白纸，而是略带米黄色的哑光纸，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。这对于一本需要精读和查阅的工具书来说，简直是加分项。而且，这本书的开本适中，拿在手里分量感十足，但又不会因为太厚重而不方便携带，放在书包里正好。光是看着这本书摆在书架上，就觉得自己的知识储备又上了一个台阶。我还没来得及深入研读内容，但仅仅是初次接触这本书的“物化形态”，就已经让我对它充满了期待。这种对书籍实体本身的重视，往往预示着内容质量的扎实可靠。希望里面的知识点也能像它的外表一样，经得起时间的考验。

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这本书的深度绝对不是入门级别可以概括的，它更像是一本面向进阶学习者和科研工作者的“工具宝典”。在我尝试理解其中关于“生存分析”章节时，我发现它深入探讨了Cox比例风险模型背后的数学推导，并且没有跳过那些繁琐的微积分步骤，这对于想真正吃透原理的人来说，价值无可估量。很多市面上的读物往往会把这些难点一笔带过，只给出结论，但这本书却坚持把“为什么会是这样”讲清楚。当然，这也意味着阅读的门槛相对较高，如果你是完全的零基础小白，可能需要配合一些基础的概率论和线性代数知识来辅助理解。不过，对于那些已经掌握了基础概念，希望突破瓶颈，真正做到“知其然，更知其所以然”的研究者来说，这本书无疑提供了一个坚实且深刻的理论基石。它不是快餐读物，而是一部可以长期作为案头参考的经典。

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我非常欣赏作者在全书不同章节间建立起的隐性联系。这本书的结构设计非常巧妙，它不是孤立地介绍每一个统计方法，而是将它们有机地编织成一个完整的知识网络。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者不仅回顾了之前介绍的正态性检验和方差齐性检验的结果，还为后续在广义线性模型（GLM）中的应用埋下了伏笔。这种前后呼应的写法，极大地帮助我构建了一个宏观的统计学思维框架，让我明白不同的统计工具在面对不同类型数据和研究问题时，是如何互相补充、协同工作的。这种系统化的知识呈现方式，远比零散地学习单个技巧要高效得多，它培养的不是解题能力，而是设计研究方案的整体能力。读完后，我感觉自己不再是简单地套用公式，而是能够基于研究目的，自主地选择并优化分析路径，这才是真正有价值的收获。

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我花了整整一个周末的时间，才大致浏览完这本书的前三分之一，我的第一直观感受是：作者的叙述逻辑简直是教科书级别的严谨。他没有急于抛出复杂的公式，而是像一位耐心十足的导师，一步一步地引导读者建立起对核心概念的直观理解。比如，在讲解“假设检验”这个让人望而生畏的部分时，作者竟然用了一个非常生动的比喻——一个关于咖啡豆质量的抽检案例，一下子就把抽象的P值和显著性水平变得清晰易懂。更让我印象深刻的是，这本书在理论阐述和实际应用之间的衔接做得非常流畅。每当一个新概念被引入，紧接着就会出现一到两个紧密相关的“案例分析”板块，这些案例的数据都是精心挑选过的，既贴合实际研究场景，又不会因为数据过于复杂而分散读者的注意力。对于我这种需要将理论快速转化为操作的人来说，这种结构设计简直是太友好了，它有效地避免了“读完就忘”的尴尬境地。

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坦率地说，这本书的排版风格略显“传统”，初看之下可能会觉得信息密度有点大，甚至有些枯燥。它没有采用很多现代教材那种花哨的彩色图表和大量的留白设计。基本上是黑白为主，公式和文字紧密地排列在一起，显得非常紧凑和高效。然而，正是这种朴实无华的排版，反而凸显了内容的权威性。你不会在里面找到任何为了美观而堆砌的装饰性元素，每一个图表、每一个公式都承载着明确的教学目的。我特别留意了图表的清晰度，尽管是单色印刷，但线条和标记都非常锐利，即便是涉及到复杂的二维或三维分布图，其层次感也丝毫没有减弱。对于需要精确读取图表信息的读者，这种“硬核”的排版风格反而是最可靠的选择，因为它将所有的精力都集中在了信息的准确传达上，而不是视觉的刺激上。

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