妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版) 【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉·L pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉·L.布里 著

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• 统计学
• 数据分析
• 大数据
• 统计思维
• 概率论
• 推论
• 第四版
• 杰弗里·班尼特
• 威廉·L
• 教材

店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115433312

商品编码：27392971928

包装：平装-胶订

出版时间：2016-09-01

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基本信息

书名:妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维(第四版)

定价：69.00元

售价：40.02元,便宜28.98元,折扣58

作者:【美】杰弗里·班尼特 【美】威廉·L.布里

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-09-01

ISBN：9787115433312

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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合作学习和单独学习，哪个获得的分数更高？小学四年级的学生可以用统计学做什么？

内容提要

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我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？……如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。 大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学——培养大数据时代的统计思维（第四版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。

目录

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作者介绍

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【美】杰弗里·班尼特 (Jeffrey Bent)【美】威廉·L.布里格斯 (William L. Briggs)

文摘

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序言

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《统计学原理与应用：数据驱动的决策之道》（第七版） 作者： 艾伦·R·肖恩特，戴维·S·格雷厄姆 译者： 张伟，李明 出版社： 科学与技术出版社 --- 内容概述 《统计学原理与应用：数据驱动的决策之道》（第七版）是一本专为当代信息爆炸时代学习者精心打造的统计学入门与进阶教材。本书摒弃了传统统计学教材中过于枯燥的数学推导和抽象概念，转而聚焦于统计思维的培养、现实世界案例的分析以及现代数据科学工具的应用。本版在继承前六版严谨性和清晰性的基础上，全面更新了案例素材、技术介绍，并着重强化了学生在“大数据”背景下进行批判性数据解读的能力。 本书的核心目标是帮助读者建立起“像统计学家一样思考”的能力，理解数据背后的含义、局限性以及如何利用概率和统计工具做出明智的、有证据支持的决策。无论您是商科、工程、社会科学、医学预科，还是计算机科学专业的学生或专业人士，本书都将为您提供一把理解和驾驭数据的金钥匙。 --- 第一部分：统计学的基石——描述性统计与数据可视化 本部分旨在为读者打下坚实的数据理解基础，学习如何有效地组织、总结和展示数据。 第一章：数据与统计学的世界 介绍统计学的基本概念、类型（描述性与推论性）、变量的类型（定性、定量、离散、连续）。重点讨论了现代数据收集的挑战，包括抽样误差和测量误差的来源。 第二章：数据可视化：洞察力的窗口 深入探讨如何选择和创建有效的统计图形。内容涵盖直方图、箱线图、散点图、条形图以及时间序列图。本章特别强调了“误导性图形”的识别，教育读者警惕视觉偏差。 第三章：集中趋势与离散程度的度量 详细解释均值、中位数、众数如何描述数据集的中心位置。同时，系统阐述了标准差、方差、极差和四分位距在衡量数据分散程度中的作用。引入了经验法则（Empirical Rule），并将其与真实世界的正态分布数据进行关联分析。 第四章：数据的相对位置与探索性数据分析（EDA） 讲解Z分数（标准分数）的概念及其在异常值检测中的应用。介绍如何使用五数概括（最小值、Q1、中位数、Q3、最大值）进行快速数据探索。本章还引入了初步的探索性数据分析流程，强调在进行正式推断之前必须对数据进行细致的“品尝”。 --- 第二部分：概率论与随机变量——不确定性下的推理基础 本部分从理论层面构建了推断统计学的数学框架，但所有概念均通过大量的应用场景进行阐释。 第五章：概率基础：量化不确定性 定义概率、样本空间、事件。详细讲解了加法规则、乘法规则、条件概率和独立事件。引入了贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）的直观理解，并将其应用于医学诊断和质量控制的实际问题中。 第六章：离散型随机变量与概率分布 介绍随机变量的概念，重点剖析二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）。通过模拟和实际计数数据，展示如何使用这些分布来预测特定事件发生的概率。 第七章：连续型随机变量与正态分布 将统计学的核心——正态分布（Normal Distribution）——置于中心位置。深入探讨标准正态分布（Z分布）的性质，并教授读者如何使用Z表和统计软件快速计算连续数据的概率。本章强调了中心极限定理（Central Limit Theorem）的重要性，它是推断统计学的理论支柱。 --- 第三部分：推断统计学——从小样本得出可靠结论 本部分是全书的重点，教授读者如何从样本数据推断出关于整个总体的可靠结论。 第八章：抽样分布与统计推断导论 解释抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布。详细阐述中心极限定理在推断中的实际意义。介绍点估计（Point Estimation）与区间估计（Interval Estimation）的差异。 第九章：置信区间：估计总体的范围 系统介绍如何为总体均值和总体比例构建置信区间（Confidence Intervals）。本章侧重于解释置信水平（如95%置信区间）的正确含义，并讨论样本量、置信水平与区间宽度的相互关系。引入了t分布（t-Distribution）在总体标准差未知情况下的应用。 第十章：假设检验的逻辑框架 这是统计思维转折的关键章节。详细讲解假设检验的六个步骤：建立原假设与备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量、确定P值、做出决策。重点解析第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡。 第十一章：基于样本均值的假设检验 讲解单样本Z检验和t检验、两独立样本t检验（等方差与不等方差）。本书通过大量真实数据分析，展示如何选择正确的检验类型，并关注效应量（Effect Size）的报告，而不仅仅是P值。 第十二章：检验总体比例 专注于二项分布和正态近似在检验总体比例问题上的应用，包括单比例检验和双比例比较。 --- 第四部分：关系建模——探究变量间的联系 本部分将统计学的应用拓展到探究多变量之间关系，是数据分析向预测建模过渡的关键桥梁。 第十三章：相关性与线性回归导论 介绍相关系数（Pearson's $r$）的概念及其局限性，强调相关不蕴含因果。深入讲解简单线性回归模型 ($Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$)，重点解释回归系数的实际意义、拟合优度指标 ($R^2$) 以及残差分析的重要性。 第十四章：推断回归模型 讲解如何对回归模型进行统计推断，包括检验斜率系数的显著性（t检验）以及对整体模型的F检验。讨论预测区间（Prediction Intervals）与置信区间（Confidence Intervals）在回归中的区别。 第十五章：卡方检验：分析定性数据 介绍如何使用卡方（Chi-Square）分布进行拟合优度检验和独立性检验，分析两个分类变量之间是否存在关联。 --- 第五部分：超越基础——方差分析与非参数方法 本部分介绍了更强大的推断工具，用于比较多个组别以及处理不满足正态性假设的数据。 第十六章：方差分析（ANOVA）：比较多个均值 系统讲解单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即如何将总变异分解为组间变异和组内变异。详细阐述F统计量的含义，并介绍事后检验（Post-Hoc Tests）如Tukey HSD，以确定具体是哪几组之间存在差异。 第十七章：非参数统计方法 当数据不满足正态性或等方差性假设时，介绍替代的稳健方法，包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验，以及Spearman等级相关。强调理解何时以及为何选择非参数方法。 --- 本版特色与新增内容 1. 增强的软件集成指导： 本版提供了清晰的步骤指南，说明如何使用主流统计软件（如R语言基础命令、Python Pandas/SciPy库的对应功能）来执行书中介绍的每一种分析，确保理论与实践无缝衔接。 2. “统计陷阱”专栏： 在关键章节后附加，警示读者在解读P值、构建置信区间或解释回归系数时常见的逻辑错误。 3. 大数据思维导引： 每一章的案例分析都融入了“大规模数据视角”，讨论样本代表性、处理大型数据集时的计算效率以及机器学习模型（如逻辑回归的初步概念）与传统统计推断的联系。 4. 强化批判性思维： 书中包含大量真实的、有争议的统计报告分析题，要求读者不仅要计算结果，更要对研究设计和结论的有效性提出质疑。 --- 目标读者： 大学本科生（统计学导论、商业统计、社会科学研究方法课程）。 研究生（需要掌握数据分析基础的非统计专业学生）。 数据分析师、市场研究人员、质量控制工程师等需要依赖数据进行决策的职场人士。 本书承诺： 通过学习本书，读者将能够熟练运用统计工具，自信地评估研究报告，并以严谨的、数据驱动的方式解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计极为巧妙，逻辑层层递进，像剥洋葱一样，每揭开一层，都能看到统计学更深层次的美妙。我特别喜欢它在讲解复杂模型时所展现出的那种克制与精准。很多教材为了追求内容的完整性，会把读者淹没在冗余的数学推导中，但这本书显然不是那种类型。它聚焦于核心思想的传达，保证了知识的吸收效率。比如，在讨论回归分析时，作者没有纠结于矩阵代数，而是花了大量的篇幅解释“拟合优度”的真正含义以及如何判断模型是否“跑偏”了。这种以应用为导向的叙事方式，让理论不再是空中楼阁，而是可以切实指导我们解决实际问题的有力工具。我感觉作者对读者的学习曲线有着非常精准的把握，知道什么时候该停下来消化一下，什么时候可以稍微加速前进。每一次阅读，都像完成了一次思维的拓展训练，感觉自己的分析能力得到了质的飞跃，尤其是在处理多变量关系时，那种清晰的思路让人感到非常踏实。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是，这本书并没有止步于经典的描述性统计和推断统计，它还以一种非常易懂的方式引入了现代数据分析中至关重要的一些概念，为我们如何适应大数据时代的挑战打下了坚实的基础。它似乎在无形中为我们描绘了一张通往机器学习和高级数据建模的路线图，虽然没有深入到那些尖端算法的细节，但它提供的思维框架是通用的、普适的。它教会我们如何构建一个稳健的数据分析流程，如何识别数据中的潜在偏差，以及如何有效地与非技术背景的同事沟通复杂的统计发现。这本书的价值在于，它不仅仅教会你“如何做”，更重要的是教会你“为什么这么做”，这种底层逻辑的构建，才是真正能够穿越时间、永不过时的宝贵财富。我敢肯定，这本书会成为我未来工作中随时会翻阅的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻就被那种深入浅出、引人入胜的讲解方式所吸引。它完全颠覆了我对统计学枯燥乏味的刻板印象，仿佛不是在读一本教科书，而是在听一位经验丰富的老师娓娓道来一个个精彩的故事。作者并没有直接抛出那些令人头疼的公式和复杂的术语，而是巧妙地将统计学的核心概念融入到贴近生活的案例中，让人在不知不觉中理解了概率、抽样、假设检验这些“大杀器”的实际用途。特别是对于那些初学者来说，这本书简直是及时雨，它用最直观的图表和生动的比喻，为我们搭建起了一座通往数据世界的坚实桥梁。我特别欣赏它对“统计思维”的强调，这不仅仅是学会计算，更是一种看待和分析世界的全新视角，教会我们如何带着批判性的眼光去审视那些看似确凿的“数据真相”。读完前面的章节，我感觉自己看待新闻报道、市场报告的方式都发生了一些微妙但深刻的转变，不再轻易被数字表象所迷惑，而是会本能地去思考背后的数据是如何产生的，样本是否具有代表性。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我时不时地会停下来，反思自己过往对随机性和不确定性的理解。这本书成功地将统计学塑造成了一种应对世界固有模糊性的强大哲学工具，而非仅仅是科学实验室里的精确测量手段。其中关于“P值”的讨论部分尤其发人深省，作者没有将其神圣化，而是将其放在了一个更具批判性的光线下展示，揭示了其在实际研究中被滥用和误读的普遍现象。这种坦诚和深入的剖析，远超出了普通入门读物的范畴。它引导我们去思考“显著性”背后的实际意义，促使我们去追求更有意义的效应量和置信区间，而不是盲目追求零假设的推翻。这种对统计学伦理和实践局限性的探讨，使得整本书的深度大大增加，让人有一种“读完不止于技术层面，更提升了认知层面”的满足感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现也值得称赞，对于一本偏技术的书籍来说，这一点往往容易被忽视。清晰的字体、合理的留白，以及那些恰到好处的插图和图表，极大地减轻了长时间阅读带来的视觉疲劳。那些用于阐释概念的示意图，都不是那种套路化的、冷冰冰的图形，而是精心设计过的，往往能一语道破图表背后的深层含义。举个例子，它在解释中心极限定理时所用的动态图示，比我以往见过的任何静态描述都要来得生动和有说服力。这种对细节的关注，体现了作者团队对读者体验的尊重。它不是那种塞满了黑白文字的“砖头书”，而是一本让人愿意拿起、愿意沉浸其中的“悦读书”，这对于保持学习的热情至关重要，让枯燥的知识点也变得赏心悦目起来。