统计学

作者:堤姆·汉拿根

页数:224

出版时间:2011-8

价格:30.00元

isbn号码:9787509613597

具体描述

《统计学》介绍了大量的统计基础知识，书中涉及有限的一些简单的代数和基本的数学技巧知识。适合各类读者学习。《统计学》旨在全面深入地介绍统计资料、统计概念、统计方法和统计应用，所以非常适合作为高级数量分析或数值分析的基础课程。书中着重强调了各种日常商业环境中涉及的统计。《统计学》主要适合于下列读者：参加考试、培训课程的学生；希望对事实和数字有更深了解的普通读者；需要了解、使用统计信息，行业中需要使用统计方法的商务人士。

用户评价

这本书的结构设计简直是教科书级别的范本，逻辑推进得如同精密仪器般无可挑剔。我尤其欣赏作者在章节过渡时所采用的“桥梁段落”，它们不仅仅是简单的内容总结，更像是将前一个知识点与下一个知识点紧密焊接在一起的粘合剂。举个例子，在讲述描述性统计如何帮助我们“看清”数据后，作者无缝衔接到推断统计，清晰地阐述了“仅仅描述样本是不够的，我们必须学会对总体进行合理的猜测”。这种层层递进，步步为营的写作手法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于习惯了线性思维的读者来说，这本书提供了一种近乎完美的认知路径。每一个术语的引入都伴随着详尽的上下文解释和历史背景，使得学习过程不仅仅是记忆，更像是理解知识的“诞生”过程。此外，作者对不同统计方法的适用场景进行了非常细致的区分，避免了读者将A方法错误地应用于B场景的常见陷阱。读这本书的过程，更像是在跟随一位技艺精湛的工匠，学习如何打磨每一个数据分析的工具。

说实话，我拿到这本书时是带着怀疑的态度的，市面上充斥着太多华而不实的“入门宝典”。然而，这本书的深度和广度，尤其是它对统计思想的挖掘，彻底颠覆了我的看法。它没有沉溺于简单的公式罗列，而是花了大量的篇幅去探讨“量化思维”的本质。书中探讨了偏差、测量误差以及数据背后的伦理考量，这些都是我在其他许多同类书籍中常常被忽略的“软性”但至关重要的部分。作者通过引用经典案例——比如霍桑效应的起源，或是某些著名调查中的采样偏差——深刻地揭示了数据是如何被误读或被故意扭曲的。这使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本批判性思维的训练手册。我开始在日常生活中，无论是看新闻报道还是电商评论，都会下意识地去质疑数据的来源和统计方法的合理性。这种思维模式的转变，我认为是这本书带给我最宝贵的财富。它教会我，数据本身是中立的，但解释数据的过程充满了主观性和陷阱。

这本书简直是为我这种对数据世界充满好奇却又有点畏惧的人量身定做的！我一直觉得统计学是那种高深莫测、充斥着复杂公式的学科，但拿到手后发现完全不是那么回事。作者的叙述方式极其生动，仿佛身边有一位经验丰富的老师，不是冷冰冰地抛出定义，而是通过大量贴近生活的案例，比如分析某个流行趋势、解释市场调研结果，来逐步引导我们理解“为什么需要统计”以及“统计到底在做什么”。特别是关于概率的那一部分，它没有陷入枯燥的数学推导，而是用掷骰子、抽卡片这种直观的例子，把“随机性”这个抽象概念具象化了。读完第一部分，我居然对那些原本让我头疼的假设检验有了模糊的概念，感觉自己终于抓住了这门学科的“灵魂”，而不是被那些符号和希腊字母绕晕。这本书的排版也很舒服，图表设计精良，那些复杂的概念图总能在我思维混乱时，提供一个清晰的导航。如果说有什么不足，也许是某些高级主题的引入略显仓促，但对于初学者来说，这种平衡点把握得非常好，它给了你足够信心去探索更深的东西，而不会让你一开始就被淹没。它成功地将一门看似严谨的学科，变成了一场充满探索乐趣的旅程。

这本书的叙事风格非常“接地气”，但绝不是故作轻松。它的语言充满了活力，仿佛作者正坐在我对面，用轻松的语调讲解着原本可能枯燥的内容。我尤其喜欢它在处理那些稍微有点数学门槛的部分时所采取的策略：先用一个巧妙的比喻让你心领神会，然后再引入符号，最后再用一个复杂的、但已经结构清晰的例子来固化理解。比如，讲解中心极限定理时，它用了一个非常生活化的比喻——想象成无数个不同形状的水桶倒水到一个大池子里，最终水面总是趋于平坦。这种“先感性认识，后理性验证”的步骤，完美地照顾了我们大脑的处理习惯。读起来完全没有那种“在啃硬骨头”的感觉，反而是享受知识被耐心剥开外壳的过程。对于那些因为惧怕数学而放弃学习的读者来说，这本书简直是一剂强心针，它证明了理解统计的精髓，并不一定需要高超的代数功底，更多的是逻辑的清晰和对现实世界的敏锐观察。

这本书的实践指导价值高得惊人，我甚至把它当做一本实战手册来使用。它并没有停留在理论层面，而是紧密结合了现代数据分析的实际操作需求。书中专门开辟了若干章节，详细解析了在不同软件环境下（虽然没有指明具体软件名称，但其描述的方法论是通用的）如何进行数据清洗、异常值处理以及模型选择。特别是关于回归分析的章节，它不仅讲解了最小二乘法的原理，还深入探讨了如何判断模型拟合的优劣，以及如何解读R方和P值背后的真实含义，而不是仅仅将其视为需要报告的数字。其中关于多重共线性和异方差性的讨论，处理得既专业又不失可读性，提供了非常实用的诊断步骤和修正建议。对我这种需要将理论快速转化为工作能力的人来说，这本书的价值远超一般理论著作，它更像是一份详尽的“数据分析流程地图”，指引我在处理真实数据集时，每一步应该思考什么，以及如何避免常见的分析误区。

感觉适合作为初级入门书籍，里面的章节分的很细致，便于阅读理解

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