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出版者:

作者:Porkess, Roger; Hennessy, Liam; Eccles, Anthony; Francis, Bob

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:

价格:0

装帧:

isbn号码:9780340888537

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 方差分析
• 实验设计
• 统计建模

《统计学导论：数据分析的基石》 本书旨在为初学者构建扎实的统计学基础，帮助读者理解数据背后的逻辑，掌握科学分析的方法，并能运用统计学工具解决实际问题。我们相信，无论您的背景如何，只要对数据和知识充满好奇，都能通过本书领略统计学的魅力。 核心内容概览： 本书将循序渐进地引导您进入统计学的世界，从最基础的概念出发，逐步深入到更复杂的分析技术。 第一部分：数据的基础 认识数据： 我们将首先探讨数据的本质，了解不同类型的数据（定性数据与定量数据，离散数据与连续数据）及其特性。通过大量实例，您将学会如何辨别和理解生活中遇到的各类数据。 数据的收集与组织： 有效的数据收集是统计分析的前提。本部分将介绍抽样方法、数据录入与清理等关键步骤，确保数据的准确性和可靠性。您将学习如何设计简单的调查问卷，并理解不同抽样方法的优劣。 数据的描述性统计： 如何直观地展现数据？我们将重点讲解描述性统计的工具，包括： 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数——它们分别在何时最能代表数据的中心？ 离散程度的度量： 方差、标准差、极差、四分位距——如何衡量数据的波动性和分散性？ 数据可视化： 直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等。您将学会选择最适合的数据可视化方式，清晰有效地传达数据信息，让数据“说话”。 第二部分：概率与统计推断的桥梁 概率论入门： 概率是统计推断的基石。本部分将用生动形象的方式介绍概率的基本概念，包括随机事件、概率计算、条件概率、独立事件等。您将理解随机性在数据中的作用，为后续的推断学习打下基础。 离散型随机变量与概率分布： 了解二项分布、泊松分布等常见的离散型概率分布，以及它们在实际问题中的应用。 连续型随机变量与概率分布： 深入探讨正态分布——统计学中最重要、最普遍的分布之一。您将理解其“钟形曲线”的含义，并学习如何运用标准正态分布进行计算。 抽样分布： 理解样本统计量（如样本均值）的分布规律，这是连接样本与总体的关键。 第三部分：统计推断的核心方法 参数估计： 如何根据样本数据来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）？本部分将介绍点估计和区间估计，特别是置信区间的构建与解释，让您学会如何量化估计的不确定性。 假设检验： 这是统计学中用于判断关于总体参数的某个陈述是否成立的强大工具。您将学习假设检验的基本流程，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、做出判断等。我们将通过大量的实例，讲解如何进行均值检验、比例检验等常用检验。 第四部分：变量之间的关系 相关性分析： 探究两个变量之间是否存在线性关系，并量化其强度和方向。您将学习如何计算相关系数，并理解其局限性。 回归分析入门： 当我们想预测一个变量的取值时，回归分析就派上用场了。本部分将重点介绍简单线性回归，包括回归模型的建立、回归系数的解释、模型的拟合优度检验（如R平方）以及预测。您将学会如何用一条直线来描述变量间的关系，并进行预测。 学习目标： 完成本书的学习后，您将能够： 准确理解和区分不同类型的数据。 熟练运用描述性统计方法概括和展示数据。 掌握概率的基本概念，为理解随机现象奠定基础。 理解统计推断的原理，并能进行简单的参数估计和假设检验。 初步分析变量之间的线性关系，并进行简单的回归预测。 具备初步的数据敏感性，能够批判性地看待数据和统计结论。 适用读者： 对数据分析感兴趣的初学者。 需要掌握基础统计知识的学生，包括商科、社会科学、自然科学等各个领域的学生。 希望提升数据解读和分析能力的职场人士。 任何希望通过科学方法认识世界、做出更明智决策的人。 本书强调概念的清晰理解和方法的实际应用，辅以丰富的案例和练习，旨在帮助读者在学习过程中不断巩固和提升。我们期待与您一同踏上这段数据探索之旅。

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我必须指出，这本书在排版和图表呈现方面存在着严重的设计缺陷。许多数学公式的格式非常混乱，有些下标和上标挤在一起，难以辨认，这对于需要仔细核对每一个数学符号的读者来说是相当不友好的。更糟糕的是，书中引入的图表质量实在不敢恭维。那些用着过时软件制作出来的、色彩暗淡、分辨率极低的散点图和直方图，根本无法清晰地展示数据分布的微妙特征，更别提发现潜在的异常值或趋势了。我本想通过图示来更好地理解方差分析（ANOVA）中不同因子交互作用的效应，但图表未能提供任何直观的帮助，我不得不完全依赖于文字和表格的枯燥描述。在当前的时代背景下，一本统计学书籍如果不能有效地利用现代数据可视化技术来增强理解，那么它的教育价值无疑是打了折扣的。我期待的是那些能够清晰展示高维数据结构、能够动态展示模型拟合过程的图形，而不是这些静态的、信息密度极低的图像。

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关于软件实现和计算统计的部分，这本书的表现尤其令人失望。在当今这个以R、Python主导数据科学实践的时代，我原本希望看到一些关于如何用实际代码来复现书中理论模型的指导。例如，在讨论回归模型的诊断时，我期望看到如何使用残差图来检验同方差性，或者如何进行多重共线性诊断的具体代码片段。这本书对这些工具的提及少得可怜，仿佛软件和计算只是统计学的一个无关紧要的“脚注”。它似乎停留在上世纪八九十年代的理论教学阶段，完全没有跟上计算统计学飞速发展的步伐。我尝试去寻找关于如何使用交叉验证（Cross-Validation）来评估模型泛化能力的方法论讨论，或是关于蒙特卡洛模拟在复杂积分求解中的应用实例，但这些现代统计学中至关重要的实践技能，在书中几乎找不到任何深入的探讨。这本书在理论上虽然有其体系，但在将理论转化为可操作的实践技能方面，它的指导性是严重缺失的。

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这本书的封面设计得十分朴素，深蓝色的封底上印着白色的衬线字体，仿佛在向读者宣告它内容的严肃性。我原本期望它能提供一个从基础概念到前沿应用的全面概述，尤其是在贝叶斯统计和时间序列分析方面能有所突破。然而，阅读体验却像是在迷宫里摸索。书中对于一些核心概念的引入显得过于突兀，缺乏必要的铺垫和直观的例子来帮助初学者建立起坚实的理解基础。例如，当我们讨论到高斯过程回归时，作者直接跳到了复杂的数学推导，却没有花足够篇幅去解释其背后的直觉意义——为什么我们需要一个非参数化的模型来处理函数上的不确定性。我不得不频繁地去查阅其他资料来弥补这部分知识的空白，这极大地打断了阅读的流畅性。更令人沮丧的是，书中提供的案例研究大多是教科书式的、高度简化的例子，与现实世界中数据分析的复杂性和混乱性相去甚远。我期待看到一些关于大数据集处理、模型选择的实际权衡，或者至少是关于如何解释模型不确定性的深入讨论，但这些内容几乎付之阙如，让整本书的实用价值大打折扣。

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这本书的组织结构简直是一场灾难，仿佛是将各个主题的笔记随意地堆砌在一起，缺乏一条清晰、连贯的逻辑主线来引导读者。第一章还在讨论描述性统计的细枝末节，第二章却突然插入了关于随机过程的讨论，中间没有任何过渡，让人感觉完全没有章法。我尤其想在关于假设检验的部分找到更细致的讲解，比如零假设和备择假设的选择策略，不同检验方法（如t检验、F检验、卡方检验）在不同数据分布下的适用性边界，以及P值在实际决策中的正确解读与常见误区。然而，这本书对这些关键的实践性问题的探讨浅尝辄止，甚至有些地方的论述自相矛盾。比如，书中一会儿强调非参数方法的稳健性，一会儿又在后续章节中对参数模型过度依赖，完全没有提供一个清晰的指导方针来帮助读者在不同情境下做出明智的选择。对于希望通过这本书系统学习统计思维的读者来说，这种跳跃性和不一致性无疑是一种折磨，它迫使我不断地在不同章节间来回翻阅，试图拼凑出一个完整的知识图景，但最终收效甚微，感到非常泄气。

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这本书的语言风格极其枯燥乏味，充满了晦涩难懂的行话和高度抽象的表达，读起来简直像是在啃一块没有调味的干面包。作者似乎更热衷于展示自己的数学功底，而不是致力于成为一个好的教育者。我希望书中能够有更多生动的比喻或者从日常生活中取材的例子来解释那些抽象的概率论概念，比如如何用掷硬币或抽卡片来解释大数定律或中心极限定理的实际意义。但很遗憾，这本书里充斥着“给定一个随机变量序列，其联合概率分布满足……”这类句子，听起来像是给专业研究人员准备的综述，而非面向学习者的教材。尤其是关于多元统计分析的部分，作者完全没有顾及到读者可能缺乏必要的线性代数背景知识，直接将协方差矩阵和特征值分解等概念抛了出来，完全没有提供必要的代数直觉支撑。阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一种煎熬，它极大地消耗了我的精力和耐心，让我对统计学的兴趣都产生了动摇。

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