应用统计学丛书·MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴令云，吴家祺，吕红 等 著，蔡霞 校

图书标签:

• 统计学
• MINITAB
• 数据分析
• 应用统计
• 入门教程
• 统计软件
• 数据处理
• 实战
• 统计建模
• 教材

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040345407

版次：1

商品编码：10917064

包装：平装

丛书名： 应用统计学丛书

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：274

字数：350000

正文语种：中文

内容简介

《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》是minitab软件（中文版）的入门书，也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》主要介绍了使用minitab软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量（属性数据）分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过minitab软件方便地实施多种实用的统计方法，包括：同时控制两类错误的概率条件下选取最小样本量的方法、随机效应的方差分析、最佳子集回归、广义logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况，本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法，然后讲述用软件实施统计方法的要领，再通过实例演示实施统计方法的步骤，最后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导，所用的中文版minitab软件通过菜单发布指令，避免遇到生僻的统计专业的英文术语，学习起来更为方便。
《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》可作为高等院校理、工、农、医和部分文科（例如经济管理类）的本专科大学生的教学用书或参考书，也可以作为实际工作者使用统计方法的工具书，同时还可以作为质量工程师职业资格考试的参考书和继续教育用书。

内页插图

目录

第一章 预备知识
1.1 统计基础知识回顾
1.1.1 总体与样本
1.1.2 常用分布
1.2 minitab功能简介
1.2.1 minitab简介
1.2.2 注意事项
1.3 数据管理功能
1.3.1 生成工作表
1.3.2 数据菜单功能举例
1.3.3 计算菜单的部分功能
1.4 minitab的简单统计功能
1.5 关于minitab教程和协助
1.5.1 教程"的用法
1.5.2 协助"的用法
小结
练习题

第二章 参数估计
2.1 正态总体均值的估计
2.1.1 已知方差对均值的估计
2.1.2 未知方差时单总体均值的估计
2.1.3 双总体均值差的估计（方差相等）
2.1.4 双总体均值差的估计（方差不相等）
2.2 正态总体方差的估计
2.2.1 单总体方差估计
2.2.2 连续非正态总体方差的估计
2.3 比率的估计
2.3.1 单比率估计
2.3.2 双比率差的估计
2.4 poisson分布参数估计
2.4.1 单总体均值的估计
2.4.2 双poisson总体均值的差
2.5 生存分析/可靠性模型参数的估计
小结
练习题

第三章 假设检验
3.1 正态总体z检验
3.2 正态总体t检验
3.3 双总体t检验
3.4 正态总体方差的假设检验
3.4.1 单总体双边检验
3.4.2 单总体单边检验
3.4.3 双总体方差比的检验
3.5 比率检验
3.5.1 单总体比率的检验
3.5.2 双总体比率差的检验
3.6 同时控制两类错误的概率
3.6.1 比率问题的功效和样本量计算
3.6.2 正态单样本数据的功效和样本量计算
3.6.3 双样本t检验功效和样本数量的计算
3.7 总体分布类型的检验
3.7.1 正态分布的检验
3.7.2 poisson分布的检验
3.7.3 对称性检验
小结
练习题

第四章 图表分析
4.1 直方图、茎叶图、点图和箱线图
4.1.1 直方图
4.1.2 茎叶图
4.1.3 点图
4.1.4 箱线图
4.2 因果图和排列图
4.2.1 因果图
4.2.2 排列图
4.3 散点图、矩阵图和边际图
4.3.1 散点图
4.3.2 矩阵图
4.3.3 边际图
4.4 时间序列图
小结
练习题

第五章 过程控制
5.1 一元控制图概念
5.2 计量控制图
5.2.1 I-MR控制图
5.2.2 X-R控制图
5.2.3 X-S控制图
5.3 计数控制图
5.3.1 p控制图
5.3.2 np控制图
5.3.3 c控制图
5.3.4 u控制图
5.4 过程能力指数
5.4.1 质量特性服从正态分布的过程能力指数
5.4.2 非正态计量数据过程能力分析
5.4.3 六合一
5.5 次品数的过程能力分析
小结
练习题

第六章 方差分析
6.1 单因子方差分析
6.2 多因子方差分析
6.3 考虑交互作用的方差分析
6.4 协方差分析
6.5 具有随机效应的方差分析
小结
练习题

第七章 回归分析
7.1 相关分析
7.2 线性回归
7.3 线性回归模型选择
7.3.1 逐步回归法
7.3.2 最佳子集回归
7.4 多项式回归
7.5 非线性回归
小结
练习题

第八章 类别变量的统计分析
8.1 类别变量概念
8.2 列联表分析
8.2.1 单个类别变量分布的检验
8.2.2 两个类别变量关联性检验（二维列联表）
8.2.3 多个类别变量关联性检验
8.3 logistic回归
8.3.1 二值logistic回归
8.3.2 有序值logistic回归
8.3.3 名义值logistic回归
8.3.4 用logistic回归分析类别变量间关系
8.4 对应分析
小结
练习题

第九章 生存分析和可靠性
9.1 删失数据及其在工作表上的表达形式
9.2 参数分布模型
9.3 识别分布
9.4 参数估计
9.5 假设检验
9.5.1 单总体的检验
9.5.2 多总体的检验
9.6 寿命回归
9.6.1 线性回归模型
9.6.2 arrhenius加速模型
9.6.3 逆幂律模型
小结
练习题
附录一例题和练习题简介
附录二练习题提示
参考文献

《统计学原理与实践：从理论到应用》 第一章：统计学的基石——认识数据与变量 本章将带领读者深入了解统计学的基本概念，为后续的学习奠定坚实的基础。我们将从“什么是统计学”这一根本问题出发，阐述其在现代社会中的重要性，以及统计思维的培养如何帮助我们更好地理解世界。 数据的本质与类型： 定量数据与定性数据： 详细区分这两种主要的数据类型，并提供大量现实生活中的例子，例如人口普查中的收入（定量）与职业（定性），疾病诊断中的体温（定量）与血型（定性）。 离散型与连续型数据： 进一步细化定量数据的分类，解释离散型数据（如家庭人口数、抛硬币正面次数）与连续型数据（如身高、体重、温度）的区别，并探讨它们在测量与分析上的差异。 名义、顺序、间隔和比例尺度： 深入剖析四种测量尺度，解释它们在数据属性上的递进关系，以及每种尺度下可以进行的统计运算。我们将通过实际案例，如对学生考试成绩（顺序/间隔）、温度（间隔）和金钱（比例）的分析，来巩固读者的理解。 变量的定义与识别： 独立变量与依赖变量： 在探索变量间的关系时，清晰界定哪些变量是影响因素（自变量），哪些变量是被影响结果（因变量）。例如，在研究学习时间与考试成绩的关系时，学习时间是独立变量，考试成绩是依赖变量。 控制变量： 讨论在研究中如何识别并控制可能干扰研究结果的变量，以确保研究的准确性。例如，研究饮食习惯与健康状况的关系时，年龄、运动量等可能需要被控制。 混淆变量： 强调混淆变量对研究结论的潜在威胁，并提供识别和处理混淆变量的策略。 抽样方法的多样性： 概率抽样： 详细介绍简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等基本概率抽样方法，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。我们将通过模拟抽样过程，让读者直观感受不同方法的运作。 非概率抽样： 介绍方便抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样等非概率抽样方法，并警示其可能带来的偏差，以及在特定情况下（如探索性研究）的应用价值。 样本量确定： 探讨影响样本量的关键因素，如总体标准差、置信水平和期望的误差范围，并提供计算样本量的常用公式和方法，帮助读者理解如何获取具有代表性的样本。 第二章：描述统计——描绘数据的全貌 本章聚焦于如何用简洁明了的方式来概括和呈现数据的特征，使复杂的数​​据集变得易于理解。我们将学习各种描述性统计工具，让你能够“看懂”数据，并从中发现初步的规律。 集中趋势的度量： 均值（平均数）： 讲解算术平均数的计算方法，并讨论其在数据分布对称时的代表性，以及在存在极端值时可能受到的影响。 中位数： 介绍中位数的确定过程，并强调其不受极端值影响的优势，使其成为描述偏态分布数据的更佳选择。 众数： 解释众数的概念，并说明其在定性数据和离散数据分析中的重要性。 离散程度的度量： 极差： 计算和解释数据的最大值与最小值之差，快速了解数据的分布范围。 方差与标准差： 深入讲解方差和标准差的计算原理，阐释它们如何衡量数据点相对于均值的离散程度，以及标准差在统计推断中的关键作用。 变异系数： 介绍变异系数，用于比较不同单位或不同量级数据的相对离散程度。 数据分布的形态： 偏度： 解释偏度如何描述数据分布的对称性，区分正偏态（右偏）和负偏态（左偏）分布，并提供直观的图示。 峰度： 阐述峰度衡量数据分布的尖峭程度，区分高瘦峰、正态峰和低阔峰，并解释其对概率分布的影响。 数据可视化——让数据“说话”： 频数分布表与直方图： 学习如何制作频数分布表，并根据频数分布表绘制直方图，直观展示数据的分布形态。 条形图与饼图： 掌握如何使用条形图和饼图来展示分类数据的频数或比例。 箱线图（盒须图）： 深入理解箱线图如何同时展示数据的中位数、四分位数、极差以及潜在的异常值，是快速评估数据分布的有力工具。 散点图： 学习使用散点图来探索两个定量变量之间的关系，观察是否存在线性、非线性或其他模式。 第三章：概率论基础——量化不确定性 概率论是统计学的重要理论支撑。本章将帮助读者理解概率的基本概念，掌握概率的基本运算规则，并学习如何应用概率来分析和预测随机事件。 随机事件与概率： 样本空间与事件： 定义随机试验、样本空间和随机事件，并通过抛硬币、掷骰子等简单例子来加深理解。 概率的定义与性质： 讲解古典概型、统计概型和主观概型，以及概率的基本公理化定义及其重要性质（如非负性、规范性、可加性）。 条件概率与独立事件： 条件概率： 深入讲解条件概率的概念，即在某个事件已经发生的前提下，另一事件发生的概率，并阐述其在实际应用中的重要性。 乘法公式与贝叶斯定理： 推导和应用乘法公式计算联合概率，并重点讲解贝叶斯定理，解释如何根据新的证据更新先验概率，它是现代许多推断方法的核心。 事件的独立性： 定义独立事件，并介绍判断事件是否独立的方法，理解独立事件的概率计算特点。 随机变量与概率分布： 离散型随机变量： 定义离散型随机变量，并介绍其概率质量函数（PMF），以及期望（均值）和方差的计算。 常见离散分布： 详细介绍二项分布、泊松分布等重要离散分布的定义、性质、应用场景，并通过实例说明其在现实问题中的作用，例如二项分布在质量控制中的应用，泊松分布在计数问题中的应用。 连续型随机变量： 定义连续型随机变量，并介绍其概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），以及期望和方差的计算。 常见连续分布： 重点介绍正态分布（高斯分布）的性质、标准正态分布及其应用，并简要介绍指数分布、均匀分布等。我们将详细阐述正态分布在自然科学和社会科学中的普遍性。 中心极限定理： 定理的陈述与意义： 详细解释中心极限定理的核心内容，即当样本量足够大时，无论总体分布如何，样本均值的分布都近似服从正态分布。 实践应用： 阐述中心极限定理在统计推断中的基石作用，它使得许多参数估计和假设检验成为可能。 第四章：参数估计——推断总体特征 在实际研究中，我们往往无法获得整个总体的所有数据，只能通过样本来推断总体的未知参数。本章将介绍两种主要的参数估计方法：点估计和区间估计。 点估计： 估计量的性质： 介绍无偏性、有效性、一致性等良好估计量应具备的性质。 最大似然估计（MLE）： 深入讲解最大似然估计法的基本原理，即选择使观测数据出现的概率最大的参数值作为估计值，并举例说明其在不同分布下的应用。 区间估计： 置信区间： 详细解释置信区间的概念，即一个包含总体参数的区间，并且有一定概率（置信水平）保证该区间能够包含真实参数值。 单个总体均值的置信区间： 分情况讨论总体方差已知和未知时，单个总体均值的置信区间的计算方法，并解释置信水平与区间宽度的关系。 单个总体比例的置信区间： 介绍如何估计总体比例的置信区间，特别是在大样本情况下的近似计算。 两个总体均值之差和比例之差的置信区间： 学习如何构造两个独立样本（或配对样本）均值之差以及比例之差的置信区间，这对于比较两组数据的差异至关重要。 置信区间的解释与误区： 强调置信区间并非“参数落在这个区间的概率”，而是“我们用于构造区间的这个方法，有95%的概率能够构造出包含真实参数的区间”。 第五章：假设检验——检验统计结论 假设检验是统计推断的核心方法之一，用于判断样本数据是否支持某个关于总体的假设。本章将系统介绍假设检验的基本流程和常用方法。 假设检验的基本原理： 原假设（H0）与备择假设（H1）： 清晰定义原假设和备择假设，它们是对总体参数的两种对立的断言。 检验统计量： 介绍如何选择合适的检验统计量来度量样本数据与原假设的偏离程度。 P值： 深入理解P值的含义，即在原假设为真的前提下，获得当前样本数据或更极端数据的概率。P值越小，越倾向于拒绝原假设。 显著性水平（α）： 解释显著性水平的意义，它是我们在进行假设检验时预设的犯第一类错误的概率界限。 第一类错误与第二类错误： 详细区分第一类错误（拒绝了真实的原假设）和第二类错误（未能拒绝了错误的原假设），并介绍它们的概率。 常用的假设检验方法： Z检验： 适用于总体方差已知或样本量足够大时，对单个总体均值进行检验。 t检验： 适用于总体方差未知时，对单个总体均值进行检验（单样本t检验），以及对两个独立样本均值之差进行检验（两独立样本t检验）和配对样本均值之差进行检验（配对样本t检验）。 卡方检验： 讲解卡方检验在拟合优度检验（检验样本数据是否符合某个理论分布）和独立性检验（检验两个分类变量之间是否存在关联）中的应用。 F检验： 介绍F检验在方差分析（ANOVA）中的作用，用于比较三个或更多总体均值是否存在显著差异。 假设检验的步骤与实践： 完整流程演示： 逐步演示如何完整地进行一次假设检验，包括设定假设、选择检验方法、计算检验统计量、确定P值、做出决策（拒绝或不拒绝原假设）和解释结论。 实际案例分析： 通过不同领域的实际案例，如医学研究中的药物疗效检验、市场营销中的广告效果评估，来展示假设检验的应用。 第六章：回归分析——探索变量间的线性关系 回归分析是研究变量之间数量关系的一种强大工具。本章将重点介绍最常用的线性回归模型，帮助读者理解如何建立模型、解释模型以及进行预测。 简单线性回归： 回归模型： 介绍简单线性回归模型 $Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$，并解释各部分的含义：截距 ($eta_0$)、斜率 ($eta_1$)、随机误差 ($epsilon$)。 最小二乘法： 讲解最小二乘法原理，即如何找到最佳的回归系数估计值（$hat{eta}_0$ 和 $hat{eta}_1$），使观测值与回归线之间的残差平方和最小。 回归系数的解释： 阐述截距和斜率在实际问题中的具体含义，例如斜率 $hat{eta}_1$ 表示当自变量 X 变化一个单位时，因变量 Y 平均变化的量。 拟合优度： 介绍决定系数 ($R^2$)，它衡量了回归模型对因变量变异的解释程度。 回归模型的检验与诊断： 回归系数的显著性检验： 对斜率 $eta_1$ 进行假设检验，判断自变量 X 对因变量 Y 是否存在显著的线性影响。 模型整体的显著性检验（F检验）： 检验整个回归模型是否显著。 残差分析： 讲解如何通过分析残差来诊断模型是否存在问题，如异方差、非线性关系、异常值等，并提供相应的处理方法。 多元线性回归： 模型构建： 将简单线性回归扩展到多元线性回归，解释包含多个自变量的模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + dots + eta_k X_k + epsilon$。 回归系数的解释： 阐述在控制其他自变量不变的情况下，某个自变量对因变量的影响。 多重共线性： 讨论多重共线性对回归模型稳定性的影响，以及如何识别和处理。 回归分析的应用： 预测： 利用建立好的回归模型对因变量进行预测。 解释： 解释自变量对因变量的影响程度和方向。 变量选择： 介绍一些基本的变量选择方法，以构建更简洁有效的模型。 第七章：方差分析（ANOVA）——比较多个组的均值 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析（ANOVA）是一种非常有效的方法。本章将深入探讨ANOVA的原理和应用。 ANOVA的基本思想： 组间变异与组内变异： 解释ANOVA的核心是将数据的总变异分解为组间变异（不同组均值之间的差异）和组内变异（各组内部数据的离散程度）。 F统计量： 介绍F统计量，它是组间均方与组内均方之比，用于衡量组间变异相对于组内变异的大小。 单因素方差分析： 模型与假设： 设定单因素ANOVA的模型和假设，原假设通常是所有组的均值都相等。 ANOVA表： 学习如何构建和解读ANOVA表，其中包含了平方和（SS）、自由度（df）、均方（MS）和F统计量等关键信息。 多重比较： 当ANOVA检验结果显著时，我们需要进行多重比较（如Tukey's HSD, Bonferroni校正等），以确定具体哪些组的均值之间存在显著差异。 多因素方差分析（简述）： 交互作用： 简要介绍多因素ANOVA的概念，以及如何分析多个因素对因变量的影响，包括主效应和交互效应。 ANOVA的应用场景： 实验设计： 在农业、医学、心理学等领域的实验研究中，ANOVA是比较不同处理组效果的常用工具。 市场调研： 比较不同广告策略、产品包装对销售额的影响。 第八章：非参数统计——无需正态分布假设 在某些情况下，数据可能不符合参数统计方法（如t检验、ANOVA）对正态分布的假设。非参数统计方法提供了一系列替代方案，它们对数据的分布要求更宽松。 非参数检验的优势与局限： 优势： 对数据分布无严格要求，适用于定序数据或小样本数据。 局限： 统计效能可能低于参数检验（当参数检验的假设满足时），解释可能不如参数检验直观。 常用的非参数检验： 符号检验： 用于检验中位数是否等于某个值，或比较配对数据的符号。 秩和检验（Wilcoxon检验）： 包括单样本秩和检验、两独立样本秩和检验（Mann-Whitney U检验）和配对样本秩和检验。它们基于数据的秩次进行比较。 Kruskal-Wallis检验： 作为单因素ANOVA的非参数替代，用于比较三个或更多独立样本的分布是否相同。 Spearman秩相关系数： 用于度量两个变量之间的单调关系强度。 何时选择非参数检验： 当数据明显不服从正态分布，且数据变换无效时。 当数据为定序变量时。 当样本量很小，无法判断数据分布时。 第九章：相关分析——度量变量间的关联强度 相关分析用于度量两个变量之间线性关系的强度和方向，它与回归分析密切相关，但侧重点不同。 皮尔逊相关系数： 定义与计算： 介绍皮尔逊相关系数 $r$ 的计算公式，以及其取值范围（-1到+1）。 解释： 解释 $r$ 的值如何表示线性关系的强度（接近1或-1表示强相关，接近0表示弱相关）和方向（正值表示正相关，负值表示负相关）。 显著性检验： 对相关系数进行假设检验，判断观察到的相关性是否具有统计学意义。 斯皮尔曼秩相关系数： 定义与计算： 介绍斯皮尔曼秩相关系数 $ ho$ 的计算方法，它基于数据的秩次。 适用场景： 适用于非线性单调关系或定序数据。 相关与因果： 重要警示： 强调“相关不等于因果”，解释为什么两个变量高度相关，并不意味着一个变量是另一个变量的原因。需要结合实验设计和理论知识来判断因果关系。 第十章：时间序列分析初步——分析随时间变化的数据 许多现实世界的数据是随时间变化的，如股票价格、气温、销售额等。本章将介绍时间序列分析的基本概念和常用方法。 时间序列数据的特征： 趋势： 数据长期上升或下降的模式。 季节性： 数据在固定周期内（如一年、一周）的周期性波动。 周期性： 发生在非固定周期的波动。 随机性（噪声）： 无法解释的随机波动。 时间序列分解： 加法模型与乘法模型： 介绍如何将时间序列分解为趋势、季节性、周期性和随机性成分。 平滑方法： 移动平均： 介绍简单移动平均和加权移动平均，用于平滑数据并揭示潜在趋势。 时间序列预测（简述）： ARIMA模型： 简要介绍自回归积分滑动平均（ARIMA）模型，它是时间序列预测的经典模型。 第十一章：统计软件的应用——实践中的统计工具 尽管本书侧重于理论讲解，但掌握统计软件的应用是实际数据分析不可或缺的技能。本章将简要介绍如何利用通用统计软件来执行本书所学的各种统计分析。 软件选择与安装： 简要介绍市面上主流的统计软件，并给出选择建议。 数据导入与管理： 讲解如何将不同格式的数据导入统计软件，以及进行基本的数据清洗和整理。 执行描述性统计分析： 如何通过软件快速生成均值、标准差、频数表以及各种图表。 进行参数估计与假设检验： 演示如何在软件中执行t检验、Z检验、ANOVA、回归分析等。 可视化图表的绘制： 如何利用软件绘制高质量的散点图、箱线图、直方图等，以更好地呈现分析结果。 结果解读与报告撰写： 强调如何正确解读软件输出的结果，并将其整合到最终的分析报告中。 第十二章：统计建模与决策——从数据到洞察 本章将整合前述章节的内容，讨论如何构建更复杂的统计模型，并如何利用统计分析的结果来支持决策制定。 模型选择与构建策略： 明确研究目标： 如何根据研究问题来选择合适的统计模型。 迭代式建模： 强调建模是一个不断尝试、评估和优化的过程。 统计分析在决策中的应用： 风险评估： 如何利用概率和统计模型来量化和管理风险。 预测与规划： 如何利用时间序列分析或回归模型来预测未来趋势，为战略规划提供依据。 优化： 如何利用统计方法来优化生产流程、营销策略等。 数据挖掘与机器学习初步： 概念介绍： 简要介绍数据挖掘和机器学习的基本概念，以及它们与传统统计学的关系。 附录： 常用统计量公式汇总 常用概率分布的性质 统计学常用术语表 参考文献 本书力求以严谨而不失趣味的方式，引领读者一步步掌握统计学的核心理论与实用方法。通过丰富的实例和深入的讲解，我们希望读者不仅能够理解“为什么”，更能掌握“怎么做”，并将统计学知识融会贯通，应用于解决实际问题，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

说实话，之前我对统计学一直存在一种“望而却步”的感觉，总觉得它是一门离我们日常生活很遥远的学科。直到我偶然间接触到这本《应用统计学丛书·MINITAB软件入门》，我的想法才有了180度的转变。它不是那种让你在理论的迷宫里打转的书，而是直接让你握住一把钥匙，打开通往实际数据分析的大门。 这本书最让我赞赏的一点是，它完全以“用户友好”为设计理念。从软件的安装、基本界面介绍，到各种统计分析功能的演示，都做得非常细致，即使是完全没有接触过统计软件的学习者，也能很快上手。书中大量的图示和操作演示，让学习过程变得轻松有趣，就像在玩一个益智游戏一样，在不知不觉中就掌握了复杂的统计技能。 我特别喜欢它在讲解质量管理统计中的应用。比如，它详细介绍了控制图的绘制和解读，以及如何利用MINITAB进行过程能力分析。这对于我这个在制造业领域工作的人来说，简直是太及时了。我能够直接运用书中学到的知识，来监控和改进生产过程，从而提高产品质量，降低成本。 书中在讲解统计推断时，也做得非常到位。它没有简单地罗列公式，而是通过生动的例子，解释了抽样分布、置信区间和假设检验的实际意义。这让我能够理解为什么我们要进行这些分析，以及如何正确地解读分析结果。 总的来说，这本书真正做到了“最易学实用的统计分析教程”的承诺。它不仅教会了我如何操作MINITAB软件，更重要的是，它让我理解了统计分析的精髓，并赋予了我解决实际问题的能力。我强烈推荐这本书给所有想要学习统计分析，或者正在为统计学学习而苦恼的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学爱好者的福音！我之前一直觉得统计学高深莫测，各种公式和理论看得我头疼。直到我遇到了这本《应用统计学丛书·MINITAB软件入门》，我的世界观都被颠覆了。它完全是以一个非常友好的方式来引导我进入统计分析的大门。 最让我惊喜的是，它并没有一开始就堆砌复杂的理论，而是直接从MINITAB软件的操作入手。对于我这种动手能力比较强，但理论基础薄弱的学习者来说，这简直太完美了。通过软件的实际操作，我能更直观地理解统计概念，而不是枯燥地记忆那些抽象的公式。书中列举的案例也非常贴近实际工作和生活，让我能立刻感受到统计学在解决现实问题中的力量。 比如，它讲解了如何使用MINITAB进行描述性统计分析，轻松就能得到均值、中位数、标准差等核心指标，并且还能生成直观的图表，如直方图、箱线图等。这些图表让我对数据的分布和特征一目了然。更棒的是，书中对于每个步骤的讲解都非常详细，图文并茂，即使是初学者也能轻松跟随。我还学会了如何进行假设检验，比如t检验、卡方检验，这些在以前对我来说简直是天书，现在通过软件的辅助，我能灵活运用它们来分析数据，得出有意义的结论。 这本书最大的优点在于它的“易学”和“实用”。它不像很多学术性的书籍那样，充满了晦涩难懂的专业术语，而是用通俗易懂的语言，一步一步地教你如何操作。而且，它所涵盖的内容也都是统计学中最常用、最核心的部分，学完这本书，感觉自己瞬间就能应对很多数据分析的任务了。书中还穿插了一些统计学的原理讲解，但都处理得非常恰当，不会让你感到理论负担过重，反而能加深你对软件操作的理解。 总而言之，如果你和我一样，对统计学感到畏惧，或者想快速掌握实用的统计分析技能，那么这本书绝对是你的不二之选。它真的让我感受到了统计学的乐趣，并且给了我将这些知识应用到实践中的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书，用一种近乎“手把手”的教学方式，打破了我对统计学学习的固有认知。我一直以为统计分析离不开厚重的理论书籍和复杂的数学推导，而这本书却用MINITAB这个强大的工具，将统计分析变得如此触手可及。它不是那种让你在理论海洋中迷失方向的书，而是直接将你带到实战的前沿。 书中关于数据探索和可视化的部分，给我留下了深刻的印象。它清晰地展示了如何利用MINITAB生成各种图表，例如散点图、折线图、饼图等等，这些图表不仅仅是数据的罗列，更是故事的讲述者。通过这些可视化工具，我能够快速地发现数据中的模式、趋势和异常值，这对于我理解数据背后的含义至关重要。 更让我称赞的是，这本书对于不同类型的数据分析任务，都提供了详尽的操作指南。从基本的回归分析，到更复杂的方差分析，甚至是时间序列分析，书中的每个步骤都讲解得非常透彻。特别是对于回归分析的讲解，它不仅教会了我如何进行拟合，还深入浅出地解释了如何解读回归系数、P值以及R平方值，让我能够真正理解模型的结果，而不是仅仅停留在操作层面。 这本书的语言风格非常朴实，没有华丽的辞藻，但却充满了智慧。它就像一个经验丰富的老师，耐心地解答你可能遇到的每一个问题。我尤其喜欢它在讲解过程中穿插的“提示”和“注意”栏目，这些小细节往往能帮助我避免一些常见的错误，节省了不少摸索的时间。 总的来说，这本书为我打开了一个全新的统计学视角。它让我明白，统计学并非高不可攀，而是可以通过科学的工具和方法，转化为解决实际问题的利器。我已经迫不及待地想将书中学到的知识应用到我的实际工作中了。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书，我的第一反应是，这绝对是我一直在寻找的“实用派”统计教程。它没有那种学院派书籍的架子，而是直接把读者带入到“如何做”的层面。对我而言，学习统计学的首要目的是解决实际问题，而这本书恰恰精准地抓住了这一点。 MINITAB软件的介绍和应用是这本书的核心脉络。书中没有将软件操作孤立出来，而是将它融入到具体的统计分析流程中。每一个分析方法，都伴随着清晰的软件操作步骤，配以截图，让我这种不擅长摸索菜单选项的人，也能轻松上手。 我特别喜欢书中关于实验设计的内容。在以前，实验设计对我来说是一个非常抽象的概念，需要大量时间去理解其背后的原理。而这本书通过MINITAB的帮助，让我能直观地感受到不同实验设计的优劣，以及如何通过软件来规划和分析实验数据。例如，它讲解了如何进行全因子设计、部分因子设计，以及如何利用MINITAB进行响应面分析，这些都为我日后的实验研究提供了极大的便利。 书中的案例也十分丰富，涵盖了从市场营销、质量控制到科学研究等多个领域。每个案例都选取了典型的问题，然后通过MINITAB一步步地解决，让我能清晰地看到统计分析是如何为决策提供支持的。这种“学以致用”的学习方式，大大增强了我学习的积极性。 另外，这本书在讲解统计概念时，也尽量用更直观、更易懂的方式来阐述，避免了过多的数学符号和复杂的公式推导，这对于我这种更注重应用的学习者来说，无疑是巨大的福音。总的来说，这本书将MINITAB软件的强大功能与统计分析的实用性完美结合，为我提供了一套高效的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了一本关于应用统计学的书，不得不说，它彻底改变了我对统计分析的看法。这本书并不是那种让你在理论海洋里沉浮的教程，而是实实在在地教你如何使用MINITAB这个工具来解决实际问题。 最让我印象深刻的是，它将复杂的统计概念，如概率分布、置信区间、假设检验等，通过MINITAB软件的操作，变得可视化、可感知。我不再是仅仅在脑海中想象那些抽象的数字和曲线，而是可以通过软件生成直观的图形，比如概率分布图、置信区间图，从而更深刻地理解这些概念的含义。 书中关于回归分析和方差分析的部分，讲解得尤为细致。它不仅教你如何进行这些分析，更重要的是，它指导你如何解读分析结果。例如，在进行线性回归时，它会详细讲解如何判断模型的拟合优度，如何解释回归系数的含义，以及如何进行假设检验来评估自变量对因变量的影响。这些指导对于我这种需要将分析结果应用于实际决策的人来说，是至关重要的。 这本书的另一个亮点是其丰富的案例库。它涵盖了各种不同领域的实际问题，并展示了如何运用MINITAB来分析这些数据，从而得出有价值的结论。这些案例的设计都非常贴切，让我能够将所学的知识直接应用到自己的工作场景中，极大地提高了我的学习效率。 我尤其欣赏这本书在语言表达上的通俗易懂。它避免了晦涩难懂的专业术语，而是用平实的语言，一步步地引导读者理解和掌握统计分析的方法。这本书就像一位经验丰富的向导，带领着我这个统计学新手，顺利地穿越了充满挑战的统计分析之路。

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书的质量很好！是正版，一直在用！

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非常满意非常满意非常满意非常满意非常满意

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到货时下雨，没有塑料袋报下，直接纸盒，都弄湿了一部分

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最近再用matlab挺实用的

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给QE们看看，可以快速学会使用

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一般，纸张太差，书边切的不切，看起来像盗版。

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虽然还没看，但质量不错哦

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这个书配合红皮书一起看。。。。。

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学习中…