白话统计 冯国双 9787121335181 电子工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冯国双 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121335181

商品编码：28072829548

包装：平装-胶订

出版时间：2018-01-01

基本信息

书名：白话统计

：69.00元

作者：冯国双

出版社：电子工业出版社

出版日期：2018-01-01

ISBN：9787121335181

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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一本能让人看明白的“白话”统计书 ，一本提供数据分析思路而非公式的统计书

行家张文彤博士带头点赞

涉及Excel、SPSS、R、SAS、JMP等常用工具软件

冯国双博士另著有《小白学SAS一书》

内容提要

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一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。比如，你可以很容易地在网上查到什么是线性回归，但你却查不到怎么“做”线性回归分析，在你遇到实际数据时仍然不知道如何分析。在《白话统计》中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。《白话统计》凝结了作者十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。当然，本书同时提供了如何实现结果的软件（涉及Excel、SAS、R、JMP、SPSS 等）操作。

目录

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目 录
第 1 篇 基础篇
第1 章 为什么要学统计 2
1.1 统计学有什么用 3
1.2 生活世事皆统计 4
1.3 如何学统计 4

第 2 章 变异——统计学存在的基础 6
2.1 随机与变异 6
2.2 特朗普与罗斯福的胜出——抽样调查到底可不可靠 8
2.3 什么是抽样误差 9

第 3 章 郭靖的内力能支撑多久——谈概率分布 11
3.1 累积分布与概率密度的通俗理解 12
3.2 是生存还是死亡？这是一个问题——用Weibull 分布寻找生存规律 16
3.3 2003 年的那场SARS——用Logistic 分布探索疾病流行规律 20
3.4 “普通”的正态分布 23
3.5 几个常用分布——t 分布、χ2 分布、F 分布 28

第 4 章 关于统计资料类型的思考 35
4.1 计数资料等于分类资料吗 36
4.2 计数资料可否采用连续资料的方法进行分析 37
4.3 分类资料中的无序和有序是如何确定的 38
4.4 连续资料什么时候需要转换为分类资料 39
4.5 连续资料如何分组——寻找cut-off 值的多种方法 41
4.6 什么是虚拟变量/哑变量 47

第 5 章 如何正确展示你的数据 52
5.1 均数和中位数——你被平均了吗 53
5.2 方差与标准差——变异的度量 54
5.3 自由度——你有多少自由活动的范围 56
5.4 百分位数——利用百分数度量相对位置 57
5.5 如何比较苹果和橘子——利用Z 值度量相对位置 59
5.6 某百岁老人调查报告说：少运动才能活得久——谈一下比例和率 61
5.7 在文章中如何正确展示百分比 63

第 6 章 寻找失踪的运动员——中心极限定理 64
6.1 中心极限定理针对的是样本统计量而非原始数据 65
6.2 样本量大于30 就可以认为是正态分布了吗 67

第 7 章 从“女士品茶”中领会假设检验的思想 70
7.1 女士品茶的故事 70
7.2 零假设和备择假设 . 72
7.3 假设检验中的两类错误 73
7.4 P 值的含义 76
7.5 为什么P 值小于0.05（而不是0.02）才算有统计学意义 78
7.6 为什么零假设要设定两组相等而不是两组不等 79

第 8 章 参数估计——一叶落而知秋 81
8.1 点估计 .81
8.2 小二乘估计 82
8.3 大似然估计 84
8.4 贝叶斯估计 86

第 9 章 置信区间估计——给估计留点余地 88
9.1 置信区间的理论与实际含义 88
9.2 置信区间与P 值的关系 90
9.3 利用标准误计算置信区间 91
9.4 利用Bootstrap 法估计置信区间 . 92

第 2 篇 实用篇
第10 章 常用统计方法大串讲 98
10.1 一般线性模型——方差分析与线性回归的统一 99
10.2 广义线性模型——线性回归与Logistic 回归的统一 103
10.3 广义可加模型——脱离“线性”束缚 107
10.4 多水平模型——打破“独立”条件 112
10.5 结构方程模型——从单因单果到多因多果 119

第 11 章 正态性与方差齐性 .127
11.1 用统计检验方法判断正态性 127
11.2 用描述的方法判断正态性 130
11.3 方差分析中的方差齐性判断 .133
11.4 理解线性回归中的方差齐性 135

第 12 章 t 检验——不仅是两组比较 .138
12.1 从另一个角度来理解t 检验 138
12.2 如何正确应用t 检验 140
12.3 t 检验用于回归系数的检验 141
12.4 t 检验的替代——Wilcoxon 秩和检验 142

第 13 章 方差分析与变异分解 145
13.1 方差分析中变异分解的思想 145
13.2 为什么回归分析中也有方差分析 147
13.3 铁打的方差分析，流水的实验设计 148
13.4 方差分析后为什么要进行两两比较 152
13.5 多重比较方法的选择建议 154
13.6 所有的多组都需要做两两比较吗——兼谈固定效应和随机效应 164
13.7 重复测量方差分析详解 166
13.8 方差分析的替代——Kruskal-Wallis 秩和检验 176
13.9 多组秩和检验后的两两比较方法 178

第 14 章 卡方检验——有“卡”未必走遍天下 181
14.1 卡方检验用于分类资料组间比较的思想 181
14.2 卡方用于拟合优度评价——从Hardy-Weinberg 定律谈起 184
14.3 似然比χ2、M-H χ2、校正χ2 与Fisher 精确检验 186
14.4 等级资料到底可不可以用卡方检验 191
14.5 卡方检验的两两比较 193
14.6 Cochran-Armitage 趋势检验 194
14.7 分类变量的赋值是如何影响分析结果的 196

第 15 章 相关分析与一致性检验 200
15.1 从协方差到线性相关系数 200
15.2 线性相关系数及其置信区间 203
15.3 如何比较两个线性相关系数有无差异 206
15.4 分类资料的相关系数 207
15.5 基于秩次的相关系数 210
15.6 相关分析中的几个陷阱 213
15.7 用ICC 和CCC 指标判断一致性 215
15.8 用Bland-Altman 图判断一致性 218
15.9 Kappa 检验在一致性分析中的应用 219

第 16 章 线性回归及其分析思路 .222
16.1 残差——识别回归模型好坏的关键 223
16.2 回归系数的正确理解 226
16.3 回归系数检验VS 模型检验 227
16.4 均值的置信区间VS 个体的预测区间 228
16.5 逐步回归筛选变量到底可不可靠——谈变量筛选策略 230
16.6 如何评价模型是好还是坏——交叉验证思路 237
16.7 线性回归的应用条件——你的数据能用线性回归吗 240
16.8 如何处理非正态——Box-Cox 变换 247
16.9 如何处理非线性——Box-Tidwell 变换 248
16.10 方差不齐怎么办——加权小二乘法 250
16.11 当共线性导致结果异常时怎么办——岭回归、Lasso 回归 .254
16.12 发现异常值应该删除吗——谈几种处理异常值的方法 .260
16.13 如何处理缺失值——是删除还是填补 268
16.14 一个非教材的非典型案例——线性回归的综合分析 276

作者介绍

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冯国双，北京大学医学部博士，具有十多年的数据统计分析经验，知名统计学平台“小白学统计”的创始者与维护者。已主编多部统计学专著，出版《小白学SAS》，同时兼任多个与统计有关的学术委员会委员。兴趣爱好：在热爱统计分析之余，还对古玩奇石、盆景制作和诗词鉴赏略有心得。

文摘

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序言

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深入浅出：数据驱动决策的现代指南 书名：《数据炼金术：从海量信息到商业洞察的实用路径》 作者： [虚构作者名，例如：林宇航] 出版社： [虚构出版社名，例如：宏图智库出版社] ISBN： [虚构ISBN，例如：978-7-5680-XXX-X] --- 内容提要： 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，它已成为驱动商业创新、优化运营效率乃至重塑产业格局的核心资产。然而，如何有效地从原始、庞杂的数据洪流中提炼出具有实际指导意义的“黄金”洞察，是摆在每一个企业和专业人士面前的重大挑战。《数据炼金术》正是为解决这一痛点而生的实战手册。 本书摒弃了晦涩的纯理论推导，专注于提供一套完整、系统且高度可操作的数据分析与建模框架。它旨在帮助读者跨越从数据收集到价值变现的每一个关键环节，构建起一个以数据为基础的决策闭环。这不是一本关于特定软件操作的工具书，而是一本关于“如何像数据科学家一样思考”的思维指南。 第一部分：数据思维的重塑与基础构建 本部分着重于建立现代数据分析的底层逻辑和必备素养。 第一章：数据时代的思维跃迁 告别经验主义： 探讨人类决策偏差（如锚定效应、确认偏误）如何被数据科学方法有效矫正。 “提出正确的问题”的艺术： 强调数据分析的起点——明确业务目标。如何将模糊的商业需求转化为可量化的分析问题（Metricization）。 数据素养的层次结构： 区分“数据查看者”、“数据使用者”和“数据创造者”的差异，并提供自我提升路径。 第二章：数据的“生命周期”管理框架 (The Data Lifecycle) 从源头捕获： 介绍不同类型的数据源（事务性、行为性、文本/图像数据）的采集策略。 数据质量的“五维标准”： 深入探讨准确性、完整性、一致性、及时性和有效性在业务中的具体表现和验证方法。 数据的伦理与合规基石： 阐述GDPR、CCPA等法规对数据处理的约束，强调隐私保护在模型设计之初就应被纳入考量。 第三章：探索性数据分析 (EDA) 的精髓 视觉化叙事的力量： 不仅是画图，而是通过图表（如箱线图、散点图矩阵、热力图）来“对话”数据，发现隐藏的结构和异常点。 描述性统计的实战应用： 如何利用均值、中位数、方差、偏度和峰度来快速描绘数据集的“画像”。 相关性与因果性的辨析： 警惕“相关不等于因果”的陷阱，引入初步的因果推断概念，为后续的实验设计打下基础。 第二部分：核心分析技术与建模实践 本部分深入介绍数据分析领域中应用最广泛、最具实战价值的统计与机器学习技术。 第四章：经典统计推断在业务中的落地 假设检验的严谨性： 讲解如何设定零假设和备择假设，以及P值、置信区间在A/B测试中的实际解读。 回归分析的精细化： 从简单线性回归到多元回归的演进，重点讨论多重共线性、异方差性等问题及其处理方法。 方差分析 (ANOVA) 与分组比较： 如何科学地比较三种或三种以上处理组的效果差异（例如，不同营销方案的效果对比）。 第五章：预测建模的阶梯：从入门到精通 选择合适的预测模型： 介绍决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）的核心思想与适用场景。 模型评估的黄金标准： 深入讲解准确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）等评估指标，强调针对不同业务目标选择正确的评估视角（如在欺诈检测中更重视召回率）。 交叉验证与模型泛化能力： 解释K折交叉验证的工作原理，确保模型在未见过的数据集上依然表现稳健，避免过拟合。 第六章：时间序列分析与趋势预测 理解时间数据的特性： 识别序列中的趋势、季节性和周期性。 平稳性与差分处理： 如何通过数学手段处理非平稳序列，使其符合ARMA/ARIMA模型的输入要求。 高级建模视角： 介绍基于深度学习（如LSTM）在复杂时间序列预测中的应用潜力，并对比传统方法的优劣。 第三部分：洞察的转化与决策落地 数据分析的终极价值在于指导行动。本部分关注如何将技术成果转化为可衡量的商业价值。 第七章：数据驱动的实验设计 (A/B Testing) 实验的严谨性设计： 如何计算所需的样本量、确定实验周期，并避免“多重检验”的错误。 关键指标的选择与监控： 区分主要指标（Primary Metric）和次要指标（Guardrail Metrics），确保实验改进不会损害其他重要业务环节。 结果的稳健解读： 处理“冷启动”效应和外部干扰因素对实验结果的潜在影响。 第八章：构建可解释的商业报告与仪表盘 从数据到故事： 学习“金字塔原则”在报告撰写中的应用，确保结论清晰、论据有力。 交互式仪表盘的设计原则： 如何利用 Tableau、Power BI 等工具，设计出既美观又便于业务人员快速掌握核心信息的仪表盘。强调“少即是多”的设计理念。 数据叙事（Data Storytelling）： 引导听众从“数据是什么”过渡到“我们应该做什么”。 第九章：数据驱动的组织文化建设 打破数据孤岛： 促进跨部门数据共享与协作的组织机制建议。 赋能一线业务人员： 如何推广自助式分析工具，让非技术背景的员工也能基于数据进行日常优化。 构建数据治理的长效机制： 确保数据分析成果能够持续、可靠地被组织采纳和迭代。 本书特色： 1. 强调业务场景的穿插性： 每一项统计或建模技术都配有具体的商业案例分析，如客户流失预测、供应链优化、定价策略调整等。 2. 代码与概念并行： 虽不侧重于某一编程语言的细节，但关键算法的逻辑流程和伪代码会被清晰展示，帮助读者理解背后的数学机制。 3. 批判性思维的培养： 鼓励读者质疑数据、质疑模型，避免盲目相信技术的结果，从而做出更负责任的决策。 《数据炼金术》是面向市场营销人员、产品经理、运营主管、初级数据分析师以及任何希望在数据时代提升决策效率的专业人士的必备参考书。它将帮助您把数据视为驱动增长的引擎，而不是堆积在服务器中的冗余信息。

评分☆☆☆☆☆

我接触过一些统计学的入门读物，有些为了追求“简单”，把很多关键的细节给省略了，导致读者在真正需要应用时，会发现理论和实践之间存在巨大的鸿沟。这本书在这方面做得非常到位，它在保持“白话”风格的同时，对理论的严谨性却一点没有松懈。比如，在讨论中心极限定理时，作者并没有停留在“样本量足够大时，样本均值的分布近似正态”这种蜻蜓点水的描述上，而是深入解释了为什么这个定理如此重要，它如何支撑起了我们后续进行区间估计和假设检验的全部基础。更让我印象深刻的是，它对“P值”的解读，这是新手最容易误解的地方之一。作者花了相当大的篇幅，用反例和比喻，详细阐述了P值到底是什么，以及它“不是什么”，避免了许多人将P值等同于事件发生的概率这种常见的错误。这种对细节和概念准确性的坚持，让这本书既适合零基础的入门者建立直观认识，也适合那些有一定基础，但想把知识体系打得更扎实的读者进行查漏补缺。它提供了一种“知其然，更知其所以然”的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上来说，这本书给我带来了一种久违的“酣畅淋漓”的感觉。很多技术类书籍，读到一半就会因为晦涩难懂而被迫搁置，成为书架上的一件装饰品。但冯老师的这本书，真的做到了将复杂性封装在清晰的叙述之下。它的行文流畅自然，逻辑衔接非常紧密，让你在不知不觉中，就已经从最简单的描述性统计走到了推断统计的核心领域。我记得有一次，我被一个关于“置信区间”的理解卡住了很久，总觉得它和“概率”的关系很模糊。读到这本书中关于这个概念的讲解时，作者用了一个非常形象的比喻，将捕鱼的过程和统计估计联系起来，瞬间，那个困扰我很久的概念就豁然开朗了。这种“柳暗花明又一村”的阅读快感，是评价一本书价值的重要标准之一。总而言之，这是一本真正能让普通读者跨越统计学门槛，并真正掌握其核心思维方式的优秀读物，我强烈推荐给所有对数据分析感到困惑的朋友。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我是一个对教科书有严重抵触情绪的人，很多教材的文字堆砌在一起，读起来让人昏昏欲睡，需要反复阅读才能抓住重点。但这本书的排版和结构设计，真的下了不少功夫。它不像传统的教材那样，把所有理论一股脑地堆在前面，而是采用了“情景引入—核心概念—实际应用—深入探讨”的模式。每一章的开头都会抛出一个实际工作或生活中常见的问题，让你立刻产生代入感，然后顺理成章地引出解决这个问题所需要的统计工具。比如，在讲到方差分析时，它不是干巴巴地解释平方和的计算公式，而是通过一个对比不同教学方法对学生成绩影响的案例，让你直观地感受到为什么我们需要方差分析这种方法来排除其他干扰因素。书中的图表制作也相当精良，清晰明了，很多复杂的关系图，通过一两个关键箭头和醒目的文字标注，瞬间就能把握住脉络。我通常是那种会跳着看书的人，但这本我竟然能沉下心来，一行一行地读，因为它总能在我快要走神的时候，通过一个幽默的小插曲或者一个巧妙的比喻把我拉回来。这种阅读体验，让我感觉自己不是在啃教材，而是在进行一场高质量的智力探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实操性也超出了我的预期。很多统计书要么是纯理论，要么就是一堆代码堆砌。这本《白话统计》则巧妙地找到了一个平衡点。它在讲解完一个统计方法后，几乎都会附带一个清晰的“实战演练”部分。虽然它不是一本专门的软件操作手册，但它会明确告诉你，在常用的统计软件（比如R或者SPSS，虽然我更关注的是概念理解，但书里对此有所指引）中，应该如何设置参数来执行刚才讲解的分析。作者的思路是，先让你在脑子里把这个工具的“构造”弄明白，然后再告诉你怎么把它从工具箱里拿出来用。比如，在讲解线性回归模型时，它不仅讲了最小二乘法的原理，还特别强调了模型假设的重要性，如残差的正态性、独立性等，并给出了如何通过简单的图表（比如残差图）来快速检验这些假设的方法。这种“理论+检查”的模式，让我感觉自己不是在学一个静止的知识点，而是在学习一个动态的分析过程，这对于我未来实际处理数据报告时，无疑是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本关于统计学的书，说实话，我买回来的时候是带着点忐忑的。毕竟“统计”这两个字听起来就让人觉得枯燥乏味，充满了各种复杂的公式和抽象的概念。我本职工作跟数据分析关系不大，但最近工作中需要对一些项目数据进行初步的梳理和解读，感觉自己像个文盲，只能靠感觉瞎猜。冯国双老师的这本书，名字里的“白话”二字倒是给了我一丝希望。打开书，首先映入眼帘的不是密密麻麻的数学符号，而是非常接地气的例子，比如怎么用掷硬币的结果来理解概率，或者生活中常见的抽奖活动是怎么回事。作者的叙述方式非常口语化，就像一个经验丰富的前辈，坐在你旁边，手里拿着一个计算器，耐心细致地把每一个概念都掰开了揉碎了讲给你听，确保你真的理解了背后的逻辑，而不是死记硬背。我尤其欣赏他对“假设检验”这个核心难点的处理，他没有直接抛出复杂的公式，而是先构建了一个清晰的决策流程图，让人明白我们为什么要进行假设检验，以及在不同情境下应该选择哪种工具。读完前几章，我感觉自己对数据背后隐藏的故事多了一层解读的滤镜，不再只是看到一堆数字，而是开始思考这些数字“想说什么”。这种从宏观到微观，层层递进的讲解方式，极大地降低了我对统计学的恐惧感，让学习过程变得出奇的顺畅和有趣。