Minitab Manual for Introduction to Practice of Statistics 4e & Minitab V12 CD-Ro pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-05-30

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716709732

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• Minitab
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《统计学导论》（第四版）配套 Minitab 手册与 Minitab V12 CD-ROM 引言 这本综合性的实践指南，旨在为学习《统计学导论》（第四版）的学生和教师提供强大且直观的统计分析工具——Minitab。本书紧密围绕教材内容，通过详实的步骤指导和丰富的案例应用，帮助读者深入理解统计学的核心概念，并掌握使用 Minitab 软件进行数据分析的技能。无论您是初次接触统计学，还是希望提升数据分析能力的专业人士，这本手册都将是您学习旅程中不可或缺的得力助手。 本书特色与内容概要 本书将统计学的理论知识与 Minitab 软件的实践操作无缝结合，力求让读者在实际操作中巩固理论，在理论指导下熟练运用工具。内容覆盖统计学的基本概念、数据收集与整理、描述性统计、概率分布、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、分类数据分析、时间序列分析、控制图等核心主题。 第一部分：Minitab 基础操作与数据管理 在正式进入统计分析之前，本部分将引导读者熟悉 Minitab 软件的基本界面和常用功能。 Minitab 软件概览： 介绍 Minitab 的主窗口、菜单栏、工具栏、数据窗口（Worksheet）以及图形窗口（Graph Window），帮助用户建立对软件整体架构的认知。 数据输入与导入： 详细讲解如何直接在 Minitab 中输入数据，以及如何从 Excel、文本文件（如 CSV）等外部来源导入数据。强调数据输入的准确性和规范性，这是后续分析的基础。 数据编辑与整理： 教授如何进行数据查找、替换、排序、删除、插入等基本编辑操作。介绍如何进行变量的命名、类型设置（如数值型、文本型、日期型）以及数据的筛选、分割等数据预处理技术，以确保数据的可用性。 变量管理： 讲解如何创建新的计算变量（如基于现有变量的加减乘除、函数运算），以及如何对变量进行编码、重新编码（如将分类变量转换为数值编码），以便更好地适应统计分析的需求。 数据可视化基础： 简要介绍 Minitab 中用于查看数据分布的几种基本图形，如直方图（Histogram）、点图（Dotplot）和箱线图（Boxplot），为后续的描述性统计分析打下基础。 第二部分：描述性统计与数据可视化 本部分将引导读者利用 Minitab 统计软件对收集到的数据进行描述和概括，从而初步了解数据的特征。 集中趋势度量： 详细介绍如何使用 Minitab 计算均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）等集中趋势的统计量。通过实际操作，理解这些统计量在描述数据中心位置时的意义和适用场景。 离散程度度量： 演示如何使用 Minitab 计算标准差（Standard Deviation）、方差（Variance）、极差（Range）、四分位距（Interquartile Range, IQR）等离散程度的统计量。帮助读者理解数据的分散程度和变异性。 百分位数与四分位数： 教授如何使用 Minitab 快速获取数据的百分位数和四分位数，并解释它们在描述数据分布时的作用，尤其是在理解偏态和峰度方面。 频数分布与相对频数分布： 指导读者如何使用 Minitab 生成频数分布表和相对频数分布表，并将其转化为直方图、条形图（Bar Chart）等可视化图形，直观展示数据的分布形态。 数据可视化技术： 直方图 (Histogram)： 学习如何创建不同分组（bins）的直方图，以观察数据的分布形状（如对称、偏斜、多峰）。 茎叶图 (Stem-and-Leaf Plot)： 了解如何使用茎叶图来同时展示数据的数值和分布形态，尤其适合中小样本量的数据。 箱线图 (Boxplot)： 重点讲解如何绘制单变量箱线图，以及如何通过箱线图识别数据的中位数、四分位数、异常值（outliers）等关键信息。 点图 (Dotplot)： 学习点图如何直观地展示数据的每个观测值，尤其适用于展示少量数据的分布。 散点图 (Scatterplot)： 介绍如何绘制散点图来探索两个数值变量之间的关系，观察是否存在线性、非线性或无关联。 条形图 (Bar Chart) 与饼图 (Pie Chart)： 演示如何用条形图和饼图来可视化分类变量的频数或比例。 多变量可视化： 简要介绍如何利用 Minitab 创建组合图，如分组箱线图、多张散点图矩阵，以更全面地观察多变量关系。 第三部分：概率与概率分布 本部分将结合 Minitab 的概率计算功能，深化对概率理论的理解。 离散概率分布： 二项分布 (Binomial Distribution)： 演示如何使用 Minitab 计算二项概率、累积概率，以及如何绘制二项分布图。 泊松分布 (Poisson Distribution)： 学习如何使用 Minitab 计算泊松概率、累积概率，理解其在描述稀有事件发生次数时的应用。 连续概率分布： 正态分布 (Normal Distribution)： 重点讲解如何使用 Minitab 的“概率分布”功能，计算正态分布的概率、累积概率，以及如何进行概率与分位数的相互转换。理解正态分布在统计学中的重要性。 t 分布 (t-Distribution)、卡方分布 (Chi-Square Distribution)、F 分布 (F-Distribution)： 介绍这些在统计推断中至关重要的概率分布，并演示如何使用 Minitab 计算相应的概率和分位数。 第四部分：抽样分布与统计推断基础 本部分将引导读者理解抽样对总体参数的影响，并初步掌握统计推断的基本方法。 模拟抽样分布： 通过 Minitab 的模拟功能，演示如何从不同的总体分布中进行随机抽样，并观察样本均值（或其他统计量）的抽样分布形态。直观理解中心极限定理。 点估计： 解释点估计的概念，并通过 Minitab 计算样本均值、样本比例等作为总体参数的点估计量。 区间估计 (Confidence Intervals)： 总体均值（方差已知/未知）的置信区间： 详细指导如何使用 Minitab 生成总体均值的置信区间，并解释置信水平的含义。 总体比例的置信区间： 演示如何计算样本比例的置信区间。 区间估计的解释： 强调正确理解置信区间的含义，避免常见的误解。 第五部分：假设检验 本部分将是统计推断的核心，重点在于如何使用 Minitab 进行各种假设检验。 假设检验的基本流程： 梳理零假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）的设定，确定显著性水平（Alpha），计算检验统计量，并根据 p 值（p-value）做出决策。 单样本假设检验： 单样本 z 检验和 t 检验： 演示如何使用 Minitab 对单个总体的均值进行假设检验。 单样本比例检验： 指导如何使用 Minitab 对单个总体的比例进行假设检验。 两样本假设检验： 独立样本 t 检验： 讲解如何使用 Minitab 比较两个独立总体的均值是否存在显著差异，包括方差齐性检验（F-test for variances）和 Welch's t-test。 配对样本 t 检验： 演示如何使用 Minitab 比较来自同一总体在不同条件下或不同时间点的均值差异。 两样本比例检验： 指导如何使用 Minitab 比较两个独立总体的比例是否存在显著差异。 多样本假设检验： 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA)： 单因素方差分析 (One-Way ANOVA)： 详细介绍如何使用 Minitab 比较三个或更多独立总体的均值是否存在显著差异。重点讲解 ANOVA 表的解读，包括 F 统计量、p 值，以及事后检验（Post Hoc Tests，如 Tukey's HSD）的应用，以确定具体哪些组之间存在差异。 双因素方差分析 (Two-Way ANOVA)： 介绍如何分析两个因子对响应变量的影响，包括主效应和交互效应的检验。 方差的比较： F 检验比较两个总体的方差： 演示如何使用 Minitab 检验两个独立样本的方差是否相等，这是进行独立样本 t 检验前的重要步骤。 第六部分：回归分析 本部分将深入探讨变量之间的关系，以及如何利用 Minitab 进行回归建模。 简单线性回归 (Simple Linear Regression)： 建立回归模型： 指导读者如何使用 Minitab 拟合简单的线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1X + epsilon$。 回归系数的解释： 讲解截距 ($eta_0$) 和斜率 ($eta_1$) 的含义，以及它们在预测和解释关系中的作用。 模型拟合优度： 学习如何解读 R-squared ($R^2$) 和调整 R-squared (Adjusted $R^2$)，以评估模型的解释能力。 显著性检验： 演示如何检验回归系数的统计显著性（t 检验）和模型的整体显著性（F 检验）。 残差分析 (Residual Analysis)： 重点讲解如何通过绘制残差图（Residual Plots），包括残差对拟合值的图、残差的直方图等，来检查回归模型的假设（如线性、独立性、同方差性、正态性）是否成立，并识别潜在的异常值或模式。 预测与置信区间： 学习如何使用 Minitab 进行点预测和区间预测（个体值的预测区间和平均响应的置信区间）。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression)： 模型建立与解释： 扩展到包含多个预测变量的回归模型，指导读者如何选择和拟合模型，并解释每个预测变量的偏回归系数。 模型选择： 简要介绍模型选择的策略，如逐步回归（Stepwise Regression）、向前选择（Forward Selection）、向后剔除（Backward Elimination）等，以及它们在 Minitab 中的实现。 多重共线性 (Multicollinearity)： 探讨多重共线性问题及其对模型的影响，以及如何通过方差膨胀因子（VIF）等指标进行检测。 第七部分：分类数据分析 本部分将介绍如何处理和分析分类变量。 列联表 (Contingency Tables)： 学习如何使用 Minitab 创建和分析列联表，以展示两个或多个分类变量之间的关系。 卡方拟合优度检验 (Chi-Square Goodness-of-Fit Test)： 演示如何检验观测频数是否与理论频数（期望频数）存在显著差异。 卡方独立性检验 (Chi-Square Test of Independence)： 指导如何使用 Minitab 检验两个分类变量是否相互独立。 Fisher 精确检验 (Fisher's Exact Test)： 介绍在样本量较小或期望频数过低时，如何使用 Fisher 精确检验来分析分类变量间的关联。 第八部分：时间序列分析基础 时间序列图： 演示如何绘制时间序列图，观察数据的趋势、季节性、周期性和随机波动。 趋势分析： 简要介绍如何使用 Minitab 识别和分析时间序列数据的长期趋势。 季节性分析： 讲解如何使用 Minitab 来识别和分解时间序列的季节性成分。 第九部分：控制图 基本概念： 介绍统计过程控制（SPC）的基本思想，以及控制图在监控和改进过程中的作用。 常用控制图： Xbar-R 控制图： 演示如何使用 Minitab 绘制 Xbar-R 控制图，以监控过程的均值和变异。 Xbar-S 控制图： 介绍 Xbar-S 控制图，尤其适用于样本量较大或样本内变异较大的情况。 p 控制图和 np 控制图： 指导如何绘制用于监控不合格品比例的控制图。 c 控制图和 u 控制图： 演示用于监控单位数量的缺陷数的控制图。 控制图的解读： 讲解如何判断过程是否处于统计控制状态，识别失控点和过程异常。 附录 Minitab V12 CD-ROM 使用指南： 提供关于如何安装和基本启动 Minitab V12 软件的说明，以及 CD-ROM 中可能包含的附加资源（如示例数据集、帮助文件等）的简要介绍。 常用统计术语表： 整理重要的统计学和 Minitab 相关术语，方便读者查阅。 常用 Minitab 命令速查表： 提供常用统计分析操作对应的 Minitab 菜单路径或命令，方便用户快速定位。 结论 《统计学导论》（第四版）配套 Minitab 手册与 Minitab V12 CD-ROM 是一本集理论讲解、软件操作、案例分析于一体的实用型教材。通过本书的学习，读者不仅能够扎实掌握统计学的基本原理，更能够熟练运用 Minitab 这一强大的统计分析工具，将理论知识转化为解决实际问题的能力。我们相信，本书将为您的统计学学习之路提供坚实的支持和宝贵的帮助。

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拿到这本书时，我最深的印象是它传递出的一种积极、鼓励性的学习氛围。很多统计书的文字风格都非常冷峻、客观，让人望而生畏，但这本书的语言风格却非常平易近人，充满了鼓励人心的力量。作者在行文中经常会穿插一些关于统计学哲学思考的片段，比如“统计的局限性在哪里”、“我们如何用概率来指导生活中的不确定性”，这些内容极大地拓展了我们对统计学的理解维度，让学习过程变得更有趣、更有深度。我感觉这不像是一本单纯的“教材”，更像是一本带着你进行思维体操的“伙伴指南”。书中对数据可视化（Data Visualization）的重视程度也超出了我的预期，它强调了图表在统计发现中的核心作用，很多时候，一个精心制作的图表胜过千言万语的统计数字。阅读完之后，我不仅掌握了统计的基本技能，更重要的是，我建立起了一种更加批判性和开放性的数据思维模式。这本书无疑是统计入门领域的一股清流，非常值得拥有。

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这本书在构建知识体系方面的功力令人佩服。它不是将知识点碎片化地抛给你，而是精心构建了一个稳固的脚手架。每一个新的统计概念都是建立在前面所学的基础之上的，这种层层递进的结构，有效地避免了“学了后面忘了前面”的尴尬局面。我尤其欣赏它在讲解回归分析时所采用的渐进式教学法。先从最简单的简单线性回归开始，然后逐步引入多重回归，再到方差分析（ANOVA）的引入，每一步的衔接都处理得恰到好处，让人感觉知识点是自然而然地“生长”出来的，而不是硬塞进去的。这本书对统计软件的使用也给予了足够的关注，但它处理得非常高明——软件操作被巧妙地融入到案例解析中，而不是独立成章去罗列枯燥的菜单点击步骤。这意味着你学到的不仅仅是如何操作软件，更是如何利用软件去探索数据背后的含义。这种注重“方法论”而非“工具说明书”的讲解方式，让这本书的生命力大大延长，即使软件界面更新，其核心统计思想依然适用。

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说实话，我对那些动辄上千页的统计学“巨著”早就心生畏惧了，它们往往厚重得让人光是翻开目录就想打退堂鼓。然而，这本手册的编排方式简直是太人性化了。它非常注重条理性和逻辑性，章节之间的过渡自然流畅，让人读起来毫不费力。最让我赞叹的是，它对概念的解释总是那么精准而又不失温度。很多教材在解释像“中心极限定理”这种核心概念时，总是用一堆晦涩的数学语言把人绕晕，但这本书里，你会发现作者用了非常形象的比喻，一下子就把那个抽象的概念给具象化了。而且，这本书的排版设计也值得称赞，图文并茂，重点突出，即便是初学者也能迅速抓住关键信息。我个人尤其喜欢它在每章末尾设置的“自测与反思”环节，这些问题设计得非常巧妙，能立刻检验你对本章内容的掌握程度，并且往往会引导你去思考知识点的融会贯通。读完这本书，我最大的感受就是，原来统计学也可以读得如此轻松愉快，它极大地提升了我学习的信心和效率，让我对后续更深入的学习充满了期待。

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这本书简直是统计学入门者的救星！我记得我刚开始接触统计学那会儿，对着那些复杂的公式和理论简直是一头雾水，感觉自己永远也搞不懂“显著性”到底是个啥。但自从我开始跟着这本书的思路走，一切都变得豁然开朗了。它不像那些枯燥的教科书，只罗列一堆理论，而是真正地把“实践”二字融入了讲解之中。书里大量的案例分析，每一个都贴合实际生活，让我能清晰地看到统计工具是如何解决现实问题的。比如，讲到假设检验的时候，它不是干巴巴地解释P值，而是通过一个生动的市场调研案例，手把手教你怎么设置原假设和备择假设，再到最终如何解读结果，整个过程都设计得极其巧妙。我特别欣赏作者在引导读者思考这方面下的功夫，总是在关键节点提出一些启发性的问题，逼着你去主动思考而不是被动接受。对于那些希望真正掌握统计思维，而不是仅仅会计算的读者来说，这本书的价值无可替代。它真正做到了理论与实践的完美结合，让统计不再是高冷的技术，而成了我们分析世界的有力武器。我强烈推荐给所有正在挣扎于统计入门阶段的朋友们，它绝对能帮你跨过那道最难迈的坎。

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我曾经尝试过好几本不同的入门统计教材，但坦白地说，大多数都感觉像是为数学系学生量身定做的，充满了复杂的数学推导，让人感到压力山大。这本书的视角明显不同，它更偏向于应用和决策制定，这正是我所需要的。它更像是给你配了一把瑞士军刀，而不是一套复杂的物理实验器材。作者似乎深谙非专业人士在学习统计时最容易卡壳的地方，并在那些点上设置了细致的“陷阱提示”和“常见误区辨析”。比如，在处理多重共线性问题时，它没有纠缠于复杂的矩阵代数，而是直接告诉你在实际模型中如何识别、判断影响以及如何进行修正，实操性极强。阅读过程中，我感觉作者一直像一位经验丰富的导师站在我身边，随时准备在我快要迷失方向时拉你一把。这种以读者为中心的编写理念，使得学习曲线变得非常平滑。如果你是那种希望快速将统计知识转化为解决实际问题的能力的职场人士或社会科学研究者，这本书的实用价值将远超你的想象。

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