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出版者:东北财经大学出版社

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页数:0

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出版时间:1999-12-01

价格:23.0

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isbn号码:9787810445054

丛书系列:

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• 统计学
• 案例分析
• 教材
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• 高等教育
• 数据分析
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• 统计建模
• 教学参考
• 理工科

好的，根据您的要求，这是一份不包含《统计学案例教材 附数据库软盘》内容的详细图书简介，侧重于其他可能与统计学相关的教材或书籍的特点。 精品图书推荐：现代数据分析与应用丛书精选 本系列图书专注于为不同背景的学习者和从业者提供全面、深入且实用的数据分析理论、方法与工具指导。我们精选了数本在各自领域具有显著影响力的著作，旨在构建一个从基础理论到高级应用，再到特定行业实践的完整知识体系。 一、《概率论与数理统计基础教程：理论与应用并重》 目标读者： 统计学、数学、工程学、经济学等专业本科生及研究生入门阶段学习者。 核心内容概述： 本书旨在构建扎实的概率论与数理统计理论基础，同时强调理论在实际问题中的应用。全书结构清晰，逻辑严谨，注重概念的内涵与外延的精确界定。 第一部分：概率论基础 深入探讨随机现象的数学描述。内容涵盖随机事件与概率的基本概念、古典概型与几何概型，重点讲解了条件概率、事件的独立性以及全概率公式和贝叶斯公式。随后，详细阐述了离散型与连续型随机变量的概率分布，包括均匀分布、指数分布、正态分布等核心分布的性质、期望与方差的计算。对多维随机变量的联合分布、边际分布及随机变量的函数分布进行了详尽的推导和讲解。最后，本书引入了大数定律（包括切比雪夫不等式、强大数定律）和中心极限定理，为后续的统计推断奠定理论基石。 第二部分：数理统计基础 本部分聚焦于如何从样本数据中提取关于未知总体的信息。内容从统计量、抽样分布（如 $chi^2$ 分布、 $t$ 分布、 $F$ 分布）的推导开始，逐步引入统计推断的两大核心支柱：参数估计与假设检验。 在参数估计部分，详细比较了矩估计法（MOM）和极大似然估计法（MLE）的原理、优缺点及性质（无偏性、有效性、一致性）。同时，讲解了区间估计的构造方法及其置信水平的解释。 在假设检验部分，本书系统介绍了检验的基本思想、第一类和第二类错误、显著性水平和功效函数。覆盖了均值、方差、比例的单样本和双样本检验（如 $t$ 检验、方差比检验）。非参数检验作为对正态性假设依赖的一种补充，也进行了介绍，如符号检验和秩和检验。 特色与优势： 严谨性与启发性并存： 每一个定理的证明都力求完整，同时配有大量的直观解释和图形辅助，帮助读者理解抽象概念。 丰富的课后习题： 习题分为基础巩固型、计算应用型和理论探究型三类，覆盖知识点的各个层面。 --- 二、《回归分析与建模实践：从线性到广义线性模型》 目标读者： 经济学、金融学、社会学、市场研究以及需要进行定量预测和因果推断的研究人员和高级学生。 核心内容概述： 本书是一本专注于回归分析技术的实用指南，强调理论与实际数据操作的紧密结合。它不仅教授如何运行回归模型，更重要的是理解模型的假设、诊断以及结果的有效解释。 第一部分：经典线性回归模型（OLS） 从最简单的简单线性回归开始，逐步扩展到多元线性回归。详细讲解了最小二乘法的推导过程、模型的经典假设（高斯-马尔可夫假设）以及对这些假设的检验（如多重共线性、异方差性、自相关性）。针对模型假设被违反的情况，本书提供了详细的补救措施，如加权最小二乘法（WLS）、稳健标准误等。 第二部分：模型选择与诊断 本章是实践操作的关键。涵盖了变量选择技术（逐步回归、前向选择、后向剔除），模型拟合优度的度量（ $R^2$, 调整 $R^2$），以及信息准则（AIC, BIC）在模型比较中的应用。回归诊断部分尤为深入，通过残差图、杠杆值、库克距离等工具，系统指导读者识别并处理异常值和高影响力点。 第三部分：超越线性：广义线性模型（GLM） 针对响应变量不服从正态分布的常见情况，本书系统介绍了广义线性模型的框架，包括连接函数、指数族分布和随机分量的概念。重点讲解了逻辑回归（Logit）和泊松回归（Poisson）在线性回归基础上的扩展，适用于二元或计数数据的分析。书中提供了大量关于系数解释（如几率比、风险比）的实例。 第四部分：时间序列与面板数据回归基础 简要介绍了如何将回归方法扩展到时间序列数据（如自回归模型AR、移动平均模型MA的初步概念）和面板数据（固定效应模型与随机效应模型的选择与应用），为读者搭建了向更复杂数据结构分析过渡的桥梁。 特色与优势： 方法论与软件操作相结合： 虽然本书不附带特定软件的操作手册，但其所有案例和模型构建步骤均是基于主流统计软件（如R, Stata）的规范化流程设计的，便于读者迁移到实际操作环境。 强调因果推断的局限性： 明确区分了相关性与因果性，对混杂变量控制和模型设定偏误进行了深入讨论。 --- 三、《非参数统计与数据挖掘导论》 目标读者： 对传统参数模型持保留态度、处理小样本或非正态数据、或希望探索现代数据挖掘技术的统计学进阶学生及数据科学家。 核心内容概述： 本书填补了基于正态性假设的参数统计方法与依赖大量数据挖掘技术之间的空白，专注于在数据分布未知或违反标准假设时如何进行可靠的推断和模式发现。 第一部分：非参数检验 详细介绍了秩（Rank）基检验方法的原理和应用。内容包括：符号检验、曼-惠特尼 U 检验（非参数 $t$ 检验的替代）、维尔科克森符号秩检验、克鲁斯卡尔-沃利斯检验（非参数 ANOVA 的替代）以及斯皮尔曼等级相关系数。强调了非参数方法在处理有序分类数据时的强大能力。 第二部分：核密度估计（KDE） 本书将KDE作为一种强大的非参数密度估计工具进行讲解，包括核函数的选择（如高斯核、三角核）和带宽（Bandwidth）选择对估计结果的影响，这对于理解数据分布的真实形状至关重要。 第三部分：聚类分析与降维基础 作为数据挖掘的入门部分，本书引入了无监督学习的基本概念。 聚类分析： 重点介绍K-均值（K-Means）算法的迭代过程、如何选择最优K值（如肘部法则），以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的合并与分裂方法。 降维技术： 侧重于主成分分析（PCA）的几何意义和数学推导，解释了如何通过方差最大化原理来构建新的低维表示，同时保留最多的信息。 第四部分：决策树基础 介绍了一种易于解释的分类与回归方法——决策树。讲解了ID3、C4.5算法的核心概念，如信息增益（Information Gain）和基尼不纯度（Gini Impurity）的计算，以及如何通过剪枝（Pruning）来避免过拟合。 特色与优势： 注重直觉理解： 许多非参数方法的讲解都配有几何图形解释，帮助读者直观理解秩统计量的含义。 理论与前沿结合： 很好地平衡了经典非参数统计与现代数据挖掘技术的衔接。 总结： 本系列图书旨在为读者提供一个多层次、多维度的统计学学习路径。无论您是需要扎实的数理基础，还是专注于回归建模的实践应用，或是探索非参数和数据挖掘的现代方法，这套精选图书都能提供深入、可靠的学术指导和实践参考。它们共同构成了一个强大的分析工具箱，助力读者在数据驱动的时代取得成功。

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这本书的结构组织得非常混乱，章节之间的逻辑跳转显得生硬而突兀。举个例子，第二章还在详细讲解如何进行简单的线性回归，计算残差平方和；到了第三章，突然就毫无铺垫地转向了非参数检验，讨论的是秩和检验，这两个主题之间的桥梁似乎完全缺失了。读者必须自己在大脑中构建一个连接器，才能理解从参数模型到非参数模型的过渡是如何产生的，以及在什么情况下应该选择后者。这种跳跃式的教学安排，极大地增加了读者的认知负荷。此外，书中经常出现对早期章节内容的引用，但这些引用往往不够明确，我常常需要频繁地在前后章节间翻页查找，试图找回上下文，这极大地打断了阅读的流畅性。如果一本教材的结构本身就构成了学习的障碍，那么无论其内容多么详实，其作为教学工具的价值也会大打折扣。这更像是一部精心编撰的百科全书的某几卷，而不是一本循序渐进的教科书。

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这本书的理论深度固然是毋庸置疑的，它所涵盖的统计分支之广，几乎囊括了现有学科的各个角落，从传统的描述性统计到前沿的时间序列分析，内容堆砌得非常扎实。然而，这种“大而全”恰恰成了它最大的缺陷。每一个主题都只是蜻蜓点水式地提及，就像是在一张巨大的地图上用小小的圆点标记了各个城市，但没有提供任何深入的导览。比如，当我们讨论到主成分分析（PCA）时，书中只是罗列了特征值和特征向量的计算公式，却鲜有篇幅解释在实际数据降维应用中，我们应该如何选择保留多少个主成分，或者如何解释那些被舍弃的方差。这种“知其然不知其所以然”的教学方式，使得读者在合上书本后，大脑中留下的只是一堆孤立的符号和公式，缺乏将它们串联成一个连贯的知识体系的能力。我更倾向于那些能够引导我思考“为什么”和“如何应用”的教材，而不是这种纯粹的知识点罗列。

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这本书的排版设计简直是一场灾难，封面那种深沉的墨绿色和内页粗糙的纸质放在一起，让人感觉像是七十年代的印刷品。我原本期望一本现代统计学教材能带来清晰的视觉体验，但事实是，打开书本就感到一阵莫名的压抑。更糟糕的是，图表的呈现方式。那些复杂的回归模型图，线条细得像发丝，颜色对比度极低，我得眯着眼睛才能分辨出哪些是自变量，哪些是残差。很多关键公式的推导过程，作者似乎默认读者已经具备了量子物理学家的数学功底，直接跳跃到了结论，中间的逻辑链条断裂得让人摸不着头脑。特别是关于假设检验那几章，理论阐述堆砌了大量的专业术语，但就是没有一个直观的例子来帮助理解“零假设”到底意味着什么。我尝试对照着教材后面的练习题去理解概念，结果发现题目本身的设计也缺乏梯度，前几题就直接抛出了需要多变量非线性优化的难题，这对于初学者来说简直是劝退。说实话，这本书与其说是教材，不如说更像是一本厚厚的、未经整理的研究报告汇编，阅读体验极其不友好。

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从使用者的角度来看，这本书的实用性被大大削弱了。虽然它声称涵盖了统计学的方方面面，但在实际动手操作层面，指导性却非常薄弱。教材中涉及到的所有计算和分析，几乎都停留在手算或者代数表达的层面，对于现代数据分析所依赖的统计软件（比如R、Python或SPSS）的使用，几乎是完全空白的。当我们学习到方差分析（ANOVA）时，书中只展示了手写表格和F检验值的计算步骤，却从未提及如何在实际的数据集上运行一个单因素方差分析，更没有提供任何关于数据导入、清洗和结果解读的指导。对于一个希望将所学知识应用于实际工作或研究的读者来说，这种“理论完美，实践缺失”的特点，使得这本书的价值大打折扣。我需要的是能够无缝衔接理论与实践的桥梁，而不是仅仅停留在抽象概念层面的学术展示。

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我花了整整一周的时间试图攻克这本书的前三章，结果收获的只有挫败感。作者的叙述风格极其晦涩干燥，仿佛在背诵一本古老的法律条文，而不是在教授一门实用科学。书中对基本概念的界定总是含糊不清，例如，对于“中心极限定理”的阐释，我翻遍了所有相关的段落，也没找到一个能让我产生“啊，原来如此”感觉的类比或生活实例。它充斥着大量理论推导，但这些推导似乎都是为了展示作者深厚的数学功底，而不是为了服务于教学目的。我记得有一次，书中引用了一个关于市场份额波动的例子，本应是展示贝叶斯统计威力的绝佳机会，但作者却用了一长串复杂的积分公式来表达，完全没有提及如何将这个模型应用到实际的商业决策中去。这本书似乎是为那些已经精通统计学、只需要一本参考手册的人准备的，而不是为我们这些急需从零开始建立知识体系的入门者。时间成本太高了，我实在没有精力去“考古”作者隐藏在繁复文字背后的真正意图。

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