从零开始学统计 统计学入门书籍 统计学基础知识 数据分析 统计学习教程 统计学案例和图表的引用 统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 北京新脚步图书专营店

出版社： 1

ISBN：9787121301650

商品编码：27660201883

丛书名： 从零开始学统计

预售商品：预计2016年11月20日左右到货，预售时间为预估到货时间，有可能提前或推迟，我们承诺到货后第1时间为您发出。具体时间以到货为准,到货即发，着急的亲慎拍，给您带来不便很抱歉，预售期间退款请联系在线客服，原因请选择为：不想要了，谢谢您的支持和理解~祝您生活愉快~

作 译 者：

出版时间：2016-10 千 字 数：180 版    次：01-01 页    数：180 印刷时间： 开    本：16开 印    次：01-01 装    帧： I S B N ：9787121301650   重    印：新书 换    版：

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纸质书定价：￥45.0

大数据时代，每个人都要懂一点统计学，我们缺的不是数据，而是正确分析数据的路径，从海量数据中撷取有用信息、产生新价值，甚至用以推估未知的事物，并且已经成为个人和企业的关键竞争力。这是一本关于统计轻知识的书，作者希望借助轻松幽默的语言来激发读者对统计学的学习热情。内容从描述性统计到推断性统计，通过将生活中有趣的事件一一展开，了解统计雪学中的核心知识点，后是常见疑问的答疑汇编。本书偏重于对案例和图表的引用，不会过多关注于数学推导。

目    录

 

 

第0章  入门阶段——带你迈入统计学的大门    1

0.1  我和统计学的从零开始    1

0.2  统计学的从零开始    4

第1章  你的数据从何而来    10

1.1 “不可能完成的任务”——普查    11

1.2 “四两拨千斤”——事半功倍的抽样调查    13

☆本章重点归纳：    20

第2章  掌握指标学会数据分析    21

2.1  被误解还是“被平均”    21

2.1.1  数值平均数——熟悉的陌生人    23

2.1.2  位置平均数——关键的排序    28

2.2  均值的好朋友——方差（标准差）    34

2.3  峰度＆偏度——打造风度翩翩的数据分布    38

☆本章重点归纳：    40

第3章  图表的世界    42

必备技能1——频数分布表    42

必备技能2——频数分布图    46

必备技能3——茎叶图    48

必备技能4——箱线图    52

必备技能5：散点图    54

☆本章重点归纳：    61

第4章  当小“正太”遇上“大叔”——正太分布篇    63

4.1  小“正太”的基本情况    64

4.2  小“正太”的性格和优点——正态分布的定义和特征    65

4.3  小“正太”的可爱之处——正态分布的作用    68

☆本章知识点补充：    75

第5章  当小“正太”遇上“大叔”——大数定律和中心极限篇    77

5.1  正态分布的“左膀”——大数定律    77

5.2  正态分布的“右臂”——中心极限定理    80

5.3  如何牵手“大叔”和“正太”    83

☆本章重点归纳：    85

第6章  相关和因果切莫傻傻分不清楚    86

6.1  为了“不确定”的确定    86

6.1.1  散点图    87

6.1.2  相关系数    89

6.2  上帝掷骰子？！    94

☆本章知识拓展：    96

第7章 “小”亦可为，“大”而佐之    99

7.1  这个“小二”一点都不“二”    99

7.2  另辟蹊径的大似然估计    102

7.3  他山之石，或可攻玉    106

☆本章知识拓展：    107

第8章  从先放牛奶or先放热茶说起    109

8.1  掀开假设检验的面纱    111

8.1.1  原假设VS备择假设    112

8.1.2  统计检验量和拒绝域    115

8.1.3  P值    117

8.2  几种常用假设检验简介    120

8.3  手把手教你做检验    123

☆本章知识拓展    126

第9章  回归分析——科学研究的“万金油”    128

9.2  释放“回归”的超能力    131

9.3  规避“回归”的误区（伪回归问题）    136

☆本章知识拓展    139

第10章  物以类聚，人以群分    142

10.1  分久必合——聚类分析    142

10.2  合久必分——判别分析    147

第11章  独辟蹊径，曲径通幽    152

《掌握统计学：从理论到实践的深度探索》 书籍简介 您是否曾对纷繁复杂的数据感到无从下手？是否希望深入理解数字背后的真正含义，从而做出更明智的决策？《掌握统计学：从理论到实践的深度探索》将为您开启一段系统而精彩的统计学之旅，带您从统计学的核心概念出发，逐步构建坚实的理论基础，并将其灵活应用于现实世界的各种场景。本书旨在成为您学习统计学最可靠的伙伴，无论您是初学者，还是希望深化理解的进阶者，都能从中受益匪浅。 本书特色与内容亮点 本书并非简单的知识堆砌，而是以一种循序渐进、融会贯通的方式，引导读者深入理解统计学的本质。我们力求在内容上做到以下几个方面的深度挖掘： 第一部分：统计学基石——概念与思维的奠定 统计学的宏大图景与核心价值： 我们将首先勾勒出统计学的广阔天地，阐释其在科学研究、商业决策、社会发展等各个领域不可或缺的地位。您将了解到，统计学不仅仅是数学的一个分支，更是一种科学的思维方式，一种从不确定性中提取确定性知识的强大工具。我们将通过生动的案例，展示统计学如何帮助我们理解世界、预测未来。 数据收集的艺术与科学： 任何统计分析都始于数据的收集。本部分将深入探讨各种抽样方法，从简单的随机抽样到复杂的整群抽样、分层抽样，详细讲解它们的原理、优缺点及适用场景。我们还将讨论偏倚的来源以及如何规避，确保数据的代表性和可靠性，为后续分析奠定坚实基础。 描述性统计的魅力： 在数据初步收集后，如何有效地概括和呈现数据是关键。本书将详细介绍各种描述性统计量，包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）以及离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数）。我们不仅会讲解它们的计算方法，更会深入剖析它们各自的含义和适用范围，以及如何通过图表（如直方图、箱线图、散点图）直观地展现数据的分布特征和潜在模式。 概率论的优雅： 概率是统计学的重要基石。本部分将系统介绍概率的基本概念、事件的独立性、条件概率、贝叶斯定理等核心内容。我们将通过大量的实例，帮助您理解随机现象的规律性，并掌握如何运用概率来量化不确定性，为推断性统计打下坚实的基础。 第二部分：深入推断——从样本到总体的桥梁 概率分布的语言： 了解不同的概率分布是进行统计推断的前提。本书将详细讲解常见的概率分布，包括二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布和F分布等。我们将深入探讨它们的数学模型、参数含义以及在实际问题中的应用，例如如何使用正态分布来近似其他分布，或者在抽样误差分析中使用t分布。 抽样分布的奥秘： 抽样分布是连接样本统计量与总体参数的关键。我们将重点讲解中心极限定理，阐释为何样本均值的分布趋于正态，并以此为基础，详细介绍样本均值、样本比例等统计量的抽样分布，以及它们在构建置信区间和进行假设检验中的作用。 区间估计的精准： 如何根据样本信息来估计总体的未知参数？本部分将详细讲解置信区间的构建原理和计算方法，包括单个总体均值、比例的置信区间，以及两个总体均值、比例的置信区间。我们将强调置信区间的解释，帮助您理解其“区间”的含义，以及如何评估估计的精度。 假设检验的逻辑： 假设检验是统计推断的核心工具之一。我们将系统阐述假设检验的基本流程，包括原假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解释、以及做出统计决策的准则。本书将覆盖单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验、比例检验、卡方检验等经典检验方法，并结合实际案例，演示如何运用这些工具来验证研究假设。 第三部分：关联与建模——揭示数据间的复杂关系 相关性与回归分析的强大能力： 数据之间往往存在着千丝万缕的联系。本部分将深入探讨相关系数的计算与解释，区分相关与因果的差异。随后，我们将重点介绍简单线性回归和多元线性回归模型。您将学习如何建立回归方程，解释回归系数的含义，评估模型的拟合优度（如R²），并进行预测。我们将详细讲解残差分析，帮助您检查模型的假设条件是否满足。 方差分析（ANOVA）的精妙： 当我们需要比较三个或更多组别的均值时，方差分析就派上了用场。本书将详细讲解单因素方差分析和双因素方差分析的原理，包括如何分解总变异，计算F统计量，以及如何解释ANOVA表。我们将通过实际例子，展示ANOVA如何帮助我们识别不同处理或因素对结果变量的影响。 非参数统计的灵活性： 在某些情况下，数据可能不满足参数检验的严格假设（如正态性）。本部分将介绍一些常用的非参数统计方法，例如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等。您将了解到这些方法在数据分布未知或不满足参数假设时的优势，以及它们如何提供可靠的统计推断。 时间序列分析入门： 许多数据具有时间依赖性。本书将为您引入时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性和随机波动。您将学习如何进行数据的平稳性检验，并接触一些基础的时间序列模型，如移动平均模型（MA）和自回归模型（AR），以及ARMA模型，为分析动态数据提供初步工具。 第四部分：现代统计学与应用 统计学习导论： 随着大数据时代的到来，统计学习方法日益受到重视。本书将为您介绍一些基础的统计学习概念，如监督学习与无监督学习的区别。您将初步了解诸如决策树、K-近邻（KNN）等算法的原理，以及它们在分类和回归任务中的应用。 实际案例分析与图表解读： 理论的价值在于应用。本书的每一章都将穿插大量精心挑选的现实世界案例，覆盖经济学、医学、社会学、市场营销、工程技术等多个领域。我们将以这些案例为载体，引导您将所学的统计知识付诸实践。同时，我们还将重点讲解如何有效解读和构建各种统计图表，使数据可视化成为您沟通和理解数据的有力助手。 统计软件的应用技巧（可选）： 为了帮助读者更好地实践，本书将在适当的章节介绍一些常用的统计软件（如R、Python的统计库）在执行统计分析时的基本操作和命令。但这并非本书的重点，我们更侧重于统计思想和方法本身的理解，软件只是辅助工具。 本书的目标读者 对统计学感兴趣的学生： 无论是商科、理工科、社会科学还是医学专业的学生，本书都能为您提供坚实的统计学基础。 需要进行数据分析的专业人士： 市场分析师、产品经理、研究员、工程师等，本书将帮助您提升数据驱动决策的能力。 希望提升认知能力的普通读者： 了解统计学能够帮助您更理性地看待信息，辨别 spurious correlations，做出更明智的生活和工作决策。 统计学初学者： 本书从最基础的概念讲起，零门槛入门。 寻求系统性学习的读者： 本书内容结构严谨，逻辑清晰，帮助您建立完整的统计知识体系。 学习价值 阅读《掌握统计学：从理论到实践的深度探索》，您将不仅获得一套完整的统计学知识体系，更重要的是，您将培养一种科学的数据思维模式。您将学会如何： 清晰地定义和收集需要的数据。 运用恰当的统计方法来分析数据。 准确地解释统计结果，避免误读。 基于数据进行严谨的推理和预测。 有效地通过图表沟通分析结果。 批判性地评估他人呈现的数据信息。 本书力求通过严谨的理论讲解、丰富的实例分析以及清晰的图表展示，让统计学不再是枯燥的数学公式，而是充满智慧和洞察力的强大工具。我们相信，掌握统计学，就是掌握理解世界的一种重要方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超一本纯粹的教材，它更像是一本数据思维的养成指南。我个人认为，统计学的核心魅力在于其提供的理性框架，用以对抗人脑天然的偏见和直觉的误导。这本书在这方面做得极其出色。它不是简单地罗列统计学派别，而是通过一系列精心挑选的案例，剖析了我们在日常生活中，从市场调研到产品优化过程中，如何被不当的采样、混淆变量或者错误的因果推断所误导。作者在阐述统计推断的严肃性时，文字中流露出的那种对真实世界复杂性的敬畏感，让我深受触动。每读完一个案例分析，我都会停下来思考自己过去处理类似问题的方式。这种反思和学习的循环，使得知识的吸收是主动的、内化的，而不是被动地接受。对我来说，这本书真正教会我的不是如何画出漂亮的柱状图，而是如何保持一份数据驱动决策者的批判性眼光。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本书时，我对其中的统计图表部分抱有极高的期望，因为直观的可视化往往是理解复杂数据的捷径。结果，它完美地满足甚至超越了我的期待。作者对图表选择的讲解细致入微，他不仅仅展示了条形图、散点图这些基础元素，更深入剖析了何时应该使用箱线图来展示分布的形态，何时饼图会带来误导，以及如何通过变换坐标轴来优化信息的传达效率。更关键的是，书中穿插的那些关于“如何解读图表中的陷阱”的篇幅，简直是点睛之笔。许多人只关注图表本身的美观，却忽略了其背后隐藏的统计假设。这本书则将两者紧密结合，教导我们如何通过视觉线索去质疑数据背后的“故事”。我感觉自己仿佛拥有了一副“数据显微镜”，看世界的角度因此变得更加锐利和审慎。这部分的实践指导，对于任何需要向非技术背景的同事或上级汇报数据结果的人来说，都是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书在知识的深度和广度之间找到了一个近乎完美的平衡点，这在“入门”级别的读物中是极其罕见的。许多入门书为了追求简单易懂，往往会在关键的概率论基础或假设检验的严谨性上有所妥协，导致学习者后续进阶困难。但此书的作者似乎拥有一种魔力，他能在不牺牲理论深度的情况下，始终保持语言的流畅和亲切。例如，在处理方差分析（ANOVA）这类传统上被认为难度较高的内容时，作者并没有采用那种教条式的讲解，而是通过一个宏大的、贯穿始终的实验设计背景，将不同组间差异的检验逻辑层层剥开。这种整体性的教学思路，使得零散的知识点被有机地整合起来，形成了一个完整的方法论体系。读完这本书，我不仅掌握了统计学的基本工具箱，更重要的是，我对整个数据分析流程的系统性认知得到了极大的提升，这让我有信心去应对更具挑战性的实际数据问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直是一场思维的探险，作者的叙事方式非常引人入胜，仿佛在和一位经验丰富的向导同行，穿梭于复杂的数据迷宫之中。最初我担心统计学理论会显得枯燥乏味，但这本书巧妙地将抽象的概念与生动的实际场景相结合，使得原本晦涩的公式和假设检验变得清晰可见。举例来说，书中关于中心极限定理的讲解，没有堆砌大量的数学推导，而是通过模拟现实世界中各种随机事件的累积效应，让我瞬间领悟了其背后的深刻含义。这种“润物细无声”的教学手法，极大地降低了初学者的学习门槛。我特别欣赏作者在介绍不同统计模型时，那种严谨又不失灵活的态度，他不仅教会我们如何计算，更重要的是教会我们如何思考这些计算背后的逻辑和局限性。对于我这样一个希望将数据转化为决策洞察的职场新人而言，这本书无疑是打下了坚实的基础。我能感受到作者倾注的心血，他似乎完全理解初学者在面对概率分布或回归分析时可能出现的困惑，并总能在恰当的时机给出最精准的“定海神针”。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数据有强烈好奇心，但基础非常薄弱的自学者，坦白说，市面上大部分声称“入门”的书籍，读起来就像是把一堆专业术语生硬地堆砌在一起，读完后往往只剩下一头雾水。然而，这本书彻底颠覆了我的固有印象。它的结构设计得极为精妙，每一个章节都像是精心搭建的阶梯，层层递进，环环相扣。最让我惊喜的是，作者在介绍任何新工具或方法论时，都会同步展示其在实际应用中的具体模样，比如如何通过图表清晰地展示变量间的关系，或者在面对异常值时应该采取何种审慎的态度。我甚至能想象到作者在撰写过程中，无数次地站在读者的角度反复斟酌措辞的场景。阅读过程中，我几乎没有感觉到阅读的压力，更多的是一种“原来如此”的豁然开朗。它没有急于求成地展示高深的算法，而是把重心放在了“理解”而非“记忆”上，这种对基础原理的尊重和深入浅出的表达，是许多号称基础教程的书籍所无法比拟的。