統計學 基本概念和方法 埃維森著 吳喜之等譯 高等教育齣版社 施普林格齣版社 統計學教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

吳喜之 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數理統計
• 高等教育
• 教材
• 埃維森
• 吳喜之
• 施普林格
• 統計方法
• 數據分析

店鋪： 贛江圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040078916

商品編碼：26121771583

叢書名： 統計學 基本概念和方法

開本：16開

齣版時間：2000-03-01

作者：埃維森，格根 著吳喜之 譯

定價：52.00元

ISBN：9787040078916

齣版社：高等教育齣版社，施普林格齣版社

齣版時間：2000-01

印刷時間：2010-11

版次：1

印次：8

頁數：476

裝幀：平裝

開本：16開

《統計學（基本概念和方法）》迴避瞭純數學式的描述，以風趣的語言、清晰直觀和容易理解的實例闡述瞭統計學的基本概念和統計學在包括健康、婚姻、教育、體育、科學、經濟活動等各方麵扮演的重要角色，幫助學生剋服瞭學習統計學的障礙（不強調公式，較難或較難理解的內容放在章末），使用計算機和統計軟件使學生從煩瑣的計算中解脫齣來，讓他們把精力集中在對統計過程和概念的理解上。每一道習題提供瞭統計結果中可能的主題，在書末給齣瞭奇數號習題答案和各種統計錶。

學生希望從統計課中學到什麼呢？不是公式、技巧或推理，而是一些基本概念和方法，並能把這些基本概念和方法應用到他們的專業以及日常生活之中。《統計學（基本概念和方法）》就是基於以上準則的一本創新的統計學教材，隻要有中學文化的讀者都能讀懂。從數據入手：

如何評估統計的有效性？

變量是如何定義的？

用瞭什麼樣的統計方法？

什麼是“統計顯著”的結果？

研究這些問題將使我們進入統計學的中心，《統計學（基本概念和方法）》將引導學生提齣並迴答這些問題，教會學生如何看待研究結果、調查、選舉投票、廣告宣傳，以及其它的隱藏於數據中的統計結果。

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：的標準

“少的筆墨”：簡單的圖是的嗎?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：“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：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

 

概率論與數理統計 內容簡介 本書旨在為讀者構建紮實的概率論與數理統計理論基礎，並介紹一係列常用統計方法。全書內容涵蓋概率論和數理統計兩大核心部分，邏輯清晰，條理分明，兼顧理論的嚴謹性和方法的實用性。本書適閤高等院校數學、統計學、經濟學、管理學、工學等相關專業本科生、研究生使用，也可作為相關領域研究人員的參考書。 第一部分：概率論 本部分深入淺齣地介紹瞭概率論的基本概念、公理體係及重要理論。 第一章 隨機事件與概率 隨機現象與樣本空間： 引入隨機現象的概念，闡述隨機事件是隨機現象的某種結果，並定義樣本空間為所有可能結果的集閤。通過豐富的實例，例如拋硬幣、擲骰子、測量身高、産品閤格率等，幫助讀者理解隨機事件的內涵。 概率的基本概念與性質： 介紹概率是衡量隨機事件發生可能性的量，從古典概率、統計概率到公理化概率，循序漸進地建立讀者對概率的認知。深入講解概率的非負性、規範性、可加性等基本性質，並推導齣一係列重要結論，如互斥事件概率計算、減法公式等。 條件概率與獨立性： 詳細闡述條件概率的概念，即在已知某個事件發生的前提下，另一事件發生的概率。推導齣條件概率公式，並重點分析其在實際問題中的應用。引入事件獨立性的概念，區分條件獨立與全局獨立，講解獨立事件的判定方法和性質，以及聯閤概率的計算。 第二章 隨機變量及其分布 隨機變量的定義與分類： 定義隨機變量是將隨機事件的數值化，並將其分為離散型隨機變量和連續型隨機變量。 離散型隨機變量的分布： 詳細介紹幾種常見的離散型隨機變量及其概率分布，包括： 伯努利試驗與二項分布 (Binomial Distribution)： 闡述伯努利試驗的特點（每次試驗隻有兩種可能結果，成功與失敗，且各次試驗獨立），以及在n次獨立伯努利試驗中，成功k次的概率分布。推導二項分布的概率質量函數，並討論其均值和方差。 泊鬆分布 (Poisson Distribution)： 介紹泊鬆分布適用於描述在一定時間或空間內，隨機事件發生的次數。推導泊鬆分布的概率質量函數，並分析其參數的意義。說明泊鬆分布是二項分布在n趨於無窮大、p趨於零時的極限分布。 幾何分布 (Geometric Distribution)： 描述首次成功（或首次達到某種狀態）所需的試驗次數的分布。推導幾何分布的概率質量函數，並討論其均值和方差。 超幾何分布 (Hypergeometric Distribution)： 適用於在不放迴抽樣的情況下，從含有兩種不同類型元素的總體中抽取樣本，樣本中某種類型元素個數的分布。推導超幾何分布的概率質量函數，並分析其與二項分布的區彆。 連續型隨機變量的分布： 詳細介紹幾種重要的連續型隨機變量及其概率密度函數： 均勻分布 (Uniform Distribution)： 描述在某一區間內，所有可能值齣現的概率相等的分布。推導均勻分布的概率密度函數，並計算其均值和方差。 指數分布 (Exponential Distribution)： 常用於描述事件發生的時間間隔，例如設備壽命、故障間隔等。推導指數分布的概率密度函數，並強調其無記憶性。 正態分布 (Normal Distribution) / 高斯分布 (Gaussian Distribution)： 概率論與數理統計中最重要、最核心的分布之一。詳細闡述正態分布的鍾形麯綫特點，引入正態分布的概率密度函數，並分析其參數——均值（μ）和方差（σ²）的意義。重點介紹標準正態分布（均值為0，方差為1）及其性質，以及如何利用標準正態分布錶（Z-table）計算任意正態分布的概率。 伽馬分布 (Gamma Distribution) 與卡方分布 (Chi-squared Distribution)： 作為正態分布的理論基礎和應用拓展，介紹伽馬分布的性質及其與指數分布、泊鬆分布的聯係。重點介紹卡方分布，說明其與正態分布的關係，並闡述其在統計推斷中的重要作用。 多維隨機變量及其分布： 擴展到兩個或多個隨機變量的聯閤情況。 聯閤分布與邊緣分布： 定義聯閤概率質量函數/概率密度函數，並由此推導邊緣概率質量函數/概率密度函數。 條件分布： 類似條件概率，定義多維隨機變量的條件分布。 隨機變量的獨立性： 推廣事件獨立性的概念到隨機變量的獨立性，並討論獨立隨機變量的性質。 協方差與相關係數： 引入協方差來衡量兩個隨機變量之間綫性關係的強度和方嚮，並定義相關係數，使其標準化，取值範圍在[-1, 1]之間，用於衡量綫性關係的密切程度。 第三章 隨機變量函數的概率分布 函數的定義與重要性： 介紹當對一個或多個隨機變量進行函數變換時，新生成的隨機變量的分布。 常用變換方法： 詳細介紹求隨機變量函數分布的幾種常用方法，包括： 捲積公式 (Convolution Formula)： 適用於兩個獨立隨機變量之和的分布計算。 變量代換法 (Change of Variables Method)： 適用於單變量或多變量的函數變換。 矩母函數法 (Moment Generating Function Method)： 利用矩母函數來確定分布，尤其在證明分布的唯一性方麵非常有效。 特徵函數法 (Characteristic Function Method)： 類似於矩母函數，但具有更廣泛的適用性。 中心極限定理 (Central Limit Theorem, CLT)： 概率論中最重要、最具普適性的定理之一。詳細闡述中心極限定理的內容，即在一定條件下，大量獨立同分布隨機變量的均值（或和）的分布近似於正態分布，無論原始分布是什麼。強調中心極限定理是數理統計中許多推斷方法得以成立的重要理論基礎。 第二部分：數理統計 本部分基於概率論的基礎，介紹如何利用樣本數據進行統計推斷，從而認識和描述總體的特徵。 第四章 總體與樣本 統計總體與樣本的概念： 定義統計總體為研究對象的全體，而樣本是從總體中抽取的一部分數據。強調樣本的代錶性對於統計推斷的可靠性至關重要。 抽樣分布： 介紹當從總體中抽取樣本，並對樣本進行某種統計量計算時，該統計量的分布。 樣本均值的分布： 結閤中心極限定理，詳細闡述樣本均值的抽樣分布。當總體均值已知時，樣本均值的分布及其與總體的關係。 樣本方差的分布： 介紹樣本方差的抽樣分布。 卡方分布 (χ²) 的應用： 詳細介紹卡方分布在描述樣本方差的抽樣分布中的作用。 t 分布 (Student's t-distribution)： 當總體方差未知時，基於樣本均值和樣本方差構建的統計量所服從的分布。詳細介紹t分布的性質，以及其與正態分布的關係。 F 分布 (Snedecor's F-distribution)： 用於比較兩個獨立樣本方差的分布。詳細介紹F分布的性質，以及其在方差分析等統計方法中的應用。 第五章 參數估計 點估計 (Point Estimation)： 估計量的概念： 定義估計量是根據樣本數據計算齣來的、用於估計總體參數的統計量。 估計量的性質： 詳細介紹點估計的良好性質，包括無偏性 (Unbiasedness)、一緻性 (Consistency)、有效性 (Efficiency) 和充分性 (Sufficiency)。通過算例解釋如何判斷和選擇具有這些性質的估計量。 常用點估計方法： 矩估計法 (Method of Moments)： 基於總體矩與樣本矩相等來構造估計量。 最大似然估計法 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)： 找齣使觀測到的樣本數據齣現的概率最大的參數值。詳細闡述最大似然估計的原理、計算步驟，並分析其優良性質（如漸近無偏性、漸近有效性、漸近一緻性）。 區間估計 (Interval Estimation)： 置信區間 (Confidence Interval, CI)： 介紹置信區間的概念，即在給定置信水平下，包含總體參數真實值的可能範圍。強調置信水平的含義，以及如何解釋置信區間。 構造置信區間的方法： 基於正態分布的置信區間： 當總體方差已知時，構造樣本均值的置信區間。 基於t分布的置信區間： 當總體方差未知時，構造樣本均值的置信區間。 基於卡方分布的置信區間： 構造總體方差的置信區間。 基於F分布的置信區間： 構造兩個總體方差之比的置信區間。 第六章 假設檢驗 (Hypothesis Testing) 假設檢驗的基本思想： 介紹假設檢驗的邏輯，即先設定一個關於總體參數的假設（原假設 H₀），然後根據樣本數據判斷是否有足夠的證據拒絕原假設。 假設檢驗的要素： 原假設 (Null Hypothesis, H₀) 和備擇假設 (Alternative Hypothesis, H₁)。 檢驗統計量 (Test Statistic)： 用於檢驗原假設的統計量。 拒絕域 (Rejection Region)： 當檢驗統計量落入該區域時，拒絕原假設。 顯著性水平 (Significance Level, α)： 拒絕原假設的概率，即犯第一類錯誤（拒絕瞭實際上為真的原假設）的概率。 P值 (P-value)： 在原假設為真的前提下，觀測到當前樣本統計量或更極端統計量的概率。P值越小，越傾嚮於拒絕原假設。 常用假設檢驗方法： 均值檢驗： Z檢驗 (Z-test)： 當總體方差已知時，對總體均值進行檢驗。 t檢驗 (t-test)： 當總體方差未知時，對總體均值進行檢驗（單樣本t檢驗，配對樣本t檢驗，獨立樣本t檢驗）。 方差檢驗： 卡方檢驗 (χ²-test)： 對單個總體方差進行檢驗。 F檢驗 (F-test)： 對兩個總體方差的比值進行檢驗。 比例檢驗。 擬閤優度檢驗 (Goodness-of-Fit Test)： 檢驗觀測數據是否符閤某個理論分布（例如使用卡方檢驗）。 獨立性檢驗 (Test of Independence)： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯（例如使用卡方檢驗）。 第七章 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA) 單因素方差分析： 介紹如何比較三個或三個以上獨立樣本的均值是否存在顯著差異。講解方差分析的基本原理，即將總變異分解為組間變異和組內變異，並利用F檢驗來判斷均值是否存在顯著差異。 多因素方差分析（簡介）： 簡單介紹當存在多個影響因素時，如何進行方差分析，以及考慮因素間的交互作用。 第八章 相關與迴歸分析 (Correlation and Regression Analysis) 相關分析 (Correlation Analysis)： 相關係數： 介紹皮爾遜相關係數，衡量兩個定量變量之間綫性關係的強度和方嚮。 相關性的檢驗。 迴歸分析 (Regression Analysis)： 一元綫性迴歸 (Simple Linear Regression)： 建立一個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型。詳細介紹迴歸方程的建立（最小二乘法），迴歸係數的估計與檢驗，以及模型的擬閤優度（決定係數 R²）。 多元綫性迴歸 (Multiple Linear Regression)（簡介）： 介紹當存在多個自變量時，如何建立多元綫性迴歸模型。 第九章 非參數統計 (Nonparametric Statistics)（簡介） 非參數方法的意義： 介紹在總體分布未知或不滿足參數統計方法的前提下，可以使用非參數統計方法進行推斷。 常用非參數方法： 簡要介紹符號檢驗 (Sign Test)、秩和檢驗 (Rank Sum Test) 等。 本書在內容組織上，先從概率論的基礎概念齣發，逐步深入到隨機變量的各種分布，並重點講解瞭中心極限定理這一核心理論。在此基礎上，數理統計部分則圍繞“統計推斷”這一主綫，係統介紹瞭參數估計（點估計和區間估計）和假設檢驗兩大核心內容，並進一步拓展到方差分析、相關與迴歸分析等常用統計方法。此外，還簡要介紹瞭非參數統計的基本思想。全書力求概念清晰、推導嚴謹、例題豐富，旨在幫助讀者掌握概率論與數理統計的精髓，並能將其有效地應用於解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名統計學專業的學生，我在這本書中找到瞭許多讓我眼前一亮的地方。埃維森在闡述一些經典統計理論時，往往能從一個獨特的視角切入，提齣一些非常深刻的見解，這讓我對這些理論有瞭更深層次的理解。例如，在介紹“最大似然估計”時，他不僅僅是給齣瞭數學推導，還深入探討瞭其背後的思想精髓，以及它在統計學中的地位，這比我之前在其他教材上學到的要豐富得多。書中對“方差分析”的講解也讓我印象深刻，作者通過對多組數據之間差異的細緻分析，展現瞭方差分析在比較不同處理組或條件下的效果時的強大能力。翻譯團隊的努力也顯而易見，他們不僅準確地傳達瞭原文的意思，還根據中國學術界的習慣，對一些術語的翻譯進行瞭優化，使得這本書在學術上更具可參考性。此外，書中還包含瞭一些非常具有啓發性的思考題，這些題目往往需要讀者運用所學知識去解決，有效鞏固瞭學習效果，並激發瞭進一步探索的興趣。對於想要在統計學領域打下堅實基礎，並且希望獲得更深入學術視野的學生而言，這本書無疑是一部高質量的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的最大驚喜是它對“非參數檢驗”的重視和深入講解。在很多經典的統計教材中，非參數檢驗往往隻是被一筆帶過，但這本書卻花費瞭大量的篇幅來介紹這些重要的統計方法，比如“秩和檢驗”和“符號檢驗”，並詳細闡述瞭它們在數據不滿足參數檢驗的假設時如何發揮作用。埃維森的講解方式非常清晰，通過直觀的圖示和具體的例子，讓我對這些方法的原理和適用範圍有瞭非常透徹的理解。同時，書中也涉及瞭一些更高級的主題，比如“主成分分析”和“因子分析”，這些內容讓我看到瞭統計學在處理高維數據和探索變量間復雜關係方麵的強大潛力。吳喜之等譯者團隊的翻譯功力再次得到體現，他們不僅在語言上做到瞭流暢自然，還在專業術語的選用上非常嚴謹，保證瞭學術的準確性。這本書的深度和廣度都令人印象深刻，它不僅適閤統計學初學者，也能夠為有一定基礎的讀者提供新的視角和更深入的理解。它讓我認識到，統計學是一個充滿活力和不斷發展的領域，而這本書正是瞭解其最新發展和應用的一個絕佳窗口。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是它在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個完美的平衡點。埃維森並沒有止步於純理論的講解，而是大量引用瞭來自經濟學、心理學、社會學等多個領域的真實案例，讓我看到瞭統計學是如何在各個學科中發揮核心作用的。特彆是關於“假設檢驗”的部分，作者通過多個不同場景的案例，詳細演示瞭如何提齣假設、收集數據、進行檢驗，以及如何解讀檢驗結果，這對於我理解統計推斷的邏輯過程非常有幫助。書中對於“迴歸分析”的講解也尤為精彩，從簡單的綫性迴歸到多元迴歸，逐步深入，並且強調瞭對模型假設的理解和驗證，讓我明白構建一個有效的統計模型需要注意的細節。翻譯方麵，吳喜之等譯者在保持學術嚴謹性的同時，也注重語言的可讀性，使得一些復雜的統計概念得以清晰地傳達，大大降低瞭閱讀門檻。這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維方式的培養，它教會我如何用數據說話，如何理性地分析問題，如何做齣更明智的決策。對於希望將統計學應用於實際研究或工作中，並且追求紮實理論基礎的讀者，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的編寫風格非常適閤那些希望在短時間內掌握統計學核心要領的讀者。埃維森的敘述方式簡潔明瞭，避免瞭不必要的冗餘，直擊主題。他善於利用類比和比喻來解釋復雜的概念，例如在講解“置信區間”時，他將其比作一個“安全的猜測範圍”，形象地說明瞭其含義和作用。書中對於“卡方檢驗”的應用場景也進行瞭詳細的介紹，通過不同的列聯錶分析，展示瞭它在判斷分類變量之間關聯性時的重要作用。譯者吳喜之等人團隊的功勞同樣不可忽視，他們精準地把握瞭作者的意圖，將原文的精髓毫無保留地傳遞給中國讀者，使得即使是初次接觸統計學的讀者也能輕鬆理解。這本書的篇幅適中，內容精煉，非常適閤在工作之餘進行學習，或者作為短期培訓的教材。它提供瞭一個清晰的學習路徑，讓讀者能夠快速地建立起對統計學的整體認知，並掌握一些最常用、最實用的統計方法。對於那些時間有限但又希望快速提升統計學素養的讀者來說，這本書是一個非常高效的選擇。

評分☆☆☆☆☆

第一次接觸統計學，原本以為會枯燥乏味，但這本書徹底改變瞭我的看法。作者埃維森用一種非常生動形象的方式，將原本抽象的概念一一剖析，仿佛在和讀者對話一樣。比如，在講到“均值”的時候，他不僅僅給齣瞭公式，還用瞭一個非常貼切的生活例子，讓我瞬間理解瞭它在現實世界中的意義。我印象最深的是關於“概率”的章節，裏麵穿插瞭許多有趣的實驗和思考題，引導我主動去探索和思考，而不是被動接受知識。書中對於“數據可視化”的講解也讓我耳目一新，各種圖錶不僅清晰易懂，還充滿瞭設計感，讓我看到瞭統計學原來可以如此“好看”。吳喜之等譯者團隊的翻譯功力也值得稱贊，語言流暢自然，很多國外學術術語的翻譯都恰到好處，保留瞭原汁原味的學術味道，同時又讓中國讀者容易理解。這本書的結構安排也非常閤理，從基礎概念到高級方法，循序漸進，讓我覺得學習過程很順暢，沒有感到 overwhelming。對於像我這樣零基礎的讀者來說，這本書無疑是打開統計學大門的絕佳選擇，它點燃瞭我學習統計學的興趣，讓我對未來深入研究統計學充滿瞭期待。