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出版者:

作者:

出品人:

頁數:252

译者:

出版時間:2009-8

價格:25.00元

裝幀:

isbn號碼:9787811178258

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 方差分析
• 抽樣調查
• 假設檢驗
• 統計方法
• 實驗設計

《統計學原理》是一本旨在為廣大讀者，無論是初學者還是有一定基礎的進修者，提供係統、深入地理解統計學核心概念的著作。本書並非枯燥的理論堆砌，而是力求將抽象的統計思想與實際應用緊密結閤，幫助讀者掌握分析數據、解讀現象、做齣科學決策的必備技能。 全書的編寫邏輯清晰，從基礎的概念入手，循序漸進地引導讀者進入統計學的殿堂。首先，我們會探討統計學的基本定義、研究範疇以及其在現代社會中的重要作用。讀者將瞭解到，統計學不僅僅是數字的堆砌，更是認識世界、理解事物發展規律的有力工具，無論是科學研究、經濟預測、市場分析，還是社會調查，都離不開統計學的支持。 接著，本書將詳細介紹數據收集與整理的相關知識。有效的統計分析始於可靠的數據。我們將從數據類型、抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣等）講起，深入剖析如何設計科學的調查問捲，如何避免常見的抽樣偏差，以及如何對收集到的原始數據進行有效的編碼、清洗和錄入。數據的準確性和代錶性是後續一切分析的基礎，本書將對此給予充分的強調。 數據描述是統計學分析的起點。本書將花費大量篇幅講解如何運用描述性統計方法來概括和展示數據的特徵。讀者將學習到各種集中趨勢的度量（如均值、中位數、眾數），離散程度的度量（如方差、標準差、極差、四分位距），以及如何通過頻率分布錶、直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具直觀地展現數據分布的形態。這些工具將幫助讀者快速把握數據的“全貌”，發現數據中的初步規律。 進入推斷性統計的部分，本書將引領讀者跨越從樣本到總體的橋梁。我們將詳細講解概率論的基礎知識，包括隨機事件、概率的性質、條件概率、獨立性以及常見的概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布等）。這些概率模型是進行統計推斷的理論基石。 在此基礎上，本書將係統介紹統計推斷的核心方法：參數估計與假設檢驗。在參數估計方麵，我們將講解點估計與區間估計的概念，如何計算置信區間，以及影響置信區間的因素。讀者將學會如何根據樣本數據對總體的未知參數（如均值、比例、方差）做齣科學的推斷，並量化推斷的可靠性。 假設檢驗是統計學中另一個至關重要的工具。本書將詳細闡述假設檢驗的基本思想、步驟和原則，包括原假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、顯著性水平的確定、P值的含義以及如何根據檢驗結果做齣拒絕或不拒絕原假設的決策。我們將通過一係列具體實例，講解常見的單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、配對t檢驗、比例檢驗、卡方檢驗（如擬閤優度檢驗、獨立性檢驗）等，幫助讀者掌握在不同情境下進行假設檢驗的方法。 隨著統計分析的深入，本書還將引入迴歸分析。讀者將學習到簡單綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、決定係數（R方）的意義，以及如何進行迴歸係數的顯著性檢驗。我們將深入探討多重綫性迴歸，分析多個自變量如何共同影響因變量，以及如何處理多重共綫性等問題。迴歸分析是預測和解釋變量之間關係的重要手段。 此外，本書還將觸及方差分析（ANOVA）等其他重要的統計方法，用於比較三個或三個以上樣本的均值是否存在顯著差異，這在實驗設計和效果評估中具有廣泛的應用。 在全書的編寫過程中，我們始終堅持以下原則： 1. 概念清晰，邏輯嚴謹： 每一個統計概念的提齣都力求解釋其由來、意義和用途，並與其他概念建立清晰的邏輯聯係。 2. 理論聯係實際： 每一個統計方法和概念的講解都伴隨著豐富的、貼近現實生活的案例，幫助讀者理解其應用場景。 3. 方法與工具並重： 不僅講解統計學的理論基礎，還介紹如何使用常見的統計軟件（如R、SPSS、Excel的統計工具等）來輔助進行數據分析，讓讀者具備實際操作能力。 4. 強調批判性思維： 鼓勵讀者在解讀統計結果時保持審慎和批判的態度，認識到統計數據的局限性和潛在的誤導性。 通過對《統計學原理》的學習，讀者將能夠： 理解統計學的基本概念、方法和應用領域。 熟練掌握數據的收集、整理和描述技術。 運用概率論知識進行統計推斷。 有效地進行參數估計和假設檢驗。 掌握迴歸分析等常用建模技術。 培養利用數據分析解決實際問題的能力。 本書的目標是讓統計學不再是令人生畏的學科，而是成為讀者分析世界、做齣明智決策的得力助手。

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