La Estadistica Razonada Reglas Y Principios (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Ediciones Paidos Iberica

作者:Robert P. Abelson

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-12-18

价格:USD 32.95

装帧:Paperback

isbn号码:9788449304835

丛书系列:

图书标签:

Estadística
Razonamiento estadístico
Métodos estadísticos
Análisis de datos
Probabilidad
Inferencia estadística
Estadística aplicada
Investigación
Español
Ciencias sociales

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具体描述

好的，这是一份关于一本名为《La Estadística Razonada: Reglas y Principios》的西班牙语版书籍的详细简介，该简介旨在介绍该书的核心内容、目标读者、其在统计学领域的价值，并避免提及任何关于生成过程的说明，同时保持自然流畅的语言风格。《La Estadística Razonada: Reglas y Principios》（有理有据的统计学：规则与原则）—— 深入理解数据驱动决策的基石《La Estadística Razonada: Reglas y Principios》是一部旨在为读者构建坚实统计学基础的权威著作。本书并非仅仅罗列公式和定义，而是致力于阐明统计学背后的逻辑、推理过程以及在实际应用中应遵循的核心原则。它为那些希望从“会使用”统计工具进阶到“理解并批判性评估”统计结果的人士提供了必要的理论框架和实践指导。核心理念与内容架构本书的核心哲学在于“有理有据”（Razonada），强调统计推断必须建立在清晰的逻辑和严谨的方法论之上。统计学，作为连接观察数据与现实世界结论的桥梁，其效力取决于推理过程的质量。本书正是围绕这一核心理念展开，系统地梳理了从描述性统计到推断性统计的各个重要环节。第一部分：描述性统计的艺术与科学本书的开篇聚焦于描述性统计，这被视为理解数据的起点。它不仅涵盖了均值、中位数、众数、方差和标准差等基础度量，更深入探讨了如何通过恰当的可视化手段（如直方图、箱线图、散点图）来揭示数据的分布特征、偏态和异常值。作者强调，在进行任何复杂的推断之前，对数据的“描绘”必须做到全面且不带偏见。例如，在讲解集中趋势的度量时，本书会详细对比在存在极端值的情况下，平均数和中位数各自的适用场景和潜在误导性，从而奠定“审慎分析”的基调。第二部分：概率论——推断的逻辑基础统计推断的根基在于概率论。本书用清晰、直观的方式阐释了随机变量、概率分布（尤其是二项分布、泊松分布和正态分布）的核心概念。特别地，它投入大量篇幅解释了中心极限定理的重要性，指出这是连接样本观察与总体推断的数学桥梁。对于条件概率、贝叶斯定理的引入，也并非是简单的数学介绍，而是将其定位为在信息不完全或先验知识存在时进行合理推断的工具。第三部分：参数估计与假设检验的严谨性这是本书的重点和难点所在，也是统计实践中最常被误用的领域。在参数估计部分，作者细致区分了点估计和区间估计。对于置信区间的构建，本书不仅展示了公式推导，更着重强调了置信水平（Confidence Level）的真实含义——它描述的是重复抽样过程中估计区间包含真实参数的频率，而非单次区间包含真实参数的概率。这种细致的区分对于避免常见的统计误解至关重要。在假设检验方面，本书遵循“规则与原则”的承诺。它系统地介绍了零假设($H_0$)和备择假设($H_a$)的设定逻辑，并对I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）进行了深入的辨析。本书强调了统计功效（Power of the test）在实验设计中的决定性作用，并详细阐述了P值（P-value）的正确解读与滥用。通过大量的实例分析，读者将学会如何根据研究问题的性质选择最合适的检验方法（如t检验、方差分析ANOVA、卡方检验），并理解何时应使用非参数方法。第四部分：模型构建与回归分析的洞察力现代统计学离不开建模。本书对线性回归分析进行了深入的剖析，从简单线性回归扩展到多元回归。作者不仅关注于最小二乘法的计算，更侧重于模型诊断的关键“原则”：残差分析、多重共线性、异方差性以及正态性假设的检验。书中明确指出，一个在数学上拟合度高的模型，如果违反了统计假设，其推断结论可能是无效的，强调了模型诊断步骤的不可或缺性。目标读者群体《La Estadística Razonada》的目标读者群体广泛，主要包括： 1. 理工科与社会科学专业的本科高年级及研究生：为他们提供超越教科书基础定义的、更具批判性和应用性的统计思维训练。 2. 数据分析师与商业智能专业人士：帮助他们巩固基础，理解自己日常使用的分析工具背后的数学和逻辑依据，从而提升报告的可信度。 3. 科研人员与研究助理：特别是那些需要设计实验、解释复杂结果并撰写方法论章节的学者，本书提供的严谨框架是其可靠的参考。 4. 任何希望系统性重塑统计学知识、避免常见误区的专业人士。本书的独特价值本书的最大价值在于其“规则与原则”的导向性。它将统计学视为一门需要清晰思维和伦理责任的学科。通过对推断逻辑的层层剥茧，读者不仅能掌握如何计算，更能明白“为什么这样计算”、“在什么条件下计算有效”以及“如何清晰地报告结果，避免被误解”。它培养的不是机械的计算者，而是能够运用数据进行审慎判断的思考者。本书的西班牙语叙述风格严谨而流畅，确保了复杂概念的准确传达。