Solutions manual to accompany Introduction to statistics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Collier Macmillan

作者:Ronald E Walpole

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1982

價格:0

裝幀:Unknown Binding

isbn號碼:9780024241603

叢書系列:

圖書標籤:

• Statistics
• Solutions Manual
• Textbook
• Higher Education
• Mathematics
• Probability
• Data Analysis
• Student Resource
• Academic
• Introductory
• Reference

《統計學導論：理論與應用》 本書概述 《統計學導論：理論與應用》是一本麵嚮初學者和需要係統復習統計學基礎知識的讀者的綜閤性教材。本書旨在提供一個清晰、易懂且結構嚴謹的統計學基礎框架，涵蓋描述性統計、概率論基礎、推斷性統計的核心概念與常用方法。我們深知統計學在現代科學、商業決策乃至日常信息解讀中的關鍵作用，因此，本書在內容組織上力求平衡理論的嚴謹性與應用的直觀性，幫助讀者建立紮實的統計思維。 本書的編寫遵循循序漸進的原則，從最基礎的數據收集與整理方法開始，逐步深入到復雜的統計模型。我們避免瞭過度依賴高等數學公式的堆砌，而是側重於解釋核心概念的直覺意義、應用場景及其背後的邏輯推理。通過大量的實例和圖錶，我們緻力於將抽象的統計概念具體化，使讀者能夠真正理解“為什麼”要使用某種方法，以及如何批判性地解讀統計結果。 第一部分：數據的描述與可視化 本部分聚焦於統計學的基礎語言——數據。我們首先探討數據的類型（定性與定量、離散與連續）及其測量尺度（名義、順序、間隔、比率），這是進行任何有效分析的前提。 隨後，本書詳細介紹瞭描述性統計的工具箱。在可視化方麵，我們係統介紹瞭直方圖（Histogram）、莖葉圖（Stem-and-Leaf Plots）、箱綫圖（Box Plots）和散點圖（Scatter Plots）的構建方法及其解讀要點。特彆強調瞭如何通過圖形識彆數據的分布形態、中心趨勢和離散程度，以及識彆潛在的異常值。 在數值描述方麵，本書清晰區分並闡述瞭集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）以及離散程度的度量（極差、方差、標準差、四分位距）。針對不同分布形態（如偏態分布），我們會討論哪種集中趨勢度量更為穩健和恰當。此外，我們引入瞭標準化（Z-scores）的概念，為後續的概率分布學習奠定基礎。 第二部分：概率論基礎與隨機變量 統計推斷的橋梁是概率論。本部分旨在為讀者建立穩固的概率思維。我們從古典概率、相對頻率概率和主觀概率等基本概念入手，詳細解釋瞭事件、樣本空間、聯閤概率和條件概率。 條件概率的講解著重於貝葉斯定理（Bayes' Theorem）的直觀理解及其在信息更新中的作用。我們通過大量的實際案例（如醫學診斷、質量控製）來演示條件概率的強大威力。 隨後，我們深入探討隨機變量的概念，區分瞭離散型和連續型隨機變量。 在離散型隨機變量部分，本書詳細介紹瞭最核心的兩個分布： 1. 二項分布（Binomial Distribution）：用於描述固定次數獨立伯努利試驗的成功次數，重點分析其期望值和方差。 2. 泊鬆分布（Poisson Distribution）：用於描述在固定時間或空間內事件發生的次數，強調其與二項分布的關係及近似應用。 在連續型隨機變量部分，重心完全放在正態分布（Normal Distribution）上。我們詳細闡述瞭正態分布的特性、其在自然界和許多社會現象中的普遍性。標準正態分布（Z-分布）的學習將是重中之重，並配以標準正態分布錶的使用指南，教會讀者如何計算概率和分位數。 第三部分：抽樣分布與統計推斷基礎 本部分是統計學從描述走嚮推斷的關鍵轉摺點。我們首先介紹抽樣理論，包括簡單隨機抽樣、分層抽樣等基本方法，並闡述瞭樣本統計量（如樣本均值 $ar{X}$）與總體參數（如總體均值 $mu$）之間的關係。 中心極限定理（Central Limit Theorem, CLT）的講解是本章的核心。我們將用圖形和直覺解釋CLT的革命性意義——無論總體分布如何，大樣本的均值將近似服從正態分布。這是所有後續參數估計和假設檢驗的理論基石。 基於CLT，我們正式引入抽樣分布的概念，特彆是樣本均值和樣本比例的抽樣分布。 第四部分：參數估計 參數估計是利用樣本信息對未知總體參數做齣閤理猜測的過程。本書將此分為兩個主要方嚮： 1. 點估計（Point Estimation）：介紹估計量的性質，如無偏性、有效性和一緻性，並討論如何選擇最佳點估計量。 2. 區間估計（Interval Estimation）：本書詳細解釋瞭置信區間（Confidence Intervals）的概念，強調置信水平的實際含義（而非概率）。我們將分彆推導和應用： 總體均值的置信區間：分彆在已知和未知總體標準差（使用t分布）的情況下進行討論。 總體比例的置信區間：基於正態近似的計算方法。 第五部分：假設檢驗 假設檢驗是統計推斷的另一大支柱。本章將引導讀者係統地掌握假設檢驗的完整流程： 1. 基本概念：建立原假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$），理解I型錯誤（$alpha$）和II型錯誤（$eta$），以及功效（Power）。 2. P值（P-value）的解讀：強調P值不是錯誤發生的概率，而是“在原假設為真的前提下，觀察到當前樣本結果或更極端結果的概率”。 3. 單樣本檢驗：詳細講解針對總體均值（Z檢驗和t檢驗）和總體比例的單樣本假設檢驗。 4. 兩樣本檢驗：對比分析兩個獨立樣本或配對樣本的均值和比例是否存在顯著差異（如雙樣本t檢驗）。 第六部分：方差分析與綫性迴歸基礎 隨著讀者對推斷統計的理解加深，本書引入更高級的分析工具： 1. 方差分析（ANOVA）：主要介紹單因素方差分析（One-Way ANOVA），用於比較三個或更多總體的均值是否存在差異。我們將側重於F統計量背後的邏輯，即組間變異與組內變異的比值。 2. 簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）：本章介紹如何量化兩個定量變量之間的綫性關係。我們將探討： 最小二乘法（Least Squares Method）：如何擬閤最佳迴歸綫。 迴歸方程的解釋：斜率和截距的實際意義。 擬閤優度：使用決定係數（$R^2$）來衡量模型對數據的解釋程度。 推斷性分析：對迴歸係數的顯著性進行t檢驗。 學習特色與教學輔助 本書緻力於成為一本“可操作的”統計學教科書。貫穿全書的特點包括： 案例驅動：每個主要概念都配有來自金融、生物學、工程學等不同領域的真實或仿真案例，確保理論知識的現實相關性。 “概念核查”小節：每章末尾設置簡短的自我測試，幫助讀者立即鞏固新學到的定義和原理。 軟件應用說明（概念性）：雖然本書不側重於特定軟件的操作，但我們會說明在常用統計軟件（如R、Python或Excel高級功能）中，如何執行相應的分析步驟，以便讀者能將理論無縫銜接到實踐操作中。 迴顧與整閤：章節之間設計瞭明確的承接和迴顧環節，確保讀者能夠看到各個統計模塊是如何協同工作的，而不是孤立存在的知識點。 通過《統計學導論：理論與應用》的學習，讀者將不僅掌握統計分析的計算技巧，更重要的是，能夠建立起一套嚴謹的統計思維框架，從而在麵對復雜數據和不確定性時，做齣更明智、更具數據支持的判斷。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆