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页数:228

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出版时间:2008-8

价格:25.00元

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isbn号码:9787811048193

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 基础统计
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 统计推断
• 样本
• 数据处理
• 统计建模
• 实验设计

《统计基础》是一本旨在为初学者和对数据分析感兴趣的读者提供坚实统计学入门的著作。本书深入浅出地讲解了统计学最核心的概念和方法，从基本的数据描述到推断性统计的初步探索，力求帮助读者建立起对统计思维的清晰认知，并掌握分析和解读数据的基本技能。 全书的编写逻辑严谨，以循序渐进的方式展开。首先，我们会从数据的基本类型与度量入手，详细阐述分类数据、顺序数据、区间数据和比率数据之间的区别，以及它们各自适合采用的统计分析方法。这一部分将帮助读者理解不同类型数据所蕴含的信息量，以及如何在实际应用中准确地收集和组织数据。例如，我们会讨论如何区分“性别”这一分类变量和“满意度等级”这一顺序变量，并解释为什么不能直接将它们进行简单的算术平均。 接着，本书将重点介绍描述性统计。我们会详细讲解如何运用各种图表和数值指标来概括和呈现数据集的特征。这包括但不限于： 集中趋势的度量：如均值（平均数）、中位数和众数。我们会深入探讨它们各自的适用场景、计算方法以及在不同数据分布下的表现。例如，为什么在存在极端值的情况下，中位数比均值更能代表数据的中心趋势。 离散程度的度量：如极差、四分位距、方差和标准差。这些指标能够量化数据的波动性和分散程度，帮助我们理解数据的变异性。我们会通过具体的例子说明，为什么标准差是衡量数据离散程度最常用的指标之一。 数据分布的可视化：直方图、箱线图、条形图、饼图等。我们将讲解如何选择合适的图表类型来直观地展示数据分布的形状、对称性、偏度和峰度。例如，如何通过直方图识别出正态分布、偏态分布等常见的分布形态。 在掌握了描述性统计的基本工具后，本书将引导读者进入概率论的基础。这是理解统计推断的关键。我们将介绍： 概率的基本概念：事件、样本空间、概率的定义和性质。 条件概率与独立事件：理解事件之间相互影响的模式。 重要的概率分布：二项分布、泊松分布、正态分布等。我们将详细讲解这些分布的定义、参数、应用场景，并重点阐述正态分布作为统计学中“万能”分布的特殊地位，以及它在后续统计推断中的重要作用。例如，我们会探讨在多次独立试验中，结果只有两种可能时，为何二项分布是描述其发生次数的合适模型。 接下来，我们将统计推断的奥秘徐徐展开。这是本书的核心部分之一，旨在让读者学会如何从样本数据推断总体特征。我们会详细讲解： 抽样分布：理解样本统计量（如样本均值）的分布特性，特别是中心极限定理的应用。这将是理解置信区间的理论基础。 参数估计： 点估计：如何用样本统计量来估计总体参数。 区间估计（置信区间）：如何构建一个包含总体参数的区间，并给出估计的可靠性程度。我们会详细讲解如何计算均值、比例的置信区间，并解释置信水平的含义。例如，一个95%的置信区间意味着什么，不代表某个特定值有95%的概率落在其中。 假设检验： 基本原理：建立原假设和备择假设，设定显著性水平，计算检验统计量，并做出决策（拒绝或不拒绝原假设）。 常见的假设检验方法：Z检验、t检验、卡方检验等。我们将通过实例演示如何对均值、比例、方差等进行假设检验，并解释P值的含义及其在决策过程中的作用。例如，我们如何通过t检验来判断两个样本均值之间是否存在显著差异。 本书还会初步介绍一些更高级但又至关重要的统计概念，为读者未来的深入学习打下基础。这可能包括： 方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组均值是否存在差异。 回归分析：探索变量之间的关系，并进行预测。我们会从最简单的简单线性回归开始，讲解如何拟合回归直线，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度（如R平方）。 相关分析：度量两个变量之间线性关系的强度和方向。 在整本书的编写过程中，我们始终坚持以下原则： 1. 注重概念的清晰阐述：力求用通俗易懂的语言解释复杂的统计术语和原理，避免过于专业的数学推导，强调统计思想和逻辑。 2. 强调实际应用：每一项统计方法都会结合实际案例进行说明，帮助读者理解这些方法如何在商业、经济、医学、社会科学等各个领域发挥作用。我们会鼓励读者思考“为什么”要使用某种统计方法，以及“如何”解释结果。 3. 鼓励动手实践：本书并非理论的堆砌，而是鼓励读者通过练习来巩固所学知识。书中会包含一系列精心设计的练习题，涵盖从概念理解到数据分析的各个层面。 4. 可视化与直观理解：充分利用图表来辅助理解，让抽象的统计概念变得更加具象化。 《统计基础》并非一本包罗万象的百科全书，它的目标是为读者构建一个坚实的统计学基石，使其能够自信地面对和分析数据，为进一步的学习和研究奠定坚实的基础。无论您是需要提升数据分析能力的学生，还是希望在工作中更有效地利用数据进行决策的专业人士，本书都将是您不可多得的良师益友。通过本书的学习，您将能够理解数据背后的故事，发现隐藏的模式，并做出更明智的判断。

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令人惊喜的是，作者在内容的选择上展现出了极高的前瞻性和审慎性。在基础理论讲解之后，书中专门辟出了一部分篇幅来讨论现代统计学中一些颇具争议性或发展迅速的前沿话题。例如，它没有回避关于“P值滥用”的批评，而是深入探讨了统计显著性的哲学基础和局限性，引导读者批判性地看待结果。同时，对于近年来数据爆炸时代背景下的“小样本问题”和“高维数据分析”也有触及，虽然只是点到为止，但为有进一步深究意愿的读者指明了方向。这种既扎根于经典又面向未来的编排方式，使得这本书的价值远超一本入门读物。它更像是一张通往更广阔统计学世界的地图，让你在掌握了坚实基础后，知道下一步应该往哪个方向探索，避免了知识结构的陈旧和滞后。

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这本书的实战应用部分做得尤为出色，简直是为想把理论付诸实践的人量身打造的“工具箱”。它并没有停留在理论的空中楼阁，而是紧密结合了当前许多主流的分析软件操作界面和数据处理流程。书中配有大量的案例研究，这些案例并非虚构的、脱离实际的场景，而是来源于经济、市场调查、甚至生物科学等多个领域的真实数据集。每完成一个章节的学习，作者都会提供一个完整的“动手练习”，要求读者使用给定的数据文件，从数据清洗到模型建立，再到结果解读，完整地走一遍分析流程。这种“学完即练，练完即懂”的闭环设计，极大地增强了知识的可迁移性。我发现，自从开始跟着书中的步骤操作后，我对那些报告和论文中出现的各种统计图表和检验结果的理解深度都有了质的飞跃，不再是模棱两可地知道“是什么”，而是真正明白了“为什么是这样”。

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如果要用一个词来形容这本书给我的感受，那一定是“严谨的温度”。虽然这是一本科学著作，但作者在处理那些略显冰冷的数字和公式时，始终保持着一种人文关怀。比如，在探讨概率论的某些悖论时，作者常常会穿插一些关于人类认知偏差和决策心理学的讨论，这让统计学不再是一门纯粹的数学分支，而是与我们日常生活息息相关的人类行为规律的探索。书中的注释系统也做得非常人性化，那些过于专业或需要背景知识的延伸内容都被巧妙地放在脚注或附录中，确保了主线阅读的流畅性，但又不牺牲深度。对于我这样一个希望通过阅读提升自我认知边界的人来说，这种既能提供坚实工具，又能启发思维深度的书籍实在难得。它不仅教会了我如何计算，更重要的是，它教会了我如何用一种更清晰、更少偏见的方式去看待这个充满不确定性的世界。

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翻开内页，我立刻被作者行文的逻辑性和流畅性所折服。这不是那种堆砌概念、佶屈聱牙的教科书，而更像是一位经验丰富的导师在与你进行一次深入的对话。作者似乎深知初学者在面对抽象理论时的困惑，所以他总能找到最贴近实际生活的例子来阐述复杂的统计原理。比如，在解释“大数定律”时，他没有直接抛出枯燥的数学定义，而是通过一个关于连续抛硬币的生动故事娓娓道来，让人在轻松的氛围中就抓住了核心要义。更值得称赞的是，书中对各种推导过程的展示极为细致，每一步的逻辑跳跃都被清晰地标示出来，即便是涉及到微积分的部分，作者也提供了非常直观的几何解释，这极大地降低了理解的门槛。我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地跟随作者的思路，一起探索真理的过程，那种“豁然开朗”的体验是其他很多教材难以给予的。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，硬壳的封面摸上去有一种沉甸甸的质感，那种低调的深蓝色搭配上烫金的字体，立刻就给我一种专业且严谨的感觉。拿到手里，我就忍不住反复摩挲封面上的纹路，感觉像是捧着一部经典的学术著作。内页的纸张选择也十分考究，不是那种泛着廉价光泽的铜版纸，而是带着细腻纹理的米白色纸张，即便是长时间阅读也不会过于刺眼。排版方面，字里行间留出的空白恰到好处，使得复杂的公式和图表得以清晰地呈现，阅读起来丝毫没有拥挤感。我尤其欣赏它在细节上的处理，比如每一章开篇都有一个简短的历史背景介绍，这不仅提升了阅读的趣味性，也让读者能更好地理解这门学科是如何一步步发展起来的。这种对实体书品质的极致追求，让阅读过程本身就成了一种享受，而非仅仅是获取信息的机械过程。我甚至觉得，光是放在书架上，它都能为整个房间增添一份知识的厚重感。

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