Discovering Statistics Using SAS pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Publications Ltd

作者:Andy Field

出品人:

页数:752

译者:

出版时间:2010-02-25

价格:USD 74.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781849200929

丛书系列:

图书标签:

统计
SAS
统计学
SAS
数据分析
统计方法
统计软件
社会科学
研究方法
统计建模
数据挖掘
应用统计学

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具体描述

Hot on the heels of the 3rd edition of Andy Field's award-winning "Discovering Statistics Using SPSS" comes this brand new version for students using SAS[registered]. Andy has teamed up with a co-author, Jeremy Miles, to adapt the book with all the most up-to-date commands and programming language from SAS[registered] 9.2. If you're using SAS[registered], this is the only book on statistics that you will need! The book provides a comprehensive collection of statistical methods, tests and procedures, covering everything you're likely to need to know for your course, all presented in Andy's accessible and humourous writing style. Suitable for those new to statistics as well as students on intermediate and more advanced courses, the book walks students through from basic to advanced level concepts, all the while reinforcing knowledge through the use of SAS[registered]. A 'cast of characters' supports the learning process throughout the book, from providing tips on how to enter data in SAS[registered] properly to testing knowledge covered in chapters interactively, and 'real world' and invented examples illustrate the concepts and make the techniques come alive. The book's companion website (see link above) provides students with a wide range of invented and real published research datasets. Lecturers can find multiple choice questions and PowerPoint slides for each chapter to support their teaching.

《统计学原理与实践：基于R语言的探索与分析》本书旨在为统计学初学者和希望深化理解的读者提供一个全面而深入的指导。我们不局限于理论的堆砌，而是强调统计学在实际数据分析中的应用。全书以R语言为工具，通过丰富的案例和翔实的讲解，引导读者掌握统计学的核心概念，并学会运用R进行数据处理、可视化和模型构建。核心内容概述：第一部分：统计学基础与数据探索数据是什么？——数据类型与收集深入探讨不同类型的数据（定性、定量、离散、连续）及其特点。介绍数据收集的基本方法和原则，包括抽样技术（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）及其在实际中的应用。讨论数据质量的重要性，以及识别和处理缺失值、异常值的方法。描述性统计——让数据说话学习如何计算和解释集中趋势的度量（均值、中位数、众数），以及离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数）。掌握如何使用直方图、箱线图、散点图等可视化工具来直观地展示数据分布和变量关系。介绍百分位数、百分点等概念，以及它们在数据解读中的作用。概率论基础——不确定性的度量理解概率的基本概念，包括随机事件、样本空间、概率公理。学习条件概率、联合概率、独立性等概念，以及它们在决策分析中的应用。介绍常见的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，并讲解它们各自的适用场景。第二部分：推断性统计——从样本到总体抽样分布与中心极限定理——统计推断的基石深入理解抽样分布的概念，以及为什么样本统计量也具有分布。详细讲解中心极限定理，阐述其在构建置信区间和进行假设检验中的核心地位。参数估计——洞察总体的未知学习点估计和区间估计的区别与联系。掌握如何构建均值、比例、方差等参数的置信区间，并理解置信水平的含义。探讨影响置信区间宽度的因素，以及如何优化估计的精度。假设检验——验证我们的猜想系统介绍假设检验的基本流程：设定零假设和备择假设，选择检验统计量，确定临界区域，计算P值，并做出决策。学习各种常见的单样本和双样本假设检验，包括Z检验、t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）。深入理解第一类错误（α）和第二类错误（β），以及统计功效（1-β）的概念。第三部分：回归分析——探索变量间的关系简单线性回归——预测与解释理解回归方程的含义，以及斜率和截距的解释。学习最小二乘法原理，以及如何拟合回归模型。掌握R-squared（决定系数）和残差分析，用于评估模型的拟合优度。进行回归系数的假设检验，以及构建预测区间。多元线性回归——控制混淆因素扩展到多个预测变量的情况，学习如何建立多元回归模型。理解多重共线性问题及其检测方法，以及如何处理。学习调整R-squared，以及如何逐步选择最优模型。讨论虚拟变量的运用，以处理分类自变量。第四部分：方差分析（ANOVA）——比较多组均值单因素方差分析——比较多个处理组理解ANOVA的基本思想，以及如何分解总变异。学习F检验原理，以及如何判断各组均值是否存在显著差异。介绍事后检验（如Tukey HSD），以确定具体哪些组之间存在差异。双因素及以上方差分析——考虑交互作用扩展到两个或多个因素的影响，理解主效应和交互效应的概念。学习如何解释包含交互作用项的ANOVA模型。第五部分：非参数统计——适用于非正态分布数据非参数检验介绍理解何时需要使用非参数检验，以及它们的优势和局限性。学习Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等常见的非参数检验方法，并了解它们与参数检验的对应关系。第六部分：统计建模与实践模型诊断与优化深入探讨残差分析的各种方法，包括残差图、QQ图等，以检查模型假设的满足程度。学习识别和处理异方差性、自相关性等问题。介绍模型选择的标准，如AIC、BIC等。 R语言实践技巧贯穿全书，详细介绍R语言在数据导入、清洗、转换、可视化和统计分析中的具体函数和操作。提供可运行的代码示例，鼓励读者动手实践。介绍R包的使用，扩展统计分析的功能。本书特色：强调实践应用：每一个统计概念的介绍都紧密结合实际数据分析的场景，通过大量真实的或模拟的案例来巩固理解。 R语言驱动：将R语言作为核心工具，读者不仅能学到统计知识，更能掌握一项强大的数据分析技能。循序渐进的教学设计：内容从基础概念逐步深入到复杂的模型，逻辑清晰，易于掌握。图文并茂的解释：大量运用图表来辅助理解抽象的统计概念和数据关系。鼓励主动学习：提供丰富的练习题和思考题，激发读者的探索精神。通过阅读本书，您将能够自信地运用统计学工具来理解数据、发现模式、做出明智的决策，并在各自的研究和工作中解决实际问题。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操价值，在我近期进行的一项复杂的纵向数据分析项目中得到了最充分的验证。我过去在处理缺失值和多重比较校正时总是心存疑虑，但这本书中关于这些“疑难杂症”的专门章节，提供了极其详尽且经过实战检验的SAS宏代码和流程建议。我直接采用了书中推荐的几种方法进行对比验证，结果不仅代码运行流畅，而且对结果的解释也比以往更加自信和全面。这本书的价值在于，它没有停留在理论的纸上谈兵，而是提供了一套完整的、可立即部署到真实项目中的分析工具箱。对于那些需要依赖SAS进行高阶统计建模的专业人士而言，这本书与其说是参考书，不如说是工作台上不可或缺的“实战手册”。

评分☆☆☆☆☆

从排版和内容结构上看，这本书体现了一种对读者体验的极致关注。章节的划分逻辑清晰到近乎偏执，每个主题都有明确的界限，但同时又通过精妙的过渡句和交叉引用，将不同统计概念有机地联系起来，避免了知识点的碎片化。最让我赞叹的是那些随处可见的“深入思考”环节，它们往往会抛出一个需要辩证思考的问题，鼓励读者跳出标准的公式套用，去审视统计结论背后的假设和局限性。这种批判性思维的培养，是很多入门级统计读物所缺乏的。它教导的不仅仅是如何跑出结果，更是如何对结果保持警惕和怀疑，如何将数据分析提升到科学探究的层面，这对于任何严肃的研究工作都是至关重要的能力提升。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我购买这本书最初是冲着它对SAS软件操作的详尽讲解去的，但很快我发现它远不止是一本操作手册。作者在软件操作流程的介绍中，巧妙地融入了大量的统计学原理阐释，使得用户在敲击代码的同时，也在脑海中同步构建起这些统计检验背后的逻辑模型。举例来说，在讨论方差分析（ANOVA）时，书中的SAS代码示例不仅展示了如何运行程序，更细致地剖析了输出结果中每一个表格项的实际意义，这对于我这种既需要理论支撑又依赖实践操作的研究人员来说，简直是如获至宝。它真正做到了将“How to do”与“Why we do”完美地结合起来，消弭了许多教科书与实际应用之间的鸿沟，让统计分析不再是枯燥的命令堆砌，而是一种富有洞察力的决策工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它没有采用那种高高在上、拒人于千里之外的学术腔调，反而更像是一位老练的同事在分享他的“独门秘籍”。阅读过程中，我好几次被作者在脚注或侧边栏中插入的那些充满生活气息的案例和比喻逗乐了。这种幽默感和亲和力，极大地缓解了统计学习中常见的枯燥乏味感。作者似乎非常理解学习者在哪些知识点上容易卡壳，并总能在恰当的时机出现，提供一句画龙点睛的解释。它不仅仅是知识的传递者，更像是学习路上的一个积极的陪伴者，让你在面对那些看似难以逾越的概率分布或回归模型时，感觉自己并不是孤军奋战，而是有一个可靠的智囊团在身后支持着你的每一步深入探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种带着一丝复古气息的深蓝色调，配上简洁有力的白色字体，立刻就让人感受到它内容的严谨与深度。我迫不及待地翻开目录，映入眼帘的是一系列让人精神一振的章节标题，它们清晰地勾勒出统计学从基础概念到高级应用的完整路径。我尤其欣赏作者在处理复杂理论时所展现出的那种庖丁解牛般的清晰度，仿佛有一位经验极其丰富的导师，正耐心地引导你穿过概念的迷雾。每一章节的开篇都仿佛在为读者构建一个坚实的基石，让你在深入学习更复杂的模型之前，能够完全掌握前置知识的精髓。这种循序渐进的编排方式，极大地减轻了初学者面对海量统计术语时的畏惧感，使得整个学习过程如同一场精心规划的探索之旅，充满了发现的乐趣和知识积累的成就感。

评分☆☆☆☆☆