包郵 統計學(原書第五版)|192979 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 William Mendenhal 著，梁馮珍 關靜 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 高等教育
• 教材
• 經濟學
• 管理學
• 社會科學
• 數學

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111264378

商品編碼：27161443259

叢書名： 統計學精品譯叢

齣版時間：2009-10-01

頁數：814

書名：	統計學(原書第五版)|192979
圖書定價：	128元
圖書作者：	(美)William Mendenhall;Terry Sincich
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2009/10/1 0:00:00
ISBN號：	9787111264378
開本：	16開
頁數：	814
版次：	5-1

統計學理論與實踐：洞察數據背後的世界 本書特色： 理論深度與實踐廣度並重： 深入淺齣地闡述統計學的基本原理、核心概念與前沿技術，同時融入大量真實世界案例，強調在實際問題中的應用。 強調因果推斷與模型批判性思維： 不僅教授如何計算，更引導讀者理解統計模型背後的假設與局限性，培養對數據驅動決策的批判性眼光。 現代統計方法與計算工具結閤： 涵蓋經典統計學的堅實基礎，並緊密結閤現代數據科學的趨勢，如貝葉斯方法、機器學習中的統計視角等。 清晰的數學推導與直觀的解釋： 兼顧數學嚴謹性與概念的可理解性，確保讀者在掌握計算技巧的同時，也能深刻領悟統計思想的精髓。 --- 第一部分：統計思維的基石 第1章 統計學的本質與數據素養 本章作為全書的引言，旨在建立讀者對統計學的正確認知。統計學並非單純的數字遊戲，而是處理不確定性和從有限信息中推斷總體規律的科學。我們將探討描述性統計與推斷性統計的根本區彆，強調在信息時代，數據素養（Data Literacy）已成為必備技能。內容將圍繞“變異性”（Variability）這一核心概念展開，解釋為何需要統計工具來量化和管理這種不確定性。我們將審視不同類型的數據結構（分類數據、數值數據、時間序列數據）及其對後續分析方法選擇的影響。 第2章 數據的整理、可視化與初步探索 在進行任何復雜分析之前，數據的清洗、整理和可視化至關重要。本章詳細介紹如何構建有效的數據集結構。重點講解描述性統計量（均值、中位數、標準差、四分位數）的計算及其對數據分布形狀的揭示作用。視覺化工具是理解數據的首選。我們將深入探討直方圖、箱綫圖、散點圖、核密度估計圖等核心工具的應用場景，並著重分析如何通過圖形識彆異常值、偏態、多峰性等數據特徵。 第3章 概率論基礎：不確定性的量化語言 概率論是統計推斷的數學語言。本章係統迴顧必要的概率知識，但重點放在其統計學意義上。我們討論隨機變量、概率分布（離散型如二項分布、泊鬆分布；連續型如正態分布、指數分布）的性質和應用。特彆強調中心極限定理（Central Limit Theorem）的重要性，它是連接樣本與總體的橋梁，解釋瞭為什麼正態分布在統計推斷中占據核心地位。 --- 第二部分：從樣本到總體：推斷統計的核心方法 第4章 抽樣分布與統計量的不確定性 推斷統計的核心在於利用樣本信息來估計或檢驗關於總體的陳述。本章詳細闡述抽樣過程（簡單隨機抽樣、分層抽樣等）對推斷有效性的影響。重點在於理解統計量的抽樣分布，特彆是均值和比例的抽樣分布如何依賴於樣本量和總體參數。本章將為後續的區間估計和假設檢驗奠定堅實的理論基礎。 第5章 區間估計：量化估計的精確度 點估計往往過於武斷，區間估計則提供瞭對總體參數的置信範圍。本章聚焦於如何構建和解釋置信區間（Confidence Intervals, CI）。我們將推導和應用針對總體均值（已知/未知 $sigma$）和總體比例的置信區間公式，重點討論置信水平（如95% CI）的實際含義——它描述的是方法的可靠性，而非單個區間的概率。此外，還將介紹Bootstrap方法作為一種非參數化的區間估計工具。 第6章 假設檢驗的邏輯框架 假設檢驗是統計推斷的另一大支柱。本章將邏輯嚴密地構建檢驗的五個步驟：提齣零假設（$H_0$）和備擇假設（$H_a$）、選擇顯著性水平 ($alpha$)、計算檢驗統計量、確定P值並做齣決策。我們將詳盡解釋P值的真正含義及其常見的誤解。本章還將深入討論第一類錯誤（$alpha$）和第二類錯誤（$eta$）的權衡，並介紹功效（Power）的概念。 第7章 單樣本與雙樣本均值與比例的檢驗 本章將假設檢驗的框架應用於具體問題。內容涵蓋：單樣本Z檢驗和T檢驗（檢驗一個樣本均值是否偏離已知值）、配對T檢驗（處理重復測量或依賴數據）、以及雙樣本獨立T檢驗（比較兩個獨立群體的均值差異）。同時，我們將討論大樣本情況下總體比例的檢驗方法。 --- 第三部分：超越均值：方差分析與非參數方法 第8章 方差分析（ANOVA）：多組均值比較的藝術 當需要比較三個或更多組的均值時，ANOVA成為標準工具。本章首先解釋ANOVA的原理：將總變異分解為組間變異和組內變異。我們將詳細講解單因素方差分析（One-Way ANOVA）的F檢驗，並探討如何解釋F統計量和P值。隨後，擴展至雙因素方差分析（Two-Way ANOVA），引入交互作用（Interaction）的概念，解釋如何分析多個因子對響應變量的聯閤影響。 第9章 卡方檢驗：分析分類數據間的關聯 卡方 ($chi^2$) 檢驗主要用於處理分類變量。本章介紹兩種主要應用：擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test，檢驗觀測分布是否符閤理論分布）和獨立性檢驗（Test of Independence，檢驗兩個分類變量是否相關）。我們將詳細講解如何構建列聯錶（Contingency Table）、計算期望頻數，並理解卡方統計量的含義。 第10章 非參數統計方法 當數據不滿足正態性、樣本量過小或數據為有序等級數據時，非參數方法是必需的選擇。本章介紹幾種重要的非參數檢驗，如Wilcoxon秩和檢驗（替代獨立樣本T檢驗）、符號檢驗（Signed-Rank Test，替代配對T檢驗），以及Kruskal-Wallis H檢驗（替代單因素ANOVA）。 --- 第四部分：關係建模：迴歸分析的深化 第11章 簡單綫性迴歸：建模兩個變量間的關係 迴歸分析是統計建模的基石。本章從散點圖入手，介紹如何擬閤最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）迴歸綫。核心內容包括：迴歸係數的解釋、擬閤優度指標 $R^2$ 的意義，以及如何檢驗迴歸模型的顯著性。同時，本章引入迴歸模型的經典假設（綫性、獨立性、同方差性和正態性）及其診斷方法。 第12章 多重綫性迴歸：控製混雜因素 在現實世界中，一個結果變量往往受多個因素影響。多重迴歸允許我們在控製其他變量影響的同時，評估單個自變量的獨立效應。我們將重點討論：偏迴歸係數的解釋、多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理、以及逐步選擇法等模型構建策略。 第13章 迴歸診斷與模型修正 一個“擬閤良好”的模型並非一定“有效”。本章專注於迴歸模型的質量控製。我們將深入探討殘差分析圖譜（殘差對擬閤值、殘差對自變量），用於診斷違反假設的情況。重點講解如何識彆和處理高杠杆點（Leverage Points）和強影響點（Influential Observations），確保模型結果的穩健性。 第14章 廣義綫性模型（GLM）簡介 當響應變量不服從正態分布時（如二元響應或計數數據），標準綫性迴歸不再適用。本章引入廣義綫性模型的概念，介紹連接函數（Link Function）和指數族分布。重點講解邏輯迴歸（Logistic Regression）在分析二分類結果（如成功/失敗、是/否）中的應用，以及泊鬆迴歸在處理計數數據時的優勢。 --- 第五部分：高級主題與現代視角 第15章 貝葉斯推斷的思維轉變 與基於頻率的統計學不同，貝葉斯方法將知識（先驗信息）與數據（似然函數）結閤，形成更新後的信念（後驗分布）。本章將介紹貝葉斯推斷的基本框架（貝葉斯定理），並解釋如何使用馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法進行復雜的後驗計算。強調貝葉斯思維在小樣本和復雜結構模型中的優勢。 第16章 時間序列數據的統計分析 當數據點按時間順序排列時，其獨立性假設被打破。本章介紹時間序列分析的基本概念，包括趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）和隨機波動。我們將探討平穩性（Stationarity）的概念，並簡要介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）以及ARIMA模型的構建思路，用於預測未來的數值。 第17章 統計學習與現代預測方法 統計學與機器學習的界限日益模糊。本章將從統計推斷的角度審視現代預測模型。我們將討論偏差-方差的權衡（Bias-Variance Tradeoff），並介紹正則化方法（如Ridge和Lasso迴歸）如何通過引入收縮偏差來提高模型的泛化能力。分析預測模型與因果推斷模型的根本區彆。 附錄：統計軟件應用指南與核心分布錶 本書旨在提供堅實的理論基礎，並通過附錄指導讀者將理論應用於實際。附錄將提供使用主流統計軟件（如R或Python的統計庫）實現書中關鍵分析的示例代碼和操作說明。同時，提供關鍵的Z錶、T錶、卡方錶和F錶，便於讀者手動驗證和加深理解。

評分☆☆☆☆☆

這本《包郵 統計學(原書第五版)|192979》的印刷質量真是讓人眼前一亮，紙張的厚實度和光潔度都達到瞭專業水準，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到過分疲勞。我特彆喜歡它裝幀設計的細節處理，封麵那種低飽和度的藍灰色調，搭配簡潔的字體排版，散發齣一種沉穩而又不失現代感的學術氣息。翻開內頁，你會發現圖錶的排版簡直是教科書級彆的典範。那些復雜的統計模型和數據可視化圖錶，色彩搭配和諧，綫條清晰銳利，即便是初學者也能迅速捕捉到核心信息。對比我之前買過的幾本統計學教材，這本書在圖文配閤上做到瞭教科書應有的嚴謹和美觀的完美平衡，顯然齣版社在這方麵投入瞭巨大的心血。而且，它的裝訂非常牢固，即使是頻繁翻閱查找公式和案例，也不用擔心書頁鬆脫，這對於需要經常“啃”專業書籍的學生來說，簡直是福音。這種對實體書品質的重視，也間接提升瞭閱讀體驗，讓人更願意沉浸在知識的海洋中，而不是被粗糙的製作工藝所乾擾。從拿在手上的第一刻起，就能感受到這是一本值得珍藏和反復研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在內容組織上的匠心獨運，簡直是神來之筆。它采取瞭一種螺鏇上升的學習路徑，初級概念在前麵章節打下堅實基礎後，會在後續更高級的章節中以更復雜的視角重新被審視和深化，這使得知識的積纍非常紮實，沒有那種“這裏好像學過但又忘瞭”的斷裂感。比如，方差分析（ANOVA）的介紹，不是一次性拋齣所有復雜的模型，而是先從最基礎的單因素方差開始，然後逐步過渡到多因素、重復測量設計，每一步都建立在前一步的基礎上，邏輯遞進非常自然。我個人特彆欣賞它對統計軟件操作的描述，雖然它沒有深入到某個特定軟件的每一個菜單操作，但它對不同分析方法背後的統計假設講解得非常透徹，讓你明白為什麼在特定情況下要選擇T檢驗而不是卡方檢驗，這種對“為什麼”的深入挖掘，纔是真正的高水平教材的標誌。這種結構設計，讓讀者在每一次迴顧時，都能有新的領悟，真正實現瞭知識的內化。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節後習題部分，絕對是檢驗學習成果的黃金標準。它的習題設置可以說是五花八門，從基礎的概念辨析、公式推導，到需要綜閤運用多種統計方法解決的實際問題，應有盡有。我最欣賞的是，它不僅有計算題，更有大量的解釋性問答，這些問題往往要求讀者用自己的語言闡述統計結論的實際意義，比如“如何嚮一個不懂統計學的CEO解釋這個P值代錶什麼”。這種訓練方式極大地提升瞭我的溝通和錶達能力，讓我明白統計學的最終目的在於有效地溝通發現。此外，雖然我沒有看到完整的答案，但清晰的題型劃分和難度梯度，也足以讓我自我評估學習進度。可以說，如果能認真完成這本書的習題部分，那麼掌握初級和中級統計學的核心技能是綽綽有餘的，它提供瞭一個從輸入到輸齣的完整學習閉環。

評分☆☆☆☆☆

我簡直要為這本書的案例豐富程度點贊，它完全打破瞭我對傳統統計學教材那種枯燥乏味的刻闆印象。這本書中的應用案例選取得極其巧妙，幾乎涵蓋瞭社會科學、自然科學乃至商業決策的方方麵麵。比如，它對貝葉斯統計的解釋，不是空洞的公式堆砌，而是通過一個真實的市場預測模型來逐步推導，每一步的邏輯銜接都無比順暢，讓我這個一直對概率論有點畏懼的人，竟然也啃下瞭那些看似高深的理論。更難能可貴的是，作者在講解時，非常注重培養讀者的“統計思維”，而不是簡單地教你“如何計算”。書中經常穿插一些“思考題”或“陷阱分析”，引導我們去質疑數據的來源、分析方法的局限性，真正做到學以緻用，而不是死記硬背公式。我感覺自己讀完前三章，看待身邊的新聞報道和市場報告時，都有瞭一種審視和批判的眼光，這比單純掌握計算技巧重要得多。這種以實踐驅動的教學方式，無疑大大增強瞭學習的趣味性和持久性。

評分☆☆☆☆☆

老實說，剛拿到手時，我對這本厚厚的“原書第五版”還有點望而生畏，擔心裏麵的理論會過於晦澀和脫離實際。但很快，我的擔憂就被打消瞭。這本書的行文風格齣奇地清晰和富有條理，用詞精準，但絕不故作高深。即便是處理迴歸分析中涉及的矩陣代數部分，作者也盡可能地用直觀的語言和圖示進行解釋，而不是直接拋齣復雜的數學推導，這極大地降低瞭非數學專業讀者的入門門檻。我記得在學習時間序列分析那部分時，作者竟然用瞭一個非常生活化的例子來解釋自相關性（Autocorrelation）的概念，一下子就讓原本抽象的序列概念變得具體可感瞭。這體現瞭作者深厚的教學功底——知道如何用最簡單的方式，去闡述最復雜的概念，並且始終保持學術的嚴謹性。這種流暢、人性化的敘事風格，讓長時間的閱讀變得不再是一種負擔，而更像是一場與知識的愉快對話。