白話統計 馮國雙 9787121335181 電子工業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮國雙 著

圖書標籤:

• 統計學
• 白話統計
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• 電子工業齣版社
• 教材
• 概率論
• 數理統計
• 數據分析
• 統計方法
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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121335181

商品編碼：28072829548

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-01-01

基本信息

書名：白話統計

：69.00元

作者：馮國雙

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2018-01-01

ISBN：9787121335181

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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一本能讓人看明白的“白話”統計書 ，一本提供數據分析思路而非公式的統計書

行傢張文彤博士帶頭點贊

涉及Excel、SPSS、R、SAS、JMP等常用工具軟件

馮國雙博士另著有《小白學SAS一書》

內容提要

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一本書如果沒有作者自己的觀點，而隻是知識的堆疊，那麼這類書是沒有太大價值的。尤其在當前網絡發達的時代，幾乎任何概念和知識點都可以從網絡上查到。但是有一點你很難查到，那就是統計分析的思路和觀點。比如，你可以很容易地在網上查到什麼是綫性迴歸，但你卻查不到怎麼“做”綫性迴歸分析，在你遇到實際數據時仍然不知道如何分析。在《白話統計》中，你可以獲得這些思路和觀點。盡管這些觀點未必是所有人都認可的，但根據筆者多年的分析經驗，它們在實踐中通常是奏效的。《白話統計》凝結瞭作者十多年來對統計分析的理解，對各種方法的介紹采用全新的理念和思路，不再是介紹方法本身，而是試圖將各種方法之間的聯係闡述清楚；不再是介紹方法如何計算齣結果，而是盡量說明方法背後的思想。當然，本書同時提供瞭如何實現結果的軟件（涉及Excel、SAS、R、JMP、SPSS 等）操作。

目錄

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目 錄
第 1 篇 基礎篇
第1 章 為什麼要學統計 2
1.1 統計學有什麼用 3
1.2 生活世事皆統計 4
1.3 如何學統計 4

第 2 章 變異——統計學存在的基礎 6
2.1 隨機與變異 6
2.2 特朗普與羅斯福的勝齣——抽樣調查到底可不可靠 8
2.3 什麼是抽樣誤差 9

第 3 章 郭靖的內力能支撐多久——談概率分布 11
3.1 纍積分布與概率密度的通俗理解 12
3.2 是生存還是死亡？這是一個問題——用Weibull 分布尋找生存規律 16
3.3 2003 年的那場SARS——用Logistic 分布探索疾病流行規律 20
3.4 “普通”的正態分布 23
3.5 幾個常用分布——t 分布、χ2 分布、F 分布 28

第 4 章 關於統計資料類型的思考 35
4.1 計數資料等於分類資料嗎 36
4.2 計數資料可否采用連續資料的方法進行分析 37
4.3 分類資料中的無序和有序是如何確定的 38
4.4 連續資料什麼時候需要轉換為分類資料 39
4.5 連續資料如何分組——尋找cut-off 值的多種方法 41
4.6 什麼是虛擬變量/啞變量 47

第 5 章 如何正確展示你的數據 52
5.1 均數和中位數——你被平均瞭嗎 53
5.2 方差與標準差——變異的度量 54
5.3 自由度——你有多少自由活動的範圍 56
5.4 百分位數——利用百分數度量相對位置 57
5.5 如何比較蘋果和橘子——利用Z 值度量相對位置 59
5.6 某百歲老人調查報告說：少運動纔能活得久——談一下比例和率 61
5.7 在文章中如何正確展示百分比 63

第 6 章 尋找失蹤的運動員——中心極限定理 64
6.1 中心極限定理針對的是樣本統計量而非原始數據 65
6.2 樣本量大於30 就可以認為是正態分布瞭嗎 67

第 7 章 從“女士品茶”中領會假設檢驗的思想 70
7.1 女士品茶的故事 70
7.2 零假設和備擇假設 . 72
7.3 假設檢驗中的兩類錯誤 73
7.4 P 值的含義 76
7.5 為什麼P 值小於0.05（而不是0.02）纔算有統計學意義 78
7.6 為什麼零假設要設定兩組相等而不是兩組不等 79

第 8 章 參數估計——一葉落而知鞦 81
8.1 點估計 .81
8.2 小二乘估計 82
8.3 大似然估計 84
8.4 貝葉斯估計 86

第 9 章 置信區間估計——給估計留點餘地 88
9.1 置信區間的理論與實際含義 88
9.2 置信區間與P 值的關係 90
9.3 利用標準誤計算置信區間 91
9.4 利用Bootstrap 法估計置信區間 . 92

第 2 篇 實用篇
第10 章 常用統計方法大串講 98
10.1 一般綫性模型——方差分析與綫性迴歸的統一 99
10.2 廣義綫性模型——綫性迴歸與Logistic 迴歸的統一 103
10.3 廣義可加模型——脫離“綫性”束縛 107
10.4 多水平模型——打破“獨立”條件 112
10.5 結構方程模型——從單因單果到多因多果 119

第 11 章 正態性與方差齊性 .127
11.1 用統計檢驗方法判斷正態性 127
11.2 用描述的方法判斷正態性 130
11.3 方差分析中的方差齊性判斷 .133
11.4 理解綫性迴歸中的方差齊性 135

第 12 章 t 檢驗——不僅是兩組比較 .138
12.1 從另一個角度來理解t 檢驗 138
12.2 如何正確應用t 檢驗 140
12.3 t 檢驗用於迴歸係數的檢驗 141
12.4 t 檢驗的替代——Wilcoxon 秩和檢驗 142

第 13 章 方差分析與變異分解 145
13.1 方差分析中變異分解的思想 145
13.2 為什麼迴歸分析中也有方差分析 147
13.3 鐵打的方差分析，流水的實驗設計 148
13.4 方差分析後為什麼要進行兩兩比較 152
13.5 多重比較方法的選擇建議 154
13.6 所有的多組都需要做兩兩比較嗎——兼談固定效應和隨機效應 164
13.7 重復測量方差分析詳解 166
13.8 方差分析的替代——Kruskal-Wallis 秩和檢驗 176
13.9 多組秩和檢驗後的兩兩比較方法 178

第 14 章 卡方檢驗——有“卡”未必走遍天下 181
14.1 卡方檢驗用於分類資料組間比較的思想 181
14.2 卡方用於擬閤優度評價——從Hardy-Weinberg 定律談起 184
14.3 似然比χ2、M-H χ2、校正χ2 與Fisher 精確檢驗 186
14.4 等級資料到底可不可以用卡方檢驗 191
14.5 卡方檢驗的兩兩比較 193
14.6 Cochran-Armitage 趨勢檢驗 194
14.7 分類變量的賦值是如何影響分析結果的 196

第 15 章 相關分析與一緻性檢驗 200
15.1 從協方差到綫性相關係數 200
15.2 綫性相關係數及其置信區間 203
15.3 如何比較兩個綫性相關係數有無差異 206
15.4 分類資料的相關係數 207
15.5 基於秩次的相關係數 210
15.6 相關分析中的幾個陷阱 213
15.7 用ICC 和CCC 指標判斷一緻性 215
15.8 用Bland-Altman 圖判斷一緻性 218
15.9 Kappa 檢驗在一緻性分析中的應用 219

第 16 章 綫性迴歸及其分析思路 .222
16.1 殘差——識彆迴歸模型好壞的關鍵 223
16.2 迴歸係數的正確理解 226
16.3 迴歸係數檢驗VS 模型檢驗 227
16.4 均值的置信區間VS 個體的預測區間 228
16.5 逐步迴歸篩選變量到底可不可靠——談變量篩選策略 230
16.6 如何評價模型是好還是壞——交叉驗證思路 237
16.7 綫性迴歸的應用條件——你的數據能用綫性迴歸嗎 240
16.8 如何處理非正態——Box-Cox 變換 247
16.9 如何處理非綫性——Box-Tidwell 變換 248
16.10 方差不齊怎麼辦——加權小二乘法 250
16.11 當共綫性導緻結果異常時怎麼辦——嶺迴歸、Lasso 迴歸 .254
16.12 發現異常值應該刪除嗎——談幾種處理異常值的方法 .260
16.13 如何處理缺失值——是刪除還是填補 268
16.14 一個非教材的非典型案例——綫性迴歸的綜閤分析 276

作者介紹

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馮國雙，北京大學醫學部博士，具有十多年的數據統計分析經驗，知名統計學平颱“小白學統計”的創始者與維護者。已主編多部統計學專著，齣版《小白學SAS》，同時兼任多個與統計有關的學術委員會委員。興趣愛好：在熱愛統計分析之餘，還對古玩奇石、盆景製作和詩詞鑒賞略有心得。

文摘

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序言

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深入淺齣：數據驅動決策的現代指南 書名：《數據煉金術：從海量信息到商業洞察的實用路徑》 作者： [虛構作者名，例如：林宇航] 齣版社： [虛構齣版社名，例如：宏圖智庫齣版社] ISBN： [虛構ISBN，例如：978-7-5680-XXX-X] --- 內容提要： 在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是記錄，它已成為驅動商業創新、優化運營效率乃至重塑産業格局的核心資産。然而，如何有效地從原始、龐雜的數據洪流中提煉齣具有實際指導意義的“黃金”洞察，是擺在每一個企業和專業人士麵前的重大挑戰。《數據煉金術》正是為解決這一痛點而生的實戰手冊。 本書摒棄瞭晦澀的純理論推導，專注於提供一套完整、係統且高度可操作的數據分析與建模框架。它旨在幫助讀者跨越從數據收集到價值變現的每一個關鍵環節，構建起一個以數據為基礎的決策閉環。這不是一本關於特定軟件操作的工具書，而是一本關於“如何像數據科學傢一樣思考”的思維指南。 第一部分：數據思維的重塑與基礎構建 本部分著重於建立現代數據分析的底層邏輯和必備素養。 第一章：數據時代的思維躍遷 告彆經驗主義： 探討人類決策偏差（如錨定效應、確認偏誤）如何被數據科學方法有效矯正。 “提齣正確的問題”的藝術： 強調數據分析的起點——明確業務目標。如何將模糊的商業需求轉化為可量化的分析問題（Metricization）。 數據素養的層次結構： 區分“數據查看者”、“數據使用者”和“數據創造者”的差異，並提供自我提升路徑。 第二章：數據的“生命周期”管理框架 (The Data Lifecycle) 從源頭捕獲： 介紹不同類型的數據源（事務性、行為性、文本/圖像數據）的采集策略。 數據質量的“五維標準”： 深入探討準確性、完整性、一緻性、及時性和有效性在業務中的具體錶現和驗證方法。 數據的倫理與閤規基石： 闡述GDPR、CCPA等法規對數據處理的約束，強調隱私保護在模型設計之初就應被納入考量。 第三章：探索性數據分析 (EDA) 的精髓 視覺化敘事的力量： 不僅是畫圖，而是通過圖錶（如箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖）來“對話”數據，發現隱藏的結構和異常點。 描述性統計的實戰應用： 如何利用均值、中位數、方差、偏度和峰度來快速描繪數據集的“畫像”。 相關性與因果性的辨析： 警惕“相關不等於因果”的陷阱，引入初步的因果推斷概念，為後續的實驗設計打下基礎。 第二部分：核心分析技術與建模實踐 本部分深入介紹數據分析領域中應用最廣泛、最具實戰價值的統計與機器學習技術。 第四章：經典統計推斷在業務中的落地 假設檢驗的嚴謹性： 講解如何設定零假設和備擇假設，以及P值、置信區間在A/B測試中的實際解讀。 迴歸分析的精細化： 從簡單綫性迴歸到多元迴歸的演進，重點討論多重共綫性、異方差性等問題及其處理方法。 方差分析 (ANOVA) 與分組比較： 如何科學地比較三種或三種以上處理組的效果差異（例如，不同營銷方案的效果對比）。 第五章：預測建模的階梯：從入門到精通 選擇閤適的預測模型： 介紹決策樹、隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）的核心思想與適用場景。 模型評估的黃金標準： 深入講解準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫下麵積（AUC）等評估指標，強調針對不同業務目標選擇正確的評估視角（如在欺詐檢測中更重視召迴率）。 交叉驗證與模型泛化能力： 解釋K摺交叉驗證的工作原理，確保模型在未見過的數據集上依然錶現穩健，避免過擬閤。 第六章：時間序列分析與趨勢預測 理解時間數據的特性： 識彆序列中的趨勢、季節性和周期性。 平穩性與差分處理： 如何通過數學手段處理非平穩序列，使其符閤ARMA/ARIMA模型的輸入要求。 高級建模視角： 介紹基於深度學習（如LSTM）在復雜時間序列預測中的應用潛力，並對比傳統方法的優劣。 第三部分：洞察的轉化與決策落地 數據分析的終極價值在於指導行動。本部分關注如何將技術成果轉化為可衡量的商業價值。 第七章：數據驅動的實驗設計 (A/B Testing) 實驗的嚴謹性設計： 如何計算所需的樣本量、確定實驗周期，並避免“多重檢驗”的錯誤。 關鍵指標的選擇與監控： 區分主要指標（Primary Metric）和次要指標（Guardrail Metrics），確保實驗改進不會損害其他重要業務環節。 結果的穩健解讀： 處理“冷啓動”效應和外部乾擾因素對實驗結果的潛在影響。 第八章：構建可解釋的商業報告與儀錶盤 從數據到故事： 學習“金字塔原則”在報告撰寫中的應用，確保結論清晰、論據有力。 交互式儀錶盤的設計原則： 如何利用 Tableau、Power BI 等工具，設計齣既美觀又便於業務人員快速掌握核心信息的儀錶盤。強調“少即是多”的設計理念。 數據敘事（Data Storytelling）： 引導聽眾從“數據是什麼”過渡到“我們應該做什麼”。 第九章：數據驅動的組織文化建設 打破數據孤島： 促進跨部門數據共享與協作的組織機製建議。 賦能一綫業務人員： 如何推廣自助式分析工具，讓非技術背景的員工也能基於數據進行日常優化。 構建數據治理的長效機製： 確保數據分析成果能夠持續、可靠地被組織采納和迭代。 本書特色： 1. 強調業務場景的穿插性： 每一項統計或建模技術都配有具體的商業案例分析，如客戶流失預測、供應鏈優化、定價策略調整等。 2. 代碼與概念並行： 雖不側重於某一編程語言的細節，但關鍵算法的邏輯流程和僞代碼會被清晰展示，幫助讀者理解背後的數學機製。 3. 批判性思維的培養： 鼓勵讀者質疑數據、質疑模型，避免盲目相信技術的結果，從而做齣更負責任的決策。 《數據煉金術》是麵嚮市場營銷人員、産品經理、運營主管、初級數據分析師以及任何希望在數據時代提升決策效率的專業人士的必備參考書。它將幫助您把數據視為驅動增長的引擎，而不是堆積在服務器中的冗餘信息。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實操性也超齣瞭我的預期。很多統計書要麼是純理論，要麼就是一堆代碼堆砌。這本《白話統計》則巧妙地找到瞭一個平衡點。它在講解完一個統計方法後，幾乎都會附帶一個清晰的“實戰演練”部分。雖然它不是一本專門的軟件操作手冊，但它會明確告訴你，在常用的統計軟件（比如R或者SPSS，雖然我更關注的是概念理解，但書裏對此有所指引）中，應該如何設置參數來執行剛纔講解的分析。作者的思路是，先讓你在腦子裏把這個工具的“構造”弄明白，然後再告訴你怎麼把它從工具箱裏拿齣來用。比如，在講解綫性迴歸模型時，它不僅講瞭最小二乘法的原理，還特彆強調瞭模型假設的重要性，如殘差的正態性、獨立性等，並給齣瞭如何通過簡單的圖錶（比如殘差圖）來快速檢驗這些假設的方法。這種“理論+檢查”的模式，讓我感覺自己不是在學一個靜止的知識點，而是在學習一個動態的分析過程，這對於我未來實際處理數據報告時，無疑是巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我是一個對教科書有嚴重抵觸情緒的人，很多教材的文字堆砌在一起，讀起來讓人昏昏欲睡，需要反復閱讀纔能抓住重點。但這本書的排版和結構設計，真的下瞭不少功夫。它不像傳統的教材那樣，把所有理論一股腦地堆在前麵，而是采用瞭“情景引入—核心概念—實際應用—深入探討”的模式。每一章的開頭都會拋齣一個實際工作或生活中常見的問題，讓你立刻産生代入感，然後順理成章地引齣解決這個問題所需要的統計工具。比如，在講到方差分析時，它不是乾巴巴地解釋平方和的計算公式，而是通過一個對比不同教學方法對學生成績影響的案例，讓你直觀地感受到為什麼我們需要方差分析這種方法來排除其他乾擾因素。書中的圖錶製作也相當精良，清晰明瞭，很多復雜的關係圖，通過一兩個關鍵箭頭和醒目的文字標注，瞬間就能把握住脈絡。我通常是那種會跳著看書的人，但這本我竟然能沉下心來，一行一行地讀，因為它總能在我快要走神的時候，通過一個幽默的小插麯或者一個巧妙的比喻把我拉迴來。這種閱讀體驗，讓我感覺自己不是在啃教材，而是在進行一場高質量的智力探索。

評分☆☆☆☆☆

這本關於統計學的書，說實話，我買迴來的時候是帶著點忐忑的。畢竟“統計”這兩個字聽起來就讓人覺得枯燥乏味，充滿瞭各種復雜的公式和抽象的概念。我本職工作跟數據分析關係不大，但最近工作中需要對一些項目數據進行初步的梳理和解讀，感覺自己像個文盲，隻能靠感覺瞎猜。馮國雙老師的這本書，名字裏的“白話”二字倒是給瞭我一絲希望。打開書，首先映入眼簾的不是密密麻麻的數學符號，而是非常接地氣的例子，比如怎麼用擲硬幣的結果來理解概率，或者生活中常見的抽奬活動是怎麼迴事。作者的敘述方式非常口語化，就像一個經驗豐富的前輩，坐在你旁邊，手裏拿著一個計算器，耐心細緻地把每一個概念都掰開瞭揉碎瞭講給你聽，確保你真的理解瞭背後的邏輯，而不是死記硬背。我尤其欣賞他對“假設檢驗”這個核心難點的處理，他沒有直接拋齣復雜的公式，而是先構建瞭一個清晰的決策流程圖，讓人明白我們為什麼要進行假設檢驗，以及在不同情境下應該選擇哪種工具。讀完前幾章，我感覺自己對數據背後隱藏的故事多瞭一層解讀的濾鏡，不再隻是看到一堆數字，而是開始思考這些數字“想說什麼”。這種從宏觀到微觀，層層遞進的講解方式，極大地降低瞭我對統計學的恐懼感，讓學習過程變得齣奇的順暢和有趣。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀體驗上來說，這本書給我帶來瞭一種久違的“酣暢淋灕”的感覺。很多技術類書籍，讀到一半就會因為晦澀難懂而被迫擱置，成為書架上的一件裝飾品。但馮老師的這本書，真的做到瞭將復雜性封裝在清晰的敘述之下。它的行文流暢自然，邏輯銜接非常緊密，讓你在不知不覺中，就已經從最簡單的描述性統計走到瞭推斷統計的核心領域。我記得有一次，我被一個關於“置信區間”的理解卡住瞭很久，總覺得它和“概率”的關係很模糊。讀到這本書中關於這個概念的講解時，作者用瞭一個非常形象的比喻，將捕魚的過程和統計估計聯係起來，瞬間，那個睏擾我很久的概念就豁然開朗瞭。這種“柳暗花明又一村”的閱讀快感，是評價一本書價值的重要標準之一。總而言之，這是一本真正能讓普通讀者跨越統計學門檻，並真正掌握其核心思維方式的優秀讀物，我強烈推薦給所有對數據分析感到睏惑的朋友。

評分☆☆☆☆☆

我接觸過一些統計學的入門讀物，有些為瞭追求“簡單”，把很多關鍵的細節給省略瞭，導緻讀者在真正需要應用時，會發現理論和實踐之間存在巨大的鴻溝。這本書在這方麵做得非常到位，它在保持“白話”風格的同時，對理論的嚴謹性卻一點沒有鬆懈。比如，在討論中心極限定理時，作者並沒有停留在“樣本量足夠大時，樣本均值的分布近似正態”這種蜻蜓點水的描述上，而是深入解釋瞭為什麼這個定理如此重要，它如何支撐起瞭我們後續進行區間估計和假設檢驗的全部基礎。更讓我印象深刻的是，它對“P值”的解讀，這是新手最容易誤解的地方之一。作者花瞭相當大的篇幅，用反例和比喻，詳細闡述瞭P值到底是什麼，以及它“不是什麼”，避免瞭許多人將P值等同於事件發生的概率這種常見的錯誤。這種對細節和概念準確性的堅持，讓這本書既適閤零基礎的入門者建立直觀認識，也適閤那些有一定基礎，但想把知識體係打得更紮實的讀者進行查漏補缺。它提供瞭一種“知其然，更知其所以然”的學習路徑。