包邮 统计学(原书第五版)|192979 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美 William Mendenhal 著，梁冯珍 关静 译

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 高等教育
• 教材
• 经济学
• 管理学
• 社会科学
• 数学

店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111264378

商品编码：27161443259

丛书名： 统计学精品译丛

出版时间：2009-10-01

页数：814

书名：	统计学(原书第五版)|192979
图书定价：	128元
图书作者：	(美)William Mendenhall;Terry Sincich
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2009/10/1 0:00:00
ISBN号：	9787111264378
开本：	16开
页数：	814
版次：	5-1

统计学理论与实践：洞察数据背后的世界 本书特色： 理论深度与实践广度并重： 深入浅出地阐述统计学的基本原理、核心概念与前沿技术，同时融入大量真实世界案例，强调在实际问题中的应用。 强调因果推断与模型批判性思维： 不仅教授如何计算，更引导读者理解统计模型背后的假设与局限性，培养对数据驱动决策的批判性眼光。 现代统计方法与计算工具结合： 涵盖经典统计学的坚实基础，并紧密结合现代数据科学的趋势，如贝叶斯方法、机器学习中的统计视角等。 清晰的数学推导与直观的解释： 兼顾数学严谨性与概念的可理解性，确保读者在掌握计算技巧的同时，也能深刻领悟统计思想的精髓。 --- 第一部分：统计思维的基石 第1章 统计学的本质与数据素养 本章作为全书的引言，旨在建立读者对统计学的正确认知。统计学并非单纯的数字游戏，而是处理不确定性和从有限信息中推断总体规律的科学。我们将探讨描述性统计与推断性统计的根本区别，强调在信息时代，数据素养（Data Literacy）已成为必备技能。内容将围绕“变异性”（Variability）这一核心概念展开，解释为何需要统计工具来量化和管理这种不确定性。我们将审视不同类型的数据结构（分类数据、数值数据、时间序列数据）及其对后续分析方法选择的影响。 第2章 数据的整理、可视化与初步探索 在进行任何复杂分析之前，数据的清洗、整理和可视化至关重要。本章详细介绍如何构建有效的数据集结构。重点讲解描述性统计量（均值、中位数、标准差、四分位数）的计算及其对数据分布形状的揭示作用。视觉化工具是理解数据的首选。我们将深入探讨直方图、箱线图、散点图、核密度估计图等核心工具的应用场景，并着重分析如何通过图形识别异常值、偏态、多峰性等数据特征。 第3章 概率论基础：不确定性的量化语言 概率论是统计推断的数学语言。本章系统回顾必要的概率知识，但重点放在其统计学意义上。我们讨论随机变量、概率分布（离散型如二项分布、泊松分布；连续型如正态分布、指数分布）的性质和应用。特别强调中心极限定理（Central Limit Theorem）的重要性，它是连接样本与总体的桥梁，解释了为什么正态分布在统计推断中占据核心地位。 --- 第二部分：从样本到总体：推断统计的核心方法 第4章 抽样分布与统计量的不确定性 推断统计的核心在于利用样本信息来估计或检验关于总体的陈述。本章详细阐述抽样过程（简单随机抽样、分层抽样等）对推断有效性的影响。重点在于理解统计量的抽样分布，特别是均值和比例的抽样分布如何依赖于样本量和总体参数。本章将为后续的区间估计和假设检验奠定坚实的理论基础。 第5章 区间估计：量化估计的精确度 点估计往往过于武断，区间估计则提供了对总体参数的置信范围。本章聚焦于如何构建和解释置信区间（Confidence Intervals, CI）。我们将推导和应用针对总体均值（已知/未知 $sigma$）和总体比例的置信区间公式，重点讨论置信水平（如95% CI）的实际含义——它描述的是方法的可靠性，而非单个区间的概率。此外，还将介绍Bootstrap方法作为一种非参数化的区间估计工具。 第6章 假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断的另一大支柱。本章将逻辑严密地构建检验的五个步骤：提出零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）、选择显著性水平 ($alpha$)、计算检验统计量、确定P值并做出决策。我们将详尽解释P值的真正含义及其常见的误解。本章还将深入讨论第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡，并介绍功效（Power）的概念。 第7章 单样本与双样本均值与比例的检验 本章将假设检验的框架应用于具体问题。内容涵盖：单样本Z检验和T检验（检验一个样本均值是否偏离已知值）、配对T检验（处理重复测量或依赖数据）、以及双样本独立T检验（比较两个独立群体的均值差异）。同时，我们将讨论大样本情况下总体比例的检验方法。 --- 第三部分：超越均值：方差分析与非参数方法 第8章 方差分析（ANOVA）：多组均值比较的艺术 当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA成为标准工具。本章首先解释ANOVA的原理：将总变异分解为组间变异和组内变异。我们将详细讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）的F检验，并探讨如何解释F统计量和P值。随后，扩展至双因素方差分析（Two-Way ANOVA），引入交互作用（Interaction）的概念，解释如何分析多个因子对响应变量的联合影响。 第9章 卡方检验：分析分类数据间的关联 卡方 ($chi^2$) 检验主要用于处理分类变量。本章介绍两种主要应用：拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test，检验观测分布是否符合理论分布）和独立性检验（Test of Independence，检验两个分类变量是否相关）。我们将详细讲解如何构建列联表（Contingency Table）、计算期望频数，并理解卡方统计量的含义。 第10章 非参数统计方法 当数据不满足正态性、样本量过小或数据为有序等级数据时，非参数方法是必需的选择。本章介绍几种重要的非参数检验，如Wilcoxon秩和检验（替代独立样本T检验）、符号检验（Signed-Rank Test，替代配对T检验），以及Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）。 --- 第四部分：关系建模：回归分析的深化 第11章 简单线性回归：建模两个变量间的关系 回归分析是统计建模的基石。本章从散点图入手，介绍如何拟合最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）回归线。核心内容包括：回归系数的解释、拟合优度指标 $R^2$ 的意义，以及如何检验回归模型的显著性。同时，本章引入回归模型的经典假设（线性、独立性、同方差性和正态性）及其诊断方法。 第12章 多重线性回归：控制混杂因素 在现实世界中，一个结果变量往往受多个因素影响。多重回归允许我们在控制其他变量影响的同时，评估单个自变量的独立效应。我们将重点讨论：偏回归系数的解释、多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理、以及逐步选择法等模型构建策略。 第13章 回归诊断与模型修正 一个“拟合良好”的模型并非一定“有效”。本章专注于回归模型的质量控制。我们将深入探讨残差分析图谱（残差对拟合值、残差对自变量），用于诊断违反假设的情况。重点讲解如何识别和处理高杠杆点（Leverage Points）和强影响点（Influential Observations），确保模型结果的稳健性。 第14章 广义线性模型（GLM）简介 当响应变量不服从正态分布时（如二元响应或计数数据），标准线性回归不再适用。本章引入广义线性模型的概念，介绍连接函数（Link Function）和指数族分布。重点讲解逻辑回归（Logistic Regression）在分析二分类结果（如成功/失败、是/否）中的应用，以及泊松回归在处理计数数据时的优势。 --- 第五部分：高级主题与现代视角 第15章 贝叶斯推断的思维转变 与基于频率的统计学不同，贝叶斯方法将知识（先验信息）与数据（似然函数）结合，形成更新后的信念（后验分布）。本章将介绍贝叶斯推断的基本框架（贝叶斯定理），并解释如何使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行复杂的后验计算。强调贝叶斯思维在小样本和复杂结构模型中的优势。 第16章 时间序列数据的统计分析 当数据点按时间顺序排列时，其独立性假设被打破。本章介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势（Trend）、季节性（Seasonality）和随机波动。我们将探讨平稳性（Stationarity）的概念，并简要介绍自回归（AR）、移动平均（MA）以及ARIMA模型的构建思路，用于预测未来的数值。 第17章 统计学习与现代预测方法 统计学与机器学习的界限日益模糊。本章将从统计推断的角度审视现代预测模型。我们将讨论偏差-方差的权衡（Bias-Variance Tradeoff），并介绍正则化方法（如Ridge和Lasso回归）如何通过引入收缩偏差来提高模型的泛化能力。分析预测模型与因果推断模型的根本区别。 附录：统计软件应用指南与核心分布表 本书旨在提供坚实的理论基础，并通过附录指导读者将理论应用于实际。附录将提供使用主流统计软件（如R或Python的统计库）实现书中关键分析的示例代码和操作说明。同时，提供关键的Z表、T表、卡方表和F表，便于读者手动验证和加深理解。

评分☆☆☆☆☆

老实说，刚拿到手时，我对这本厚厚的“原书第五版”还有点望而生畏，担心里面的理论会过于晦涩和脱离实际。但很快，我的担忧就被打消了。这本书的行文风格出奇地清晰和富有条理，用词精准，但绝不故作高深。即便是处理回归分析中涉及的矩阵代数部分，作者也尽可能地用直观的语言和图示进行解释，而不是直接抛出复杂的数学推导，这极大地降低了非数学专业读者的入门门槛。我记得在学习时间序列分析那部分时，作者竟然用了一个非常生活化的例子来解释自相关性（Autocorrelation）的概念，一下子就让原本抽象的序列概念变得具体可感了。这体现了作者深厚的教学功底——知道如何用最简单的方式，去阐述最复杂的概念，并且始终保持学术的严谨性。这种流畅、人性化的叙事风格，让长时间的阅读变得不再是一种负担，而更像是一场与知识的愉快对话。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节后习题部分，绝对是检验学习成果的黄金标准。它的习题设置可以说是五花八门，从基础的概念辨析、公式推导，到需要综合运用多种统计方法解决的实际问题，应有尽有。我最欣赏的是，它不仅有计算题，更有大量的解释性问答，这些问题往往要求读者用自己的语言阐述统计结论的实际意义，比如“如何向一个不懂统计学的CEO解释这个P值代表什么”。这种训练方式极大地提升了我的沟通和表达能力，让我明白统计学的最终目的在于有效地沟通发现。此外，虽然我没有看到完整的答案，但清晰的题型划分和难度梯度，也足以让我自我评估学习进度。可以说，如果能认真完成这本书的习题部分，那么掌握初级和中级统计学的核心技能是绰绰有余的，它提供了一个从输入到输出的完整学习闭环。

评分☆☆☆☆☆

我简直要为这本书的案例丰富程度点赞，它完全打破了我对传统统计学教材那种枯燥乏味的刻板印象。这本书中的应用案例选取得极其巧妙，几乎涵盖了社会科学、自然科学乃至商业决策的方方面面。比如，它对贝叶斯统计的解释，不是空洞的公式堆砌，而是通过一个真实的市场预测模型来逐步推导，每一步的逻辑衔接都无比顺畅，让我这个一直对概率论有点畏惧的人，竟然也啃下了那些看似高深的理论。更难能可贵的是，作者在讲解时，非常注重培养读者的“统计思维”，而不是简单地教你“如何计算”。书中经常穿插一些“思考题”或“陷阱分析”，引导我们去质疑数据的来源、分析方法的局限性，真正做到学以致用，而不是死记硬背公式。我感觉自己读完前三章，看待身边的新闻报道和市场报告时，都有了一种审视和批判的眼光，这比单纯掌握计算技巧重要得多。这种以实践驱动的教学方式，无疑大大增强了学习的趣味性和持久性。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 统计学(原书第五版)|192979》的印刷质量真是让人眼前一亮，纸张的厚实度和光洁度都达到了专业水准，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过分疲劳。我特别喜欢它装帧设计的细节处理，封面那种低饱和度的蓝灰色调，搭配简洁的字体排版，散发出一种沉稳而又不失现代感的学术气息。翻开内页，你会发现图表的排版简直是教科书级别的典范。那些复杂的统计模型和数据可视化图表，色彩搭配和谐，线条清晰锐利，即便是初学者也能迅速捕捉到核心信息。对比我之前买过的几本统计学教材，这本书在图文配合上做到了教科书应有的严谨和美观的完美平衡，显然出版社在这方面投入了巨大的心血。而且，它的装订非常牢固，即使是频繁翻阅查找公式和案例，也不用担心书页松脱，这对于需要经常“啃”专业书籍的学生来说，简直是福音。这种对实体书品质的重视，也间接提升了阅读体验，让人更愿意沉浸在知识的海洋中，而不是被粗糙的制作工艺所干扰。从拿在手上的第一刻起，就能感受到这是一本值得珍藏和反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在内容组织上的匠心独运，简直是神来之笔。它采取了一种螺旋上升的学习路径，初级概念在前面章节打下坚实基础后，会在后续更高级的章节中以更复杂的视角重新被审视和深化，这使得知识的积累非常扎实，没有那种“这里好像学过但又忘了”的断裂感。比如，方差分析（ANOVA）的介绍，不是一次性抛出所有复杂的模型，而是先从最基础的单因素方差开始，然后逐步过渡到多因素、重复测量设计，每一步都建立在前一步的基础上，逻辑递进非常自然。我个人特别欣赏它对统计软件操作的描述，虽然它没有深入到某个特定软件的每一个菜单操作，但它对不同分析方法背后的统计假设讲解得非常透彻，让你明白为什么在特定情况下要选择T检验而不是卡方检验，这种对“为什么”的深入挖掘，才是真正的高水平教材的标志。这种结构设计，让读者在每一次回顾时，都能有新的领悟，真正实现了知识的内化。