Introduction to the Practice of Statistics + Online Study Center/ E-book pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W H Freeman & Co

作者:Moore, David S./ McCabe, George P.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:151.95

装帧:Pap

isbn号码:9781429203807

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 统计方法
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探索数据世界的奥秘：统计思维与实践指南 本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学入门体验，聚焦于统计学的核心概念、基本方法以及在实际问题中的应用。我们致力于培养读者严谨的统计思维，使其能够有效地收集、组织、分析和解释数据。 核心理念：从直觉到严谨 在信息爆炸的时代，数据无处不在。然而，仅仅拥有数据并不意味着拥有洞察力。本书的核心目标是引导读者从日常的直觉判断跨越到基于证据的、严谨的统计推理。我们相信，统计学不仅仅是一套公式和计算，更是一种看待世界、量化不确定性的思维方式。 第一部分：统计学的基石——描述性统计与数据可视化 本部分为后续的推断性统计奠定坚实的基础，重点在于如何有效地“描述”一组数据。 第一章：数据的本质与收集 统计学的角色： 探讨统计学在现代科学、商业决策和社会研究中的不可或缺性。 总体与样本： 清晰界定这两个核心概念，解释抽样的必要性及其潜在的偏差来源。 数据类型与测量尺度： 深入解析定性数据（名义、顺序）和定量数据（间隔、比率）的差异，强调不同数据类型对应不同的分析工具。 抽样方法： 详细介绍随机抽样（简单随机、分层、系统、整群）的原理和适用场景，以及非概率抽样（如方便抽样）的局限性。 第二章：探索性数据分析（EDA）与可视化 集中趋势的度量： 比较均值、中位数和众数的异同，讨论何时使用何种指标来代表数据集的“中心”。 离散程度的衡量： 深入讲解极差、方差、标准差和四分位距（IQR），揭示数据分布的“散布”情况。 形状的描述： 探讨偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），帮助读者理解数据分布是否对称或存在极端值。 图形化展示的艺术： 详述直方图（Histograms）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）、箱线图（Box Plots）和散点图（Scatter Plots）的构建和解读，强调选择正确图表类型的重要性，避免误导性陈述。 第二部分：概率论基础——量化不确定性 概率论是统计推断的语言。本部分将逐步构建读者对随机事件和概率分布的理解。 第三章：概率的基本概念 随机实验与样本空间： 建立概率分析的数学框架。 概率的计算规则： 深入讲解加法规则、乘法规则，以及条件概率（Conditional Probability）和独立事件的概念。 事件的关联性： 阐述贝叶斯定理（Bayes' Theorem）——这一将先验知识与新数据结合起来的强大工具。 第四章：离散与连续概率分布 离散分布： 重点分析二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution），它们在计数问题中的应用。 正态分布（The Normal Distribution）： 统计学中最核心的分布。详细介绍其特性，以及如何使用Z-分数（Standardization）将任何正态分布转化为标准正态分布进行分析。 抽样分布（Sampling Distributions）： 这是从描述性统计过渡到推断性统计的关键一步。解释样本均值的抽样分布，为中心极限定理做铺垫。 第五章：中心极限定理（CLT） CLT的魔力： 阐述无论原始总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布将趋向于正态分布的深刻意义。 应用： 解释CLT如何使得统计推断，特别是对均值的推断，成为可能。 第三部分：统计推断——从样本到总体 本部分是统计学的核心应用，旨在利用样本信息对未知的总体参数做出可靠的估计和决策。 第六章：置信区间的估计 参数估计的必要性： 理解点估计的局限性。 构建置信区间： 详细介绍如何基于正态分布或t-分布来构建总体均值 ($mu$) 和总体比例 ($p$) 的置信区间。 区间宽度的理解： 分析置信水平、样本量和标准误差对区间宽度的影响，强调“区间”比“点”更具信息量。 第七章：假设检验的逻辑与实践 假设检验的框架： 建立原假设 ($H_0$) 与备择假设 ($H_a$) 的对立结构。 I类错误与II类错误： 深入分析 $alpha$ 水平和 $eta$ 错误，强调统计决策中的风险管理。 P值（P-value）的正确解读： 强调P值是基于原假设成立的条件下观察到当前或更极端结果的概率，避免将其误解为备择假设成立的概率。 单样本检验： 介绍总体均值（Z检验和t检验）及总体比例的检验步骤。 第八章：比较两个总体的推断 两个均值的比较： 讲解独立样本t检验（假设方差相等或不等）和配对样本t检验（Paired t-test）的适用条件和计算过程。 两个比例的比较： 使用Z检验来比较两个独立群体中事件发生比例的差异。 非参数方法的引入（初步）： 简要介绍在不满足正态性或小样本情况下的替代方案。 第四部分：分析更多变量——方差分析与回归 本部分将分析扩展到多因素影响以及变量间的关系建模。 第九章：方差分析（ANOVA）：比较多个均值 ANOVA的原理： 解释ANOVA如何将数据总变异分解为组间变异和组内变异。 F检验： 介绍F统计量的构建和解释，用于判断至少存在一个均值显著不同的效应。 事后检验（Post-hoc Tests）： 当F检验显著时，介绍如Tukey's HSD等方法，以确定具体是哪几组之间存在差异。 第十章：简单线性回归与相关性 相关性分析： 讲解皮尔逊相关系数 ($r$)，衡量两个定量变量之间线性关系的强度和方向。 最小二乘回归线： 介绍如何计算和解释回归方程 $hat{y} = b_0 + b_1x$，理解斜率 ($b_1$) 的实际意义。 模型拟合优度： 解释决定系数 ($R^2$) 如何量化自变量对因变量变异的解释程度。 回归的推断： 如何对斜率进行假设检验，判断预测关系是否具有统计学意义。 残差分析： 强调检查回归模型的四大假设（线性、独立性、等方差性、正态性）的重要性，通过残差图进行诊断。 本书的特色与优势： 强调概念理解而非机械记忆： 每一步骤的引入都伴随着对“为什么”的深刻解释，确保读者不仅知道“如何做”，更知道“为何如此”。 真实世界案例驱动： 大量精选自生物、医学、经济学和社会科学的真实数据集案例，使抽象的理论与现实应用紧密结合。 注重统计软件的应用思维： 虽然侧重理论，但明确指出在实际操作中应如何应用主流统计软件（如R或SPSS的思维模式）来指导分析步骤，培养现代数据分析师所需的能力。 风险意识的培养： 持续强调统计推断中的潜在陷阱，如多重比较问题、混淆变量（Confounding Variables）的影响，以及如何批判性地审视他人的统计报告。 通过本书的学习，读者将能够自信地解读统计报告，设计合理的实验或调查，并利用数据驱动的洞察力解决复杂问题。

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