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出版者:社会科学文献出版社

作者:葛新权

出品人:

页数:349

译者:

出版时间:2006-6

价格:39.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787802301320

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数据挖掘
• 统计建模

统计学的艺术与实践：洞察数据，驱动决策 在浩瀚的知识海洋中，数据如同璀璨的星辰，它们蕴藏着规律，揭示着真相，等待着我们去发掘与解读。而统计学，正是指引我们 navigat（导航）这片星海的灯塔，它赋予我们一套系统而严谨的工具，让我们能够科学地收集、整理、分析、解释和呈现数据，从而从纷繁复杂的信息中提炼出有价值的见解，并以此为依据做出更明智的决策。 本书并非一本枯燥的数学公式堆砌，更不是一本遥不可及的理论著作。它是一份献给所有渴望理解数据、驾驭数据、并希望通过数据解决实际问题的朋友的指南。我们致力于将统计学的精髓，以一种既严谨又不失生动的方式呈现出来，让统计学不再是少数专业人士的专属技能，而是人人都能掌握的实用工具。 统计学的旅程：从基础到前沿 我们的旅程将从统计学的基石——描述性统计开始。在这里，你将学习如何用直观的图表（如直方图、箱线图、散点图）和简洁的数字（如均值、中位数、标准差、百分位数）来描绘数据的整体特征，初步了解数据的分布、集中趋势和离散程度。这就像是在观察一片森林，我们首先需要了解森林里有多少树木，它们有多高，分布是否均匀，这是一个建立对数据整体印象的关键步骤。 随后，我们将深入概率论的殿堂。概率论是连接描述性统计和推断性统计的桥梁。你将理解随机事件的可能性，学习各种概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的性质及其应用。这部分内容将帮助我们理解不确定性，以及如何在存在不确定性的情况下进行量化分析。例如，在产品质量控制中，了解次品出现的概率，才能有效地制定检测标准。 重头戏在于推断性统计。这是统计学的核心魅力所在，它让我们能够从有限的样本数据出发，推断出关于更广阔的总体的信息。我们将探索参数估计，如点估计和区间估计，学习如何用样本均值来估计总体均值，并量化估计的不确定性。而假设检验则是推断性统计的另一大支柱，你将学习如何根据样本数据来检验关于总体的某种假设是否成立，这在科学研究、市场调研、医学试验等领域至关重要。比如，一个新药是否比现有药物更有效，就需要通过假设检验来得出结论。 本书还将涵盖相关与回归分析。我们将学习如何量化两个变量之间的线性关系强度（相关系数），并利用回归模型来预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。这对于理解变量之间的相互影响，并进行预测性建模非常有帮助。例如，我们可以通过分析广告投入与销售额之间的关系，来预测增加广告投入能带来多少销售额的增长。 随着数据量的爆炸式增长，多变量统计也日益凸显其重要性。我们将初步涉足方差分析（ANOVA），用于比较多个组的均值是否存在显著差异，以及多元回归，用于分析多个自变量对因变量的影响。这些技术能够帮助我们从更复杂的背景下，揭示数据中隐藏的更深层次的联系。 此外，我们还会触及一些非参数统计方法，它们在数据不满足正态分布或其他参数分布的假设时尤为有用。同时，我们也将介绍抽样调查的设计与原理，确保我们收集到的样本能够真实地反映总体特征。 实践是检验真理的唯一标准 理论的学习固然重要，但统计学真正的价值体现在实践之中。本书力求将枯燥的理论与生动的应用场景相结合。在讲解每一个统计方法的同时，我们会结合真实的案例，例如： 商业与经济领域： 如何利用市场调研数据分析消费者偏好，预测销售趋势，评估广告效果；如何通过财务数据分析公司盈利能力，进行风险评估。 科学研究领域： 如何设计实验，收集和分析生物医学数据，评估治疗方案的有效性；如何处理物理、化学、工程等领域的实验数据，验证科学理论。 社会科学领域： 如何通过问卷调查分析社会现象，研究公众意见，评估政策效果；如何分析人口统计数据，预测人口发展趋势。 日常生活： 如何解读体检报告中的各项指标，理解健康风险；如何分析体育比赛数据，预测比赛结果；如何理解新闻报道中的统计图表，辨别信息真伪。 为了帮助读者更好地掌握这些方法，本书将引导读者了解并使用一些主流的统计软件（如R语言、Python的统计库、SPSS等）。通过实际操作，读者将能更直观地体验统计分析的过程，并学会如何将所学知识应用于自己的工作和生活中。我们强调的不是机械地套用公式，而是理解每一种统计方法背后的逻辑，以及何时何地应该选择哪种方法。 统计学的思维方式：理性与洞察 掌握统计学，不仅仅是掌握一套技术，更是一种思维方式的培养。它教会我们： 批判性思维： 对数据信息保持审慎的态度，不轻信片面的结论，学会质疑和验证。 逻辑推理： 依据数据证据进行严谨的逻辑推导，避免主观臆断。 量化思维： 尝试用数字来描述和理解现象，将模糊的认识转化为清晰的认识。 不确定性下的决策： 认识到世界充满不确定性，并学会如何在这种不确定性下做出最优决策。 本书旨在帮助读者建立这种统计学的思维框架，让大家在面对海量信息时，能够保持清晰的头脑，做出基于证据的判断。 谁适合阅读本书？ 本书的目标读者非常广泛，包括但不限于： 大学生： 任何专业背景的学生，尤其是需要进行科学研究、数据分析的学科。 职场人士： 无论身处哪个行业，都需要处理和分析数据的各类从业者，从市场营销、金融分析、产品开发到人力资源、运营管理。 科研人员： 需要进行实验设计、数据分析，并发表研究成果的研究者。 对数据分析感兴趣的社会大众： 希望提升自己解读信息、做出明智决策的能力的个人。 本书的语言风格力求简洁明了，避免晦涩难懂的专业术语，并用大量的图示和实例来辅助理解。我们相信，通过循序渐进的学习和动手实践，统计学将不再是一门遥不可及的学科，而是人人都能掌握的强大工具。 结语 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在。理解数据，运用统计学，就像是掌握了一双“火眼金睛”，能够穿透表象，看到事物的本质。本书希望成为您开启统计学之旅的得力助手，引导您在这个充满机遇与挑战的数据世界中，发现规律，洞察真相，做出更卓越的决策。让我们一起踏上这段探索数据奥秘的精彩旅程吧！

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这本书的整体论述逻辑非常严谨，层次感分明，基本上遵循了从描述性统计到推断性统计，再到模型构建的经典路径。我尤其欣赏作者在处理假设检验中的“第一类错误”和“第二类错误”时的清晰界定，这对于理解统计决策的风险至关重要。书中对置信区间的解释也十分到位，强调了它与P值的互补关系，而不是互相替代。美中不足的是，这本书在处理“缺失数据”这一现代数据分析中普遍存在的难题时，着墨不多。我们都知道，在真实的数据集中，数据缺失是常态，如何进行合理的插补（Imputation）以及不同插补方法对后续统计推断的影响，是实践中非常关键的一环。这本书似乎默认了数据的完整性，对于诸如多重插补法（Multiple Imputation）这类更稳健的处理技术，几乎没有涉及，这使得这本书的适用范围在面对那些“脏数据”时会受到一定的限制。对于那些希望直接将所学应用于复杂、不完美数据集的读者来说，这部分内容的缺失可能会成为一个小的遗憾，需要读者自行去拓展相关知识。

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拿到这本书的时候，我其实是抱着一种“姑且一试”的心态，因为市面上讲统计学的书太多了，很多都写得晦涩难懂，要么过于学术化，要么就是肤浅的工具书。这本书的语言风格倒是出乎我的意料，它带着一种非常接地气的叙述感，像是一位经验丰富的老师在耐心地跟你聊天，解释那些复杂的概念。我尤其欣赏它在讲解中心极限定理这类核心概念时，所采用的类比和图示，一下子就把那个抽象的“无限趋近”概念具象化了。不过，我感觉它在处理时间序列分析这块的深度稍显不足，虽然提到了ARIMA模型，但对于如何识别序列的平稳性和模型定阶的实践技巧讨论得不够深入，更多是停留在理论介绍层面。我尝试着用书中的方法去处理我手头一个金融数据的时间序列，发现还是得去查阅其他更专业的资料来补充那些操作细节。另外，这本书在描述贝叶斯统计的引入时，处理得比较谨慎，似乎是想先稳固读者的经典统计学基础，但对于习惯了频率学派的读者来说，想要真正理解贝叶斯思维的转变，可能还需要更多的启发和引导。这本书更像是一块坚实的地基，打得非常牢靠，但上层建筑的精装修部分，还需要我们自己去添砖加瓦。

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当我翻阅这本书时，一个最突出的感受是它对“数据可视化”在统计推断中所扮演角色的重视程度。作者非常强调，在进行任何正式的统计检验之前，必须先通过图表来观察数据的分布形态和潜在的异常值。书中关于箱线图、直方图以及散点图矩阵的讲解非常到位，并且不局限于标准的图形，还提到了QQ图在检验正态性时的关键作用。然而，这本书在介绍现代统计软件的使用方法方面，似乎有些滞后。虽然它提供了很多公式和手工计算的逻辑，但对于如何利用R或Python这样的工具库进行高效的大规模数据分析，涉及得非常少，这对于当下的数据科学学习者来说，是一个比较明显的短板。例如，在进行A/B测试的效应量估计和样本量计算时，书中主要依赖手算公式，而现实中这些工作几乎都是由软件快速完成的。所以，这本书更像是一本打基础的“内功心法”，它教会了你原理，但如果你想成为一个快速高效的“实战高手”，你还需要花费大量时间去学习如何使用“外功招式”——也就是编程工具。它对基础的尊重值得称赞，但对现代分析环境的反映略显不足。

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这本书的排版和字体选择给我留下了非常好的第一印象，阅读体验是极其舒适的，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。它在内容组织上采用了模块化的结构，这一点非常适合碎片化时间学习。我尤其喜欢它在介绍非参数检验方法时所花费的篇幅，很多教材为了追求篇幅会简化这部分内容，但这本书详细阐述了秩和检验和置信区间构造的逻辑，这对于处理那些不满足正态分布假设的真实世界数据至关重要。作者显然对统计学的应用边界有着深刻的理解，书中很多地方都在提醒读者，不要盲目套用公式，要根据数据的特性来选择合适的分析工具。然而，在深入到多变量分析领域时，比如主成分分析（PCA）或者因子分析，我感觉书中对如何解释降维后的结果——也就是如何给那些新的合成变量赋予实际的业务含义——这方面的指导比较缺乏，更多的是聚焦在计算过程和数学原理上。如果能增加一些跨学科的案例研究，展示这些降维技术在市场细分或特征工程中的具体应用，这本书的实用价值会大大提升。它在“是什么”和“为什么”上做得很好，但在“怎么在特定情境下用好它”上略显保守。

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这本书拿到手里的时候，我就对它厚重的质感印象深刻，封面设计得非常沉稳，一看就知道是内容扎实的那种类型。我原本是希望找到一本能够系统梳理数据分析流程的书籍，能把那些零散的统计学知识点串联起来，形成一个完整的知识体系。这本书的开篇倒是挺吸引人的，用了一些非常直观的例子来引入统计学的基本概念，比如如何从日常生活中发现和量化不确定性。阅读过程中，我发现它在描述概率分布和假设检验的部分讲解得尤其细致，每一个公式的推导都尽可能地给出了背景和直观的解释，而不是简单地抛出结论。尤其是一些经典统计模型的介绍，比如回归分析，书中不仅仅是展示了如何操作，更深入地探讨了模型背后的假设前提，以及在实际应用中如何判断模型是否适用。我特别喜欢它在章节末尾设置的“思考与实践”环节，那里往往会抛出一个需要结合实际数据来解决的开放性问题，这对我这种喜欢动手的学习者来说非常有帮助，它强迫我不能只停留在理论层面，必须去尝试用不同的方法去验证和比较。总的来说，它为我构建起了一个清晰的统计学框架，但对于一些前沿的机器学习算法在统计学基础上的应用，介绍得相对保守，更偏向于传统统计学的坚实基础构建。

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葛院长的课，准备裸考。

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