從零開始學統計 統計學入門書籍 統計學基礎知識 數據分析 統計學習教程 統計學案例和圖錶的引用 統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 基礎
• 數據分析
• 學習教程
• 案例分析
• 圖錶
• 零基礎
• 統計學習
• 科普

店鋪： 北京新腳步圖書專營店

齣版社： 1

ISBN：9787121301650

商品編碼：27660201883

叢書名： 從零開始學統計

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齣版時間：2016-10 韆 字 數：180 版    次：01-01 頁    數：180 印刷時間： 開    本：16開 印    次：01-01 裝    幀： I S B N ：9787121301650   重    印：新書 換    版：

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紙質書定價：￥45.0

大數據時代，每個人都要懂一點統計學，我們缺的不是數據，而是正確分析數據的路徑，從海量數據中擷取有用信息、産生新價值，甚至用以推估未知的事物，並且已經成為個人和企業的關鍵競爭力。這是一本關於統計輕知識的書，作者希望藉助輕鬆幽默的語言來激發讀者對統計學的學習熱情。內容從描述性統計到推斷性統計，通過將生活中有趣的事件一一展開，瞭解統計雪學中的核心知識點，後是常見疑問的答疑匯編。本書偏重於對案例和圖錶的引用，不會過多關注於數學推導。

目    錄

 

 

第0章  入門階段——帶你邁入統計學的大門    1

0.1  我和統計學的從零開始    1

0.2  統計學的從零開始    4

第1章  你的數據從何而來    10

1.1 “不可能完成的任務”——普查    11

1.2 “四兩撥韆斤”——事半功倍的抽樣調查    13

☆本章重點歸納：    20

第2章  掌握指標學會數據分析    21

2.1  被誤解還是“被平均”    21

2.1.1  數值平均數——熟悉的陌生人    23

2.1.2  位置平均數——關鍵的排序    28

2.2  均值的好朋友——方差（標準差）    34

2.3  峰度＆偏度——打造風度翩翩的數據分布    38

☆本章重點歸納：    40

第3章  圖錶的世界    42

必備技能1——頻數分布錶    42

必備技能2——頻數分布圖    46

必備技能3——莖葉圖    48

必備技能4——箱綫圖    52

必備技能5：散點圖    54

☆本章重點歸納：    61

第4章  當小“正太”遇上“大叔”——正太分布篇    63

4.1  小“正太”的基本情況    64

4.2  小“正太”的性格和優點——正態分布的定義和特徵    65

4.3  小“正太”的可愛之處——正態分布的作用    68

☆本章知識點補充：    75

第5章  當小“正太”遇上“大叔”——大數定律和中心極限篇    77

5.1  正態分布的“左膀”——大數定律    77

5.2  正態分布的“右臂”——中心極限定理    80

5.3  如何牽手“大叔”和“正太”    83

☆本章重點歸納：    85

第6章  相關和因果切莫傻傻分不清楚    86

6.1  為瞭“不確定”的確定    86

6.1.1  散點圖    87

6.1.2  相關係數    89

6.2  上帝擲骰子？！    94

☆本章知識拓展：    96

第7章 “小”亦可為，“大”而佐之    99

7.1  這個“小二”一點都不“二”    99

7.2  另闢蹊徑的大似然估計    102

7.3  他山之石，或可攻玉    106

☆本章知識拓展：    107

第8章  從先放牛奶or先放熱茶說起    109

8.1  掀開假設檢驗的麵紗    111

8.1.1  原假設VS備擇假設    112

8.1.2  統計檢驗量和拒絕域    115

8.1.3  P值    117

8.2  幾種常用假設檢驗簡介    120

8.3  手把手教你做檢驗    123

☆本章知識拓展    126

第9章  迴歸分析——科學研究的“萬金油”    128

9.2  釋放“迴歸”的超能力    131

9.3  規避“迴歸”的誤區（僞迴歸問題）    136

☆本章知識拓展    139

第10章  物以類聚，人以群分    142

10.1  分久必閤——聚類分析    142

10.2  閤久必分——判彆分析    147

第11章  獨闢蹊徑，麯徑通幽    152

《掌握統計學：從理論到實踐的深度探索》 書籍簡介 您是否曾對紛繁復雜的數據感到無從下手？是否希望深入理解數字背後的真正含義，從而做齣更明智的決策？《掌握統計學：從理論到實踐的深度探索》將為您開啓一段係統而精彩的統計學之旅，帶您從統計學的核心概念齣發，逐步構建堅實的理論基礎，並將其靈活應用於現實世界的各種場景。本書旨在成為您學習統計學最可靠的夥伴，無論您是初學者，還是希望深化理解的進階者，都能從中受益匪淺。 本書特色與內容亮點 本書並非簡單的知識堆砌，而是以一種循序漸進、融會貫通的方式，引導讀者深入理解統計學的本質。我們力求在內容上做到以下幾個方麵的深度挖掘： 第一部分：統計學基石——概念與思維的奠定 統計學的宏大圖景與核心價值： 我們將首先勾勒齣統計學的廣闊天地，闡釋其在科學研究、商業決策、社會發展等各個領域不可或缺的地位。您將瞭解到，統計學不僅僅是數學的一個分支，更是一種科學的思維方式，一種從不確定性中提取確定性知識的強大工具。我們將通過生動的案例，展示統計學如何幫助我們理解世界、預測未來。 數據收集的藝術與科學： 任何統計分析都始於數據的收集。本部分將深入探討各種抽樣方法，從簡單的隨機抽樣到復雜的整群抽樣、分層抽樣，詳細講解它們的原理、優缺點及適用場景。我們還將討論偏倚的來源以及如何規避，確保數據的代錶性和可靠性，為後續分析奠定堅實基礎。 描述性統計的魅力： 在數據初步收集後，如何有效地概括和呈現數據是關鍵。本書將詳細介紹各種描述性統計量，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）以及離散程度的度量（方差、標準差、極差、四分位數）。我們不僅會講解它們的計算方法，更會深入剖析它們各自的含義和適用範圍，以及如何通過圖錶（如直方圖、箱綫圖、散點圖）直觀地展現數據的分布特徵和潛在模式。 概率論的優雅： 概率是統計學的重要基石。本部分將係統介紹概率的基本概念、事件的獨立性、條件概率、貝葉斯定理等核心內容。我們將通過大量的實例，幫助您理解隨機現象的規律性，並掌握如何運用概率來量化不確定性，為推斷性統計打下堅實的基礎。 第二部分：深入推斷——從樣本到總體的橋梁 概率分布的語言： 瞭解不同的概率分布是進行統計推斷的前提。本書將詳細講解常見的概率分布，包括二項分布、泊鬆分布、正態分布、t分布、卡方分布和F分布等。我們將深入探討它們的數學模型、參數含義以及在實際問題中的應用，例如如何使用正態分布來近似其他分布，或者在抽樣誤差分析中使用t分布。 抽樣分布的奧秘： 抽樣分布是連接樣本統計量與總體參數的關鍵。我們將重點講解中心極限定理，闡釋為何樣本均值的分布趨於正態，並以此為基礎，詳細介紹樣本均值、樣本比例等統計量的抽樣分布，以及它們在構建置信區間和進行假設檢驗中的作用。 區間估計的精準： 如何根據樣本信息來估計總體的未知參數？本部分將詳細講解置信區間的構建原理和計算方法，包括單個總體均值、比例的置信區間，以及兩個總體均值、比例的置信區間。我們將強調置信區間的解釋，幫助您理解其“區間”的含義，以及如何評估估計的精度。 假設檢驗的邏輯： 假設檢驗是統計推斷的核心工具之一。我們將係統闡述假設檢驗的基本流程，包括原假設和備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的計算與解釋、以及做齣統計決策的準則。本書將覆蓋單樣本t檢驗、配對t檢驗、獨立樣本t檢驗、比例檢驗、卡方檢驗等經典檢驗方法，並結閤實際案例，演示如何運用這些工具來驗證研究假設。 第三部分：關聯與建模——揭示數據間的復雜關係 相關性與迴歸分析的強大能力： 數據之間往往存在著韆絲萬縷的聯係。本部分將深入探討相關係數的計算與解釋，區分相關與因果的差異。隨後，我們將重點介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型。您將學習如何建立迴歸方程，解釋迴歸係數的含義，評估模型的擬閤優度（如R²），並進行預測。我們將詳細講解殘差分析，幫助您檢查模型的假設條件是否滿足。 方差分析（ANOVA）的精妙： 當我們需要比較三個或更多組彆的均值時，方差分析就派上瞭用場。本書將詳細講解單因素方差分析和雙因素方差分析的原理，包括如何分解總變異，計算F統計量，以及如何解釋ANOVA錶。我們將通過實際例子，展示ANOVA如何幫助我們識彆不同處理或因素對結果變量的影響。 非參數統計的靈活性： 在某些情況下，數據可能不滿足參數檢驗的嚴格假設（如正態性）。本部分將介紹一些常用的非參數統計方法，例如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等。您將瞭解到這些方法在數據分布未知或不滿足參數假設時的優勢，以及它們如何提供可靠的統計推斷。 時間序列分析入門： 許多數據具有時間依賴性。本書將為您引入時間序列分析的基本概念，包括趨勢、季節性、周期性和隨機波動。您將學習如何進行數據的平穩性檢驗，並接觸一些基礎的時間序列模型，如移動平均模型（MA）和自迴歸模型（AR），以及ARMA模型，為分析動態數據提供初步工具。 第四部分：現代統計學與應用 統計學習導論： 隨著大數據時代的到來，統計學習方法日益受到重視。本書將為您介紹一些基礎的統計學習概念，如監督學習與無監督學習的區彆。您將初步瞭解諸如決策樹、K-近鄰（KNN）等算法的原理，以及它們在分類和迴歸任務中的應用。 實際案例分析與圖錶解讀： 理論的價值在於應用。本書的每一章都將穿插大量精心挑選的現實世界案例，覆蓋經濟學、醫學、社會學、市場營銷、工程技術等多個領域。我們將以這些案例為載體，引導您將所學的統計知識付諸實踐。同時，我們還將重點講解如何有效解讀和構建各種統計圖錶，使數據可視化成為您溝通和理解數據的有力助手。 統計軟件的應用技巧（可選）： 為瞭幫助讀者更好地實踐，本書將在適當的章節介紹一些常用的統計軟件（如R、Python的統計庫）在執行統計分析時的基本操作和命令。但這並非本書的重點，我們更側重於統計思想和方法本身的理解，軟件隻是輔助工具。 本書的目標讀者 對統計學感興趣的學生： 無論是商科、理工科、社會科學還是醫學專業的學生，本書都能為您提供堅實的統計學基礎。 需要進行數據分析的專業人士： 市場分析師、産品經理、研究員、工程師等，本書將幫助您提升數據驅動決策的能力。 希望提升認知能力的普通讀者： 瞭解統計學能夠幫助您更理性地看待信息，辨彆 spurious correlations，做齣更明智的生活和工作決策。 統計學初學者： 本書從最基礎的概念講起，零門檻入門。 尋求係統性學習的讀者： 本書內容結構嚴謹，邏輯清晰，幫助您建立完整的統計知識體係。 學習價值 閱讀《掌握統計學：從理論到實踐的深度探索》，您將不僅獲得一套完整的統計學知識體係，更重要的是，您將培養一種科學的數據思維模式。您將學會如何： 清晰地定義和收集需要的數據。 運用恰當的統計方法來分析數據。 準確地解釋統計結果，避免誤讀。 基於數據進行嚴謹的推理和預測。 有效地通過圖錶溝通分析結果。 批判性地評估他人呈現的數據信息。 本書力求通過嚴謹的理論講解、豐富的實例分析以及清晰的圖錶展示，讓統計學不再是枯燥的數學公式，而是充滿智慧和洞察力的強大工具。我們相信，掌握統計學，就是掌握理解世界的一種重要方式。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開這本書時，我對其中的統計圖錶部分抱有極高的期望，因為直觀的可視化往往是理解復雜數據的捷徑。結果，它完美地滿足甚至超越瞭我的期待。作者對圖錶選擇的講解細緻入微，他不僅僅展示瞭條形圖、散點圖這些基礎元素，更深入剖析瞭何時應該使用箱綫圖來展示分布的形態，何時餅圖會帶來誤導，以及如何通過變換坐標軸來優化信息的傳達效率。更關鍵的是，書中穿插的那些關於“如何解讀圖錶中的陷阱”的篇幅，簡直是點睛之筆。許多人隻關注圖錶本身的美觀，卻忽略瞭其背後隱藏的統計假設。這本書則將兩者緊密結閤，教導我們如何通過視覺綫索去質疑數據背後的“故事”。我感覺自己仿佛擁有瞭一副“數據顯微鏡”，看世界的角度因此變得更加銳利和審慎。這部分的實踐指導，對於任何需要嚮非技術背景的同事或上級匯報數據結果的人來說，都是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

這本書在知識的深度和廣度之間找到瞭一個近乎完美的平衡點，這在“入門”級彆的讀物中是極其罕見的。許多入門書為瞭追求簡單易懂，往往會在關鍵的概率論基礎或假設檢驗的嚴謹性上有所妥協，導緻學習者後續進階睏難。但此書的作者似乎擁有一種魔力，他能在不犧牲理論深度的情況下，始終保持語言的流暢和親切。例如，在處理方差分析（ANOVA）這類傳統上被認為難度較高的內容時，作者並沒有采用那種教條式的講解，而是通過一個宏大的、貫穿始終的實驗設計背景，將不同組間差異的檢驗邏輯層層剝開。這種整體性的教學思路，使得零散的知識點被有機地整閤起來，形成瞭一個完整的方法論體係。讀完這本書，我不僅掌握瞭統計學的基本工具箱，更重要的是，我對整個數據分析流程的係統性認知得到瞭極大的提升，這讓我有信心去應對更具挑戰性的實際數據問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗簡直是一場思維的探險，作者的敘事方式非常引人入勝，仿佛在和一位經驗豐富的嚮導同行，穿梭於復雜的數據迷宮之中。最初我擔心統計學理論會顯得枯燥乏味，但這本書巧妙地將抽象的概念與生動的實際場景相結閤，使得原本晦澀的公式和假設檢驗變得清晰可見。舉例來說，書中關於中心極限定理的講解，沒有堆砌大量的數學推導，而是通過模擬現實世界中各種隨機事件的纍積效應，讓我瞬間領悟瞭其背後的深刻含義。這種“潤物細無聲”的教學手法，極大地降低瞭初學者的學習門檻。我特彆欣賞作者在介紹不同統計模型時，那種嚴謹又不失靈活的態度，他不僅教會我們如何計算，更重要的是教會我們如何思考這些計算背後的邏輯和局限性。對於我這樣一個希望將數據轉化為決策洞察的職場新人而言，這本書無疑是打下瞭堅實的基礎。我能感受到作者傾注的心血，他似乎完全理解初學者在麵對概率分布或迴歸分析時可能齣現的睏惑，並總能在恰當的時機給齣最精準的“定海神針”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值遠超一本純粹的教材，它更像是一本數據思維的養成指南。我個人認為，統計學的核心魅力在於其提供的理性框架，用以對抗人腦天然的偏見和直覺的誤導。這本書在這方麵做得極其齣色。它不是簡單地羅列統計學派彆，而是通過一係列精心挑選的案例，剖析瞭我們在日常生活中，從市場調研到産品優化過程中，如何被不當的采樣、混淆變量或者錯誤的因果推斷所誤導。作者在闡述統計推斷的嚴肅性時，文字中流露齣的那種對真實世界復雜性的敬畏感，讓我深受觸動。每讀完一個案例分析，我都會停下來思考自己過去處理類似問題的方式。這種反思和學習的循環，使得知識的吸收是主動的、內化的，而不是被動地接受。對我來說，這本書真正教會我的不是如何畫齣漂亮的柱狀圖，而是如何保持一份數據驅動決策者的批判性眼光。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對數據有強烈好奇心，但基礎非常薄弱的自學者，坦白說，市麵上大部分聲稱“入門”的書籍，讀起來就像是把一堆專業術語生硬地堆砌在一起，讀完後往往隻剩下一頭霧水。然而，這本書徹底顛覆瞭我的固有印象。它的結構設計得極為精妙，每一個章節都像是精心搭建的階梯，層層遞進，環環相扣。最讓我驚喜的是，作者在介紹任何新工具或方法論時，都會同步展示其在實際應用中的具體模樣，比如如何通過圖錶清晰地展示變量間的關係，或者在麵對異常值時應該采取何種審慎的態度。我甚至能想象到作者在撰寫過程中，無數次地站在讀者的角度反復斟酌措辭的場景。閱讀過程中，我幾乎沒有感覺到閱讀的壓力，更多的是一種“原來如此”的豁然開朗。它沒有急於求成地展示高深的算法，而是把重心放在瞭“理解”而非“記憶”上，這種對基礎原理的尊重和深入淺齣的錶達，是許多號稱基礎教程的書籍所無法比擬的。