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出版者:Cold Spring Harbor Laboratory Press, USA

作者:Rebecca W. Doerge and Martina Bremer

出品人:

页数:200

译者:

出版时间:2010-1-15

价格:GBP 41.00

装帧:Hardcover-spiral

isbn号码:9780879698577

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 生物信息学
• 统计学
• 生物统计学
• 实验设计
• 数据分析
• 科研方法
• 统计推断
• 假设检验
• R语言
• 生物医学
• 统计建模

理论与实践的桥梁：深入探索现代数据分析的基石 本书聚焦于系统地梳理和应用统计学的核心概念，旨在为读者提供一个既有坚实理论基础，又紧密贴合实际应用场景的全面指南。我们深知，在当今这个数据驱动的时代，无论是在学术研究、工业界还是日常决策制定中，对数据的理解和有效的分析能力已成为不可或缺的核心竞争力。本书的撰写，正是为了搭建起理论知识与实际操作之间的坚实桥梁。 本书的结构设计遵循循序渐进的原则，从最基础的描述性统计开始，逐步深入到复杂的多变量分析和模型推断。我们力求在每一章节中，都平衡好理论的严谨性与实践的可操作性，避免陷入纯粹的数学推导而脱离实际问题，也避免过于简化的描述而削弱了对概念深层含义的把握。 第一部分：数据的基础与描述性洞察 本部分奠定了整个统计学学习的基石。我们首先探讨了数据的类型、采集方法以及质量评估的重要性。数据的“出身”决定了后续分析的走向，因此，我们花了大量篇幅讨论了抽样方法的优劣（如随机抽样、分层抽样等）以及测量误差的来源与控制。 紧接着，我们进入描述性统计的核心。读者将学习如何有效地使用集中趋势度量（均值、中位数、众数）和离散程度度量（方差、标准差、四分位数范围）来概括数据集的特征。绘图作为一种强大的沟通工具，在本书中也得到了充分的重视。我们详细讲解了如何恰当地使用直方图、箱线图、散点图和频率分布图，以及如何识别和处理潜在的异常值（Outliers）对描述性统计量的影响。通过对偏度和峰度的深入讨论，读者将能更细致地理解数据分布的形态，为后续的推断打下坚实的基础。 第二部分：概率论与统计推断的逻辑起点 统计推断的逻辑建立在概率论之上。本部分系统回顾了概率论的基础知识，包括事件、条件概率、贝叶斯定理及其在信息更新中的应用。 随后，我们重点介绍了随机变量的概念，详细区分了离散型和连续型随机变量，并深入讲解了若干关键的概率分布：二项分布、泊松分布在计数问题中的应用，以及正态分布——统计学中无处不在的“钟形曲线”——的特性及其标准化（Z-分数）的应用。 本书的核心推断部分从中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）的阐述开始。CLT是连接样本与总体的关键，理解其意义至关重要。基于此，我们详细讲解了参数估计的方法： 1. 点估计： 介绍矩估计法（Method of Moments）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的基本原理和应用场景。 2. 区间估计： 重点讲解了置信区间的构建，包括针对均值（已知和未知总体标准差）、比例以及方差的置信区间的计算和解释，强调了“置信水平”的正确理解，避免常见的误读。 第三部分：假设检验的科学决策 假设检验是统计推断中用于做出“是”或“否”决策的正式框架。本部分结构严谨，旨在让读者掌握其背后的逻辑流程。 我们首先清晰界定了原假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的设定原则，并解释了第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡。检验的P值概念得到了详尽的阐释，帮助读者准确解读P值在支持或拒绝原假设中所扮演的角色。 针对不同情景，本书提供了全面的单样本和双样本检验方法： 均值检验： 详述了Z检验和t检验（单样本、独立样本、配对样本）的应用条件和步骤。 方差与比例检验： 介绍了卡方检验（Chi-squared tests）在检验方差齐性和比例差异中的应用。 非参数检验的引入： 认识到并非所有数据都服从正态分布，本书在适当位置引入了如Wilcoxon秩和检验等非参数方法的应用指南，扩展了读者的工具箱。 第四部分：关联性建模与方差分析 在掌握了基本的推断方法后，本部分将焦点转向探索变量之间的关系。 相关与回归分析 我们从相关性入手，区分了相关与因果的本质区别。皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数的计算及其显著性检验被详细讲解。 随后，进入简单线性回归的核心。本书不仅关注最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的数学推导，更注重回归模型的诊断与解释： 1. 模型拟合度： 如何理解和解释$R^2$（决定系数）。 2. 残差分析： 这是模型诊断的重中之重。我们详细指导读者如何通过残差图检查线性假设、独立性、同方差性等关键的回归假设，并介绍了如何处理违反这些假设时可能采取的修正措施。 3. 推断： 解释了回归系数的置信区间和t检验，以及整体模型的F检验。 方差分析（ANOVA） ANOVA被视为一种特殊形式的回归，用于比较两个或两个以上组别的均值。本书系统介绍了单因素（One-Way）和双因素（Two-Way）方差分析的原理，强调了效应量的计算和事后检验（Post-hoc tests，如Tukey HSD）在确定具体差异组之间的重要性。 第五部分：高级主题与现代应用视角 为确保本书的全面性，最后一部分触及了更高级和更具现代性的统计概念： 卡方分布的应用扩展： 除了检验独立性和拟合优度，卡方分布在检验方差的单样本检验中的应用被重申。 非参数方法的深化： 对更多非参数检验（如Kruskal-Wallis H检验）的应用场景进行了拓展。 多元回归初步： 简要介绍了多元线性回归的基本形式，讨论了多重共线性的识别与影响，这是在实际数据建模中经常遇到的挑战。 统计软件的使用导引： 尽管本书侧重于概念理解，但我们提供了章节配套的操作指南，指导读者如何在主流统计软件（如R或Python的Pandas/Statsmodels库）中实现书中所述的分析步骤，确保理论能顺利转化为实际操作能力。 本书的最终目标是培养读者一种“统计思维”——一种基于证据、量化不确定性的理性决策框架。通过对上述各个模块的系统学习和大量案例的实践，读者将能够自信地选择、执行和解释恰当的统计分析，从而在各自的领域内做出更明智、更具说服力的判断。

评分☆☆☆☆☆

总体而言此书不在于讲解细致的统计学问题，公式也不多，几乎不见任何定理的证明，而偏重在方法上的讨论，对于要深入理解统计学各个方面知识的人来说并不合适但却比较适合已经有了一定统计学背景之人阅读。此书主要是以生物信息学领域为讲解的例子，注重实验的设计，如何根据实...

评分☆☆☆☆☆

总体而言此书不在于讲解细致的统计学问题，公式也不多，几乎不见任何定理的证明，而偏重在方法上的讨论，对于要深入理解统计学各个方面知识的人来说并不合适但却比较适合已经有了一定统计学背景之人阅读。此书主要是以生物信息学领域为讲解的例子，注重实验的设计，如何根据实...

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总体而言此书不在于讲解细致的统计学问题，公式也不多，几乎不见任何定理的证明，而偏重在方法上的讨论，对于要深入理解统计学各个方面知识的人来说并不合适但却比较适合已经有了一定统计学背景之人阅读。此书主要是以生物信息学领域为讲解的例子，注重实验的设计，如何根据实...

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Statistics at the Bench》这本书的价值，绝不仅仅在于它所传达的统计学知识本身，而在于它所构建的一种全新的学习体验。作者巧妙地将原本可能令人却步的统计学概念，融入到了一系列引人入胜的“案头研究”之中。你可以想象一下，你不再是孤零零地面对一本冷冰冰的教科书，而是仿佛置身于一个真实的研究实验室，旁边坐着一位博学而耐心的导师，他一边和你讨论实验设计，一边为你解析数据背后的奥秘。这本书最让我印象深刻的是它对“数据解读”的强调。许多统计书籍往往侧重于公式推导和方法介绍，而《Statistics at the Bench》则反其道而行之，它花了大量的篇幅教导读者如何去“看”数据，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，以及如何避免被数据所误导。作者通过具体的实验例子，生动地展示了统计学在解决实际问题中的强大力量，同时也揭示了数据分析中可能存在的各种“坑”。例如，他在讨论回归分析时，不仅介绍了如何建立回归模型，更详细地阐述了如何评估模型的拟合优度，如何解释回归系数的实际意义，以及如何避免过拟合和欠拟合等常见问题。他甚至会花时间讨论如何有效地进行数据可视化，以及如何通过图表清晰地传达分析结果。这种注重实践和批判性思维的教学方式，是我在其他统计学书籍中很难看到的。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会机械套用公式的学生，而是能够真正理解统计学在科学研究中的核心作用，并具备独立分析和解读数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书，哦，《Statistics at the Bench》，真是一个意外的惊喜，完全颠覆了我对统计学书籍的刻板印象。我一直以为统计学就应该是枯燥乏味的公式堆砌，是那些令人生畏的图表和令人费解的假设检验。然而，当我翻开这本书时，我仿佛踏入了一个全新的世界。作者以一种近乎魔术般的方式，将那些抽象的概念变得生动形象，仿佛我不是在阅读一本教科书，而是在听一位经验丰富的导师讲述他的研究故事。我尤其喜欢作者在讲解每一个统计方法时，都会引用大量的实际案例，这些案例来源于他自己丰富的实验经验，充满了鲜活的细节和令人着迷的洞察。他不仅仅是告诉你“怎么做”，更是深入浅出地剖析了“为什么这么做”，以及在实际操作中可能遇到的各种陷阱和注意事项。例如，在介绍ANOVA（方差分析）时，他并没有直接抛出一堆公式，而是先构建了一个场景：一个研究人员想要比较三种不同肥料对作物产量的影响。然后，他一步步引导读者思考：我们需要考虑哪些因素？如何才能公正地评估这些影响？统计分析又扮演了怎样的角色？这种循序渐进、贴近实际的教学方式，让我对ANOVA的理解不再停留在表面，而是真正理解了它的内在逻辑和应用场景。书中的插图也恰到好处，虽然没有华丽的色彩，但却精准地传达了统计学的核心思想，使得那些原本令人望而生畏的图示变得易于理解。我记得有一张图，用非常简洁的线条描绘了“p值”的概念，让我豁然开朗，终于摆脱了之前对p值模棱两可的认知。总而言之，《Statistics at the Bench》是一本真正能将统计学“落地”的书，它不仅教会了我知识，更重要的是，它激发了我对统计学研究的热情和信心。

评分☆☆☆☆☆

对于《Statistics at the Bench》这本书，我最深的感受是，它真正做到了“授人以渔”。我不是在被动地接受知识，而是被引导着去思考，去理解统计学背后的逻辑和原理。作者以一种非常“动手”的方式，将原本抽象的统计学概念，融入到了一系列的“案头研究”之中。这意味着，你不是在孤零零地对着书本发呆，而是仿佛置身于一个真实的科学研究场景，与作者一起探索数据的奥秘。我尤其欣赏他对“数据解读”的强调。许多统计学书籍往往侧重于方法本身，而这本书则花了大量的篇幅教导读者如何去“看”数据，如何从复杂的数据中提炼出有价值的信息，以及如何避免被数据所误导。他通过具体的实验例子，生动地展示了统计学在解决实际问题中的强大力量，同时也揭示了数据分析中可能存在的各种“陷阱”。例如，他在讨论回归分析时，不仅介绍了如何建立回归模型，更详细地阐述了如何评估模型的拟合优度，如何解释回归系数的实际意义，以及如何避免过拟合和欠拟合等常见问题。这种注重实践和批判性思维的教学方式，让我感觉自己不再是那个只会机械套用公式的学生，而是能够真正理解统计学在科学研究中的核心作用，并具备独立分析和解读数据的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《Statistics at the Bench》这本书，堪称统计学领域的“百科全书”，但又是一本充满了人情味和实践智慧的百科全书。它以一种非常独特的方式，将统计学的核心概念，如假设检验、置信区间、回归分析等，都置于一个极其贴近实际的研究场景中进行阐释。作者并没有一开始就抛出一堆抽象的数学符号，而是通过一系列引人入胜的“案头研究”，将统计学的逻辑和应用展现得淋漓尽致。我尤其喜欢他在讲解“统计功效”（power）时的那段论述。他没有仅仅给出一个枯燥的定义，而是通过一个生动有趣的研究案例，揭示了统计功效在实验设计中的实际意义，以及它如何影响我们做出关于样本量和实验设计的决策。他强调的是，统计学不是一个孤立的理论，而是一种帮助我们理解数据、做出科学判断的强大思维工具。书中的案例也极其丰富，涵盖了多个学科领域，让我能够从中找到与自己研究相关的应用，并从中获得启发。例如，在介绍如何选择合适的统计检验方法时，他会根据不同的研究问题和数据类型，给出详细的指导和建议，这对于像我这样在实际研究中经常感到困惑的研究者来说，无疑是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

阅读《Statistics at the Bench》这本书，仿佛踏上了一段发掘数据背后故事的旅程。我一直认为，统计学是一门艰深晦涩的学科，充满了令人生畏的数学公式和抽象的概念。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者以一种极其生动和富有启发性的方式，将统计学的核心概念，如假设检验、置信区间、回归分析等，都置于一个非常具体的实验情境中进行阐述。他并没有一开始就抛出大量的数学符号，而是从一个实际的研究问题出发，一步步引导读者去思考，去探索，去发现统计学在解决这些问题中的重要性。我特别喜欢书中关于“效应量”的讲解。在许多统计学教材中，效应量往往被一带而过，而《Statistics at the Bench》则花了大笔篇幅来强调其重要性，并提供了多种计算和解释效应量的方法。他解释说，仅仅知道一个结果是否具有统计学意义（p值）是远远不够的，我们还需要知道这个效应的大小，它在实际生活中是否具有实际意义。这种注重实际应用和批判性思维的教学方式，让我受益匪浅。书中的插图也恰到好处，虽然没有华丽的色彩，但却精准地传达了统计学的核心思想，使得那些原本令人望而生畏的图示变得易于理解。

评分☆☆☆☆☆

《Statistics at the Bench》这本书，在我看来，不仅仅是一本统计学教材，更像是一位经验丰富的导师，以一种循循善诱的方式，带领我走进了数据分析的奇妙世界。我之所以如此看重这本书，是因为它彻底改变了我对统计学的刻板印象。过去，我总认为统计学是枯燥乏味、充满复杂公式的学科，与我所从事的实际研究领域相去甚远。然而，《Statistics at the Bench》以其独特的视角和方法，将统计学的核心概念，如假设检验、回归分析、方差分析等，都置于一个极其贴近实际的研究场景中进行阐释。作者并没有一开始就抛出一堆抽象的数学符号，而是通过一系列引人入胜的“案头研究”，将统计学的逻辑和应用展现得淋漓尽致。我尤其喜欢他在讲解“p值”时的那段论述。他没有仅仅给出一个枯燥的定义，而是通过一个生动有趣的研究案例，揭示了p值在科学决策中的实际意义，以及它可能带来的各种误解和挑战。他强调的是，统计学不是一种孤立的理论，而是一种帮助我们理解数据、做出理性判断的强大思维工具。书中的案例也极其丰富，涵盖了多个学科领域，让我能够从中找到与自己研究相关的应用，并从中获得启发。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《Statistics at the Bench》这本书，给了我一种前所未有的阅读体验，它让我重新审视了自己对统计学的理解。我一直认为，学习统计学就意味着要死记硬背大量的公式和定理，然后机械地将它们应用于各种问题。但是，这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种极其生动和富有启发性的方式，将统计学的概念融入到了一系列的“案头研究”之中。你不是在被动地接收信息，而是在主动地参与到一场思维的探索中。我尤其欣赏作者在讲解每一个统计方法时，都会穿插大量的“实战经验”。他会分享自己在研究过程中遇到的挑战，以及如何运用统计学来克服这些挑战。这些真实的案例，让我不再觉得统计学是纸上谈兵，而是真正明白了它在科学研究中的价值和应用。例如，在介绍ANOVA时，他并不是直接给出公式，而是先描述了一个研究场景，然后一步步引导读者思考，如何设计实验，如何收集数据，以及如何利用ANOVA来回答研究问题。他甚至会讨论在实际操作中可能遇到的各种混杂因素，以及如何通过统计方法来控制这些因素。这种注重实践和批判性思维的教学方式，让我受益匪浅。读完这本书，我感觉自己不再是那个对统计学一知半解的门外汉，而是能够更加自信地运用统计学来分析数据，解决问题。

评分☆☆☆☆☆

《Statistics at the Bench》这本书，在我看来，是一次对传统统计学教学模式的革新。它不像我之前读过的大多数统计学书籍那样，上来就是各种复杂的公式和理论推导，而是以一种更加接地气、更具实践性的方式，将统计学的精髓呈现在读者面前。作者巧妙地将统计学的基本概念，如假设检验、置信区间、方差分析等，都融入到一系列精心设计的“案头研究”之中。这意味着，你不是在孤立地学习知识点，而是在真实的科学研究场景中，体验统计学如何发挥作用。我尤其欣赏他对于“数据可视化”的重视。他不仅仅是教你如何绘制图表，更是强调了如何通过图表清晰、有效地传达你的分析结果，以及如何避免图表带来的误导。书中充斥着大量来自作者本人实践经验的案例，这些案例不仅具有很强的代表性，而且充满了生动的细节，让我能够更深刻地理解统计学在各个研究领域的应用。例如，在讲解t检验时，他并不是直接给出公式，而是先构建了一个研究场景，然后一步步引导读者思考：我们需要比较哪些组别？如何设计实验才能得到可靠的结果？统计分析又扮演了怎样的角色？这种循序渐进、贴近实际的教学方式，让我对t检验的理解不再停留在表面，而是真正理解了它的内在逻辑和应用场景。

评分☆☆☆☆☆

《Statistics at the Bench》这本书，是一次让我真正“理解”统计学的经历。我之前也曾尝试阅读过一些统计学书籍，但总是感觉雾里看花，难以真正掌握。这本书以一种非常独特的方式，将统计学从抽象的理论层面拉到了具体的实践层面。作者用大量的“案头研究”来阐述统计学的核心概念，你不是在被动地学习公式，而是在主动地参与到一场思维的探索中。我尤其喜欢他在讲解“多重比较”问题时的那段论述。他并没有简单地给出一个解决方案，而是通过一个生动的故事，揭示了在进行多次比较时，如何避免“假阳性”的出现，以及有哪些统计方法可以用来解决这个问题。他强调的是，统计学不仅仅是工具，更是一种科学的思维方式，它能够帮助我们更理性、更准确地认识和理解世界。书中充斥着大量来自作者本人实践经验的案例，这些案例不仅具有很强的代表性，而且充满了生动的细节，让我能够更深刻地理解统计学在各个研究领域的应用。例如，在讲解方差分析时，他并不是直接给出公式，而是先描述了一个研究场景，然后一步步引导读者思考，如何设计实验，如何收集数据，以及如何利用方差分析来回答研究问题。

评分☆☆☆☆☆

《Statistics at the Bench》这本书，用一种非常独特的方式，让统计学这门学科变得触手可及，甚至可以说，它将统计学从象牙塔中拉到了我们的“案头”，让我们能够近距离地感受它的魅力。我之所以如此推崇这本书，是因为它打破了我长期以来对统计学的畏惧感。在我眼中，统计学一直是一个充满着复杂公式和抽象理论的学科，我常常觉得它离我所从事的研究领域过于遥远。然而，《Statistics at the Bench》这本书彻底改变了我的看法。作者将统计学的核心概念，如假设检验、置信区间、回归分析等，都置于一个非常具体的实验情境中进行阐述。他并没有一开始就抛出大量的数学符号，而是从一个实际的研究问题出发，一步步引导读者去思考，去探索，去发现统计学在解决这些问题中的重要性。我尤其喜欢他在讲解“p值”时的那段论述。他没有像许多教材那样，仅仅给出一个定义，而是通过一个生动的故事，展现了p值在科学决策中的实际应用，以及它可能带来的各种误解和挑战。他强调的是，统计学不是一个僵化的工具箱，而是一种思维方式，一种帮助我们理性地认识世界、做出科学判断的强大武器。书中的案例也极其贴近实际，涵盖了生物学、医学、心理学等多个领域，使得不同背景的读者都能找到共鸣。这种跨学科的视角，也让我意识到统计学在现代科学研究中的普适性。

评分☆☆☆☆☆

更适合生物信息学，讲的是概貌和设计，浅显易懂，但也省去了很多细节。

评分☆☆☆☆☆

更适合生物信息学，讲的是概貌和设计，浅显易懂，但也省去了很多细节。

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更适合生物信息学，讲的是概貌和设计，浅显易懂，但也省去了很多细节。

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更适合生物信息学，讲的是概貌和设计，浅显易懂，但也省去了很多细节。

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更适合生物信息学，讲的是概貌和设计，浅显易懂，但也省去了很多细节。