Minitab Student Version 12 for Windows

Minitab Student Version 12 for Windows pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Duxbury
作者:Minitab Inc.
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1998-09-14
价格:0
装帧:Paperback
isbn号码:9780534360092
丛书系列:
图书标签:
  • Minitab
  • 统计软件
  • 学生版
  • Windows
  • 数据分析
  • 实验设计
  • 质量控制
  • 统计学
  • 教学
  • 软件教材
  • 12版
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具体描述

数据分析与统计建模的基石:探究概率论与数理统计的原理与应用 本书聚焦于概率论与数理统计的核心概念、理论框架及其在实际问题中的广泛应用,旨在为读者构建坚实的理论基础和强大的数据处理能力。 本书内容涵盖了从最基础的随机事件与概率的定义,到复杂的统计推断与模型建立的完整知识体系。我们力求以严谨的数学语言阐述抽象的统计学原理,同时辅以大量的实际案例和清晰的图形示例,确保读者能够深入理解理论的内在逻辑,并掌握将其应用于解决现实世界问题的技能。 第一部分:概率论基础——随机现象的量化描述 本部分将系统地介绍概率论的基石。我们将从随机试验、样本空间与事件的定义入手,详细剖析古典概型、几何概型等基本概率模型的构建方法。随后,重点讨论事件的运算与概率的基本性质,包括加法定理、乘法定理以及全概率公式与贝叶斯公式,这些是进行后续复杂概率计算的关键工具。 深入研究随机变量的概念,区分离散型随机变量与连续型随机变量。对于离散变量,我们将详细分析其概率分布函数(PMF),并探讨伯努利试验、二项分布、泊松分布等重要分布的特性与应用场景。对于连续变量,概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)的性质将被详尽阐述,重点讲解正态分布(高斯分布)的特性及其在自然界和社会科学中的普遍性,包括标准正态分布及其查表方法。此外,多维随机变量(联合分布、边缘分布、条件分布)的分析方法,以及随机变量的函数分布的求解技巧,也将作为本部分的高级内容被深入探讨。 对随机变量的数字特征的刻画是理解随机性的关键。本书将详细讲解数学期望的定义、性质及其在决策分析中的作用;同时,深入解析方差、矩、协方差与相关系数,它们是衡量数据分散程度和变量间依赖关系的核心指标。 最后,本部分将过渡到大数定律与中心极限定理的阐述。这些极限定理是连接概率论与数理统计的桥梁,解释了为什么在大量重复试验下,统计结果会趋于稳定和可预测,为统计推断提供了理论依据。 第二部分:数理统计——基于数据的科学决策 本部分将视角从理论概率转向实际数据的收集、整理与分析。首先介绍统计数据与统计量的概念。我们将详细阐述样本的概念,并重点分析常用统计量的性质,如样本均值、样本方差、次序统计量等。 统计推断是数理统计的核心任务。本部分将围绕两大主要任务展开:参数估计与假设检验。 2.1 参数估计:从样本推断总体 参数估计分为点估计和区间估计。在点估计部分,我们将系统介绍估计量的优良性质,包括无偏性、有效性、一致性。重点解析常用的估计方法,如矩估计法(MME)和极大似然估计法(MLE)。对于MLE,本书将详细推导其构造过程、渐近性质及其在复杂模型中的应用。 区间估计部分,我们将着重讲解置信区间的构造。针对总体均值、总体方差以及比例等关键参数,我们将根据样本量大小和总体分布情况(正态分布下的t分布、F分布、$chi^2$分布)推导出相应的置信区间,并解释置信水平的实际含义。 2.2 假设检验:对总体特征的科学判断 假设检验是利用样本信息对总体的未知参数或分布形式作出判断的过程。我们将严格遵循“提出原假设与备择假设—选择检验统计量—确定拒绝域—得出结论”的标准流程。 详细分析针对单个总体和两个总体的均值、方差及比例的参数假设检验。着重区分Z检验、t检验、$chi^2$检验和F检验的适用条件和具体步骤。书中将提供丰富的实例,清晰展示如何正确理解并应用第一类错误($alpha$)和第二类错误($eta$),以及检验的功效。 2.3 线性回归模型:变量间的量化关系 本部分将本书的统计分析能力提升至多变量分析的层面,重点关注一元线性回归模型的构建与检验。我们将深入探讨最小二乘法(OLS)的推导过程,理解其估计参数的性质。回归分析不仅包括对回归系数的点估计与区间估计,还包括对整个模型的显著性检验(如F检验)。此外,我们还将讨论残差分析的重要性,包括对模型假设(如误差项的正态性、独立性和同方差性)的诊断方法,以及如何利用模型进行预测。 第三部分:进阶主题与应用拓展 为拓宽读者的统计视野,本书的最后部分将介绍几个重要的进阶主题: 1. 方差分析(ANOVA):讲解如何比较三个及以上总体的均值是否存在显著差异,深入剖析单因素和双因素方差分析的原理、模型结构及F检验的应用。 2. 非参数统计方法:当数据不满足正态性等严格分布假设时,介绍如符号检验、秩和检验等非参数方法的应用场景和计算技巧。 3. 回归模型的扩展:简要介绍多元线性回归的基本概念,包括多重共线性、变量选择的初步思考。 全书结构逻辑严密,从基本概念到复杂模型层层递进,力求使学习者不仅知其然,更知其所以然,为未来学习更高级的计量经济学、数据挖掘或机器学习课程打下不可或缺的坚实数理基础。本书适用于统计学、数学、经济学、管理科学、工程技术等专业本科生及研究生,以及需要全面掌握统计学理论的科研工作者。

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目录信息

读后感

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用户评价

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我一直认为,统计学是一门高深的学科,而Minitab这样的专业软件更是与我等普通学生“绝缘”。然而,《Minitab Student Version 12 for Windows》的出现,彻底颠覆了我的这一认知。这本书,以一种我从未预料到的轻松和友好的方式,将我引入了Minitab的世界。它并非一开始就抛出大量的理论公式,而是像一位耐心细致的向导,带领我一步步揭开统计分析的神秘面纱。 书中对Minitab软件的介绍,可以用“细致入微”来形容。从界面的各个组成部分,到每一个功能按钮的作用,都配有非常清晰的截图和简明扼要的解释。即使是对电脑操作不太熟练的我,也能很快地理解并掌握。更难能可贵的是,它将统计学的基本概念巧妙地融入到软件的操作教学中。在学习如何绘制直方图时,作者会顺带讲解直方图的意义和解读方法;在进行数据输入时,也会提及数据类型的选择对后续分析的影响。这种“情境式”教学,让我觉得学习过程既实用又高效。 这本书的亮点之一,在于其贴近实际的案例设计。作者非常巧妙地将统计学原理与我们日常生活中遇到的问题相结合,例如如何分析不同营销策略的效果,或者如何评估某种教育方法的有效性。我跟着书中的指导,一步一步地在Minitab中进行了大量的实践操作。这种“动手做”的学习方式,让我深刻体会到了统计分析的强大之处,也让我觉得学习统计学不再是枯燥乏味的理论堆砌,而是能够解决实际问题的有力工具。 在学习过程中,我自然也会遇到一些难以理解的统计概念,比如在学习方差分析时,我曾一度感到困惑。然而,本书在这些难点上的处理,堪称“救星”。它不仅提供了非常详细的操作步骤,更重要的是,它深入浅出地解释了每一步操作背后的统计学原理,以及如何解读最终的分析结果。书中穿插的“常见问题解答”和“温馨提示”,更是为我指明了方向,避免了我走入一些常见的误区,让我感到学习的过程充满了安全感。 让我感到特别满意的是,这本书的结尾并非草草收场。它鼓励读者将所学知识进行拓展和深化,并提供了一些进一步学习的资源和建议。这让我觉得,这本书不仅仅是一本“教材”,更像是一位“良师益友”,它为我打开了数据分析的大门,也为我指明了未来的探索方向。它让我相信,通过Minitab,我能够更深入地理解数据,并将其应用于解决现实世界中的各种挑战。

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拿到《Minitab Student Version 12 for Windows》,我的第一反应是:“又是一本统计软件的说明书?”但当我翻开它,这种先入为主的印象便荡然无存。这本书以一种极其温和且富有条理的方式,向我展示了Minitab的强大功能,以及统计分析的魅力。它没有一开始就用复杂的术语压垮我,而是从最基础的软件界面和操作入手,让我能够轻松地建立起对这个工具的初步认识。 书在介绍Minitab软件功能时,可以说是事无巨细。每一个菜单项、每一个工具栏按钮,都伴随着精美的截图和清晰的文字说明。我过去常常因为软件的复杂性而望而却步,但这本书就像一幅详细的路线图,让我能够清晰地找到方向。而且,它并非仅仅停留在“如何操作”的层面,而是巧妙地将统计学的核心概念融入其中。比如,在讲解如何进行数据录入时,作者会自然而然地带出关于数据类型的讨论;在演示如何绘制饼图时,也会解释饼图在展示比例关系上的优势。这种“软硬兼施”的教学方式,让我觉得学习过程既充实又具有启发性。 真正让我对这本书赞不绝口的是,它紧密结合了实际应用场景,提供了大量贴近我们学生日常学习和生活实际的案例。从分析不同促销方式对销售额的影响,到检验某种学习技巧是否有效,每一个案例都充满了现实意义。我跟着书中的步骤,在Minitab中进行了大量的模拟操作。这种“亲身实践”的学习方式,让我深刻体会到了统计分析的实用价值,也让我从“知道”变成了“做到”。 当然,在学习的旅途中,难免会遇到一些令人头疼的统计概念。例如,在深入学习回归分析时,我曾一度感到力不从心。但是,本书在这些难点上的处理,可谓是“锦上添花”。它不仅提供了详尽的操作步骤,更重要的是,它会深入浅出地解释每一步背后的统计学原理,以及如何解读最终的分析结果。书中还穿插了一些“常见陷阱”和“解题技巧”,这些“宝贵经验”极大地帮助我克服了学习中的障碍,让我能够更加自信地进行数据分析。 让我感到由衷高兴的是,这本书的结尾并非就此打住,而是鼓励读者将所学的知识进行拓展和深化,并提供了一些进阶学习的资源和建议。这让我觉得,这本书不仅仅是一本“操作指南”,更像是一个“引路人”。它为我打开了数据分析的大门,也激励我去不断探索和应用,从而在现实世界中解决更多复杂的问题。

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刚翻开《Minitab Student Version 12 for Windows》,我的第一感觉是,这绝对是一本为“统计小白”量身打造的入门指南。它没有上来就抛出一堆晦涩难懂的术语,而是以一种极其友好的姿态,邀请我走进Minitab的世界。我之前对这类软件一直抱有距离感,总觉得它们是专业人士的专属工具,但这本书彻底改变了我的看法。它就像一位循循善诱的老师,用最浅显易懂的语言,一步一步地引导我理解统计学的基本概念,以及如何运用Minitab来解决实际问题。 这本书在软件操作部分的详尽程度,简直可以说是“手把手教学”。每一个菜单,每一个选项,每一个可能出现的对话框,书中都给出了清晰的截图,并且配以简洁明了的文字说明。我甚至觉得,即使是一个从未接触过任何统计软件的人,只要跟着这本书的指引,也能轻松地完成基本操作。更难得的是,它并没有将软件操作与统计理论割裂开来,而是将两者紧密地结合在一起。例如,在讲解如何进行数据录入时,作者会顺便解释不同数据类型的意义;在演示如何绘制散点图时,也会穿插讲解散点图在展示变量关系方面的作用。这种“寓教于析”的方式,让我觉得学习过程既充实又有趣。 让我尤其惊喜的是,这本书并非是一本枯燥的“软件说明书”,而是一本充满了实际应用价值的“案例集”。作者巧妙地将统计学知识融入到一个个贴近我们学生生活和学习场景的案例中。比如,在讲解如何进行t检验时,它会模拟分析不同学习小组的学习成绩差异;在介绍如何进行方差分析时,它会探讨不同教学方法对学生满意度的影响。我跟着书中的步骤,一步一步地在Minitab中进行了大量的实践操作,这种亲身参与的体验,让我深刻体会到了统计分析在解决实际问题中的强大力量。 在学习过程中,我不可避免地会遇到一些难点,尤其是在面对一些相对复杂的统计方法时。比如,在理解回归模型时,我曾一度感到迷茫。但是,这本书对于这些难题的处理,可以说是非常周到。它不仅提供了详细的操作步骤,更重要的是,它会详细解释每一步背后的统计学原理,以及如何解读最终的分析结果。书中还穿插了一些“常见误区”和“解题技巧”,这些“锦囊妙计”极大地帮助我克服了学习中的障碍,让我能够更自信地进行数据分析。 我非常欣赏这本书的结尾部分,它并没有在讲解完所有内容后就戛然而止。取而代之的是,它鼓励读者将所学的知识进行延伸和拓展,并提供了一些进阶学习的资源和建议。这让我觉得,这本书不仅仅是一本“工具书”,更像是一个“启迪者”。它让我意识到,掌握Minitab只是一个开始,更重要的是学会如何运用它去发现数据中的规律,去解决现实世界中遇到的各种挑战。这本书为我打开了数据分析的大门,并激励我不断探索。

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初拿到《Minitab Student Version 12 for Windows》,心中泛起一丝复杂的情绪。一方面,是对统计分析软件的敬畏,总觉得那是一门高深的学问,与我等凡人似乎有着天然的距离。另一方面,又怀揣着一丝好奇,希望能借此打开数据分析的大门。这本书的出现,无疑成为了一个重要的契机。它以一种我意想不到的平缓节奏,引领我进入Minitab的世界。没有一开始就压迫性的理论灌输,取而代之的是一种循序渐进的引导,仿佛一位经验丰富的老友,耐心而细致地向我展示着这片新大陆。 书中最让我印象深刻的是其对Minitab软件功能的介绍。它并非泛泛而谈,而是深入到每一个细节,每一个功能点都伴随着精确的截图和言简意赅的解释。我曾被复杂的软件界面搞得晕头转向,但这本书却像一幅清晰的地图,为我指明方向。更重要的是,它将统计学的核心概念巧妙地融入软件操作之中,使得学习过程不再是机械的指令输入,而是对统计思维的理解和应用。比如,在讲述如何进行数据清理时,作者会顺带解释数据质量对分析结果的重要性;在展示如何生成箱线图时,也会穿插讲解箱线图如何有效地揭示数据的分布特征。这种软硬结合的学习方式,让我觉得我对统计学有了更直观、更深刻的认识。 这本书的价值绝不仅仅在于“软件操作手册”。它最大的魅力在于其强大的案例支撑。作者似乎深谙学生学习的痛点,因此精心挑选了一系列贴近我们学习和生活实际的案例。从检验某种学习方法的效果,到分析产品销售数据的变化趋势,每一个案例都充满了现实意义。我跟着书中的步骤,亲手在Minitab中进行了多次模拟操作,那种从数据输入到图表生成,再到结果解读的完整体验,让我切实感受到了统计分析的强大力量。这让我不再觉得统计学是空中楼阁,而是触手可及的实用技能。 当然,学习的道路并非总是一帆风顺。当我试图深入探索一些更复杂的统计模型时,例如时间序列分析或多元回归,难免会遇到一些概念上的瓶颈。但值得庆幸的是,本书在这些章节的处理上,可谓是煞费苦心。它不仅提供了详尽的操作流程,更侧重于解释每一步背后的统计原理,以及结果的实际意义。书中穿插的“疑难解答”和“特别提示”更是如同一盏明灯,照亮了我前行的道路,帮助我规避了不少潜在的误区。这种细致入微的关怀,让我感到学习过程不再孤单。 让我倍感欣慰的是,本书的结尾并没有就此打住。它鼓励读者将所学知识进行拓展和应用,提供了进一步学习的路径和建议。它不仅仅是一本“教会你怎么做”的书,更是一本“启发你如何去想”的书。它让我意识到,掌握Minitab仅仅是一个起点,真正的挑战在于如何运用它去发现数据背后的规律,解决现实世界中的复杂问题。这本《Minitab Student Version 12 for Windows》就像一位睿智的导师,为我打开了数据分析世界的大门,并激励我继续探索下去。

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拿到这本《Minitab Student Version 12 for Windows》的时候,说实话,我内心是有些忐忑的。毕竟,统计学这东西,对很多人来说都像是天书,而Minitab又是一个我之前闻所未闻的软件。我一直觉得,像我这样的非统计专业学生,要掌握它,简直是天方夜谭。但翻开这本书,我的疑虑渐渐消散。它并没有一开始就抛出一堆枯燥的公式和复杂的术语,而是非常友善地从最基础的概念讲起,就像一位耐心的老师,一步步引导你认识这个强大的统计分析工具。 书中对Minitab软件的界面和基本操作的讲解,详尽得几乎没有遗漏。每一个菜单选项,每一个按钮的功能,都配有清晰的截图和简洁的文字说明。即使是对电脑操作不太熟悉的人,也能很快上手。更重要的是,它并没有仅仅停留在“如何操作”的层面,而是巧妙地将统计学的基本原理融入到软件的操作教学中。比如,在介绍如何进行数据录入时,作者会顺带讲解数据的类型和格式的重要性;在演示如何绘制直方图时,也会穿插介绍直方图的意义和解读方法。这种“寓教于学”的方式,让我在不知不觉中,就对统计学有了更深的理解,而不是死记硬背那些抽象的概念。 这本书最大的亮点在于,它紧密结合了实际应用场景。它并没有只讲理论,而是提供了大量贴近我们学生日常学习和生活中遇到的实际问题案例。比如,在讲解假设检验时,它会举例说明如何利用Minitab来分析不同教学方法对学生成绩的影响,或者如何检验某个市场营销活动的效果。这些案例都非常生动有趣,而且步骤清晰,读者可以跟着书中的指导,一步一步在Minitab中复现整个分析过程。这种“实操性”极强的教学方式,让我觉得学习统计学不再是遥不可及的任务,而是能够解决实际问题的有力工具。 坦白说,在学习过程中,我遇到过不少困惑。尤其是当涉及到一些更复杂的统计方法时,比如回归分析或者方差分析,一开始我确实有点力不从心。但让我惊喜的是,这本书针对这些难点,提供了非常详尽的步骤解析,并且会解释每一步操作背后的统计学逻辑。它还会提供一些“小贴士”和“注意事项”,提醒我们在实际操作中可能遇到的陷阱,以及如何避免。这种细致入微的指导,让我感到非常安心,仿佛有一个经验丰富的导师在身边随时解答我的疑问,大大降低了学习的门槛。 我特别喜欢这本书在最后的总结和拓展部分。它并没有在讲解完各种统计方法后就草草收尾,而是会引导读者思考如何将所学知识应用到更广阔的领域,以及如何进一步深化学习。比如,它会提供一些进阶的学习资源建议,或者鼓励读者尝试分析自己感兴趣的数据集。这种开放式的结尾,让我觉得这本书不仅仅是一本教材,更像是一个开启我统计学探索之旅的引路人。它让我意识到,掌握Minitab只是一个开始,更重要的是学会如何利用它去发现数据中的奥秘,去解决现实世界中的问题。

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