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出版者:Wiley-Interscience

作者:Chap T. Le

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:2003-03-31

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471418160

丛书系列:

图书标签:

• statistics
• Biostatistics
• Statistics
• Health Sciences
• Medical Statistics
• Research Methods
• Data Analysis
• Epidemiology
• Public Health
• Introductory
• Science

《统计学原理与应用：探索数据背后的奥秘》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，帮助理解如何有效地收集、组织、分析和解释数据。我们将从统计学的基本概念出发，逐步构建起严谨的逻辑框架，使读者能够自信地驾驭各种统计方法。 核心概念与基础： 我们将首先介绍统计学的基本术语，例如总体与样本、参数与统计量，以及描述性统计学的核心工具：集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）。通过鲜活的案例，我们将展示如何利用图表（直方图、箱线图、散点图等）直观地呈现数据分布特征，从而初步洞察数据中的模式与趋势。 概率论的基石： 统计推断的根基在于概率论。本书将系统讲解概率的基本概念、随机变量及其概率分布（包括离散型如二项分布、泊松分布，以及连续型如正态分布、指数分布），并深入探讨中心极限定理这一统计推断的灵魂。理解概率分布的特性，对于后续的学习和应用至关重要。 统计推断的利器： 在掌握了概率论的基础后，我们将进入统计推断的核心领域。本书将详细阐述参数估计的方法，包括点估计和区间估计，重点介绍置信区间的构建与解释，使读者能够量化估计的精确度。 随后，我们将全面介绍假设检验的原理与流程。从零假设和备择假设的设定，到检验统计量的选择、p值的计算与解读，再到统计决策的做出，我们将一步步引导读者掌握这一强大的工具。各种常见的假设检验方法，如t检验（单样本、配对样本、独立样本）、卡方检验、F检验等，都将通过详细的步骤和实际应用案例进行讲解。 关系与比较： 数据之间并非孤立存在，理解变量之间的关系至关重要。本书将深入探讨相关分析，计算相关系数并解读其含义，以及回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将学习如何构建回归模型，解释回归系数的意义，并进行模型诊断与优化，以预测变量值或理解变量间的内在联系。 多维度分析： 对于包含多个类别变量的数据，我们将学习方差分析（ANOVA），它能够比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，并探讨其扩展形式。 实践应用与展望： 本书强调统计学在实际问题中的应用。我们将结合经济学、社会学、环境科学、医学等多个领域的真实数据，演示如何选择合适的统计方法解决实际问题，并解释分析结果的实际意义。通过案例分析，读者将学会如何将抽象的统计理论转化为解决现实挑战的有力工具。 学习收获： 学完本书，您将能够： 理解统计学基本原理： 建立起扎实的统计学理论基础。 熟练运用描述性统计方法： 有效地整理和展示数据。 掌握概率论核心概念： 为深入理解统计推断奠定基础。 灵活运用统计推断技术： 进行参数估计和假设检验。 分析变量间的关系： 运用相关与回归分析揭示数据模式。 解决实际问题： 将统计知识应用于各行各业。 批判性评估统计信息： 具备辨别统计误导的能力。 本书适合对数据分析感兴趣的初学者，以及需要系统学习统计学知识以应用于科研、工作或日常决策的专业人士。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地运用统计学的语言，解读数据，洞察规律，做出更明智的决策。

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我对《数据驱动的决策科学》这本书的评价是，它彻底革新了我对“数据分析”的认知。这不是一本传统意义上的数学教科书，而更像是一本**商业洞察与严谨量化相结合的武功秘籍**。它的核心价值在于它能够无缝地将理论统计工具嵌入到真实的商业问题解决流程中。书中对**实验设计（A/B测试）**的探讨尤为精妙，它不仅仅停留在P值和效应量的计算上，更深入地讨论了如何在资源有限的情况下设计出既有统计效力又具备商业可行性的实验方案。我尤其喜欢它对“因果推断”的章节，讲解了从**倾向得分匹配（PSM）到工具变量（IV）**等进阶方法的应用场景和局限性，这对于我们理解市场营销活动中“做了A是否真的导致了B”这种关键问题至关重要。语言风格上，它采用了非常成熟和专业的语气，用词精准，不拖泥带水，非常适合有一定基础，希望向应用领域深耕的读者。它迫使你思考的不是“我能算出什么”，而是“我应该问什么样的问题才能让数据给出有价值的回答”。总而言之，这本书是连接学术严谨性和产业实践之间的完美桥梁，强烈推荐给所有希望利用数据提升战略决策质量的人士。

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《概率论的哲学思辨与现代应用》这本书，简直是一次精神洗礼！我过去一直认为概率论就是一堆枯燥的公式堆砌，但这本书让我看到了其背后深邃的哲学根基和跨学科的广阔视野。作者似乎是一位博学的哲学家，他花费了极大的篇幅来探讨**贝叶斯主义与频率主义之间的根本性分歧**，以及这些哲学立场如何影响了我们对“真实”的理解。书中对**随机过程**的描述，特别是马尔可夫链和布朗运动的引入，展现了统计学在描述动态系统时的优雅性，这部分内容非常富有启发性，让我开始思考股票市场的波动和自然界中粒子的随机性在本质上是否有共通之处。文字风格非常**文学化且富有思辨性**，语句结构复杂但逻辑严密，需要读者投入相当的专注力去品味。它不是一本用来快速查阅公式的书，而是一本需要坐下来，沏上一杯咖啡，慢慢咀嚼才能领悟其精髓的著作。对于那些已经掌握了基础统计运算，但渴望探究理论“为什么”的读者来说，这本书提供了极高的智力回报。它极大地拓宽了我对“不确定性”这个概念的理解范畴。

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这部经典的《统计学原理与实践》简直是统计学入门的救星！我一直对概率和推断性统计感到头疼，感觉它们像是一层厚厚的迷雾，直到我翻开这本书。作者的叙述方式极其清晰，仿佛拿着一把锋利的解剖刀，将那些复杂的公式和概念层层剥开，让我们看到它们背后的逻辑和直觉。尤其赞赏它在基础概念讲解上的深度，它没有急于跳转到高深的回归模型，而是花了大量篇幅来夯实基础，比如对**随机变量的期望、方差的直观解释**，以及**中心极限定理**在实际应用中的意义。书中大量的实例都取自日常生活或常见的科学场景，使得学习过程不再枯燥。我记得有一次我在处理一组测量数据时，完全不确定该用Z检验还是T检验，翻到书中关于**假设检验的决策树**那一章，茅塞顿开。书中不仅教你“如何计算”，更重要的是教你“为什么这么算”，这种对底层原理的挖掘，是其他很多只停留在计算层面的教材所不具备的。对于初学者来说，这本书的排版和图示也非常友好，图表清晰易懂，有效辅助了抽象思维的建立。如果你想真正掌握统计学的思维方式，而不是仅仅学会按计算器，这本书绝对是首选。

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读完《可视化数据叙事的艺术》，我发现自己对统计图表的热情被重新点燃了。这本书完全跳脱了传统的数学框架，转而聚焦于**信息的可传达性和人类的认知心理学**。作者用大量生动的案例展示了如何通过精心设计的图表来讲述一个引人入胜的故事，而不仅仅是展示一组数字。它深入探讨了**颜色理论、图形元素布局对信息感知的影响**，甚至讨论了如何避免因图表设计不当而导致的**误导性解读**。书中的批判性分析部分非常犀利，作者拆解了许多著名的“失败”图表，并指出其在视觉传达上的致命缺陷，这比单纯学习如何使用软件绘制图表要深刻得多。它的语言风格充满了设计感和前瞻性，充满了对美学和有效沟通的追求，与那些严谨的数学书籍形成了鲜明的对比。对于市场分析师、记者和任何需要用数据说服他人的专业人士来说，这本书提供的洞察力是无价的。它真正教会你的是：数据本身不会说话，**你需要学会为数据设计一个能被听懂的“声带”**，而这本书就是最好的导师。

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关于《面向科学家的统计建模进阶》，我只能说，这是一本“硬核”到近乎冷酷的教材。它毫不客气地直接切入了**广义线性模型（GLM）和混合效应模型**的核心，对背景知识的铺垫非常简略，明显是为那些已经具备扎实微积分和线性代数基础的研究人员量身定做的。书中对于**模型诊断和残差分析**的详尽论述令人印象深刻，作者似乎对“坏模型”的识别有着近乎偏执的关注，列举了大量的非正态性、异方差性和自相关性的处理技巧，这些都是在初级统计学中常常被一笔带过的关键环节。我特别欣赏它在**R语言或Python代码示例**上的精确性，每一段代码块都紧密地服务于特定的模型应用，而不是仅仅作为教学工具。唯一的挑战是，如果你是统计学的新手，直接阅读此书会非常吃力，因为作者默认你已经掌握了最小的统计学门槛。对于生物医学、生态学等领域中需要处理复杂层次结构数据的研究人员来说，这本书是无可替代的实战手册，它教会你如何构建能真正反映数据复杂性的模型，而不是套用标准化的简单公式。

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