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出版者:机械工业出版社

作者:George E.P. Box

出品人:

页数:390

译者:张润楚

出版时间:2010-1

价格:65.00元

装帧:压膜

isbn号码:9787111272588

丛书系列:统计学精品译丛

图书标签:

统计学
统计
数学
试验设计
统计学精品译丛
statistics
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具体描述

《试验应用统计·设计、创新和发现(原书第2版)》从试验工作者的角度阐述了统计方法在试验设计中的应用，强调科学地利用统计工作从试验数据中获取最大的信息。内容主要包括：基础知识、比较两总体、两水平因析设计、部分因析设计、因析设计及数据变换、变差的多种来源、最小二乘与试验设计的必要性、响应曲面的某些应用等。

《试验应用统计·设计、创新和发现(原书第2版)》内容丰富，从实际问题出发，分析各种方法的利弊，然后采用最佳统计方法解决问题，《试验应用统计·设计、创新和发现(原书第2版)》适合作为理工科各专业本科生，研究生的统计学教材，也可作为相关领域研究人员的参考读物。

好的，这是一份关于《试验应用统计》一书的简介，内容详尽，侧重于统计学在工程、科学及社会科学研究中的实际应用，而不涉及原书的具体内容： --- 《数据驱动的决策艺术：现代应用统计学精要》导言：驾驭不确定性，洞察真实世界在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动科学发现、工程创新乃至商业战略的核心动力。然而，原始数据本身往往是嘈杂且充满随机性的，如何从中提炼出可靠的、具有指导意义的见解，成为了检验研究和决策质量的关键所在。本书《数据驱动的决策艺术：现代应用统计学精要》正是为寻求掌握这门“驾驭不确定性”艺术的专业人士、科研工作者和高级学生而精心编撰。本书并非停留在枯燥的数学推导层面，而是聚焦于统计思维模式的建立和高级分析工具的实战运用。它旨在构建一座坚实的桥梁，连接理论统计学的严谨性与实际应用场景的复杂性，确保读者能够自信地设计研究方案、恰当地选择分析方法，并准确地解释结果，从而做出真正数据驱动的、有影响力的决策。第一篇：研究设计的基石与数据的质量保证 (Foundation of Inquiry and Data Integrity) 高效的统计分析始于精妙的研究设计。本篇将深度探讨如何从源头保证数据的有效性和可靠性。 1. 研究范式的选择与偏差的规避我们将详细剖析不同研究范式的核心要义，包括随机对照试验（RCTs）在临床和工程验证中的黄金标准地位，队列研究（Cohort Studies）在长期效应追踪中的价值，以及横断面研究（Cross-Sectional Studies）的快速洞察力。重点在于如何识别和量化系统性偏差（Systematic Bias），如选择偏差（Selection Bias）、信息偏差（Information Bias）和混杂因素（Confounding Variables）的引入，并介绍如何通过匹配（Matching）、分层（Stratification）和倾向性得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等高级技术来最大程度地消除这些干扰。 2. 抽样理论的精细化管理抽样的代表性是统计推断有效性的前提。本书将深入讲解复杂抽样设计，超越简单的简单随机抽样。内容涵盖分群抽样（Cluster Sampling）在地理或组织结构复杂环境中的应用、分层抽样（Stratified Sampling）以确保关键子群体的充足代表性，以及系统抽样（Systematic Sampling）的实施细节。同时，我们提供详尽的指南，教导读者如何根据预期的变异性和所需的统计功效（Power）来精确计算所需的最小样本量，避免资源浪费或结论无效。 3. 测量尺度的哲学与数据预处理数据的“量化”过程本身蕴含着统计学的基本假设。本章阐述定性数据如何转化为可操作的量化指标，并细致区分定类、定序、定距和定比尺度对后续统计检验的决定性影响。数据清洗环节被视为关键步骤，涵盖缺失值（Missing Data）的处理策略——从简单的均值插补到复杂的多重插补（Multiple Imputation, MI）方法的实战操作，以及异常值（Outliers）的稳健性评估。第二篇：参数估计与假设检验的稳健工具箱 (Robust Tools for Inference) 本篇是应用统计学的核心，侧重于如何利用样本信息对总体做出科学推断。 4. 概率分布的深度解析与模型选择掌握核心的概率分布是理解统计推断的基础。除了经典的正态分布、泊松分布和二项分布，本书更侧重于讲解负二项分布（在计数数据过度分散时的应用）、伽马分布（在生存分析和金融建模中的角色）以及指数分布。我们将指导读者如何通过拟合优度检验（Goodness-of-Fit Tests）来验证数据是否符合特定分布，并讲解最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）作为最主流的参数估计方法，在复杂模型构建中的应用。 5. 假设检验的层级与非参数方法的考量假设检验的有效性依赖于对检验前提的清晰认知。本书系统梳理了从单样本t检验到方差分析（ANOVA）及协方差分析（ANCOVA）的经典参数检验流程。针对数据不满足正态性或方差齐性要求的情况，我们提供了全面的非参数检验（Non-parametric Tests）方案，例如曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-沃利斯检验等，并讨论了何时应优先选择非参数方法，以确保推断的稳健性。 6. 关联性分析的进阶：相关、回归与因果推断超越皮尔逊相关系数的简单线性关系，本篇着重于探索复杂变量间的依赖结构。多元线性回归的构建不仅包括系数解释，更侧重于多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理（如岭回归、Lasso回归）。此外，我们引入了更贴近现实的逻辑回归（Logistic Regression）用于二元或多元结果的预测，以及泊松回归在事件发生率建模中的应用。对于追求因果关系的读者，本章将引介工具变量（Instrumental Variables, IV）和断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）等准实验方法的应用场景。第三篇：探索复杂结构与高级建模技术 (Exploring Complexity and Advanced Modeling) 现代研究往往涉及多层次、时间依赖或分类复杂的数据结构。本篇旨在提供处理这些高级挑战的实战工具。 7. 线性混合效应模型：处理嵌套数据在教育学、心理学和社会科学研究中，数据常表现出天然的层次结构（例如，学生嵌套在班级内，班级嵌套在学校内）。线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models, LMM）是处理此类嵌套数据（Nested Data）和重复测量数据（Repeated Measures）的标准方法。本书详细阐述了如何区分固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects），如何构建最简化的随机截距模型与随机斜率模型，以及如何评估模型的拟合优度与残差诊断。 8. 时间序列的动态解析与生存分析对于追踪随时间变化的数据，静态模型是不足够的。时间序列分析部分将介绍自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）的基本框架，用于识别数据的趋势、季节性和自相关性。在可靠性与寿命预测领域，生存分析（Survival Analysis）至关重要。我们将详尽介绍Kaplan-Meier 生存曲线的构建，Log-Rank检验的原理，以及利用Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）来探究协变量对事件发生时间的影响，同时检验关键的比例风险假设。 9. 多变量分析与维度缩减的艺术当研究涉及大量相互关联的变量时，降维和结构探索变得必要。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）被用作构建信息浓缩指标的关键工具，重点在于解释主成分的方差贡献率和旋转方法（如Varimax）。因子分析（Factor Analysis）则深入挖掘潜在的、不可观测的构建因子。对于需要同时分析多个相互依赖的因变量的情况，本书将介绍多元方差分析（MANOVA）及其在控制I类错误率方面的优势。结论：统计报告的规范化与伦理考量本书的最后部分强调了统计工作的完成不仅仅是得出$p$值。它涵盖了统计报告的规范性，包括如何在专业论文中清晰、透明地报告模型假设、检验统计量、自由度和效应量（Effect Sizes），以实现结果的可复现性（Reproducibility）。同时，我们探讨了在数据使用和模型选择过程中必须遵守的统计伦理，特别是在处理敏感数据和避免“$p$值操纵”等不当实践方面的责任。《数据驱动的决策艺术：现代应用统计学精要》旨在将读者从数据的被动观察者转变为主动的、有能力的分析师，使他们能够以最高的统计严谨性来面对任何复杂的研究挑战。