高教教材-統計學:從概念到數據分析(第2版)*吳喜之.劉超(48) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 天地圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040449723

商品編碼：29466768848

包裝：01

開本：04

齣版時間：2016-02-01

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基本信息

書名：統計學：從概念到數據分析（第二版）

作者：吳喜之 劉超

ISBN： 9787040449723 

定價： 26.40 

齣版時間： 2016-04-1

 

 

 

統計學：從概念到數據分析的探索之旅 (非指定版本) 本書旨在為讀者構建一個堅實、直觀且實用的統計學知識體係，重點關注從核心概念的理解到實際數據分析工具的運用。全書結構清晰，內容涵蓋現代統計學的基礎理論、方法論以及在各個學科領域中的應用實例，力求使初學者能夠快速入門，並使有一定基礎的讀者能夠深化理解和提升分析能力。 第一部分：統計學與數據思維的基石 本部分著重於建立讀者對統計學本質的正確認識，明確數據在現代決策製定中的核心地位。我們將從最基本的概念齣發，逐步深入到數據的類型、收集與整理方法。 第一章：統計學的世界觀與數據基礎 統計學不僅僅是數字的堆砌，更是一種科學的思維方式。本章首先界定統計學的研究範圍、在科學研究和商業決策中的角色。隨後，我們詳細探討數據的不同層次與類型——定性數據、定量數據（離散與連續），以及它們在分析過程中對模型選擇的影響。數據的來源、抽樣誤差的概念，以及如何設計有效的問捲或實驗來確保數據的代錶性和可靠性，是本章的重點內容。我們還將初步介紹描述性統計量的基本作用，為後續的推斷性統計打下基礎。 第二章：描述性統計學的力量：數據初探 在接觸復雜的概率模型之前，學會“看”數據至關重要。本章詳細講解如何通過可視化和集中趨勢、離散程度的度量來快速掌握數據集的特徵。 集中趨勢的度量： 深入剖析均值（算術平均數、加權平均數）、中位數和眾數的適用場景及相互間的關係。特彆強調在存在極端值（異常值）時，中位數優於均值的原理。 離散程度的衡量： 方差、標準差、極差（全距）和四分位數間距（IQR）的計算及其統計學意義。如何利用這些指標來衡量數據的波動性和集中性。 數據可視化技術： 掌握直方圖（Histogram）、箱綫圖（Box Plot）、莖葉圖（Stem-and-Leaf Plot）的繪製方法和解讀技巧。著重講解如何利用圖形識彆數據的分布形態（正態性、偏態性等）。 第二部分：概率論與分布模型：推斷的理論支撐 統計推斷的嚴謹性依賴於概率論的支撐。本部分將概率論的核心概念與統計分布緊密結閤，為理解抽樣分布和假設檢驗做理論鋪墊。 第三章：概率論基礎與隨機變量 本章從概率的基本公理齣發，闡述事件之間的關係（互斥、獨立、條件概率）。重點內容包括： 條件概率與貝葉斯定理： 詳細解析貝葉斯推理的邏輯框架，展示其在證據更新和診斷性測試中的強大應用。 隨機變量的定義： 區分離散型和連續型隨機變量，並引入期望值（E[X]）和方差（Var[X]）的概率解釋。 第四章：核心概率分布詳解 本章係統介紹最常用和最重要的幾種概率分布，並說明它們在不同現實情境下的對應關係。 離散分布： 伯努利分布、二項分布（Binomial）、泊鬆分布（Poisson）。通過實例說明何時使用哪種分布模型。 連續分布： 均勻分布、指數分布。 正態分布（Normal Distribution）： 深入探討正態分布的特性，包括其在統計學中的“中心地位”。標準正態分布（Z分布）的標準化過程及其在查找概率和分位數中的應用。 第五章：抽樣分布與中心極限定理 統計推斷的核心在於：如何利用樣本信息對總體做齣可靠的判斷？本章是承上啓下的關鍵章節。 抽樣誤差與標準誤： 定義和計算樣本均值、樣本比例的抽樣分布。 中心極限定理（CLT）的威力： 詳細解釋CLT為何能保證大樣本下樣本均值近似服從正態分布，這是後續所有推斷統計方法的基礎。 第三部分：統計推斷：從樣本到總體 本部分是統計學實踐應用的核心，涵蓋瞭估計和檢驗兩大支柱。 第六章：參數估計：點估計與區間估計 如何用樣本統計量來估計未知的總體參數？ 點估計： 介紹矩估計法（MOM）和最大似然估計法（MLE）的基本思想（僅做概念介紹，不深入復雜推導）。討論估計量的性質：無偏性、一緻性、有效性。 區間估計（置信區間）： 詳細講解如何構建總體均值和總體比例的置信區間，理解置信水平（如95%）的真正含義，即“100次重復抽樣中，估計區間包含真實參數的次數比例”。 第七章：假設檢驗的邏輯框架 假設檢驗是統計決策的嚴謹流程。本章構建完整的檢驗流程。 基本概念： 零假設（$H_0$）與備擇假設（$H_a$）的設定，I型錯誤（$alpha$）與II型錯誤（$eta$），以及統計功效（Power）。 P值（p-value）的正確解讀： 明確P值是“在$H_0$為真的前提下，觀察到當前樣本結果或更極端結果的概率”，避免常見的誤解。 顯著性水平的選擇與檢驗力的提升。 第八章：單樣本與雙樣本的均值與比例檢驗 實踐操作環節，針對最常見的數據情境進行檢驗方法的選擇與應用。 Z檢驗與t檢驗： 區分何時使用Z檢驗（大樣本或已知總體標準差）和t檢驗（小樣本或未知總體標準差）。詳細講解單樣本t檢驗、獨立雙樣本t檢驗（等方差與非等方差的區分）。 配對樣本t檢驗： 處理重復測量或相關樣本的設計。 總體比例的檢驗： Z檢驗應用於二項分布的比例推斷。 第四部分：方差分析與迴歸分析：探究關係與模型建立 當需要同時比較多個群體或探究變量間的綫性關係時，我們將使用更強大的多元工具。 第九章：方差分析（ANOVA）：比較多個均值 ANOVA是t檢驗的自然延伸，用於檢驗三個或更多總體均值是否相等。 單因素方差分析： 深入理解“組間變異”與“組內變異”的概念，F統計量的構建邏輯。 多重比較： 在ANOVA拒絕$H_0$後，如何進行事後檢驗（如Tukey HSD）以確定具體是哪些組之間存在差異。 第十章：相關與簡單綫性迴歸 探究兩個定量變量之間的綫性關係。 相關分析： 皮爾遜相關係數（r）的計算、解釋及其局限性。相關性不等於因果性。 簡單綫性迴歸模型： 最小二乘法的基本原理，迴歸方程的構建（截距與斜率的估計）。 模型評估： 決定係數（$R^2$）的含義，殘差分析的重要性（檢驗綫性假設、獨立性假設等）。 第十一章：多元綫性迴歸：控製混雜因素 當多個因素可能同時影響因變量時，需要引入多元迴歸。 多元模型的解釋： 理解偏迴歸係數的含義（在控製其他變量不變的情況下，該變量對因變量的影響）。 模型選擇與診斷： 多重共綫性（Multicollinearity）的識彆與處理、變量選擇的策略（逐步迴歸、AIC/BIC準則）。 第五部分：非參數方法與統計軟件應用 本部分拓展瞭對特定數據類型或分布不滿足正態性假設時的分析工具，並強調瞭現代統計實踐中軟件的重要性。 第十二章：非參數統計方法 在數據分布未知或樣本量過小，不滿足參數檢驗前提時，非參數檢驗是可靠的替代方案。 秩的運用： 介紹非參數檢驗（如曼-惠特尼U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗、秩相關）的基本思想，它們基於數據的排序而非具體數值。 第十三章：統計軟件實戰入門 本章不側重於特定軟件的特定命令，而是強調分析流程的實現。 數據管理與預處理： 缺失值處理、數據轉換、異常值識彆的通用流程。 分析結果的解讀： 學習如何從主流統計軟件（如R, Python Pandas/SciPy, SPSS等）的輸齣報告中，準確提取關鍵統計量（t值、F值、P值、迴歸係數等），並將其轉化為業務或研究結論。 全書貫穿始終的理念是：統計學的價值在於提供一套嚴謹的邏輯框架，幫助我們在不確定性中做齣更優的決策。 通過大量的實例和圖示，讀者將能夠真正掌握如何“用數據說話”，而非僅僅是“計算數字”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析充滿好奇但又缺乏係統學習經驗的職場人士，這本書簡直如同及時雨。我之前零散地看過一些在綫課程和博客，但總感覺缺乏連貫性和深度。這本書的齣現，讓我看到瞭統計學背後嚴謹的邏輯和強大的建模能力。作者並沒有迴避復雜性的問題，而是循序漸進地引導讀者理解每一個統計方法的由來和適用條件。我尤其欣賞它在案例選擇上的獨到之處，不僅僅是簡單的數值計算，而是教會你如何從數據的錶象深入到背後的本質，如何構建模型來解釋現象，甚至預測未來。書中的一些統計軟件操作指導雖然簡略，但足以幫助我上手，後續再通過實踐來精進。最讓我驚喜的是，作者在講解過程中，反復強調瞭對統計結果的批判性思考，這對於避免數據“說謊”或者被誤讀至關重要。這本書的深度足以讓有一定基礎的學習者鞏固和提升，同時又足夠平易近人，讓初學者也能感受到統計學的魅力，建立起學習的信心。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本書的價值，在於它能否在讀者心中種下一顆種子，並且持續地發芽生長。這本書對我來說，無疑就是這樣的存在。它不是那種讀完就丟在一邊的“速成”教材，而是能夠啓發我不斷思考、不斷探索的“引路人”。作者在講解統計概念時，不僅僅滿足於告訴“是什麼”，更深入地剖析瞭“為什麼”和“如何用”。這種深度讓我能夠真正地理解統計學的邏輯，而不僅僅是記憶公式。特彆是在講解一些高級統計方法時，書中並沒有簡單地羅列公式，而是花瞭大量篇幅去解釋其背後的思想和應用場景，這讓我能夠融會貫通，而不是死記硬背。我尤其欣賞它在強調數據可視化方麵所下的功夫，清晰的圖錶能夠讓復雜的數據變得直觀易懂，這對於溝通和決策都至關重要。這本書讓我對數據分析的理解上升到瞭一個新的高度，也激發瞭我進一步學習和實踐的熱情。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種對數字和邏輯相對敏感，又想在數據領域有所建樹的人來說，這本書的齣現簡直是錦上添花。它在保持學術嚴謹性的同時，又極大地降低瞭統計學的學習門檻，讓我在閱讀中感受到一種“豁然開朗”的愉悅。書中的章節安排非常閤理，循序漸進，每一部分都建立在前一部分的基礎上，讓學習過程更加順暢。我特彆喜歡作者在講解統計推斷時，那種清晰的邏輯鏈條，讓你能夠理解為什麼需要進行假設檢驗，為什麼需要計算置信區間，以及這些操作的意義何在。書中的案例分析也很貼閤實際，讓我看到瞭統計學在各個領域中的廣泛應用，比如經濟學、心理學、醫學等等。這不僅僅是一本書，更像是一個通往數據世界的大門，為我打開瞭新的視野，讓我能夠更自信地麵對各種數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是統計學入門的絕佳選擇！我之前對統計學總是感到頭疼，各種公式符號看得我眼花繚亂，但這本書完全顛覆瞭我的認知。作者用非常形象的比喻和生動的生活化案例，將原本抽象的概念講得淺顯易懂。比如，講解概率分布的時候，作者竟然用瞭擲骰子和抽奬來比喻，讓我瞬間就理解瞭離散和連續的區彆。更棒的是，書中的數據分析部分也不是乾巴巴的理論，而是結閤瞭實際的應用場景，比如如何分析市場調查數據、如何解讀科學實驗結果等等。我特彆喜歡書中對一些常見統計誤區的剖析，讓我避免瞭很多不必要的彎路。而且，它的排版也十分清晰，圖文並茂，閱讀體驗非常好。即使是沒有統計學基礎的朋友，讀完這本書，也能對統計學有一個初步但紮實的認識，並且願意繼續深入學習。對於那些想要跨入數據分析領域，但又不知從何下手的朋友，這本書絕對是你的第一本“啓濛書”。它不僅僅是知識的傳遞，更是思維方式的引導，讓你看到統計學在解決現實問題中的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書的時候，內心是有些忐忑的，畢竟“統計學”三個字在我腦海裏就是“難”的代名詞。但讀進去之後，我纔發現完全不是那麼迴事。作者團隊的功力可見一斑，他們用一種非常“友好”的方式呈現瞭統計學的世界。從最基礎的描述性統計，到推斷性統計的核心思想，再到各種模型的使用，都做得非常到位。我最喜歡的是書中對“假設檢驗”的講解，以前覺得這是最難理解的部分，但這本書通過幾個非常貼切的生活化場景，比如“新藥是否有效”或者“某種營銷策略是否真的能提升銷量”，讓我豁然開朗。而且，它還不是那種隻講理論的書，裏麵穿插瞭很多實際的數據集和分析過程，讓我能夠跟著一步一步地進行操作，獲得真實的體驗。這本書讓我覺得，統計學並不是高高在上的學科，而是可以非常貼近生活，解決實際問題的有力工具。