An Introduction to Statistics and Research Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Davis, Stephen F./ Smith, Randolph A.

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2004-9

价格:$ 218.77

装帧:HRD

isbn号码:9780131505117

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计推断
• 研究设计
• 社会科学
• 心理学
• 教育学
• 定量研究
• 方法论

《深入探究：现代数据科学与实验设计原理》 图书简介 本著作《深入探究：现代数据科学与实验设计原理》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，涵盖当代数据分析、统计推断、机器学习基础以及严谨的实验设计方法论。本书超越了传统统计学教材的范畴，紧密结合了当前科技前沿对数据驱动决策的需求，特别侧重于在复杂、高维数据集背景下进行有效的数据采集、处理、建模与结果解释。 本书结构分为四个主要部分，层层递进，确保读者不仅掌握理论基础，更能熟练运用先进工具解决实际问题。 --- 第一部分：现代数据科学的基石与数据准备的艺术 本部分奠定了现代数据分析的实践基础。我们首先探讨数据科学的哲学观——从数据中提取可操作的洞察，并强调数据伦理与隐私保护的重要性。 1. 数据生态系统与生命周期： 详细剖析数据从产生、采集、存储（包括数据湖、数据仓库的概念区别与应用场景）到最终报告的全过程。重点讨论了大数据集（Big Data）的特征（Volume, Velocity, Variety, Veracity）及其对传统统计方法的挑战。 2. 数据清洗、转换与探索性数据分析（EDA）： 这是本书最为详尽的部分之一。我们深入讲解处理缺失值（如多重插补 MICE 的原理与实施）、异常值检测（基于距离、密度和模型残差的多种方法）以及数据标准化、规范化的最佳实践。 3. 探索性数据分析（EDA）的深度应用： EDA 不仅仅是制图。本书教授如何利用高维可视化技术（如 t-SNE, UMAP）来揭示潜在的数据结构。我们详细阐述了描述性统计的局限性，并引入鲁棒性统计量（如中位数、四分位距）在数据概览中的应用，确保初步洞察的可靠性。 4. 特征工程与选择（Feature Engineering & Selection）： 现代分析的成败往往取决于特征的质量。我们不仅介绍传统的特征转换技术（如 Box-Cox 变换），还深入探讨了如何从文本数据（N-grams, TF-IDF）和时间序列数据中提取有效特征。特征选择部分涵盖了过滤法、封装法（如递归特征消除 RFE）以及嵌入法（如 LASSO 和 Ridge 回归的系数筛选机制），指导读者构建最优特征子集，降低维度灾难。 --- 第二部分：统计推断的进阶与模型诊断 本部分着重于从样本数据推断总体特征的严谨性，并引入了超越经典线性模型的推断框架。 1. 概率分布的深入理解： 除了正态分布，本书详细阐述了泊松分布、负二项分布、贝塔分布以及多元正态分布在特定业务场景（如计数数据、比例数据）中的应用，并探讨了它们的共轭先验分布，为贝叶斯方法做铺垫。 2. 假设检验的现代视角： 传统 $p$ 值的解读经常被误用。本书批判性地分析了 $p$ 值、效应量（Effect Size，如 Cohen's $d$、$eta^2$）和统计功效（Power）之间的关系。我们引入了等效性检验（Equivalence Testing）和更稳健的非参数检验方法（如 Permutation Tests），以应对数据不满足严格分布假设的情况。 3. 广义线性模型（GLMs）的精炼： 详细覆盖逻辑回归、泊松回归、Gamma 回归的数学基础，重点在于理解 Link Function 和似然函数的构建。本书特别强调了在模型选择过程中对过度分散（Overdispersion）问题的诊断与修正。 4. 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 针对具有嵌套结构或重复测量的数据（如纵向研究、多中心试验），本书提供了分层线性模型（HLM）的全面介绍，包括随机截距和随机斜率模型的构建与解释，这是处理现实世界复杂数据结构的关键工具。 --- 第三部分：前沿预测模型与机器学习原理 本部分聚焦于高维数据预测和分类任务中使用的先进算法，强调模型的可解释性。 1. 决策树与集成学习： 从基础的 ID3, C4.5 算法讲起，过渡到 CART 模型的熵与基尼不纯度。核心内容在于集成学习： Bagging： 随机森林（Random Forest）的构建、参数优化及其对特征重要性的评估。 Boosting： 深入剖析 AdaBoost 的迭代权重调整机制，以及梯度提升机（GBM）如何通过梯度下降来优化损失函数。重点介绍 XGBoost、LightGBM 在工业界的应用优势和技术实现细节。 2. 支持向量机（SVM）与核方法： 解释最大间隔分类器的原理，并详细阐述核函数（Kernel Trick）如何将非线性可分问题映射到高维空间。本书讨论了 RBF 核的参数敏感性及优化策略。 3. 深度学习的统计学视角（引言）： 虽然本书不侧重于复杂的神经网络架构，但我们从统计学的角度审视深度学习：将多层感知机（MLP）视为具有非线性激活函数的复杂回归模型。讨论了正则化（Dropout, L1/L2）在预防深度模型过拟合中的统计意义。 4. 模型评估与比较的严格标准： 引入 ROC 曲线、AUC、精确率-召回率曲线（PR Curve）的精确计算。更重要的是，本书教授如何使用交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的稳健方法，并介绍统计显著性检验（如 DeLong's Test）来比较不同预测模型的性能差异。 --- 第四部分：严谨的实验设计与因果推断 本部分是本书的价值核心，它将统计学知识与研究方法论紧密结合，是科研人员和产品经理必备的知识。 1. 经典实验设计原理（DOE）： 详细介绍完全随机设计（CRD）、随机区组设计（RBD）和拉丁方设计。重点解析方差分析（ANOVA）和协方差分析（ANCOVA）的假设、应用场景以及如何通过实验设计来最大化效应检测能力并控制混杂因素。 2. 因子设计与响应曲面法（RSM）： 针对需要同时测试多个因素及其交互作用的场景，本书深入讲解 $2^k$ 因子设计，以及如何利用 RSM 来优化过程参数，理解曲面形状，找出最佳操作点。 3. 因果推断的统计基础： 识别观察性研究中的混杂偏差（Confounding Bias）是现代分析的挑战。本书系统性地介绍了： 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 详细解释如何构建倾向得分模型，如何进行匹配，以及匹配后的模型诊断，以平衡协变量分布。 工具变量（Instrumental Variables, IV）： 介绍在存在不可观测混杂因素时，如何利用工具变量来估计因果效应。 4. 时间序列的因果检验： 针对非实验数据，本书引入了格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）的原理和局限性，以及差分中的差分（Difference-in-Differences, DiD）方法在政策评估中的应用，确保读者能够对“A是否导致了B”这一问题做出更负责任的回答。 --- 目标读者 本书面向具有基础微积分和线性代数知识的理工科高年级本科生、研究生，以及需要在实际工作中处理复杂数据、进行科学决策的数据分析师、统计学家、量化研究人员和工程师。通过学习，读者将能从“描述数据”跃升至“理解机制”和“预测未来”的层次。

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