Statistics

出版者:Pearson

作者:Alan Agresti

页数:848

出版时间:2013-1-27

价格:USD 178.67

装帧:Hardcover

isbn号码:9780135131992

具体描述

KEY MESSAGE : Alan Agresti and Chris Franklin have merged their research and classroom experience to develop this successful introductory statistics text. Statistics: The Art and Science of Learning from Data, Second Edition helps readers become statistically literate by encouraging them to ask and answer interesting statistical questions. It takes the ideas that have turned statistics into a central science in modern life and makes them accessible and engaging to readers without compromising necessary rigor. KEY TOPICS : GATHERING and EXPLORING DATA; Statistics: The Art and Science of Learning from Data; Exploring Data with Graphs and Numerical Summaries; Association: Contingency, Correlation, and Regression; Gathering Data; PROBABILITY AND PROBABILITY DISTRIBUTIONS; Probability in our Daily Lives; Probability Distributions; Sampling Distributions; INFERENCE STATISTICS; Statistical Inference: Confidence Intervals; Statistical Inference: Significance Tests about Hypotheses; Comparing Two Groups; ANALYZING ASSOCIATIONS AND EXTENDED STATISTICAL METHODS; Analyzing the Association Between Categorical Variables; Analyzing the Association Between Quantitative Variables: Regression Analysis; Multiple Regression; Comparing Groups: Analysis of Variance Methods; Nonparametric Statistics MARKET : for all readers interested in statistics.

读后感

没看完全书，所以给个推荐。 期待看完那一天再补一个评论。 --------------- 翻了不少关于数据分析的书籍，也不知道从哪里得到这本书的（网上找到电子书），但看了三天后，觉得很不错。 刚看到第47页，英文能力不够，比较慢。正文有757页（去掉前言以及索引啥的），按照这个速...

没看完全书，所以给个推荐。 期待看完那一天再补一个评论。 --------------- 翻了不少关于数据分析的书籍，也不知道从哪里得到这本书的（网上找到电子书），但看了三天后，觉得很不错。 刚看到第47页，英文能力不够，比较慢。正文有757页（去掉前言以及索引啥的），按照这个速...

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没看完全书，所以给个推荐。 期待看完那一天再补一个评论。 --------------- 翻了不少关于数据分析的书籍，也不知道从哪里得到这本书的（网上找到电子书），但看了三天后，觉得很不错。 刚看到第47页，英文能力不够，比较慢。正文有757页（去掉前言以及索引啥的），按照这个速...

用户评价

这本书的实用性是我最看重的一点。作者非常注重将理论知识与实际应用相结合，通过大量精心挑选的案例，展示了统计学在解决实际问题中的强大力量。我记得书中有一个章节专门讨论了“A/B测试”在产品设计和市场营销中的应用，这是一种非常常用的实验方法，用于比较不同版本的产品或策略的效果。作者详细讲解了如何设计A/B测试，如何收集数据，如何分析结果，以及如何做出决策。这种贴近实际工作的讲解方式，让我能够立即将学到的知识应用到我的工作中。我对书中关于“假设检验在医学研究中的应用”的案例分析印象深刻，比如通过双盲随机对照试验来评估新药的疗效，以及如何使用统计学方法来分析临床试验的结果。书中还提到了如何利用统计学进行“风险评估”和“质量控制”，这对于我在工作中识别和规避风险非常有价值。这本书让我看到了统计学不仅仅是学术研究的工具，更是解决现实世界问题的利器。

我必须说，这本书对我的数据分析能力产生了颠覆性的影响。作为一名需要处理大量数据的从业者，我一直苦于找不到一个能够真正将理论与实践紧密结合的学习材料。这本书恰恰做到了这一点。它不仅详细讲解了描述性统计的各种方法，如均值、方差、标准差等，更重要的是，它深入浅出地介绍了推断性统计的核心思想，包括参数估计、假设检验等。我最欣赏的是书中对于“P值”的解释，以往我总觉得它是一个神秘的数字，而这本书通过清晰的逻辑和形象的比喻，让我彻底明白了它的含义以及在科学研究中的重要性。书中对“置信区间”的讲解也让我受益匪浅，它让我明白了我们对总体参数的估计总是有一定的误差范围，而置信区间就是衡量这种不确定性的工具。我特别喜欢书中的一个章节，它讨论了不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的优缺点以及适用场景，这对于我设计调查问卷、进行用户访谈至关重要。此外，书中还提供了如何使用常见的统计软件（虽然具体软件名称我在此不便提及）进行数据分析的指南，这让我在学习理论的同时，也能立即动手实践，将学到的知识转化为解决实际问题的能力。这本书就像一个经验丰富的向导，在我探索数据海洋的旅途中，指引我前进的方向，让我不再迷茫。

一本绝佳的统计学入门读物，它为我打开了理解数据世界的大门。在翻阅这本书之前，我对统计学概念的认知几乎为零，只觉得它是一堆复杂的公式和图表。然而，这本书用一种非常平易近人的方式，循序渐进地介绍了统计学的基本原理。作者巧妙地避开了枯燥的理论堆砌，而是通过大量的实际案例，比如市场调研、科学实验、甚至日常生活中的概率事件，来阐释每一个统计概念。我尤其喜欢书中对于“平均数”、“中位数”、“众数”的解释，不再是生硬的定义，而是通过超市购物、班级考试成绩等生动场景，让我瞬间理解了它们的适用性和局限性。书中对于“偏差”和“标准差”的阐述也让我印象深刻，作者通过一个简单的投篮命中率的例子，清晰地说明了数据的离散程度如何影响我们的判断。更让我惊喜的是，它还触及了“回归分析”和“相关性”等更深入的主题，但同样用非常直观的方式，让我窥见了数据之间错综复杂的关系。我不再觉得统计学是遥不可及的学科，反而觉得它就像一种新的语言，教会我如何更清晰、更客观地观察和理解周围的世界。这本书不仅是理论知识的学习，更是一种思维方式的培养，让我开始用更具批判性的眼光审视新闻报道中的数据，不再轻易被数字所误导。我迫不及待地想将书中的知识应用到我的工作和生活中，去分析问题，去发现规律。

我一直认为自己不是一个擅长数字和逻辑的人，因此在接触统计学时感到非常吃力。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者的叙述方式非常具有引导性，他会先提出一个问题，然后逐步引导读者去思考如何用统计学的方法来解决这个问题。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得学习过程充满乐趣和挑战。例如，在讲解“回归分析”时，作者并没有一开始就抛出复杂的公式，而是通过预测天气、股票价格等生活化的例子，引出线性回归模型的概念，然后逐步介绍如何构建模型、评估模型、以及如何解释模型的输出。我对书中关于“多重共线性”问题的讨论印象深刻，作者解释了当自变量之间存在高度相关时，会导致回归系数的估计不稳定，这对于我构建预测模型非常重要。书中的附录还包含了一些关于概率论基础知识的复习，这对于我这种基础薄弱的读者来说非常贴心。这本书让我体会到了学习统计学的乐趣，也让我对自己的能力有了新的认识。

这本书的语言风格非常独特，它不像一般的学术著作那样枯燥乏味，反而充满了作者的个人思考和对统计学的热情。我仿佛在与一位老友聊天，他耐心地向我解释着那些曾经让我头疼的统计概念。书中有很多作者自己总结的“金句”和“思考题”，这些都促使我停下来，深入思考每一个问题。例如，在讨论“相关性不等于因果性”时，作者举了一个很有趣的例子，说明了为什么冰淇淋的销量和溺水事件的数量都会随着气温升高而增加，但这并不意味着冰淇淋会导致溺水。这种辩证的思维方式贯穿全书，让我不仅学会了如何使用统计工具，更学会了如何避免常见的统计陷阱。我对书中关于“回归模型”的讨论尤其感兴趣，作者从最简单的线性回归开始，一步步介绍了多元回归、逻辑回归等，并且详细解释了如何评估模型的拟合优度和解释模型的系数。书中的案例分析非常丰富，涵盖了社会科学、医学、经济学等多个领域，这让我看到了统计学在各个领域的广泛应用，也激发了我将统计学应用于自己感兴趣的领域的灵感。这本书不仅是一本教科书，更是一本启迪思想的书，它让我重新认识了统计学，也让我对数据分析产生了浓厚的兴趣。

这本书的结构设计非常合理，它遵循了从易到难、从简到繁的学习路径。开篇的章节主要介绍了数据收集、整理、展示的基本方法，包括各种图表（直方图、箱线图、散点图等）的绘制和解读，以及描述性统计量的计算和意义。这些基础知识的讲解非常扎实，为后续更复杂的统计分析打下了坚实的基础。接着，书本进入了推断性统计的部分，详细讲解了概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）的性质及其在实际问题中的应用。我对书中关于“中心极限定理”的阐述印象尤为深刻，它解释了为什么即使原始数据分布不规则，样本均值的分布也会趋于正态分布，这是统计推断的基石。作者还花了大量的篇幅介绍各种假设检验方法，如T检验、卡方检验、ANOVA等，并且提供了详细的步骤和注意事项。我最喜欢的是书中针对不同情境下的假设检验选择提供了清晰的指导，让我知道在什么情况下应该使用哪种检验方法。书的结尾部分还触及了非参数统计和一些高级统计技术，虽然篇幅不长，但足以让我感受到统计学的博大精深。这本书的逻辑清晰，层层递进，让我在学习过程中感到充实而有条理。

这本书不仅仅是知识的传递，更是一种方法的传授。在我阅读之前，我总以为统计学就是掌握一套固定的公式，然后套用到数据上。但这本书让我意识到，统计学更是一种解决问题的思维方式和分析工具。作者在讲解每一个统计概念时，都会首先阐述其背后的逻辑和应用场景，然后再引出具体的公式和计算方法。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我能够真正理解每一个步骤的意义，而不是机械地记忆。我尤其欣赏书中关于“样本容量”和“统计功效”的讨论，它让我明白了样本的大小和研究设计的严谨性对于统计结果的可靠性有着怎样的影响。书中的案例分析贴近实际，涉及了从生物医学研究到社会行为分析的广泛领域，这让我在学习统计知识的同时，也能了解到不同学科的知识。例如，书中关于“配对样本t检验”的例子，是通过比较同一批人在不同时间点（比如用药前后）的测量结果来分析药物效果，这种设计非常巧妙，也让我对实验设计有了更深的认识。这本书就像一把钥匙，打开了我理解数据背后隐藏的信息的门锁，让我不再被动地接受数据，而是主动地去探索和分析。

这本书的深度和广度都超出了我的预期。它不仅涵盖了统计学的核心概念，还触及了一些前沿的研究方向。我尤其欣赏书中对“时间序列分析”的介绍，它解释了如何分析具有时间依赖性的数据，比如股票价格、经济指标等，并且介绍了ARIMA模型、指数平滑法等常用的时间序列预测方法。作者还详细讲解了如何识别时间序列中的趋势、季节性和周期性成分，这对于我进行数据建模非常有帮助。书中还提到了“贝叶斯模型平均”和“机器学习中的统计学应用”，这让我看到了统计学与人工智能等新兴领域的交叉融合。我特别喜欢书中关于“缺失数据处理”的章节，它讨论了多种处理缺失数据的方法，如删除法、插补法（均值插补、回归插补、多重插补等），并且分析了各种方法的优缺点以及适用场景。这对于我处理真实世界中不完整的数据集至关重要。这本书让我意识到，统计学是一个不断发展变化的领域，学习统计学是一个持续终身的过程。

这本书给我带来的最深刻的感受是，统计学并不像我想象的那么遥不可及，而是与我们的日常生活息息相关。作者用非常生动形象的语言，将那些看似复杂的统计概念解释得通俗易懂。我记得书中有一个章节专门讨论了“贝叶斯统计”的一些基本思想，这是一种与传统频率统计不同的概率解释方法。作者通过一个简单的医学诊断的例子，说明了如何根据新的证据来更新我们对事件发生概率的认知，这让我觉得非常有趣和有启发。书中还穿插了一些关于统计学历史和著名统计学家的介绍，这些小故事让我在学习知识的同时，也了解了统计学的发展脉络和背后的人物故事。我特别喜欢书中关于“方差分析（ANOVA）”的讲解，它能够帮助我们比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异，这对于我进行多因素实验分析非常有用。作者还提到了如何选择合适的ANOVA方法（如单因素ANOVA、双因素ANOVA），以及如何解读ANOVA的F检验和P值。这本书让我看到，统计学不仅仅是数学的一个分支，更是一门跨学科的工具，能够帮助我们更好地理解世界。

这本书的启发性是无与伦比的。它不仅仅是教授统计学知识，更重要的是，它引导我去思考数据背后的意义，去探索隐藏在数字中的规律。作者在书中提到了“数据可视化”的重要性，并且分享了许多优秀的图表设计案例，让我明白了如何通过直观的图形来有效地传达信息，避免信息失真。我尤其喜欢书中关于“统计思维”的讨论，它强调了批判性思维、逻辑推理和实证精神在统计学中的重要性。作者还分享了一些关于“数据伦理”的思考，比如如何负责任地使用数据，如何保护个人隐私，以及如何避免数据歧视。这让我不仅在技术层面提升了自己，在思想层面也得到了升华。我对书中关于“蒙特卡洛模拟”的介绍非常感兴趣，它是一种通过随机抽样来估计复杂系统性质的方法，可以应用于金融、工程、科学研究等多个领域。作者通过一个简单的例子，让我理解了蒙特卡洛模拟的基本原理和应用场景。这本书让我对统计学产生了前所未有的热情，也让我看到了统计学在未来社会发展中的巨大潜力。