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陈文贤，陈静枝 著

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 机器学习
• 大话系列
• 科普
• 入门
• 通俗易懂
• 算法
• 思维导图

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302450184

版次：1

商品编码：12001015

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　“统计学”是兼具“数学计算”与“图形显示”的课程，所有的统计软件(如SPSS)，并非计算机辅助教学(CAI)，因为它们并非“教你学会统计”，而是应该在“学会了统计”以后，再来用它。本书就是这样一本让你从零开始接触统计学，并将其真正应用到工作中的一本书，稳步跟进大数据时代。
　　本书前后连贯，各章之间也是先后呼应。例如：从概率到抽样，从描述到推断，从检验到因果；每章也是连贯的，开关有引言、观念图，结尾有流程图、思维导图；书中有许多阶层图、分类图、关联图、步骤图、流程图，以及因果表、比较表、决策法则表等。
　　本书专门的配套软件(中文统计)是在Excel(2003～2016版本适用)环境下，安装一个“加载项”，输入统计资料，就可以得到统计结果。“中文统计”可以公开下载，仅提供给合法取得本书之读者使用。
　　本书适合所有想掌握统计学的读者，也可以作为高校教材，由于内容比较多，教师可自行选择教学内容。

作者简介

　　陈文贤，美国加州大学伯克利分校工业工程博士，曾任台大信息管理系教授兼系主任、美国雪城Syracuse大学客座教授、澳大利亚悉尼科技大学UTS客座教授，现任德明财经科技大学信息管理系特聘教授。

　　陈静枝，美国德州大学达拉斯分校管理科学博士，曾任台大信息管理系教授兼系主任、美国贝尔北方实验室研究顾问、美国国家手工具公司计算机顾问系统分析师，现任台大信息管理系教授。

目录

第3章时间序列
3.1时间序列的分类
3.2水平分析与速度分析
3.3时间序列构成因素
3.4平稳型序列预测
3.5趋势型序列预测
3.6季节指数分析
3.7时间序列预测方法：趋势加季节
3.8时间序列预测方法：趋势乘季节
3.9预测误差
3.10中文统计应用
3.11本章流程图
3.12本章思维导图
习题
第4章统计指数
4.1指数的意义与分类
4.2总指数的编制
4.3指数的性质
4.4指数体系与因素分析
4.5指数应用
4.6中文统计应用
4.7本章流程图
4.8本章思维导图
习题
第5章概率理论
5.1试验与样本空间
5.2事件概率
5.3排列组合的公式
5.4事件概率的计算
5.5条件概率
5.6独立事件与互斥事件
5.7贝叶斯公式
5.8中文统计应用
5.9本章流程图
5.10本章思维导图
习题
第6章随机变量
6.1随机变量
6.2概率分布函数与概率密度函数
6.3期望与方差
6.4双随机变量
6.5中文统计应用
6.6本章流程图
6.7本章思维导图
习题
第7章概率分布
7.1离散型随机变量的概率分布
7.2连续型随机变量的概率分布
7.3正态分布概率的计算
7.4中文统计应用
7.5本章思维导图
7.6本章流程图
习题
第8章抽样理论
8.1随机抽样
8.2统计量
8.3抽样平均与抽样方差的概率分布
8.4中心极限定理
8.5分层抽样
8.6整群抽样
8.7系统抽样
8.8中文统计应用
8.9本章流程图
8.10本章思维导图
习题
第9章统计估计
9.1估计量
9.2正态分布平均数与方差的点估计
9.3总体平均数的区间估计
9.4总体比例的区间估计
9.5总体方差的区间估计
9.6抽样的样本量
9.7标准误差
9.8中文统计应用
9.9本章流程图
9.10本章思维导图
习题
第10章统计检验
10.1假设检验
10.2计算第一类错误与第二类错误
10.3假设检验的步骤与方法
10.4假设检验的样本量
10.5总体平均数检验，方差已知
10.6总体平均数检验，方差未知
10.7总体比例检验
10.8总体方差检验
10.9中文统计应用
10.10本章流程图
10.11本章思维导图
习题
第11章两总体估计检验
11.1因果与相关
11.2两个总体参数的区间估计
11.3两个总体平均数检验，方差已知
11.4两个总体平均数检验，方差未知但相等
11.5两个总体平均数检验，方差未知且不等
11.6两个总体平均数检验，样本是配对数据
11.7两个总体方差检验
11.8两个总体比例检验
11.9中文统计应用
11.10本章流程图
11.11本章思维导图
习题
第12章方差分析
12.1方差分析介绍
12.2单因素方差分析，样本量相等
12.3单因素方差分析，样本量不等
12.4多重比较法
12.5检验方差是否相等
12.6参数估计
12.7双因素方差分析，无交互作用
12.8中文统计应用
12.9本章流程图
12.10本章思维导图
习题
第13章回归与相关分析
13.1回归与相关分析的区别
13.2数学符号与关系式
13.3一元线性回归分析参数的点估计
13.4相关分析
13.5检验自变量与因变量是否线性相关
13.6回归与相关分析参数的区间估计与检验
13.7中文统计应用
13.8本章流程图
13.9本章思维导图
习题
第14章分类数据分析
14.1卡方检验
14.2多项分布卡方检验
14.3拟合优度检验，分布的参数已知
14.4拟合优度检验，分布的参数未知
14.5卡方检验独立性与同构性
14.6中文统计应用
14.7本章流程图
14.8本章思维导图
习题
第15章非参数统计分析
15.1非参数统计分析
15.2符号检验
15.3符号秩检验
15.4游程检验，检验随机性
15.5Mann-Whitney检验
15.6Kruskal-Wallis检验
15.7Friedman检验
15.8Spearman秩相关系数
15.9中文统计应用
15.10本章流程图
15.11本章思维导图
习题
第16章结语
16.1统计问题分类
16.2误差名词说明
16.3参数与统计量
16
4统计概念复习
附录一正态分布概率表
参考书目

前言/序言

　　百闻不如一见，兵难隃度，臣愿驰至金城，图上方略。——《汉书·赵充国传》
　　因为计算机的普及，管理学院和工学院有些课程，在教材编写与教学方法方面，有结构性的改变。尤其是有关数学计算或图形显示的课程。这些课程应该附有应用软件的使用，配合教学。
　　“统计学”就是有“数学计算”与“图形显示”的课程。本书作者1990年在中国台湾出版的《统计学》一书，就附有“中文统计”软件，以前是在DOS操作系统下操作，现在则是在Excel上安装“加载项”操作。“中文统计”软件仅被提供给教师和购买本书的读者使用。
　　所有的统计软件（包括SPSS），并非计算机辅助教学（CAI），因为它们并非“教你学会统计”。而是应该在“学会了统计”以后，再来用它。有了统计软件以后，大多数的统计问题，只要会选择统计功能，输入数据，就可以得到答案。但是使用统计软件要注意下列应用：
　　（1）能够判断统计数据，应该（适合）用哪一种统计方法（模型）。
　　（2）了解并解释统计方法计算结果（答案）的意义。
　　学习要有地图，学习地图或者知识地图，地图告诉你：你在这里（here）、为什么在这里（why）、要往哪里去（where）、如何去（how）、会得到什么（what）。其中why是假定条件（为何适用这个方法how），而where是目的，what是答案。
　　1980年，Wonnacott统计学第一章的开头引用了一句话：“Heusesstatisticsasadrunkenmanuseslampposts-forsupportratherthanforillumination�薄�
　　“人们利用统计，就好像醉汉利用路灯，是为了支撑，而不是照明。”
　　还有一个醉汉与路灯的故事：一个醉汉在夜晚的路灯下找东西，有个路人问他在找什么，醉汉说：“钱包。”路人就帮他找，两个人找了很久，但就是找不到。路人问：“你确定是掉在‘这里’吗？”醉汉说：“我不知道掉在‘哪里’。”路人问：“为什么要在‘这里’找？”醉汉说：“因为‘这里’有路灯比较亮。”
　　利用统计学时，要注意假定条件是否符合，不要削足适履，不要因为“这个”方法，比较熟悉、比较容易用，就要用它来找答案，结果找到的答案根本不对。
　　本书取名《大话统计学》是清华大学出版社责任编辑栾大成先生的建议，“大话统计学”的意思不是说大话的统计学，而是让读者可以“大声说话”的统计学。因为本书的图画很多，所以本书也是“大画统计学”。
　　大话统计学
　　本书特色：
　　（1）本书前后连贯，有前言、总论、结语。结语有：统计问题分类、统计概念复习。
　　（2）各章之间也是先后呼应。例如：从概率到抽样，从描述到推断，从检验到因果。
　　（3）每章也是连贯的：开头有引言、观念图，结尾有流程图、思维导图。
　　（4）书中有许多阶层图、分类图、关联图、步骤图、流程图，以及因果表、比较表、决策法则表等，所以本书希望为统计学的学习地图。
　　（5）“中文统计”软件是在Excel（2003~2016版本适用）环境下，安装一个“加载项”，输入统计资料、就可以得到统计结果。“中文统计”可以公开下载，仅提供给合法取得本书的读者使用。
　　（6）中文统计的功能列表，配合本书章节设计。输入原始数据（观测值），可做描述或推断统计的计算。如果没有原始数据，只有样本容量、样本平均数、方差、比例等数据，那么使用“快速估计”或“快速检验”，可以得到推断结果。
　　（7）为了节省篇幅，每章的部分例题、习题，放在互联网中，以便读者下载。
　　（8）每章的部分案例讨论也放在互联网中，可提供学生做学期报告。这些案例的数据也可以下载，以方便学生使用。
　　（9）补充教材如：分组资料描述统计、自力（Bootstrap）估计法、非参数统计补充、多因素方差分析、多元回归等，也放在互联网中。
　　（10）因为配合计算机程序，包括Excel函数和命令，所以，所有的统计公式和计算步骤，都被很清楚地一一列举出来。由于强调应用导向，所以多数公式没有证明。
　　有了地图和交通工具（计算机软件），就可以快速地到达目的地。但是，如果一路直达目的地，就会错过沿途美妙的风光。所以，初学者还是要先走过一趟（自己计算了解过程），再利用交通工具（计算机），检查结果的正确性。
　　本书内容很多，所以教师可自行选择教学内容。感谢协助本书编辑及计算机软件的中国台湾大学资管所研究生。
　　感谢协助编撰本书及计算机软件的台大资管所研究生,使本书能够顺利出版。
　　由于作者的水平有限，本书中难免有许多错误和疏漏之处，恳请各位学者专家和读者，提出批评和建议，以便进一步修订和改进。
　　陈文贤陈静枝谨识

《数据的故事：洞悉世界背后的规律》 简介： 在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据包围。从新闻报道中的经济指标，到社交媒体上的用户偏好，再到医学研究中的临床试验结果，数据无处不在，深刻影响着我们的决策和认知。然而，这些冰冷、庞杂的数字背后，究竟隐藏着怎样的规律？我们又该如何拨开迷雾，准确地理解和解读它们？《数据的故事：洞悉世界背后的规律》正是这样一本致力于带领读者穿越数据迷宫，发掘事物本质的指南。它并非一本枯燥的学术专著，而是以引人入胜的方式，将数据分析的核心思想和实用方法融入到日常生活和工作场景中，让你看见数据背后的逻辑，赋予你洞察世界的强大能力。 本书的核心在于“讲故事”，即如何将原始、复杂的数据转化为清晰、有意义的叙述。我们相信，任何看似随机的现象，背后都可能遵循着某种隐藏的规律，而这些规律，正是数据在低语。通过本书，你将学会如何像一位侦探一样，审视数据中的线索，发现其中的关联，最终构建出令人信服的故事。我们不会深陷于抽象的数学公式，而是着重于直观的理解和实际的应用。本书将带领你走进一个充满发现的旅程，让你从一个被动接收数据信息的旁观者，转变为一个主动分析、解读和利用数据的主导者。 第一章：数据，无处不在的语言 在第一章，我们将首先破除对数据的神秘感。你将了解到，数据并非仅限于报表和图表，它渗透在我们生活的方方面面：你今天选择的通勤路线，朋友点赞的帖子，甚至是天气预报的每一个数字，都是数据。我们会探讨数据的不同类型，以及它们各自的特点。更重要的是，我们将强调理解数据背后的“为什么”。为什么这家餐厅的评价普遍较高？为什么某种商品突然销量大增？这些问题，都可以通过对数据的观察和分析来找到答案。本章将为你构建一个全新的视角，让你开始用“数据眼”去审视周遭的世界，为后续的学习打下坚实的基础。我们会通过一些生活化的例子，比如分析一家小型咖啡馆的顾客流量数据，来展示如何从简单的记录中提取有用的信息。你将看到，即使是看似微不足道的数据，也能讲述出关于消费者行为、市场趋势甚至运营效率的精彩故事。 第二章：数据的显微镜：描述性统计的基础 在对数据的存在有了基本认识后，本章将聚焦于如何“看清”数据。我们引入描述性统计的概念，就像为数据装备了一台精密的显微镜。你将学习到如何使用均值、中位数、众数等基本统计量来概括数据的中心趋势，理解数据的“平均水平”在哪里。同时，我们会探讨方差、标准差等指标，它们能帮助我们衡量数据的分散程度，即数据有多“不稳定”。理解这些概念，就好比掌握了描述一个群体特征的“画笔”。例如，在分析一组学生的考试成绩时，我们不仅要知道平均分，还要知道成绩是普遍集中在某个分数段，还是两极分化严重。 此外，本章还将介绍频率分布、直方图、箱线图等可视化工具。数据可视化是数据分析中至关重要的一环，它能将复杂的数据转化为直观的图形，让我们一目了然地发现数据的模式和异常。你将学会如何通过绘制直方图来观察数据的分布形态，例如正态分布、偏态分布等，从而对数据的内在结构有更深的理解。箱线图则能清晰地展示数据的分位数、中位数以及可能的异常值，为快速评估数据特征提供了便捷的途径。通过生动有趣的案例，比如分析不同城市的人口密度分布，或者不同产品的用户满意度评分，你将体会到描述性统计如何帮助我们高效地概括和理解数据集的整体特征。 第三章：探寻关联的蛛丝马迹：相关性分析的魅力 数据并非孤立存在，它们之间往往存在着千丝万缕的联系。本章将深入探讨“相关性”，这是理解数据间动态关系的关键。我们不仅仅满足于知道“有什么”，更要探究“为什么会这样”。你将学习到如何计算和解读相关系数，它能量化两个变量之间线性关系的强度和方向。例如，我们可能会发现，一个城市的天气越热，冰淇淋的销量就越高，这两个变量之间就存在着正相关。反之，随着学习时间的增加，错误率可能会下降，这可能是一种负相关关系。 本书将通过具体的例子，比如分析广告投入与产品销售额之间的关系，或者学生的学习时长与考试成绩之间的关系，来展示相关性分析的实际应用。你将学会如何避免“相关不等于因果”的陷阱，理解在发现相关性之后，还需要进一步的思考和探索来判断其背后的因果机制。我们会讨论一些常见的混淆变量，以及如何尝试控制它们来更准确地评估两个变量之间的真实关系。此外，本章还将介绍一些简单易懂的回归模型，例如线性回归，它能帮助我们预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化，从而实现更深入的洞察和预测。 第四章：从样本到整体的跳跃：推断性统计的智慧 现实世界中的大部分数据，都是从一个更大的整体中抽取的样本。我们如何才能根据有限的样本信息，对整个群体做出合理的推断？本章将为你揭示推断性统计的智慧。你将接触到“抽样”的概念，理解为什么我们需要以科学的方式抽取样本，以及不同的抽样方法会带来怎样的影响。 本书将重点介绍置信区间和假设检验这两个核心工具。置信区间可以帮助我们估计一个未知参数（如总体均值）的可能范围，并给出我们对这个估计的“信心程度”。例如，通过对一部分选民的民意调查，我们可以估计出某位候选人的支持率，并知道这个估计的置信区间是多少。假设检验则提供了一种科学的方法来判断我们观察到的样本现象是否能够支持我们提出的关于总体的一个假设。我们会通过一些经典的案例，比如检测一种新药的疗效，或者判断一个新广告是否比旧广告更有效，来演示假设检验的逻辑和步骤。你将学会如何设定原假设和备用假设，如何计算P值，以及如何根据P值来做出决策，从而避免草率的结论。 第五章：数据中的决策引擎：概率与风险 在不确定性中做出最佳选择，是我们在生活中和工作中经常面临的挑战。本章将深入探讨概率论在数据分析中的应用，以及它如何帮助我们量化和管理风险。你将学习到基本的概率计算规则，理解事件发生的可能性。我们会引入条件概率的概念，这对于理解“如果A发生，那么B发生的概率是多少”至关重要，例如在医学诊断中，了解某个症状出现的概率，以及在有该症状的情况下患某种疾病的概率。 本章还将触及决策树等工具，它们能够帮助我们在多个选项中，根据不同事件发生的概率和收益，做出最有利于风险规避或收益最大化的选择。通过一些贴近生活的例子，比如分析彩票中奖的概率，或者评估一项投资的潜在风险和回报，你将深刻体会到概率思维如何帮助我们做出更理性的决策，以及如何在充满不确定性的世界中，找到更加稳健的前行之路。 第六章：让数据说话：可视化与报告 即使是最精妙的分析，如果不能有效地传达给他人，其价值也会大打折扣。本章将回归到“讲故事”的本质，聚焦于如何通过强大的可视化手段和清晰的报告，将数据分析的结果有效地呈现出来。我们不再仅仅停留在图表的制作，而是要理解如何选择最合适的图表类型来突出数据的关键信息，如何运用色彩、布局等元素来增强图表的可读性和吸引力。 你将学习到如何构建一个引人入胜的数据故事，如何为你的受众量身定制报告的内容和风格。我们会强调清晰的逻辑结构，从问题的提出，到分析方法的介绍，再到结论的呈现，每一个环节都力求严谨而易懂。本书将通过一些实际的报告案例，比如一份关于用户流失原因的分析报告，或者一份关于市场营销活动效果评估的报告，来展示如何将数据分析的成果转化为 actionable insights（可操作的见解），真正驱动决策和行动。 结语：成为数据的驾驭者 《数据的故事：洞悉世界背后的规律》的最终目标，是让你从一个被动的数据接收者，转变为一个主动的数据思考者和驾驭者。我们希望通过本书，你能够建立起一套属于自己的数据分析思维框架，在面对海量信息时，不再感到迷茫和无助，而是能够从中发现规律，洞察本质，做出更明智的决策。数据是我们这个时代最宝贵的资产之一，掌握解读和运用它们的能力，就是掌握了理解和改变世界的力量。让我们一起，开始这段精彩的数据探索之旅，让数据为我们讲述那些隐藏在数字背后的、最真实的故事。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了新世界的大门！一直以来，我对统计学都抱着一种既敬畏又有点畏惧的心情，总觉得它像是一堆晦涩难懂的公式和图表，离我的生活很远。但《大话统计学》完全颠覆了我的认知。作者的写作风格非常接地气，就像和一位经验丰富的朋友聊天一样，用最通俗易懂的语言，将那些原本枯燥乏味的统计概念掰开了揉碎了讲给我听。我尤其喜欢书中举的各种生活化的例子，比如分析超市促销活动背后的消费者心理，或者解释为什么天气预报总是不那么准确。这些例子让我瞬间觉得统计学原来就在我们身边，无处不在，而且非常有意思。读这本书的时候，我常常会恍然大悟，原来我之前对很多现象的猜测都是基于直觉，而《大话统计学》则教会了我如何用科学的、有理有据的方法去观察和理解世界。它不仅仅是关于数字的游戏，更是一种思维方式的启蒙。即使是对统计学完全零基础的读者，也能轻松跟上作者的思路，并且从中获得乐趣和启发。这本书真的太棒了，我强烈推荐给所有对统计学感兴趣，或者想提升自己分析能力的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我耳目一新的书，读起来完全不像一本“统计学”的专业书籍。作者的文笔非常洒脱，有一种“信手拈来”的从容感，却又能把复杂的统计概念讲得清晰透彻，丝毫不显生涩。我特别欣赏它处理数据偏见和抽样误差的方式，没有冗长的理论推导，而是用一个个引人入胜的案例，让我们深刻体会到数据不准确可能带来的后果。书中关于“幸存者偏差”的论述，更是让我对很多所谓的“成功经验”产生了新的思考。我常常会联想到生活中遇到的各种“大数据”的宣传，这本书让我学会了如何更审慎地去看待这些信息，去追问数据的来源、样本的代表性，以及分析方法是否合理。它不仅仅是教会我统计学知识，更是在潜移默化中塑造我独立思考和批判性分析问题的能力。即使是多年不接触统计学的人，也能从中获益匪浅，重新认识到数据在现代社会中的重要性，以及如何更理性地去驾驭它。

评分☆☆☆☆☆

我一直是个对事物背后原理充满好奇心的人，但很多时候，那些所谓的“科学解释”都显得过于高深莫测。《大话统计学》就像一位耐心细致的向导，带领我一步步探索了统计学世界的奥秘。它没有强迫我记住那些复杂的公式，而是通过大量的类比和故事，让我理解每个统计概念的“为什么”和“能做什么”。比如，关于概率的讲解，作者用掷硬币、抽奖等日常事件来解释，让我一下子就明白了独立事件和条件概率的区别。而且，这本书的语言风格非常幽默风趣，常常让我忍俊不禁。在轻松的氛围中，我竟然学会了如何区分相关性和因果性，这对我理解新闻报道中的统计数据非常有帮助。以前看到一些关于“某某因素与健康相关”的报道，我总是半信半疑，现在我明白了，相关性不代表因果，需要更深入的分析才能得出可靠结论。这本书让我意识到，统计学并非遥不可及，而是可以成为我们理解世界、做出明智判断的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名学生，我曾经对统计学这门课感到十分头疼，考试前的复习总是让我倍感压力。然而，偶然间翻阅了《大话统计学》，我才发现原来统计学可以如此有趣且易于理解。作者的叙述方式非常巧妙，他没有用枯燥的术语堆砌，而是把抽象的概念具象化，通过生活中常见的现象来解释统计学原理。我最喜欢书中关于“数据误导”的部分，作者通过几个经典的案例，揭示了数据是如何被曲解和利用的，这让我对信息有了更批判性的认识。在学习过程中，我不再是被动地记忆，而是主动地去思考，去联系书中的例子和课堂上学到的知识。这种主动学习的过程让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也极大地提升了我的学习效率。以前我觉得统计学是考试的工具，现在我明白了，它更是理解世界、分析问题的能力。这本书极大地改变了我对统计学的看法，也让我更有信心去面对未来的学习和挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在市场营销领域摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找能够帮助我更精准地理解用户行为、优化营销策略的工具和方法。《大话统计学》的出现，恰好填补了我的这一需求。它没有像许多专业书籍那样上来就堆砌理论，而是从实际工作中遇到的痛点出发，一步步引导读者理解统计学在商业决策中的实际应用。我印象最深刻的是关于A/B测试的章节，作者用生动的案例讲解了如何设计一个有效的测试，如何解读测试结果，以及如何避免常见的误区。这对于我们在线上推广中不断优化广告创意、着陆页设计至关重要。此外，书中对于数据可视化部分的讲解也非常到位，让我认识到清晰、直观的图表能够多么有效地传达信息，让非专业人士也能快速掌握数据的核心含义。读完这本书，我感觉自己解决问题的思路都变得更加清晰和系统化了。我不再是凭感觉去猜测，而是能够更有信心地去收集数据、分析数据，并基于数据做出决策。这本书为我打开了另一扇窗，让我看到了数据背后蕴藏的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

大品牌有保证，质量不错，内容还可以

评分☆☆☆☆☆

还没有看，放在家中的柜子里。好多书没看。

评分☆☆☆☆☆

是正品，京东送货快，一直在京东购买，放心！

评分☆☆☆☆☆

总体还行吧 就是送货慢点

评分☆☆☆☆☆

当成工具书来查 好评

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

大品牌有保证，质量不错，内容还可以

评分☆☆☆☆☆

机器学习入门

评分☆☆☆☆☆

机器学习入门