Introduction to the Practice of Statistics w/Cd, Study Guide & SPLUS pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-11-09

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780716784005

丛书系列:

图书标签:

统计学
概率论
数据分析
SPSS
学习指南
教材
统计推断
实验设计
统计方法
统计软件

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具体描述

统计学实践入门图书简介《统计学实践入门》是一本旨在为初学者和希望系统掌握统计学核心概念及实际应用读者量身打造的教材。本书深度融合理论讲解与实操训练，力求将抽象的统计原理以清晰易懂的方式呈现，并强调其在解决现实问题中的重要作用。核心内容全书围绕统计学从数据收集到推断分析的完整流程展开，循序渐进地引导读者深入理解统计学的本质。第一部分：统计学基础与数据描述本部分是开启统计学之旅的基石。我们首先会探讨统计学的基本概念，包括总体、样本、参数、统计量等核心术语，帮助读者建立清晰的认识框架。随后，重点将聚焦于数据的收集与整理。您将学习到不同类型的数据（如分类数据、数值数据）及其相应的度量尺度，以及如何有效地设计调查问卷、进行抽样调查，以获取可靠的数据。数据可视化是理解数据的重要手段。本书会介绍多种图表工具，例如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，并详细讲解如何根据数据的类型和研究目的选择最合适的图表，从而直观地揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度。在数据描述性统计方面，我们将深入讲解描述数据集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，并分析它们各自的适用场景。同时，也会详细阐述描述数据离散程度的指标，包括方差、标准差、极差和四分位数范围，帮助读者全面把握数据的分散情况。此外，本书还将介绍百分位数、十分位数等概念，以及如何通过偏度和峰度来分析数据的对称性和尖峭度，从而更全面地描绘数据的形状。第二部分：概率论基础概率论是统计推断的理论支撑。本部分将带您进入概率的世界。我们将从最基本的概率概念入手，包括随机事件、样本空间、概率的定义与性质。您将学习到如何计算简单事件的概率，并理解条件概率和独立事件的概念，这将是理解更复杂概率模型的基础。在此基础上，本书将介绍重要的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布。您将学习这些分布的特点、适用条件以及如何计算相关概率。特别是正态分布，作为自然界和许多统计模型中普遍存在的分布，其重要性不言而喻。我们会详细讲解正态分布的性质，以及如何利用标准正态分布表进行概率计算。除了离散型和连续型概率分布，我们还将探讨联合概率分布，了解多个随机变量之间的关系。这些概率论知识为后续的统计推断奠定了坚实的理论基础。第三部分：统计推断这是本书的核心和亮点所在，我们将学习如何从样本数据推断总体的未知信息。参数估计是统计推断的重要组成部分。您将学习点估计和区间估计的概念。点估计是利用样本统计量来估计总体参数的一个值，而区间估计则是在估计总体参数时，给出一个包含总体参数的概率区间，并给出估计的置信水平。本书将详细讲解如何计算均值、比例和方差的置信区间，并解释置信水平的含义，帮助读者理解估计的精度和可靠性。假设检验是统计推断的另一关键工具。我们将学习如何根据研究问题建立零假设和备择假设，并理解假设检验的基本逻辑，包括检验统计量、p值和显著性水平等概念。本书将系统介绍多种常见的假设检验方法，包括针对均值、比例和方差的单样本检验、双样本检验以及配对样本检验。您将学习如何在不同的情境下选择合适的检验方法，并正确解释检验结果，从而做出基于数据的科学决策。第四部分：回归与相关分析本部分将聚焦于研究变量之间的关系。相关分析将帮助您量化两个变量之间的线性关联程度，您将学习计算相关系数，并理解其取值的含义。回归分析将进一步深入探讨变量之间的关系。本书将重点介绍简单线性回归，讲解如何建立回归模型，理解回归方程的系数（截距和斜率）的含义，并学习如何进行模型诊断，评估模型的拟合优度。您将学会如何利用回归模型进行预测，并理解预测区间的意义。此外，本书还将初步介绍多元线性回归的概念，为读者理解更复杂的建模技术打下基础。第五部分：方差分析方差分析（ANOVA）是一种强大的统计技术，用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。本书将详细介绍单因素方差分析，讲解其基本原理、F检验的计算以及如何解释结果。您将学习如何在实验设计中应用方差分析来评估不同处理组或因素对观测结果的影响。实践导向与辅助资源本书最大的特色在于其强烈的实践导向。每一章都配有丰富的例题和习题，这些例题紧密结合实际生活和各行各业的案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。习题设计由浅入深，涵盖概念理解、计算应用和数据分析等多个层面，旨在巩固学习效果，激发读者独立思考。书中提供的光盘 (Cd) 包含了重要的辅助资源：数据集：大量真实世界的数据集，涵盖商业、经济、社会科学、生物医学等多个领域，供读者进行实际操作练习。软件演示与指南：针对常用的统计软件（例如，如本书名称所示，可能包含对 SPLUS 的支持）的操作演示和指南，帮助读者熟悉统计软件的使用，从而更高效地进行数据分析。统计表格：常用统计分布的表格，方便查阅和计算。学习目标通过学习《统计学实践入门》，您将能够：理解统计学的基本原理和核心概念。熟练掌握数据的收集、整理、描述和可视化方法。掌握概率论的基本知识，并能应用于统计推断。能够进行参数估计，并准确解释置信区间。熟练运用假设检验方法，并正确做出统计决策。理解并应用相关分析和回归分析方法，探究变量间的关系。掌握方差分析的基本原理和应用。初步掌握使用统计软件进行数据分析的能力。将统计学知识应用于解决实际问题，提高数据分析和决策能力。本书适合统计学初学者、需要提升统计学技能的学生、从事数据分析工作的专业人士，以及任何希望通过数据驱动做出更明智决策的读者。它将为您打开一扇通往数据世界的大门，让您自信地驾驭统计学的力量。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的附录和资源配置，简直是为深度学习者量身打造的“加分项”。我特别欣赏它在书末提供的那些补充材料，这些内容绝非可有可无的凑数之作。比如，关于统计软件操作的指南部分，它以一种非常实用的方式，引导读者将书中学到的理论知识无缝迁移到实际的数据分析软件环境中。这种配套的指引，有效地弥合了理论学习与软件应用之间的鸿沟，让学习者能够真正“动手”起来。此外，书中对于各种统计检验的背后的假设条件，讨论得尤为深刻和到位，它没有简单地罗列这些条件，而是深入分析了当这些假设被违反时，我们应该如何进行稳健性检验或选择替代方法。这种对“例外情况”的深入探讨，体现了作者深厚的学术功底和对教学质量的极致追求，使得这本书不仅仅是一本入门教材，更可以作为未来进阶研究的一个重要参考基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种经典的教科书风格，带着一丝严谨和学术气息，但又不像某些同类书籍那样让人望而却步。我拿到手的时候，首先注意到的是它厚实的装帧，一看就知道是经过精心打磨的资料，这对于需要反复研读的统计学教材来说，简直是莫大的福音。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰锐利，即便是复杂的公式和图表也毫无模糊之感，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。更值得称赞的是，书中对于抽象概念的引入方式非常巧妙，它似乎遵循着一种“先见森林，再看树木”的教学哲学。初次接触统计学的读者可能会担心那些密密麻麻的符号和理论推导，但这本书在第一章就用非常生动的案例将统计学的核心价值——从数据中提取有意义信息的能力——展现得淋漓尽致。这种叙事性的开篇，极大地激发了我继续深入学习下去的兴趣，让我感觉这不是一本冰冷的工具书，而是一位耐心的导师在循循善诱。

评分☆☆☆☆☆

我在翻阅这本书的中后部分时，最深刻的感受是它对实践操作的重视程度远超我的预期。很多统计教材在理论讲授完毕后，便草草收场，留下读者在实际应用中摸不着头脑。然而，这本著作却以一种近乎偏执的态度，确保理论与实践能够紧密结合。它在介绍完回归分析、方差分析等核心模型后，并没有仅仅停留在公式的演算上，而是紧接着提供了大量的真实世界数据集案例分析。这些案例不仅详细展示了如何设定假设、选择合适的统计检验方法，更令人惊喜的是，它似乎还预设了读者可能会遇到的各种“陷阱”——比如多重共线性、异常值处理等问题，并提供了成熟的应对策略。这种前瞻性的指导，让我在尝试用所学知识解决真实问题时，感到信心倍增，不再是那种纸上谈兵的空虚感，而是真正掌握了一套可以投入生产或研究的技能组合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，用一个词来形容，那就是“精确的友好”。作者的遣词造句非常考究，既保持了学术著作应有的严谨和准确性，杜绝了任何可能引起歧义的模糊表达，同时又巧妙地避免了过度使用晦涩难懂的行话。每当引入一个新概念时，作者总会用一种近乎对话的语气进行解释，仿佛他正坐在你的对面，耐心解答你的疑惑。尤其是在处理那些容易混淆的术语和概念时，书中会特意用加粗或斜体来强调关键区别，并在脚注或边栏中提供额外的澄清，这种细致入微的处理，极大地减少了阅读过程中的认知负担。对于非英语母语的学习者来说，这种清晰、结构化的表达方式，使得学习曲线变得平滑许多，它保证了学习者可以将更多的精力集中于理解统计学的核心逻辑，而不是纠结于文字表面的晦涩难懂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排简直是教科书级别的典范，逻辑链条衔接得天衣无缝，仿佛是按照人类认知规律来构建知识体系的。它不是那种把所有知识点一股脑塞给你的“填鸭式”教材，而是非常有层次感地逐步推进。比如，在讲解概率论的基础部分时，作者并没有急于抛出复杂的条件概率公式，而是花了大量篇幅去阐述“随机性”的直觉理解，通过一系列生活化的情境模拟，将那些原本抽象的理论变得触手可及。等到我们真正理解了背后的思想后，再去看那些数学表达时，你会发现它们不再是难以理解的障碍，而只是对我们已经建立起来的直觉的一种精确的数学语言描述。这种由浅入深、层层递进的结构，对于那些自学统计学的同仁来说，简直是如获至宝，它极大地降低了入门的心理门槛，让复杂的世界变得有迹可循，让人对知识的掌握更加牢固和踏实。

评分☆☆☆☆☆