Descriptive Statistics Strayer University Custom Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Neil Weiss

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780536813961

丛书系列:

图书标签:

Descriptive Statistics
Strayer University
Custom Edition
Statistics
Data Analysis
Quantitative Analysis
Higher Education
Textbook
College
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具体描述

《探索数据的奥秘：一本面向实践的统计学指南》本书旨在为读者提供一个全面而易于理解的统计学入门。我们相信，理解和应用统计学原理是解读现代世界信息的关键。因此，我们专注于教授那些最实用、最能帮助您在学术和职业生涯中取得成功的核心概念。核心内容概览：本书将带您踏上一段循序渐进的学习旅程，从最基础的数据描述开始，逐步深入到更复杂的统计推断。第一部分：数据的基本呈现与描述认识数据：我们将首先探讨不同类型的数据（例如，分类数据、数值数据）以及它们各自的特点。您将学会如何识别数据的本质，这是进行任何统计分析的前提。整理与可视化：原始数据往往杂乱无章。本书将教授您如何有效地整理数据，并通过表格（如频率分布表、相对频率分布表）和直观的图表（如条形图、饼图、直方图、散点图）来展现数据的分布和模式。学习如何选择合适的图表来清晰地传达信息，是统计学实践中不可或缺的技能。量化数据的特征：为了更深入地理解数据的集中趋势和离散程度，我们将学习各种描述性统计量。集中趋势度量：您将掌握如何计算和解释均值、中位数和众数，理解它们各自的适用场景以及在数据分布不对称时可能出现的差异。离散程度度量：数据的分散性同样重要。本书将详细介绍极差、四分位数、方差和标准差等概念，帮助您量化数据的波动范围，从而评估其稳定性和可靠性。位置度量：百分位数和分位数将帮助您理解数据集中某个特定位置的含义，这对于理解个体数据点在整体分布中的相对位置至关重要。第二部分：概率基础与离散概率分布概率的基本概念：概率是统计推断的基石。我们将从概率的基本规则、条件概率和独立事件的概念入手，为后续的学习打下坚实基础。随机变量与概率分布：理解随机变量的概念，包括离散型随机变量，以及如何描述它们的概率分布。重要的离散概率分布：本书将重点介绍几种在实际应用中最常用的离散概率分布，如：二项分布：适用于描述一系列独立同分布的二元结果（成功/失败）的试验次数。泊松分布：用于描述在特定时间段或空间内发生的事件次数。几何分布：描述首次成功所需试验次数。第三部分：连续概率分布与抽样理论连续随机变量与概率密度函数：学习如何处理连续型随机变量，以及概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）在描述连续数据时的作用。核心连续概率分布：正态分布：这是统计学中最重要、最常见的分布之一。您将深入理解正态分布的特性、标准正态分布（Z分布）的应用，以及如何利用Z分数来标准化数据和比较不同分布下的数值。其他常用分布：适时地会介绍其他一些在特定领域具有重要意义的连续分布。抽样分布与中心极限定理：统计推断的核心在于从样本推断总体。本书将深入探讨抽样分布的概念，尤其是样本均值的抽样分布。中心极限定理是理解这些分布的关键，它揭示了在足够大的样本量下，样本均值的分布趋向于正态分布，无论原始总体的分布如何。这将为我们后续进行参数估计和假设检验奠定理论基础。本书的特色与优势：侧重实用性：我们避免了过多的理论推导，而是将重点放在概念的理解和实际应用上。每一章都包含丰富的案例研究和示例，展示统计学在商业、科学、社会科学等领域的应用。清晰易懂的讲解：语言力求简洁明了，逻辑清晰。复杂概念通过通俗易懂的解释和直观的图示呈现，帮助您逐步掌握。循序渐进的学习路径：内容组织紧凑而连贯，从基础到进阶，确保您在构建扎实统计学知识体系的同时，能够保持学习的动力。培养批判性思维：通过学习如何正确解读统计结果，您将能够更批判性地评估信息，识别潜在的偏见和误导，从而做出更明智的决策。无论您是初次接触统计学，还是希望巩固和深化现有知识，本书都将是您可靠的学习伙伴。它将赋您以数据驱动的洞察力，让您能够更有信心地面对和分析周围日益复杂的世界。