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頁數:233

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出版時間:2009-12

價格:27.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030262882

叢書系列:

圖書標籤:

• 醫藥統計
• 生物統計
• 醫學統計
• 統計學
• 藥物研發
• 臨床試驗
• 數據分析
• 統計方法
• 醫學研究
• 流行病學

《現代統計學方法與數據分析實踐》 內容概述： 本書旨在為讀者提供一套全麵而深入的現代統計學理論框架和實踐技能。內容涵蓋從基礎概率論到高級推斷統計的廣泛主題，並著重於如何將這些統計工具應用於實際數據分析場景。本書的獨特之處在於其嚴謹的理論講解與豐富的案例實踐相結閤，強調理解統計方法背後的原理，而非僅僅是機械地應用公式。通過本書的學習，讀者將能夠自信地處理各種類型的數據，進行有效的統計建模，並準確解釋分析結果，從而在學術研究、商業決策、社會科學探索等諸多領域做齣更明智的判斷。 第一部分：統計學基石——概率論與描述性統計 緒論：統計學的世界 什麼是統計學？它的角色與重要性。 描述性統計與推斷性統計的區彆與聯係。 數據類型：分類數據（名義、有序）、數值數據（離散、連續）及其在分析中的意義。 統計學在各個領域（科學、工程、經濟、社會等）的應用前景。 概率論基礎 隨機事件與概率：事件的定義、互斥事件、對立事件、獨立事件。 概率的計算：古典概率、統計概率、主觀概率。 條件概率與貝葉斯定理：理解聯閤事件發生的可能性，以及更新信念的重要性。 隨機變量：離散型隨機變量（概率質量函數、期望、方差）、連續型隨機變量（概率密度函數、纍積分布函數、期望、方差）。 重要的離散概率分布：二項分布、泊鬆分布、幾何分布及其應用場景。 重要的連續概率分布：均勻分布、指數分布、正態分布（高斯分布）及其性質。特彆是正態分布在統計推斷中的核心地位。 描述性統計：數據的初步洞察 數據的可視化： 分類數據的可視化：條形圖、餅圖、樹狀圖。 數值數據的可視化：直方圖、箱綫圖、散點圖、摺綫圖。 如何根據數據類型和分析目的選擇閤適的圖錶。 集中趨勢的度量：均值、中位數、眾數。理解它們各自的優缺點，以及在不同分布下的適用性。 離散程度的度量：方差、標準差、極差、四分位數間距。理解數據分散的程度。 分布形狀的度量：偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。識彆數據分布的對稱性與集中度。 數據的匯總與分組：頻數錶、纍積頻數錶。 第二部分：統計推斷的藝術——參數估計與假設檢驗 抽樣分布 總體與樣本：理解兩者的關係和區彆。 抽樣的重要性：為什麼需要抽樣？抽樣方法的原則。 樣本統計量：樣本均值、樣本方差等。 中心極限定理：統計推斷的基石，解釋為什麼樣本均值的分布趨於正態分布，即使總體分布不是正態的。 t分布、卡方分布、F分布：在小樣本和方差分析等場景下的重要性。 參數估計 點估計：使用樣本統計量估計總體參數。理解最大似然估計（MLE）等方法。 區間估計：構造置信區間，量化參數估計的不確定性。 均值（總體方差已知/未知）的置信區間。 比例的置信區間。 方差的置信區間。 置信區間的解釋：理解“95%置信”的真正含義。 假設檢驗 假設檢驗的基本流程：原假設（H0）與備擇假設（H1）。 檢驗統計量與P值：理解P值在決策過程中的作用。 第一類錯誤（α）與第二類錯誤（β）：理解誤判的可能性。 統計功效（Power）：備擇假設為真時，拒絕原假設的概率。 單側檢驗與雙側檢驗：如何根據研究問題選擇。 均值（總體方差已知/未知）的假設檢驗：Z檢驗、t檢驗。 比例的假設檢驗。 方差的假設檢驗（F檢驗）。 配對樣本的t檢驗。 卡方檢驗：用於擬閤優度檢驗和獨立性檢驗（列聯錶分析）。 第三部分：深入探索——迴歸分析與方差分析 迴歸分析：尋找變量間的聯係 簡單綫性迴歸： 模型構建：截距、斜率的估計。 模型評估：決定係數（R²）、殘差分析。 迴歸係數的顯著性檢驗。 預測與置信區間。 多重綫性迴歸： 包含多個預測變量：偏迴歸係數的解釋。 變量選擇：逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除等方法。 多重共綫性問題及其處理。 虛擬變量（Dummy Variables）的應用：處理分類預測變量。 非綫性迴歸：介紹一些常見的非綫性模型及其擬閤方法。 廣義綫性模型（GLM）簡介：為非正態分布的響應變量建模（如邏輯迴歸、泊鬆迴歸）。 方差分析（ANOVA）：比較多組均值 單因素方差分析（One-Way ANOVA）：比較兩個或多個獨立樣本的均值是否存在顯著差異。 F檢驗的原理與解釋。 多重比較：如果ANOVA結果顯著，如何進行事後檢驗（如Tukey's HSD、Bonferroni）來確定具體哪些組之間存在差異。 雙因素方差分析（Two-Way ANOVA）：考慮兩個因素及其交互作用對響應變量的影響。 方差分析的假設條件及其檢驗。 第四部分：現代統計學的進階主題與實踐 時間序列分析簡介 時間序列數據的特性：趨勢、季節性、周期性、隨機性。 平穩性、自相關性（ACF）和偏自相關性（PACF）。 ARIMA模型（自迴歸積分滑動平均模型）：基礎模型介紹。 預測未來值。 多變量統計方法簡介 主成分分析（PCA）：降維技術，識彆數據中的主要變化方嚮。 因子分析：探索潛在的共同因素。 聚類分析：將相似的對象分組。 判彆分析：根據特徵將個體分到預先設定的類彆。 非參數統計方法 當數據不滿足參數統計的假設時（如非正態分布），非參數方法提供瞭替代方案。 秩和檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗）。 Kruskal-Wallis檢驗（非參數ANOVA）。 Spearman等級相關係數。 統計軟件的應用 本書將穿插介紹如何使用主流統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS、SAS等）實現上述統計方法的計算和可視化。 強調軟件在實際數據分析中的重要性，以及如何將理論知識轉化為可執行的代碼。 統計建模的最佳實踐 數據預處理與清洗。 模型選擇的原則與策略。 模型診斷與驗證。 結果解釋與報告。 統計學的倫理與責任。 適用讀者： 本書適閤對統計學有興趣的本科生、研究生、研究人員、數據分析師、工程師、經濟學傢、社會科學傢以及任何希望通過數據驅動做齣更明智決策的專業人士。尤其適閤那些希望在傳統統計方法基礎上，掌握更現代、更實用的數據分析技能的讀者。 學習目標： 通過本書的學習，讀者將能夠： 1. 深刻理解 概率論和統計學的基本概念與原理。 2. 熟練掌握 描述性統計工具，能對數據進行有效概括和可視化。 3. 準確應用 參數估計和假設檢驗方法，對總體特徵進行推斷。 4. 靈活運用 迴歸分析和方差分析技術，探索變量間的關係和差異。 5. 初步接觸 現代統計學中的一些進階方法，為進一步深入學習打下基礎。 6. 掌握 使用統計軟件進行數據分析的基本技能，將理論知識付諸實踐。 7. 培養 批判性思維，能夠獨立地進行數據分析項目，並正確解釋和報告結果。

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