地学数据常用数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:姜启明

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:2010-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787811335958

丛书系列:

图书标签:

• 地学数据
• 数理统计
• 数据分析
• 地球科学
• 统计方法
• 科学计算
• 数据处理
• 地质统计
• 空间统计
• 概率论

《地学数据常用数理统计》是一本面向地质、地理、环境科学、资源勘查等相关领域的专业书籍。本书旨在系统阐述和介绍在地学研究中常用的数理统计方法及其应用。 内容概述： 本书将从基础统计概念出发，逐步深入到地学数据分析的复杂领域。 第一部分：统计学基础与描述性统计 数据的类型与尺度： 详细介绍地学数据常见的分类，如定性数据、定量数据（离散型、连续型），以及它们对应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）。例如，岩性分类（定性）、矿石品位（定量）、地层厚度（定量）等。 统计抽样： 讲解地学调查中抽样的重要性、抽样误差的来源，并介绍常用的抽样方法，如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等，以及如何在野外勘探和实验室分析中科学地选择样本。 数据的整理与图示： 介绍如何对收集到的原始地学数据进行清洗、归类和整理。重点阐述各种图表在展示地学数据特征方面的作用，包括直方图、频率多边形、茎叶图、箱线图、散点图、饼图、雷达图等。本书将通过具体的地质构造数据、土壤成分数据、水文观测数据等实例，展示如何选择最合适的图表来清晰地传达信息。 集中趋势的度量： 详细介绍均值（算术平均、几何平均、调和平均）、中位数、众数等统计量在地学数据分析中的意义和计算方法，以及它们在描述地层厚度分布、元素含量集中程度等方面的应用。 离散程度的度量： 讲解极差、四分位距、方差、标准差、变异系数等，分析地学参数的离散程度，如土壤盐分含量的变异性、地震烈度的离散性等，并探讨其在评估数据可靠性和预测精度上的作用。 偏度和峰度的度量： 介绍偏度、峰度等指标如何描述数据分布的形态，例如，地下水化学成分含量的分布是否偏斜，其峰度是否显著尖锐或平缓，这对于理解地质过程至关重要。 第二部分：概率论基础与统计推断 概率论基本概念： 引入概率的基本定义、事件、概率计算方法（加法法则、乘法法则、条件概率、全概率公式、贝叶斯公式），为理解随机性和地学现象的概率性提供理论基础。 随机变量及其分布： 介绍离散型和连续型随机变量的概念，重点讲解在地学中常见的概率分布，如二项分布（用于预测特定地质事件发生的次数）、泊松分布（用于分析单位面积或体积内的地质点数量）、正态分布（用于描述许多地学测量数据的分布特征，如岩石密度、地震波传播速度）、指数分布（用于描述地质现象的持续时间或间隔）、均匀分布等，并结合实例说明它们的适用场景。 抽样分布： 阐述样本均值、样本方差等统计量的抽样分布，特别是中心极限定理在地学数据分析中的应用，如何基于小样本推断总体的分布特征。 参数估计： 详细介绍点估计（矩估计法、最大似然估计法）和区间估计（置信区间的构造与解释）。例如，如何根据钻孔数据估计整个矿床的平均品位，并给出该估计值的置信区间。 假设检验： 系统介绍假设检验的基本原理、步骤和常见的检验方法。包括： 单样本检验： 如单样本t检验（检验样本均值是否等于一个已知值）、单样本Z检验。 两样本检验： 如独立样本t检验（比较两组不同地区土壤pH值的差异）、配对样本t检验（比较同一地点不同时间的水质变化）。 方差分析 (ANOVA)： 介绍单因素方差分析，用于比较三个或更多独立样本的均值是否存在显著差异，例如，分析不同地层样本的化学成分是否存在显著区别。 卡方检验： 讲解卡方拟合优度检验（检验观测到的地质现象频率是否符合理论分布）、卡方独立性检验（分析两个分类变量之间是否存在关联，如地层类型与成矿物质的分布关系）。 第三部分：回归分析与相关分析 相关分析： 介绍协方差、相关系数（Pearson相关系数、Spearman等级相关系数）的概念，以及如何度量两个地学变量之间的线性或单调关系强度和方向。例如，分析降水量与地下水位之间的相关性，或者地层厚度与埋深的关系。 回归分析： 简单线性回归： 详细讲解模型建立、参数估计（最小二乘法）、显著性检验（F检验、t检验）、拟合优度检验（决定系数R²），以及如何用建立的模型进行预测。例如，利用地表高程预测地下岩石埋深。 多元线性回归： 介绍引入多个自变量来解释因变量的方法，探讨多因素对地学现象的影响。例如，分析温度、湿度、降水量等多个环境因素对土壤侵蚀强度的影响。 非线性回归： 简要介绍处理非线性关系的方法，如指数模型、幂函数模型等。 第四部分：特殊统计方法与数据处理 时间序列分析： 介绍时间序列数据的特点，常用的平滑方法（移动平均法）、趋势分析、季节性分析，以及ARIMA模型等，用于分析如地震活动频率、气象要素变化、地表沉降等随时间变化的规律。 空间统计学导论： 介绍空间数据的特点，如空间自相关（Moran's I）、变异函数（Variogram）、克里格插值（Kriging）等基本概念和应用。这部分将展示如何分析地质灾害的空间集聚性，如何根据有限的勘探点数据预测整个区域的矿产分布。 非参数统计： 介绍当数据不满足参数检验的假设时（如非正态分布），可以使用哪些非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等，并说明它们在地学数据分析中的应用场景。 数据分析软件的应用： 结合实际地学数据，穿插介绍如何使用通用的统计软件（如R、SPSS、Origin等）来实现上述的各种统计分析方法，强调软件操作的实用性。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章节都紧密结合地学研究的实际案例，从地质勘探、地球物理探测、环境监测、水文地质分析、土壤学研究等多个学科领域选取代表性的问题进行讲解。 方法论清晰： 循序渐进地介绍统计方法的原理、步骤和适用条件，帮助读者建立完整的统计分析思维框架。 注重数据可视化： 强调通过图表直观展示数据特征和分析结果，提升数据的可读性和说服力。 面向应用： 旨在提升地学研究人员处理和解释复杂地学数据的能力，为科研项目的设计、数据分析和结论的可靠性提供坚实的理论和技术支持。 通过学习本书，读者将能够熟练运用数理统计工具，科学地处理和分析地学数据，从而更深入地理解地质现象的本质，提高研究的科学性和准确性。

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这是一本非常“实在”的书。我拿到《地学数据常用数理统计》后，最直观的感受就是它的实用性。作者没有去深究那些过于前沿或冷僻的统计理论，而是聚焦于在地学研究中最常用、最核心的统计方法。从描述性统计的常用指标，到推断性统计的假设检验和置信区间，再到一些更具应用性的方法，如相关性分析、回归分析，以及如何处理时间序列数据，书中都有详细的介绍和案例分析。 我尤其喜欢书中对各种统计软件的应用指导。作者并没有仅仅给出统计公式，而是提供了如何在SPSS、R等常用统计软件中实现这些分析的步骤和代码示例。这对于我这种动手能力稍弱的读者来说，简直是雪中送炭。我可以直接将书中的例子应用到我自己的数据中，从中学习如何操作，如何解读结果。这本书为我提供了一个非常好的起点，让我在实际工作中能够更有效地利用数理统计工具，解决地学研究中的实际问题。

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这本书简直是我近期在地学领域的一大惊喜。我一直觉得，很多地学工作者在面对海量数据时，常常感到力不从心，不知道该用什么工具来“驯服”这些数据。这本书，恰恰填补了这一空白。它不是那种高高在上的理论书，而是像一位经验丰富的老教授，在实验室里手把手地教你。书中大量的案例都非常贴合地学研究的实际情况，例如如何运用统计方法来解释沉积岩的粒度分布特征，或者如何通过时间序列分析来预测地下水位的变化趋势。 最令我赞赏的是，作者并没有止步于介绍“怎么做”，而是深入探讨了“为什么这么做”。他会在分析数据之前，先引导读者思考问题的本质，明确需要解决的关键问题，然后再给出相应的统计工具。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得学习过程非常有条理，也更容易理解统计方法在具体场景下的作用。读这本书，我感觉自己不仅仅是在学习数理统计，更是在学习一种解决问题的思维方式，一种用数据说话的严谨态度。

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这本书，乍一看书名《地学数据常用数理统计》，以为是本硬邦邦的、全是公式和理论的学术著作，拿到手里才发现，完全不是那么回事。作者的叙述方式非常平实，甚至可以说是娓娓道来。他没有上来就丢给你一堆概率密度函数或者假设检验的步骤，而是从一些非常贴近地学研究实际的例子入手，比如如何分析一个地质勘探点的岩石成分分布，或者如何评估一个区域的地震风险。这些例子生动有趣，让我很快就忘记了自己是在读一本关于统计学的书。 最让我印象深刻的是，作者在讲解每一个统计方法时，都会详细地解释它背后的逻辑是什么，为什么要在特定情况下使用这个方法，而不是简单地给出一个公式让你套用。他会从直观的图形解释开始，比如用散点图展示两个变量之间的关系，用直方图展示数据的分布情况，然后才慢慢引入统计量和检验。这种循序渐进的方式，让我在理解统计原理的同时，也能深刻体会到这些原理在地学应用中的价值。我过去一直觉得统计学枯燥乏味，但这本书彻底改变了我的看法，它让我看到了统计学作为一种解决问题的强大工具，在地学领域有着无限的可能。

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说实话，我曾经对“数理统计”这几个字充满了畏惧，总觉得它和我的地学专业离得很远，是那些数学系学生的专属领域。但《地学数据常用数理统计》这本书，彻底颠覆了我的认知。《地学数据常用数理统计》这本书，用一种非常接地气的方式，将复杂的统计概念变得易于理解。作者并没有使用过于晦涩的数学语言，而是通过生动形象的比喻和图示，将统计学的核心思想展现在我面前。 我印象最深的是关于“假设检验”的部分。以往我总是觉得这是个死记硬背的公式游戏，但书中作者通过一个实际的矿产资源勘探案例，详细解释了如何设定原假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据P值来做出决策。这种“从实际出发”的讲解方式，让我茅塞顿开，原来统计学并不是枯燥的符号堆砌，而是帮助我们做出更明智决策的有力工具。这本书让我对数理统计有了全新的认识，也激发了我主动去学习和应用这些知识的兴趣。

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拿到《地学数据常用数理统计》这本书，我最初的期待是能够系统性地梳理一下地学研究中涉及到的各种统计方法，尤其是那些在实际数据分析中经常会遇到的。这本书在这一点上做得非常出色。它并非仅仅罗列概念，而是将理论与实践紧密结合。作者并没有回避必要的数学推导，但他处理得非常巧妙，总是在解释清楚概念和实际应用之后，才进行相对精炼的数学阐述。我尤其喜欢书中关于“数据预处理与清洗”的章节，这部分内容在地学研究中至关重要，却往往被其他同类书籍忽视。作者详细介绍了如何识别和处理异常值、缺失值，以及如何进行数据转换和标准化，这些都是构建可靠统计模型的基础。 此外，书中对于不同统计方法的适用范围和局限性也有着清晰的界定。例如，在讲解回归分析时，作者不仅展示了线性回归，还适时地引入了非线性回归和多元回归，并重点强调了模型假设的检验以及结果的解释。对于地学数据中常见的空间自相关问题，书中也有专门的章节进行探讨，这对我处理地理空间数据非常有启发。总的来说，这本书为我提供了一个非常扎实和全面的数理统计知识框架，让我能够更自信地面对和处理各类地学数据。

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