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出版者:CreateSpace Independent Publishing Platform

作者:David M Diez

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:2012-7-26

价格:GBP 8.27

装帧:Paperback

isbn号码:9781478217206

丛书系列:

图书标签:

统计学
教材
statistics
Stats
数学
R
数据挖掘
计算机科学
统计学
概率论
数据分析
统计推断
R语言
OpenIntro
入门教材
统计学原理
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具体描述

The OpenIntro project was founded in 2009 to improve the quality and availability of education by producing exceptional books and teaching tools that are free to use and easy to modify. Our inaugural effort is OpenIntro Statistics. Probability is optional, inference is key, and we feature real data whenever possible. Files for the entire book are freely available at openintro.org, and anybody can purchase a paperback copy from amazon.com for under $10.

The future for OpenIntro depends on the involvement and enthusiasm of our community. Visit our website, openintro.org. We provide free course management tools, including an online question bank, utilities for creating course quizzes, and many other helpful resources.

http://www.openintro.org/stat/

好的，这是一本名为《数据驱动的决策艺术：统计学原理与实践》的图书简介，内容详实，不涉及任何关于您提供的原书名《OpenIntro Statistics》的信息。 --- 数据驱动的决策艺术：统计学原理与实践导言：在不确定性中寻找确定性在信息爆炸的时代，我们每时每刻都被海量数据所包围。从社交媒体的趋势分析到医疗诊断的精准预测，从金融市场的波动模拟到环境保护的政策制定，数据已成为现代社会运行的核心驱动力。然而，数据本身并不能说话，需要一套严谨的框架去解读、提炼和应用。《数据驱动的决策艺术：统计学原理与实践》正是为那些渴望从原始数据中挖掘深刻洞察、并基于严谨的科学方法做出可靠决策的专业人士、学生和研究人员而设计的一本全面指南。本书不仅仅是枯燥的公式堆砌，更是一场关于如何用逻辑和概率的语言理解世界的思维革命。我们旨在弥合理论统计学与真实世界应用之间的鸿沟，让读者能够自信地驾驭从数据收集、清洗、分析到最终报告的全过程。第一部分：统计学的基石——描述与探索数据的力量首先体现在其被有效描述和可视化之后。本部分专注于构建读者对数据的基本感知和直觉。第一章：数据景观的绘制本章深入探讨了统计学的基本概念，包括总体与样本、参数与统计量之间的区别与联系。我们详细介绍了不同类型的数据（定性、定量、时间序列等）及其对应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）。重点在于理解数据的结构，因为不同的结构决定了后续分析方法的选择。第二章：核心描述性统计量我们将介绍用于量化数据特征的基石工具。除了传统的均值、中位数和众数，本书强调了对稳健性的关注，例如使用中位数和四分位数来抵抗异常值的影响。我们还将详细讲解方差、标准差以及变异系数，帮助读者量化数据的分散程度，并引入偏度和峰度，以识别数据分布的形状特征。第三章：可视化：让数字开口说话高质量的可视化是有效沟通统计发现的关键。本章超越了基础的条形图和饼图，聚焦于更具洞察力的图形展示：直方图的精确构建、箱线图对分布的快速概览、散点图对变量间关系的揭示。我们探讨了如何选择最能传达信息、同时避免误导受众的图形类型，并介绍了如何使用高级绘图技术（如分面和热力图）来处理多变量数据。第二部分：概率的逻辑——不确定性下的推理统计推断的基础在于概率论。本部分将概率论转化为处理随机性和不确定性的实用工具。第四章：概率论基础与随机变量我们从基础的事件、条件概率和独立性出发，构建起概率思维框架。本章详细介绍了离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如均匀分布、指数分布）。尤其强调了期望值和方差的直观理解，以及它们在模型构建中的作用。第五章：正态分布的普适性与中心极限定理正态分布是统计学中最核心的概念之一。本书不仅讲解了Z-分数和标准正态分布的应用，更重要的是，我们通过大量的示例和直观证明，阐释了中心极限定理的强大力量——为什么它能让许多看似无关的现象最终服从正态分布的描述，这是进行推断的理论基石。第六章：抽样分布与统计量的特性本章连接了描述性统计与推断性统计。我们探讨了不同统计量（如样本均值、样本比例）在多次重复抽样中的表现，即它们的抽样分布。理解这些分布的形状、均值和标准误，是后续进行参数估计和假设检验的前提。第三部分：从样本到总体——统计推断的实践这是本书的核心，指导读者如何根据有限的样本信息，对未知参数做出合理、可量化的推断。第七章：参数的点估计与区间估计本章介绍了估计量的优良性质，如无偏性、有效性和一致性。我们详细讲解了置信区间的构建原理——它代表了我们对总体参数位置的把握程度。读者将学会如何为总体均值、总体比例构建和解释置信区间，并深入理解置信水平（如95%）的真正含义。第八章：假设检验的严谨框架假设检验是科学研究的命脉。本章系统地介绍了原假设与备择假设的构建、P值的含义与局限性、I类错误（假阳性）和II类错误（假阴性）的权衡。我们将分步骤演示如何进行Z检验、t检验（单样本、双样本）以及比例检验。第九章：方差分析（ANOVA）：多组比较的利器当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA提供了比多次配对t检验更可靠的方法。本章解释了ANOVA的F统计量是如何基于组间变异与组内变异的比较来进行推断的。我们还将讨论如何进行事后检验（Post-hoc Tests）以确定具体是哪几组之间存在显著差异。第四部分：探寻关系——回归分析与模型建立数据分析的最终目的之一是理解变量之间的依赖关系和预测未来的趋势。第十章：简单线性回归：量化直线关系本章聚焦于两个连续变量之间的线性关系。我们将详述最小二乘法（OLS）的原理，解释回归系数（斜率和截距）的实际意义。关键在于，本章会深入讲解模型的诊断：如何使用残差分析来评估模型的适用性，如何解释决定系数 $R^2$ 的含义，以及如何对回归系数的显著性进行检验。第十一章：多元回归分析：控制混杂因素真实世界的数据往往是多维的。多元回归允许我们将多个预测因子纳入模型，以更全面地理解对响应变量的影响。我们将探讨多重共线性的识别与处理、虚拟变量（Dummy Variables）的应用，以及模型选择的策略，帮助读者建立既简洁又具有解释力的预测模型。第十二章：超越线性：广义线性模型简介并非所有关系都可以用直线来描述。本章将简要介绍如何处理非正态响应变量，例如使用Logistic回归来预测二元结果（如成功/失败、是/否），并对泊松回归在计数数据中的应用进行初步探讨，为读者进入更高级的建模领域奠定基础。第五部分：进阶主题与数据实践本部分将统计学原理延伸至更广泛的应用场景。第十三章：非参数统计方法并非所有数据都服从正态分布，也并非所有数据都是连续的。本章提供了不依赖于特定分布假设的统计工具，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验，以及Spearman秩相关系数，确保读者在面对非标准数据时依然能进行有效的推断。第十四章：数据收集的伦理与实践一个优秀的统计分析需要高质量的输入。本章强调了实验设计（随机化、对照、重复）和抽样方法（简单随机、分层、整群）的重要性。此外，我们还讨论了在数据收集、处理和报告中应遵循的伦理规范，以确保研究的公正性和透明度。结语：成为有力的信息解读人《数据驱动的决策艺术：统计学原理与实践》旨在将统计学从一门学科转化为一种思维方式。通过对原理的深入理解和对案例的细致剖析，读者将不再是被动接受图表和结论的受众，而是能够主动提问、批判性地评估证据，并在复杂多变的环境中，运用严谨的统计推理做出更明智、更具影响力的决策。掌握这些技能，就是掌握了在现代社会中驾驭不确定性的艺术。

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