Common Sense Statistics pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Silverthorne, Colin, Ph.D./ McGraw-Hill (COR)

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:

價格:43.7

裝幀:

isbn號碼:9780073388335

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 概率論
• 統計方法
• 實用統計
• Common Sense
• 統計思維
• 數據解讀
• 決策分析
• 統計基礎

統計學的應用與解析：從數據到洞察 本書旨在為讀者提供一套全麵、實用的統計學知識體係，重點在於如何將枯燥的數字轉化為有價值的商業洞察與科學結論。我們深知，對於許多初學者或非專業人士而言，統計學常常被視為一門充滿復雜公式和晦澀概念的學科。因此，本書采取瞭一種截然不同的教學路徑，將理論與實際應用緊密結閤，力求讓每一位讀者都能在輕鬆愉快的閱讀體驗中掌握統計思維。 第一部分：統計思維的基石——理解數據與概率 統計學的核心在於處理不確定性。本書的開篇，我們將帶您深入理解統計學的基本概念，強調“提問”比“計算”更重要。 1. 數據的本質與描述性統計 我們首先探討數據的類型——定性數據與定量數據，以及它們在不同場景下的適用性。隨後，重點介紹描述性統計的“三件套”：集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（方差、標準差、極差）和分布形態（偏度與峰度）。我們不會停留在公式的堆砌，而是通過大量的案例分析，展示如何用這些簡單的指標快速描繪齣一個數據集的“畫像”。例如，在市場調研中，中位數如何比均值更能反映真實的用戶收入水平，標準差如何幫助企業評估庫存風險。 2. 概率論的直觀理解 概率是推斷統計的橋梁。本書摒棄繁復的數學推導，轉而采用情景模擬的方式解釋核心概率概念，如條件概率、獨立事件和貝葉斯定理的直觀應用。我們將使用撲剋牌、骰子以及日常決策中的例子，闡明“先驗知識”如何影響我們對未來事件的判斷，這對於風險評估和決策製定至關重要。 第二部分：從樣本到總體——推斷統計的藝術 描述性統計告訴我們“發生瞭什麼”，而推斷統計則幫助我們迴答“為什麼會發生”以及“未來可能發生什麼”。這部分是本書的精髓所在。 3. 抽樣的藝術與中心極限定理 有效的推斷依賴於高質量的樣本。我們將詳細講解各種抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣等），並探討如何識彆和避免抽樣偏差。隨後，我們將用生動的圖示解釋統計學中最強大的工具之一——中心極限定理（CLT）。理解CLT是掌握置信區間和假設檢驗的前提，本書將著重闡述它如何在實踐中保證我們推斷的可靠性。 4. 置信區間：量化不確定性 我們不提供一個單一的“正確答案”，而是提供一個“有信心的範圍”。本章深入探討置信區間的構建與解釋，強調“95%的置信”到底意味著什麼。我們將對比$Z$分布和$t$分布的使用場景，並通過投資迴報率的估算、産品缺陷率的評估等實際業務場景，演示如何利用置信區間為管理層提供穩健的決策依據。 5. 假設檢驗的邏輯框架 假設檢驗是統計推斷的“法庭審判”。我們構建瞭一個清晰的邏輯框架：建立零假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平（$alpha$值）和P值。我們將詳細分析第一類錯誤（棄真錯誤）和第二類錯誤（取僞錯誤）的實際代價，並指導讀者如何根據業務重要性來平衡這兩種錯誤。無論是A/B測試中的轉化率差異，還是新藥效力的驗證，本書都提供瞭清晰的檢驗流程指導。 第三部分：探尋關係——迴歸分析的強大能力 數據之間的關係是驅動商業價值的核心。本部分聚焦於如何量化和預測變量之間的相互影響。 6. 簡單綫性迴歸：建立預測模型 我們將從最基礎的雙變量綫性迴歸入手，解釋最小二乘法的幾何意義。重點在於模型診斷：如何檢查殘差的正態性、同方差性和獨立性。更重要的是，我們教授讀者如何解讀迴歸係數（斜率和截距）的實際含義，以及如何評估模型的擬閤優度（$R^2$的局限性）。 7. 多元綫性迴歸：控製混雜因素 在現實世界中，結果往往受多個因素影響。多元迴歸是解決這一問題的利器。本書將詳述如何引入控製變量來隔離特定因素的影響。我們會深入探討多重共綫性問題，並介紹逐步迴歸等方法來構建簡潔且具有解釋力的模型。對於讀者關心的交互項和虛擬變量（Dummy Variables）的使用，本書提供瞭詳盡的案例解析。 8. 方差分析（ANOVA）：比較多組均值 當我們需要比較三個或更多組彆的均值是否存在差異時，方差分析登場。我們將以不同地區廣告投入對銷售額的影響為例，區分單因素ANOVA和雙因素ANOVA，並解釋F統計量的原理。我們還會介紹事後檢驗（Post-Hoc Tests），指導讀者在發現總體差異後，準確找齣是哪幾組之間存在顯著區彆。 第四部分：超越綫性——非參數方法與數據可視化 並非所有數據都符閤正態分布的假設。本部分拓展瞭統計方法的適用範圍。 9. 實用非參數統計方法 對於那些非正態分布或順序型數據，非參數檢驗是必要的補充。我們將介紹諸如Wilcoxon秩和檢驗（替代$t$檢驗）、Kruskal-Wallis檢驗（替代單因素ANOVA）等常用方法，並提供清晰的適用指南，確保讀者在數據前提不滿足時，仍能進行有效的統計推斷。 10. 數據可視化的敘事力量 統計結論必須以清晰的方式傳達。本書將專門一章用於探討如何利用可視化工具（圖錶選擇的藝術）來增強數據敘事。我們將對比箱綫圖、小提琴圖、散點圖矩陣的優劣，並強調避免誤導性圖錶設計的重要性，確保讀者能夠有效地嚮決策者清晰、誠實地展示分析結果。 全書貫穿始終的是對統計學在商業決策、科學研究和社會科學中的實際應用的強調，旨在培養讀者一種批判性的數據素養，使他們能夠自信地駕馭數據洪流，將統計學真正轉化為解決問題的強大工具。

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