Elementary Statistics 7th Edition pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Mario F. Triola

出品人:

頁數:832

译者:

出版時間:1997-1

價格:660.00元

裝幀:

isbn號碼:9780201859201

叢書系列:

圖書標籤:

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

精準洞察：跨越學科的統計學應用指南 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的統計學基礎框架，重點在於培養應用統計學解決實際問題的能力，而非僅僅停留在理論的推演上。我們相信，統計學是一門強大的工具，它能夠幫助各個領域的專業人士從看似雜亂的數據中提煉齣有意義的洞察，並以此為依據做齣更科學的決策。 本書的結構設計兼顧瞭理論的嚴謹性和實踐的可操作性。我們從最基礎的數據描述和可視化入手，確保讀者能夠熟練掌握如何有效地展示和理解數據集的初步特徵。隨後，我們將係統地引入概率論的基礎概念，這是後續推斷統計學的基石。我們不會將概率論復雜化，而是著重於其在統計模型構建中的核心作用，例如理解隨機變量、概率分布（正態分布、二項分布、泊鬆分布等）在現實情境中的應用。 在統計推斷的核心部分，本書投入瞭大量篇幅來詳細講解抽樣分布、中心極限定理的重要性及其應用。我們強調點估計和區間估計的概念，通過大量的實例說明如何利用樣本信息來估計未知的總體參數，並量化估計的不確定性。對於區間估計，我們不僅會講解置信區間的構建過程，更重要的是剖析其背後的統計學意義——“在重復抽樣中，多大比例的區間能包含真實參數”。 假設檢驗是本書的另一核心支柱。我們采取瞭一種循序漸進的方法，首先闡述假設檢驗的基本邏輯框架：原假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值（或臨界值）的解讀。我們詳細區分瞭單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、方差分析（ANOVA）以及卡方檢驗的應用場景和注意事項。特彆地，我們花費筆墨討論瞭統計檢驗的“功效”（Power）和I類、II類錯誤，力求讓讀者明白“未能拒絕原假設”並不等同於“接受原假設”這一關鍵的統計哲學。 本書的一個顯著特點是其對迴歸分析的深入探討。從最基礎的簡單綫性迴歸開始，我們詳細剖析瞭最小二乘法的原理、迴歸係數的解釋、模型的假設條件（如殘差的正態性、獨立性、同方差性）以及如何診斷模型是否擬閤良好。隨後，我們將自然過渡到多元綫性迴歸，重點討論瞭多重共綫性、變量選擇（如逐步迴歸）以及引入分類變量（虛擬變量）的方法。對於非綫性關係，我們也會介紹如何通過變量變換（如對數、平方根）或使用廣義綫性模型（如邏輯迴歸）來處理，這極大地拓寬瞭讀者對建模的視野。 在主題的廣度和深度上，本書還覆蓋瞭非參數統計方法。認識到並非所有數據都滿足正態分布的嚴格要求，我們係統地介紹瞭諸如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等非參數替代方法，確保讀者在麵對真實世界中常見的不規則數據分布時，仍能采用穩健的統計工具。 除瞭經典的參數檢驗和迴歸，本書還對方差分析進行瞭詳盡的講解。我們不僅覆蓋瞭單因素和雙因素方差分析，還深入探討瞭重復測量設計和因子設計，這對於實驗科學和市場研究至關重要。在方差分析的講解中，我們強調瞭事後檢驗（Post-hoc Tests）的重要性及其選擇依據。 時間序列分析作為現代數據分析的重要組成部分，本書也提供瞭入門級的介紹。我們將側重於時間序列數據的特殊性質（如自相關性、季節性、趨勢性），並介紹如何使用平滑法和簡單的ARIMA模型框架進行初步的預測。 全書的貫穿理念是“實踐導嚮”。每一章節都配有大量的、取自不同應用領域（如商業、經濟、生物科學、工程學和社會科學）的真實案例和數據練習。我們鼓勵讀者使用現代統計軟件（如R、Python或SPSS等）來完成計算和圖形繪製，從而將統計學的知識轉化為實際的數據分析技能。我們提供的案例分析不僅僅展示瞭如何運行一個統計檢驗，更重要的是闡述瞭如何批判性地解讀輸齣結果、如何將統計發現轉化為業務或研究上的具體建議。 本書的目標讀者是那些需要將統計學知識作為核心技能的本科生、研究生以及需要係統迴顧和提升應用能力的專業人士。它提供瞭一個堅實的理論基礎，但更側重於構建一個解決問題的思維模式：理解問題 $ ightarrow$ 選擇閤適的模型 $ ightarrow$ 執行分析 $ ightarrow$ 解釋結果並驗證假設。通過學習本書，讀者將建立起對數據的敬畏之心和駕馭數據的信心，使統計學真正成為其職業生涯中的強大助力。 總結而言，本書是關於如何應用統計學來量化不確定性、檢驗假設、建立預測模型以及做齣數據驅動決策的一本實戰指南，其內容聚焦於概率分布、參數估計、假設檢驗、綫性迴歸、方差分析以及非參數方法的綜閤應用。

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