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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Bolstad, William M.

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:August 15, 2007

价格:$110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470141151

丛书系列:

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《统计学基础》 这是一本为统计学初学者量身打造的入门读物，旨在清晰、全面地介绍统计学的基本概念、原理和方法。本书以循序渐进的方式，引导读者逐步掌握数据分析的核心工具，为进一步深入学习和实际应用打下坚实的基础。 核心内容概览： 第一部分：数据与描述性统计 数据是什么？ 本部分将从最基础的概念出发，解释什么是数据，以及数据的不同类型（如分类数据、数值数据），并介绍数据的收集、组织和呈现方式。您将了解如何使用频率分布表、直方图、条形图、饼图等图表来直观地展示数据特征。 数据的集中趋势： 掌握描述数据“中心”位置的常用指标，包括均值、中位数和众数。我们将深入探讨它们各自的含义、计算方法以及在不同情境下的适用性，帮助您理解数据的典型取值。 数据的离散程度： 除了中心趋势，了解数据的分散程度同样重要。本书将介绍方差、标准差、极差和四分位距等概念，教您如何量化数据的波动性和离散性，从而更全面地把握数据的分布状况。 数据的位置与百分位数： 学习如何描述数据中特定数值的位置，例如标准分数（Z-score），以及理解百分位数如何帮助我们比较数据点与整体的相对位置。 第二部分：概率论基础 概率的基本概念： 概率是统计学的重要基石。本部分将解释概率的定义、事件、样本空间等基本概念，并通过丰富的例子来说明概率的计算方法，包括加法法则、乘法法则和条件概率。 随机变量与概率分布： 引入随机变量的概念，区分离散型和连续型随机变量，并介绍几种重要的离散概率分布（如二项分布、泊松分布）和连续概率分布（如正态分布、均匀分布）。您将学习如何理解和应用这些概率模型来描述随机现象。 期望与方差： 进一步探讨随机变量的期望（均值）和方差（离散度），它们是描述随机变量整体特征的关键统计量。 第三部分：统计推断 抽样分布： 在实际应用中，我们往往无法观测总体，而是通过样本来推断总体。本部分将深入讲解抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理的重要性。 参数估计： 学习如何利用样本信息来估计总体的未知参数，包括点估计和区间估计。我们将重点介绍置信区间的概念和构造方法，了解其含义以及如何解释置信水平。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心内容之一。本书将详细介绍假设检验的基本步骤、逻辑和常见方法。您将学会如何设定原假设和备择假设，计算检验统计量，并根据P值或临界值来做出是否拒绝原假设的决策。我们将涵盖针对均值、比例等参数的单样本和双样本检验。 第四部分：回归与相关分析 相关分析： 探索两个变量之间线性关系强度和方向的度量方法，如相关系数。 简单线性回归： 学习如何建立一个线性模型来描述一个因变量与一个自变量之间的关系，并如何利用回归方程进行预测。我们将探讨回归系数的解释、模型拟合优度的评估（如决定系数R²）以及回归模型中的假设检验。 本书特色： 清晰易懂的语言： 摒弃晦涩难懂的专业术语，采用平实的语言和生动的比喻，让统计学知识不再遥不可及。 丰富的实例： 每一个概念和方法都配有来自现实生活或科学研究的实际案例，帮助读者理解抽象理论在实际中的应用。 循序渐进的教学体系： 内容设计严谨，逻辑清晰，由浅入深，确保读者能够逐步建立起对统计学的完整认知。 注重理解而非死记硬背： 强调对统计学原理的深入理解，引导读者思考“为什么”，而不是仅仅记忆公式。 无论您是即将踏入统计学领域的研究生、需要处理数据的科学工作者，还是对数据分析充满好奇的爱好者，《统计学基础》都将是您开启统计学探索之旅的理想起点。它将为您提供一套强大的分析工具，让您更有信心地解读数据、做出明智的决策，并在不断变化的世界中获得更深的洞察。

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我最近刚接触这个领域不久，市面上很多教材都过于侧重抽象的理论推导，读起来晦涩难懂，简直就像在啃一本天书。然而，这本书的切入点非常接地气。它没有一开始就抛出那些令人望而生畏的贝叶斯定理的完整形式，而是从一些非常直观的日常例子入手，比如天气预报的概率修正，或者产品故障率的估计。作者仿佛坐在你对面，耐心地引导你一步步理解先验信息是如何与新数据相结合，从而更新我们的信念。这种“讲故事”式的教学方法，极大地降低了学习的心理门槛。特别是它对MCMC采样方法的解释，简直是教科书级别的清晰。它没有仅仅停留在算法的描述上，而是深入剖析了为什么我们需要这些采样方法，以及如何判断一个采样过程是否收敛，这种对“为什么”的深入探讨，远比单纯的“怎么做”更有价值，让我感觉自己不仅仅是在学习技术，更是在培养一种批判性的统计思维。

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这本书的配套资源和实践指导方面做得尤为出色，这在纯理论书籍中是很少见的。作者似乎深知，统计学不实践就等于纸上谈兵。它不仅提供了大量的代码片段作为示例，而且这些示例是可运行的，并且往往会对比经典的频率派方法，这为读者提供了一个绝佳的对照学习平台。我特别喜欢它在讲解完理论后，紧接着就有一段关于如何使用流行的统计软件包来实现该模型的操作指南。这种即时反馈机制，极大地提升了学习效率。很多时候，我们理解了公式，却不知道如何在实际数据集中应用它，这本书巧妙地弥合了理论与实践之间的鸿沟。它教会我的不仅仅是“如何计算”，更是“如何构建一个完整的统计分析流程”，从数据预处理到模型诊断，再到结果的解释，提供了一个端到端的范例，这对于渴望快速上手应用的读者来说，是无价的财富。

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这本书的封面设计非常抓人眼球，那种深邃的蓝色调和简洁的白色字体，给人一种既专业又易于亲近的感觉。我第一次在书店看到它时，就被这种视觉上的平衡感吸引住了。拿在手里，纸张的质感也相当不错，不是那种廉价的光滑纸，而是带着微微的纹理，让阅读过程本身就成了一种享受。我尤其欣赏作者在排版上的用心，代码示例和数学公式的间距处理得恰到好处，既保证了阅读的流畅性，又没有让复杂的推导过程显得过于拥挤。那些图表，比如参数分布的可视化，色彩搭配得非常和谐，即便是一些初学者可能感到畏惧的复杂模型，通过这些图示也能迅速抓住其核心思想。总的来说，这本书在物理层面上就展现出对读者的尊重，让人愿意花时间沉浸其中，而不是仅仅把它当成一本工具书来翻阅。这种对细节的关注，往往预示着内容本身的深度和严谨性，着实让人对接下来的学习充满了期待。

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从语言风格上看，作者的文字功底非常扎实，带着一种沉稳而又充满热情的学者气质。阅读过程非常流畅，没有遇到那种生硬的、翻译腔浓重的句子，仿佛是作者本人在用非常清晰的逻辑和你进行一次深入的学术对话。他善于使用精准的术语，但又能在关键时刻用一个形象的比喻来打消读者的疑惑。比如，他对“信息熵”的阐述，就巧妙地结合了信息论中的概念，使得抽象的概率概念变得更加具象化。这种文字的张力，让原本枯燥的数学推导也充满了智力上的乐趣。读完后，我不仅对贝叶斯方法有了系统的掌握，更重要的是，它重塑了我看待不确定性的方式。这本书带给我的，远不止是一门技术，更是一种看待世界、处理复杂信息的新哲学，这种深层次的心智模式的转变，是任何一本纯粹的工具书都无法比拟的宝贵收获。

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对于一个已经有一些统计学基础的读者来说，这本书的价值在于其广度和深度达到了一个完美的平衡点。我发现它并没有满足于介绍最基础的模型，比如简单的线性回归的贝叶斯版本，而是勇敢地深入探讨了更高级的主题，比如层次模型（Hierarchical Models）和变分推断（Variational Inference）。这些内容在其他入门书籍中往往是一笔带过，或者干脆缺失。这本书对层次模型的构建过程分析得尤为透彻，它清晰地展示了如何利用结构化的先验来处理多层数据，这对于处理生物统计或社会科学中的分组数据至关重要。更难得的是，它在讨论这些复杂工具时，依然保持着清晰的逻辑链条，不会让人在模型的复杂性中迷失方向。每当介绍一个新概念，作者总能立即给出它在实际应用中的优势和局限，这种严谨的辩证性思考，是衡量一本优秀教材的关键标准。

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真的是introduction。。。并不是太喜欢这本书，感觉看了之后没有太多收获。。。

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太基本，没用

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真的是introduction。。。并不是太喜欢这本书，感觉看了之后没有太多收获。。。

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