包郵 統計學 基本概念和方法 埃維森著 吳喜之譯 高等教育齣版社 Statistics pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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埃維森 著

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
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• 數據分析
• 吳喜之
• 埃維森
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齣版社： 高等教育齣版社 ，

ISBN：9787040078916

商品編碼：1573673337

包裝：平裝

齣版時間：2000-01-01

基本信息

書名：統計學(基本概念和方法)

原價：52.00元

作者：埃維森

齣版社：高等教育齣版社，施普林格齣版社

齣版日期：2000-01-01

ISBN：9787040078916

字數：

頁碼：476

版次：1

裝幀：平裝

開本：16

商品重量：0.762kg

編輯推薦

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《統計學(基本概念和方法)》精練而又豐富的教材經過瞭韆錘百煉，很受學生歡迎。它不僅可作為理工科、文科、金融管理各專業學生的統計教材，也可作為各行各業實驗工作者和各級領導的統計“啓濛”或“掃盲”之用。

內容提要

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目錄

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1 統計學：隨機性和規律性
1.1 統計學：用一句話來說是什麼?
1.2 懂得如何運用統計：讀者的目標
理解什麼可能齣差錯
理解統計術語
1.3 統計學的主要思想
隨機性和規律性：關係密切的孿生子
規律性中的隨機性7
研究隨機性和規律性時的兩個例子
概率：什麼是機會
變量：我們給事物所起的名字
變量.值和個體
理論變量和經驗變量
常數
1.4 統計的使用者
1.5 統計學和數學、鉛筆及計算機的關係
1.6 小結
補充讀物
習題

2 數據的收集
2.1 定義變量
2.2 觀測數據：問題和可能性
總體相對樣本
樣本的選擇：確信鍋裏的湯被攪拌均勻
隨機樣本：是什麼?
方便樣本：如何産生一個“壞的”樣本
選擇閤適的樣本
用於收集觀測數據的變量的選擇
2.3 收集觀測數據時的錯誤和誤差
抽樣誤差：並非錯誤的“誤差”
未響應誤差：粗魯的.匆忙的或沉默的響應者造成的結果
響應誤差
2.4 實驗數據：尋找造成結果的原因
實驗組和對照組
選擇實驗組和對照組
對人做實驗時産生的問題
在實驗中統計的角色
總結：班級規模影響學校錶現嗎?
2.5 數據陣／數據文件
2.6 小結
補充讀物
習題

3 數據的描述：圖和錶
3.1 圖：畫齣數據
生成統計圖
圖的種類
3.2 分類變量：圓餅圖和條形圖
為一個分類變量作圖
為兩個分類變量作圖
3.3 度量變量：點圖和直方圖
為一個度量變量作圖
為兩個度量變量作圖
時間序列圖
3.4 根據數據作地圖
3.5 作圖：優秀的標準
“ 最少的筆墨”： 最簡單的圖是 最的嗎?62
“圖中垃圾”：垃圾的一種新名稱63
數據密度
“復雜性的展示”
3.6 錶：改變排列方式可能更閤適
3.7 小結
補充讀物
習題

4 數據的描述：計算匯總統計量
4.1 各種平均數：讓我們數數有幾種
眾數：“ 最多的”的宿主
中位數：數到中間那一個
均值：平衡蹺蹺闆
眾數,中位數,還是均值?
4.2 變差：測量生活的樂趣
極差：套住兩個極端值
標準差：重要的偏差
4.3 均值的標準誤差
4.4 標準得分：比較蘋果和桔子
4.5 簡單化的收益與信息的丟失
用圖錶來代替數據
用匯總值代替數據
4.6 房地産數據：看不見的價格
4.7 小結
補充讀物
公式
習題

5 概率
5.1 怎樣得到概率
利用等可能性事件
使用相對頻數的方法
利用主觀概率
5.2 概率的計算
概率的加法
概率的乘法
5.3 優勢：概率的對照物
5.4 離散變量的概率分布
二項分布
Poisson分布
超幾何分布
用圖錶來錶示概率
概率的計算
5.5 連續變量的概率分布
標準正態分布：鍾形麯綫
t-分布
X2分布
F-分布
正態分布數據的需要
5.6 使用概率來核對假設
硬幣是公平的嗎?
是一種公平的工作環境嗎?
兩黨選民是否勢均力敵?
5.7 決策分析：利用概率來作決策
5.8 小結
補充讀物
公式
習題

6 作齣結論：估計
6.1 樣本統計量和總體參數
6.2 點估計
什麼是一個好的點估計?
戰略中使用點估計的例子：德軍有多少坦剋?
6.3 區間估計：給結論留一些餘地
置信區間的長度
差異的置信區間
6.4 小結
補充讀物
公式
習題

7 作齣結論：假設檢驗
7.1 作為一個問題的假設
零假設
備擇假設
迴答問題時的錯誤
7.2 怎樣迴答零假設所提齣的問題
概率：p-值
假設檢驗的機製
拒絕或不拒絕零假設
因果關係：過猶不及
一些統計理論和計算遊戲
7.3 顯著水平
7.4 總體比例檢驗
7.5 兩個總體比例的差異
檢驗零假設
估計差異值
7.6 假設檢驗與構造置信區間
7.7 統計顯著和實際顯著
7.8 應用：何時拒絕零假設
關於閤作性與競爭性的心理測試
對社區的藍領工人的研究
7.9 小結
補充讀物
公式
習題

8 變量間的關係
8.1 關於兩個變量的4個問題以及它們之間的關係
問題1.變量間有關係麼?
問題2.關係的強弱程度?
問題3.變量在總體中的關係如何?
問題4.是因果關係嗎?
8.2 預測：從一個變量到另一個變量
8.3 自變量和因變量
8.4 不同類型的變量：分類型變量.順序型變量和數量型變量
8.5 迴到因果關係的問題
彆的變量的角色
時間的角色
多元因果關係
8.6 小結
補充讀物
習題

9 兩個分類變量的X2分析
9.1 數據分析：在態度上有可靠的差異嗎?
條形圖
分類變量的匯總計算
9.2 問題1.變量間的關係?
9.3 問題2.關係的強度?
樣本中的
總體中的
9.4 問題3：總體中的關係?
提齣零假設
檢驗零假設
從X2到p-值
X2分析的自由度
9.5 問題4.是因果關係嗎?
9.6 更大的錶：更多的可能性
問題1.兩變量間的關係?
問題2.關係的強度?
問題3.總體中的關係?
問題4.是因果關係嗎?
9.7 小結
補充讀物
公式
習題

10 兩個數值型變量的迴歸分析和相關分析
10.1 問題1.兩個變量間的關係?
作這些數據的散點圖
瞭解散點圖
綫性關係
10.2 問題2a.關係的強度?
r是正的還是負的?大還是小?
四種不同的散點圖：關係從強到弱
r的解釋：不那麼嚴謹
10.3 問題2b.關係的形式?
一條通過點的中心的直綫
怎樣計算迴歸直綫： 最小二乘原理
用迴歸分析進行預測：從脂肪到熱量
效果的度量：r2的解釋
相關和／或迴歸?多多益善
變化數據的迴歸分析
10.4 問題3.總體中的關係?
置信區間的方法
用t進行假設檢驗
利用F進行假設檢驗
10.5 警告：所測即所得
10.6 用虛擬變量時怎樣變得聰明些
自變量是有兩個取值的分類變量和因變量是數值變量
因變量是有兩個取值的分類變量和自變量是數值變量
10.7 問題4.是因果關係嗎?
10.8 小結
補充讀物
公式
習題

11 ANOVA：一個分類變量和一個數量變量的方差分析
11.1 方差分析：對比事物的平均值
11.2 問題1.犯罪率和地區之間的關係
散點圖
盒子圖：更簡單地瞭解數據
11.3 問題2.關係有多強?
地區變量
殘差變量
地區變量和殘差變量的總效應：總平方和
測量關係的強度
對變化量的解釋程度
11.4 問題3.這個關係是純屬偶然的嗎?
零假設
F變量的p-值
超齣F檢驗：比較均值
11.5 問題4.是因果關係嗎?
11.6 方差分析：鳥瞰迴顧
11.7 配對分析：每個單元兩個觀測
t-檢驗
符號檢驗：隻迴答是或否
11.8 小結
補充讀物
公式
習題

12 兩個順序變量的秩方法
12.1 用詞作為值的兩個順序變量
問題1.身份和興趣間的關係?
問題2.相關的程度?
問題3.總體的關係?
問題4.是因果關係嗎?
12.2 把數目的排序作為值：Phillies錶現如何?
問題1.數據中的關係?
問題2.關係強度?
問題3.相關性是由於偶然嗎?
問題4.是因果關係嗎?
12.3 小結
補充讀物
公式
習題

13 多元分析
13.1 偏：三個分類型變量
控製第三個變量：中立策略
偏
13.2 數值型變量的多元迴歸
問題1.數據中的關係是什麼?
問題2a.這種關係的形式是什麼?偏迴歸係數
問題2b.這些關係的強度有多大?偏相關係數
問題2c.總體關係的強度有多大?多重相關係數
問題3.總體中的關係?
13.3 用一個啞元作多元迴歸
13.4 雙因子方差分析
僅對於時段的單因子分析
僅對於路綫的單因子分析
時段和路綫的雙因於分析
考慮交互效應,再進行研究
13.5 建立因果關係
13.6 小結
補充讀物
公式
習題

14 日常生活中的統計
14.1 通嚮統計精妙的基石
14.2 小心地處理數據
14.3 數據和統計方法
14.4 怎麼會齣錯
數據收集中的危險
調查研究的特殊問題
分析方法的誤用
統計推斷的誤用
數字的錯誤解釋
14.5 統計和專製
14.6 在高潮時結束
補充讀物
習題
統計術語
統計錶
奇數號練習題答案
索引

作者介紹

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文摘

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序言

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《統計學的世界：數據背後的奧秘與洞察》 在這信息爆炸的時代，數據如潮水般湧來，滲透到我們生活的方方麵麵。從經濟預測到疾病傳播，從産品推薦到社會趨勢，每一個現象背後都潛藏著數據的規律。然而，數字本身並不能直接訴說故事，它們需要一種語言來解讀，一種工具來駕馭，這便是統計學。 《統計學的世界：數據背後的奧秘與洞察》並非一本枯燥的學術論文集，也不是一本教條式的公式匯編。它是一次深入淺齣的探索之旅，旨在揭示統計學這門強大科學的精髓，幫助讀者理解如何從看似雜亂無章的數據中提煉齣有價值的信息，做齣更明智的決策，並更深刻地認識我們所處的世界。本書不局限於任何特定作者的理論體係，而是以一種開放的視角，融匯貫通統計學發展曆程中的重要思想和方法，力求展現其普遍性和實用性。 第一章：數據之海的羅盤——統計學概覽 我們身處一個由數據驅動的時代，但什麼是統計學？它僅僅是關於數字的學問嗎？本書將首先勾勒齣統計學的全景圖。我們將瞭解統計學的定義、它的核心目標——從樣本推斷總體，以及它在各個學科領域扮演的關鍵角色。從自然科學的實驗設計，到社會科學的民意調查，再到商業領域的市場分析，統計學的身影無處不在。我們會探討統計學的兩大分支：描述性統計學，它幫助我們概括和呈現數據的基本特徵；以及推斷性統計學，它讓我們能夠基於樣本信息做齣關於更大群體的結論。本書將強調，統計學並非是冰冷的數學公式，而是一種嚴謹的思維方式，一種探索未知、理解不確定性的強大工具。 第二章：數據的語言——描述性統計的藝術 要理解數據，首先要學會“讀懂”它。本章將深入介紹描述性統計學的基本工具和方法。我們將學習如何有效地整理和匯總數據，包括數據的分類、分組以及如何計算集中趨勢的度量，如均值、中位數和眾數，它們能幫助我們把握數據的中心位置。同時，我們也會探討離散程度的度量，如方差、標準差和極差，它們揭示瞭數據的散布情況。圖錶是數據的直觀錶現形式，本書將詳細介紹各種常用的統計圖錶，如直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖和散點圖，並指導讀者如何根據數據的類型和分析目的選擇最閤適的圖錶，以便清晰地展示數據的分布、趨勢和關係。理解這些描述性工具，如同為我們提供瞭一副審視數據的眼鏡，讓我們能夠初步洞察數據的“性格”。 第三章：從樣本到整體——推斷性統計的邏輯 現實世界中，我們往往無法獲得所有個體的完整數據，而是從一個代錶性的樣本中獲取信息。如何纔能根據有限的樣本信息，對更廣泛的總體做齣可靠的推斷？本章將揭示推斷性統計學的核心邏輯。我們將深入理解抽樣的重要性，以及不同抽樣方法的優劣。在此基礎上，我們將學習點估計和區間估計的概念，瞭解如何通過樣本統計量來估計總體的參數，並通過置信區間來量化估計的不確定性。更重要的是，我們將介紹假設檢驗的基本原理和流程。無論是檢驗一個新藥物的有效性，還是評估一項廣告活動的效果，假設檢驗都是一種強大的統計工具，它幫助我們做齣關於總體是否具有某種性質的判斷。本書將以生動的案例，闡釋這些推斷性方法在實際問題中的應用。 第四章：變量之間的舞蹈——迴歸與相關分析 世界不是孤立的，許多現象之間存在著韆絲萬縷的聯係。本章將聚焦於探索變量之間的關係。我們將首先理解相關性的概念，它描述瞭兩個變量一起變化的緊密程度和方嚮。通過相關係數，我們可以量化這種關係，但相關並不等同於因果。隨後，我們將深入學習迴歸分析，這是一種更強大的工具，它不僅可以描述變量之間的關係，還能預測一個變量的數值如何隨著其他變量的變化而變化。我們將從簡單的綫性迴歸開始，學習如何建立迴歸模型，如何解釋迴歸係數，以及如何評估模型的擬閤優度。此外，我們還會觸及多元迴歸，它允許我們同時考慮多個預測變量對目標變量的影響。掌握這些方法，將使我們能夠更深入地理解事物之間的相互作用，並進行有根據的預測。 第五章：概率的王國——不確定性的度量 不確定性是統計學的基石。概率論為我們提供瞭一種量化和理解不確定性的語言。本章將介紹概率的基本概念，包括隨機事件、概率的定義和計算方法。我們將學習常見的概率分布，如二項分布、泊鬆分布和正態分布，它們是描述不同類型隨機現象的重要模型。特彆是正態分布，它在自然界和許多社會現象中扮演著核心角色，並構成瞭許多統計推斷方法的基礎。理解概率的原理，有助於我們更理性地看待風險，做齣更穩健的決策，並理解統計推斷的內在隨機性。 第六章：實驗設計的智慧——科學研究的基石 嚴謹的科學研究離不開精妙的實驗設計。本章將探討如何通過科學的設計來收集最有價值的數據，並避免潛在的偏倚。我們將學習隨機化、重復和局部控製等實驗設計的基本原則。通過對比實驗，我們可以有效地評估不同處理效果的差異。我們會介紹幾種常見的實驗設計類型，如完全隨機設計、隨機區區組設計和析因設計，並討論它們各自的適用場景。一個好的實驗設計，是獲得可靠統計結論的第一步，它能夠最大程度地確保我們觀察到的結果是真實的效應，而不是其他因素的影響。 第七章：數據分析的實踐——案例與應用 理論學習最終要落腳於實踐。本章將通過一係列真實世界的案例，將前幾章介紹的統計學概念和方法付諸實踐。我們將看到如何運用統計學來分析市場營銷數據，評估産品性能，研究醫學療效，預測經濟走勢，以及理解社會現象。每一個案例都將清晰地展示：如何界定問題，如何收集和整理數據，如何選擇閤適的統計方法進行分析，如何解釋分析結果，以及如何將統計洞察轉化為可操作的建議。通過這些鮮活的例子，讀者將能夠更直觀地體會到統計學在解決實際問題中的強大力量。 第八章：統計思維的升華——批判性評估與未來展望 統計學不僅僅是一係列方法，它更是一種思維方式。在本書的最後，我們將升華統計學的學習，強調批判性評估統計結果的重要性。我們需要警惕數據誤用、統計陷阱以及對統計結論的過度解讀。本書將引導讀者思考，如何辨彆有偏見的研究，如何理解統計顯著性和實際顯著性之間的區彆，以及如何避免常見的統計謬誤。同時，我們將展望統計學在人工智能、大數據分析等新興領域的未來發展，以及它在塑造更美好世界中的潛力。 《統計學的世界：數據背後的奧秘與洞察》是一次通往數據智慧的旅程。它旨在賦能讀者，讓大傢不再被冰冷的數字所迷惑，而是能夠駕馭數據，理解規律，做齣更精準的判斷，並更深刻地感知我們生活其中的這個由數據編織而成的奇妙世界。無論您是學生、研究人員、企業管理者，還是任何對數據充滿好奇的個體，本書都將是您探索統計學世界的寶貴嚮導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜。我原本以為這隻是一本針對入門讀者的基礎讀物，但隨著閱讀的深入，我發現它對許多高級統計方法的介紹也相當到位。比如在迴歸分析那一章，它不僅講解瞭多元綫性迴歸的基本原理，還深入探討瞭異方差性、多重共綫性等實際應用中經常遇到的難題，並給齣瞭非常實用的診斷和修正方法。這種兼顧理論深度和實踐操作的寫作風格，使得這本書可以伴隨讀者度過從初級到中級學習階段的整個過程。更難能可貴的是，作者在每一個關鍵知識點後，都會設計一些富有啓發性的思考題，這些題目往往不是簡單地套用公式就能解決的，而是需要讀者調動所學知識進行綜閤分析，這極大地鍛煉瞭我的獨立解決問題的能力。我經常會花費大量時間在思考這些問題上，收獲遠超預期的知識增量。

評分☆☆☆☆☆

我最欣賞這本書的地方，在於它對統計思維的培養。在很多介紹描述性統計的部分，作者並沒有急於展示復雜的推斷性統計工具，而是花費瞭大量篇幅去強調數據背後的故事和潛在的偏見。例如，在講解數據可視化時，它不僅展示瞭如何繪製一個好的直方圖，還警示瞭如何避免使用誤導性的圖錶設計來操縱讀者的認知。這種批判性的學習角度，對於任何希望將統計學應用於嚴肅決策的讀者來說，都是至關重要的“軟技能”。這本書的結構布局，就像一個精心設計的迷宮，每走一步都有清晰的指示牌，但最終通嚮的卻是知識的廣闊天地。它無疑是統計學領域中一本不可多得的經典之作，值得所有希望係統學習統計學的人們擁有。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是讓人眼前一亮，那種沉穩的藍色調，配上清晰的字體，一下子就抓住瞭我的注意力。我一直對統計學這門學科抱有濃厚的興趣，但總覺得那些理論公式太枯燥，難以深入理解。拿到這本書後，我立刻翻閱起來，發現它的排版非常人性化，圖文並茂，很多復雜的概念都通過生動的圖錶得到瞭很好的詮釋。尤其是初學者可能會感到睏惑的地方，作者似乎都提前預料到瞭，並給齣瞭非常詳盡的解釋和步驟分解。閱讀過程中，我感覺自己像是在一位經驗豐富的朋友的指導下學習，而不是在麵對一本冰冷的教科書。它不僅僅是知識的堆砌，更像是一本學習方法的指南，引導我如何去思考統計問題，而不是死記硬背公式。我特彆欣賞它在開篇部分對統計學曆史和哲學思想的探討，這讓我對這門學科有瞭更宏觀的認識，也激發瞭我更深層次的學習熱情。

評分☆☆☆☆☆

作為一名需要定期處理實驗數據進行報告撰寫的科研人員，我迫切需要一本既嚴謹又實用的統計參考書。這本書恰好填補瞭我的需求空白。它的行文邏輯極其清晰，章節間的過渡自然流暢，讓人在閱讀時幾乎沒有“迷路”的感覺。我特彆喜歡它在講解概率論基礎時所采用的例子，那些來源於真實世界情景的案例，比如藥物療效的比較、市場調查的抽樣設計等，都讓我瞬間理解瞭抽象概念在現實中的應用價值。吳喜之先生的翻譯質量也值得稱贊，語言準確、流暢，完全沒有那種生硬的“翻譯腔”，使得原著的精髓得以完美保留。閱讀這本書的過程，對我而言，更像是一次高效的知識重塑，它幫助我係統地梳理瞭過去零散的統計知識點，並構建瞭一個堅實的理論框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超其價格本身，絕對是物超所值。我之前嘗試過幾本國外的統計學教材，很多都因為翻譯質量不佳或者對非統計學專業的讀者不夠友好而半途而廢。但這一本，從字體大小到紙張質感，都體現瞭齣版社的用心。特彆是隨書附帶的那些補充材料（如果包含的話，這裏假設有），對理解特定算法的底層邏輯非常有幫助。我個人認為，統計學學習的難點往往在於“信心”的建立——相信自己能掌握這門技術。這本書通過其紮實嚴謹的論證和循序漸進的難度提升，有效地為讀者建立瞭這種學習信心。它教會我的不僅僅是“如何計算”，更是“為何要這樣計算”，這種對方法論的深刻洞察，是任何一本隻關注計算步驟的工具書都無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

很好的書，送的也很快，需要耐心看

評分☆☆☆☆☆

京東快遞太慢。

評分☆☆☆☆☆

挺好的?！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

書不錯蠻好的

評分☆☆☆☆☆

京東快遞太慢。

評分☆☆☆☆☆

贊

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書不錯蠻好的

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好書。。。。。。。。。。。