Outlines & Highlights for Mind on Statistics by Jessica M. Utts, Robert F. Heckard, ISBN pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:214

译者:

出版时间:2010-1-11

价格:USD 30.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781616988067

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 学习指南
• 教科书摘要
• 高等教育
• 教材辅助
• 杰西卡·乌茨
• 罗伯特·赫卡德
• ISBN

《统计思维：理论、实践与案例精选》 作者： [此处可填写真实作者名，例如：张伟、李芳] ISBN： [此处可填写真实ISBN，例如：978-7-111-XXXX-X] 出版社： [此处可填写真实出版社名，例如：清华大学出版社] --- 内容简介：跨越理论与实践的统计学导览 本书旨在为读者构建一个全面、深入且极具应用价值的统计学知识体系。它不仅仅是一本教科书，更是一份引导读者掌握现代数据分析思维的实践指南。本书的叙事逻辑清晰，从基础概念的建立，逐步深入到复杂的统计模型，最终聚焦于如何在真实世界的问题中，以严谨的统计方法提取有效信息并做出可靠决策。 第一部分：统计学的基石——数据的语言与描述 本部分致力于打牢读者的统计学基础。我们首先探讨“为什么需要统计学”，强调其在应对不确定性和变异性时的核心地位。 数据的本质与类型： 详细区分了定性数据与定量数据，以及它们各自的测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）。理解数据的“出身”是选择正确分析方法的先决条件。 描述性统计的艺术： 我们深入剖析了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、四分位数间距）。重点在于解释这些度量背后的统计学意义，而非仅仅停留在公式的机械计算上。例如，如何通过偏态和峰度来判断数据的分布形态，以及中位数在处理异常值时的鲁棒性。 图形化的力量： 介绍多种数据可视化技术，包括直方图、茎叶图、箱线图、散点图等。本书强调“图胜于言”，通过案例展示如何利用图形快速识别数据中的模式、趋势、异常值和潜在的关系。 第二部分：推断的桥梁——概率、抽样与估计 统计推断是连接样本信息与总体规律的关键桥梁。本部分将概率论作为推断的理论基础，并详细阐述如何从有限的样本中对未知总体进行合理的推断。 概率论核心概念回顾： 简要回顾条件概率、独立事件、贝叶斯定理等核心概念，重点关注它们在风险评估和决策制定中的应用。 抽样分布的魔力： 深入探讨中心极限定理（CLT）的意义，解释为何无论总体分布如何，大样本的均值分布都会趋于正态分布，这是统计推断得以成立的根本原因。 参数估计：点估计与区间估计： 详细讲解点估计量的性质（无偏性、有效性、一致性），并侧重于置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释。本书特别强调对置信区间“95%确定性”的正确理解，避免常见的误解，例如，置信区间是对总体参数的不确定性的量化，而非对样本均值落在某个区间内的概率描述。 第三部分：假设检验——在不确定中做出判断 假设检验是科学研究和商业决策的核心工具。本部分提供了一个系统化、结构化的假设检验流程。 零假设与备择假设的建立： 强调构建恰当的零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的重要性，并探讨单侧检验与双侧检验的选择依据。 检验统计量与P值： 详细阐释$P$值（$p$-value）的含义，以及它与显著性水平 ($alpha$) 的关系。我们通过大量的实例说明如何正确解读$P$值，并警示过度依赖$P$值可能带来的问题，例如，强调效应量（Effect Size）的重要性，因为统计显著性不等于实际重要性。 常见检验方法的应用： 涵盖Z检验、t检验（单样本、独立样本、配对样本）、方差分析（ANOVA）的基础原理和应用场景。本书将ANOVA视为多组均值比较的扩展，并展示其在实验设计中的核心地位。 检验的功效与错误类型： 深入讨论I类错误（弃真）和II类错误（取伪）的权衡，以及统计功效（Power）的概念，指导读者如何设计实验以获得足够高的检测能力。 第四部分：关联性与建模——从相关到因果 数据分析的终极目标往往是理解变量间的关系并进行预测。本部分聚焦于回归分析，这是现代统计应用中最常用的工具。 简单线性回归： 详细讲解最小二乘法（OLS）的原理，以及回归系数的解释。重点在于残差分析，即通过检查模型假设（独立性、正态性、同方差性）的有效性，确保模型的可靠性。 多元线性回归： 介绍如何引入多个预测变量。本书深入探讨多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理，以及如何通过逐步回归、变量选择方法来构建更简洁、更稳健的模型。同时，探讨了交互作用项的引入，以捕捉变量之间非加性的影响。 广义线性模型（GLM）入门： 鉴于现实世界中存在大量非正态响应变量（如计数数据、二元/分类数据），本书引入了Logistic回归和Poisson回归的基础概念。通过这些模型，读者可以学习如何处理比例数据和计数数据，扩大统计模型的应用边界。 第五部分：非参数方法与高级主题 认识到并非所有数据都符合正态分布的理想假设，本部分介绍了在数据不满足参数检验前提时可采用的替代方案。 非参数统计： 介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）等，强调它们在小样本或顺序数据分析中的价值。 时间序列数据简介： 对时间序列数据的特性（自相关性、趋势、季节性）进行初步探讨，并简要介绍时间序列分解和基础的时间序列模型的概念框架。 贝叶斯统计学的视角： 提供对贝叶斯方法的概念性介绍，对比其与经典频率学派方法的哲学差异，展示其在信息整合和主观不确定性量化方面的独特优势。 本书的特色与优势： 1. 强调概念理解而非机械计算： 本书大量使用图示和直观解释来阐明复杂的统计原理，确保读者真正“理解”统计背后的逻辑。 2. 真实世界案例驱动： 每一核心概念都配有源自不同学科（如医学、工程、社会科学、商业）的真实或高度仿真的案例研究，展示统计方法如何解决实际问题。 3. 批判性思维培养： 书中专门设立章节讨论统计报告中的常见陷阱、误读和伦理问题，鼓励读者以批判的眼光审视数据分析结果。 适用读者： 本书适合大学本科和研究生阶段需要学习统计学原理的文、理、工、商科学生，也适用于需要通过自学掌握现代数据分析工具的专业人士，尤其适合那些希望从根本上理解统计学理论，而非仅停留在软件操作层面的读者。通过本书的学习，读者将不仅掌握“如何做”，更能明白“为什么这样做”，从而真正建立起坚实的统计思维框架。

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