Elementary Statistics 7th Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Mario F. Triola

出品人:

页数:832

译者:

出版时间:1997-1

价格:660.00元

装帧:

isbn号码:9780201859201

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Elementary Statistics
Mario F
Triola
Textbook
Probability
Data Analysis
7th Edition
College
Mathematics
Education

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具体描述

精准洞察：跨越学科的统计学应用指南本书旨在为读者提供一个全面而深入的统计学基础框架，重点在于培养应用统计学解决实际问题的能力，而非仅仅停留在理论的推演上。我们相信，统计学是一门强大的工具，它能够帮助各个领域的专业人士从看似杂乱的数据中提炼出有意义的洞察，并以此为依据做出更科学的决策。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性和实践的可操作性。我们从最基础的数据描述和可视化入手，确保读者能够熟练掌握如何有效地展示和理解数据集的初步特征。随后，我们将系统地引入概率论的基础概念，这是后续推断统计学的基石。我们不会将概率论复杂化，而是着重于其在统计模型构建中的核心作用，例如理解随机变量、概率分布（正态分布、二项分布、泊松分布等）在现实情境中的应用。在统计推断的核心部分，本书投入了大量篇幅来详细讲解抽样分布、中心极限定理的重要性及其应用。我们强调点估计和区间估计的概念，通过大量的实例说明如何利用样本信息来估计未知的总体参数，并量化估计的不确定性。对于区间估计，我们不仅会讲解置信区间的构建过程，更重要的是剖析其背后的统计学意义——“在重复抽样中，多大比例的区间能包含真实参数”。假设检验是本书的另一核心支柱。我们采取了一种循序渐进的方法，首先阐述假设检验的基本逻辑框架：原假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值（或临界值）的解读。我们详细区分了单样本t检验、双样本t检验、方差分析（ANOVA）以及卡方检验的应用场景和注意事项。特别地，我们花费笔墨讨论了统计检验的“功效”（Power）和I类、II类错误，力求让读者明白“未能拒绝原假设”并不等同于“接受原假设”这一关键的统计哲学。本书的一个显著特点是其对回归分析的深入探讨。从最基础的简单线性回归开始，我们详细剖析了最小二乘法的原理、回归系数的解释、模型的假设条件（如残差的正态性、独立性、同方差性）以及如何诊断模型是否拟合良好。随后，我们将自然过渡到多元线性回归，重点讨论了多重共线性、变量选择（如逐步回归）以及引入分类变量（虚拟变量）的方法。对于非线性关系，我们也会介绍如何通过变量变换（如对数、平方根）或使用广义线性模型（如逻辑回归）来处理，这极大地拓宽了读者对建模的视野。在主题的广度和深度上，本书还覆盖了非参数统计方法。认识到并非所有数据都满足正态分布的严格要求，我们系统地介绍了诸如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等非参数替代方法，确保读者在面对真实世界中常见的不规则数据分布时，仍能采用稳健的统计工具。除了经典的参数检验和回归，本书还对方差分析进行了详尽的讲解。我们不仅覆盖了单因素和双因素方差分析，还深入探讨了重复测量设计和因子设计，这对于实验科学和市场研究至关重要。在方差分析的讲解中，我们强调了事后检验（Post-hoc Tests）的重要性及其选择依据。时间序列分析作为现代数据分析的重要组成部分，本书也提供了入门级的介绍。我们将侧重于时间序列数据的特殊性质（如自相关性、季节性、趋势性），并介绍如何使用平滑法和简单的ARIMA模型框架进行初步的预测。全书的贯穿理念是“实践导向”。每一章节都配有大量的、取自不同应用领域（如商业、经济、生物科学、工程学和社会科学）的真实案例和数据练习。我们鼓励读者使用现代统计软件（如R、Python或SPSS等）来完成计算和图形绘制，从而将统计学的知识转化为实际的数据分析技能。我们提供的案例分析不仅仅展示了如何运行一个统计检验，更重要的是阐述了如何批判性地解读输出结果、如何将统计发现转化为业务或研究上的具体建议。本书的目标读者是那些需要将统计学知识作为核心技能的本科生、研究生以及需要系统回顾和提升应用能力的专业人士。它提供了一个坚实的理论基础，但更侧重于构建一个解决问题的思维模式：理解问题 $ ightarrow$ 选择合适的模型 $ ightarrow$ 执行分析 $ ightarrow$ 解释结果并验证假设。通过学习本书，读者将建立起对数据的敬畏之心和驾驭数据的信心，使统计学真正成为其职业生涯中的强大助力。总结而言，本书是关于如何应用统计学来量化不确定性、检验假设、建立预测模型以及做出数据驱动决策的一本实战指南，其内容聚焦于概率分布、参数估计、假设检验、线性回归、方差分析以及非参数方法的综合应用。