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出版者:

作者:Johnson, Robert; Kuby, Patricia

出品人:

页数:800

译者:

出版时间:2003-7

价格:973.00元

装帧:

isbn号码:9780534399153

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 初等统计学
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 统计方法
• 统计学教材
• 基础统计
• 数据科学
• 统计学入门

统计学导论：从基础概念到实践应用 本书概述 《统计学导论》旨在为初学者和希望夯实基础的读者提供一个全面、易懂的统计学入门指南。本书的核心目标是帮助读者理解统计学的基本原理、常用方法及其在现实世界中的应用，从而培养数据驱动的批判性思维能力。我们避免了过于深奥的数学推导，而是侧重于概念的直观理解、方法的选择和结果的解读。全书结构清晰，循序渐进，确保读者能够稳步建立起坚实的统计学知识体系。 第一部分：统计学的基石 第一章：理解数据与统计学的角色 本章首先探讨统计学在现代社会中的核心地位，解释它如何帮助我们从不确定性中提取有效信息。我们将区分描述性统计学（Descriptive Statistics）和推断性统计学（Inferential Statistics）这两大分支。描述性统计关注于数据摘要和可视化，帮助我们理解样本的特征；而推断性统计则利用样本信息对总体做出有根据的推断。 我们详细介绍了数据的类型——定性数据（分类数据，如性别、职业）和定量数据（数值数据，如身高、收入），并进一步细分了定序、定类、定距和定比这四种测量尺度。理解数据的尺度至关重要，因为它决定了后续可以使用哪些统计工具进行分析。 第二章：数据的可视化与探索性分析 在正式进行计算之前，有效地展示数据是理解数据分布的关键。本章集中介绍描述性统计图表的制作与解读。我们将深入探讨直方图（Histograms）在展示连续数据分布形状（对称、偏态、多峰）中的作用；条形图（Bar Charts）用于比较分类变量的频率；茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）则提供了数据的初步结构概览。 此外，箱线图（Box Plots）被详细介绍为衡量集中趋势、分散程度和识别潜在异常值（Outliers）的有力工具。本章强调了“探索性数据分析”（EDA）的重要性，鼓励读者在深入分析前先通过视觉手段对数据形成初步印象。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 本章是描述性统计的核心，关注如何用少数几个数字来概括一组数据的关键特征。 集中趋势（Central Tendency）： 我们详细比较了均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）各自的优缺点。重点阐述了在存在极端值或数据分布偏斜时，中位数比均值更能代表典型值。 离散程度（Variability/Dispersion）： 仅仅知道平均数是不够的，数据的分散程度同样重要。本章引入了极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）。标准差作为最常用的离散度量，其单位与原始数据保持一致，便于解释。我们还讲解了计算总体标准差与样本标准差时的关键区别（$N$ 与 $n-1$ 的使用）。 相对位置： 最后，我们讨论了百分位数（Percentiles）、四分位数（Quartiles）和Z-分数（Z-scores），Z-分数使我们能够将不同数据集中的数值进行标准化比较。 第二部分：概率论与抽样分布 第四章：基础概率论 统计推断建立在概率论的基础之上。本章为读者构建了概率思维的框架。我们从基本概念入手，如实验、样本空间和事件。接着，深入讲解概率的计算规则：加法规则（用于“或”事件）和乘法规则（用于“与”事件）。 条件概率（Conditional Probability）是本章的重点，它描述了在一个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率。通过条件概率，我们引入了独立事件（Independent Events）的概念，并重点分析了贝叶斯定理（Bayes' Theorem），这是一个在更新现有信息后评估事件概率的强大工具。 第五章：离散概率分布 本章将概率论与实际变量相结合，介绍描述随机现象的数学模型——概率分布。我们首先定义了随机变量（Random Variables），区分了离散和连续两种类型。 对于离散随机变量，我们详细研究了三种最常见的分布： 1. 二项分布（Binomial Distribution）： 用于描述固定次数的独立伯努利试验中成功的次数。 2. 泊松分布（Poisson Distribution）： 用于建模在固定时间或空间内事件发生的次数。 3. 几何分布（Geometric Distribution）： 用于描述首次成功所需的试验次数。 每种分布的参数含义、期望值（均值）和方差的计算都被清晰地阐述。 第六章：正态分布与抽样分布 正态分布（Normal Distribution），或称高斯分布，是统计推断中最核心的连续概率分布。本章解释了正态分布的特性：钟形、对称，由均值 ($mu$) 和标准差 ($sigma$) 完全确定。 我们详细讲解了标准正态分布（Standard Normal Distribution），即均值为0、标准差为1的正态分布。通过Z-分数，任何正态分布的数据都可以转化为标准正态分布，从而利用标准正态分布表（Z-表）来计算任意概率。 随后，本章引出推断统计的桥梁——抽样分布（Sampling Distribution）。重点分析了样本均值的抽样分布，并阐述了中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）。CLT的强大之处在于，无论原始总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的抽样分布将近似于正态分布，这为后续的参数估计和假设检验奠定了理论基础。 第三部分：统计推断 第七章：置信区间估计 统计推断的第一大任务是参数估计。本章专注于点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。 我们将置信区间（Confidence Interval, CI）定义为对未知总体参数（如总体均值 $mu$ 或总体比例 $p$）的合理范围估计。本章详细推导并应用了以下几种情况下的置信区间构建方法： 1. 总体标准差已知时，基于Z分布的均值置信区间。 2. 总体标准差未知时，基于t分布的均值置信区间（重点讲解t分布的自由度概念）。 3. 总体比例的置信区间。 我们强调了置信水平（如95% CI）的含义，即在重复抽样中，包含真实总体参数的区间所占的百分比，而非单个区间包含真实参数的概率。 第八章：假设检验基础 假设检验是统计推断的另一核心支柱。本章引入了检验的逻辑框架： 1. 建立假设： 提出原假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$ 或 $H_1$)。 2. 选择检验统计量： 计算样本数据得到的统计量。 3. 确定P值或临界值： 根据显著性水平 ($alpha$) 决定是否拒绝 $H_0$。 我们深入解释了第一类错误（Type I Error，犯 $alpha$ 错误）和第二类错误（Type II Error，犯 $eta$ 错误），以及统计功效（Power）的概念。本章主要讲解针对单个总体均值和比例的Z检验和t检验的完整流程。 第九章：比较两个总体的推断 本章将推断方法扩展到更复杂的场景：比较两个独立样本或配对样本。 两个总体均值的比较： 讨论了独立样本t检验（方差齐性和非齐性假设下的处理）以及配对样本t检验（适用于前后测量）。 两个总体比例的比较： 讲解了如何构建和检验两个独立总体比例的差异。 对于每种情况，本书都详细指导读者如何构建两个总体参数的置信区间，并执行相应的假设检验。 第四部分：回归分析与非参数方法 第十章：简单线性回归与相关性 本章开启了变量间关系的研究。我们首先介绍了相关系数（Correlation Coefficient, $r$），它衡量了两个定量变量之间线性关系的方向和强度。 随后，我们深入探讨简单线性回归模型 ($Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$)。重点包括： 1. 最小二乘法（Least Squares Method）： 如何拟合最佳拟合线。 2. 回归系数的解释： 斜率 ($eta_1$) 和截距 ($eta_0$) 的实际含义。 3. 模型拟合优度： 使用决定系数 ($R^2$) 来量化自变量对因变量变异的解释程度。 4. 回归的推断： 对斜率系数进行t检验，以确定自变量是否能显著预测因变量。 第十一章：卡方检验与非参数统计 当数据不满足正态性或方差齐性等参数检验的严格假设时，我们需要转向非参数方法。本章重点介绍了基于计数数据的卡方 ($chi^2$) 检验： 1. 拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）： 检验观测到的频率分布是否与理论分布（如均匀分布）一致。 2. 独立性检验（Test for Independence）： 使用列联表（Contingency Tables）来检验两个分类变量之间是否存在关联。 本书在最后部分强调，理解何时使用参数方法，何时退回到非参数方法，是成为一名合格的统计实践者的关键能力。 总结 《统计学导论》不仅是一本教科书，更是一本思维训练手册。通过对上述核心概念和方法的系统学习，读者将能够自信地阅读统计报告、评估研究结论，并将严谨的统计思维应用到日常决策和专业领域中。本书的结构确保了理论知识与实际操作的完美结合，为读者后续学习更高级的统计模型打下坚实基础。

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一直以来，我都认为统计学是一门艰深晦涩的学问，离我的生活太遥远。直到我读了《Elementary Statistics》，才真正认识到它的魅力和实用性。作者以一种非常平易近人的方式，将统计学中最核心的概念，如数据描述、概率分布、统计推断等，一一展现在读者面前。我印象最深刻的是，他在讲解“数据变异性”时，并没有直接给出方差和标准差的公式，而是先通过一些生活化的例子，比如不同品牌的薯片重量差异、不同班级的考试分数分布，来引出“变异性”这个概念的重要性。然后，再逐步引入方差和标准差，解释它们是如何衡量数据离散程度的。这让我不再觉得这些公式是冰冷的数学符号，而是蕴含着对现实世界丰富信息的解读。此外，书中对“统计显著性”和“实际显著性”的区分，也让我受益匪浅。很多时候，我们在新闻报道中看到的“统计上显著”，并不一定意味着这个结果在实际应用中有很大的意义。这本书教会我如何去审视数据的背后，如何判断一个统计结果是否真的具有实际价值。它让我明白，统计学不仅仅是分析数据，更是理解数据，并用数据来指导我们做出更明智的决策。这本书让我觉得，统计学是一门值得深入学习的学问，它能够帮助我们更好地认识和理解这个复杂的世界。

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老实说，在阅读《Elementary Statistics》之前，我对统计学的印象就是一堆复杂的公式和让人头昏脑胀的图表。我总觉得这门学科离我的生活太远，只属于那些数学系或者经济系的学生。但这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种近乎“解构”的方式，将原本看起来高深莫测的统计概念，拆解成了一个个清晰、易于理解的小模块。我印象最深刻的是他讲解“概率”的部分。他并没有直接给出复杂的概率公式，而是从抛硬币、掷骰子这些最简单的例子开始，一步步引导我理解什么是随机事件，什么是概率的含义。他用大量的图示和生活化的比喻，让那些抽象的概率概念变得触手可及。比如，在讲解条件概率时，他用了一个非常形象的例子，关于是否下雨和是否带伞的关联，让我立刻明白了“在已知某个事件发生的情况下，另一个事件发生的概率”。更让我惊喜的是，这本书在讲解统计推断时，并没有直接跳到复杂的假设检验，而是先花了很大的篇幅讲解“抽样分布”的重要性。他通过模拟实验，让我直观地看到了不同样本量下，样本均值分布的规律。这为我后续理解中心极限定理打下了坚实的基础。总而言之，这本书让我明白，统计学并非只有冰冷的公式，它蕴含着对随机性世界的深刻洞察，以及指导我们做出更理性决策的智慧。

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这本《Elementary Statistics》给我的感觉，就像是初遇一位循循善诱的长者，他并没有一开始就展示自己渊博的学识，而是用最朴实、最易懂的方式，娓娓道来。我尤其欣赏书中对于“数据”本身的探讨，它不仅仅是数字的堆砌，更是信息、是故事。作者通过对不同类型数据的详细分类和描述，让我对“变量”这个概念有了全新的理解。无论是定性数据还是定量数据，是离散的还是连续的，书中都给出了清晰的定义和丰富的案例。他并没有止步于介绍统计学的方法论，而是深入探讨了这些方法背后的逻辑和意义。例如，在讲解均值、中位数和众数时，他会详细比较它们在不同数据分布下的适用性，以及各自的优缺点。这让我不再机械地套用公式，而是能够根据实际情况，选择最合适的统计指标。更让我受益匪浅的是，书中对“离散程度”的讲解，方差、标准差这些概念，在没有这本书的引导下，我一直觉得它们只是冰冷的数字。但作者通过对投资回报率、学生考试成绩的分析，生动地展现了离散程度对于理解数据波动性、风险评估的重要性。我发现，这本书不仅仅是关于“如何计算”，更是关于“为何计算”以及“计算的意义”。它教会了我如何从数据中提炼出有价值的信息，如何用统计学的语言来描述现象，甚至预测趋势。

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《Elementary Statistics》给我最大的感受，就是它的“人性化”和“接地气”。很多教科书在讲解统计学概念时，往往过于理论化，让人望而生畏。但这本书却像一位耐心的朋友，一步步带领你探索统计学的奥秘。我尤其欣赏书中对于“统计显著性”的阐释。在很多研究报告中，我们经常看到“统计上显著”这样的字眼，但其背后的含义却模糊不清。这本书花了相当的篇幅，用通俗易懂的语言，结合具体的例子，解释了p值、假设检验的逻辑。它让我明白了，统计显著性并不是说某个结果有多么“了不起”，而是说在排除随机因素的影响后，我们有多大的把握认为观察到的效应是真实存在的。这让我对很多研究结果的解读，都有了更清晰、更理性的认识。此外，书中关于“置信区间”的讲解，也让我印象深刻。它不仅仅是给出了一个范围，而是让我理解了这个范围的含义，以及我们对总体参数的信心程度。作者通过对民意调查、产品质量检测等案例的分析，生动地展示了置信区间在实际决策中的重要作用。总而言之，这本书让我觉得，统计学并非高高在上的理论，而是我们做出明智判断、规避风险的重要工具。

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《Elementary Statistics》给我的感觉，就像是踏上了一场精心设计的统计学探索之旅。作者是一位出色的向导，他不仅准备了丰富多彩的“地图”（图表和案例），还为我们指明了前进的方向（清晰的逻辑和方法）。我尤其赞赏书中对“统计估计”的讲解。在接触这本书之前，我对“估计”这个词的理解仅限于“大概估算”，但这本书让我明白，在统计学中，估计是一个严谨的过程，它涉及到点估计和区间估计。他详细讲解了如何利用样本信息来估计总体的均值、比例等参数，并且用大量的实例，比如估计全国人口的平均收入、预测选举结果等，来展示估计的实用性。更让我感到惊喜的是，书中对“假设检验”的讲解，并没有显得那么枯燥和抽象。作者通过一个非常生动的例子，比如“某 fabricante 声称其生产的灯泡平均寿命超过 1000 小时”，来逐步引导读者理解零假设、备择假设的含义，以及如何根据样本数据来做出拒绝或不拒绝零假设的决定。这让我觉得，假设检验不仅仅是一种统计方法，更是一种科学的决策过程，它帮助我们做出基于证据的判断。总而言之，这本书让我对统计学的认识，从“会计算”上升到了“会思考”，让我能够更加理性地看待数据和信息。

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在翻阅《Elementary Statistics》的过程中，我最惊喜的发现是，它并没有将统计学描述成一个冷冰冰的、纯数学的学科，而是将其与现实世界的应用紧密地结合在一起。作者在书中穿插了大量的真实案例，从医学研究到市场营销，从社会调查到金融分析，几乎涵盖了统计学应用的各个领域。他会详细分析这些案例是如何运用统计学方法来解决实际问题的，以及这些方法是如何帮助人们做出更明智的决策。比如，在讲解“假设检验”时，他用了一个关于新药是否有效的医学试验作为例子，详细阐述了零假设、备择假设的含义，以及如何根据试验结果来做出是否批准新药的决定。这让我觉得，统计学不再是纸上谈兵，而是实实在在的“解决之道”。更重要的是，书中在讲解统计方法时，非常注重培养读者的“批判性思维”。他会不断提醒我们，不要轻易相信任何数据，而是要学会审视数据的来源、收集方法，以及是否存在潜在的偏见。他会教我们如何识别统计陷阱，如何区分相关性和因果关系，以及如何正确地解读统计报告。这本书让我觉得，统计学不仅仅是关于“如何计算”，更是关于“如何思考”，如何用科学的方法来认识和改造世界。

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这本书，名唤《Elementary Statistics》，我拿到手的时候，说实话，并没有抱着太高的期望。毕竟“基础统计学”这几个字，听起来就像是大学里不得不上的那些枯燥课程的代名词，充满了公式、符号，还有那些让我头疼不已的概率分布。然而，翻开第一页，我就被它细致入微的讲解方式吸引住了。作者并没有上来就扔给你一大堆理论，而是从最贴近生活的例子入手，比如调查学生的学习习惯、分析市场上的商品销量，这些都一下子拉近了我和书本的距离。他会用一种非常平缓的语调，循序渐进地讲解每一个概念，仿佛一位经验丰富的老师，耐心地引导着你一步步理解。最让我惊喜的是，书中提供了大量的图表和可视化工具的介绍，这对于我这种视觉型学习者来说简直是福音。很多抽象的统计概念，通过一张清晰的图表，或者一个简单的模拟实验，就能立刻豁然开朗。书中对于数据收集的原则、抽样的多样性以及如何避免偏差的阐述，也让我对统计学在现实世界中的应用有了更深刻的认识。它不像很多教科书那样，只是简单地罗列知识点，而是更注重培养读者的批判性思维，教会我们如何去审视数据，如何辨别信息中的陷阱。尽管它叫“基础”，但我发现，要真正理解这些基础，也需要付出相当的努力，但这本书却让这个过程变得异常愉快和充实。它让我明白了，统计学并非高不可攀的学科，而是我们理解世界、做出明智决策的有力工具。

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我通常对需要大量计算的学科兴趣不大，所以统计学一直是我避之不及的科目。然而，《Elementary Statistics》却奇迹般地改变了我的看法。作者似乎非常懂得如何抓住读者的注意力，他开篇就用了一个关于“选择哪个超市才能买到最便宜的牛奶”的实际问题，然后循序渐进地引出统计学中的比较和分析方法。这立刻让我觉得，统计学原来是如此贴近生活，如此实用。书中对于“数据可视化”的介绍，更是让我眼前一亮。我一直觉得图表是统计学的“附属品”，但这本书让我认识到，它们才是统计学语言的核心。从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、箱线图，作者都详细解释了它们各自的用途和解读方法。他鼓励我们用图表来直观地展示数据特征，发现潜在的模式和异常值。这让我意识到，很多时候，一张精心制作的图表，比长篇大论的文字更能说明问题。此外，书中在讲解“相关性”和“回归分析”时，也使用了大量的实际案例，比如分析广告投入和销售额之间的关系，或者身高和体重之间的关联。他不仅教会了我们如何计算相关系数和回归方程，更重要的是，他教会了我们如何解读这些结果，如何理解变量之间的真实联系，以及如何避免“相关不等于因果”的误区。这本书让我觉得，统计学是一门充满魅力的学科，它能够帮助我们更好地理解周围的世界。

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这本书，我得说，《Elementary Statistics》绝对是一本值得反复品读的著作。作者在内容编排上，展现了极高的智慧。他并没有按照传统统计学书籍那样，将所有概念一次性抛给读者，而是采取了一种“循序渐进，触类旁通”的方式。我印象最深的是，他花了好几章的篇幅，来讲解“描述性统计”和“推断性统计”之间的联系，而不是将其割裂开来。他巧妙地将描述性统计中的各种指标，比如均值、方差，作为推断性统计中估计总体参数的基础。这让我不再觉得统计学是零散的知识点，而是形成了一个有机的整体。书中对于“统计误差”的讲解，也让我受益匪浅。他不仅解释了误差的来源，比如抽样误差、测量误差，还教会了我如何量化这些误差，以及如何通过改进研究设计来减小误差。这让我意识到，在统计学中，我们追求的不是绝对的精确，而是对不确定性的量化和控制。此外，书中对“多重比较”和“方差分析”等进阶概念的介绍，虽然篇幅不多，但已经足够让我对这些更复杂的统计方法有一个初步的了解，为我日后深入学习打下了基础。这本书让我觉得，统计学是一门既严谨又充满智慧的学问，它能够帮助我们更深刻地理解数据背后的规律。

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说实话，我一直认为统计学是一门与我“无缘”的学科，充斥着我无法理解的公式和符号。然而，《Elementary Statistics》这本书，就像一束光，照亮了我通往统计学世界的大门。作者在开篇就用了一个非常贴切的比喻，将统计学比作“解读世界语言的工具”。这句话一下子就引起了我的共鸣。他并没有急于介绍复杂的数学概念，而是从最基础的“数据”入手，详细讲解了不同类型数据的特点、收集方法以及潜在的偏差。我尤其欣赏书中对“抽样”的讲解，他深入浅出地阐述了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等不同方法的优缺点，以及它们在实际应用中的选择。这让我明白了，为什么有些调查的结果如此可靠，而有些则充满了误导性。更让我觉得耳目一新的是，书中在讲解“统计图表”时，不仅仅是展示了各种图表的样式，更是强调了图表在传达信息、揭示模式方面的作用。他通过分析各种图表，教我如何快速地抓住数据的核心信息，如何识别数据中的趋势和异常。这本书让我觉得，统计学并非高高在上，而是我们每个人都应该掌握的一种“思维方式”，一种“看问题的角度”。

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