Statistics, 11th Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:James T. McClave

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:2008-1-7

价格:USD 164.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132069519

丛书系列:

图书标签:

Economics
Statistics
Probability
Data Analysis
Regression
Hypothesis Testing
Statistical Inference
Biostatistics
Business Statistics
Mathematics
Research Methods

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具体描述

KEY MESSAGE : The Eleventh Edition of this highly-regarded introductory text emphasizes inference and sound decision-making through its extensive coverage of data collection and analysis. McClave develops statistical thinking and teaches readers to properly assess the credibility of inferences-from the vantage point of both the consumer and the producer. This edition incorporates more exercises and more visual features, such as redesigned end-of-chapter summaries and an increased use of applets. This text assumes a mathematical background of basic algebra. KEY TOPICS : Statistics, Data, and Statistical Thinking; Methods for Describing Sets of Data; Probability; Discrete Random Variables; Continuous Random Variables; Sampling Distributions; Inferences Based on a Single Sample: Estimation with Confidence Intervals; Inferences Based on a Single Sample: Tests of Hypothesis; Inferences Based on a Two Samples: Confidence Intervals and Tests of Hypotheses; Analysis of Variance: Comparing More Than Two Means; Simple Linear Regression; Multiple Regression and Model Building; Categorical Data Analysis; Nonparametric Statistics MARKET : For all readers interested in statistics.

探索数据科学的基石：一本面向现代分析的统计学教材书名：统计学原理与实践：第十二版作者：罗伯特·麦克劳德，艾米丽·陈 --- 内容概述与核心理念本书旨在为学生和专业人士提供一个全面、深入且高度实用的统计学基础知识体系。我们认识到，在当今这个数据驱动的世界中，统计学已不再仅仅是数学的一个分支，而是所有定量分析、商业决策、科学研究乃至社会洞察力的核心工具。因此，《统计学原理与实践：第十二版》的设计理念是“从理论到应用，无缝衔接”。本版在继承经典统计学严谨性的基础上，进行了大规模的现代化重构，重点突出了对现代统计软件（如 R、Python 库 Pandas 和 SciPy）的集成应用，并引入了更多与机器学习、大数据分析和因果推断相关的现代概念。全书分为四大核心模块，确保读者能够系统地构建统计思维：模块一：数据的语言与描述性统计 (The Language of Data and Descriptive Statistics) 本模块是构建统计学大厦的地基。我们首先探讨什么是数据，数据的类型（定性与定量、观测数据与实验数据）及其潜在的偏倚来源。详细介绍了数据收集的方法、抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、系统抽样），以及如何设计有效的实验和观测研究。描述性统计部分进行了大幅扩展，不仅涵盖了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的计算，还深入讲解了数据可视化艺术。我们探讨了如何选择合适的图表（直方图、箱线图、散点图、时间序列图），以及如何利用图形来识别分布形态、异常值和潜在关系。此外，本模块还引入了探索性数据分析（EDA）的概念，强调在正式建模前对数据进行深入理解的重要性。模块二：概率论与推断的基石 (Probability and the Foundation of Inference) 概率论是推断统计学的逻辑起点。本模块从基础的概率公理出发，详细阐述了条件概率、独立性、贝叶斯定理在实际问题中的应用，特别是其在诊断测试和风险评估中的作用。随机变量的概念被清晰界定，随后系统介绍了离散概率分布（二项分布、泊松分布）和连续概率分布（均匀分布、指数分布）。全书的重点落在正态分布及其在实际应用中的核心地位，详细解释了Z分数和标准正态分布表的使用。推断统计学的核心——抽样分布——被置于关键位置。我们详尽地解释了中心极限定理（CLT）的深刻含义，展示了CLT如何使得我们能够对总体进行推断，即使总体分布未知。本模块的收尾工作是参数估计的介绍，包括点估计和区间估计的概念。模块三：参数估计与假设检验 (Estimation and Hypothesis Testing) 这是统计推断的核心应用部分。我们首先详细讲解了置信区间（Confidence Intervals）的构建和解释，涵盖了总体均值（大样本、$t$分布）、总体比例以及使用配对样本的置信区间。解释工作超越了简单的公式应用，强调了置信水平的真正含义及其在决策制定中的局限性。假设检验的逻辑框架被系统分解：零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、$P$值的解读、第一类和第二类错误的概念，以及检验效能（Power）的重要性。本模块随后系统地介绍了各种关键检验： 1. 单样本与双样本 $t$ 检验：针对均值的比较，包括独立样本和配对样本。 2. 总体比例的检验：使用大样本近似或精确方法。 3. 方差检验：卡方 ($chi^2$) 分布的应用。 4. 方差分析 (ANOVA)：详细讲解了单因素和双因素 ANOVA 的原理，强调了组间差异与组内变异的比较，以及事后检验（Post-Hoc Tests）的选择标准。模块四：关系建模与回归分析 (Modeling Relationships: Regression and Correlation) 现代数据分析的中心议题——如何量化和预测变量间的关系——在本模块得到深入探讨。首先是相关性分析，包括皮尔逊、$r$ 值的计算、解释及其局限性（相关不蕴含因果）。接着，我们构建了简单线性回归模型。本部分对最小二乘法（OLS）的原理进行了透彻的推导，并重点讲解了模型假设的检验（残差分析、正态性、同方差性）。对回归系数的推断（置信区间和假设检验）也被详细阐述。随后，内容升级至多元线性回归。我们探讨了如何引入多个预测变量，如何解释偏回归系数，以及如何处理多重共线性问题。模型选择的艺术——逐步回归、信息准则（AIC/BIC）——被引入作为高级工具。本模块的特色之一是引入了对分类变量（虚拟变量/哑变量）在回归模型中的处理方法，以及交互作用项的构建与解读，这对于理解复杂的效应调节至关重要。最后，我们简要介绍了逻辑回归的基础概念，作为连接线性模型与分类结果预测的桥梁。本版特色与教学优势 1. 软件集成与动手实践：每一章都配有“软件实践角”，提供使用主流统计软件（R 语言环境为主，附带 Python 示例）的详细步骤和代码。所有数据集均来自真实世界的案例，鼓励学生即时验证理论。 2. 因果推断的初步介绍：鉴于当今研究领域对“为什么”的关注日益增加，本版在回归章节中加入了关于混杂因素和倾向得分匹配（PSM）的概述，帮助读者理解如何从观测数据中更严谨地接近因果结论。 3. 案例驱动学习：案例研究覆盖了金融、市场营销、公共卫生、工程质量控制等多个领域。每个案例都明确指出它对应了哪个统计方法，以及该方法如何帮助解决实际问题，增强了学习的动机和实用性。 4. 强调概念而非死记硬背：复杂的数学推导被移至附录或可选阅读材料中，核心文本专注于解释统计概念背后的直觉意义和应用场景。例如，我们用几何解释 $t$ 检验，用风险管理概念解释假设检验的错误类型。 5. 数据伦理与可视化规范：增加了关于数据隐私、结果误传的讨论，并提供了关于“良好”统计图表设计的专门指导，培养学生批判性地看待和呈现数据成果的能力。本书的目标是培养下一代能够熟练运用统计思维、批判性地评估数据分析结果，并能自信地将统计工具应用于解决复杂现实问题的专业人才。