Statistics

出版者:W. H. Freeman

作者:David S. Moore

页数:607

出版时间:2008-12-4

价格:USD 144.64

装帧:Paperback

isbn号码:9781429237024

读后感

因为工作需要，找了这本统计学的入门教材来读，简单写点读后感: 1.简单来说，统计学就是使用抽样调查的方法，用样本特征来反映总体特征，或者用发生数据推测将发生走向的学问。 2.样本编制至关重要，样本要尽可能体现对总体的代表性，抽取过程还要体现随机性，还要考虑拒绝回应...  

难得一见的好书，深入浅出的讲解了抽样、调查和统计学的基础知识，并将其用到具体实践中，不过遗憾的是翻译中有些不尽如人意的地方，影响了对内容的理解。  

这本书整体偏向简单，适合入门，理清了以下这些统计学上的概念： [写给老师 & 前言] 统计思考、统计、数据、比较试验、潜在变量(背景变量)。 [第一部分 产生数据] 个体、变量、观测研究、总体、样本、普查、实验、方便抽样、自发性回应样本、有偏抽样、简单随机样本(SRS)、随...  

看了题目就被吸引了，但遍寻大小网店，MS只有台版在卖，价格且不论，台式汉语的艰深就打消我的购买年头。 退而求其次，下载了郑老师的电子扫描版。若隐若现的文字和天马行空的翻译都不能稍减内容的丰盛有趣，遂决心将其付之OCR，并对语言不通之处略加润饰，以造福我等09年才注...  

这本书整体偏向简单，适合入门，理清了以下这些统计学上的概念： [写给老师 & 前言] 统计思考、统计、数据、比较试验、潜在变量(背景变量)。 [第一部分 产生数据] 个体、变量、观测研究、总体、样本、普查、实验、方便抽样、自发性回应样本、有偏抽样、简单随机样本(SRS)、随...  

用户评价

这本书在讲解统计方法时，非常注重细节的处理。作者不仅给出了清晰的公式推导，还详细解释了每个参数的含义和假设条件。例如，在讲解方差分析时，作者不仅提到了方差齐性等假设，还解释了如果这些假设不满足，应该如何进行修正，例如使用Welch's ANOVA。这种对细节的严谨处理，让我觉得这本书非常可靠，也让我能够更准确地应用所学的统计方法。这本书让我认识到，真正的统计学不仅在于掌握方法，更在于理解方法的适用条件和局限性，这对于科学研究和实际应用都至关重要。

在信息爆炸的时代，辨别信息的真伪变得尤为重要。这本书给了我一双锐利的眼睛，让我能够用统计学的视角去审视和解读各种数据和信息。作者在讨论相关性和因果关系的区别时，举了一个非常经典的例子：冰淇淋销量和溺水人数的增加都与夏季气温的升高有关，但冰淇淋销量并不能导致溺水人数的增加。这个例子形象地说明了，相关性不等于因果性，在分析数据时必须警惕混淆变量的存在。这种批判性思维的培养，让我受益匪浅，也让我对那些声称“大数据告诉你一切”的说法有了更审慎的态度。

阅读过程中，我深刻体会到作者在编排上的用心。每一章的开始都设置了引人入胜的案例，引导读者进入主题，并在章节结束时进行总结和回顾。这种“故事引入、理论讲解、案例应用、总结升华”的模式，让我能够始终保持专注，并且对知识的掌握更加牢固。我特别喜欢书中关于贝叶斯统计的部分，作者通过一个医学诊断的例子，生动地解释了先验概率、似然函数和后验概率的概念，以及如何利用贝叶斯定理来更新我们的信念。这让我对概率和统计有了全新的认识，也对科学研究的演进过程有了更深的理解。

这本书最大的魅力在于其对“数据驱动决策”理念的深刻阐释。作者在讨论实验设计时，详细介绍了随机化、对照组、重复实验等关键要素，并解释了这些设计如何有助于减少偏倚，提高研究结果的可信度。我尤其欣赏书中关于A/B测试的案例分析，这在互联网产品设计和市场营销中非常常见。通过对两个版本的产品进行对比测试，收集用户行为数据，然后利用统计方法分析哪个版本的效果更好。这种将统计学直接应用于商业决策的展示，让我对统计学的实际价值有了更直观的认识，也让我对未来如何在工作中应用这些知识充满期待。

我一直对数据背后的故事充满好奇，而这本书恰恰满足了我的这一愿望。它循序渐进地引导读者理解数据收集、整理、分析的全过程，并重点强调了统计推断的重要性。尤其让我印象深刻的是关于抽样调查的部分，作者通过一个关于消费者满意度调查的案例，详细讲解了不同抽样方法的优劣，以及如何通过样本数据来推断总体特征，同时又清晰地阐释了抽样误差的概念，提醒读者在解读研究结果时要保持审慎。这种对细节的关注和严谨的态度，让我对统计学有了更深刻的理解，也让我意识到，一个看似简单的统计报告背后，可能蕴含着复杂的数据处理和严谨的推断过程。

这本书给我带来的惊喜，远不止是概念的清晰阐述，更在于它对统计学在现实世界中应用的深刻洞察。作者并非简单地罗列公式和理论，而是巧妙地将统计思维融入到各种案例分析之中，让我仿佛置身于真实的商业决策、科学研究乃至日常生活的决策过程中。例如，在讨论回归分析时，书中并没有枯燥地讲解最小二乘法，而是通过一个详尽的房地产市场分析案例，展示了如何利用房屋面积、地理位置等变量来预测房价，以及如何理解回归系数的含义，从而为购房者提供有价值的参考。这种“学以致用”的方式，极大地激发了我学习的积极性，让我看到统计学并非高不可攀的象牙塔尖知识，而是人人都能掌握并运用的强大工具。

这本书最大的优点在于它的实用性。作者并没有将统计学束之高阁，而是将其与金融、市场营销、生物医学等多个领域紧密联系。我尤其对书中关于时间序列分析的章节印象深刻，通过对股票价格、气温变化等实际数据的分析，展示了如何识别数据中的趋势、季节性以及周期性，并利用这些信息进行预测。这让我看到了统计学在金融投资、经济预测等领域的巨大价值，也激发了我将其应用于自己工作领域的思考。这本书让我明白，统计学不仅仅是学术研究的工具，更是解决实际问题、提升决策效率的利器。

这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的向导，带领我深入探索统计学的奇妙世界。作者在讲解卡方检验时，通过分析不同样本在不同分类变量上的分布情况，详细演示了如何判断变量之间是否存在显著关联。例如，一个关于产品满意度和用户年龄段的调查，可以利用卡方检验来探究不同年龄段用户对产品的满意度是否存在差异。这种通过实际数据来理解统计方法的教学方式，让我能够将理论知识与实践经验相结合，也让我对数据分析的乐趣有了更深的体会。

读这本书的过程，就像在进行一场智力探险，每一次翻页都充满了发现新大陆的乐趣。作者在解释概率论时，运用了大量生动有趣的例子，比如抛硬币、掷骰子，甚至还涉及了更复杂的赌博理论，让我能够直观地理解概率的概念及其在不确定性世界中的应用。更令我赞叹的是，书中将概率论与统计推断有机地结合起来，展示了如何利用概率模型来理解随机现象，以及如何运用概率分布来构建统计模型。我尤其喜欢书中关于假设检验的章节，作者通过一个医疗诊断的例子，清晰地讲解了零假设、备择假设、P值和统计显著性的概念，让我明白了如何科学地检验一个关于数据的假设，而不是仅仅依靠直觉。

这本书的结构设计非常人性化，每一章都围绕一个核心概念展开，并配有大量的图表和插图，极大地降低了阅读的难度。我特别欣赏作者在讲解方差分析（ANOVA）时，采用了多组均值比较的实例，通过图示清晰地展示了不同处理组之间均值的差异，以及如何判断这些差异是否具有统计学意义。这种可视化教学方式，让我能够更直观地感受到统计方法的力量，也更容易理解抽象的统计概念。更重要的是，书中还穿插了一些“思考题”和“应用题”，鼓励读者主动思考和动手实践，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，陪伴我一同学习和成长。

最后一个part的置信区间、显著性、卡方检测是整本书最关键也最难啃的部分，前方的内容都很简单，和social sciences里面必修的research methodology有些重合，本来还想偷懒只看最后一节，但后来发现不看前面的概念铺垫根本没法看懂最后一节。看完这本书，我也可以厚着脸皮说自己入了统计学的门了。

题没做，最关键的最后三章读得很潦草。书很棒，但太啰嗦了。

最后一个part的置信区间、显著性、卡方检测是整本书最关键也最难啃的部分，前方的内容都很简单，和social sciences里面必修的research methodology有些重合，本来还想偷懒只看最后一节，但后来发现不看前面的概念铺垫根本没法看懂最后一节。看完这本书，我也可以厚着脸皮说自己入了统计学的门了。

题没做，最关键的最后三章读得很潦草。书很棒，但太啰嗦了。

最后一个part的置信区间、显著性、卡方检测是整本书最关键也最难啃的部分，前方的内容都很简单，和social sciences里面必修的research methodology有些重合，本来还想偷懒只看最后一节，但后来发现不看前面的概念铺垫根本没法看懂最后一节。看完这本书，我也可以厚着脸皮说自己入了统计学的门了。