應用統計學教程及學習指導 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:高等教育齣版社

作者:孫林岩

出品人:

頁數:219

译者:

出版時間:1999-1

價格:12.00元

裝幀:

isbn號碼:9787040078176

叢書系列:

圖書標籤:

• 應用統計學
• 統計學教程
• 學習指導
• 高等教育
• 教材
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• 統計方法
• 理工科

《現代數據分析導論：理論與實踐》 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、理解世界、預測未來的核心力量。無論是科學研究、商業運營，還是社會治理，對數據的深度挖掘和有效利用都顯得至關重要。《現代數據分析導論：理論與實踐》是一本旨在為廣大讀者，特彆是那些希望係統掌握數據分析理論並將其應用於實際問題解決的學習者，提供全麵而深入指導的著作。本書融閤瞭紮實的統計學原理、先進的計算方法以及廣泛的實際案例，旨在構建一座連接理論與實踐的堅實橋梁。 本書的編寫初衷，是希望能夠為讀者提供一個清晰、係統且易於理解的數據分析學習路徑。我們深知，數據分析並非一門孤立的學科，它橫跨瞭數學、計算機科學、統計學等多個領域。因此，本書在介紹核心概念時，力求剝離繁復的數學推導，而是側重於概念的直觀理解及其在實際問題中的應用。同時，我們也強調理論的嚴謹性，確保讀者在掌握方法的同時，能夠理解其背後的統計學依據，從而能夠更加靈活地運用所學知識解決韆變萬化的實際問題。 第一部分：數據分析的基礎構建 本書的第一部分將為讀者打下堅實的數據分析基礎。我們將從數據本身的性質和類型入手，探討不同類型數據（如分類數據、數值數據）在分析中的獨特性，以及數據收集、清洗和整理的必要性。數據質量直接影響分析結果的可靠性，因此，我們會詳細介紹如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和特徵工程，為後續的分析奠定堅實的基礎。 接著，我們將深入講解描述性統計學的核心內容。這包括如何使用統計量（如均值、中位數、方差、標準差）來概括數據的中心趨勢和離散程度，如何利用圖錶（如直方圖、箱綫圖、散點圖）來可視化數據分布和變量間的關係。這些描述性工具不僅能幫助我們直觀地理解數據，也是進行更深層次推斷性統計分析的前提。 第二部分：推斷性統計的原理與方法 推斷性統計是數據分析的核心，它允許我們從樣本數據中對總體特徵做齣有根據的推斷。《現代數據分析導論》將係統地介紹參數估計和假設檢驗這兩大推斷性統計的支柱。 在參數估計方麵，我們將詳細闡述點估計和區間估計的概念，重點講解如何構建置信區間，以及置信區間的含義和解釋。這有助於讀者理解我們對總體參數的估計是有一定不確定性的，並能夠量化這種不確定性。 在假設檢驗方麵，我們將引導讀者理解假設檢驗的基本邏輯，包括零假設和備擇假設的設定，檢驗統計量的選擇，P值的意義及其在判斷統計顯著性中的作用，以及犯第一類錯誤和第二類錯誤的風險。本書將覆蓋多種常見的假設檢驗方法，如t檢驗（用於單樣本、兩獨立樣本和配對樣本）、卡方檢驗（用於擬閤優度和獨立性檢驗）、F檢驗（用於方差分析）等，並結閤實際場景說明它們的應用。 第三部分：建模與預測的藝術 數據分析的最終目標往往在於構建模型，以理解變量間的關係、預測未來趨勢或進行分類決策。《現代數據分析導論》將重點介紹幾種最常用且強大的建模技術。 迴歸分析： 作為預測建模的基礎，迴歸分析將貫穿本書。我們將從最簡單的簡單綫性迴歸開始，講解如何建立模型、解釋迴歸係數、評估模型擬閤優度（如R方），以及如何進行預測。隨後，我們將擴展到多元綫性迴歸，討論多重共綫性、交互項、多項式迴歸等復雜情況。此外，書中還會介紹非綫性迴歸模型，以應對更為復雜的數據關係。 分類模型： 在很多實際應用中，我們需要將數據點分配到不同的類彆中。本書將介紹經典的分類模型，如邏輯迴歸，它是一種用於二元分類問題的強大工具。我們將深入探討邏輯迴歸的原理，如何解釋其輸齣，以及如何評估分類模型的性能（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫）。 高級建模技術簡介： 考慮到現代數據分析的快速發展，本書還將對一些更高級的建模技術進行概覽，例如決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）和神經網絡。雖然不對這些技術進行過於深入的數學推導，但會清晰地闡述它們的核心思想、適用場景以及基本的使用方法，為讀者打開進一步學習的通道。 第四部分：專題討論與實踐應用 為瞭使本書內容更具深度和廣度，第四部分將聚焦於幾個關鍵的專題，並將理論與實踐緊密結閤。 方差分析（ANOVA）： ANOVA是比較三個或更多組均值差異的強大工具。本書將詳細介紹單因素和雙因素方差分析的原理、模型構建和結果解釋，並展示其在實驗設計和比較不同處理效果中的應用。 非參數統計： 當數據不滿足參數檢驗的某些假設（如正態性）時，非參數統計方法提供瞭有效的替代方案。我們將介紹一些常用的非參數檢驗，如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，並說明其適用範圍。 多重比較與多重檢驗： 在進行多次比較時，麵臨著增加假陽性結果（犯第一類錯誤）的風險。本書將討論多重比較問題，並介紹Bonferroni校正、Tukey HSD等校正方法。 實驗設計： 科學研究和産品測試往往需要精心設計的實驗。本書將介紹一些基本的實驗設計原則，如隨機化、重復和局部控製，以及常見的實驗設計類型，如完全隨機設計、隨機區組設計等。 案例研究與軟件應用： 理論的學習離不開實踐的檢驗。本書將穿插大量的真實世界案例研究，涵蓋商業、金融、醫療、社會科學等多個領域，展示如何運用所學的數據分析方法解決實際問題。為瞭讓讀者能夠動手實踐，本書還將提供關於常用統計軟件（如R或Python的統計庫）的基本操作指南和示例代碼。這些代碼旨在演示如何實現書中所介紹的各種分析方法，使讀者能夠將理論知識轉化為實際操作技能。 本書的特色與價值 《現代數據分析導論：理論與實踐》緻力於為讀者提供以下價值： 1. 係統性與全麵性： 本書從基礎到高級，係統地覆蓋瞭數據分析的核心概念和方法，力求做到內容全麵，層次分明。 2. 理論與實踐的融閤： 強調理論知識的嚴謹性，同時注重概念在實際問題中的應用，並通過豐富的案例研究和實踐指導，幫助讀者將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 3. 清晰易懂的語言： 采用清晰、簡潔、邏輯性強的語言進行闡述，避免不必要的專業術語堆砌，力求讓不同背景的讀者都能理解。 4. 強調直觀理解： 在介紹復雜概念時，注重提供直觀的解釋和類比，幫助讀者建立感性認識。 5. 貼近實際應用： 案例研究來源於真實數據和場景，能夠幫助讀者理解數據分析在各行各業的實際作用。 6. 為進階學習奠基： 對於希望深入研究特定領域（如機器學習、大數據技術）的讀者，本書將為其提供堅實的理論基礎和方法論指引。 無論您是一名統計學、經濟學、管理學、計算機科學等專業的學生，還是一名希望提升數據分析能力的在職人士，《現代數據分析導論：理論與實踐》都將是您學習和實踐的理想夥伴。本書將賦能您掌握駕馭數據、洞察規律、驅動決策的能力，在日益復雜的數據化時代乘風破浪。

评分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於應用統計學的書籍汗牛充棟，但真正能讓人覺得“學有所值”的卻鳳毛麟角。這本書之所以能脫穎而齣，關鍵在於其內容組織的高效性和前瞻性。它沒有陷入純理論的泥潭，而是緊密圍繞“應用”二字展開，每一個分析工具的引入，都伴隨著具體行業案例的剖析。例如，在迴歸分析那部分，書裏詳細介紹瞭如何構建經濟模型來預測市場走勢，其中對於多重共綫性、異方差性等常見問題的處理步驟，講解得極其細緻和實用，幾乎可以作為操作手冊來使用。我尤其欣賞它在軟件應用方麵的引導，雖然沒有過度依賴某一個特定軟件，但它指明瞭使用主流統計軟件（如SPSS或R語言的基礎邏輯）進行操作的大緻方嚮，這對於我們這些習慣於動手實踐的學習者來說，提供瞭極大的便利。閱讀過程中，我能明顯感覺到作者是站在一個資深從業者的角度來撰寫，對實際操作中可能遇到的“坑”都有所預警。讀完後，我感覺自己不隻是學到瞭一堆公式，更是掌握瞭一套解決實際數據難題的完整工具箱，非常實用，值得反復研讀。

评分☆☆☆☆☆

這本經典的教材，無疑為我打開瞭理解復雜數據世界的大門。從最初接觸統計學概念時的那種茫然無措，到現在能夠自信地運用各種分析方法解決實際問題，這本書起到瞭至關重要的作用。它的講解深入淺齣，尤其是在基礎概念的闡述上，總能找到恰到好處的比喻和實例，讓人豁然開朗。我記得第一次看到概率分布那一章時，那些公式和圖錶一度讓我感到畏懼，但作者的敘述方式巧妙地將抽象的理論與現實場景聯係起來，比如通過彩票中奬概率或者産品閤格率的例子，讓我迅速抓住瞭核心。更值得稱道的是，它並沒有止步於理論的堆砌，而是非常注重方法論的培養。每學完一個章節，總會有配套的練習和思考題，這些題目往往設計得非常巧妙，考察的不僅僅是機械的公式套用，更是對統計思維的檢驗。這種循序漸進的結構，就像是為初學者鋪設瞭一條平坦而堅實的階梯，每一步都走得穩健有力。對於需要紮實掌握統計學基礎，並計劃未來進行數據分析工作的人來說，這本書絕對是不可多得的良師益友。它培養的不僅僅是技能，更是一種嚴謹的、基於數據的決策思維。

评分☆☆☆☆☆

從一個完全門外漢的角度來看，這本書的“學習指導”部分簡直是救命稻草。我深知，理論知識的掌握是一迴事，能否順利地將它們轉化為實際的解題能力又是另一迴事。這本書在這方麵做得極為齣色，結構上的精心設計，讓學習過程充滿瞭節奏感。每一個章節末尾的“自測與反思”環節，設計得非常巧妙，它不是那種簡單的選擇題，而是要求讀者對所學知識進行概念的重述和方法的選擇與論證。這種強迫性的迴顧和應用，極大地加深瞭我的記憶和理解。更關鍵的是，書中對常見的統計誤區和陷阱的提醒，非常及時且精準。我記得有一次我在處理一個樣本量較小的實驗數據時，差點就套用瞭大樣本的檢驗方法，幸虧之前在書上讀到過相關的警示，及時糾正瞭錯誤。這種“防患於未然”的教學設計，體現瞭作者對學習者痛點的深刻洞察。可以說，這本書不僅教會瞭我知識，更教會瞭我如何高效、正確地學習統計學。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，超齣瞭我最初對一本“教程”的期待。我原本以為它會是那種中規中矩、講解標準流程的教科書，但事實是，它在很多關鍵的技術點上都進行瞭深入的挖掘。比如，在非參數統計部分，很多教材往往一筆帶過，但這裏卻花費瞭相當的篇幅，詳細對比瞭不同非參數檢驗的適用條件和統計功效，這種嚴謹性令人印象深刻。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”以及“在什麼情況下不應該這樣做”。這種批判性思維的培養，對於建立一個成熟的統計學傢的視角至關重要。此外，本書在數據的可視化呈現方麵也提供瞭很好的指導，強調瞭圖錶在信息傳達中的核心地位，並教授瞭如何選擇最恰當的圖錶類型來避免誤導聽眾。每一次的閱讀體驗，都像是在接受一次高水平的學術指導，它迫使我不斷地質疑和驗證自己的理解，從而將知識真正內化。對於有一定基礎，想要進一步提升統計分析深度和準確性的讀者來說，這本書是強有力的助推器。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我用“沉穩而富有啓發性”來形容最為貼切。它沒有使用太多花哨的辭藻，全篇貫穿著一種追求精確和邏輯性的學術氣質，但這種嚴謹絲毫沒有帶來枯燥感。閱讀起來，就像是與一位經驗豐富的導師進行一對一的深入探討，他既能用最清晰的邏輯為你梳理復雜的概念，又能在恰當的時候給齣富有哲理性的引導。比如，在討論假設檢驗的P值時，它不僅解釋瞭P值的數學定義，更深入探討瞭其在實際決策中的局限性和被濫用的風險，這種對統計哲學層麵的探討，極大地提升瞭本書的格局。我特彆欣賞它在章節過渡時所使用的銜接語句，它們總能自然而然地將前一個知識點與下一個知識點串聯起來，使得整個統計知識體係呈現齣一種內在的、和諧的統一感，而不是零散的知識點堆砌。對於追求對統計學有全麵、係統且富有洞察力理解的讀者而言，這本書無疑是一部值得長期珍藏和研習的經典之作。

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