Introduction to the Practice of Statistics w/Cd, Study Guide & SPLUS pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2005-11-09

價格:0

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780716784005

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• SPSS
• 學習指南
• 教材
• 統計推斷
• 實驗設計
• 統計方法
• 統計軟件

統計學實踐入門 圖書簡介 《統計學實踐入門》是一本旨在為初學者和希望係統掌握統計學核心概念及實際應用讀者量身打造的教材。本書深度融閤理論講解與實操訓練，力求將抽象的統計原理以清晰易懂的方式呈現，並強調其在解決現實問題中的重要作用。 核心內容 全書圍繞統計學從數據收集到推斷分析的完整流程展開，循序漸進地引導讀者深入理解統計學的本質。 第一部分：統計學基礎與數據描述 本部分是開啓統計學之旅的基石。我們首先會探討統計學的基本概念，包括總體、樣本、參數、統計量等核心術語，幫助讀者建立清晰的認識框架。隨後，重點將聚焦於數據的收集與整理。您將學習到不同類型的數據（如分類數據、數值數據）及其相應的度量尺度，以及如何有效地設計調查問捲、進行抽樣調查，以獲取可靠的數據。 數據可視化是理解數據的重要手段。本書會介紹多種圖錶工具，例如直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等，並詳細講解如何根據數據的類型和研究目的選擇最閤適的圖錶，從而直觀地揭示數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度。 在數據描述性統計方麵，我們將深入講解描述數據集中趨勢的度量，如均值、中位數和眾數，並分析它們各自的適用場景。同時，也會詳細闡述描述數據離散程度的指標，包括方差、標準差、極差和四分位數範圍，幫助讀者全麵把握數據的分散情況。此外，本書還將介紹百分位數、十分位數等概念，以及如何通過偏度和峰度來分析數據的對稱性和尖峭度，從而更全麵地描繪數據的形狀。 第二部分：概率論基礎 概率論是統計推斷的理論支撐。本部分將帶您進入概率的世界。我們將從最基本的概率概念入手，包括隨機事件、樣本空間、概率的定義與性質。您將學習到如何計算簡單事件的概率，並理解條件概率和獨立事件的概念，這將是理解更復雜概率模型的基礎。 在此基礎上，本書將介紹重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布和正態分布。您將學習這些分布的特點、適用條件以及如何計算相關概率。特彆是正態分布，作為自然界和許多統計模型中普遍存在的分布，其重要性不言而喻。我們會詳細講解正態分布的性質，以及如何利用標準正態分布錶進行概率計算。 除瞭離散型和連續型概率分布，我們還將探討聯閤概率分布，瞭解多個隨機變量之間的關係。這些概率論知識為後續的統計推斷奠定瞭堅實的理論基礎。 第三部分：統計推斷 這是本書的核心和亮點所在，我們將學習如何從樣本數據推斷總體的未知信息。 參數估計是統計推斷的重要組成部分。您將學習點估計和區間估計的概念。點估計是利用樣本統計量來估計總體參數的一個值，而區間估計則是在估計總體參數時，給齣一個包含總體參數的概率區間，並給齣估計的置信水平。本書將詳細講解如何計算均值、比例和方差的置信區間，並解釋置信水平的含義，幫助讀者理解估計的精度和可靠性。 假設檢驗是統計推斷的另一關鍵工具。我們將學習如何根據研究問題建立零假設和備擇假設，並理解假設檢驗的基本邏輯，包括檢驗統計量、p值和顯著性水平等概念。本書將係統介紹多種常見的假設檢驗方法，包括針對均值、比例和方差的單樣本檢驗、雙樣本檢驗以及配對樣本檢驗。您將學習如何在不同的情境下選擇閤適的檢驗方法，並正確解釋檢驗結果，從而做齣基於數據的科學決策。 第四部分：迴歸與相關分析 本部分將聚焦於研究變量之間的關係。相關分析將幫助您量化兩個變量之間的綫性關聯程度，您將學習計算相關係數，並理解其取值的含義。 迴歸分析將進一步深入探討變量之間的關係。本書將重點介紹簡單綫性迴歸，講解如何建立迴歸模型，理解迴歸方程的係數（截距和斜率）的含義，並學習如何進行模型診斷，評估模型的擬閤優度。您將學會如何利用迴歸模型進行預測，並理解預測區間的意義。 此外，本書還將初步介紹多元綫性迴歸的概念，為讀者理解更復雜的建模技術打下基礎。 第五部分：方差分析 方差分析（ANOVA）是一種強大的統計技術，用於比較兩個或多個組的均值是否存在顯著差異。本書將詳細介紹單因素方差分析，講解其基本原理、F檢驗的計算以及如何解釋結果。您將學習如何在實驗設計中應用方差分析來評估不同處理組或因素對觀測結果的影響。 實踐導嚮與輔助資源 本書最大的特色在於其強烈的實踐導嚮。每一章都配有豐富的例題和習題，這些例題緊密結閤實際生活和各行各業的案例，幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。習題設計由淺入深，涵蓋概念理解、計算應用和數據分析等多個層麵，旨在鞏固學習效果，激發讀者獨立思考。 書中提供的光盤 (Cd) 包含瞭重要的輔助資源： 數據集： 大量真實世界的數據集，涵蓋商業、經濟、社會科學、生物醫學等多個領域，供讀者進行實際操作練習。 軟件演示與指南： 針對常用的統計軟件（例如，如本書名稱所示，可能包含對 SPLUS 的支持）的操作演示和指南，幫助讀者熟悉統計軟件的使用，從而更高效地進行數據分析。 統計錶格： 常用統計分布的錶格，方便查閱和計算。 學習目標 通過學習《統計學實踐入門》，您將能夠： 理解統計學的基本原理和核心概念。 熟練掌握數據的收集、整理、描述和可視化方法。 掌握概率論的基本知識，並能應用於統計推斷。 能夠進行參數估計，並準確解釋置信區間。 熟練運用假設檢驗方法，並正確做齣統計決策。 理解並應用相關分析和迴歸分析方法，探究變量間的關係。 掌握方差分析的基本原理和應用。 初步掌握使用統計軟件進行數據分析的能力。 將統計學知識應用於解決實際問題，提高數據分析和決策能力。 本書適閤統計學初學者、需要提升統計學技能的學生、從事數據分析工作的專業人士，以及任何希望通過數據驅動做齣更明智決策的讀者。它將為您打開一扇通往數據世界的大門，讓您自信地駕馭統計學的力量。

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评分☆☆☆☆☆

這本書的附錄和資源配置，簡直是為深度學習者量身打造的“加分項”。我特彆欣賞它在書末提供的那些補充材料，這些內容絕非可有可無的湊數之作。比如，關於統計軟件操作的指南部分，它以一種非常實用的方式，引導讀者將書中學到的理論知識無縫遷移到實際的數據分析軟件環境中。這種配套的指引，有效地彌閤瞭理論學習與軟件應用之間的鴻溝，讓學習者能夠真正“動手”起來。此外，書中對於各種統計檢驗的背後的假設條件，討論得尤為深刻和到位，它沒有簡單地羅列這些條件，而是深入分析瞭當這些假設被違反時，我們應該如何進行穩健性檢驗或選擇替代方法。這種對“例外情況”的深入探討，體現瞭作者深厚的學術功底和對教學質量的極緻追求，使得這本書不僅僅是一本入門教材，更可以作為未來進階研究的一個重要參考基石。

评分☆☆☆☆☆

我在翻閱這本書的中後部分時，最深刻的感受是它對實踐操作的重視程度遠超我的預期。很多統計教材在理論講授完畢後，便草草收場，留下讀者在實際應用中摸不著頭腦。然而，這本著作卻以一種近乎偏執的態度，確保理論與實踐能夠緊密結閤。它在介紹完迴歸分析、方差分析等核心模型後，並沒有僅僅停留在公式的演算上，而是緊接著提供瞭大量的真實世界數據集案例分析。這些案例不僅詳細展示瞭如何設定假設、選擇閤適的統計檢驗方法，更令人驚喜的是，它似乎還預設瞭讀者可能會遇到的各種“陷阱”——比如多重共綫性、異常值處理等問題，並提供瞭成熟的應對策略。這種前瞻性的指導，讓我在嘗試用所學知識解決真實問題時，感到信心倍增，不再是那種紙上談兵的空虛感，而是真正掌握瞭一套可以投入生産或研究的技能組閤。

评分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排簡直是教科書級彆的典範，邏輯鏈條銜接得天衣無縫，仿佛是按照人類認知規律來構建知識體係的。它不是那種把所有知識點一股腦塞給你的“填鴨式”教材，而是非常有層次感地逐步推進。比如，在講解概率論的基礎部分時，作者並沒有急於拋齣復雜的條件概率公式，而是花瞭大量篇幅去闡述“隨機性”的直覺理解，通過一係列生活化的情境模擬，將那些原本抽象的理論變得觸手可及。等到我們真正理解瞭背後的思想後，再去看那些數學錶達時，你會發現它們不再是難以理解的障礙，而隻是對我們已經建立起來的直覺的一種精確的數學語言描述。這種由淺入深、層層遞進的結構，對於那些自學統計學的同仁來說，簡直是如獲至寶，它極大地降低瞭入門的心理門檻，讓復雜的世界變得有跡可循，讓人對知識的掌握更加牢固和踏實。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種經典的教科書風格，帶著一絲嚴謹和學術氣息，但又不像某些同類書籍那樣讓人望而卻步。我拿到手的時候，首先注意到的是它厚實的裝幀，一看就知道是經過精心打磨的資料，這對於需要反復研讀的統計學教材來說，簡直是莫大的福音。內頁的紙張質量也相當不錯，印刷清晰銳利，即便是復雜的公式和圖錶也毫無模糊之感，長時間閱讀下來眼睛也不會感到特彆疲勞。更值得稱贊的是，書中對於抽象概念的引入方式非常巧妙，它似乎遵循著一種“先見森林，再看樹木”的教學哲學。初次接觸統計學的讀者可能會擔心那些密密麻麻的符號和理論推導，但這本書在第一章就用非常生動的案例將統計學的核心價值——從數據中提取有意義信息的能力——展現得淋灕盡緻。這種敘事性的開篇，極大地激發瞭我繼續深入學習下去的興趣，讓我感覺這不是一本冰冷的工具書，而是一位耐心的導師在循循善誘。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，用一個詞來形容，那就是“精確的友好”。作者的遣詞造句非常考究，既保持瞭學術著作應有的嚴謹和準確性，杜絕瞭任何可能引起歧義的模糊錶達，同時又巧妙地避免瞭過度使用晦澀難懂的行話。每當引入一個新概念時，作者總會用一種近乎對話的語氣進行解釋，仿佛他正坐在你的對麵，耐心解答你的疑惑。尤其是在處理那些容易混淆的術語和概念時，書中會特意用加粗或斜體來強調關鍵區彆，並在腳注或邊欄中提供額外的澄清，這種細緻入微的處理，極大地減少瞭閱讀過程中的認知負擔。對於非英語母語的學習者來說，這種清晰、結構化的錶達方式，使得學習麯綫變得平滑許多，它保證瞭學習者可以將更多的精力集中於理解統計學的核心邏輯，而不是糾結於文字錶麵的晦澀難懂。

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不知道何時弄的在讀這書。。我一定無聊暴瞭........anyway....還算不錯的書...

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