包邮 统计学 基本概念和方法 埃维森著 吴喜之译 高等教育出版社 Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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埃维森 著

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出版社： 高等教育出版社 ，

ISBN：9787040078916

商品编码：1573673337

包装：平装

出版时间：2000-01-01

基本信息

书名：统计学(基本概念和方法)

原价：52.00元

作者：埃维森

出版社：高等教育出版社，施普林格出版社

出版日期：2000-01-01

ISBN：9787040078916

字数：

页码：476

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.762kg

编辑推荐

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《统计学(基本概念和方法)》精练而又丰富的教材经过了千锤百炼，很受学生欢迎。它不仅可作为理工科、文科、金融管理各专业学生的统计教材，也可作为各行各业实验工作者和各级领导的统计“启蒙”或“扫盲”之用。

内容提要

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目录

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1 统计学：随机性和规律性
1.1 统计学：用一句话来说是什么?
1.2 懂得如何运用统计：读者的目标
理解什么可能出差错
理解统计术语
1.3 统计学的主要思想
随机性和规律性：关系密切的孪生子
规律性中的随机性7
研究随机性和规律性时的两个例子
概率：什么是机会
变量：我们给事物所起的名字
变量.值和个体
理论变量和经验变量
常数
1.4 统计的使用者
1.5 统计学和数学、铅笔及计算机的关系
1.6 小结
补充读物
习题

2 数据的收集
2.1 定义变量
2.2 观测数据：问题和可能性
总体相对样本
样本的选择：确信锅里的汤被搅拌均匀
随机样本：是什么?
方便样本：如何产生一个“坏的”样本
选择合适的样本
用于收集观测数据的变量的选择
2.3 收集观测数据时的错误和误差
抽样误差：并非错误的“误差”
未响应误差：粗鲁的.匆忙的或沉默的响应者造成的结果
响应误差
2.4 实验数据：寻找造成结果的原因
实验组和对照组
选择实验组和对照组
对人做实验时产生的问题
在实验中统计的角色
总结：班级规模影响学校表现吗?
2.5 数据阵／数据文件
2.6 小结
补充读物
习题

3 数据的描述：图和表
3.1 图：画出数据
生成统计图
图的种类
3.2 分类变量：圆饼图和条形图
为一个分类变量作图
为两个分类变量作图
3.3 度量变量：点图和直方图
为一个度量变量作图
为两个度量变量作图
时间序列图
3.4 根据数据作地图
3.5 作图：优秀的标准
“ 最少的笔墨”： 最简单的图是 最的吗?62
“图中垃圾”：垃圾的一种新名称63
数据密度
“复杂性的展示”
3.6 表：改变排列方式可能更合适
3.7 小结
补充读物
习题

4 数据的描述：计算汇总统计量
4.1 各种平均数：让我们数数有几种
众数：“ 最多的”的宿主
中位数：数到中间那一个
均值：平衡跷跷板
众数,中位数,还是均值?
4.2 变差：测量生活的乐趣
极差：套住两个极端值
标准差：重要的偏差
4.3 均值的标准误差
4.4 标准得分：比较苹果和桔子
4.5 简单化的收益与信息的丢失
用图表来代替数据
用汇总值代替数据
4.6 房地产数据：看不见的价格
4.7 小结
补充读物
公式
习题

5 概率
5.1 怎样得到概率
利用等可能性事件
使用相对频数的方法
利用主观概率
5.2 概率的计算
概率的加法
概率的乘法
5.3 优势：概率的对照物
5.4 离散变量的概率分布
二项分布
Poisson分布
超几何分布
用图表来表示概率
概率的计算
5.5 连续变量的概率分布
标准正态分布：钟形曲线
t-分布
X2分布
F-分布
正态分布数据的需要
5.6 使用概率来核对假设
硬币是公平的吗?
是一种公平的工作环境吗?
两党选民是否势均力敌?
5.7 决策分析：利用概率来作决策
5.8 小结
补充读物
公式
习题

6 作出结论：估计
6.1 样本统计量和总体参数
6.2 点估计
什么是一个好的点估计?
战略中使用点估计的例子：德军有多少坦克?
6.3 区间估计：给结论留一些余地
置信区间的长度
差异的置信区间
6.4 小结
补充读物
公式
习题

7 作出结论：假设检验
7.1 作为一个问题的假设
零假设
备择假设
回答问题时的错误
7.2 怎样回答零假设所提出的问题
概率：p-值
假设检验的机制
拒绝或不拒绝零假设
因果关系：过犹不及
一些统计理论和计算游戏
7.3 显著水平
7.4 总体比例检验
7.5 两个总体比例的差异
检验零假设
估计差异值
7.6 假设检验与构造置信区间
7.7 统计显著和实际显著
7.8 应用：何时拒绝零假设
关于合作性与竞争性的心理测试
对社区的蓝领工人的研究
7.9 小结
补充读物
公式
习题

8 变量间的关系
8.1 关于两个变量的4个问题以及它们之间的关系
问题1.变量间有关系么?
问题2.关系的强弱程度?
问题3.变量在总体中的关系如何?
问题4.是因果关系吗?
8.2 预测：从一个变量到另一个变量
8.3 自变量和因变量
8.4 不同类型的变量：分类型变量.顺序型变量和数量型变量
8.5 回到因果关系的问题
别的变量的角色
时间的角色
多元因果关系
8.6 小结
补充读物
习题

9 两个分类变量的X2分析
9.1 数据分析：在态度上有可靠的差异吗?
条形图
分类变量的汇总计算
9.2 问题1.变量间的关系?
9.3 问题2.关系的强度?
样本中的
总体中的
9.4 问题3：总体中的关系?
提出零假设
检验零假设
从X2到p-值
X2分析的自由度
9.5 问题4.是因果关系吗?
9.6 更大的表：更多的可能性
问题1.两变量间的关系?
问题2.关系的强度?
问题3.总体中的关系?
问题4.是因果关系吗?
9.7 小结
补充读物
公式
习题

10 两个数值型变量的回归分析和相关分析
10.1 问题1.两个变量间的关系?
作这些数据的散点图
了解散点图
线性关系
10.2 问题2a.关系的强度?
r是正的还是负的?大还是小?
四种不同的散点图：关系从强到弱
r的解释：不那么严谨
10.3 问题2b.关系的形式?
一条通过点的中心的直线
怎样计算回归直线： 最小二乘原理
用回归分析进行预测：从脂肪到热量
效果的度量：r2的解释
相关和／或回归?多多益善
变化数据的回归分析
10.4 问题3.总体中的关系?
置信区间的方法
用t进行假设检验
利用F进行假设检验
10.5 警告：所测即所得
10.6 用虚拟变量时怎样变得聪明些
自变量是有两个取值的分类变量和因变量是数值变量
因变量是有两个取值的分类变量和自变量是数值变量
10.7 问题4.是因果关系吗?
10.8 小结
补充读物
公式
习题

11 ANOVA：一个分类变量和一个数量变量的方差分析
11.1 方差分析：对比事物的平均值
11.2 问题1.犯罪率和地区之间的关系
散点图
盒子图：更简单地了解数据
11.3 问题2.关系有多强?
地区变量
残差变量
地区变量和残差变量的总效应：总平方和
测量关系的强度
对变化量的解释程度
11.4 问题3.这个关系是纯属偶然的吗?
零假设
F变量的p-值
超出F检验：比较均值
11.5 问题4.是因果关系吗?
11.6 方差分析：鸟瞰回顾
11.7 配对分析：每个单元两个观测
t-检验
符号检验：只回答是或否
11.8 小结
补充读物
公式
习题

12 两个顺序变量的秩方法
12.1 用词作为值的两个顺序变量
问题1.身份和兴趣间的关系?
问题2.相关的程度?
问题3.总体的关系?
问题4.是因果关系吗?
12.2 把数目的排序作为值：Phillies表现如何?
问题1.数据中的关系?
问题2.关系强度?
问题3.相关性是由于偶然吗?
问题4.是因果关系吗?
12.3 小结
补充读物
公式
习题

13 多元分析
13.1 偏：三个分类型变量
控制第三个变量：中立策略
偏
13.2 数值型变量的多元回归
问题1.数据中的关系是什么?
问题2a.这种关系的形式是什么?偏回归系数
问题2b.这些关系的强度有多大?偏相关系数
问题2c.总体关系的强度有多大?多重相关系数
问题3.总体中的关系?
13.3 用一个哑元作多元回归
13.4 双因子方差分析
仅对于时段的单因子分析
仅对于路线的单因子分析
时段和路线的双因于分析
考虑交互效应,再进行研究
13.5 建立因果关系
13.6 小结
补充读物
公式
习题

14 日常生活中的统计
14.1 通向统计精妙的基石
14.2 小心地处理数据
14.3 数据和统计方法
14.4 怎么会出错
数据收集中的危险
调查研究的特殊问题
分析方法的误用
统计推断的误用
数字的错误解释
14.5 统计和专制
14.6 在高潮时结束
补充读物
习题
统计术语
统计表
奇数号练习题答案
索引

作者介绍

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文摘

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序言

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《统计学的世界：数据背后的奥秘与洞察》 在这信息爆炸的时代，数据如潮水般涌来，渗透到我们生活的方方面面。从经济预测到疾病传播，从产品推荐到社会趋势，每一个现象背后都潜藏着数据的规律。然而，数字本身并不能直接诉说故事，它们需要一种语言来解读，一种工具来驾驭，这便是统计学。 《统计学的世界：数据背后的奥秘与洞察》并非一本枯燥的学术论文集，也不是一本教条式的公式汇编。它是一次深入浅出的探索之旅，旨在揭示统计学这门强大科学的精髓，帮助读者理解如何从看似杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息，做出更明智的决策，并更深刻地认识我们所处的世界。本书不局限于任何特定作者的理论体系，而是以一种开放的视角，融汇贯通统计学发展历程中的重要思想和方法，力求展现其普遍性和实用性。 第一章：数据之海的罗盘——统计学概览 我们身处一个由数据驱动的时代，但什么是统计学？它仅仅是关于数字的学问吗？本书将首先勾勒出统计学的全景图。我们将了解统计学的定义、它的核心目标——从样本推断总体，以及它在各个学科领域扮演的关键角色。从自然科学的实验设计，到社会科学的民意调查，再到商业领域的市场分析，统计学的身影无处不在。我们会探讨统计学的两大分支：描述性统计学，它帮助我们概括和呈现数据的基本特征；以及推断性统计学，它让我们能够基于样本信息做出关于更大群体的结论。本书将强调，统计学并非是冰冷的数学公式，而是一种严谨的思维方式，一种探索未知、理解不确定性的强大工具。 第二章：数据的语言——描述性统计的艺术 要理解数据，首先要学会“读懂”它。本章将深入介绍描述性统计学的基本工具和方法。我们将学习如何有效地整理和汇总数据，包括数据的分类、分组以及如何计算集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，它们能帮助我们把握数据的中心位置。同时，我们也会探讨离散程度的度量，如方差、标准差和极差，它们揭示了数据的散布情况。图表是数据的直观表现形式，本书将详细介绍各种常用的统计图表，如直方图、条形图、饼图、折线图和散点图，并指导读者如何根据数据的类型和分析目的选择最合适的图表，以便清晰地展示数据的分布、趋势和关系。理解这些描述性工具，如同为我们提供了一副审视数据的眼镜，让我们能够初步洞察数据的“性格”。 第三章：从样本到整体——推断性统计的逻辑 现实世界中，我们往往无法获得所有个体的完整数据，而是从一个代表性的样本中获取信息。如何才能根据有限的样本信息，对更广泛的总体做出可靠的推断？本章将揭示推断性统计学的核心逻辑。我们将深入理解抽样的重要性，以及不同抽样方法的优劣。在此基础上，我们将学习点估计和区间估计的概念，了解如何通过样本统计量来估计总体的参数，并通过置信区间来量化估计的不确定性。更重要的是，我们将介绍假设检验的基本原理和流程。无论是检验一个新药物的有效性，还是评估一项广告活动的效果，假设检验都是一种强大的统计工具，它帮助我们做出关于总体是否具有某种性质的判断。本书将以生动的案例，阐释这些推断性方法在实际问题中的应用。 第四章：变量之间的舞蹈——回归与相关分析 世界不是孤立的，许多现象之间存在着千丝万缕的联系。本章将聚焦于探索变量之间的关系。我们将首先理解相关性的概念，它描述了两个变量一起变化的紧密程度和方向。通过相关系数，我们可以量化这种关系，但相关并不等同于因果。随后，我们将深入学习回归分析，这是一种更强大的工具，它不仅可以描述变量之间的关系，还能预测一个变量的数值如何随着其他变量的变化而变化。我们将从简单的线性回归开始，学习如何建立回归模型，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。此外，我们还会触及多元回归，它允许我们同时考虑多个预测变量对目标变量的影响。掌握这些方法，将使我们能够更深入地理解事物之间的相互作用，并进行有根据的预测。 第五章：概率的王国——不确定性的度量 不确定性是统计学的基石。概率论为我们提供了一种量化和理解不确定性的语言。本章将介绍概率的基本概念，包括随机事件、概率的定义和计算方法。我们将学习常见的概率分布，如二项分布、泊松分布和正态分布，它们是描述不同类型随机现象的重要模型。特别是正态分布，它在自然界和许多社会现象中扮演着核心角色，并构成了许多统计推断方法的基础。理解概率的原理，有助于我们更理性地看待风险，做出更稳健的决策，并理解统计推断的内在随机性。 第六章：实验设计的智慧——科学研究的基石 严谨的科学研究离不开精妙的实验设计。本章将探讨如何通过科学的设计来收集最有价值的数据，并避免潜在的偏倚。我们将学习随机化、重复和局部控制等实验设计的基本原则。通过对比实验，我们可以有效地评估不同处理效果的差异。我们会介绍几种常见的实验设计类型，如完全随机设计、随机区区组设计和析因设计，并讨论它们各自的适用场景。一个好的实验设计，是获得可靠统计结论的第一步，它能够最大程度地确保我们观察到的结果是真实的效应，而不是其他因素的影响。 第七章：数据分析的实践——案例与应用 理论学习最终要落脚于实践。本章将通过一系列真实世界的案例，将前几章介绍的统计学概念和方法付诸实践。我们将看到如何运用统计学来分析市场营销数据，评估产品性能，研究医学疗效，预测经济走势，以及理解社会现象。每一个案例都将清晰地展示：如何界定问题，如何收集和整理数据，如何选择合适的统计方法进行分析，如何解释分析结果，以及如何将统计洞察转化为可操作的建议。通过这些鲜活的例子，读者将能够更直观地体会到统计学在解决实际问题中的强大力量。 第八章：统计思维的升华——批判性评估与未来展望 统计学不仅仅是一系列方法，它更是一种思维方式。在本书的最后，我们将升华统计学的学习，强调批判性评估统计结果的重要性。我们需要警惕数据误用、统计陷阱以及对统计结论的过度解读。本书将引导读者思考，如何辨别有偏见的研究，如何理解统计显著性和实际显著性之间的区别，以及如何避免常见的统计谬误。同时，我们将展望统计学在人工智能、大数据分析等新兴领域的未来发展，以及它在塑造更美好世界中的潜力。 《统计学的世界：数据背后的奥秘与洞察》是一次通往数据智慧的旅程。它旨在赋能读者，让大家不再被冰冷的数字所迷惑，而是能够驾驭数据，理解规律，做出更精准的判断，并更深刻地感知我们生活其中的这个由数据编织而成的奇妙世界。无论您是学生、研究人员、企业管理者，还是任何对数据充满好奇的个体，本书都将是您探索统计学世界的宝贵向导。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的地方，在于它对统计思维的培养。在很多介绍描述性统计的部分，作者并没有急于展示复杂的推断性统计工具，而是花费了大量篇幅去强调数据背后的故事和潜在的偏见。例如，在讲解数据可视化时，它不仅展示了如何绘制一个好的直方图，还警示了如何避免使用误导性的图表设计来操纵读者的认知。这种批判性的学习角度，对于任何希望将统计学应用于严肃决策的读者来说，都是至关重要的“软技能”。这本书的结构布局，就像一个精心设计的迷宫，每走一步都有清晰的指示牌，但最终通向的却是知识的广阔天地。它无疑是统计学领域中一本不可多得的经典之作，值得所有希望系统学习统计学的人们拥有。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的蓝色调，配上清晰的字体，一下子就抓住了我的注意力。我一直对统计学这门学科抱有浓厚的兴趣，但总觉得那些理论公式太枯燥，难以深入理解。拿到这本书后，我立刻翻阅起来，发现它的排版非常人性化，图文并茂，很多复杂的概念都通过生动的图表得到了很好的诠释。尤其是初学者可能会感到困惑的地方，作者似乎都提前预料到了，并给出了非常详尽的解释和步骤分解。阅读过程中，我感觉自己像是在一位经验丰富的朋友的指导下学习，而不是在面对一本冰冷的教科书。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一本学习方法的指南，引导我如何去思考统计问题，而不是死记硬背公式。我特别欣赏它在开篇部分对统计学历史和哲学思想的探讨，这让我对这门学科有了更宏观的认识，也激发了我更深层次的学习热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊喜。我原本以为这只是一本针对入门读者的基础读物，但随着阅读的深入，我发现它对许多高级统计方法的介绍也相当到位。比如在回归分析那一章，它不仅讲解了多元线性回归的基本原理，还深入探讨了异方差性、多重共线性等实际应用中经常遇到的难题，并给出了非常实用的诊断和修正方法。这种兼顾理论深度和实践操作的写作风格，使得这本书可以伴随读者度过从初级到中级学习阶段的整个过程。更难能可贵的是，作者在每一个关键知识点后，都会设计一些富有启发性的思考题，这些题目往往不是简单地套用公式就能解决的，而是需要读者调动所学知识进行综合分析，这极大地锻炼了我的独立解决问题的能力。我经常会花费大量时间在思考这些问题上，收获远超预期的知识增量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超其价格本身，绝对是物超所值。我之前尝试过几本国外的统计学教材，很多都因为翻译质量不佳或者对非统计学专业的读者不够友好而半途而废。但这一本，从字体大小到纸张质感，都体现了出版社的用心。特别是随书附带的那些补充材料（如果包含的话，这里假设有），对理解特定算法的底层逻辑非常有帮助。我个人认为，统计学学习的难点往往在于“信心”的建立——相信自己能掌握这门技术。这本书通过其扎实严谨的论证和循序渐进的难度提升，有效地为读者建立了这种学习信心。它教会我的不仅仅是“如何计算”，更是“为何要这样计算”，这种对方法论的深刻洞察，是任何一本只关注计算步骤的工具书都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要定期处理实验数据进行报告撰写的科研人员，我迫切需要一本既严谨又实用的统计参考书。这本书恰好填补了我的需求空白。它的行文逻辑极其清晰，章节间的过渡自然流畅，让人在阅读时几乎没有“迷路”的感觉。我特别喜欢它在讲解概率论基础时所采用的例子，那些来源于真实世界情景的案例，比如药物疗效的比较、市场调查的抽样设计等，都让我瞬间理解了抽象概念在现实中的应用价值。吴喜之先生的翻译质量也值得称赞，语言准确、流畅，完全没有那种生硬的“翻译腔”，使得原著的精髓得以完美保留。阅读这本书的过程，对我而言，更像是一次高效的知识重塑，它帮助我系统地梳理了过去零散的统计知识点，并构建了一个坚实的理论框架。

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书不错蛮好的

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好。。。。。

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送给我高中同学的 她很满意

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非常好！赞一个

评分☆☆☆☆☆

好书。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很好的书，送的也很快，需要耐心看