具体描述
在《（统计学）（第三版）学习指导与练习》的修订本中，我们适当增加了一些运用反映社会关注热点的数据编制的习题。同时，对一些习题的解法，我们分别介绍了用Excel软件处理的步骤和手工计算的过程。应用Excel软件处理，既能提高效率，又有利于使用者增强使用统计软件的能力，适应信息时代的要求；而应用手工计算，可以让使用者更深入、更透彻地理解统计的基本原理与方法，使自己的专业基本功更加扎实。
深入探索数据背后的奥秘：现代数据分析与应用精选导读 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，超越传统统计学的基础框架，专注于现代数据分析的前沿技术、实际应用以及数据驱动决策的思维方式。 本书不侧重于对教科书式统计学基本概念的重复讲解，而是将重点放在如何利用现代工具和方法解决复杂的现实问题，引导读者从“学会计算”迈向“学会思考和应用”。 第一部分：现代数据科学基础与R/Python生态系统 本部分首先建立起坚实的现代数据处理基础。我们假设读者对基础的概率论和描述性统计有初步了解，并将重点转移到高效的数据获取、清洗和管理上。 数据获取与预处理的艺术： 我们将详细剖析从结构化数据库（SQL）到非结构化数据源（网络爬虫、API接口）的数据提取流程。重点讲解数据清洗的实用技巧，包括缺失值的高级插补方法（如多重插补MICE）、异常值的识别与处理策略（基于鲁棒统计量而非简单的四分位距规则），以及如何处理复杂的时间序列数据和文本数据预处理中的挑战。书中会大量采用`tidyverse`（R）和`Pandas`（Python）生态中的最新工具和最佳实践，强调代码的效率和可重复性。 可视化作为分析的驱动力： 统计图表不再仅仅是结果的展示，而是探索性数据分析（EDA）的核心。本章深入探讨了信息可视化理论，如何选择最能传达信息的设计，并超越基础的箱线图和散点图。我们将介绍分面（Faceting）、主题化（Theming）以及交互式可视化技术（如使用`ggplotly`或`Plotly`），教导读者如何通过视觉化发现数据中的隐藏结构、模式和潜在的误导性关联。 第二部分：超越线性模型的限制：高级回归与机器学习入门 传统线性模型是统计分析的基石，但现实世界的数据往往更复杂。本部分旨在为读者搭建一座从经典回归到现代预测模型的桥梁。 广义线性模型（GLM）与混合效应模型： 我们将探讨泊松回归、逻辑回归在事件计数和二元分类问题中的应用。更进一步，我们将深入讲解混合效应模型（Hierarchical/Multilevel Models），这对于处理具有分组结构或重复测量的数据至关重要，例如教育学、医学和社会学研究中的常见场景。书中将侧重于模型假设的检验、残差分析的深度解读，以及如何解释随机效应的方差。 非参数回归与平滑技术： 当数据分布未知或模型假设难以满足时，非参数方法提供了强大的替代方案。本章详细介绍了样条函数（Splines）、局部加权回归（LOESS/LOWESS）的原理及其在捕捉复杂非线性关系中的应用。 机器学习的统计学视角： 这一章节将视角转向预测，但强调统计严谨性。我们将系统介绍正则化方法（岭回归、Lasso、Elastic Net），解释它们如何通过控制模型复杂度来解决多重共线性问题和提高泛化能力。随后，将介绍决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）的核心思想，重点不是代码调用，而是理解它们背后的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）和特征重要性的统计解释。 第三部分：因果推断与实验设计的前沿 在许多领域，仅仅描述关联性是不够的，我们更需要理解“为什么”和“如果……将会怎样”。本部分是本书最具挑战性也最实用的部分之一。 随机对照试验（RCT）的稳健设计与分析： 虽然RCT是因果推断的黄金标准，但实际操作中常有变体。我们将讨论如何在资源有限的情况下设计准实验，例如安慰剂效应的控制、适应性试验设计等。 准实验方法论： 当随机化不可行时，如何“近似”随机化？本书将详尽介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的技术细节，包括协变量的选择、平衡性的检验和结果的敏感性分析。此外，我们将介绍断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），并提供实际案例来展示其在政策评估中的威力。 工具变量与结构方程模型（SEM）基础： 对于存在遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）的情况，本书介绍了工具变量（Instrumental Variables, IV）的引入逻辑，并简要介绍了结构方程模型作为一种整合测量误差和复杂路径分析的强大工具。 第四部分：特定领域的高级统计应用 本部分将理论与特定数据类型紧密结合，展示统计学在现代商业、科学研究中的实际落地方案。 时间序列的现代分析： 从ARIMA模型到状态空间模型，本书侧重于处理高频数据和非平稳性问题。重点介绍向量自回归（VAR）模型在宏观经济分析中的应用，以及如何利用状态空间模型进行平滑（Smoothing）和未来预测。 空间统计与地理数据分析： 在地理信息系统（GIS）日益普及的今天，空间自相关性不容忽视。我们将介绍克里金插值法（Kriging）的基础，以及空间回归模型（如空间滞后模型SAR或空间误差模型SEM）如何修正空间依赖性带来的标准误偏差。 贝叶斯方法论的实践入门： 传统上，贝叶斯统计常被视为理论上的复杂工具。本书将采用MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）方法论的实用角度切入，利用Stan或PyMC等现代软件包，展示如何构建比频率派模型更灵活、更具解释力的模型，特别是在小样本和复杂层次结构问题中的优势。 总结与未来展望： 本书最后总结了数据伦理、模型可解释性（XAI）的重要性，并探讨了大数据环境下统计学家和数据分析师所需具备的跨学科素养，鼓励读者将所学知识转化为对复杂世界做出明智、有数据支撑的判断。 本书适合对象： 已经掌握基础统计学概念，希望深入掌握现代数据分析技术、因果推断方法，并能熟练运用主流编程语言（R或Python）解决复杂实际问题的研究人员、数据科学家和高级分析师。
作者简介
目录信息
第二版前言前言第一章 导论 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第二章 统计数据的搜集、整理和显示 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第三章 分布数量特征的统计描述 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第四章 统计推断的理论基础 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第五章 参数估计 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第六章 假设检验 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第七章 相关分析与回归分析 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第八章 时间序列分析与预测 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第九章 统计指数与因素分析 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题第十章 统计综合评价 一、知识要点 二、主要专业术语和计算公式 三、思考与练习参考答案 四、选择题主要参考书目
· · · · · · (收起)
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读后感
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