Statistics

出版者:Natl Learning Corp

作者:Rudman, Jack

页数:0

出版时间:1998-1

价格:$ 62.09

装帧:Pap

isbn号码:9780837353265

具体描述

The College-Level Examination Program (CLEP) is a national program of credit-by examination that offers you the opportunity to validate and receive credit for college-level knowledge you already possess. No matter when, where, or how you have learned -- by means of formal or informal study -- you can take CLEP tests, and, if the results are acceptable to your college, you can receive credit.The Subject Examinations measure achievement in specific college courses.

用户评价

如果要用一个词来形容阅读这本书的感受，那便是“平衡”。它完美地平衡了理论的深度和可读性。我之前尝试过几本号称“非数学化”的统计书，结果发现它们为了简化而牺牲了太多核心概念的严谨性，读完后依然无法独立解决实际问题。而这本则不同，它在讲解概念时，比如最大似然估计（MLE），会提供直观的解释，让你理解其“为什么”有效，同时也不会回避必要的数学表达，但会用清晰的步骤分解，确保读者能够跟上“怎么做”的过程。让我印象特别深刻的是关于非参数统计那几章的内容，在很多情况下，我们处理的数据并不符合正态分布的苛刻要求，这本书为我们提供了切实可行的“Plan B”，并且教会我们如何根据数据的初步检验结果来做决策。这本书的后记部分更是充满人文关怀，作者谈论了统计学在社会公正和政策制定中的伦理责任，让我意识到，统计能力不仅仅是一种技术，更是一种社会责任。这本书，绝对值得每一个希望认真对待数据的人，放在手边，时常翻阅。

这本书简直是打开了一扇通往数字世界的奇妙之门！我拿到手的时候，还带着点对“统计学”这个词的畏惧，总觉得那是一堆冷冰冰的数字和复杂的公式。可这本书的叙述方式完全颠覆了我的认知。它没有一上来就抛出一堆晦涩难懂的理论，而是从我们日常生活中最常见的例子入手，比如如何判断一个新出的手机广告是不是在误导消费者，或者超市里促销活动背后的真实概率。作者的文笔极其流畅自然，仿佛在和一个经验丰富的朋友聊天，娓娓道来那些看似高深的概率分布、假设检验，一下子就变得生动起来。最让我惊喜的是，书中对于“数据可视化”的讲解，不仅仅停留在工具的使用层面，更深入探讨了如何通过图表来‘讲故事’，避免‘数据欺骗’。我尝试用书里教的方法去分析了我工作中遇到的一份复杂的市场调研报告，结果发现了一个连报告撰写者都忽略的关键趋势，那种豁然开朗的感觉，简直无以言表。这本书的价值在于，它真的教会了我如何用一种批判性的、基于证据的眼光去看待这个信息爆炸的时代，而不是盲目地接受任何抛给我们的数字结论。

坦白说，如果不是我的导师强烈推荐，我可能永远不会翻开这本厚厚的《Statistics》。起初的几章阅读体验是颇为“硬核”的，它并没有过多地去美化统计学的“门槛”，而是扎扎实实地从基础的抽样理论和参数估计开始铺陈。我必须承认，在理解中心极限定理的那部分时，我反复阅读了好几遍，书中的数学推导虽然详尽严谨，但对于非数学专业的我来说，依然需要投入巨大的精力去啃食。然而，一旦跨过了这个初期的门槛，后续章节的深度和广度就展现出了惊人的力量。特别是关于回归分析和方差分析的讲解，作者引入了大量的实际案例，并且清晰地指出了不同模型的适用边界和潜在的陷阱。我特别欣赏作者在处理“模型选择”时的谨慎态度，强调了理论的优雅性永远不能取代对实际业务场景的深刻理解。这本书更像是一本“内功心法”，它教会你如何搭建稳固的分析框架，而不是仅仅教你如何快速运行一个软件的统计模块。读完它，我感觉自己对任何复杂数据的处理都多了一份沉着的把握，少了一份浮躁的猜测。

我是一个典型的“实用主义者”，对任何理论书籍的耐心都是有限的，如果不能立刻看到应用价值，我很快就会将其束之高阁。然而，这本《Statistics》却成功地将我牢牢地吸引住了。它的结构安排非常高效，每一章都以一个亟待解决的现实问题为引子，然后逐步引入必要的统计工具来解开这个谜团。例如，在讨论时间序列分析时，作者并没有直接跳入ARIMA模型，而是先用一个关于股票波动和季节性销量的真实数据困境来开场，读者的好奇心被充分调动起来，自然而然地就会去探究如何用“自相关函数”这个工具去拆解问题。这本书对于数据预处理的重视程度也让我印象深刻，它花了相当大的篇幅讨论缺失值处理和异常值检测，这些在很多其他教材中常常被一笔带过的内容，在这里却被视为构建可靠模型的基石。读这本书的感觉就像是跟随着一位经验丰富的田野调查员在进行实地考察，每一步都充满了实践的智慧和对细节的关注，让人觉得所学的一切都是立即可用的宝贵经验。

这本书的独特之处在于它对“统计思维”的强调，而非仅仅是“统计技术”的罗列。它没有那种教科书式的僵硬感，反而充满了对统计学哲学层面的探讨。阅读过程中，我时常会停下来思考，作者提出的“可重复性危机”或者“贝叶斯与频率学派之争”这些话题，远超出了我预期的统计学入门读物范畴。作者似乎总是在挑战我们对“确定性”的执念，反复提醒读者，在现实世界中，我们所做的一切推断都带有一定程度的不确定性，关键在于如何量化和管理这种不确定性。书中的插图设计非常巧妙，那些抽象的分布曲线和置信区间，通过巧妙的颜色和动态效果的描述（尽管只是在纸面上），变得更容易被大脑接受。我尤其喜欢作者在讨论多重比较时所采用的类比，它让原本一个非常容易出错的统计陷阱变得清晰可见。这本书更像是一次智力上的冒险，它不仅是知识的传授，更是思维方式的重塑，让你从一个‘数据使用者’蜕变为一个‘数据审视者’。