高等學校統計學類係列教材：統計學（從概念到數據分析） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳喜之 著

圖書標籤:

• 統計學
• 高等教育
• 數據分析
• 概率論
• 數理統計
• R語言
• SPSS
• 教材
• 大學教材
• 統計推斷

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040233933

版次：1

商品編碼：10404607

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-11-01

用紙：膠版紙

頁數：196

內容簡介

《高等學校統計學類係列教材：統計學（從概念到數據分析）》主要介紹瞭概率基礎、統計的基本概念、描述性統計、估計、假設檢驗、迴歸與分類等內容，同時介紹瞭決策樹、神經網絡和隨機森林等組閤方法以及如何用r、spss、sas等軟件來實現相應的計算目標。
《高等學校統計學類係列教材：統計學（從概念到數據分析）》著重直觀討論，盡量少用公式，避免數學推導，強調統計學的基本內容及應用，使讀者能夠完整、準確地理解統計學的概念，學會利用統計軟件進行數據分析。
《高等學校統計學類係列教材：統計學（從概念到數據分析）》主要是為非統計學專業的學生和讀者編寫，讀者不需要任何概率統計基礎知識。

目錄

第一章 引言
§1.1 什麼是科學方法？
§1.2 統計是什麼？
§1.3 學習統計需要的基礎知識和技能
§1.4 習題
第二章 變量和數據
§2.1 數據和變量概述
§2.2 概率和隨機變量
§2.3 數據的收集
§2.4 個體、總體、樣本和抽樣
§2.5 附錄
§2.6 習題
第三章 描述統計學方法
§3.1 製錶方法
§3.2 圖描述方法
§3.3 用少量匯總數字的描述方法
§3.4 軟件的使用
§3.5 習題
第四章 變量的分布
§4.1 和定量變量有關的事件
§4.2 變量的分布
§4.3 離散型變量的分布
4.3.1 二項分布
4.3.2 多項分布
4.3.3 超幾何分布
4.3.4 poisson分布
§4.4 連續型變量的分布
4.4.1 正態分布
4.4.2 總體分位數和尾概率
4.4.3 x2分布
4.4.4 t分布
4.4.5 f分布
4.4.6 均勻分布
§4.5 用小概率事件進行判斷
§4.6 抽樣分布和中心極限定理
4.6.1樣本函數的分布
4.6.2樣本均值的性質和中心極限定理
§4.7 變換非正態數據，使其更加接近於正態假定
§4.8 統計量的一些常用函數
§4.9 軟件的使用
§4.10 習題
第五章 簡單統計推斷：對總體參數的估計
§5.1 點估計
§5.2 區間估計
5.2.1 正態分布總體均值μ的區間估計
5.2.2 兩個獨立正態分布總體均值差μ1-μ2的區間估計
5.2.3 配對正態分布總體均值差μd=μ1-μ2的區間估計
5.2.4 總體比例（bernoulli試驗成功概率）p的區間估計
5.2.5 總體比例（bernoulli試驗成功概率）之差p1-p2的區間估計
§5.3 軟件的使用
§5.4 習題
第六章 簡單統計推斷：總體參數的假設檢驗
§6.1 假設檢驗的過程和邏輯
§6.2 正態總體均值的檢驗
6.2.1 對一個正態總體均值μ的t檢驗
6.2.2 對兩個正態總體均值之差μ1-μ2的t檢驗
6.2.3 配對正態分布總體均值差μd=μ1-μ2的t檢驗
§6.3 總體比例（bernoulli試驗成功概率）的檢驗
6.3.1 一個總體比例p的檢驗
6.3.2 兩個總體比例之差p1-p2的檢驗
§6.4 關於中位數的非參數檢驗
6.4.1 非參數檢驗簡介
6.4.2 單樣本的關於總體中位數（或總體α分位數）的符號檢驗
6.4.3 單樣本的關於對稱總體中位數（總體均值）的wilcoxon符號秩檢驗
6.4.4 兩獨立樣本的比較總體中位數的wilcoxon秩和檢驗
§6.5 軟件的使用
§6.6 習題
第七章 變量之間的關係
§7.1 定性變量之間的相關
7.1.1 列聯錶
7.1.2 兩個定性變量相關性的x2檢驗
§7.2 定量變量之間的相關
7.2.1 定量變量之間關係的描述
7.2.2 定量變量之間相關的概念
7.2.3 pearson綫性相關係數及相關的檢驗
7.2.4 kendallτ相關係數
7.2.5 spearman秩相關係數
§7.3 軟件的使用
§7.4 習題
第八章 經典迴歸和分類
§8.1 迴歸和分類概述
8.1.1 “黑匣子”說法
8.1.2 試圖破解“黑匣子”的實踐
8.1.3 迴歸和分類的區彆
§8.2 綫性迴歸模型
8.2.1 因變量和自變量均為數量型變量的綫性迴歸模型
8.2.2 因變量是數量變量，而自變量包含分類變量的綫性迴歸模型
§8.3 logistic迴歸
§8.4 判彆分析
§8.5 軟件的使用
§8.6 習題
第九章 現代迴歸和分類：數據挖掘所用的方法
§9.1 決策樹：分類樹和迴歸樹
9.1.1 分類樹
9.1.2 迴歸樹
§9.2 組閤方法：adaboost、bagging和隨機森林
9.2.1 為什麼組閤？
9.2.2 adaboost
9.2.3 bagging
9.2.4 隨機森林
§9.3 最近鄰方法
§9.4 人工神經網絡
§9.5 習題

現代數據科學的基石：解鎖統計學的力量 在這個信息爆炸的時代，數據無處不在，理解和運用數據已成為各行各業不可或缺的核心能力。從經濟預測到疾病診斷，從市場營銷到人工智能，統計學以其嚴謹的邏輯和強大的分析工具，為我們洞察數據背後的真相提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導。 本書旨在為讀者係統地介紹統計學的核心概念和關鍵方法，通過清晰易懂的闡釋和豐富詳實的案例，幫助您構建起紮實的統計學知識體係，並能將其靈活應用於實際的數據分析場景。我們相信，掌握統計學，就是掌握理解世界、解決問題的強大武器。 本書將帶您踏上一段從概念到實踐的精彩旅程： 第一部分：統計學概覽與基礎 統計學的魅力與應用： 我們將首先描繪統計學在現代社會中的廣闊圖景，探討它如何在科學研究、商業決策、社會治理等領域發揮著至關重要的作用。您將瞭解到，統計學並非枯燥的數字遊戲，而是連接現實世界與數據洞察的橋梁。 數據的世界：類型、度量與收集： 數據是統計學的血液。本部分將詳細介紹不同類型的數據（如定性數據、定量數據），理解它們的特性和度量尺度。同時，我們將探討有效的數據收集方法，以及數據在分析前的預處理和整理的重要性。 描述性統計：讓數據“說話”： 在麵對海量數據時，如何快速把握其主要特徵？我們將學習各種描述性統計方法，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數），離散程度的度量（方差、標準差），以及數據分布的可視化（直方圖、箱綫圖）。通過這些工具，您將能夠直觀地呈現和理解數據的基本輪廓。 第二部分：概率論的基石：推斷的根源 概率論：不確定性下的理性： 許多現實世界的問題都伴隨著不確定性。概率論為我們量化和處理這種不確定性提供瞭強大的理論框架。我們將介紹概率的基本概念、事件的運算，以及條件概率和獨立性等重要思想。 隨機變量與概率分布： 隨機變量是描述隨機現象的數學工具。本書將深入探討離散型和連續型隨機變量，並詳細介紹幾種重要的概率分布，如二項分布、泊鬆分布、正態分布等。理解這些分布的特性，是進行統計推斷的基礎。 中心極限定理：連接樣本與整體的橋梁： 中心極限定理是統計學中最核心、最深刻的定理之一。我們將深入剖析其原理，理解為何它能夠解釋大量隨機變量之和（或平均值）的分布趨嚮於正態分布，從而為後續的統計推斷奠定堅實的基礎。 第三部分：統計推斷：從樣本到總體 抽樣分布：樣本特性的統計畫像： 我們不可能總是對整個總體進行研究，因此需要通過樣本來推斷總體。本部分將聚焦於抽樣分布的概念，特彆是樣本均值的抽樣分布，理解其在統計推斷中的關鍵作用。 參數估計：量化未知： 我們希望瞭解總體的未知參數（如總體均值、總體比例），但隻能通過樣本來估計。本書將介紹點估計和區間估計的方法，學習如何計算置信區間，從而給齣對未知參數的閤理範圍估計。 假設檢驗：做齣科學決策： 在麵對某個關於總體的論斷時，我們如何利用樣本數據來判斷該論斷是否成立？我們將係統學習假設檢驗的基本原理和步驟，包括原假設、備擇假設的設定，檢驗統計量的選擇，以及P值的解讀，從而能夠對各種統計假設進行科學的驗證。 第四部分：迴歸分析：探索變量間的關係 簡單綫性迴歸：量化綫性關係： 現實世界中，許多變量之間存在著相互影響。簡單綫性迴歸模型可以幫助我們量化兩個變量之間的綫性關係，預測一個變量如何隨另一個變量的變化而變化。我們將學習如何建立迴歸模型，解釋迴歸係數，並評估模型的擬閤優度。 多元綫性迴歸：多因素的交織： 在實際問題中，一個變量往往受到多個因素的影響。多元綫性迴歸模型將擴展到處理多個自變量對因變量的影響，幫助我們更全麵地理解復雜的變量關係。 模型診斷與選擇：確保模型的可靠性： 建立迴歸模型隻是第一步，確保模型的有效性和可靠性同樣重要。本書將介紹如何進行模型診斷，識彆潛在問題（如異方差、多重共綫性），並探討模型選擇的原則，以構建更魯棒的分析模型。 第五部分：方差分析與非參數統計 方差分析（ANOVA）：比較多組均值： 當我們需要比較三個或三個以上組的均值是否存在顯著差異時，方差分析是強大的工具。我們將學習單因素方差分析和多因素方差分析的基本原理和應用。 非參數統計：適用於各種數據的靈活選擇： 有時候，數據可能不滿足參數統計方法的前提假設（如正態性）。非參數統計方法為我們提供瞭在這些情況下進行數據分析的替代方案，本書將介紹幾種常用的非參數檢驗方法。 本書的特色： 概念驅動，循序漸進： 我們從最基本的統計概念入手，逐步深入到復雜的統計模型，確保讀者能夠建立清晰的邏輯脈絡。 理論與實踐相結閤： 每個統計方法都配以豐富的實際案例，幫助讀者理解理論知識如何在真實世界的數據分析中落地。 強調數據分析思維： 除瞭講解統計方法本身，本書還注重培養讀者的數據分析思維，指導如何提齣問題、選擇方法、解釋結果，並將其應用於實際決策。 無論您是統計學專業的學生，還是希望提升數據分析能力的從業者，本書都將是您不可多得的良師益友。通過本書的學習，您將能夠自信地駕馭數據，從復雜的信息中提煉齣有價值的見解，為您的學習和工作帶來新的視角和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的優點之一就是其內容的全麵性和深度。它不僅僅是停留在基礎概念的介紹，而是深入到瞭一些高級的統計方法，例如時間序列分析、多因素方差分析、聚類分析等。雖然我對這些部分還沒有完全掌握，但書中清晰的講解和豐富的案例，讓我對這些方法有瞭一個初步的認識，並且能夠理解它們的應用場景。這為我日後進一步深入學習這些高級統計方法打下瞭堅實的基礎。我尤其對書中關於“數據挖掘”和“機器學習”的初步介紹感到興奮，這讓我看到瞭統計學在當今大數據時代的應用前景，也激發瞭我對這些前沿領域的探索欲望。

評分☆☆☆☆☆

在學習過程中，我發現這本書非常注重理論與實踐的結閤。它不僅詳細講解瞭各種統計方法的原理，還提供瞭大量的實踐練習題，並且很多題目都附有詳細的解答和講解。這對於我鞏固所學知識，提升解題能力起到瞭至關重要的作用。我常常會在看完一個章節後，立即去完成相關的練習題，通過動手實踐來加深對知識的理解。有時遇到難題，也會對照解答進行反思，從中學習到不同的解題思路和技巧。這種“學以緻用”的學習方式，讓我覺得學習過程充滿瞭成就感，也讓我對統計學知識的掌握更加牢固。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我簡直是抱著啃骨頭的精神去看的，雖然我並非統計學專業的科班齣身，但工作裏卻時常需要處理和分析各種數據，從最初的懵懂無知，到現在能基本駕馭一些統計工具，這本《統計學（從概念到數據分析）》功不可沒。初拿到書時，就被它那沉甸甸的厚度和精美的排版所吸引，感覺像是拿到瞭一件藝術品，而不僅僅是一本教材。翻開第一頁，就有一種豁然開朗的感覺，作者並沒有一開始就拋齣那些令人生畏的公式和符號，而是從最基礎的概念講起，比如“數據是什麼”、“為什麼我們需要統計學”、“統計學在日常生活中的應用”等等，這些都是我之前從未仔細思考過的問題，但一旦被點破，立刻就覺得豁然開朗，原來統計學並非高高在上，而是與我們息息相關的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其對統計軟件的應用指導。雖然書中並沒有直接教授具體的編程代碼，但它會詳細介紹如何利用常見的統計軟件（例如SPSS、R）來執行各種統計分析。書中給齣瞭詳細的操作步驟和結果解讀，讓我能夠很快地將書本知識轉化為實際操作。這對於我來說非常重要，因為我深知，脫離瞭軟件的實踐，統計學知識很難真正落地。通過書中提供的指導，我能夠獨立完成一些基本的數據分析任務，這讓我對統計學的應用充滿瞭信心，也為我日後深入學習數據分析打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這本書對於我來說，不僅僅是一本統計學教材，更像是一位循循善誘的良師益友。它引領我走進瞭統計學的世界，讓我看到瞭數據的魅力，也讓我掌握瞭分析數據的工具。在閱讀的過程中，我不僅學到瞭統計學的知識，更培養瞭嚴謹的邏輯思維和分析問題的能力。這本書為我未來的學習和工作打下瞭堅實的基礎，我相信在未來，我還會多次翻閱這本書，從中汲取智慧和力量。我已經開始嚮我的同事和朋友推薦這本書瞭，希望他們也能像我一樣，從這本書中受益。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計也是非常人性化的。每一頁的布局都清晰明瞭，重點內容會用粗體、斜體或方框等方式突齣顯示，方便讀者快速抓住關鍵信息。圖錶的使用也非常恰當，能夠直觀地展示數據和分析結果，彌補瞭純文字描述的不足。即使是復雜的公式，也經過瞭精心排版，看起來清晰易懂。我還會經常翻閱書中的圖錶，即使不看文字，也能從圖錶中獲得不少關於數據特徵和統計規律的直觀感受。這種良好的排版，使得我在長時間的學習過程中，不易感到疲勞，並且能夠更有效地吸收知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格也是我非常欣賞的一點。它不像一些學術著作那樣晦澀難懂，而是用一種相對平實易懂的語言來闡述復雜的統計概念。即使是初學者，也能很容易地理解其中的含義。作者在解釋一些關鍵概念時，會巧妙地運用比喻和類比，將抽象的理論形象化，這對於我這樣的非統計學專業人士來說，無疑是一大福音。例如，在講解“置信區間”時，作者將其比作“射箭的靶子”，解釋瞭我們在估計總體參數時，由於抽樣誤差的存在，無法得到一個精確的點估計，而是隻能得到一個區間估計，而這個區間具有一定的“可信度”。這種生動的比喻，讓我瞬間就抓住瞭這個概念的核心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在講解一些容易混淆的概念時，會特彆強調它們之間的區彆和聯係，並給齣一些輔助記憶的方法。比如，在講解“P值”和“顯著性水平”時，作者就詳細闡述瞭它們在假設檢驗中的作用，並用瞭一個生動形象的比喻來解釋P值小於顯著性水平時，我們為什麼會拒絕零假設。這種細緻入微的講解，極大地幫助我剋服瞭學習中的障礙，讓我對統計學概念的理解更加深刻和準確。有時，我還會將這些輔助記憶的方法記錄下來，作為日後復習的參考。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的還有這本書的案例分析部分。它不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是真正將統計學知識與實際應用場景緊密結閤。書中引用瞭大量的真實世界案例，涵蓋瞭經濟、金融、醫學、社會科學等多個領域，讓我看到瞭統計學在解決實際問題中的強大力量。我特彆記住瞭關於市場調研和用戶行為分析的案例，作者詳細地講解瞭如何通過抽樣調查來瞭解消費者偏好，如何利用迴歸分析來預測銷售額，以及如何通過假設檢驗來評估營銷策略的效果。這些案例讓我覺得，學習統計學不僅僅是為瞭考試，更是為瞭提升自己的決策能力和解決問題的能力，為我的職業發展提供瞭有力的支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排邏輯性極強，就好像為我量身打造瞭一個循序漸進的學習路徑。從描述性統計的各種圖錶和度量，到推斷性統計的核心思想，再到各種常見的統計模型，整個過程就像是在拆解一個精密的機器，每一步都充滿瞭智慧。我尤其喜歡它在講解概率論部分時，那種抽絲剝繭般的敘述方式。我之前總覺得概率論是統計學中最難理解的部分，但這本書通過大量的生動案例，將抽象的概率概念變得直觀易懂。比如，在講解條件概率時，書中用瞭一個非常貼切的例子，解釋瞭為什麼“下雨”和“帶傘”之間存在一種關聯，以及這種關聯如何在特定情境下發生變化。這種貼近生活的講解方式，讓我不再感到畏懼，反而對概率論産生瞭濃厚的興趣，甚至開始主動去思考生活中的各種隨機現象。

評分☆☆☆☆☆

9.2.2 adaboost

評分☆☆☆☆☆

§4.5 用小概率事件進行判斷

評分☆☆☆☆☆

§4.3 離散型變量的分布

評分☆☆☆☆☆

7.1.1 列聯錶

評分☆☆☆☆☆

第六章 簡單統計推斷：總體參數的假設檢驗

評分☆☆☆☆☆

7.1.2 兩個定性變量相關性的x2檢驗

評分☆☆☆☆☆

§1.4 習題

評分☆☆☆☆☆

§3.4 軟件的使用

評分☆☆☆☆☆

目錄