正版 统计学的世界（第8版）（上、下两册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 数据分析
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• 社会科学
• 经济学
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店铺： 新道图书专营店

出版社： 中信出版集团

ISBN：9787508666723

商品编码：11220041830

内容简介

统计学的思想和各种统计数据对政府、社会乃至我们的工作和日常生活都有着不可忽视的影响，甚至超乎你的想象。通过阅读本书，你将会对我们生活的这个世界有更完整、更清晰的认识。 
这不是一本讲述干巴巴的统计学理论的书，它主要介绍统计学概念的应用及其对日常生活、公共政策和许多其他领域的影响。书中没有繁琐的公式、图表和计算，你只要看得懂而且会解简单的方程式就足够了。本书的重点在于启发思考，这比生搬硬套地使用数学公式更有助于训练你的看问题的视角和解决问题的思维。
本书把统计学概念分成4个部分来呈现：

数据的生产：数据的来源非常重要，这是统计学当中zui具影响力的概念之一；
整合数据：即使用很简单的方法，也能很睿智地解读数据。
机会与概率：用概率思维解决问题，可以把事实和无关紧要的干扰信息区分开。
统计推断：用手中的少量数据，推断出关于一个较大的总体的研究结论。

本书一点儿也不枯燥乏味，恰恰相反，它是那样生动有趣，深入浅出地把统计学的概念和分析方法呈现在你面前。通过一个个具体的案例、简单的练习和知识普及，本书能让你在阅读过程中不知不觉地增长统计学知识，提高分析和解决问题的水平。
这是一本能给你带来阅读乐趣的书，也是一本能让你更睿智的书。

作者简介

戴维?穆尔（David S. Moore）
美国普渡大学杰出的统计学杰出教授，曾担任美国统计学会主席。他获得了普林斯顿大学的数学学士学位和康奈尔大学的数学博士学位，著有多篇统计理论方面的学术论文，并担任多家主流学术杂志的编委。
他还是美国统计学会、数学统计研究所、国际统计学研究所会员，也曾担任美国国家自然基金会统计学和概率项目主任、国际统计学教育协会主席，并获得美国数学协会杰出教育奖。

威廉?诺茨（William I. Notz）
美国俄亥俄大学统计学教授，获得了约翰?霍普金斯大学的物理学学士学位和康奈尔大学的数学博士学位。他的第一份学术工作是担任普渡大学统计学系助理教授。在那里，他和穆尔教授一起讲授统计学课程，对统计学教育产生了兴趣。
他的研究领域是实验设计和计算机实验。他是美国统计学会和国际统计学研究所会员，曾担任《技术计量学》和《统计学教育》杂志编辑。
 

目录

致读者 // III
序 言 了解统计学 // VII
第1部分 数据的生产
第1章 数据从哪里来 // 003
第2章 好样本和坏样本 // 023
第3章 样本可以告诉我们什么 // 041
第4章 真实世界中的抽样调查 // 065
第5章 好实验与坏实验 // 097
第6章 现实世界中的实验 // 119
第7章 数据伦理 // 144
第8章 度量 // 166
第9章 统计数字会说谎 // 193
第1部分 内容回顾 // 212
第2部分 整合数据
第10章 好图表与坏图表 // 225
第11章 用图呈现数值变量的分布 // 252
第12章 用数字描述分布 // 277
第13章 正态分布 // 307
第14章 描述相关关系：散点图和相关系数 // 331
第15章 描述相关关系：回归、预测与因果关系 // 359
第16章 居民消费价格指数和政府统计数据 // 390
第2部分 内容回顾 // 414
第3部分 机会与概率
第17章 思考随机事件 // 431
第18章 概率模型 // 454
第19章 统计模拟 // 472
第20章 赌场的生意经：期望值 // 493
第3部分 内容回顾 // 511
第4部分 统计推断
第21章 什么是置信区间 // 523
第22章 什么是显著性检验 // 551
第23章 统计推断的滥用 // 578
第24章 双向表与卡方检验 // 598
第4部分 内容回顾 // 624
附 录 关于“统计学中的争议”的答案 // 637 

《统计学的世界》（第8版）（上、下两册）图书简介 探索数据的奥秘，洞悉世界的规律 在这个信息爆炸的时代，数据已成为一种无处不在的语言，深刻地影响着我们对世界的理解、决策的制定乃至未来的预测。《统计学的世界》（第8版）上、下两册，是一部引领读者穿越统计学宏伟殿堂的百科全书式巨著。它不仅是一门科学，更是一种思维方式，一种从纷繁复杂的数据中提炼出清晰洞见、揭示隐藏规律、做出明智判断的强大工具。本书以其严谨的逻辑、生动的案例和与时俱进的视角，为统计学领域的初学者和进阶者提供了系统而深入的学习路径。 上册：奠定坚实基础，解锁数据描述与推断的奥秘 上册的核心在于为读者建立起扎实的统计学理论基础。从最基本的概念出发，本书循序渐进地引导读者认识数据、理解数据的价值，并掌握描述和分析数据的基本方法。 数据的起点：认识与组织 本书首先带你走进数据的世界，解释什么是统计学，它在我们生活和工作中扮演怎样的角色。你将学习到如何区分不同类型的数据（如定性数据与定量数据），理解变量的概念，并掌握收集、整理和展示数据的基本原则。从简单的频数分布表、直方图到更复杂的箱线图、散点图，上册将教会你如何用最直观的方式描绘数据的特征，让数据“说话”。 刻画数据的核心：集中趋势与离散程度 为了更深入地理解数据的“体温”和“脉搏”，本书会详细介绍描述数据集中趋势的各种指标，如均值、中位数和众数，并分析它们各自的适用场景和局限性。同时，它将揭示数据的“分散程度”——方差、标准差、极差等，帮助你衡量数据的变异性，了解数据的波动范围。这些基本统计量是深入分析的基础，它们能帮助你快速把握数据的整体分布状况。 概率的魅力：量化不确定性 在现实世界中，很多事物都伴随着不确定性。概率论是处理不确定性的强大工具，也是统计学不可或缺的基石。上册将带领你领略概率的基本概念，理解随机事件、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）等核心内容。特别是对正态分布的深入讲解，将为你理解许多统计方法的原理打下坚实基础，因为它在自然科学和社会科学中无处不在。 从样本到总体：统计推断的威力 统计学的核心价值在于从有限的样本数据推断出无限的总体特征。上册将详细介绍统计推断的两大基石：参数估计与假设检验。你将学习如何利用样本均值、样本比例等来估计未知的总体参数，并理解置信区间的概念，知道如何在一定置信水平下对总体的取值范围进行推断。随后，本书将系统地讲解假设检验的逻辑和流程，包括零假设、备择假设、p值、第一类错误和第二类错误等关键概念。通过t检验、z检验、卡方检验等经典统计检验方法，你将学会如何根据数据来做出关于总体的判断和决策。 关系的力量：变量间的协同与影响 数据之间并非孤立存在，它们往往相互关联，共同描绘出更复杂的现实图景。上册将深入探讨变量之间的关系。你将学习如何使用相关系数来衡量两个定量变量之间的线性关系强度和方向，并理解回归分析的基本思想，学习如何建立简单线性回归模型，用一个变量来预测另一个变量。通过对相关和回归的理解，你将能洞察数据背后的驱动因素和潜在联系。 下册：拓展分析视野，驾驭复杂模型与前沿应用 在掌握了统计学的基本原理和方法后，下册将带领读者进入更广阔的统计学天地，探讨更复杂的模型、更高级的分析技术以及统计学在各个领域的实际应用。 多重世界的解析：多元统计的智慧 现实世界中的问题往往涉及多个变量的共同影响。下册将拓展你的分析视野，从多元回归分析开始，学习如何建立包含多个自变量的模型，从而更全面地解释因变量的变异。你将理解如何评估多重回归模型的拟合优度，如何解释各预测变量的系数，并掌握处理多重共线性等问题的方法。 分类数据的精妙驾驭：逻辑回归与分类分析 当因变量是定性而非定量时，传统的线性模型将不再适用。下册将介绍逻辑回归模型，它是一种处理二分类或多分类因变量的强大工具，在医学诊断、市场营销、风险评估等领域有着广泛应用。你将学习如何解释逻辑回归的系数（如优势比），并理解模型如何预测事件发生的概率。 方差的深度挖掘：方差分析的奥秘 在实验设计和比较多组均值时，方差分析（ANOVA）扮演着至关重要的角色。下册将详细讲解单因素和多因素方差分析的原理和应用，让你学会如何通过分析不同因素对响应变量的影响程度，从而做出科学的决策。 探索隐藏的结构：聚类分析与主成分分析 当面对海量数据时，我们常常需要从中发现内在的模式和结构。下册将介绍两种重要的降维和探索性数据分析技术：聚类分析和主成分分析。聚类分析帮助你将相似的对象分组，从而发现数据的自然划分；主成分分析则通过寻找数据的主要变异方向，减少变量的数量，实现数据压缩和可视化。 非参数方法的灵活性：超越分布假设 并非所有数据都遵循特定的概率分布，尤其是在样本量较小或数据存在极端值的情况下。下册将介绍一系列非参数统计方法，如秩和检验、符号检验等，它们不依赖于任何特定的分布假设，因此在处理各种类型的数据时具有更广泛的适用性。 时间之河的流淌：时间序列分析的洞察 许多重要的数据都具有时间维度，例如股票价格、销售额、气象数据等。下册将为你揭示时间序列分析的奥秘，学习如何识别时间序列的趋势、季节性、周期性和随机性，并掌握建立时间序列模型（如ARIMA模型）来预测未来的趋势。 现代统计的脉搏：计算统计与机器学习的融合 随着计算能力的飞速发展，统计学与计算机科学的界限日益模糊。下册将触及计算统计的一些前沿概念，并介绍统计学与机器学习的紧密联系。你将了解到一些常用的机器学习算法（如决策树、支持向量机等）是如何建立在统计学原理之上的，以及统计学如何为理解和解释机器学习模型提供理论支撑。 现实世界的舞台：统计学在各领域的应用 本书的价值不仅在于理论的传授，更在于其丰富的实际应用案例。上、下两册都将穿插大量来自经济学、金融学、医学、工程学、社会学、心理学、市场营销等各个领域的真实世界案例，通过这些案例，读者可以直观地感受到统计学是如何被用来解决实际问题的，如何为各行各业的发展提供关键支持。 《统计学的世界》（第8版）的独特价值： 与时俱进的内容： 本版在内容上充分反映了统计学领域的最新发展和趋势，特别是在数据科学和计算统计方面。 清晰的讲解与精妙的案例： 复杂的统计概念通过清晰的语言和贴合实际的案例得以生动呈现，使学习过程更加易于理解和吸收。 严谨的逻辑与深厚的理论： 严谨的数学推导和清晰的逻辑框架，为读者构建起坚实的理论体系。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级模型，本书的设计遵循科学的学习规律，确保读者能够稳步提升。 培养数据思维： 学习本书的过程，不仅是学习统计方法，更是培养一种用数据看世界、用数据思考问题的能力。 无论你是初涉统计学殿堂的学生，希望构建扎实的理论基础；还是希望在数据分析领域深造的专业人士，需要拓展更高级的分析工具；抑或是渴望理解数据驱动世界运转规律的任何一个人，《统计学的世界》（第8版）（上、下两册）都将是你不可或缺的良师益友，它将为你揭示数据背后隐藏的无限可能，赋能你以更深刻的洞察力和更精准的判断力，在瞬息万变的时代中，乘风破浪，洞悉未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版真是让人眼前一亮。装帧设计非常考究，封面那种略带磨砂质感的纸张，拿在手里就有一种沉甸甸的质感，让人对手中的内容充满了敬畏。内页的纸张颜色是那种柔和的米白色，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳，这对于我们这些需要长时间泡在书堆里的人来说，简直是太友好了。而且，页边距的设计也恰到好处，留出了足够的空间供读者做笔记和标记重点，这一点看得出编者在用户体验上的用心。我尤其欣赏它在图表展示上的处理，那些复杂的统计模型和数据分布图，不仅清晰明了，而且色彩搭配得非常科学，即使是初次接触这些概念的人，也能迅速抓住核心逻辑，而不是被密密麻麻的文字和公式所困扰。装订也极其结实，即便是频繁翻阅，书脊也保持得非常好，完全不用担心读到一半散架的问题。这哪里是一本教科书，简直像是一件值得收藏的艺术品，每次翻开它，都像是在进行一场优雅的知识探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排简直是教科书编写的典范，逻辑的推进如同精密的仪器一般，环环相扣，几乎找不到任何可以挑剔的逻辑断层。上册着重于基础概念的夯实和描述性统计的建立，为下册深入到推断性统计和更复杂的模型打下了无可动摇的地基。每章的知识点都经过了精心的编排，难度梯度设置得非常科学，即便是跨学科的读者，也能循序渐进地跟上节奏。章节末尾的“思考题”更是点睛之笔，它们不像一般的习题那样只考验计算能力，更多的是激发你对现有方法的质疑和改进，真正培养的是研究者的思维模式。我个人喜欢先快速浏览一遍每个章节的导语和总结，建立起宏观的知识框架，然后再深入到细节的推敲，这种自上而下的学习方法，在这套书中得到了完美的实践，效率大大提升。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的学术深度和广度，完全超出了我原先的预期。它不仅仅是简单地罗列公式和定理，更重要的是，它像一位经验老到的导师，手把手地带着你理解“为什么”要用这些方法，以及这些方法背后的哲学基础是什么。比如，在讲解假设检验的章节时，作者并没有停留在P值的计算层面，而是深入探讨了统计学在现实世界中可能存在的误区和伦理考量，这使得我对统计思维的理解上升到了一个新的高度。我发现，很多我以前囫囵吞枣般接受的统计概念，在经过这本书的系统梳理后，变得豁然开朗，那些曾经让我头疼的概率分布和回归分析，现在看起来逻辑链条清晰无比。它成功地搭建了一座坚实的桥梁，连接了纯粹的数学理论和实际应用场景，读完后，我感觉自己不再是那个只会套公式的“计算器”，而真正开始具备了用数据说话的批判性思维能力。

评分☆☆☆☆☆

这是一套真正做到了“与时俱进”的统计学教材。在这个数据爆炸的时代，新的统计工具和计算方法层出不穷，很多老旧的教材很快就会过时。但这本书的作者团队显然投入了巨大的心血去跟踪最新的学术进展。我在其中看到了关于大数据环境下模型选择的最新讨论，以及对某些经典非参数方法的现代应用场景的重新审视。尤其值得称赞的是，它在引入现代计算统计方法时，并没有完全抛弃传统理论，而是强调了两者之间的继承与创新关系，让读者既能掌握经典理论的深厚根基，又能跟上时代前沿的技术脉搏。阅读它，我感到的不仅仅是学习了一门学科，更像是在参与一场跨越数十年的学术对话，深刻体会到统计学这门学科是如何在理论和实践的交织中不断自我完善和发展的。

评分☆☆☆☆☆

这次的阅读体验，最让我印象深刻的是其叙事的流畅性与案例的贴切性。作者似乎深谙读者的心理，总能在最需要理论支撑的地方，及时抛出一个来自社会科学、生物医学甚至是市场营销领域的真实案例来佐证观点。这些案例的选择非常巧妙，它们并非那种脱离实际的空中楼阁，而是我们日常工作和生活中经常会遇到的问题。通过这些鲜活的例子，原本抽象的统计学语言被赋予了鲜活的生命力。我记得有一段关于贝叶斯推断的描述，作者用一个天气预报准确性的案例，将复杂的后验概率计算过程演绎得如同一部引人入胜的侦探小说，层层递进，悬念迭起，让人忍不住想知道“真相”是什么。这种讲故事的能力，极大地降低了学习的门槛，让枯燥的统计学变得生动有趣，完全打破了我对传统教材的刻板印象。