具体描述
内容简介
《应用统计学（第2版）/普通高等教育经管类专业“十二五”规划教材》依托目前最为普及的Excel软件和社会科学领域最为普及的SPSS统计软件和JMP软件为基本工具，详细介绍了数据收集和整理、统计数据的汇总、概率论基础、抽样分布和参数估计、假设检验、方差分析、一元回归和多元回归、时间序列预测和指数、卡方检验和非参数检验，以及统计在质量管理中的应用等重要内容。与计算机软件相结合是本书最大的特点，另一大特点是将统计理论与统计实践紧密联系，每一章都提供了具体案例和大量例题以辅助教学。
本书体系完善，布局合理，实例丰富，应用性强，每章均有习题，并配备了内容丰富的教学课件(下载网址为http：//www。tupwk。com。cn)和习题答案，能够适应统计学的教学需要，可作为高等院校工科类和经济管理类相关专业的本科、硕士、MBA和工程硕士等的教学用书，也可作为从事统计、信息管理、市场调研等实际工作的各类经济管理人员的参考用书或培训教材。
目录
第1章 统计和统计数据收集 1
1.1 统计学概述 1
1.1.1 统计的广泛应用 1
1.1.2 统计与统计学 2
1.1.3 统计研究对象的特点 2
1.1.4 统计学的分类 3
1.2 统计基本术语 4
1.3 数据的收集 5
1.3.1 普遍调查 5
1.3.2 重点调查 6
1.3.3 典型调查 6
1.3.4 抽样调查 6
1.3.5 网上调查 7
1.4 问卷设计 10
1.4.1 合理性 10
1.4.2 一般性 10
1.4.3 逻辑性 11
1.4.4 明确性 11
1.4.5 非诱导性 11
1.4.6 便于整理、分析 12
1.5 变量 12
1.5.1 变量类型 12
1.5.2 度量水平和度量等级 13
习题一 15
第2章 统计表和统计图 17
2.1 分类数据的图表 17
2.1.1 汇总表 17
2.1.2 条形图 18
2.1.3 饼图 19
2.1.4 帕累托图 19
2.2 数值数据的整理 22
2.3 数值数据的图表 23
2.3.1 频数分布表 23
2.3.2 其他数值数据统计图 26
2.4 交叉表 35
2.4.1 列联表 35
2.4.2 并行条形图 36
2.5 图表汇总和制作原则 36
2.6 其他软件实现 37
2.6.1 SPSS实现 37
2.6.2 JMP实现 38
习题二 39
第3章 统计数据的描述度量 41
第4章 概率论基础 62
第5章 抽样与抽样分布 102
第6章 置信区间估计 118
第7章 单个总体的假设检验 136
第8章 两个总体的假设检验 148
第9章 方差分析 161
第10章 卡方检验和非参数检验 182
第11章 一元回归 214
第12章 多元线性回归 242
第13章 时间序列预测和指数 269
第14章 统计在质量管理中的应用 302
14.1 全面质量管理 302
14.2 六西格玛管理 304
14.3 控制图理论 305
14.4 比例的控制图：p-图 307
14.5 极差和均值控制图 311
14.5.1 R-图 311
14.5.2 -图 314
14.6 过程能力 315
14.6.1 顾客满意和规格
极限 316
14.6.2 能力指数 317
14.7 质量管理的上机实现 319
14.7.1 SPSS实现 319
14.7.2 JMP实现 319
习题十四 320
附录A 泊松分布表 324
附录B 标准正态分布表 326
附录C ?2分布表 328
附录D t分布表 331
附录E F分布表 333
附录F Wilcoxon秩和检验的上下临界
值表 343
附录G 杜宾-瓦森检验临界值表 344
前言/序言
应用统计学（第2版）用户评价
《应用统计学（第2版）》这本书，给我的第一印象是其编排的逻辑性和内容的实用性。它并非一本枯燥的理论堆砌，而是将统计学的概念与解决实际问题的过程紧密结合，让我能够更直观地理解统计学在各个领域的应用。 我非常欣赏书中对“抽样理论”的讲解。它并没有仅仅罗列各种抽样方法，而是通过分析市场调查、民意测验等实际场景，来阐述简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等方法的原理和适用性。这让我能够深刻理解，为什么科学的抽样方法对于获得准确的调查结果至关重要。 在“参数估计”的部分，本书非常清晰地讲解了点估计和区间估计。它不仅给出了估计量和置信区间的计算公式，更重要的是解释了这些统计量所代表的实际意义。例如，它会详细说明“95%置信区间”的含义，以及如何根据置信区间来推断总体的可能取值范围。 我特别喜欢书中关于“假设检验”的讲解。它并没有停留在数学公式的推导，而是通过大量的实际案例，来阐述假设检验的逻辑和应用。比如，它会用一个关于药物疗效评估的案例，来讲解如何设定零假设和备择假设，如何选择合适的检验方法，以及如何根据P值和显著性水平来做出决策。这种“从问题出发，到解决方案落地”的讲解方式，让我能够真正地理解假设检验的精髓。 在“回归分析”的章节，本书做得非常扎实。它不仅介绍了简单的线性回归，还深入讲解了多元线性回归，并强调了模型诊断的重要性。书中会详细介绍如何检查模型假设，如何处理多重共线性，以及如何解读回归系数的实际意义。例如，它会通过一个分析影响产品销售量的因素的案例，来展示如何构建一个有效的回归模型，并解释每个因素对销售量的影响程度。 本书在“方差分析（ANOVA）”的讲解上也做得非常出色。它通过一个比较不同教学方法对学生成绩影响的例子，详细展示了单因素方差分析的应用。它让我明白，方差分析是如何帮助我们比较多个组的平均值是否存在显著差异，以及如何确定哪个因素对结果产生了影响。 另外，本书还对“时间序列分析”进行了深入的讲解。它通过一个分析股票价格波动的案例，展示了如何利用历史数据来识别趋势、季节性和周期性，并进行预测。这让我看到了时间序列分析在金融投资领域的价值。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本非常优秀的教材，它不仅传授了统计学的理论知识，更重要的是培养了读者的统计思维。这本书是任何希望深入了解和应用统计学的人的必备读物。
评分这本书《应用统计学（第2版）》给我的整体感觉是，它不是一本只停留在理论层面上的教科书，而是真正地将统计学知识与实际应用紧密结合起来。我一直觉得，学习一门学科，最重要的是要理解它能为我们解决什么问题，而这本书恰恰在这方面做得非常到位，让我能够从一个更加实用的角度去理解和学习统计学。 在初次翻阅时，我被书中那些来自不同领域的案例研究所吸引。比如，在讲解“时间序列分析”时，它不仅仅介绍了ARIMA模型等经典方法，还通过一个关于股票价格预测的案例，展示了如何利用历史数据来分析趋势、季节性和周期性，并做出未来走势的预测。这个案例非常具体，让我能够清晰地看到时间序列分析在金融投资领域的实际应用价值。 我特别欣赏书中对于“主成分分析（PCA）”和“因子分析”的讲解。这两个方法常常被用来处理高维数据，但很多人对此感到困惑。这本书通过一个分析消费者购物习惯的例子，非常形象地解释了PCA如何将多个相关变量降维成少数几个不相关的“主成分”，从而捕捉到数据的主要信息。它让我明白，这些降维技术并不是凭空产生的，而是有着明确的逻辑和应用目的。 在统计推断的章节，作者非常注重对“置信区间”的解释。不仅仅是给出公式，更重要的是解释了置信区间的实际含义，以及如何正确地解读一个置信区间。例如，它会说明“95%的置信区间”并不是说我们对区间内任意一个值都有95%的信心，而是指如果反复抽取样本并构建置信区间，平均有95%的区间会包含真实的总体参数。这种严谨的解释，让我对统计推断有了更深刻的理解。 我是一个对数据可视化比较看重的人，这本书在这方面也给了我很多启发。它不仅仅介绍了各种图表的类型，更重要的是强调了如何通过可视化来有效地探索数据、发现模式，以及如何清晰地传达分析结果。书中还提供了一些关于如何选择合适图表、如何避免信息失真等方面的建议，这对于提高我的数据沟通能力非常有帮助。 另外，本书在讲解“卡方检验”时，非常细致地阐述了其在分类数据分析中的应用，例如独立性检验和拟合优度检验。通过一个关于市场营销活动对消费者购买意愿影响的案例，让我明白了卡方检验如何帮助我们判断两个分类变量之间是否存在关联。 这本书的逻辑结构也非常清晰，每个章节都像是一个独立的模块，但又相互关联，构成一个完整的统计学知识体系。作者在章节的开头会概述本章的学习目标，并在结尾进行总结，这使得学习过程更有条理，也更容易掌握核心内容。 我特别注意到，书中在介绍一些概念时，会提供不同角度的解释，或者引用一些经典的研究论文，这使得内容更加丰富和具有深度。这让我感受到，作者在编写这本书时，倾注了大量的心思，力求为读者提供一个全面而深刻的学习体验。 而且，书中使用的语言非常严谨，但又不失亲切。不会让人感到过于晦涩难懂，即使是对于初学者来说，也能够比较容易地进入状态。我常常在阅读时，感觉到作者像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步一步地理解这些复杂的统计概念。 这本书的排版设计也相当用心。页面的留白适度，字体大小和行距都恰到好处，能够有效地减轻阅读疲劳。关键公式和术语会被清晰地标注出来，方便查阅和记忆。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本非常优秀的教材，它成功地将统计学的理论知识与实际应用完美结合，为我提供了一个系统学习和掌握统计学知识的绝佳平台。这本书的价值，不仅仅在于其传授的知识，更在于其激发我应用统计学解决实际问题的能力。
评分第一次接触《应用统计学（第2版）》这本书，就被它那种“学以致用”的编写理念所深深吸引。在这个时代，理论知识固然重要，但如果不能有效地应用于实践，其价值便会大打折扣。这本书恰恰是做到了这一点，它将枯燥的统计学概念，通过各种生动翔实的案例，变得鲜活起来，让我切实感受到统计学在解决现实问题中的强大力量。 其中，关于“方差分析（ANOVA）”的讲解，是我最为印象深刻的部分之一。书中没有生硬地抛出“平方和”和“均方”这些数学名词，而是从一个实际的农业实验入手，探讨如何比较不同肥料对作物产量的影响。作者通过图文并茂的方式，一步一步地演示了如何通过方差分析来判断不同处理组之间是否存在显著差异。更重要的是，它解释了为什么方差分析比一系列的t检验更合适，这让我对统计方法的选择有了更深入的理解。 我尤其欣赏书中对于“泊松分布”和“指数分布”等概率分布的阐述。它并没有仅仅停留在数学公式的层面，而是通过例如“一天内客户的呼叫次数”（泊松分布）或者“设备发生故障的时间间隔”（指数分布）这样的例子，让读者能够直观地理解这些分布的适用场景。书中还进一步讲解了如何利用这些分布来预测事件发生的频率或概率，这对于风险评估和资源规划非常有帮助。 在回归分析的章节，作者花了很大的篇幅来讲解“模型假设的检验”以及“异常值和离群点”的处理。这一点非常重要，因为很多时候，我们建立的回归模型可能因为违反了某些基本假设而变得不可靠。书中详细介绍了如何通过绘制残差图、进行Durbin-Watson检验等方法来检查模型假设是否成立，以及如何识别和处理可能对模型产生较大影响的异常观测值。这让我明白，构建一个好的回归模型，不仅仅是拟合数据，更需要对模型的可靠性进行审慎的评估。 另一个让我受益匪浅的章节是关于“聚类分析”。在面对海量数据时，如何从中发现隐藏的模式和结构，是分析师面临的一大挑战。书中介绍了K-means、层次聚类等常用的聚类算法，并展示了如何利用聚类分析来对客户进行细分，或者对文本进行主题分类。通过具体的例子，我明白了聚类分析如何在没有预设类别的情况下，根据数据的相似性将数据点分组，这为我探索性数据分析提供了有力的工具。 本书在统计软件的应用方面，也提供了非常实用的指导。书中穿插了一些关于R语言或Python实现统计分析的代码示例，虽然不是教程性质的，但足以让读者对如何在实际操作中使用这些软件建立初步的认识。这让我意识到，统计学理论的学习，最终需要落实到具体的计算和实现上，而这些示例无疑为我指明了方向。 我是一个比较喜欢刨根问底的学习者，在阅读过程中，我常常会思考为什么某个统计量会被定义成这样，或者某个定理是如何被证明的。这本书在这方面也做得相当不错，它会在适当的时候提供一些数学推导的简要说明，或者指向更深入的参考文献，让读者在理解基本概念的同时，也能获得进一步深挖的可能。 而且，这本书的语言风格非常友善，读起来不会让人感到枯燥乏味。作者仿佛是一位经验丰富的引路人，耐心地带领读者一步一步地探索统计学的世界。即使遇到一些复杂的概念，他也会用通俗易懂的语言来解释，并辅以形象的比喻，让学习过程变得轻松愉快。 书中提供的各种图表和示意图，也极大地帮助了我理解抽象的统计概念。例如，在解释“贝叶斯定理”时，作者通过一个生动的医学诊断例子，清晰地展示了先验概率、条件概率和后验概率之间的关系，让我对贝叶斯推理有了直观的认识。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本能够真正帮助读者将统计学知识转化为实际能力的优秀著作。它不仅教授了统计学的方法，更重要的是教会了读者如何去思考，如何去应用，如何去解决问题。这本书是我在统计学学习道路上的一份宝贵财富。
评分《应用统计学（第2版）》这本书，给了我一种“学有所用”的踏实感。它不像某些教材那样，只是孤立地介绍各种统计概念和公式，而是将这些知识点巧妙地融入到解决实际问题的过程中，让我能够真切地感受到统计学在现实世界中的价值。 我非常喜欢书中对“概率分布”的讲解。它不仅仅罗列了各种分布的数学公式，而是通过一个个生动的故事，来解释它们的应用场景。比如，在讲解“泊松分布”时，它会用一个关于网站访问量或者电话呼叫次数的例子，来展示泊松分布如何描述单位时间内随机事件发生的次数。这让我能够直观地理解，为什么在某些情况下需要使用泊松分布来建模。 在“统计推断”的章节，作者非常注重对“置信区间”的解释。它不仅仅给出公式，更重要的是解释了置信区间的实际含义，以及如何正确地解读一个置信区间。例如，它会说明“95%的置信区间”并不是说我们对区间内任意一个值都有95%的信心，而是指如果反复抽取样本并构建置信区间，平均有95%的区间会包含真实的总体参数。这种严谨的解释，让我对统计推断有了更深刻的理解。 我特别欣赏书中关于“回归分析”的深入探讨。它不仅仅介绍了简单的线性回归，还深入讲解了多元线性回归，并强调了模型诊断的重要性。书中会详细介绍如何检查模型假设，如何处理多重共线性，以及如何解读回归系数的实际意义。例如，它会通过一个分析房价影响因素的案例，来展示如何构建一个有效的回归模型，并解释每个因素对房价的影响程度。 本书在“方差分析（ANOVA）”的讲解上也做得非常出色。它通过一个比较不同生产线产品质量的例子，详细展示了单因素方差分析的应用。它让我明白，方差分析是如何帮助我们比较多个组的平均值是否存在显著差异，以及如何确定哪个因素对结果产生了影响。 我个人对“多重比较”这个概念一直比较困惑，而这本书对此做了非常详细的阐述。它解释了为什么在进行多次比较时，需要进行校正，并介绍了Bonferroni校正、Tukey HSD等常用的方法。这让我能够更加严谨地对待多次统计检验的结果。 另外，本书还对“时间序列分析”进行了深入的讲解。它通过一个分析产品销售额的案例，展示了如何利用历史数据来识别趋势、季节性和周期性，并进行预测。这让我看到了时间序列分析在商业预测和规划中的重要作用。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本非常优秀的书籍，它成功地将统计学的理论知识与实际应用完美结合，为我提供了一个系统学习和掌握统计学知识的绝佳平台。这本书的价值，远远超出了其纸面本身的意义。
评分《应用统计学（第2版）》这本书，在我的学习过程中扮演了极其重要的角色，它就像一位经验丰富的向导，带领我一步步深入理解统计学的奇妙世界。不同于那些晦涩难懂的理论书籍，这本书的魅力在于它能够将复杂的统计概念，用一种易于理解且贴近实际的方式呈现出来。 我尤为欣赏书中对于“统计模型”的讲解。它并没有将模型视为数学公式的堆砌，而是强调模型的建立是为了更好地理解和解释现实世界中的现象。例如，在讲解“线性回归”时，作者会通过一个分析广告投入与销售额之间关系的模型，来阐述如何选择合适的自变量，如何解释回归系数，以及模型可能存在的局限性。这种关注模型背后的意义和应用的方式，让我受益匪浅。 在“概率论基础”的部分，本书通过一些有趣的例子，比如彩票中奖概率、掷骰子组合的可能性等，来解释随机变量、概率分布等核心概念。这让我摆脱了对概率论的恐惧感，而是将其看作是描述不确定性的一种数学语言，能够帮助我们更好地理解风险和机遇。 我非常喜欢书中对“假设检验”的详细阐述。它不仅仅是教你如何计算P值，更重要的是引导你思考：我们要检验什么？为什么要做这个检验？检验结果的实际意义是什么？例如，它会用一个关于新药疗效的案例，来解释如何设定零假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据P值和显著性水平来做出决策。这种“从问题出发，到解决方案落地”的讲解方式，让我能够真正地理解统计检验的逻辑和应用。 在“回归分析”的章节，本书做得非常扎实。它不仅介绍了简单的线性回归，还深入讲解了多元线性回归，并强调了模型诊断的重要性。书中会详细介绍如何检查模型假设，如何处理多重共线性，以及如何解读回归系数的实际意义。例如，它会通过一个分析影响学生考试成绩的因素的案例，来展示如何构建一个有效的回归模型，并解释每个因素对成绩的影响程度。 本书在“方差分析（ANOVA）”的讲解上也做得非常出色。它通过一个比较不同生产线产品质量的例子，详细展示了单因素方差分析的应用。它让我明白，方差分析是如何帮助我们比较多个组的平均值是否存在显著差异，以及如何确定哪个因素对结果产生了影响。 此外，本书还对“数据可视化”进行了深入的讲解。它不仅仅是介绍了各种图表的类型，更重要的是强调了如何通过可视化来有效地探索数据、发现模式，以及如何清晰地传达分析结果。书中还提供了一些关于如何选择合适图表、如何避免信息失真等方面的建议，这对于提高我的数据沟通能力非常有帮助。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本非常优秀的教材，它不仅传授了统计学的理论知识，更重要的是培养了读者的统计思维。这本书是任何希望深入了解和应用统计学的人的必备读物。
评分这本《应用统计学（第2版）》的封面设计简洁大气，第一眼就给人一种专业且易于亲近的感觉。拿在手里，纸张的触感也相当不错，不是那种过于光滑反光的纸，而是略带哑光质感的，长时间阅读眼睛不容易疲劳。我一直觉得一本好的教材，不仅要有扎实的理论基础，还要有清晰易懂的阐述方式，以及能激发读者兴趣的设计。这本书在这些方面都做得相当出色。 初次翻阅，我就被其编排结构所吸引。它不是那种枯燥地堆砌公式和定义的书，而是试图通过一系列生动有趣的案例来引入统计学概念。我记得其中一个章节，用到了一个关于市场营销活动效果评估的案例，通过引入数据和分析步骤，层层递进地讲解了如何运用假设检验来判断广告投放是否带来了显著的销售增长。这种“先应用，后理论”的讲解方式，让我这个统计学初学者，能够更直观地理解那些抽象的统计原理。而且，书中大量的图表和插图，也大大降低了理解难度，将原本可能令人望而生畏的公式和模型，变得生动形象。 这本书的语言风格也给我留下了深刻的印象。作者在保证学术严谨性的同时，采用了比较口语化和生活化的表达方式，避免了过多的专业术语堆砌，或者说，即使使用了专业术语，也会辅以清晰的解释和通俗的类比。例如，在讲解“中心极限定理”这一核心概念时，作者没有直接抛出复杂的数学证明，而是通过模拟抽取大量样本的过程，并展示了样本均值分布的趋势，让我一下子就明白了为什么这个定理如此重要。这种“润物细无声”的教学方式，让我感觉就像是在和一位经验丰富的老师在进行一对一的交流，他耐心地解答我可能遇到的每一个困惑。 对于我这种需要将统计学知识应用于实际工作的人来说，本书的“应用”二字名副其实。书中提供的案例研究覆盖了经济学、社会学、生物学、工程学等多个领域，充分展示了统计学在解决现实问题中的强大力量。我特别欣赏其中关于“回归分析”的章节，它不仅详细介绍了线性回归、多元回归等基本模型，还深入探讨了模型的诊断、选择以及解释，这对于我撰写研究报告和进行数据建模至关重要。书中还提供了大量的R语言或Python等统计软件的应用示例，让读者能够快速上手，将理论知识转化为实践技能。 这本书的例题和习题设计也相当具有启发性。不仅仅是简单的计算题，更多的是一些需要思考和分析的开放性问题，鼓励读者将所学知识融会贯通，灵活运用。每章末尾的习题，难度梯度也设计得很好，从基础巩固到综合运用，能够有效地检验读者的学习成果。而且，书中对于一些复杂问题的解答，也提供了多种可能的思路和方法，这对于培养读者的独立思考能力非常有帮助。我曾经花了不少时间去钻研其中一个关于时间序列分析的习题，通过查阅书中的相关资料和反复尝试，最终找到了解决问题的最佳方案，那份成就感是难以言喻的。 我是一个对细节要求比较高的人，在阅读过程中，我会特别关注书中公式的推导过程和符号的定义。这本《应用统计学（第2版）》在这方面做得非常严谨。每一个公式的推导都清晰明了，每一步的逻辑都衔接得当，即使是复杂的统计模型，也能循序渐进地被拆解开来。而且，书中对于各种统计量和参数的符号定义也非常规范，这对于避免在阅读和实践中产生混淆至关重要。我感觉作者在编写过程中，一定投入了大量的精力来确保内容的准确性和完整性，这让我对这本书的品质有了极高的信任度。 这本书的排版和字体选择也给我带来了良好的阅读体验。整体版式设计清晰、疏朗，不会显得拥挤。字体大小适中，字迹清晰，即使是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。章节标题和重要概念的突出处理，也使得信息获取更加高效。我喜欢那种能够让我沉浸其中的阅读体验，而这本书无疑提供了这样的条件。它就像一位耐心细致的老师，将复杂的知识点以最友好的方式呈现给读者，让学习过程变得更加愉快和高效。 我非常欣赏这本书对于统计学思想和哲学层面的探讨。它不仅仅是教授具体的统计方法，更在于引导读者理解统计学的本质、局限性以及在科学研究中的地位。在某些章节，作者会深入分析为什么某个统计模型会被选择，以及在什么情况下不适合使用某种方法。这种批判性的思维训练，对于培养一个真正懂得统计学的人来说是不可或缺的。它让我认识到，统计学并非一套冰冷的数学工具，而是一种认识世界、理解不确定性的强大思维方式。 此外，这本书的参考文献和术语索引部分也做得非常详尽。在我遇到一些不熟悉的术语时，能够迅速在索引中找到对应的解释，并且可以通过参考文献进一步查阅更深入的资料。这对于希望进一步拓展知识面的读者来说，提供了极大的便利。我常常会在阅读完某个章节后，去翻阅一下参考文献，了解这些知识是如何发展而来的，以及有哪些前沿的研究方向，这让我对统计学的宏观图景有了更清晰的认识。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本集理论性、实践性和启发性于一体的优秀教材。它以清晰易懂的语言、丰富的案例、严谨的逻辑和人性化的设计，为广大读者提供了一个深入学习和掌握统计学知识的绝佳平台。无论是初学者还是有一定基础的学习者，都能从中受益匪浅。这本书不仅是我的学习工具，更像是我的良师益友，陪伴我在统计学的海洋中不断探索和前行。
评分这本书的名字《应用统计学（第2版）》就已经非常直观地表明了其侧重点，而实际阅读体验也完全印证了这一点。在如今这个数据爆炸的时代，掌握统计学已经不再是少数专业人士的专利，而是一种必备的职业技能。这本书正是为了满足这种需求而生，它不仅仅停留在理论的层面，而是将统计学的应用场景放在了极其重要的位置。 我印象最深刻的是书中对假设检验的讲解。不同于很多教材只是简单地罗列P值、显著性水平这些概念，这本书通过一个又一个贴近现实的例子，比如产品质量控制、医疗诊断的有效性评估、金融市场的风险分析等，来循序渐进地解释假设检验的整个流程。作者会详细地阐述每一步的逻辑依据，比如为什么我们需要设定零假设和备择假设，为什么P值越小越能说明证据越强，以及不同显著性水平选择可能带来的后果。这种“授人以渔”的教学方式，让我不仅仅记住了公式，更重要的是理解了背后的原理和应用场景。 在数据可视化方面，这本书也给予了我不少启发。它不仅仅是简单地介绍各种图表的类型，比如散点图、柱状图、折线图等，更重要的是教会读者如何根据数据的特性和分析的目的来选择最合适的图表，以及如何通过图表清晰、准确地传达信息。书中还提供了一些关于如何避免误导性可视化的建议，这对于我们处理和呈现复杂数据非常有价值。我记得书中关于“箱线图”的讲解，它如何直观地展示数据的分布、中位数、四分位数和异常值，让我对数据的变异性有了更深刻的认识。 另外，这本书在模型诊断和选择的部分也做得非常出色。很多时候，我们构建好了一个统计模型，但如何判断这个模型是否合适，是否能够准确地描述数据之间的关系，是至关重要的。本书提供了多种模型诊断的方法，比如残差分析、方差膨胀因子（VIF）的计算和解释，以及如何通过AIC、BIC等信息准则来比较和选择模型。这些内容对于我后续在实际工作中进行数据建模和预测非常有帮助，让我能够更有信心地去选择和优化模型。 我特别喜欢书中关于“多重比较”的章节。在进行多次假设检验时，如果不加以控制，发生第一类错误的概率会显著增加。本书详细介绍了Bonferroni校正、Tukey's HSD等多种多重比较方法，并解释了它们各自的优缺点和适用场景。这让我意识到，在实际应用中，我们不能孤立地看待每一个检验结果，而需要综合考虑整体的错误控制。这种对细节的关注，恰恰体现了作者的严谨和专业。 这本书的案例研究让我感到非常实用。例如，在讲解“主成分分析（PCA）”时，作者没有仅仅停留在数学推导上，而是通过一个降维处理客户购物数据的例子，展示了PCA如何帮助识别出影响客户购买行为的关键因素，从而指导市场营销策略的制定。这种将抽象概念与具体业务场景结合的方式，极大地增强了我的学习兴趣和动力。 而且，这本书的章节逻辑非常清晰，过渡自然。每个章节都建立在前一章的基础上，层层递进，使得学习过程更加顺畅。即使遇到一些相对复杂的统计概念，也能在前面章节的铺垫下，更容易理解。我常常能在阅读过程中，感受到作者在知识体系构建上的深思熟虑。 我还注意到，这本书在讲解一些容易混淆的概念时，会通过对比的方式来帮助读者区分。比如，在解释“相关”和“因果”的区别时，作者会用一些生动形象的例子来说明，即使两个变量高度相关，也不能轻易断定它们之间存在因果关系，这对于培养严谨的科学思维非常重要。 此外，这本书的排版风格也让我觉得非常舒适。页面布局合理，字体清晰易读，关键的公式和定义都会被突出显示，这在一定程度上减轻了长时间阅读的疲劳感，让我的注意力能够更集中在知识内容本身。 总的来说，《应用统计学（第2版）》不仅仅是一本教科书，更像是一本“统计学应用指南”。它成功地将复杂的统计理论与丰富的实际应用相结合，为我打开了统计学的大门，让我能够自信地将其应用于自己的学习和工作中。这本书的价值，远超其物理形式的重量。
评分《应用统计学（第2版）》这本书，给我的感觉是它将统计学的理论和实践完美地融为一体，让学习过程变得既有深度又不乏趣味。它不是一本只会堆砌公式和定理的教材，而是真正地将统计学知识与解决实际问题紧密联系起来，让我能够感受到统计学在各个领域的广泛应用。 我最喜欢的部分之一是书中对“假设检验”的讲解。它并不是简单地介绍P值和显著性水平，而是通过大量的实际案例，来阐述假设检验的逻辑和应用。比如，它会用一个关于市场营销活动效果的案例，来讲解如何设置零假设和备择假设，如何选择合适的检验方法，以及如何根据检验结果来做出决策。这种“从问题出发，到解决方案落地”的讲解方式，让我能够真正理解假设检验的精髓。 在“回归分析”的章节，本书做得非常扎实。它不仅介绍了简单的线性回归，还深入讲解了多元线性回归，并强调了模型诊断的重要性。书中会详细介绍如何检查模型假设，如何处理多重共线性，以及如何解读回归系数的实际意义。例如，它会通过一个分析影响学生考试成绩的因素的案例，来展示如何构建一个有效的回归模型，并解释每个因素对成绩的影响程度。 我对“方差分析（ANOVA）”的理解，也因为这本书而变得更加清晰。它通过一个比较不同培训方法对员工绩效影响的案例，详细展示了单因素方差分析的应用。它让我明白，方差分析是如何帮助我们比较多个组的平均值是否存在显著差异，以及如何确定哪个因素对结果产生了影响。 此外，本书还对“时间序列分析”进行了深入的讲解。它通过一个分析产品销售额的案例，展示了如何利用历史数据来识别趋势、季节性和周期性，并进行预测。这让我看到了时间序列分析在商业预测和规划中的重要作用。 我尤其欣赏书中对“数据可视化”的强调。它不仅仅是介绍了各种图表的类型，更重要的是强调了如何通过可视化来有效地探索数据、发现模式，以及如何清晰地传达分析结果。书中还提供了一些关于如何选择合适图表、如何避免信息失真等方面的建议，这对于提高我的数据沟通能力非常有帮助。 这本书的语言风格非常流畅，读起来不会让人感到枯燥乏味。作者善于使用形象的比喻和生动的例子来解释复杂的概念，让学习过程变得更加轻松愉快。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本非常优秀的教材，它不仅传授了统计学的理论知识，更重要的是培养了读者的统计思维。这本书是任何希望深入了解和应用统计学的人的必备读物。
评分《应用统计学（第2版）》这本书，从我个人的阅读体验来说，简直就是一本“通俗易懂，学以致用”的典范。在这个信息爆炸、数据无处不在的时代，统计学的重要性不言而喻，但很多人可能觉得它是一门晦涩难懂的学科。这本书恰恰打破了这种刻板印象，它用一种非常接地气的方式，将统计学的精髓展现在读者面前。 我最欣赏的地方在于，书中大量的案例研究，都来自于我们日常生活中非常熟悉的情境。例如，在讲解“抽样调查”时，作者并没有仅仅罗列各种抽样方法，而是通过一个关于民意调查的例子，详细阐述了分层抽样、整群抽样等方法的具体操作步骤，以及它们各自的优缺点。这让我能够更直观地理解，为什么在进行大规模调查时，抽样是必不可少的，以及如何设计出科学有效的抽样方案。 在“假设检验”的章节，这本书提供了一个非常实用的框架。它不仅仅是教你如何计算P值，更重要的是引导你思考：我们要检验什么？为什么要做这个检验？检验结果的实际意义是什么？例如，它会用一个关于新药疗效的例子，来解释如何设定零假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，以及如何根据P值和显著性水平来做出决策。这种“从问题出发，到解决方案落地”的讲解方式，让我能够真正地理解统计检验的逻辑和应用。 我特别喜欢书中关于“回归分析”的讲解，它不仅仅介绍了简单的线性回归，还深入探讨了多元线性回归、非线性回归等内容。更重要的是，书中花了大量篇幅来讲解“模型诊断”，例如残差分析、共线性诊断等。这让我意识到，构建一个回归模型只是第一步，更重要的是要确保模型的有效性和可靠性。通过学习这些诊断方法，我能够更好地评估自己构建的模型是否准确，以及如何进行优化。 这本书在“方差分析”的讲解上也做得非常出色。它通过一个关于不同教学方法对学生成绩影响的例子，非常清晰地展示了单因素方差分析和多因素方差分析的应用。它让我明白，方差分析是如何帮助我们比较多个组的均值是否存在显著差异，以及如何判断不同因素之间的交互作用。 此外，本书对“时间序列分析”的讲解也给我留下了深刻的印象。它不仅仅介绍了ARIMA模型等经典方法，还深入探讨了季节性分解、趋势分析等内容。通过一个关于销售额预测的案例，我能够清晰地看到时间序列分析在商业预测中的实际应用。 我还注意到，这本书在章节的结尾，都会提供一些引导性的思考题和练习题，这些题目设计得非常有启发性，能够帮助读者巩固所学知识，并将其应用于更广泛的场景。 而且，这本书的语言风格非常亲切，没有过多地使用生僻的专业术语。即使遇到一些复杂的概念，作者也会用通俗易懂的比喻来解释，让学习过程变得轻松愉快。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本非常难得的教材。它不仅传授了统计学的理论知识，更重要的是教会了读者如何去应用，如何去解决问题。这本书的价值，在于它能够真正地帮助读者提升在数据分析和决策方面的能力。
评分《应用统计学（第2版）》这本书，从整体的感受来看，它就像一位耐心细致的导师，不仅教授了统计学的“术”，更重要的是传达了统计学的“道”。它没有将统计学包装成一门高高在上的理论学科，而是将其融入到我们日常所面临的各种实际问题中，让我深刻体会到统计学作为一门工具的强大力量。 我尤其喜欢书中关于“概率论基础”的讲解。它并不是简单地罗列各种概率公式，而是通过一些生动有趣的例子，比如抛硬币、掷骰子、抽扑克牌等，来解释随机事件、概率、条件概率等概念。它让我明白，概率论并不是一种抽象的数学游戏，而是描述不确定性的一种语言，是理解和处理现实世界中各种随机现象的基础。 在“统计推断”的章节，本书非常清晰地讲解了参数估计和假设检验这两个核心内容。在参数估计方面，它详细介绍了点估计和区间估计，并解释了置信区间的含义以及如何解释。在假设检验方面，它循序渐进地讲解了检验的步骤，从设定假设到选择统计量，再到得出结论。书中还会分析不同类型的错误（第一类错误和第二类错误），以及如何权衡它们的风险，这对于做出科学的决策至关重要。 我非常赞赏书中关于“回归分析”的深入探讨。它不仅仅介绍了简单的线性回归，还详细讲解了如何处理多重共线性、如何进行变量选择、以及如何解读回归系数的实际意义。例如，在分析房价影响因素时，书中会讲解如何解释“每增加一平方米的面积，房价会增加多少万”，以及如何判断这些因素是否具有统计学上的显著性。 本书在“方差分析（ANOVA）”的讲解上也做得相当出色。它通过一个关于比较不同生产线产品质量的例子，详细地展示了单因素方差分析的应用。它让我明白，方差分析是如何帮助我们判断多个组的平均值是否存在显著差异，以及如何确定哪个因素对结果产生了影响。 我个人对“多重比较”这个概念一直比较困惑，而这本书对此做了非常详细的阐述。它解释了为什么在进行多次比较时，需要进行校正，并介绍了Bonferroni校正、Tukey HSD等常用的方法。这让我能够更加严谨地对待多次统计检验的结果。 另外，本书还对“主成分分析（PCA）”和“因子分析”等降维技术进行了介绍。它通过一个分析用户行为数据的例子，展示了如何利用这些技术来识别数据中的关键驱动因素，并降低数据的维度，从而简化分析过程。 值得一提的是，这本书的语言风格非常流畅，读起来就像是在和一位经验丰富的统计学家交流。作者善于使用形象的比喻和生动的例子来解释复杂的概念，让学习过程变得更加轻松愉快。 总而言之，《应用统计学（第2版）》是一本非常全面且实用的教材。它不仅教授了统计学的方法，更重要的是培养了读者的统计思维。这本书是任何希望深入了解和应用统计学的人的必备读物。
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