<<统计学>>学习指导与练习 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:厦门大学

作者:陈珍珍编

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2010-10

价格:22.00元

装帧:平装

isbn号码:9787561529799

丛书系列:

图书标签:

数学
统计
社会学
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统计学
概率论
数据分析
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数学
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具体描述

在《（统计学）（第三版）学习指导与练习》的修订本中，我们适当增加了一些运用反映社会关注热点的数据编制的习题。同时，对一些习题的解法，我们分别介绍了用Excel软件处理的步骤和手工计算的过程。应用Excel软件处理，既能提高效率，又有利于使用者增强使用统计软件的能力，适应信息时代的要求；而应用手工计算，可以让使用者更深入、更透彻地理解统计的基本原理与方法，使自己的专业基本功更加扎实。

深入探索数据背后的奥秘：现代数据分析与应用精选导读本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，超越传统统计学的基础框架，专注于现代数据分析的前沿技术、实际应用以及数据驱动决策的思维方式。本书不侧重于对教科书式统计学基本概念的重复讲解，而是将重点放在如何利用现代工具和方法解决复杂的现实问题，引导读者从“学会计算”迈向“学会思考和应用”。第一部分：现代数据科学基础与R/Python生态系统本部分首先建立起坚实的现代数据处理基础。我们假设读者对基础的概率论和描述性统计有初步了解，并将重点转移到高效的数据获取、清洗和管理上。数据获取与预处理的艺术：我们将详细剖析从结构化数据库（SQL）到非结构化数据源（网络爬虫、API接口）的数据提取流程。重点讲解数据清洗的实用技巧，包括缺失值的高级插补方法（如多重插补MICE）、异常值的识别与处理策略（基于鲁棒统计量而非简单的四分位距规则），以及如何处理复杂的时间序列数据和文本数据预处理中的挑战。书中会大量采用`tidyverse`（R）和`Pandas`（Python）生态中的最新工具和最佳实践，强调代码的效率和可重复性。可视化作为分析的驱动力：统计图表不再仅仅是结果的展示，而是探索性数据分析（EDA）的核心。本章深入探讨了信息可视化理论，如何选择最能传达信息的设计，并超越基础的箱线图和散点图。我们将介绍分面（Faceting）、主题化（Theming）以及交互式可视化技术（如使用`ggplotly`或`Plotly`），教导读者如何通过视觉化发现数据中的隐藏结构、模式和潜在的误导性关联。第二部分：超越线性模型的限制：高级回归与机器学习入门传统线性模型是统计分析的基石，但现实世界的数据往往更复杂。本部分旨在为读者搭建一座从经典回归到现代预测模型的桥梁。广义线性模型（GLM）与混合效应模型：我们将探讨泊松回归、逻辑回归在事件计数和二元分类问题中的应用。更进一步，我们将深入讲解混合效应模型（Hierarchical/Multilevel Models），这对于处理具有分组结构或重复测量的数据至关重要，例如教育学、医学和社会学研究中的常见场景。书中将侧重于模型假设的检验、残差分析的深度解读，以及如何解释随机效应的方差。非参数回归与平滑技术：当数据分布未知或模型假设难以满足时，非参数方法提供了强大的替代方案。本章详细介绍了样条函数（Splines）、局部加权回归（LOESS/LOWESS）的原理及其在捕捉复杂非线性关系中的应用。机器学习的统计学视角：这一章节将视角转向预测，但强调统计严谨性。我们将系统介绍正则化方法（岭回归、Lasso、Elastic Net），解释它们如何通过控制模型复杂度来解决多重共线性问题和提高泛化能力。随后，将介绍决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost、LightGBM）的核心思想，重点不是代码调用，而是理解它们背后的偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）和特征重要性的统计解释。第三部分：因果推断与实验设计的前沿在许多领域，仅仅描述关联性是不够的，我们更需要理解“为什么”和“如果……将会怎样”。本部分是本书最具挑战性也最实用的部分之一。随机对照试验（RCT）的稳健设计与分析：虽然RCT是因果推断的黄金标准，但实际操作中常有变体。我们将讨论如何在资源有限的情况下设计准实验，例如安慰剂效应的控制、适应性试验设计等。准实验方法论：当随机化不可行时，如何“近似”随机化？本书将详尽介绍倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的技术细节，包括协变量的选择、平衡性的检验和结果的敏感性分析。此外，我们将介绍断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），并提供实际案例来展示其在政策评估中的威力。工具变量与结构方程模型（SEM）基础：对于存在遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias）的情况，本书介绍了工具变量（Instrumental Variables, IV）的引入逻辑，并简要介绍了结构方程模型作为一种整合测量误差和复杂路径分析的强大工具。第四部分：特定领域的高级统计应用本部分将理论与特定数据类型紧密结合，展示统计学在现代商业、科学研究中的实际落地方案。时间序列的现代分析：从ARIMA模型到状态空间模型，本书侧重于处理高频数据和非平稳性问题。重点介绍向量自回归（VAR）模型在宏观经济分析中的应用，以及如何利用状态空间模型进行平滑（Smoothing）和未来预测。空间统计与地理数据分析：在地理信息系统（GIS）日益普及的今天，空间自相关性不容忽视。我们将介绍克里金插值法（Kriging）的基础，以及空间回归模型（如空间滞后模型SAR或空间误差模型SEM）如何修正空间依赖性带来的标准误偏差。贝叶斯方法论的实践入门：传统上，贝叶斯统计常被视为理论上的复杂工具。本书将采用MCMC（马尔可夫链蒙特卡罗）方法论的实用角度切入，利用Stan或PyMC等现代软件包，展示如何构建比频率派模型更灵活、更具解释力的模型，特别是在小样本和复杂层次结构问题中的优势。总结与未来展望：本书最后总结了数据伦理、模型可解释性（XAI）的重要性，并探讨了大数据环境下统计学家和数据分析师所需具备的跨学科素养，鼓励读者将所学知识转化为对复杂世界做出明智、有数据支撑的判断。本书适合对象：已经掌握基础统计学概念，希望深入掌握现代数据分析技术、因果推断方法，并能熟练运用主流编程语言（R或Python）解决复杂实际问题的研究人员、数据科学家和高级分析师。

作者简介

目录信息

第二版前言前言第一章导论一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第二章统计数据的搜集、整理和显示一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第三章分布数量特征的统计描述一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第四章统计推断的理论基础一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第五章参数估计一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第六章假设检验一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第七章相关分析与回归分析一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第八章时间序列分析与预测一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第九章统计指数与因素分析一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题第十章统计综合评价一、知识要点二、主要专业术语和计算公式三、思考与练习参考答案四、选择题主要参考书目
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，色彩搭配和谐，字体清晰易读，让人在众多教材中一眼就能注意到它。拿到手里，首先感受到的是纸张的质感，厚实而光滑，翻阅起来非常舒服，看得出出版社在装帧设计上是下足了功夫的。特别是书脊的设计，既稳重又不失现代感，放在书架上也是一道亮丽的风景线。装帧的精良也让我对内容质量有了更高的期待，毕竟好的外在往往预示着内在的扎实。这样的用心，对于一本需要反复翻阅和使用的学习辅助材料来说，无疑是一个极大的加分项，让人爱不释手，也更愿意投入时间去研读其中的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直是教科书界的一股清流，它既保持了学术的严谨性，又充满了平易近人的温度。读起来完全没有传统教材那种枯燥乏味、佶屈聱牙的感觉。作者仿佛是一位经验丰富的导师，用一种既权威又充满鼓励的口吻与读者对话。遇到难点时，它不会直接抛出冷冰冰的定义，而是会先进行铺垫和引导，仿佛在耐心地为你拆解一个复杂的谜团。这种“润物细无声”的教学方式，极大地激发了我主动探索知识的欲望，让我感觉学习不再是一种负担，而是一次充满乐趣的智力探险。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在案例选择上的独到眼光。它并没有局限于那些陈旧的、脱离实际的“教科书式”例子，而是紧密结合了当代社会经济、科技发展中的热点话题。这些鲜活的、贴近生活的案例，让我能立刻理解统计学原理在现实世界中的具体应用价值，这对于我这种实践导向的学习者来说，简直是醍醐灌顶。每一次学完一个新方法，紧接着就能看到它如何在实际数据分析中大显身手，这种学以致用的成就感，是其他任何学习资料都难以比拟的。它成功地将“理论的冰冷”与“实践的火热”完美地融合在了一起。

评分☆☆☆☆☆

从整体的阅读体验来看，这本书在知识体系的完整性和逻辑连贯性上做得无可挑剔，它构建了一个非常坚固且富有弹性的统计学知识框架。无论我是需要快速回顾某个知识点，还是打算深入研究某个高级主题，都能在这本书里找到清晰的指引和支撑。更难能可贵的是，它似乎预判到了读者在学习过程中可能遇到的所有常见误区，并在关键节点设置了“陷阱提示”或“常见错误辨析”的小栏目。这使得我在自我检测和查漏补缺时效率倍增，仿佛身边随时有一个经验老到的私教在默默守护我的学习进程，确保每一步都走得扎实而稳健。

评分☆☆☆☆☆

内页的排版布局简直是一场视觉享受，逻辑性强到令人拍案叫绝。作者似乎对读者的学习路径有着深刻的洞察，知识点的划分和章节的过渡都安排得恰到好处，几乎没有生涩难懂的“断层感”。无论是公式的推导过程，还是图表的展示方式，都力求简洁明了，用最直观的方式把复杂的统计概念呈现出来。特别是那些需要深入理解的核心概念，作者总能找到精妙的比喻或者辅助说明，使得初学者也能迅速抓住精髓。这种对细节的极致追求，让我在阅读时感受到一种被细心呵护的体验，极大地降低了学习的挫败感。

评分☆☆☆☆☆