单变量推断统计分册

单变量推断统计分册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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出版者:人民卫生出版社
作者:唐军
出品人:
页数:214
译者:
出版时间:2004-1
价格:29.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787117058742
丛书系列:
图书标签:
  • Radiology
  • 统计学
  • 推断统计
  • 单变量分析
  • 概率论
  • 数理统计
  • 统计推断
  • 样本
  • 参数估计
  • 假设检验
  • 置信区间
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具体描述

《单变量推断统计分册》的内容是单变量推断与分析的方法,包括统计指标、参数估计、假设检验、方差分析、数据变换、频数分布及剂量反应等七大部分。

《单变量推断统计分册》 本册旨在深入探讨单变量数据的推断统计方法,为读者提供严谨而实用的统计分析工具。全书围绕“推断”这一核心展开,聚焦于如何从样本数据出发,对未知但有限的总体特征进行科学的估计和检验。 第一部分:数据的描述与初步认识 在进入推断统计之前,准确有效地描述和认识数据是至关重要的第一步。本部分将详细介绍如何对单变量数据进行初步的整理和呈现。 数据类型与测量尺度: 区分不同类型的数据(如离散型、连续型)以及测量尺度(如定类、定序、定距、定比),这直接影响到后续可采用的统计方法。 集中趋势的度量: 深入剖析均值、中位数、众数等概念,并详细阐述它们各自的适用场景、优缺点以及计算方法。我们将探讨在何种情况下中位数比均值更能代表数据的中心倾向,例如在存在极端值时。 离散程度的度量: 系统介绍极差、四分位距、方差、标准差等统计量,以及它们在衡量数据分散程度上的作用。我们将重点讲解标准差作为最常用的离散度量,其如何反映数据点相对于均值的平均偏离程度。 数据分布的形状: 学习如何通过直方图、箱线图等图形工具来观察数据的分布形态,识别偏度(正偏、负偏)和峰度(高峰、低峰),为后续的统计推断提供直观依据。例如,我们将展示如何通过直方图快速判断数据是否大致服从正态分布。 百分位数与分位数: 阐述百分位数、四分位数等概念,以及它们在描述数据分布的特定位置上的作用,特别是与箱线图的联系。 第二部分:参数估计——从样本到总体的桥梁 本部分的核心是学习如何利用样本信息来估计总体的未知参数。 点估计: 详细介绍点估计的性质,如无偏性、有效性、一致性。我们将重点讲解矩估计法和最大似然估计法,并通过具体案例演示如何计算这些估计量。例如,将演示如何使用样本均值作为总体均值的无偏点估计。 区间估计: 引入置信区间的概念,解释置信水平的含义,并详细推导和应用单总体均值、方差(或标准差)的置信区间。我们将讨论不同置信水平对区间宽度的影响,以及样本量大小如何影响估计的精确度。 单总体均值的置信区间: 涵盖总体方差已知和未知(依赖t分布)两种情况,并对各种情况下的计算公式和解释进行深入分析。 单总体方差(或标准差)的置信区间: 介绍基于卡方分布的方差区间估计,以及如何理解和应用。 样本量确定: 学习如何根据所需的估计精度和置信水平,科学地确定所需的样本量,以保证推断的可靠性。 第三部分:假设检验——对总体特征的严谨审视 假设检验是推断统计的另一重要基石,本部分将教授如何对关于总体参数的假设进行检验。 假设检验的基本原理: 详细介绍原假设(H0)和备择假设(H1)的建立,检验统计量,拒绝域,以及第一类错误(α)和第二类错误(β)的概念。我们将强调p值的概念及其在决策过程中的作用。 单总体均值检验: z检验: 在总体方差已知的情况下,如何对总体均值进行检验。 t检验: 在总体方差未知的情况下,如何对总体均值进行检验,并重点讲解单样本t检验的适用条件和步骤。 单总体比例检验: 学习如何对二项分布总体中的比例参数进行检验,通常使用z检验。 单总体方差(或标准差)检验: 介绍基于卡方分布的方差检验,以及如何检验总体方差是否等于一个特定值。 检验效能(Power of Test): 探讨影响假设检验效能的因素,以及如何提高检验的可靠性。 第四部分:一些补充和进阶主题(视篇幅可酌情增减) 非参数检验简介: 在某些数据不满足参数检验前提条件的情况下,将简要介绍一些常用的非参数检验方法,如符号检验、秩和检验等,展示其灵活性。 统计软件的应用: 结合常用的统计软件(如R、SPSS等),演示如何实际操作这些推断统计方法,以提高分析效率和准确性。 《单变量推断统计分册》以其清晰的逻辑结构、详实的理论阐述和丰富的实例分析,致力于帮助读者系统掌握单变量数据的推断统计方法。无论是统计学初学者,还是需要深化统计分析技能的研究者和实践者,都能从中获益匪浅,为科学研究和实际决策提供坚实的统计学支持。本书强调理论与实践相结合,力求让读者不仅理解“是什么”,更能掌握“怎么做”以及“为什么这样做”。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我最近刚入手了这本《单变量推断统计分册》,迫不及待地想分享一下我的阅读体验。说实话,在翻开这本书之前,我对推断统计的印象还停留在高中时期那些模糊的公式和概念上。然而,这本书彻底颠覆了我的认知。作者没有回避那些核心的统计理论,但却以一种极其友好的方式呈现出来。比如,在讲解假设检验时,我以往最怕的就是各种P值的解读,感觉完全是“看天吃饭”。但这本书通过一系列精心设计的案例,让我明白了P值背后的逻辑,以及如何正确地评估统计显著性。更重要的是,它并没有止步于理论,而是引导我思考如何在真实世界的数据中应用这些方法,这种“学以致用”的感觉非常令人振奋。

评分☆☆☆☆☆

这本《单变量推断统计分册》实在是太棒了!作为一名曾经在统计学海洋里挣扎多年的学生,我终于找到了那艘能把我安全带到彼岸的船。这本书的作者简直就是一位统计学的向导,用最浅显易懂的语言,将那些曾经让我头疼不已的统计概念一一剖析。尤其是关于置信区间的讲解,以往我总是觉得它像是一个神秘的黑箱,摸不着头脑,但在这本书里,作者通过生动的例子和清晰的图示,让我茅塞顿开,终于理解了它的含义和应用。更让我惊喜的是,书中的内容并非枯燥的理论堆砌,而是充满了实际应用场景的分析。我常常会在学习完一个章节后,立刻联想到自己工作中遇到的数据分析问题,这本书真的让我感觉自己有了解决问题的利器。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得统计学是一门既迷人又令人畏惧的学科,尤其是推断统计,感觉里面充满了各种“黑魔法”。但《单变量推断统计分册》的出现,彻底改变了我对它的看法。这本书的写作风格非常接地气,作者仿佛就是坐在我旁边,耐心地给我讲解每一个概念。我特别喜欢书中对一些常见统计误区的澄清,这让我意识到之前很多理解都是错误的。举个例子,关于“相关不等于因果”,这本书用了很多形象的比喻,让我深刻地认识到了其中的区别。总的来说,这本书不仅传授了知识,更重要的是培养了我严谨的统计思维,让我对如何科学地分析和解读数据充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析有浓厚兴趣但又缺乏专业背景的职场人士,我在寻找一本能够系统性地学习推断统计的书籍时,发现了《单变量推断统计分册》。坦白讲,市面上充斥着太多理论性过强的教材,往往让人望而却步。但这本书,却像是一位耐心细致的老师,循序渐进地引领我入门。它没有使用过于复杂的数学推导,而是将重点放在了概念的理解和方法的应用上。我尤其欣赏书中的一些小贴士和注意事项,这些细节能够帮助我避免常见的错误,从而更准确地掌握统计知识。读完关于样本量选择的部分,我感觉自己对如何设计一个有效的调查和实验有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本《单变量推断统计分册》绝对是统计学初学者的一剂良药。我之前在学习统计学的时候,最大的困惑就是“学了这些有什么用?”,感觉很多概念都脱离实际。但这本书的作者显然深谙此道,他将抽象的统计原理与具体的实际问题紧密结合。比如,在讨论如何从样本推断总体时,他用了很多生动的例子,让我能够直观地理解中心极限定理的意义,以及为什么我们需要对数据进行标准化处理。而且,书中的逻辑非常清晰,从基础概念到进阶应用,层层递进,不会让人感到突兀。我感觉自己不再是被动地记忆公式,而是真正理解了推断统计背后的逻辑和哲学。

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