Student Solutions Manual to Accompany Understanding Basic Statistics Third Edition 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

出品人:

页数:154

译者:

出版时间:2003-2

价格:$ 43.80

装帧:Pap

isbn号码:9780618333622

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Probability
• Student Solutions Manual
• Textbook
• Higher Education
• Mathematics
• Reference
• Learning
• Third Edition
• Problem Solving

统计学入门：概念与实践 一部面向初学者的统计学导论，侧重于核心概念的清晰阐释与实际应用技能的培养。 本书旨在为那些首次接触统计学领域的读者提供一个坚实的基础。我们深知，统计学往往被视为一门抽象且充满公式的学科，因此，本书的核心目标是将复杂的概念拆解为易于理解的组成部分，并通过大量贴近日常生活的实例，展示统计思维的力量。我们相信，掌握统计学的关键不在于死记硬背公式，而在于理解背后的逻辑和推理过程。 第一部分：统计学的基石 统计学之旅始于对基本术语和数据类型的系统性梳理。本部分将引导读者认识什么是数据、变量、总体与样本之间的关系。我们首先区分定性数据（如颜色、分类）和定量数据（如身高、收入），这对于后续选择合适的分析方法至关重要。 数据描述与可视化： 如何将杂乱无章的数字转化为有意义的信息？我们将详细介绍描述性统计的工具箱。这包括集中趋势的度量——均值、中位数和众数，以及离散程度的度量——方差、标准差和极差。更重要的是，我们将强调数据可视化的艺术。通过直方图、茎叶图、箱线图和散点图，读者将学会如何“看见”数据分布的形状、识别异常值，并初步洞察变量之间的潜在关系。我们将探讨在不同情境下，选择哪种图表最能有效地传达信息，避免因图表误导而产生的偏见。 第二部分：概率论的桥梁 统计推断建立在概率论的坚实基础上。本部分将从直觉性的概率概念出发，逐步过渡到更严谨的概率模型。 基础概率概念： 我们将介绍事件、样本空间、条件概率以及独立性等核心概念。通过大量的硬币投掷、掷骰子和扑克牌的例子，使抽象的概率计算变得具体可感。贝叶斯定理，作为连接先验知识与新证据的关键工具，将被以清晰的步骤进行阐释，展示其在决策制定中的巨大潜力。 概率分布： 数据通常遵循特定的概率模式。本部分深入探讨离散和连续概率分布。对于离散型，我们将重点分析伯努利试验、二项分布（处理“成功”或“失败”的次数）以及泊松分布（处理特定时间或空间内的事件发生次数）。对于连续型，正态分布，或称高斯分布，将占据核心地位。我们将详细剖析其“钟形曲线”的特性，并介绍如何利用标准正态表进行概率计算，为后续的抽样分布理论打下基础。 第三部分：推断的艺术——从样本到总体 这是统计学实践性的核心所在，目标是从有限的样本数据中，对更广阔的总体做出合理的、带有不确定性评估的结论。 抽样分布与中心极限定理： 读者将学习“抽样分布”的概念，这是统计推断的理论支柱。我们将细致讲解中心极限定理的魔力——无论总体分布形态如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布会趋向于正态分布。这一点极大地简化了推断过程。 估计的艺术： 我们将区分点估计和区间估计。重点在于置信区间（Confidence Intervals）的构建和解释。读者将学会如何量化估计的不确定性，理解“95%置信水平”的真正含义——即如果我们重复进行多次抽样和估计，95%的置信区间会包含真实的总体参数。本部分还将涵盖针对总体比例的估计方法。 第四部分：假设检验的严谨流程 假设检验是统计推断中最常用但也最容易被误解的工具之一。本部分致力于清晰、分步地引导读者完成整个检验过程。 检验基础： 我们首先建立零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），明确检验的逻辑结构。关键概念如I型错误（弃真错误）和II型错误（取伪错误）、显著性水平($alpha$)和P值（P-value）将被深入解析。我们将强调P值不应被简单地理解为“犯错的概率”，而是检验零假设下观察到当前或更极端结果的概率。 单样本与双样本检验： 我们将系统地介绍针对均值和比例的Z检验和t检验。这包括单样本t检验（将样本均值与已知总体均值比较），以及双样本t检验（比较两个独立样本或配对样本的均值差异）。对于方差的比较，我们将引入卡方检验（Chi-Square Test）作为初步工具。 第五部分：分析多变量关系 现实世界的问题很少只涉及单一变量。本部分聚焦于探索和量化变量之间的相互依赖性。 方差分析（ANOVA）： 当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是强大的工具。我们将从单因素方差分析开始，解释如何通过分解总变异（组间变异与组内变异）来判断不同处理效应的显著性。 相关性与简单线性回归： 我们将使用相关系数（Pearson’s r）来衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。随后，我们将引入简单线性回归模型——$Y = eta_0 + eta_1X + epsilon$。本部分将教授如何解释回归系数的含义（截距和斜率），如何拟合最佳拟合线，并评估模型的拟合优度（$R^2$）。更重要的是，我们将探讨如何利用回归模型进行预测，并对预测的可靠性进行评估。 非参数方法简介： 认识到并非所有数据都服从正态分布或满足方差齐性的要求，本部分最后将简要介绍一些强大的非参数检验方法，例如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验，以拓宽读者的分析视野。 学习目标： 完成本书的学习后，读者将不仅能熟练运用统计软件进行数据分析，更重要的是，能够批判性地阅读和理解研究报告中的统计结论，识别潜在的统计陷阱，并将统计思维融入日常决策过程。本书致力于培养的是一个具有统计素养的思考者，而非仅仅是一个公式的执行者。

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