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出版者:Irwin Professional Publishing

作者:Bruce L. Bowerman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-11-19

价格:USD 134.20

装帧:Hardcover

isbn号码:9780256193862

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计建模
• 数据科学

《统计学原理与实践》 本书旨在为读者提供一个全面、深入的统计学知识体系，并强调理论与实践的紧密结合。从最基础的概念出发，循序渐进地引导读者掌握现代统计分析的核心方法和工具。 第一部分：统计学基础 本部分将从统计学的基本定义和范畴入手，阐述统计学在科学研究、社会经济分析以及日常决策中的重要作用。我们将详细介绍： 数据类型与测量尺度： 区分定性数据（如性别、职业）与定量数据（如年龄、收入），以及它们对应的不同测量尺度（如名义、顺序、间隔、比例）。理解数据类型是选择合适统计方法的基石。 数据收集与抽样： 探讨各种数据收集方法，包括普查、抽样调查。深入讲解概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样）的原理、优缺点及适用场景。强调抽样的代表性如何影响推断的准确性。 描述性统计： 学习如何用恰当的统计量来概括和描述数据。这包括： 集中趋势度量： 均值、中位数、众数，以及它们各自的适用条件和解释。 离散程度度量： 方差、标准差、极差、四分位距，它们如何反映数据的变异性。 分布形状度量： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），以及如何通过直观图形（直方图、箱线图）来理解数据的分布特征。 频率分布与图表： 学习制作和解读频数分布表、直方图、条形图、饼图、散点图等，它们是数据可视化和初步探索的有力工具。 第二部分：概率论基础 概率论是统计推断的理论基础。本部分将为读者建立扎实的概率论知识： 基本概念： 事件、样本空间、概率定义（古典定义、经验定义、公理化定义），以及概率的基本性质。 条件概率与独立性： 理解事件之间的相互影响，学习计算条件概率，并区分独立事件和非独立事件。 随机变量与概率分布： 引入离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布）。 常见概率分布： 重点讲解正态分布（及其在统计推断中的核心地位）、t分布、卡方分布、F分布等，并阐述它们在统计模型中的应用。 期望与方差： 计算随机变量的期望值和方差，理解它们与分布中心和离散程度的关系。 大数定律与中心极限定理： 深入理解这两个核心定理，它们是统计推断（如置信区间的构建和假设检验）的理论依据，解释了为什么在样本量足够大时，样本均值会接近总体均值，并且样本均值的分布会趋近于正态分布。 第三部分：统计推断 本部分是统计学应用的核心，我们将介绍如何从样本数据推断总体的性质： 参数估计： 点估计： 学习最大似然估计（MLE）等方法，以及估计量的性质（无偏性、有效性、一致性）。 区间估计： 构建总体参数（如总体均值、总体比例、总体方差）的置信区间，理解置信水平和置信区间的含义，以及如何解释和应用置信区间。我们将详细介绍针对不同情况（已知/未知总体标准差、大样本/小样本）的置信区间计算方法。 假设检验： 基本原理： 学习建立原假设（H₀）和备择假设（H₁），理解检验统计量、显著性水平（α）、P值、拒绝域等概念。 第一类错误与第二类错误： 理解这两种错误的可能性及其影响。 常用检验方法： 单样本检验： 对单个总体的均值、比例、方差进行检验（如Z检验、t检验、卡方检验）。 两样本检验： 比较两个总体的均值、比例、方差（如独立样本t检验、配对样本t检验、F检验）。 多样本检验： 介绍方差分析（ANOVA）的基本原理，用于比较三个及以上总体的均值。 非参数检验： 在不满足参数检验的假设时，介绍常用的非参数检验方法，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。 第四部分：回归分析 回归分析是研究变量之间关系的重要工具： 简单线性回归： 模型建立： 学习如何建立一个简单的线性回归模型，估计回归系数（截距和斜率）。 最小二乘法： 理解最小二乘法的原理，如何找到最佳拟合直线。 模型评价： 学习如何评估回归模型的拟合优度，如决定系数（R²）、标准误。 假设检验与置信区间： 对回归系数进行假设检验，判断解释变量与响应变量之间是否存在显著的线性关系，并构建回归系数的置信区间。 预测： 利用回归模型进行点预测和区间预测。 多元线性回归： 扩展到多个解释变量的情况，理解如何选择变量、解释多重回归系数，并讨论多重共线性等问题。 分类变量的处理： 介绍如何将分类变量纳入回归模型（如哑变量）。 第五部分：统计软件应用与案例分析 为了将理论付诸实践，本部分将： 介绍常用统计软件： 简要介绍 R, Python (with SciPy/Statsmodels), SPSS, Excel 等在统计分析中的基本操作和功能。 实际案例分析： 通过一系列来自经济学、社会学、医学、工程学等不同领域的真实案例，演示如何运用本书介绍的统计方法解决实际问题。从数据预处理、模型选择、结果解释到结论的提出，提供完整的分析流程。 解读与报告： 强调如何清晰、准确地向不同受众（专业人士或普通大众）传达统计分析结果，避免误导。 本书特色： 强调概念理解： 不仅仅是公式的堆砌，更注重对统计概念背后逻辑和直觉的阐释。 循序渐进的难度： 从易到难，逐步引导读者构建完整的统计知识体系。 理论与实践并重： 理论讲解扎实，同时大量结合实例和软件应用，帮助读者掌握解决实际问题的能力。 清晰的结构和语言： 力求语言通俗易懂，结构清晰，便于读者学习和查阅。 通过学习本书，读者将能够： 理解和区分不同类型的数据。 掌握描述性统计工具，有效地概括和呈现数据。 建立坚实的概率论基础，为深入理解统计推断打下基础。 熟练运用各种统计推断方法，对总体进行有根据的判断。 掌握回归分析技术，探索和量化变量之间的关系。 具备使用统计软件进行数据分析的基本能力。 能够批判性地解读统计报告，并将其应用于实际决策。 无论您是统计学初学者，还是希望巩固和拓展统计知识的研究者、学生或从业人员，《统计学原理与实践》都将是您可靠的学习伙伴。

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从整体的写作风格来看，这本书散发着一种浓重的学术保守主义气息，似乎完全没有与时俱进地拥抱现代数据科学的发展趋势。在谈论回归分析时，它花费了大量的篇幅来解释经典的最小二乘法的数学推导和假设前提，这些内容固然重要，但当我们身处大数据时代，许多实际应用中的数据分布早已不满足那些严格的、理想化的“正态性”或“同方差性”假设时，这本书几乎没有提供任何关于如何使用鲁棒回归、广义线性模型（GLM）或更现代的机器学习回归方法来处理现实世界“脏数据”的指导。我期望看到更多关于如何使用主流统计软件（比如R或Python库）来高效实现这些模型的实际操作指南，但书中对软件使用的介绍少得可怜，更多的是纯粹的数学符号和手算流程。这使得这本书在今天的应用领域中，显得有些脱节和滞后，像是一件精美的古董，虽然有历史价值，但在解决当下的复杂问题时，已经显得力不从心了。

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我必须承认，这本书在引入一些基础的概率论概念时，采取了一种非常“硬核”的、纯粹数学化的路径。对于那些已经对高等数学有扎实基础的读者来说，这或许是一种高效的切入点，因为它毫不拖泥带水，直奔主题，用严谨的公式推导来构建理论框架。然而，对于我这样更希望看到具体应用场景和直观解释的学习者而言，这种处理方式无疑是冰冷且难以亲近的。书中很少出现那种“等等，我们来想象一个现实中的场景”的引导性描述，所有的例子都像是为了证明某个定理而存在的工具，缺乏生命力。举个例子，当我们讨论到贝叶斯定理时，它直接给出了复杂的积分形式，却很少花笔墨去描绘一个实际的决策制定过程是如何被这个定理优化的。这导致我在尝试将书本上的理论知识迁移到我日常工作中的数据分析问题时，总感觉隔着一层厚厚的、看不透的理论迷雾。它更像是一本给统计学家编写的参考手册，而不是给需要用统计学解决实际问题的工程师或商业分析师准备的入门读物。

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这本书的排版和设计简直是一场灾难，每一次翻阅都像是要和一本难缠的教科书进行一场艰苦的拉锯战。封面那种灰蒙蒙的色调，就已经预示了接下来的阅读体验不会轻松。我拿到手的时候，首先注意到的是纸张的质量，粗糙得让人怀疑是不是直接从某个陈旧的档案库里拿出来的。内文的字体选择也十分令人费解，行间距窄得像是要赶着把所有信息塞进有限的空间里，看得久了眼睛真的会酸痛。更别提那些图表的质量了，很多复杂的统计模型图，印出来后线条模糊不清，颜色过渡生硬，要理解其中的细微差别简直是痴人说梦。有些公式的排布更是混乱，上标、下标挤在一起，阅读起来断断续续，完全破坏了逻辑的连贯性。我花了很长时间才适应这种阅读环境，但说实话，这种对用户体验的漠视，让我对作者和出版社的态度产生了极大的疑问。如果一个基础的工具书在“易读性”这个最基本的要求上都无法达标，那么它传达知识的效率自然会大打折扣。我更倾向于认为，这本书更像是一个为应付课程要求而匆忙赶制的产物，而非精心打磨的学术精品。

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如果非要说这本书有什么优点，也许就是它试图涵盖的知识点的广度了。从最基础的描述性指标，到中段的方差分析和回归模型，再到后面隐约涉及的非参数检验，它似乎想要做一本“一站式”的统计学百科全书。然而，这种广度是以牺牲深度为代价的。每一个主题都只是蜻蜓点水般地介绍了一下基本概念和核心公式，然后就迫不及待地跳到下一个领域。例如，在讨论多元线性回归时，作者只是简单地提到了多重共线性（Multicollinearity）的存在性，但对于如何诊断它（VIF值等）以及如何系统性地解决它（岭回归或主成分分析等）的讨论，却少得可怜，仿佛只是在目录中打了个勾。对于一个立志于掌握应用统计的读者来说，我需要的不是一个知识点的清单，而是能够让我扎根下去，能够通过案例和深入剖析来真正掌握这些工具的实战手册。这本书提供的，更像是一个宏大蓝图的草稿，而不是一张可执行的工程图纸。

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这本书的章节逻辑安排，简直像是一个刚学会走路的孩子在随意涂鸦，毫无章法可言。你知道你需要从描述性统计学开始，然后过渡到推断性统计，最后才是高级模型，对吧？但这本书里，第三章就开始讨论时间序列分解，而直到第八章才完整地回顾了假设检验的皮毛。这种跳跃式的编排，让初学者根本无法建立起一个完整的知识体系地图。我经常发现自己需要频繁地翻回前几章，去寻找某个概念的定义，因为作者似乎默认读者拥有超凡的记忆力，能够记住每一个分散在不同章节的零散知识点。更令人抓狂的是，习题部分也未能起到很好的辅助作用。很多练习题的难度与前文的讲解内容完全不成比例，要么过于简单，只是简单的套公式，要么直接跳跃到需要结合多个不连贯章节知识才能解答的“大题”，但这些“大题”在正文的讲解中却几乎没有铺垫。这让我在做练习时感到极度挫败，仿佛作者在用一种“如果你能做出来，说明你根本不需要这本书”的态度来面对读者。

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