Elementary Statistics Using Excel pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Triola, Mario F.

出品人:

页数:928

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 201.90

装帧:

isbn号码:9780321564962

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• Excel
• 初等统计
• 数据分析
• 统计软件
• 概率论
• 假设检验
• 回归分析
• 描述性统计
• 统计方法

精要统计学：数据驱动的决策基础 作者： [在此处填写作者姓名，如果适用，否则留空] 出版社： [在此处填写出版社名称，如果适用，否则留空] ISBN： [在此处填写ISBN，如果适用，否则留空] --- 图书简介 《精要统计学：数据驱动的决策基础》 是一部旨在为统计学初学者和希望巩固基础知识的专业人士量身打造的综合性教材。本书摒弃了过于冗长和理论化的传统叙述方式，专注于传授统计思维的核心概念、关键方法以及如何在实际问题中有效地应用这些工具。我们深知，在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是数字的堆砌，而是驱动现代商业、科学研究乃至日常决策的命脉。因此，本书的核心目标是培养读者对数据的敏感性、批判性分析能力，以及将复杂现象转化为可量化模型的技能。 本书的结构经过精心设计，引导读者循序渐进地建立起扎实的统计学知识体系。我们首先从描述性统计学入手，这是理解任何数据集的基石。我们将详细探讨如何有效地组织、可视化和总结数据，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算与解释。通过大量的图表实例，读者将学会如何识别数据分布的形状、发现潜在的异常值，并用简洁明了的语言向他人传达数据的初步洞察。 进入概率论基础部分，本书采取了直观化的教学方法。我们不会被复杂的数学推导所困扰，而是侧重于理解概率在不确定性环境下的角色。关键的概念，如条件概率、独立事件、以及著名的贝叶斯定理的逻辑框架，都将通过贴近生活的案例进行阐释，确保读者不仅知道“如何计算”，更能理解“这意味着什么”。我们深入讲解了重要的概率分布，如二项分布、泊松分布以及，至关重要，正态分布（高斯分布）。正态分布作为自然界和许多社会现象的基础模型，其特性和标准化过程是后续推断统计学的关键桥梁。 本书的精髓体现在统计推断部分。这是从样本数据推导出关于总体特征的结论的关键步骤。我们详尽地阐述了大数定律和中心极限定理的实际意义，解释了为何样本统计量能够成为总体的可靠估计。随后，我们将重点讲解参数估计的两种主要方法：点估计和区间估计。构建和解释置信区间（Confidence Intervals）被视为一项核心技能，本书提供了清晰的步骤指南，帮助读者准确地把握估计的不确定性范围。 推断统计学的另一个核心支柱是假设检验（Hypothesis Testing）。本书对假设检验的逻辑框架进行了系统性的梳理，包括设定零假设与备择假设、选择合适的检验统计量、确定显著性水平 ($alpha$) 以及做出最终决策的整个流程。我们详细覆盖了针对总体均值（单样本 $t$ 检验、双样本 $t$ 检验）、总体比例以及方差的各种经典检验方法。对于非参数检验，我们也提供了何时使用以及如何解释其结果的实用指导，以应对数据不满足正态性或样本量较小的情况。 在更高级的应用方面，本书将统计学工具扩展到了探索变量之间关系的应用场景。方差分析（ANOVA） 部分，我们清晰地区分了单因素、双因素 ANOVA 的应用场景，帮助读者理解如何比较三个或更多独立组的均值差异，并正确解读 $F$ 统计量。 回归分析是本书投入了大量篇幅进行深入讲解的部分。我们从最基础的简单线性回归开始，详细剖析了最小二乘法的原理、回归方程的解释（截距和斜率）、模型的拟合优度（$R^2$）以及残差分析的重要性。残差分析被强调为检验模型假设是否满足的关键步骤。随后，本书进一步拓展到多元线性回归，讲解了如何处理多个预测变量，以及如何识别和应对多重共线性等常见问题。我们也将回归模型的应用延伸到分类响应变量（如逻辑回归的引入概念），为读者的数据建模能力打下坚实的基础。 时间序列数据的处理是现代数据分析中不可或缺的一环。本书对时间序列的初步分析进行了介绍，包括趋势、季节性、周期性和随机波动等组成部分的分解。虽然不涉及复杂的计量经济学模型，但本书提供了识别序列相关性、使用平稳性概念以及进行简单预测的实用框架。 贯穿全书的教学理念是“实用性”和“解释性”。我们坚信，掌握统计学并非是为了通过枯燥的计算题，而是为了在面对真实世界的数据挑战时，能够做出明智、有根据的决策。因此，本书中的每一个概念、每一个公式，都紧密围绕着一个实际案例展开，并强调了结果的统计学意义和实际应用意义之间的区别与联系。本书旨在培养一种批判性的“数据侦探”思维，鼓励读者不仅要相信数字，更要质疑数字背后的数据收集过程、模型假设和潜在的偏差。 《精要统计学：数据驱动的决策基础》 是为渴望在快速变化的世界中保持竞争力的学生、分析师、管理者和研究人员准备的理想读物。它提供的不是一套冰冷的公式集，而是一套清晰、可操作的思维工具，用以解析和驾驭我们周围无处不在的数据洪流。阅读本书后，您将有信心运用统计学的力量，将原始数据转化为有价值的见解和可靠的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆