Introductory Statistics, Books a la Carte Edition (8th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley

作者:Neil A. Weiss

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2009-07-31

价格:USD 100.80

装帧:Loose Leaf

isbn号码:9780321656209

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Introductory
• Textbook
• Higher Education
• Mathematics
• Probability
• Data Analysis
• Learning
• Education
• Books a la Carte
• 8th Edition

探索数据、理解世界：一本面向实践的统计学入门指南 图书名称：《统计学基础》（暂译）—— 聚焦于理论到应用的桥梁 核心理念： 本书旨在为初学者构建一个坚实而直观的统计学基础，重点在于如何将抽象的统计概念转化为解决实际问题的工具。我们深知，对于许多非专业人士而言，统计学往往与复杂的数学公式画等号。因此，本书采用了“先直观理解，后深入探究”的教学路径，力求让读者在掌握核心概念的同时，建立起对数据驱动决策的信心。 目标读者： 本书特别适合那些首次接触统计学，或需要将统计思维应用于商业、社会科学、健康科学、工程预科或日常分析的本科生和专业人士。无需深厚的微积分背景，但需要对逻辑推理和数据保持好奇心。 --- 第一部分：统计学思维的基石 本部分将读者引入统计学的宏大图景，建立理解和描述数据的基本框架。 第一章：统计学的力量与数据素养的构建 本章首先探讨统计学在现代社会中的核心作用——从民意调查到医疗诊断，数据如何塑造我们的认知。我们将区分描述性统计与推论性统计的核心目标。随后，详细介绍数据的类型（分类、数值、离散、连续）及其重要性，强调“正确的数据类型决定了正确的分析方法”。本章以对“偏差”（Bias）和“误导性图表”的批判性分析收尾，培养读者的初步数据批判能力。 第二章：数据的组织与可视化——洞察的起点 我们深入研究如何有效地组织原始数据。这包括构建频率分布表、计算相对和累积频率。重点在于数据可视化的艺术与科学： 一维数据展示： 深入讲解直方图（Histogram）的构建、形状（偏态、对称、多峰）的识别，以及茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）的简便应用。 分类数据展示： 柱状图（Bar Charts）与饼图（Pie Charts）的恰当使用场景，以及避免过度简化的陷阱。 双变量数据探索： 介绍散点图（Scatter Plots）作为探索两个变量间潜在关系的初步工具。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 本章的核心在于量化数据集的“典型”特征和“分布广度”。 集中趋势： 详细阐述均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）的计算及其对极端值（Outliers）的敏感性差异。我们将重点分析在非对称分布中，中位数往往是更可靠的集中趋势度量。 离散程度： 介绍极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的计算。标准差的几何意义——数据点偏离均值的平均距离——将被透彻解释。我们还会引入四分位数（Quartiles）和箱线图（Box Plots），以可视化数据的分布五数概括，并提供识别潜在异常值的实用方法。 --- 第二部分：概率与抽样的理论基础 理解推断的基础在于概率论和合理的抽样。本部分将理论与实际操作紧密结合。 第四章：基础概率概念与规则 本章为推论统计铺平道路。内容涵盖： 基本定义： 事件、样本空间、概率的三个基本规则（加法法则、乘法法则）。 条件概率与独立性： 深入解释“如果A发生，B发生的概率是多少”，以及何时两个事件可以被视为相互独立。 事件的组合： 详细讲解排列（Permutations）和组合（Combinations）在计算复杂事件概率中的应用，强调理解“顺序是否重要”。 第五章：概率分布——建模不确定性 本章介绍如何使用数学模型来描述随机现象的结果。 离散概率分布： 重点讲解二项分布（Binomial Distribution）的应用场景（如成功/失败试验），并展示如何计算期望值和方差。 连续概率分布： 隆重引入正态分布（Normal Distribution），解释其在自然界和统计学中的普遍性。我们将详细介绍Z-分数（Z-Scores）的概念，它是连接任何正态分布与标准正态分布的关键桥梁。 第六章：抽样分布——从样本到总体 这是推论统计的理论核心。本章旨在清晰解释为什么我们可以根据样本信息推断总体特征。 抽样方法： 比较简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等方法的优缺点。 中心极限定理（Central Limit Theorem）： 本章的重中之重。通过丰富的图例和实例，阐释无论总体分布形状如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布将趋向于正态分布这一强大原理。这将为后续的置信区间和假设检验提供坚实的理论支撑。 --- 第三部分：推论统计的实践应用 本部分将理论转化为可操作的工具，指导读者如何基于样本数据做出可靠的决策。 第七章：置信区间——估计总体参数的范围 本章侧重于“区间估计”。我们不再满足于单一的点估计，而是寻求一个包含真实总体参数的概率区间。 总体均值的置信区间： 分别讨论已知和未知总体标准差的情况（涉及Z分布和t分布的引入）。 总体比例的置信区间： 针对二元结果（如赞成/反对）的估计。 区间宽度的解释： 强调95%置信水平的真正含义——即如果我们重复抽样100次，大约有95次计算出的区间会包含真实的总体参数。 第八章：假设检验——数据驱动的决策制定 本章系统地介绍了科学决策制定的流程。 零假设与备择假设的构建： 学习如何清晰地陈述研究问题为可检验的统计假设。 检验的步骤： 详细介绍检验统计量、P值（P-Value）的计算和解释，以及显著性水平（$alpha$）的选择。我们将重点剖析P值如何帮助我们“拒绝”或“未能拒绝”零假设，并讨论第一类错误（$alpha$错误）和第二类错误（$eta$错误）的风险管理。 单样本与双样本检验： 应用t检验来比较一个或两个总体的均值。 第九章：方差分析（ANOVA）的初步介绍 当需要比较三个或更多总体均值时，ANOVA是标准工具。本章以直观的方式介绍ANOVA的基本思想：将总变异分解为组间变异和组内变异。解释F统计量及其在判断各组均值是否存在显著差异中的作用。 --- 第四部分：关系建模与非参数方法 统计学的应用延伸至变量间的关系探究。 第十章：相关性与简单线性回归 本章致力于量化两个数值变量间的线性关系强度和方向。 相关系数（Correlation Coefficient, $r$）： 解释其范围（-1到+1）及其局限性——相关性不意味着因果性。 简单线性回归模型： 介绍最小二乘法（Least Squares Method）的原理，如何拟合最佳拟合直线 $hat{y} = b_0 + b_1x$。深入解析回归系数（截距和斜率）的实际意义，以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。 第十一章：卡方检验：分析分类数据 本章关注分析两个分类变量之间的关系。 拟合优度检验（Goodness-of-Fit）： 检验观测到的分类数据是否符合预期的分布。 独立性检验（Test for Independence）： 使用列联表（Contingency Tables）来判断两个分类变量是否相互独立，这在市场细分和流行病学调查中至关重要。 总结： 本书的最终目标是让读者不仅会“计算”，更能“思考”。通过大量的实例、图表解析和应用导向的练习，我们确保读者在合上书本时，能够带着一套成熟的数据解释工具箱，自信地面对真实世界中的数据挑战。本书的每一章都旨在建立读者的统计直觉，使数据分析不再是神秘的科学，而是清晰、可靠的决策辅助系统。

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这本书的内容组织简直是教科书设计的一个典范，尤其是在处理推断性统计那块，简直是教科书级的处理。我以前一直对假设检验和置信区间感到头疼，总是记不清什么时候该用Z检验，什么时候该用T检验。这本书的处理方式非常系统化，它首先用一个很长的真实案例来铺垫，比如关于某种新药疗效的评估，将读者完全带入情境。然后，它会非常细致地分解每一步逻辑推理过程，每一步的选择都有明确的理论支撑，而不是简单地告诉你“选这个公式”。让我印象深刻的是，作者在讲解P值的时候，用了好几种不同的比喻来解释它的含义和误区，避免了许多初学者常见的错误理解。而且，这本书对软件应用（比如R或者SPSS的介绍）处理得也非常得体，它没有让软件操作喧宾夺主，而是将软件视为验证和拓展理论的工具，这保持了学科的核心——统计思维——的纯粹性。这本书的价值就在于，它不仅教你“怎么做”，更重要的是教你“为什么这么做”，这种深层次的理解，是其他很多只关注计算的教材所不具备的。

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这本书简直就是统计学入门的救星！我之前对概率和数据分析完全是一头雾水，感觉那些公式和符号都是天书。但是自从翻开这本《Introductory Statistics》，一切都变得清晰起来了。作者的讲解方式非常贴近生活，他们没有直接抛出一大堆复杂的数学定义，而是先用一些日常的例子来引入概念。比如，在讲到描述性统计的时候，他们会用班级考试成绩的分布图来解释均值、中位数和众数，而不是冷冰冰地给出公式。这种方式极大地降低了我的学习门槛，让我觉得统计学不再是高不可攀的学科。更让我惊喜的是，书中的插图和图表都做得非常用心，配色和布局都很舒服，不像有些教科书那样密密麻麻让人望而生畏。清晰的视觉辅助，配合循序渐进的文字说明，使得那些原本抽象的概念变得具体、形象。我特别喜欢它在每个章节末尾设置的“概念回顾”部分，这让我能快速检验自己是否真正理解了核心知识点，而不是囫囵吞枣地翻过去了。对于我这种需要打下坚实基础的学习者来说，这本书的结构安排简直太贴心了。

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从装帧和使用的便利性来看，这本书的设计也体现了对学习者体验的重视。我拿到的是“Books a la Carte Edition”，虽然是活页形式，但这种设计反而出乎意料地方便了我的使用。我可以根据不同的课程进度或者复习重点，只带走当前需要学习的章节，大大减轻了书包的重量。而且，活页设计使得我在做课堂笔记时，可以直接把老师的板书或者打印的额外资料夹在对应的章节后面，形成一个完全个性化的学习包。虽然纸张可能没有精装版那么厚实，但印刷质量非常清晰，图表线条锐利，这对于需要仔细观察图形分布的学习至关重要。另外，书中的目录和索引做得极其详尽，当我需要快速回顾某个特定公式或定义时，总能毫不费力地定位到精确的位置。这种对物理形态的考量，虽然看似细节，但长期使用下来，极大地提升了学习的流畅度和效率，体现了出版方对现代学习者实际需求的深刻理解。

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不得不提的是这本书的习题设计，简直是为那些渴望真正掌握技能的人量身定做的。市面上很多统计教材的习题要么太简单，要么就是计算量大到让人崩溃，缺乏对统计思维的真正考察。但这本《Introductory Statistics》在这一点上做得非常平衡。基础练习题部分，巩固了概念的直接应用，确保你不会在最基本的计算上出错。但是，最精彩的部分在于它后面的“应用与批判性思维”环节。这些题目往往是情景化的，需要你先判断数据类型、选择合适的模型，最后解释结果的实际意义，甚至还会让你去质疑数据来源的合理性。我记得有一个题目是关于在线购物用户留存率的分析，它要求我们不仅要计算出置信区间，还要根据结果向市场部提出具体的、可操作的建议，这彻底改变了我对统计学只是“数字游戏”的看法。它真正教会我如何像一个统计学家一样思考问题，将数据转化为有价值的商业洞察。

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这本书最让我感到欣慰的一点是它对统计伦理和数据可视化的强调。在很多入门教材中，这些“软技能”往往被一笔带过，或者干脆略去不谈。然而，作者们非常清楚，在信息爆炸的时代，如何负责任地处理和呈现数据，与计算出正确的结果同等重要。书中专门用了一个章节来讨论“统计学中的陷阱”，包括如何识别误导性的图表、如何避免因选择性展示数据而产生的偏见。例如，他们展示了不同坐标轴截断如何极大地扭曲人们对趋势的感知，这种直观的对比教育效果是惊人的。这不仅仅是教会我们技术，更是在培养我们的批判性眼光和职业道德。我感觉我学到的不仅仅是公式，更是一种严谨、诚实的科学态度。这本书为我未来在任何领域进行数据驱动的决策，打下了一个非常坚实且有道德基础的基石，这远超了我对一本基础统计教材的预期。

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