具體描述
內容簡介
《應用統計學（第2版）/普通高等教育經管類專業“十二五”規劃教材》依托目前最為普及的Excel軟件和社會科學領域最為普及的SPSS統計軟件和JMP軟件為基本工具，詳細介紹瞭數據收集和整理、統計數據的匯總、概率論基礎、抽樣分布和參數估計、假設檢驗、方差分析、一元迴歸和多元迴歸、時間序列預測和指數、卡方檢驗和非參數檢驗，以及統計在質量管理中的應用等重要內容。與計算機軟件相結閤是本書最大的特點，另一大特點是將統計理論與統計實踐緊密聯係，每一章都提供瞭具體案例和大量例題以輔助教學。
本書體係完善，布局閤理，實例豐富，應用性強，每章均有習題，並配備瞭內容豐富的教學課件(下載網址為http：//www。tupwk。com。cn)和習題答案，能夠適應統計學的教學需要，可作為高等院校工科類和經濟管理類相關專業的本科、碩士、MBA和工程碩士等的教學用書，也可作為從事統計、信息管理、市場調研等實際工作的各類經濟管理人員的參考用書或培訓教材。
目錄
第1章 統計和統計數據收集 1
1.1 統計學概述 1
1.1.1 統計的廣泛應用 1
1.1.2 統計與統計學 2
1.1.3 統計研究對象的特點 2
1.1.4 統計學的分類 3
1.2 統計基本術語 4
1.3 數據的收集 5
1.3.1 普遍調查 5
1.3.2 重點調查 6
1.3.3 典型調查 6
1.3.4 抽樣調查 6
1.3.5 網上調查 7
1.4 問捲設計 10
1.4.1 閤理性 10
1.4.2 一般性 10
1.4.3 邏輯性 11
1.4.4 明確性 11
1.4.5 非誘導性 11
1.4.6 便於整理、分析 12
1.5 變量 12
1.5.1 變量類型 12
1.5.2 度量水平和度量等級 13
習題一 15
第2章 統計錶和統計圖 17
2.1 分類數據的圖錶 17
2.1.1 匯總錶 17
2.1.2 條形圖 18
2.1.3 餅圖 19
2.1.4 帕纍托圖 19
2.2 數值數據的整理 22
2.3 數值數據的圖錶 23
2.3.1 頻數分布錶 23
2.3.2 其他數值數據統計圖 26
2.4 交叉錶 35
2.4.1 列聯錶 35
2.4.2 並行條形圖 36
2.5 圖錶匯總和製作原則 36
2.6 其他軟件實現 37
2.6.1 SPSS實現 37
2.6.2 JMP實現 38
習題二 39
第3章 統計數據的描述度量 41
第4章 概率論基礎 62
第5章 抽樣與抽樣分布 102
第6章 置信區間估計 118
第7章 單個總體的假設檢驗 136
第8章 兩個總體的假設檢驗 148
第9章 方差分析 161
第10章 卡方檢驗和非參數檢驗 182
第11章 一元迴歸 214
第12章 多元綫性迴歸 242
第13章 時間序列預測和指數 269
第14章 統計在質量管理中的應用 302
14.1 全麵質量管理 302
14.2 六西格瑪管理 304
14.3 控製圖理論 305
14.4 比例的控製圖：p-圖 307
14.5 極差和均值控製圖 311
14.5.1 R-圖 311
14.5.2 -圖 314
14.6 過程能力 315
14.6.1 顧客滿意和規格
極限 316
14.6.2 能力指數 317
14.7 質量管理的上機實現 319
14.7.1 SPSS實現 319
14.7.2 JMP實現 319
習題十四 320
附錄A 泊鬆分布錶 324
附錄B 標準正態分布錶 326
附錄C ?2分布錶 328
附錄D t分布錶 331
附錄E F分布錶 333
附錄F Wilcoxon秩和檢驗的上下臨界
值錶 343
附錄G 杜賓-瓦森檢驗臨界值錶 344
前言/序言
應用統計學（第2版）用戶評價
這本書的名字《應用統計學（第2版）》就已經非常直觀地錶明瞭其側重點，而實際閱讀體驗也完全印證瞭這一點。在如今這個數據爆炸的時代，掌握統計學已經不再是少數專業人士的專利，而是一種必備的職業技能。這本書正是為瞭滿足這種需求而生，它不僅僅停留在理論的層麵，而是將統計學的應用場景放在瞭極其重要的位置。 我印象最深刻的是書中對假設檢驗的講解。不同於很多教材隻是簡單地羅列P值、顯著性水平這些概念，這本書通過一個又一個貼近現實的例子，比如産品質量控製、醫療診斷的有效性評估、金融市場的風險分析等，來循序漸進地解釋假設檢驗的整個流程。作者會詳細地闡述每一步的邏輯依據，比如為什麼我們需要設定零假設和備擇假設，為什麼P值越小越能說明證據越強，以及不同顯著性水平選擇可能帶來的後果。這種“授人以漁”的教學方式，讓我不僅僅記住瞭公式，更重要的是理解瞭背後的原理和應用場景。 在數據可視化方麵，這本書也給予瞭我不少啓發。它不僅僅是簡單地介紹各種圖錶的類型，比如散點圖、柱狀圖、摺綫圖等，更重要的是教會讀者如何根據數據的特性和分析的目的來選擇最閤適的圖錶，以及如何通過圖錶清晰、準確地傳達信息。書中還提供瞭一些關於如何避免誤導性可視化的建議，這對於我們處理和呈現復雜數據非常有價值。我記得書中關於“箱綫圖”的講解，它如何直觀地展示數據的分布、中位數、四分位數和異常值，讓我對數據的變異性有瞭更深刻的認識。 另外，這本書在模型診斷和選擇的部分也做得非常齣色。很多時候，我們構建好瞭一個統計模型，但如何判斷這個模型是否閤適，是否能夠準確地描述數據之間的關係，是至關重要的。本書提供瞭多種模型診斷的方法，比如殘差分析、方差膨脹因子（VIF）的計算和解釋，以及如何通過AIC、BIC等信息準則來比較和選擇模型。這些內容對於我後續在實際工作中進行數據建模和預測非常有幫助，讓我能夠更有信心地去選擇和優化模型。 我特彆喜歡書中關於“多重比較”的章節。在進行多次假設檢驗時，如果不加以控製，發生第一類錯誤的概率會顯著增加。本書詳細介紹瞭Bonferroni校正、Tukey's HSD等多種多重比較方法，並解釋瞭它們各自的優缺點和適用場景。這讓我意識到，在實際應用中，我們不能孤立地看待每一個檢驗結果，而需要綜閤考慮整體的錯誤控製。這種對細節的關注，恰恰體現瞭作者的嚴謹和專業。 這本書的案例研究讓我感到非常實用。例如，在講解“主成分分析（PCA）”時，作者沒有僅僅停留在數學推導上，而是通過一個降維處理客戶購物數據的例子，展示瞭PCA如何幫助識彆齣影響客戶購買行為的關鍵因素，從而指導市場營銷策略的製定。這種將抽象概念與具體業務場景結閤的方式，極大地增強瞭我的學習興趣和動力。 而且，這本書的章節邏輯非常清晰，過渡自然。每個章節都建立在前一章的基礎上，層層遞進，使得學習過程更加順暢。即使遇到一些相對復雜的統計概念，也能在前麵章節的鋪墊下，更容易理解。我常常能在閱讀過程中，感受到作者在知識體係構建上的深思熟慮。 我還注意到，這本書在講解一些容易混淆的概念時，會通過對比的方式來幫助讀者區分。比如，在解釋“相關”和“因果”的區彆時，作者會用一些生動形象的例子來說明，即使兩個變量高度相關，也不能輕易斷定它們之間存在因果關係，這對於培養嚴謹的科學思維非常重要。 此外，這本書的排版風格也讓我覺得非常舒適。頁麵布局閤理，字體清晰易讀，關鍵的公式和定義都會被突齣顯示，這在一定程度上減輕瞭長時間閱讀的疲勞感，讓我的注意力能夠更集中在知識內容本身。 總的來說，《應用統計學（第2版）》不僅僅是一本教科書，更像是一本“統計學應用指南”。它成功地將復雜的統計理論與豐富的實際應用相結閤，為我打開瞭統計學的大門，讓我能夠自信地將其應用於自己的學習和工作中。這本書的價值，遠超其物理形式的重量。
評分第一次接觸《應用統計學（第2版）》這本書，就被它那種“學以緻用”的編寫理念所深深吸引。在這個時代，理論知識固然重要，但如果不能有效地應用於實踐，其價值便會大打摺扣。這本書恰恰是做到瞭這一點，它將枯燥的統計學概念，通過各種生動翔實的案例，變得鮮活起來，讓我切實感受到統計學在解決現實問題中的強大力量。 其中，關於“方差分析（ANOVA）”的講解，是我最為印象深刻的部分之一。書中沒有生硬地拋齣“平方和”和“均方”這些數學名詞，而是從一個實際的農業實驗入手，探討如何比較不同肥料對作物産量的影響。作者通過圖文並茂的方式，一步一步地演示瞭如何通過方差分析來判斷不同處理組之間是否存在顯著差異。更重要的是，它解釋瞭為什麼方差分析比一係列的t檢驗更閤適，這讓我對統計方法的選擇有瞭更深入的理解。 我尤其欣賞書中對於“泊鬆分布”和“指數分布”等概率分布的闡述。它並沒有僅僅停留在數學公式的層麵，而是通過例如“一天內客戶的呼叫次數”（泊鬆分布）或者“設備發生故障的時間間隔”（指數分布）這樣的例子，讓讀者能夠直觀地理解這些分布的適用場景。書中還進一步講解瞭如何利用這些分布來預測事件發生的頻率或概率，這對於風險評估和資源規劃非常有幫助。 在迴歸分析的章節，作者花瞭很大的篇幅來講解“模型假設的檢驗”以及“異常值和離群點”的處理。這一點非常重要，因為很多時候，我們建立的迴歸模型可能因為違反瞭某些基本假設而變得不可靠。書中詳細介紹瞭如何通過繪製殘差圖、進行Durbin-Watson檢驗等方法來檢查模型假設是否成立，以及如何識彆和處理可能對模型産生較大影響的異常觀測值。這讓我明白，構建一個好的迴歸模型，不僅僅是擬閤數據，更需要對模型的可靠性進行審慎的評估。 另一個讓我受益匪淺的章節是關於“聚類分析”。在麵對海量數據時，如何從中發現隱藏的模式和結構，是分析師麵臨的一大挑戰。書中介紹瞭K-means、層次聚類等常用的聚類算法，並展示瞭如何利用聚類分析來對客戶進行細分，或者對文本進行主題分類。通過具體的例子，我明白瞭聚類分析如何在沒有預設類彆的情況下，根據數據的相似性將數據點分組，這為我探索性數據分析提供瞭有力的工具。 本書在統計軟件的應用方麵，也提供瞭非常實用的指導。書中穿插瞭一些關於R語言或Python實現統計分析的代碼示例，雖然不是教程性質的，但足以讓讀者對如何在實際操作中使用這些軟件建立初步的認識。這讓我意識到，統計學理論的學習，最終需要落實到具體的計算和實現上，而這些示例無疑為我指明瞭方嚮。 我是一個比較喜歡刨根問底的學習者，在閱讀過程中，我常常會思考為什麼某個統計量會被定義成這樣，或者某個定理是如何被證明的。這本書在這方麵也做得相當不錯，它會在適當的時候提供一些數學推導的簡要說明，或者指嚮更深入的參考文獻，讓讀者在理解基本概念的同時，也能獲得進一步深挖的可能。 而且，這本書的語言風格非常友善，讀起來不會讓人感到枯燥乏味。作者仿佛是一位經驗豐富的引路人，耐心地帶領讀者一步一步地探索統計學的世界。即使遇到一些復雜的概念，他也會用通俗易懂的語言來解釋，並輔以形象的比喻，讓學習過程變得輕鬆愉快。 書中提供的各種圖錶和示意圖，也極大地幫助瞭我理解抽象的統計概念。例如，在解釋“貝葉斯定理”時，作者通過一個生動的醫學診斷例子，清晰地展示瞭先驗概率、條件概率和後驗概率之間的關係，讓我對貝葉斯推理有瞭直觀的認識。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本能夠真正幫助讀者將統計學知識轉化為實際能力的優秀著作。它不僅教授瞭統計學的方法，更重要的是教會瞭讀者如何去思考，如何去應用，如何去解決問題。這本書是我在統計學學習道路上的一份寶貴財富。
評分這本書《應用統計學（第2版）》給我的整體感覺是，它不是一本隻停留在理論層麵上的教科書，而是真正地將統計學知識與實際應用緊密結閤起來。我一直覺得，學習一門學科，最重要的是要理解它能為我們解決什麼問題，而這本書恰恰在這方麵做得非常到位，讓我能夠從一個更加實用的角度去理解和學習統計學。 在初次翻閱時，我被書中那些來自不同領域的案例研究所吸引。比如，在講解“時間序列分析”時，它不僅僅介紹瞭ARIMA模型等經典方法，還通過一個關於股票價格預測的案例，展示瞭如何利用曆史數據來分析趨勢、季節性和周期性，並做齣未來走勢的預測。這個案例非常具體，讓我能夠清晰地看到時間序列分析在金融投資領域的實際應用價值。 我特彆欣賞書中對於“主成分分析（PCA）”和“因子分析”的講解。這兩個方法常常被用來處理高維數據，但很多人對此感到睏惑。這本書通過一個分析消費者購物習慣的例子，非常形象地解釋瞭PCA如何將多個相關變量降維成少數幾個不相關的“主成分”，從而捕捉到數據的主要信息。它讓我明白，這些降維技術並不是憑空産生的，而是有著明確的邏輯和應用目的。 在統計推斷的章節，作者非常注重對“置信區間”的解釋。不僅僅是給齣公式，更重要的是解釋瞭置信區間的實際含義，以及如何正確地解讀一個置信區間。例如，它會說明“95%的置信區間”並不是說我們對區間內任意一個值都有95%的信心，而是指如果反復抽取樣本並構建置信區間，平均有95%的區間會包含真實的總體參數。這種嚴謹的解釋，讓我對統計推斷有瞭更深刻的理解。 我是一個對數據可視化比較看重的人，這本書在這方麵也給瞭我很多啓發。它不僅僅介紹瞭各種圖錶的類型，更重要的是強調瞭如何通過可視化來有效地探索數據、發現模式，以及如何清晰地傳達分析結果。書中還提供瞭一些關於如何選擇閤適圖錶、如何避免信息失真等方麵的建議，這對於提高我的數據溝通能力非常有幫助。 另外，本書在講解“卡方檢驗”時，非常細緻地闡述瞭其在分類數據分析中的應用，例如獨立性檢驗和擬閤優度檢驗。通過一個關於市場營銷活動對消費者購買意願影響的案例，讓我明白瞭卡方檢驗如何幫助我們判斷兩個分類變量之間是否存在關聯。 這本書的邏輯結構也非常清晰，每個章節都像是一個獨立的模塊，但又相互關聯，構成一個完整的統計學知識體係。作者在章節的開頭會概述本章的學習目標，並在結尾進行總結，這使得學習過程更有條理，也更容易掌握核心內容。 我特彆注意到，書中在介紹一些概念時，會提供不同角度的解釋，或者引用一些經典的研究論文，這使得內容更加豐富和具有深度。這讓我感受到，作者在編寫這本書時，傾注瞭大量的心思，力求為讀者提供一個全麵而深刻的學習體驗。 而且，書中使用的語言非常嚴謹，但又不失親切。不會讓人感到過於晦澀難懂，即使是對於初學者來說，也能夠比較容易地進入狀態。我常常在閱讀時，感覺到作者像一位經驗豐富的導師，耐心地引導我一步一步地理解這些復雜的統計概念。 這本書的排版設計也相當用心。頁麵的留白適度，字體大小和行距都恰到好處，能夠有效地減輕閱讀疲勞。關鍵公式和術語會被清晰地標注齣來，方便查閱和記憶。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本非常優秀的教材，它成功地將統計學的理論知識與實際應用完美結閤，為我提供瞭一個係統學習和掌握統計學知識的絕佳平颱。這本書的價值，不僅僅在於其傳授的知識，更在於其激發我應用統計學解決實際問題的能力。
評分《應用統計學（第2版）》這本書，從我個人的閱讀體驗來說，簡直就是一本“通俗易懂，學以緻用”的典範。在這個信息爆炸、數據無處不在的時代，統計學的重要性不言而喻，但很多人可能覺得它是一門晦澀難懂的學科。這本書恰恰打破瞭這種刻闆印象，它用一種非常接地氣的方式，將統計學的精髓展現在讀者麵前。 我最欣賞的地方在於，書中大量的案例研究，都來自於我們日常生活中非常熟悉的情境。例如，在講解“抽樣調查”時，作者並沒有僅僅羅列各種抽樣方法，而是通過一個關於民意調查的例子，詳細闡述瞭分層抽樣、整群抽樣等方法的具體操作步驟，以及它們各自的優缺點。這讓我能夠更直觀地理解，為什麼在進行大規模調查時，抽樣是必不可少的，以及如何設計齣科學有效的抽樣方案。 在“假設檢驗”的章節，這本書提供瞭一個非常實用的框架。它不僅僅是教你如何計算P值，更重要的是引導你思考：我們要檢驗什麼？為什麼要做這個檢驗？檢驗結果的實際意義是什麼？例如，它會用一個關於新藥療效的例子，來解釋如何設定零假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗統計量，以及如何根據P值和顯著性水平來做齣決策。這種“從問題齣發，到解決方案落地”的講解方式，讓我能夠真正地理解統計檢驗的邏輯和應用。 我特彆喜歡書中關於“迴歸分析”的講解，它不僅僅介紹瞭簡單的綫性迴歸，還深入探討瞭多元綫性迴歸、非綫性迴歸等內容。更重要的是，書中花瞭大量篇幅來講解“模型診斷”，例如殘差分析、共綫性診斷等。這讓我意識到，構建一個迴歸模型隻是第一步，更重要的是要確保模型的有效性和可靠性。通過學習這些診斷方法，我能夠更好地評估自己構建的模型是否準確，以及如何進行優化。 這本書在“方差分析”的講解上也做得非常齣色。它通過一個關於不同教學方法對學生成績影響的例子，非常清晰地展示瞭單因素方差分析和多因素方差分析的應用。它讓我明白，方差分析是如何幫助我們比較多個組的均值是否存在顯著差異，以及如何判斷不同因素之間的交互作用。 此外，本書對“時間序列分析”的講解也給我留下瞭深刻的印象。它不僅僅介紹瞭ARIMA模型等經典方法，還深入探討瞭季節性分解、趨勢分析等內容。通過一個關於銷售額預測的案例，我能夠清晰地看到時間序列分析在商業預測中的實際應用。 我還注意到，這本書在章節的結尾，都會提供一些引導性的思考題和練習題，這些題目設計得非常有啓發性，能夠幫助讀者鞏固所學知識，並將其應用於更廣泛的場景。 而且，這本書的語言風格非常親切，沒有過多地使用生僻的專業術語。即使遇到一些復雜的概念，作者也會用通俗易懂的比喻來解釋，讓學習過程變得輕鬆愉快。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本非常難得的教材。它不僅傳授瞭統計學的理論知識，更重要的是教會瞭讀者如何去應用，如何去解決問題。這本書的價值，在於它能夠真正地幫助讀者提升在數據分析和決策方麵的能力。
評分《應用統計學（第2版）》這本書，從整體的感受來看，它就像一位耐心細緻的導師，不僅教授瞭統計學的“術”，更重要的是傳達瞭統計學的“道”。它沒有將統計學包裝成一門高高在上的理論學科，而是將其融入到我們日常所麵臨的各種實際問題中，讓我深刻體會到統計學作為一門工具的強大力量。 我尤其喜歡書中關於“概率論基礎”的講解。它並不是簡單地羅列各種概率公式，而是通過一些生動有趣的例子，比如拋硬幣、擲骰子、抽撲剋牌等，來解釋隨機事件、概率、條件概率等概念。它讓我明白，概率論並不是一種抽象的數學遊戲，而是描述不確定性的一種語言，是理解和處理現實世界中各種隨機現象的基礎。 在“統計推斷”的章節，本書非常清晰地講解瞭參數估計和假設檢驗這兩個核心內容。在參數估計方麵，它詳細介紹瞭點估計和區間估計，並解釋瞭置信區間的含義以及如何解釋。在假設檢驗方麵，它循序漸進地講解瞭檢驗的步驟，從設定假設到選擇統計量，再到得齣結論。書中還會分析不同類型的錯誤（第一類錯誤和第二類錯誤），以及如何權衡它們的風險，這對於做齣科學的決策至關重要。 我非常贊賞書中關於“迴歸分析”的深入探討。它不僅僅介紹瞭簡單的綫性迴歸，還詳細講解瞭如何處理多重共綫性、如何進行變量選擇、以及如何解讀迴歸係數的實際意義。例如，在分析房價影響因素時，書中會講解如何解釋“每增加一平方米的麵積，房價會增加多少萬”，以及如何判斷這些因素是否具有統計學上的顯著性。 本書在“方差分析（ANOVA）”的講解上也做得相當齣色。它通過一個關於比較不同生産綫産品質量的例子，詳細地展示瞭單因素方差分析的應用。它讓我明白，方差分析是如何幫助我們判斷多個組的平均值是否存在顯著差異，以及如何確定哪個因素對結果産生瞭影響。 我個人對“多重比較”這個概念一直比較睏惑，而這本書對此做瞭非常詳細的闡述。它解釋瞭為什麼在進行多次比較時，需要進行校正，並介紹瞭Bonferroni校正、Tukey HSD等常用的方法。這讓我能夠更加嚴謹地對待多次統計檢驗的結果。 另外，本書還對“主成分分析（PCA）”和“因子分析”等降維技術進行瞭介紹。它通過一個分析用戶行為數據的例子，展示瞭如何利用這些技術來識彆數據中的關鍵驅動因素，並降低數據的維度，從而簡化分析過程。 值得一提的是，這本書的語言風格非常流暢，讀起來就像是在和一位經驗豐富的統計學傢交流。作者善於使用形象的比喻和生動的例子來解釋復雜的概念，讓學習過程變得更加輕鬆愉快。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本非常全麵且實用的教材。它不僅教授瞭統計學的方法，更重要的是培養瞭讀者的統計思維。這本書是任何希望深入瞭解和應用統計學的人的必備讀物。
評分這本《應用統計學（第2版）》的封麵設計簡潔大氣，第一眼就給人一種專業且易於親近的感覺。拿在手裏，紙張的觸感也相當不錯，不是那種過於光滑反光的紙，而是略帶啞光質感的，長時間閱讀眼睛不容易疲勞。我一直覺得一本好的教材，不僅要有紮實的理論基礎，還要有清晰易懂的闡述方式，以及能激發讀者興趣的設計。這本書在這些方麵都做得相當齣色。 初次翻閱，我就被其編排結構所吸引。它不是那種枯燥地堆砌公式和定義的書，而是試圖通過一係列生動有趣的案例來引入統計學概念。我記得其中一個章節，用到瞭一個關於市場營銷活動效果評估的案例，通過引入數據和分析步驟，層層遞進地講解瞭如何運用假設檢驗來判斷廣告投放是否帶來瞭顯著的銷售增長。這種“先應用，後理論”的講解方式，讓我這個統計學初學者，能夠更直觀地理解那些抽象的統計原理。而且，書中大量的圖錶和插圖，也大大降低瞭理解難度，將原本可能令人望而生畏的公式和模型，變得生動形象。 這本書的語言風格也給我留下瞭深刻的印象。作者在保證學術嚴謹性的同時，采用瞭比較口語化和生活化的錶達方式，避免瞭過多的專業術語堆砌，或者說，即使使用瞭專業術語，也會輔以清晰的解釋和通俗的類比。例如，在講解“中心極限定理”這一核心概念時，作者沒有直接拋齣復雜的數學證明，而是通過模擬抽取大量樣本的過程，並展示瞭樣本均值分布的趨勢，讓我一下子就明白瞭為什麼這個定理如此重要。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我感覺就像是在和一位經驗豐富的老師在進行一對一的交流，他耐心地解答我可能遇到的每一個睏惑。 對於我這種需要將統計學知識應用於實際工作的人來說，本書的“應用”二字名副其實。書中提供的案例研究覆蓋瞭經濟學、社會學、生物學、工程學等多個領域，充分展示瞭統計學在解決現實問題中的強大力量。我特彆欣賞其中關於“迴歸分析”的章節，它不僅詳細介紹瞭綫性迴歸、多元迴歸等基本模型，還深入探討瞭模型的診斷、選擇以及解釋，這對於我撰寫研究報告和進行數據建模至關重要。書中還提供瞭大量的R語言或Python等統計軟件的應用示例，讓讀者能夠快速上手，將理論知識轉化為實踐技能。 這本書的例題和習題設計也相當具有啓發性。不僅僅是簡單的計算題，更多的是一些需要思考和分析的開放性問題，鼓勵讀者將所學知識融會貫通，靈活運用。每章末尾的習題，難度梯度也設計得很好，從基礎鞏固到綜閤運用，能夠有效地檢驗讀者的學習成果。而且，書中對於一些復雜問題的解答，也提供瞭多種可能的思路和方法，這對於培養讀者的獨立思考能力非常有幫助。我曾經花瞭不少時間去鑽研其中一個關於時間序列分析的習題，通過查閱書中的相關資料和反復嘗試，最終找到瞭解決問題的最佳方案，那份成就感是難以言喻的。 我是一個對細節要求比較高的人，在閱讀過程中，我會特彆關注書中公式的推導過程和符號的定義。這本《應用統計學（第2版）》在這方麵做得非常嚴謹。每一個公式的推導都清晰明瞭，每一步的邏輯都銜接得當，即使是復雜的統計模型，也能循序漸進地被拆解開來。而且，書中對於各種統計量和參數的符號定義也非常規範，這對於避免在閱讀和實踐中産生混淆至關重要。我感覺作者在編寫過程中，一定投入瞭大量的精力來確保內容的準確性和完整性，這讓我對這本書的品質有瞭極高的信任度。 這本書的排版和字體選擇也給我帶來瞭良好的閱讀體驗。整體版式設計清晰、疏朗，不會顯得擁擠。字體大小適中，字跡清晰，即使是長時間閱讀，眼睛也不會感到疲勞。章節標題和重要概念的突齣處理，也使得信息獲取更加高效。我喜歡那種能夠讓我沉浸其中的閱讀體驗，而這本書無疑提供瞭這樣的條件。它就像一位耐心細緻的老師，將復雜的知識點以最友好的方式呈現給讀者，讓學習過程變得更加愉快和高效。 我非常欣賞這本書對於統計學思想和哲學層麵的探討。它不僅僅是教授具體的統計方法，更在於引導讀者理解統計學的本質、局限性以及在科學研究中的地位。在某些章節，作者會深入分析為什麼某個統計模型會被選擇，以及在什麼情況下不適閤使用某種方法。這種批判性的思維訓練，對於培養一個真正懂得統計學的人來說是不可或缺的。它讓我認識到，統計學並非一套冰冷的數學工具，而是一種認識世界、理解不確定性的強大思維方式。 此外，這本書的參考文獻和術語索引部分也做得非常詳盡。在我遇到一些不熟悉的術語時，能夠迅速在索引中找到對應的解釋，並且可以通過參考文獻進一步查閱更深入的資料。這對於希望進一步拓展知識麵的讀者來說，提供瞭極大的便利。我常常會在閱讀完某個章節後，去翻閱一下參考文獻，瞭解這些知識是如何發展而來的，以及有哪些前沿的研究方嚮，這讓我對統計學的宏觀圖景有瞭更清晰的認識。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本集理論性、實踐性和啓發性於一體的優秀教材。它以清晰易懂的語言、豐富的案例、嚴謹的邏輯和人性化的設計，為廣大讀者提供瞭一個深入學習和掌握統計學知識的絕佳平颱。無論是初學者還是有一定基礎的學習者，都能從中受益匪淺。這本書不僅是我的學習工具，更像是我的良師益友，陪伴我在統計學的海洋中不斷探索和前行。
評分《應用統計學（第2版）》這本書，在我的學習過程中扮演瞭極其重要的角色，它就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步深入理解統計學的奇妙世界。不同於那些晦澀難懂的理論書籍，這本書的魅力在於它能夠將復雜的統計概念，用一種易於理解且貼近實際的方式呈現齣來。 我尤為欣賞書中對於“統計模型”的講解。它並沒有將模型視為數學公式的堆砌，而是強調模型的建立是為瞭更好地理解和解釋現實世界中的現象。例如，在講解“綫性迴歸”時，作者會通過一個分析廣告投入與銷售額之間關係的模型，來闡述如何選擇閤適的自變量，如何解釋迴歸係數，以及模型可能存在的局限性。這種關注模型背後的意義和應用的方式，讓我受益匪淺。 在“概率論基礎”的部分，本書通過一些有趣的例子，比如彩票中奬概率、擲骰子組閤的可能性等，來解釋隨機變量、概率分布等核心概念。這讓我擺脫瞭對概率論的恐懼感，而是將其看作是描述不確定性的一種數學語言，能夠幫助我們更好地理解風險和機遇。 我非常喜歡書中對“假設檢驗”的詳細闡述。它不僅僅是教你如何計算P值，更重要的是引導你思考：我們要檢驗什麼？為什麼要做這個檢驗？檢驗結果的實際意義是什麼？例如，它會用一個關於新藥療效的案例，來解釋如何設定零假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗統計量，以及如何根據P值和顯著性水平來做齣決策。這種“從問題齣發，到解決方案落地”的講解方式，讓我能夠真正地理解統計檢驗的邏輯和應用。 在“迴歸分析”的章節，本書做得非常紮實。它不僅介紹瞭簡單的綫性迴歸，還深入講解瞭多元綫性迴歸，並強調瞭模型診斷的重要性。書中會詳細介紹如何檢查模型假設，如何處理多重共綫性，以及如何解讀迴歸係數的實際意義。例如，它會通過一個分析影響學生考試成績的因素的案例，來展示如何構建一個有效的迴歸模型，並解釋每個因素對成績的影響程度。 本書在“方差分析（ANOVA）”的講解上也做得非常齣色。它通過一個比較不同生産綫産品質量的例子，詳細展示瞭單因素方差分析的應用。它讓我明白，方差分析是如何幫助我們比較多個組的平均值是否存在顯著差異，以及如何確定哪個因素對結果産生瞭影響。 此外，本書還對“數據可視化”進行瞭深入的講解。它不僅僅是介紹瞭各種圖錶的類型，更重要的是強調瞭如何通過可視化來有效地探索數據、發現模式，以及如何清晰地傳達分析結果。書中還提供瞭一些關於如何選擇閤適圖錶、如何避免信息失真等方麵的建議，這對於提高我的數據溝通能力非常有幫助。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本非常優秀的教材，它不僅傳授瞭統計學的理論知識，更重要的是培養瞭讀者的統計思維。這本書是任何希望深入瞭解和應用統計學的人的必備讀物。
評分《應用統計學（第2版）》這本書，給我的第一印象是其編排的邏輯性和內容的實用性。它並非一本枯燥的理論堆砌，而是將統計學的概念與解決實際問題的過程緊密結閤，讓我能夠更直觀地理解統計學在各個領域的應用。 我非常欣賞書中對“抽樣理論”的講解。它並沒有僅僅羅列各種抽樣方法，而是通過分析市場調查、民意測驗等實際場景，來闡述簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等方法的原理和適用性。這讓我能夠深刻理解，為什麼科學的抽樣方法對於獲得準確的調查結果至關重要。 在“參數估計”的部分，本書非常清晰地講解瞭點估計和區間估計。它不僅給齣瞭估計量和置信區間的計算公式，更重要的是解釋瞭這些統計量所代錶的實際意義。例如，它會詳細說明“95%置信區間”的含義，以及如何根據置信區間來推斷總體的可能取值範圍。 我特彆喜歡書中關於“假設檢驗”的講解。它並沒有停留在數學公式的推導，而是通過大量的實際案例，來闡述假設檢驗的邏輯和應用。比如，它會用一個關於藥物療效評估的案例，來講解如何設定零假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗方法，以及如何根據P值和顯著性水平來做齣決策。這種“從問題齣發，到解決方案落地”的講解方式，讓我能夠真正地理解假設檢驗的精髓。 在“迴歸分析”的章節，本書做得非常紮實。它不僅介紹瞭簡單的綫性迴歸，還深入講解瞭多元綫性迴歸，並強調瞭模型診斷的重要性。書中會詳細介紹如何檢查模型假設，如何處理多重共綫性，以及如何解讀迴歸係數的實際意義。例如，它會通過一個分析影響産品銷售量的因素的案例，來展示如何構建一個有效的迴歸模型，並解釋每個因素對銷售量的影響程度。 本書在“方差分析（ANOVA）”的講解上也做得非常齣色。它通過一個比較不同教學方法對學生成績影響的例子，詳細展示瞭單因素方差分析的應用。它讓我明白，方差分析是如何幫助我們比較多個組的平均值是否存在顯著差異，以及如何確定哪個因素對結果産生瞭影響。 另外，本書還對“時間序列分析”進行瞭深入的講解。它通過一個分析股票價格波動的案例，展示瞭如何利用曆史數據來識彆趨勢、季節性和周期性，並進行預測。這讓我看到瞭時間序列分析在金融投資領域的價值。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本非常優秀的教材，它不僅傳授瞭統計學的理論知識，更重要的是培養瞭讀者的統計思維。這本書是任何希望深入瞭解和應用統計學的人的必備讀物。
評分《應用統計學（第2版）》這本書，給我的感覺是它將統計學的理論和實踐完美地融為一體，讓學習過程變得既有深度又不乏趣味。它不是一本隻會堆砌公式和定理的教材，而是真正地將統計學知識與解決實際問題緊密聯係起來，讓我能夠感受到統計學在各個領域的廣泛應用。 我最喜歡的部分之一是書中對“假設檢驗”的講解。它並不是簡單地介紹P值和顯著性水平，而是通過大量的實際案例，來闡述假設檢驗的邏輯和應用。比如，它會用一個關於市場營銷活動效果的案例，來講解如何設置零假設和備擇假設，如何選擇閤適的檢驗方法，以及如何根據檢驗結果來做齣決策。這種“從問題齣發，到解決方案落地”的講解方式，讓我能夠真正理解假設檢驗的精髓。 在“迴歸分析”的章節，本書做得非常紮實。它不僅介紹瞭簡單的綫性迴歸，還深入講解瞭多元綫性迴歸，並強調瞭模型診斷的重要性。書中會詳細介紹如何檢查模型假設，如何處理多重共綫性，以及如何解讀迴歸係數的實際意義。例如，它會通過一個分析影響學生考試成績的因素的案例，來展示如何構建一個有效的迴歸模型，並解釋每個因素對成績的影響程度。 我對“方差分析（ANOVA）”的理解，也因為這本書而變得更加清晰。它通過一個比較不同培訓方法對員工績效影響的案例，詳細展示瞭單因素方差分析的應用。它讓我明白，方差分析是如何幫助我們比較多個組的平均值是否存在顯著差異，以及如何確定哪個因素對結果産生瞭影響。 此外，本書還對“時間序列分析”進行瞭深入的講解。它通過一個分析産品銷售額的案例，展示瞭如何利用曆史數據來識彆趨勢、季節性和周期性，並進行預測。這讓我看到瞭時間序列分析在商業預測和規劃中的重要作用。 我尤其欣賞書中對“數據可視化”的強調。它不僅僅是介紹瞭各種圖錶的類型，更重要的是強調瞭如何通過可視化來有效地探索數據、發現模式，以及如何清晰地傳達分析結果。書中還提供瞭一些關於如何選擇閤適圖錶、如何避免信息失真等方麵的建議，這對於提高我的數據溝通能力非常有幫助。 這本書的語言風格非常流暢，讀起來不會讓人感到枯燥乏味。作者善於使用形象的比喻和生動的例子來解釋復雜的概念，讓學習過程變得更加輕鬆愉快。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本非常優秀的教材，它不僅傳授瞭統計學的理論知識，更重要的是培養瞭讀者的統計思維。這本書是任何希望深入瞭解和應用統計學的人的必備讀物。
評分《應用統計學（第2版）》這本書，給瞭我一種“學有所用”的踏實感。它不像某些教材那樣，隻是孤立地介紹各種統計概念和公式，而是將這些知識點巧妙地融入到解決實際問題的過程中，讓我能夠真切地感受到統計學在現實世界中的價值。 我非常喜歡書中對“概率分布”的講解。它不僅僅羅列瞭各種分布的數學公式，而是通過一個個生動的故事，來解釋它們的應用場景。比如，在講解“泊鬆分布”時，它會用一個關於網站訪問量或者電話呼叫次數的例子，來展示泊鬆分布如何描述單位時間內隨機事件發生的次數。這讓我能夠直觀地理解，為什麼在某些情況下需要使用泊鬆分布來建模。 在“統計推斷”的章節，作者非常注重對“置信區間”的解釋。它不僅僅給齣公式，更重要的是解釋瞭置信區間的實際含義，以及如何正確地解讀一個置信區間。例如，它會說明“95%的置信區間”並不是說我們對區間內任意一個值都有95%的信心，而是指如果反復抽取樣本並構建置信區間，平均有95%的區間會包含真實的總體參數。這種嚴謹的解釋，讓我對統計推斷有瞭更深刻的理解。 我特彆欣賞書中關於“迴歸分析”的深入探討。它不僅僅介紹瞭簡單的綫性迴歸，還深入講解瞭多元綫性迴歸，並強調瞭模型診斷的重要性。書中會詳細介紹如何檢查模型假設，如何處理多重共綫性，以及如何解讀迴歸係數的實際意義。例如，它會通過一個分析房價影響因素的案例，來展示如何構建一個有效的迴歸模型，並解釋每個因素對房價的影響程度。 本書在“方差分析（ANOVA）”的講解上也做得非常齣色。它通過一個比較不同生産綫産品質量的例子，詳細展示瞭單因素方差分析的應用。它讓我明白，方差分析是如何幫助我們比較多個組的平均值是否存在顯著差異，以及如何確定哪個因素對結果産生瞭影響。 我個人對“多重比較”這個概念一直比較睏惑，而這本書對此做瞭非常詳細的闡述。它解釋瞭為什麼在進行多次比較時，需要進行校正，並介紹瞭Bonferroni校正、Tukey HSD等常用的方法。這讓我能夠更加嚴謹地對待多次統計檢驗的結果。 另外，本書還對“時間序列分析”進行瞭深入的講解。它通過一個分析産品銷售額的案例，展示瞭如何利用曆史數據來識彆趨勢、季節性和周期性，並進行預測。這讓我看到瞭時間序列分析在商業預測和規劃中的重要作用。 總而言之，《應用統計學（第2版）》是一本非常優秀的書籍，它成功地將統計學的理論知識與實際應用完美結閤，為我提供瞭一個係統學習和掌握統計學知識的絕佳平颱。這本書的價值，遠遠超齣瞭其紙麵本身的意義。
評分書很好，送貨的速度很快，很給力。
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評分正版，不錯，不虧是國傢級教材。
評分方便實惠，現在要收運費瞭
評分感覺紙張質量有點渣
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評分恩
評分有點貴，書是好書，不過買個二手的貌似更閤適
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