妙趣橫生的統計學 培養大數據時代的統計思維（第四版）統計 審計 數據分析 大數據 概率論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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傑弗裏·班尼特，威廉·L布裏格斯，馬裏奧·F崔 著，鬍暉徐斌 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 大數據
• 數據分析
• 概率論
• 審計
• 統計思維
• 第四版
• 學習
• 教材
• 應用

店鋪： 人民郵電齣版社官方旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115433312

商品編碼：10704442776

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2016-09-01

字數：509

內容介紹
我們是不是比父母更聰明？開車時打電話與酒駕一樣危險嗎？坐飛機和開車，哪種方式更安全？鑽石越重，價格就越高嗎？小學四年級的學生可以用統計學做什麼？……如果你想知道這些問題的答案，就來閱讀本書吧。 大數據時代，統計學是讀懂、聽懂和看懂事情真相的基礎，數據挖掘與統計分析已成為現代人必不可少的技能。《妙趣橫生的統計學——培養大數據時代的統計思維（第四版）》是一本美國流行的統計學應用入門書。它通過生活中有趣的案例、直觀的圖錶闡述瞭各種統計概念與統計技術的應用，沒有枯燥乏味的理論知識、生澀難懂的理論證明，隻有日常生活所需要的統計思想、正確分析數據的基本路徑，真正做到瞭通俗易懂、深入淺齣。 如果你想更好地理解如經濟學、心理學等課程中將會用到的統計學知識，如果你正在尋找提高統計分析能力的方法，如果你需要統計學又有點“懼怕”它，那麼本書就是不可多得的“數學老師”，它將培養你的統計思維能力，帶你輕鬆玩轉統計學。

作者介紹
【美】傑弗裏·班尼特 (Jeffrey Bennett) 【美】威廉·L.布裏格斯 (William L. Briggs) 【美】馬裏奧·F.崔奧拉 (Mario F. Triola) 著 鬍暉，徐斌 譯

關聯推薦
大數據時代不可多得的“數學老師”！拒絕枯燥乏味的理論與公式，揭示數據之下隱藏的統計學之美，輕鬆提高你的統計思維能力！
目錄
DIYI章 淺談統計學
1.1 什麼是統計 // 2
1.2 抽樣 // 7
1.3 統計研究的類型 // 13
1.4 統計研究可信嗎 // 20

第二章 統計測量
2.1 數據類型和測量尺度 // 30
2.2 誤差處理 // 33
2.3 百分數在統計學中的應用 // 37
2.4 指數 // 41

第三章 數據的可視化展示
3.1 頻數分布錶 // 50
3.2 繪製數據分布圖 // 53
3.3 媒體中的圖錶 // 63
3.4 關於圖錶的一些注意事項 // 70

第四章 描述數據
4.1 什麼是平均 // 80
4.2 分布形態 // 87
4.3 離散程度的測量 // 91
4.4 統計悖論 // 101

第五章 正態的世界
5.1 什麼是正態 // 112
5.2 正態分布的性質 // 117
5.3 中心極限定理 // 125

第六章 統計中的概率
6.1 概率在統計學中的作用：統計顯著性 // 136
6.2 概率基礎知識 // 138
6.3 大數定律 // 145
6.4 風險觀念和預期壽命 // 150
6.5 組閤事件的概率 // 155

第七章 相關性和因果關係
7.1 探索相關性 // 166
7.2 解釋相關性 // 175
7.3 ZUI佳擬閤綫和預測 // 181
7.4 因果關係分析 // 188

第八章 從樣本到總體
8.1 抽樣分布 // 196
8.2 估計總體均值 // 204
8.3 估計總體成數 // 210

第九章 假設檢驗
9.1 假設檢驗的理論基礎 // 218
9.2 總體均值的假設檢驗 // 225
9.3 總體成數的假設檢驗 // 236

第十章 t 檢驗、列聯錶和方差分析
10.1 均值的t 分布 // 246
10.2 列聯錶假設檢驗 // 252
10.3 方差分析（單因素方差分析） // 260

附 錄
附錄1 標準分數錶 // 269
附錄2 隨機數字錶 // 271
附錄3 專業術語釋義 // 272

破譯數字迷宮：從經典到前沿的數據科學實踐指南 —— 一本聚焦於理論深度、應用廣度與前沿技術融閤的權威著作 --- 捲首語：數據洪流中的燈塔 在這個由海量信息驅動的時代，數據不再僅僅是記錄曆史的碎片，而是塑造未來的核心資産。然而，麵對洶湧而來的數據洪流，如何有效地提煉洞察、做齣科學決策，已成為橫亙在理論研究者與實務工作者麵前的巨大挑戰。本書並非一本基礎性的統計學入門讀物，它旨在超越對基礎概念的淺嘗輒止，深入挖掘數據科學領域的核心邏輯、前沿算法及其在復雜現實問題中的應用架構。 本書聚焦於高階統計推斷、先進的機器學習模型解讀、嚴謹的實驗設計與因果推斷，以及麵嚮海量數據的工程化處理能力，為讀者構建一個從底層數學原理到頂層應用部署的完整知識體係。我們堅信，真正的“數據思維”源於對不確定性的深刻理解和對模型局限性的清醒認識。 --- 第一部分：高階統計推斷與模型驗證的嚴謹性 本部分將係統梳理並深化讀者對統計推斷核心概念的理解，著重於提升分析的嚴謹性和結果的可信度。 第一章：參數估計的局限與穩健方法 本章超越最小二乘法（OLS）的假設檢驗，深入探討在數據存在異方差性、多重共綫性或異常值乾擾下的穩健估計技術。我們將詳細分析M-估計、LTS（Least Trimmed Squares）等方法在實際迴歸分析中的應用場景與計算效率。同時，對廣義綫性模型（GLM）進行深入剖析，特彆關注泊鬆迴歸、Logit/Probit模型在非正態響應變量下的適用性及模型診斷的特殊要求。 第二章：非參數與半參數統計的前沿視野 當數據分布形態無法預知或經典參數模型失效時，非參數方法提供瞭強大的替代方案。本章重點介紹核密度估計（KDE）的帶寬選擇準則（如Silverman法則與Scott法則的對比），以及核迴歸的偏差-方差權衡。在半參數領域，我們將探討局部多項式迴歸（LOESS/LOWESS）的精髓及其在時間序列平滑中的應用，並引入廣義加性模型（GAM），展示如何通過靈活的平滑函數捕捉非綫性關係，同時保持模型的可解釋性。 第三章：復雜抽樣設計與貝葉斯推斷的深度融閤 本章轉嚮推斷的復雜性。我們將詳細解析復雜抽樣（如分層、整群抽樣）對標準誤差估計的影響，並介紹Taylor級數綫性化方法和重抽樣法（如Bootstrap/Jackknife）在校正復雜設計效應方麵的具體步驟。在貝葉斯框架下，本章不再停留在基礎的共軛先驗，而是全麵引入馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Gibbs采樣和Metropolis-Hastings算法的實現細節，及其在模型收斂性診斷（如Gelman-Rubin統計量）上的應用。 --- 第二部分：現代機器學習的理論基礎與模型可解釋性 本部分旨在彌閤傳統統計學與現代預測模型之間的鴻溝，側重於理解復雜模型的內在機製，而非僅僅停留在API調用層麵。 第四章：集成學習的理論架構與偏差剖析 集成學習是當前預測建模的主流。本章係統梳理Bagging、Boosting和Stacking的理論基礎。重點剖析隨機森林中樹間低相關性的構建機製，以及Gradient Boosting Machine (GBM)如何通過梯度下降的思路迭代殘差來優化損失函數。更重要的是，我們將深入討論XGBoost、LightGBM等工程化框架背後的關鍵優化技術，如正則化項的引入和特徵分裂策略的改進。 第五章：深度學習模型的統計學視角 本章將神經網絡置於統計學習的框架下審視。探討損失函數的選擇與優化器（如Adam、RMSProp）的收斂性分析，強調正則化（L1/L2、Dropout）在控製模型復雜度（VC維）中的統計學意義。針對深度學習中的過擬閤與欠擬閤現象，我們將引入信息論指標（如最小描述長度MDL）進行更精細的評估。 第六章：模型可解釋性（XAI）的量化評估 在“黑箱”模型流行的背景下，解釋模型決策至關重要。本章不再滿足於局部解釋，而是係統介紹全局解釋方法。詳細闡述特徵重要性的統計學基礎（如Permutation Importance），深入探討SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的博弈論根源及其在貢獻度分配中的公平性考量，並對比LIME在局部代理模型構建中的優劣。 --- 第三部分：因果推斷與實驗設計的精細化控製 本部分是本書區彆於一般預測模型書籍的核心，專注於從“關聯”走嚮“因果”的科學路徑。 第七章：因果推斷的潛在結果框架與對混雜的控製 本章確立因果推斷的理論基石——潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）。深入討論強可忽略性（Strong Ignorability）和一緻性假設（SUTVA）的實際含義與檢驗難度。重點解析傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的理論構建、對混雜變量的平衡檢驗（如協變量平衡檢驗），以及PSM在存在厚尾分布時的局限性。 第八章：工具變量與斷點迴歸的精準識彆 當存在不可觀測的混雜因子時，如何識彆因果效應？本章詳細闡述工具變量（Instrumental Variables, IV）方法的識彆條件，特彆是相關性與排他性約束的實際評估。在斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）部分，我們將深入探討局部綫性迴歸（LLR）估計器、帶寬（帶寬）的選擇，以及如何通過安慰劑檢驗來增強RDD結果的穩健性。 第九章：差異中的差異（DiD）與因果發現 雙重差分法（DiD）是政策評估的利器。本章的重點在於平行趨勢假設的檢驗方法（如使用多期DiD模型），並引入閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM）作為處理罕見事件或大規模乾預的強有力補充。SCM部分將詳細展示如何通過加權組閤“控製組”來構建最接近“乾預組”的模擬對照組，實現更精細的因果效應估計。 --- 第四部分：麵嚮大數據的高效計算與數據結構優化 本部分將統計分析提升到工程實踐層麵，關注如何在分布式環境中處理和分析TB級數據。 第十章：大規模數據下的算法效率與近似計算 本章探討當數據量超齣單機內存限製時，統計算法如何進行調整。重點介紹隨機梯度下降（SGD）在優化大規模損失函數時的收斂特性，以及隨機采樣方法（如Reservoir Sampling）在保證代錶性前提下，對統計估計偏差的影響。同時，介紹近似近鄰搜索（ANN）算法在處理高維、大規模數據上的應用，以加速模型訓練和預測。 第十一章：數據質量、清洗與時間序列的高級建模 數據清洗不再是預處理的瑣碎工作，而是統計建模的前置要求。本章關注缺失值的高級插補技術（如基於MICE的多重插補）的統計有效性。在時間序列分析方麵，我們將深入探討狀態空間模型（State Space Models），並引入卡爾曼濾波在處理復雜動態係統中的應用，以及ARIMA模型的非平穩性診斷的嚴格方法。 --- 結語：從描述到規範：數據思維的最終目標 本書的構建邏輯是遞進的：從紮實的理論基礎齣發，到嚴謹的因果推斷，再到麵嚮工程實踐的計算優化。它要求讀者不僅要能計算齣結果，更要能論證結果的統計有效性和因果解釋力。掌握這些前沿與深層理論，纔能真正駕馭數據，將分析轉化為驅動業務和科學進步的可靠決策引擎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在讀《妙趣橫生的統計學》之前，我對“審計”和“數據分析”這些詞語的關聯性並沒有很深的認識。這本書給我打開瞭一個全新的視角。作者在書中詳細闡述瞭統計學在審計領域如何發揮關鍵作用，這完全顛覆瞭我之前認為審計就是“查賬”的刻闆印象。我尤其對書中關於“異常值檢測”的章節印象深刻。他講解瞭如何利用統計方法來識彆財務報錶中可能存在的欺詐或錯誤，例如通過分析交易金額的分布、交易頻率等來發現不尋常的模式。這讓我認識到，審計工作遠不止是手工核對，更需要強大的數據分析能力作為支撐。書中的案例非常具有實操性，例如如何通過抽樣審計來高效地評估大量交易的閤規性，以及如何使用統計模型來預測潛在的審計風險。作者還提到瞭如何利用統計學來優化審計流程，提高審計的效率和有效性，這對於企業內部控製和風險管理都非常有價值。這本書讓我明白瞭，統計學並非僅僅是理論學科，它在現實世界中的應用是如此廣泛和重要，尤其是在需要嚴謹判斷和風險評估的審計領域。

評分☆☆☆☆☆

對於“大數據”這個概念，我之前總覺得它是一個遙不可及的技術術語，與我的生活相去甚遠。然而，讀完《妙趣橫生的統計學》後，我纔意識到，我們每個人都生活在數據的洪流之中，並且統計學正是理解和駕馭這些數據的關鍵鑰匙。這本書非常注重培養讀者的“數據敏感度”。作者通過一係列引人入勝的案例，比如分析用戶行為數據來推薦商品，或者通過社交媒體數據來預測流行趨勢，讓我看到瞭大數據是如何在潛移默化中影響我們的生活，以及統計學在其中扮演的核心角色。我特彆喜歡其中關於“數據可視化”的討論，作者強調瞭清晰、有效的圖錶能夠讓復雜的數據一目瞭然，從而更容易地發現隱藏在數據背後的規律和洞察。書中還介紹瞭一些關於大數據分析的基本方法和工具，雖然沒有深入到技術細節，但足以讓讀者對如何處理和分析海量數據有一個初步的認識。這本書真的讓我覺得，掌握統計學思維，就是在當下這個時代擁抱機遇，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

《妙趣橫生的統計學》第四版，在提到“概率論”的部分，我感覺作者將復雜的概念變得極易理解。之前我對概率論的理解僅限於簡單的拋硬幣、擲骰子，但這本書讓我看到瞭概率論更廣闊的應用場景。作者沒有迴避數學的嚴謹性，但他的方式是循序漸進，並且始終與實際應用相結閤。例如，在講解“貝葉斯定理”時，他並非直接給齣公式，而是通過一個醫學診斷的例子，生動地展示瞭如何根據新的證據不斷更新我們的信念。這個例子讓我深刻理解瞭“先驗概率”和“後驗概率”的區彆，以及在不確定性環境下如何做齣更明智的決策。書中還涉及瞭一些關於隨機過程和時間序列分析的介紹，雖然篇幅不多，但足以讓我窺見這些高級統計工具在預測、金融建模等領域的強大威力。最讓我驚喜的是，作者並沒有將這些內容局限於理論，而是鼓勵讀者去思考這些概念如何在日常生活中體現，比如如何理解天氣預報的概率，或者如何評估一項投資的風險。這種引導讀者主動思考和探索的教學方式，讓我覺得學習過程不再是被動接受，而是一種主動的建構。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《妙趣橫生的統計學 培養大數據時代的統計思維（第四版）》時，我其實是帶著一點點忐忑的。畢竟，“統計學”這個詞聽起來就有點讓人望而卻步，仿佛是數字、公式和圖錶的冰冷世界。但翻開書頁，我立刻被作者幽默風趣的語言風格吸引瞭。他並沒有一開始就拋齣枯燥的定義和定理，而是從一些我們生活中熟悉又有趣的例子入手，比如為什麼超市裏的商品總是擺放得那麼有“學問”，或者如何通過數據來預測彩票的走勢（當然，這隻是一個有趣的引子，並不是真的教你去賭博！）。讓我印象深刻的是，作者善於用類比的方式來解釋一些抽象的概念，比如將概率分布比作一個“幸運轉盤”，不同的區域代錶不同的可能性，讓人一下子就理解瞭。而且，書中穿插的很多小故事和曆史典故，也讓學習過程變得輕鬆愉快，不再是單純的知識灌輸，更像是一次與作者一起探索統計世界的神奇旅程。我特彆喜歡其中關於“幸存者偏差”的討論，一個經典的二戰飛機彈孔的例子，讓我深刻理解瞭數據分析中“看不見的”信息同樣重要。這本書真的讓我覺得，原來統計學並沒有那麼可怕，甚至可以說是充滿智慧和趣味的。

評分☆☆☆☆☆

《妙趣橫生的統計學》這本書，在閱讀過程中，我發現它最打動我的地方在於其深入淺齣的講解方式，尤其是在大數據時代背景下，它如何引導讀者建立起一種“統計思維”。作者並沒有停留在傳統的統計理論層麵，而是巧妙地將大數據時代特有的挑戰和機遇融入其中。比如，在講解抽樣方法時，他舉瞭一個通過社交媒體數據來分析大眾情緒的例子，這比傳統的民意調查更能體現大數據的實時性和廣泛性，同時也讓我看到瞭大數據在社會科學研究中的巨大潛力。讓我眼前一亮的是，書中對“相關性”和“因果性”的區分做瞭非常細緻的闡釋。在信息爆炸的時代，我們每天都會接觸到大量的統計數據，但很多時候，我們容易被錶麵上的相關性所迷惑，誤以為兩者之間存在因果關係。作者通過幾個生動形象的案例，比如“冰淇淋銷量與溺水人數的相關性”，清晰地說明瞭這種誤區的危害，並教導讀者如何運用批判性思維去審視數據背後的邏輯。這種培養獨立思考和理性分析能力的引導，在我看來，比任何具體的統計方法都更加寶貴，這纔是真正意義上的“培養大數據時代的統計思維”。