Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman & Hall/CRC

作者:David J. Sheskin

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-08-27

价格:USD 139.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584884408

丛书系列:

图书标签:

• 数据处理
• 统计学
• 参数统计
• 非参数统计
• 统计方法
• 数据分析
• 统计手册
• 统计学工具
• 实验设计
• 假设检验
• 统计推断

《实用统计推断：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一套全面、深入且易于理解的统计推断方法。从基础概念出发，逐步引导读者掌握各种统计工具，并能灵活应用于实际问题分析。全书内容涵盖参数统计和非参数统计的两大核心领域，力求理论严谨与实践操作并重，帮助读者建立坚实的统计思维，提升数据分析能力。 第一部分：统计推断基础 本部分将为读者构建扎实的统计学理论基础。我们将从概率论的基本概念讲起，包括随机变量、概率分布、期望、方差等，为后续的统计推断奠定数学基础。在此基础上，我们将详细介绍统计推断的核心思想：参数估计和假设检验。 参数估计：读者将学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数。我们会深入探讨点估计的原理及其优缺点，并重点介绍区间估计，包括置信区间的构造和解释。我们将涵盖最常见的参数估计方法，如矩估计法和最大似然估计法，并分析它们在不同场景下的适用性。 假设检验：本节将引导读者理解假设检验的基本框架，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解释，以及犯第一类错误和第二类错误的概率。我们将介绍多种常用的假设检验方法，并详细阐述它们的适用条件和执行步骤。 第二部分：参数统计方法 在掌握了统计推断的基础后，本部分将深入探讨一系列强大的参数统计方法。这些方法在假设总体服从特定分布（通常是正态分布）时表现出色，广泛应用于各种科学研究和工程领域。 单样本与两样本推断：读者将学习如何对单个总体的均值、方差或比例进行推断，以及如何比较两个总体的均值、方差或比例。我们将详细介绍t检验、F检验、卡方检验等经典方法，并讨论它们在配对样本和独立样本情境下的应用。 方差分析 (ANOVA)：本节将介绍方差分析，一种用于比较三个或更多组别均值差异的强大工具。我们将详细讲解单因素方差分析和多因素方差分析的原理，包括平方和的分解、F统计量的计算以及事后检验的应用。 回归分析：回归分析是研究变量之间关系的重要方法。我们将从简单线性回归入手，讲解最小二乘法的原理，如何估计回归系数，并进行显著性检验和模型诊断。随后，我们将扩展到多元线性回归，探讨多个预测变量如何共同影响响应变量，以及如何进行变量选择和模型评估。 相关分析：本节将介绍如何量化变量之间的线性关系强度和方向，包括皮尔逊相关系数的计算和解释。 方差齐性检验：在应用参数统计方法时，方差齐性是一个重要的假设。我们将介绍几种常用的方差齐性检验方法，如Bartlett检验和Levene检验，并讨论违反该假设时可能带来的影响。 第三部分：非参数统计方法 当总体分布的假设难以满足，或者数据并非连续变量时，非参数统计方法提供了强大的替代方案。本部分将介绍一系列不依赖于特定分布假设的统计技术。 秩和检验：这类检验将原始数据转换为秩次，因此对数据的分布形状不敏感。我们将详细介绍Wilcoxon秩和检验（用于两独立样本和配对样本）、Mann-Whitney U检验（等同于Wilcoxon秩和检验）、Kruskal-Wallis H检验（用于多独立样本）以及Friedman检验（用于多相关样本）。 符号检验：作为最简单的非参数检验之一，符号检验常用于分析配对数据的中位数差异，或者独立样本的中位数差异。本节将详细讲解符号检验的原理和应用。 Kolmogorov-Smirnov检验：本节将介绍Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验，一种用于比较两个样本分布的异同，或者将单个样本的分布与理论分布进行比较的非参数检验。 Chi-square检验：Chi-square检验在分析分类变量之间关系时非常有用。我们将介绍卡方拟合优度检验，用于检验样本数据的分布是否符合理论分布；以及卡方独立性检验，用于检验两个分类变量是否相互独立。 Spearman秩相关系数：与皮尔逊相关系数不同，Spearman秩相关系数衡量的是变量秩次之间的单调关系，适用于非线性关系或不服从正态分布的数据。 第四部分：统计软件应用与案例分析 理论知识的学习最终需要通过实践来巩固。本部分将指导读者如何利用主流统计软件（如R、SPSS等）来实现上述的统计分析。我们将通过一系列真实世界的数据集和案例，演示如何选择合适的统计方法，如何执行分析，以及如何解读分析结果。 数据准备与清洗：在进行任何统计分析之前，数据准备和清洗是关键步骤。本节将介绍常见的数据处理技巧，包括缺失值处理、异常值检测、数据转换等。 统计软件操作指南：本节将提供针对不同统计软件的常用函数和命令的介绍，帮助读者快速上手，独立完成数据分析。 案例研究：通过多个领域的实际案例，如医学研究、社会科学调查、市场营销分析等，读者将看到统计推断方法如何在实际问题中发挥作用。我们将详细剖析案例背景，展示分析过程，并讨论如何根据分析结果做出决策。 本书特色： 循序渐进：从基础概念到高级方法，层层递进，帮助不同背景的读者都能理解。 理论与实践结合：深入讲解统计方法的原理，同时提供丰富的实践指导和案例分析。 参数与非参数方法并重：全面涵盖两种主流统计推断范式，提供应对不同数据情况的解决方案。 注重解释性：强调统计结果的解读，帮助读者理解“为什么”和“这意味着什么”。 语言清晰易懂：力求用最简洁明了的语言阐述复杂的统计概念。 《实用统计推断：从理论到实践》不仅是一本统计学教科书，更是一本帮助读者掌握数据驱动决策能力的指南。无论您是学生、研究人员还是数据分析从业者，本书都将是您提升统计素养、解决实际问题的宝贵资源。

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