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页数:273

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出版时间:2009-2

价格:28.50元

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isbn号码:9787560530109

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数理统计
• 统计建模

《统计学入门：从数据看世界》 内容简介： 本书旨在为初学者提供一个清晰、易懂、实用的统计学入门指南。我们相信，统计学并非高不可攀的数学理论，而是理解我们所处世界的强大工具。通过本书，您将学会如何从海量数据中提取有价值的信息，做出更明智的决策，并更深刻地理解新闻报道、研究成果以及日常生活中遇到的各种统计概念。 第一部分：数据与描述性统计 第一章：数据的世界：认识统计学的基石 我们如何通过数据来了解世界？本章将介绍数据的基本概念，包括数据的类型（定性数据与定量数据，离散数据与连续数据），以及数据的来源和收集方法。您将了解到，无论是民意调查、科学实验还是商业分析，数据都是一切分析的起点。 关键概念： 变量、观测值、数据集、样本、总体。 第二章：让数据说话：图表的魔力 枯燥的数字如何变得生动有趣？本章将聚焦于如何利用各种图表来直观地展示数据。我们将学习绘制和解读条形图、饼图、直方图、箱线图等，理解它们各自的优势和适用场景。您将掌握如何选择最适合展示您数据的图表类型，从而清晰地传达信息。 关键概念： 频数分布、相对频数、频率分布图、散点图。 第三章：数据的“平均”故事：集中趋势的度量 当我们需要概括一组数据的中心位置时，我们通常会想到什么？本章将深入探讨集中趋势的度量方法，包括均值（平均数）、中位数和众数。我们将分析它们在不同数据分布下的特性，以及如何选择最能代表数据集中心趋势的指标。 关键概念： 均值、中位数、众数、偏度。 第四章：数据的“分散”程度：离散程度的探索 仅仅知道数据的平均值是不够的，我们还需要了解数据是如何分布的。本章将介绍度量数据离散程度的关键指标，如极差、四分位数、方差和标准差。您将理解标准差如何衡量数据的波动性，以及它在评估风险和稳定性方面的重要性。 关键概念： 极差、四分位数、四分位距（IQR）、方差、标准差。 第二部分：概率论基础与推断性统计的开端 第五章：概率的语言：量化不确定性 在充满不确定性的世界里，我们如何用数学来描述事件发生的可能性？本章将介绍概率的基本概念，包括随机事件、概率的计算方法（古典概率、经验概率、主观概率）、条件概率以及独立事件。您将学习如何理解和应用概率来评估风险和做出预测。 关键概念： 样本空间、事件、概率、互斥事件、独立事件、条件概率。 第六章：随机变量与概率分布：刻画随机现象 当一个变量的取值由随机现象决定时，我们称之为随机变量。本章将介绍离散型随机变量和连续型随机变量的概念，以及它们各自的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。您将理解这些概率分布模型如何帮助我们描述和分析各种随机现象。 关键概念： 随机变量、期望值、方差、二项分布、泊松分布、正态分布。 第七章：从样本到总体：统计推断的基石 我们通常无法观测到整个总体，只能从样本进行推断。本章将介绍统计推断的基本思想，包括参数估计和假设检验。您将理解点估计和区间估计的概念，为后续更深入的推断性统计打下基础。 关键概念： 参数、统计量、抽样分布、点估计、区间估计。 第三部分：常用统计方法与应用 第八章：假设检验：用数据验证猜想 当我们对某个命题（假设）存在疑问时，如何利用数据来验证它？本章将详细介绍假设检验的步骤和基本原理，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等。我们将学习如何进行单样本t检验、双样本t检验以及卡方检验，并理解如何根据检验结果做出决策。 关键概念： 零假设、备择假设、检验统计量、p值、显著性水平、第一类错误、第二类错误。 第九章：相关与回归：探索变量之间的关系 两个变量之间是否存在关联？一个变量的变化是否会影响另一个变量？本章将介绍相关分析和回归分析的基本概念。您将学习如何计算相关系数来衡量变量间的线性关系强度，并学习如何建立简单线性回归模型来预测一个变量的值。 关键概念： 相关系数、散点图、回归方程、斜率、截距、决定系数（R²）。 第十章：方差分析：比较多组数据的均值 当我们想比较三个或更多组数据的均值是否有显著差异时，方差分析（ANOVA）是一个强大的工具。本章将介绍单因素方差分析的原理和应用，帮助您理解如何通过分析不同组间和组内的方差来得出结论。 关键概念： 单因素方差分析、组间方差、组内方差、F检验。 本书特色： 强调概念理解： 我们不追求复杂的数学推导，而是力求让您理解每一个统计概念背后的意义和逻辑。 注重实践应用： 本书包含大量贴近生活和工作实际的案例，帮助您将所学知识应用于解决实际问题。 循序渐进的教学： 内容从最基础的概念开始，逐步深入，适合零基础的读者。 清晰的语言风格： 使用通俗易懂的语言，避免专业术语的滥用，让学习过程更加轻松愉快。 无论您是学生、职场人士，还是对数据分析充满好奇的个人，《统计学入门：从数据看世界》都将是您开启统计学之旅的理想选择。让我们一起用数据点亮您的认知，洞察世界的真相！

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这本册子的内容实在太过前沿和深刻，让我这个统计学初学者感到有些吃力，但同时也充满了挑战的乐趣。我必须承认，有些章节需要我反复阅读好几遍，甚至需要查阅其他辅助资料才能勉强跟上作者的思路。它并没有采取那种“保姆式”的教学方法，而是直接将读者置于一个高阶研究的语境中，期望我们主动去搭建知识的桥梁。书中的理论深度毋庸置疑，特别是关于高级模型构建和假设检验的探讨，非常严谨且富有逻辑性，能看出作者在学术上有深厚的功底。然而，对于像我这样需要更循序渐进引导的读者来说，书本在案例选择上可能稍微偏向了专业人士，缺乏一些更贴近日常应用、更容易上手的入门实例。总的来说，它更像是一本给有一定基础的学习者准备的进阶读物，潜力巨大，但需要投入大量的时间和精力去啃。

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这本书对我来说，简直是一剂“清醒剂”。我之前听了一些网络上的速成课程，感觉自己好像已经掌握了数据分析，但读了这本书后才发现，我之前的理解多么肤浅和片面。这里的讲解完全是基于严密的数学逻辑和科学哲学基础构建起来的，每一个概念的提出都有坚实的理论支撑，而不是凭空出现的规则。它强迫你回归到最本质的问题：我们到底能从样本中推断出总体多少信息？这种对不确定性的坦然接受和精确量化，是之前所有阅读材料都没有如此清晰阐述过的。它教会了我如何诚实地面对数据的局限性，如何恰当地表达结论的置信区间，而不是武断地下结论。如果你追求的是那种深入骨髓、能够应对复杂、变化多端研究环境的扎实功底，那么这本书的深度绝对值得你投入时间。

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这本书真是让我大开眼界，完全颠覆了我对这个领域的传统认知。我原本以为统计学就是枯燥的公式和复杂的计算，但作者的叙述方式却充满了智慧和洞察力。它不仅仅是一本教科书，更像是一本引人入胜的侦探小说，每一步的推导都像是在揭示隐藏在数据背后的真相。我特别喜欢它对实际案例的分析，那些看似寻常的商业决策，在统计学的镜头下，变得清晰可见，甚至有些令人震惊。这本书没有回避那些晦涩难懂的部分，但它总能找到最巧妙的比喻和最生动的语言来解释它们，让你在不知不觉中就掌握了复杂的概念。读完之后，我感觉自己仿佛获得了一双“透视眼”，看世界的方式都变得更加理性、更加有深度了。对于任何想要真正理解数据、做出明智决策的人来说，这本书绝对是不可多得的珍宝，它教会我的远不止于统计知识本身，更是一种思考的框架和探索未知的勇气。

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老实说，我带着一种批判性的眼光来看待市面上所有的“统计学”书籍，因为很多都存在概念泛化或过度简化的问题。但这一本，成功地避开了这些陷阱。它的论述扎实得令人敬佩，没有丝毫的含糊其辞。更难得的是，它敢于探讨统计学在现实世界中应用的伦理边界和局限性。很多作者只谈成功应用，却回避了数据偏差、模型误用可能带来的社会影响，而这本书坦诚地指出了这些“灰色地带”，并提供了应对的策略。这种对知识的敬畏心和责任感，使得这本书的价值瞬间提升了好几个档次。它不仅是一本传授技能的书，更是一本引导读者成为一个负责任的“数据公民”的指南。我感觉自己读完后，不仅技术水平提高了，道德标尺也变得更加清晰了。

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翻开这本书，我首先被它极其出色的排版设计所吸引。装帧精美，字体选择舒适，图表绘制得清晰明了，这在技术类书籍中是相当难得的。内容的组织结构也非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，阅读体验十分流畅。作者在讲解宏观理论的同时，非常注重微观操作的指导，每一个步骤都交代得清清楚楚，让人感觉仿佛有位资深教授在身边亲自指导。我尤其欣赏它对“统计思维”的强调，不仅仅停留在“怎么算”，更深入探讨了“为什么这么算”以及“算出来的结果意味着什么”，这才是统计学真正的精髓所在。我发现自己在使用日常工作数据进行初步分析时，已经不自觉地开始运用书中学到的那些严谨的判断标准，这种潜移默化的影响是任何速成班都无法比拟的。

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