统计学及其应用（原书第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 萨拉·博斯劳（Sarah Boslaugh） 著，孙怡帆 译

图书标签:

• 统计学
• 应用统计学
• 数据分析
• 概率论
• 数理统计
• 统计方法
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计建模

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111533887

版次：1

商品编码：11972804

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 统计学精品译丛

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：529

内容简介

本书是一本简明的统计学入门书，每章都有丰富的图表、示例，深入浅出，易于理解。本书比一般大的大学教材更具实践性，不强调计算，而是强调统计推理，特别是思考数据、利用统计，何时以及如何应用各种统计检验，教读者在各种研究和应用领域使用和理解统计学。

目录

前言
第1章测量的基本概念
测量
测量水平
真实分数和误差分数
信度和效度
测量偏倚
练习
第2章概率
关于公式
基本概念
概率的定义
贝叶斯定理
统计方法
练习
?第3章推断统计
概率分布
自变量和因变量
总体和样本
中心极限定理
假设检验
置信区间
p值
Z统计量
数据变换
练习
第4章描述统计和统计图
总体和样本
集中趋势测度
离散测度
离群点
图示法
条形图
双变量图
练习
第5章分类数据分析
RxC列联表
卡方分布
卡方检验
费希尔精确检验
McNemar配对检验
比例：大样本情况
分类数据的相关性
李克特量表与语义差异量表
练习
?第6章f检验
f分布
单样本f检验
重复观测样本c检验
异方差f检验
练习
第7章Pearson相关系数
相关性
散点图
Pearson相关系数
判定系数
练习
第8章回归分析和方差分析导论
广义线性模型
线性回归
方差分析
手算简单的回归分析
练习
第9章多因素方差分析和协方差分析
多因素方差分析
协方差分析
练习
第10章多元线性回归
多元线性回归模型
练习
第ll章Logistic回归、多项Logistic回归和多项式回归
Logistic回归
多项Logistic回归
多项式回归
过拟合
练习
第1 2章因子分析、聚类分析和判别函数分析
因子分析
聚类分析
判别函数分析
练习
第13章非参数统计
组间设计
组内设计
练习
第1 4章商业和质量改进统计
指数
时间序列
决策分析
质量改进
练习
第1 5章医学和流行病学统计
发病频率的测量
比、比例和比率
患病率和发病率
粗比率、特定类别比率和标准比率
风险比
几率比
混淆、分层分析和Mantel-Haenszel常见几率比
势分析
样本量的计算
练习
第1 6章教育和心理统计
百分位
标准化得分
测验编制
经典测验理论：真分数模型
综合考试的信度
内部一致性测度
题目分析
题目反应理论
练习
第17章数据管理
一个方法，而不是一堆诀窍
管理系统
码本
矩形数据文件
电子表格和关系数据库
检查新的数据文件
字符串数据和数值数据
缺失数据
第1 8章研究设计
研究设计基础
观察研究 ’
拟试验研究
试验研究
收集试验数据
试验设计的例子
第1 9章用统计交流
一般的注意事项
第20章统计评论
评价整篇文章
统计的误用
常见问题
快速核查表
研究设计中的问题
描述统计
推断统计
附录A基本数学知识
附录B统计软件包简介
附录C参考文献
附录D常见分布的概率表
附录E在线资源
附录F统计术语表

前言/序言

深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 内容简介 本书深入探讨了现代人工智能领域的核心——深度学习与神经网络。它不仅全面梳理了人工神经网络的理论基础，更聚焦于当前最前沿、最实用的深度学习模型及其在实际问题中的应用。全书结构严谨，由浅入深，旨在为读者构建一个坚实的理论框架，并提供充足的实践指导，使其能够独立设计、训练和优化复杂的深度学习系统。 第一部分：神经网络基础与核心原理 本书伊始，首先对传统的机器学习范式进行了回顾与批判性分析，从而引出深度学习的必然性与优势。 第一章：神经元模型与感知机 本章从生物学神经元模型出发，详细阐述了人工神经元（如M-P模型）的数学形式。重点解析了感知机（Perceptron）的工作原理，包括其线性分类能力与局限性。随后，引入了激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU等）的概念，探讨了非线性引入对模型表达能力的关键作用。本章通过清晰的数学推导，奠定了理解复杂网络结构的基础。 第二章：多层前馈网络与反向传播 这是全书理论构建的基石。本章系统介绍了多层前馈网络（MLP）的结构，着重讲解了网络如何通过层级结构实现特征的逐步抽象。核心内容聚焦于反向传播（Backpropagation）算法的推导。我们将利用链式法则，详尽剖析误差如何从输出层高效地回传至输入层，并据此计算出每一层参数的梯度。为确保读者透彻理解，本章提供了详细的矩阵运算和向量化实现说明。 第三章：优化算法与正则化技术 高效的训练依赖于强大的优化器。本章首先介绍了基础的梯度下降法及其变体（如SGD、Momentum）。随后，深入探讨了自适应学习率优化算法，包括Adagrad、RMSprop，以及目前工业界广泛使用的Adam和Nadam优化器的工作机制及其收敛特性分析。此外，我们讨论了过拟合问题，并系统介绍了主要的正则化手段，如L1/L2正则化、Dropout机制的设计哲学与应用场景，以及早停法（Early Stopping）的实践要点。 第二部分：核心深度学习架构 在掌握了基本原理后，本书转向介绍专门用于处理特定类型数据的经典深度网络架构。 第四章：卷积神经网络（CNN） CNN是图像处理领域的绝对主力。本章详细解析了卷积操作的数学本质、特征提取的层级结构。内容涵盖了卷积核（Filter）的设计、步幅（Stride）、填充（Padding）策略。重点解析了经典网络结构，如LeNet、AlexNet、VGG网络的设计思想。随后，深入剖析了更先进的结构，如残差网络（ResNet）如何通过“跳跃连接”解决梯度消失问题，以及Inception模块如何实现多尺度特征的有效融合。本章还包含了目标检测中的基础概念，如区域提议网络（RPN）的初步介绍。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列、自然语言等序列数据，本章详细介绍了循环神经网络。首先解释了RNN的循环结构及其在处理序列依赖性方面的固有挑战——梯度爆炸与消失。接着，篇幅集中于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与门控机制，阐述了它们如何通过精巧的门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的流动和长期记忆的维护。此外，还简要介绍了双向RNN（Bi-RNN）在需要上下文信息的任务中的应用。 第六章：注意力机制与Transformer模型 注意力机制被认为是深度学习领域自RNN时代以来最重要的突破之一。本章首先解释了自注意力（Self-Attention）的核心思想——动态地衡量输入序列中不同元素之间的相关性权重。随后，本书详细构建了Transformer模型，解析了其编码器-解码器架构，并深入探讨了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。本章特别强调了位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下如何保持序列顺序信息的重要性。 第三部分：前沿技术与实际应用 本部分将理论与实践紧密结合，介绍当前研究热点和实战技巧。 第七章：生成模型：GAN与VAE 生成式模型是人工智能的另一重要方向。本章首先系统介绍生成对抗网络（GANs），详细阐述了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程，并分析了模式崩溃（Mode Collapse）等常见训练难题及WGAN等改进方法。随后，本书转向变分自编码器（VAE），从概率论和信息论的角度解释了其潜在空间（Latent Space）的构建与重参数化技巧（Reparameterization Trick），并对比了GAN与VAE在数据生成质量和可控性上的差异。 第八章：迁移学习与预训练模型 在数据稀缺的实际场景中，迁移学习至关重要。本章详细介绍了预训练模型的概念，如ImageNet上预训练的CNN模型，以及自然语言处理中的BERT、GPT系列模型的架构思想。重点讲解了如何利用这些预训练权重进行模型微调（Fine-tuning）和特征提取（Feature Extraction），并讨论了适应不同任务时的策略选择。 第九章：模型部署与可解释性 成功的深度学习项目需要将模型投入实际使用。本章探讨了模型量化、剪枝（Pruning）等模型压缩技术，以优化推理速度和资源占用。同时，鉴于深度学习的“黑箱”特性，本章专门引入了模型可解释性（XAI）的概念，讲解了如LIME和SHAP等方法，帮助理解模型做出特定预测的依据，这对于高风险领域的应用至关重要。 结语 本书的撰写风格力求严谨而务实，旨在成为一本可供长期参考的专业教材与实践指南。读者在完成本书的学习后，将不仅掌握深度学习的数学原理，更能熟练运用前沿框架（如TensorFlow/PyTorch）解决复杂的现实世界问题。

评分☆☆☆☆☆

我偶然间翻阅了这本《统计学及其应用（原书第2版）》，原以为会是一本枯燥乏味的教科书，没想到却给我带来了意想不到的惊喜。这本书的文字风格非常有趣，作者仿佛是一位经验丰富的老师，用一种轻松、幽默的口吻与读者交流，让原本可能令人望而生畏的统计学知识变得生动活泼。我尤其喜欢书中对一些经典统计悖论的探讨，例如辛普森悖论，作者通过生动的案例分析，揭示了数据表面现象背后可能隐藏的误导性，让我对数据解读有了更深层次的认识。这本书并没有一味地堆砌公式和定理，而是注重培养读者的统计思维能力，教会我们如何用统计学的视角去观察和分析世界。它鼓励我们批判性地思考数据，理解统计模型的假设和局限性，而不是盲目地相信任何一个统计结果。书中还穿插了一些历史故事和统计学家的轶事，这些内容不仅增加了阅读的趣味性，也让我们对统计学的发展历程有了更直观的了解。对于那些对统计学感到好奇，但又不知从何下手的人来说，这本书绝对是一个绝佳的入门读物，它能够点燃你对这个领域的兴趣，并为你打开一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学及其应用（原书第2版）》给我留下了极其深刻的印象，尽管我不是统计学领域的专家，甚至可以说是初学者，但我被这本书的讲解深度和广度深深吸引。从最基础的概念入手，作者用一种循序渐进的方式，将原本可能枯燥乏味的统计学原理，以一种令人容易理解的方式呈现出来。尤其令我赞赏的是，书中大量引入了实际案例，这些案例涵盖了经济、金融、市场营销、甚至一些日常生活的场景，让我能够清晰地看到统计学在解决现实问题中的强大力量。我记得在学习关于回归分析的章节时，书中给出了一个利用历史销售数据预测未来销量的案例，通过清晰的步骤和图表分析，我竟然能够大致理解模型的构建过程和结果的解读，这对于一个非专业人士来说，是极大的鼓舞。此外，本书在图示方面的运用也做得非常出色，各种统计图表清晰明了，直观地展示了数据间的关系和趋势，极大地减轻了我的阅读负担，也加深了我的理解。尽管书中涉及了一些数学公式，但作者并没有将其作为主要障碍，而是通过生动的解释和类比，让这些公式变得生动起来，不再是冰冷的符号。对于那些想要系统学习统计学，并希望将其应用于实际工作中的读者来说，这本书无疑提供了一个绝佳的起点，甚至可以说是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一名软件工程师，我常常需要在项目中处理和分析日志数据、性能指标等，虽然我具备一定的编程能力，但对统计学理论的理解一直比较薄弱。《统计学及其应用（原书第2版）》这本书，以一种非常实用的角度，为我这样的技术从业者提供了宝贵的知识财富。它并没有假设读者拥有深厚的统计学背景，而是从最基础的统计概念讲起，并迅速将理论与实际应用相结合。书中对于数据可视化和探索性数据分析（EDA）的讲解，对我帮助很大，我学会了如何有效地利用各种图表来发现数据中的模式和异常值，这直接提升了我分析日志数据、排查系统问题的效率。此外，书中对于假设检验在A/B测试中的应用，以及如何利用统计模型进行预测和分类的章节，也让我受益匪浅，为我优化算法和改进产品提供了理论指导。虽然某些章节的统计学原理涉及到一定的数学推导，但作者通过丰富的代码示例和清晰的步骤说明，让我能够理解如何在实际编程中实现这些统计方法。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它不仅传授了统计学的知识，更教会了我如何思考和应用这些知识来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据分析怀有浓厚兴趣的研究生，平时的工作和学习中经常会遇到需要处理和解读大量数据的情况，因此我一直在寻找一本能够系统性地提升我统计学素养的教材。《统计学及其应用（原书第2版）》在我看来，正是这样一本集理论深度与实践指导于一体的优秀著作。本书的结构设计非常合理，逻辑清晰，从基础的描述性统计到更高级的推断性统计，再到各种应用模型，层层递进，让学习者能够逐步建立起完整的统计学知识体系。我特别喜欢书中对概率论部分的阐述，作者不仅清晰地解释了各种概率分布的含义和应用场景，还通过巧妙的例子展示了如何利用概率论来量化不确定性。更难能可贵的是，本书在讲解各种统计方法时，并没有停留在理论层面，而是非常注重其在不同学科领域的实际应用，这对于我这样的跨学科研究者来说，极大地拓展了我的思路。例如，在讲解假设检验时，书中结合了医学研究中临床试验的例子，让我深刻理解了统计显著性在科学决策中的重要作用。虽然有些章节的数学推导略显复杂，但附带的解释和说明能够帮助我理解其背后的逻辑。总的来说，这本书的系统性和应用性都非常强，是一本值得反复研读的统计学参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对社会科学研究方法论感兴趣的学生，平时在阅读文献时，经常会遇到各种统计分析的术语和方法，因此我一直想找一本能够系统梳理和解释这些方法的书籍。《统计学及其应用（原书第2版）》这本书，以其严谨的学术态度和清晰的讲解风格，完全满足了我的需求。本书对于各种统计推断方法，如置信区间的构建、不同类型的t检验和卡方检验的原理与应用，都进行了深入而细致的阐述，并且结合了社会科学研究中的实际案例，让我能够更好地理解这些方法在论文写作和数据分析中的作用。我尤其欣赏书中对于统计模型假设的强调，以及对结果解释的审慎态度，这对于培养严谨的科研思维至关重要。它教导我们不能简单地套用公式，而是要理解方法的适用条件和潜在的局限性。书中还提到了一些高级的统计技术，如方差分析和时间序列分析，虽然我目前还没有深入学习，但这些章节为我未来的研究方向提供了清晰的指引。这本书的深度和广度都达到了很高的水平，对于任何希望在社会科学领域进行实证研究的人来说，都绝对是不可或缺的参考工具。

评分☆☆☆☆☆

京东太给力了，昨天买的今天上午就送到了，包装非常完好赞一个

评分☆☆☆☆☆

东西很好 包装放心 下次还来

评分☆☆☆☆☆

商品不错，物流很快，给予好评！

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，内容详实，浅显易懂，案头必备。

评分☆☆☆☆☆

Gooooooooooooooooooooooood

评分☆☆☆☆☆

挺好的，没有问题，还会再买！

评分☆☆☆☆☆

挺好的，没有问题，还会再买！

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，内容详实，浅显易懂，案头必备。