Understanding Basic Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Houghton Mifflin College Div

作者:Brase, Charles Henry (EDT)/ Brase, Corrinne Pellillo (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:125.95

装帧:Pap

isbn号码:9780618632275

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Basic Statistics
• Data Analysis
• Probability
• Descriptive Statistics
• Inferential Statistics
• Research Methods
• Quantitative Analysis
• Learning Statistics
• Statistical Concepts

《统计学原理与应用：从数据到洞察》 深入浅出，构建坚实的统计学思维大厦 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资源。然而，原始数据本身并不能直接提供价值，它需要经过科学的提炼、分析与解读，才能转化为有力的洞察。《统计学原理与应用：从数据到洞察》正是这样一本旨在帮助读者跨越数据与洞察之间的鸿沟的权威著作。它不是对现有统计学教材的简单复述，而是融合了经典理论的严谨性与现代应用的前瞻性，致力于为读者打造一个全面、实用且易于理解的统计学学习框架。 本书的撰写，严格遵循了“从基础概念到复杂模型，再到实际应用”的逻辑主线，确保读者能够循序渐进地掌握统计学的精髓，避免了许多初级教材中理论堆砌而缺乏实际联系的弊端。我们深知，统计学是一门“做”出来的学科，因此，本书在每一个知识点讲解后，都辅以大量的、源自现实世界的案例分析和动手练习，确保读者能够真正理解和运用所学知识。 第一部分：统计学思维的基石——描述性统计与数据可视化 任何严谨的统计分析都始于对数据的精确描述。本书的第一部分，将带领读者进入数据的世界。我们不仅仅停留在计算平均数、中位数、标准差这些基本指标上，而是深入探讨了数据的类型、测量尺度（名义、顺序、区间、比例）如何影响后续的分析选择。 重点部分在于数据可视化。本书强调“一图胜千言”的原则，详细阐述了如何选择最恰当的图表类型来揭示数据的分布特征和潜在关系。除了基础的直方图、箱线图外，我们引入了更先进的小提琴图（Violin Plot）和热力图（Heatmap）在多变量分析中的应用，并结合R语言和Python（Pandas/Matplotlib）的基础操作，指导读者快速生成专业级别的可视化报告。我们特别关注如何识别和处理异常值（Outliers）及其对描述性统计结果的敏感性，这是构建稳健分析框架的第一步。 第二部分：从样本到总体——概率论与推断统计学的核心 推断统计是统计学的灵魂所在，它赋予了我们从有限样本中对无限总体进行合理预测的能力。本部分构建了坚实的概率论基础，但视角独特，侧重于统计推断的实际需求。 我们详细讲解了随机变量、期望值和方差的性质，并着重阐述了中心极限定理（Central Limit Theorem）的深远意义，解释了为何正态分布在统计学中占据如此核心的地位。在参数估计方面，本书系统地比较了矩估计（Method of Moments）和极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理、优缺点及适用场景，而非简单地罗列公式。读者将学会如何判断估计量的优良性（如无偏性、有效性）。 假设检验是推断统计的核心工具。本书对“零假设”和“备择假设”的哲学基础进行了深入探讨，强调了P值（P-value）的正确解释和常见误区。我们不仅涵盖了Z检验、T检验（单样本、独立样本、配对样本），还针对方差齐性检验（如Levene检验）和正态性检验（如Shapiro-Wilk检验）的实际操作和结果解读提供了详尽的指南。特别地，本书花了较大篇幅讲解功效分析（Power Analysis），指导研究者如何在实验设计阶段确定所需的最小样本量，避免“无效研究”。 第三部分：关系探索——方差分析与线性回归的深度解析 当我们需要探索两个或多个变量之间的定量或定性关系时，回归分析便登上了舞台。本部分是本书的重点和难点突破区域。 方差分析（ANOVA）被重新架构，将其视为一种特殊的线性模型，从而自然地过渡到回归分析。我们详尽阐述了单因素、双因素ANOVA的原理，并讨论了事后检验（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD）的选择标准，以确定具体是哪些组之间存在显著差异。 在线性回归方面，本书超越了简单的最小二乘法（OLS）。我们深入探讨了回归假设（如独立性、同方差性、正态性）的检验方法（如Durbin-Watson检验、残差图分析），并教授读者如何通过多重共线性（Multicollinearity）诊断（VIF值）和变量选择技术（逐步回归、AIC/BIC准则）来构建稳健的模型。对于非线性关系，本书提供了多项式回归和变量变换（如对数、平方根）的实用策略。此外，本书还专门辟出一章，介绍了逻辑回归（Logistic Regression）在处理二元和多元分类结果时的强大能力，并详细解释了赔率比（Odds Ratio）的实际意义。 第四部分：高级主题与非参数方法的桥梁 为了满足更复杂研究的需求，本书的最后一部分引入了更高级的主题，同时为那些数据不满足正态性或方差齐性假设的读者提供了可靠的替代方案。 在时间序列分析的引言中，我们概述了自相关（Autocorrelation）的概念，并简要介绍了平稳性（Stationarity）的概念和ARIMA模型的构建流程，旨在为有此方向兴趣的读者搭建初步的认知框架。 对于不满足参数模型前提的现实数据，非参数统计方法是不可或缺的工具。本书详细对比了非参数方法与参数方法的适用性边界，系统介绍了Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，并解释了它们在统计效率上的权衡。 结语：将统计学融入决策流程 《统计学原理与应用：从数据到洞察》的目标不仅仅是传授公式和检验步骤，更是培养一种批判性的统计思维。本书旨在让读者在面对任何数据驱动的报告时，都能提出正确的问题：“这个结论的依据是什么？样本是否具有代表性？模型假设是否成立？P值是否被误读了？” 通过结合理论的深度、实践的广度以及对现代统计软件应用的集成指导，本书定能成为统计学学习者、研究人员、数据分析师乃至任何希望提高决策质量的专业人士的必备参考书。它将引导您真正做到“理解”统计学，而非仅仅“会用”统计学。

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