妙趣横生的统计学(第4版)

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[美] 杰弗里·班尼特(JeffreyBennett 著
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店铺: 文轩网旗舰店
出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115433312
商品编码:11634780109
出版时间:2016-09-01

具体描述



深入浅出:数据驱动的决策艺术 (第3版) 作者:[虚构作者名A],[虚构作者名B] 出版社:[虚构出版社名称] 字数:约 480,000 字 装帧:精装,附赠在线互动资源 --- 内容简介: 在信息爆炸的时代,数据不再仅仅是数字的堆砌,而是驱动创新、优化流程、洞察未来的核心资产。《深入浅出:数据驱动的决策艺术 (第3版)》是一本旨在彻底改变您看待和使用数据方式的权威指南。它不仅仅是一本统计学教科书,更是一部实用的、面向实践的商业智能和决策科学的路线图。 本版全面更新,紧密结合了当前最前沿的数据科学工具和方法论,特别加强了对非专业读者在真实商业场景中应用统计思维的引导。我们摒视了枯燥的数学推导,转而聚焦于统计概念背后的逻辑、直觉,以及如何将这些工具转化为可执行的商业洞察。 本书核心结构围绕“从问题到洞察,再到行动”的完整数据分析周期构建: --- 第一部分:理解数据的语言与陷阱 (The Language and Lore of Data) 本部分奠定了坚实的数据素养基础,重点在于培养批判性思维,避免常见的统计误区。 第 1 章:数据思维的重塑:超越平均值 我们探讨了为什么描述性统计仅仅是冰山一角。本章深入剖析了“变异性”的重要性,引入了变异系数、偏度和峰度的直观理解,并首次引入了“数据叙事”的概念,强调数据必须服务于故事。 第 2 章:测量艺术与误差的哲学 详细区分了定性数据与定量数据的内在差异,以及它们如何影响后续的建模选择。重点分析了抽样误差、测量误差和系统误差的来源。我们特别增加了对“替代指标陷阱”(Proxy Metrics Fallacy)的分析,指导读者选择真正能反映业务目标的指标。 第 3 章:可视化作为解释的工具,而非装饰 摒弃了花哨的图表,专注于有效传达信息的原则。本章系统讲解了如何使用直方图、箱线图、散点图矩阵来揭示数据分布的特征和潜在关系。引入了“最小可读信息原则”,确保图表清晰、准确,避免误导。 --- 第二部分:推断的基石:概率、分布与显著性 (The Bedrock of Inference) 这是理解如何从样本推断总体的关键部分,采用情景驱动的方式解释复杂概念。 第 4 章:概率直觉训练:从赌注到风险管理 本章通过金融和保险领域的经典案例,教授读者如何建立对概率的直观感受。详述了条件概率、贝叶斯定理在日常决策中的实际应用,而非仅停留在公式层面。 第 5 章:自然界的蓝图:核心概率分布 聚焦于正态分布、二项分布和泊松分布在商业建模中的作用。我们使用模拟案例展示了中心极限定理如何神奇地运作,即使在非正态数据中也能构建可靠的推断框架。 第 6 章:假设检验的严谨性:P值、效应量与统计功效 本章对假设检验进行了革命性的阐释。我们不再将P值视为“是否有效”的二元标准,而是将其置于统计功效(Power)和效应量(Effect Size)的框架下进行解读。引入了“可重复性危机”的讨论,并提供了实践中如何设定合理的显著性阈值的建议。 --- 第三部分:建立关系:回归分析的现代应用 (Modeling Relationships in the Modern Era) 本部分是本书的实践核心,侧重于如何构建、验证和解释预测模型。 第 7 章:线性回归:从二维到多维的桥梁 详细分解了简单线性回归的假设检验和残差分析。在多元回归部分,重点讨论了多重共线性、交互作用项的引入及其业务含义的解释。我们使用实际的房产估价和市场营销投入产出分析作为案例。 第 8 章:超越线性:非参数方法与广义线性模型 (GLMs) 面对现实世界中大量不符合正态分布或存在异方差性的数据,本章介绍了稳健的替代方案。重点讲解了逻辑回归在分类问题(如客户流失预测)中的应用,以及泊松回归在计数数据(如网站点击量)中的适用性。 第 9 章:时间序列分析的实用指南 本章专注于时间依赖数据的处理。涵盖了趋势、季节性、周期性的分解方法,并介绍了ARIMA模型的直观理解和实际操作,侧重于如何利用平稳性检验来指导模型选择。 --- 第四部分:决策优化的实战工具 (Tools for Optimization and Experimentation) 本部分关注如何利用统计学知识进行主动的、实验性的决策。 第 10 章:实验设计与A/B测试的艺术 这是为产品经理和市场人员量身定制的章节。我们深入讲解了完全随机设计、分组设计(Blocked Designs)的原理,确保实验的因果推断有效性。重点分析了“最小样本量确定”、“多重比较校正”和“辛普森悖论”在A/B测试中的规避策略。 第 11 章:方差分析 (ANOVA):多组比较的精妙框架 将ANOVA视为多重T检验的优化替代品。通过真实的用户体验改进实验案例,展示了单因素和双因素方差分析如何有效地比较多个处理组的效果,并使用事后检验(Post-hoc Tests)来定位差异的具体来源。 第 12 章:贝叶斯统计的回归:从先验知识到动态更新 本章介绍了贝叶斯方法的哲学和实际优势,尤其是在数据稀缺或需要快速迭代决策时。通过马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法的概念介绍,展示了如何将历史知识融入到当前的决策模型中,实现更具鲁棒性的推断。 --- 附录:软件环境与实践指引 本版附录不再局限于特定软件的语法,而是提供了统计建模思维的通用框架,指导读者如何使用R、Python或专业统计软件来执行本章所学的方法,并强调了模型可解释性报告的标准格式。 《深入浅出:数据驱动的决策艺术 (第3版)》 致力于将复杂的统计学知识转化为可信赖、可操作的商业直觉。无论您是数据分析师、产品经理、市场专家还是渴望做出更优决策的管理者,本书都将成为您通往数据驱动卓越的必备伙伴。我们相信,理解数据背后的“为什么”,远比计算出“是什么”更加重要。

用户评价

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我是一名对数据分析充满兴趣的在职人士,一直想在业余时间系统地学习一下统计学,但市面上很多教材要么过于理论化,要么过于偏重某个特定的应用领域,很难找到一本既能打好基础又具备一定实践指导意义的书。 《妙趣横生的统计学(第4版)》在这一点上似乎做得相当不错。它的前言部分就强调了统计学在解决现实问题中的重要性,并且承诺会以一种“有趣”的方式来呈现复杂的概念。这正是我所需要的。我尤其关注它在数据可视化和案例分析方面的内容,因为我希望学到的知识能够直接应用于我的工作中,比如如何更好地解读图表、如何从数据中提炼有价值的洞察。我已经迫不及待地想看看书中那些“妙趣横生”的例子是如何将抽象的统计原理具象化,并且期待它能提供一些实用的方法和技巧,帮助我今后在面对海量数据时,能够更加自信和高效。这本书的更新版本,也意味着它应该包含了最新的统计方法和技术,这点对于我这种希望跟上时代发展的人来说,是非常有吸引力的。

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作为一名正在学习统计学专业的大学生,我对《妙趣横生的统计学(第4版)》抱有非常高的期待。我们学校的课程体系比较传统,虽然扎实,但有时确实会让人感觉有些枯燥。我希望这本书能为我提供一个全新的视角,帮助我巩固课堂所学,并且能发现统计学更广阔的应用前景。特别是关于“统计思维”的培养,我觉得这是非常重要的,它不仅仅是掌握几个公式,更是如何运用统计学的逻辑去思考和解决问题。我留意到这本书在介绍概念时,会大量使用生活化的例子和生动的比喻,这对于理解那些抽象的数学模型应该会很有帮助。我还想看看它在一些进阶主题上的讲解,比如假设检验、回归分析等,是否能以一种更易于理解的方式呈现,从而加深我对这些核心统计方法的掌握。毕竟,对于我们这些未来要从事相关领域工作的人来说,理论与实践的结合是至关重要的,我希望这本书能在这方面给我提供一些启发。

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一直以来,我对统计学都有种“敬而远之”的态度,总觉得它是一个需要深厚数学功底的学科,我这种文科背景出身的人,可能很难驾驭。但最近在工作和生活中,我越来越频繁地接触到各种数据和统计图表,感觉如果不懂一些基本的统计概念,很多信息都变得晦涩难懂,甚至容易被误导。 《妙趣横生的统计学(第4版)》这个书名,瞬间就吸引了我,它暗示了一种轻松愉快的学习方式,这让我觉得我多年的“统计学恐惧症”或许有机会被治愈。我特别想知道这本书会如何讲解一些基础概念,比如平均数、中位数、标准差这些,会不会用一些有趣的小故事或者游戏来解释,而不是冷冰冰的公式推导。另外,书中会不会介绍一些简单易行的统计工具或者软件的使用方法?即使不要求我成为统计专家,但至少能让我看懂报告、分析表格,甚至能自己做一些简单的统计分析,那就太有意义了。

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我是一位对社会现象和趋势观察充满好奇的爱好者,经常阅读新闻报道、研究报告,但很多时候,里面涉及到的统计数据和图表让我感觉一头雾水,不知道该如何去理解它们背后的真实含义。 《妙趣横生的统计学(第4版)》这本书听起来就像是为我量身定做的。我希望它能帮助我理解,为什么不同的调查会得出不同的结果,为什么同一个数据可以用不同的方式呈现,以及如何分辨信息来源的可靠性。我特别期待书中关于数据解读和批判性思维的内容,希望它能教会我如何“看透”数据,而不是仅仅“看见”数据。我希望这本书能够用通俗易懂的语言,解释一些常见的统计陷阱和误区,让我能够更理性地看待社会上的各种统计信息,避免被虚假或片面的数据所迷惑。这本书的“第四版”,也意味着它应该经过多次打磨和更新,内容应该会比较成熟和全面,这让我对学习效果充满信心。

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终于拿到这本《妙趣横生的统计学(第4版)》了,我一直对统计学抱有某种既好奇又畏惧的情绪,总觉得它是个高高在上、充满数字和公式的学科,离生活有点遥远。但这本书的封面设计就很有意思,色彩明亮,图文结合,给人一种平易近人的感觉。翻开目录,发现它并没有我预想中的那种枯燥乏味的章节划分,而是用更具生活化的语言来介绍统计学的概念,比如“数据是什么”、“如何发现数据中的故事”、“让图表说话”等等。这让我一下子放松了不少,感觉像是要开启一场有趣的探索之旅,而不是一场艰苦的“学霸”训练。我特别期待它能帮我理解生活中随处可见的统计信息,比如新闻报道里的民意调查、广告里的产品数据,甚至是游戏里的胜率分析。希望这本书能像它的名字一样,让我在掌握统计学知识的同时,也能感受到其中的乐趣,不再觉得它是一个难以逾越的障碍,而是成为我理解世界的一个有力工具。这本书的篇幅看起来也比较适中,不会让人望而生畏,相信即使是统计学新手,也能在其中找到自己的学习节奏。

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