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出版者:机械工业出版社

作者:罗伯特 F.赫卡德

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:66.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787111109464

丛书系列:

图书标签:

统计
统计学
经济学
数据分析
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具体描述

本书保持了第1版的特点：作为统计学的入门教材，对数学基础知识的要求较低；用丰富、新鲜的例子说明统计学的概念、原理和运算程序，使全书极具趣味性和引人入胜；同时计算机、互联网以及多媒体教学手段的合理充分的使用，改变了统计学课程教学中原有的面貌，使学习和掌握统计学变得生动、活泼和十分容易。

全书内容包括数据的采集、整理与概括，变量之间的相关关系与分析，概率与随机变量，随机变量的数字特征，点估计和区间估计，回归分析与方差分析等内容。本书的特点是以讲统计学为主，概率论的内容服从和服务于统计学，占很小部分，而且两者穿插结合得如此恰当、完美，令人佩服。本书前四章讲抽样调查，把问题讲得很清楚、很好懂，是国内教材中不多见的。本书有两章讲分类变量之间的关系与分析，也是国内教材中不安排或很少安排的，而实际上这部分内容是很有用的。

全书自成体系，对统计学的原则和概念叙述得相当清楚和准确。书中的框图、小结等也使本书增色不少。

本书第2版比第1版在各章节中适当增加了一些内容和例子。各章节的习题有所增加，某些章节中增加了“打开计算机”的环节，为读者提供通过计算机掌握统计概念的手段。书末的光盘提供的内容要比第1版的光盘内容丰富许多。对全书的主要内容已作出PowerPoint，可直接用于双语教学。同时光盘中有数据和用各种统计软件解决实例的程序。

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《量化世界的密码：数据驱动的决策与创新》导言：穿越迷雾，洞察未来在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的河流，充斥着我们生活的方方面面。然而，原始的数据本身是沉默的。如何将这些看似杂乱无章的数字转化为洞察力、指导商业策略、优化社会治理，乃至揭示自然界的深刻规律？答案在于一套系统而强大的思维框架和工具集——量化分析的艺术与科学。《量化世界的密码：数据驱动的决策与创新》并非一本枯燥的数学教科书，而是一部引领读者深入数据科学腹地的探险指南。本书旨在打破数据分析与实际应用之间的壁垒，为渴望利用数据力量的管理者、工程师、研究人员乃至普通学习者提供一套完整、直观且实用的方法论。我们将共同探索如何从“有数据”跨越到“会用数据”，最终实现“用数据驱动创新”。全书结构严谨，逻辑清晰，分为四大核心板块，层层递进，确保读者能够建立起坚实的理论基础和强大的实战能力。 --- 第一部分：量化思维的基石——从直觉到严谨本部分聚焦于培养读者进行“量化思考”的底层逻辑。我们认为，优秀的决策者首先是优秀的提问者，而量化思维就是将模糊的问题转化为可测、可分析的数学模型的艺术。第一章：面对不确定性：概率思维的重塑在现实世界中，确定性是稀缺品。本章将深入浅出地介绍经典概率论的核心概念，但侧重点将放在概率如何指导现实决策。我们将探讨贝叶斯定理的强大力量，它如何帮助我们在获得新信息时动态更新旧的信念。通过一系列贴近生活的案例，如风险评估、医疗诊断中的误诊率分析，读者将学会如何量化风险，并以更具韧性的态度面对不确定性。我们将区分“先验概率”与“后验概率”的实际意义，强调统计推断的边界条件。第二章：描述性统计的艺术：数据画像的构建数据描述远不止于平均数和标准差。本章将重点讲解如何通过恰当的集中趋势度量、离散程度指标以及分布形态分析（如偏度和峰度）来快速、准确地描绘数据集的“性格”。我们将探讨数据可视化在信息传递中的关键作用，区分不同类型图表（直方图、箱线图、散点图）适用的场景，强调有效可视化应避免的误导性陷阱。本章的难点在于如何在高维数据集中识别出最有意义的特征。第三章：抽样的智慧：以小见大的科学在资源有限的情况下，我们不可能收集所有数据。本章深入研究抽样的科学性。从简单的随机抽样到分层抽样、系统抽样，我们将详细分析每种方法的优缺点及其适用条件。核心内容将围绕“代表性”展开：如何确保样本能够真实反映总体特征？我们将量化抽样误差，并引入置信区间的概念，让读者明白任何基于样本的结论都带有一定程度的不确定性。 --- 第二部分：探寻因果：统计推断的脉络如果说第一部分是描述“是什么”，那么第二部分就是探究“为什么”和“会怎样”。本部分是本书的理论核心，致力于帮助读者掌握从观察到的现象中推导出可靠结论的方法。第四章：假设检验的逻辑框架假设检验是科学研究和商业验证的基石。本章将详细拆解“零假设”与“备择假设”的设定过程，并清晰阐述第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的权衡取舍。我们将逐步引入T检验、卡方检验等常用检验方法，重点讲解P值（P-value）的正确解读及其在实践中常被误用的地方。我们将强调统计显著性与实际重要性之间的区别。第五章：线性关系的建模与解读回归分析是连接变量之间关系的桥梁。本章从最基础的简单线性回归出发，逐步扩展到多元线性回归。我们不仅会教授如何拟合模型，更重要的是如何批判性地解读回归系数的含义——它们代表的不仅仅是相关性，而是控制其他变量影响后的净效应。本章还会深入探讨模型假设（如残差的正态性、同方差性）的检验，以及如何识别和处理多重共线性等常见问题。第六章：超越线性：非参数方法与高级回归现实世界的数据形态复杂多变，并非总是服从优美的正态分布。本章将介绍当数据不满足标准回归假设时可采用的替代方案，包括秩和检验、Spearman等级相关等非参数统计方法。此外，我们还会触及Logistic回归，用于处理分类结果的预测问题，展示如何将模型应用于概率预测，例如客户流失预测或产品转化率评估。 --- 第三部分：时间与空间：动态系统的量化分析许多重要的业务和科学问题都带有时间或空间维度。本部分将视角从静态快照扩展到动态过程的建模。第七章：洞察时间序列的内在节奏时间序列数据（如股票价格、每日销售额、气候记录）具有独特的自相关性。本章系统介绍时间序列分解方法，分离出趋势、季节性和随机波动。随后，我们将介绍平稳性的概念，并深入讲解ARIMA（自回归积分滑动平均模型）家族的核心思想，指导读者如何识别、定阶并构建适用于短期预测的有效模型。本章强调模型诊断的重要性，确保预测的可靠性。第八章：空间数据的几何学与分析地理信息系统（GIS）的兴起使得空间数据分析成为热点。本章介绍空间统计学的基本概念，如空间自相关性（Moran's I），以及如何在分析中纳入地理邻近性的影响。我们将探讨空间回归模型，说明为什么在分析房价、疾病传播等空间相关数据时，传统回归可能产生有偏估计。 --- 第四部分：量化决策与实践的应用前沿本部分将理论与前沿应用紧密结合，展示如何将量化工具融入实际的决策流程中，实现真正的价值创造。第九章：实验设计的科学：A/B测试的精髓在互联网和产品迭代的浪潮中，A/B测试是量化决策的黄金标准。本章详细阐述如何设计一个有效的实验：确定最小可检测效应（MDE）、计算样本量、随机分配的原则，以及如何正确解读实验结果（例如，如何处理多重比较问题）。我们将讨论稳健的实验设计如何规避认知偏差，确保结论的因果有效性。第十章：大数据环境下的挑战与未来趋势面对TB甚至PB级别的数据，传统的统计方法需要进行调整。本章将讨论大数据环境下计算效率、模型复杂性带来的新挑战。我们将概述机器学习模型（如决策树、随机森林）与传统统计模型的异同，强调数据预处理、特征工程在海量数据分析中的决定性作用。最后，本章将展望因果推断的最新发展，如倾向得分匹配（PSM）和双重差分（DiD）方法，展示它们如何在缺乏完美实验条件的情况下，依然努力挖掘数据的因果真相。 --- 结语：持续学习的量化之路《量化世界的密码》旨在提供一个坚实而灵活的知识体系。它教会读者的不是一套固定的公式，而是一种不断质疑、验证、迭代的思维方式。掌握了这些量化工具，你将能够穿透表象，发现事物背后的结构性规律，从而在复杂多变的世界中，做出更具洞察力、更少盲目性的决策。量化分析的旅程永无止境，本书为你开启了通往精深世界的门户。