Statistics for the Utterly Confused, 2nd edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Lloyd Jaisingh

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2005-12-22

价格:USD 17.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780071461931

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Data Analysis
• Mathematics
• Education
• Textbook
• Beginner's Guide
• Second Edition
• Self-Study
• College

揭示数据背后的奥秘：一本面向所有人的统计学入门指南 书名： 统计学原理与应用：从基础概念到实战分析 作者： [虚构作者姓名，例如：艾米莉亚·里德, 约翰·哈德森] 版次： 第四版 --- 内容简介 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，从我们日常的购物习惯到复杂的科学研究，统计学的力量正日益凸显。然而，对于许多初学者而言，“统计学”这个词汇往往与艰深的数学公式、晦涩难懂的专业术语划上了等号，令人望而却步。《统计学原理与应用：从基础概念到实战分析》旨在彻底打破这一壁垒，为渴望理解数据驱动决策的读者提供一条清晰、实用且引人入胜的学习路径。 本书并非一本旨在培养专业统计学家的学术专著，而是一本精心设计的实用工具书和思维导引手册。它专注于培养读者的统计素养（Statistical Literacy），使他们能够批判性地解读身边的统计信息，并自信地运用基础统计工具解决现实世界中的问题。 本书的核心理念是：统计学是关于“在不确定性中做出现实的最佳猜测”的科学。 我们将从最直观的角度切入，将复杂的概念转化为易于理解的故事和案例。 --- 第一部分：构建坚实的基础——描述性统计的艺术 本书的开篇着重于描述性统计，这是理解任何数据集的基石。我们不会直接抛出复杂的公式，而是通过生动的图表和日常情境，讲解如何“看懂”数据。 1. 数据的本质与类型： 我们将首先探讨数据是如何产生的，区分定性数据与定量数据，理解名义、顺序、间隔和比率等不同测量尺度对后续分析的决定性影响。例如，为什么衡量人们对某个品牌的“满意度”（顺序数据）与衡量他们的“收入”（比率数据）需要采用不同的分析方法。 2. 集中趋势的描绘： 均值、中位数和众数——这三个看似简单的概念，在不同数据分布下却能揭示截然不同的真相。我们会通过收入不平衡、房价波动等案例，深入剖析何时应该使用中位数而非均值来避免“平均数的陷阱”。 3. 离散程度的量化： 数据点是紧密聚集还是天女散花？本书将详尽解释方差、标准差和极差的实际意义。理解标准差，就像学会了衡量“不确定性”的尺子，是后续推断统计的逻辑起点。我们还会引入箱线图（Box Plot）的绘制与解读，这是一种强大的可视化工具，能一眼看出数据的分布形态和潜在的异常值。 4. 数据可视化的力量： “一图胜千言”的背后是精心选择的可视化方法。本书将指导读者如何选择最合适的图表——直方图用于展示分布形状，散点图用于揭示关系，条形图用于比较分类数据。同时，我们还会专门讨论如何识别和避免误导性的图表设计。 --- 第二部分：从样本到整体——推断统计的逻辑桥梁 描述性统计告诉我们“样本中有什么”，而推断统计则帮助我们回答“样本之外的总体可能是什么样”。这是统计学中最具魔力的部分。 5. 概率论的直觉构建： 概率不必是高等数学的专利。本书用大量的日常例子（如彩票、保险、天气预报）来建立读者对概率、条件概率和贝叶斯思想的直观理解，为理解统计检验奠定基础。 6. 抽样的艺术与误差： 如何从庞大的总体中抽取一个“有代表性”的样本？我们将详细介绍简单随机抽样、分层抽样等方法，并解释抽样分布的概念——理解中心极限定理（Central Limit Theorem）如何保证我们在不了解总体分布的情况下依然可以进行可靠的推断。 7. 估计的艺术：置信区间： 报告一个点估计往往是不够准确的。本书将清晰地阐释置信区间的含义——它代表了我们对真实参数的“把握程度”。我们将通过实际的民意调查案例，展示如何计算和解释95%或99%的置信区间，从而在报告结果时更加严谨。 8. 假设检验的流程与哲学： 假设检验是统计推断的核心。我们系统地分解了零假设、备择假设、P值和显著性水平（α）的每一个环节。本书强调的是对P值的正确解读，批判性地看待“统计显著性”与“实际意义”之间的区别，避免“P值猎取”的误区。我们将广泛应用T检验和卡方检验，聚焦于其背后的逻辑推理过程。 --- 第三部分：揭示关系——回归分析与预测建模 理解了数据的分布和推断的原理后，本书的重点转向探究变量之间的相互作用。 9. 相关性与因果性的区别： “相关不等于因果”是统计学的黄金法则之一。本书通过经典案例，如冰淇淋销量与溺水人数的关系，帮助读者辨析何为“混淆变量”，并为引入更高级的建模方法打下基础。 10. 简单线性回归的构建： 我们将手把手地教导读者如何建立一条最佳拟合线（最小二乘法），解释斜率、截距的实际含义。重点将放在模型诊断上，如何通过残差图来检验模型的适用性，判断我们的线性假设是否成立。 11. 多元回归与模型选择： 现实世界中的问题往往由多个因素共同影响。本书介绍了如何纳入多个自变量的多元回归模型，并指导读者运用调整$R^2$、F检验等工具进行变量选择，以构建出既有解释力又不过度拟合（避免“过度拟合”）的稳健模型。 12. 非参数方法与分类数据分析： 认识到并非所有数据都服从正态分布。本书也涵盖了针对特定数据类型和分布假设不成立时适用的非参数检验方法，以及如何使用逻辑回归（Logistic Regression）来预测二元结果（如“是/否”、“成功/失败”），这是市场营销和风险评估中的常见工具。 --- 本书的特色与受众 目标读者： 本书专为商业分析师、市场研究人员、社会科学学生、需要解读科学报告的普通专业人士，以及所有对“数字背后的故事”感到好奇的人士设计。无论您是零基础的初学者，还是希望巩固和系统化现有知识的职场人士，都能从本书中获益。 教学方法： 强调直觉而非死记硬背： 每一个核心概念都配有清晰的图示和生活化的例子。 侧重软件应用（概念驱动）： 书中提供了使用主流统计软件（如Excel的高级功能、R/Python的基础操作思路——但不深入代码细节）进行分析的流程指导，重点在于如何输入数据、运行程序并正确解读输出结果。 “统计陷阱”警示专栏： 每个章节末尾都设有专门板块，揭示常见的统计误用和误解，培养读者的批判性思维。 通过《统计学原理与应用：从基础概念到实战分析》，读者将不再惧怕统计学，而是将其视为一双能够穿透迷雾、看清数据真相的慧眼。您将掌握的，是从数据中提炼洞察、做出明智决策的必备技能。

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