高教教材-统计学:从概念到数据分析(第2版)*吴喜之.刘超(48) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 天地图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040449723

商品编码：29466768848

包装：01

开本：04

出版时间：2016-02-01

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基本信息

书名：统计学：从概念到数据分析（第二版）

作者：吴喜之 刘超

ISBN： 9787040449723 

定价： 26.40 

出版时间： 2016-04-1

 

 

 

统计学：从概念到数据分析的探索之旅 (非指定版本) 本书旨在为读者构建一个坚实、直观且实用的统计学知识体系，重点关注从核心概念的理解到实际数据分析工具的运用。全书结构清晰，内容涵盖现代统计学的基础理论、方法论以及在各个学科领域中的应用实例，力求使初学者能够快速入门，并使有一定基础的读者能够深化理解和提升分析能力。 第一部分：统计学与数据思维的基石 本部分着重于建立读者对统计学本质的正确认识，明确数据在现代决策制定中的核心地位。我们将从最基本的概念出发，逐步深入到数据的类型、收集与整理方法。 第一章：统计学的世界观与数据基础 统计学不仅仅是数字的堆砌，更是一种科学的思维方式。本章首先界定统计学的研究范围、在科学研究和商业决策中的角色。随后，我们详细探讨数据的不同层次与类型——定性数据、定量数据（离散与连续），以及它们在分析过程中对模型选择的影响。数据的来源、抽样误差的概念，以及如何设计有效的问卷或实验来确保数据的代表性和可靠性，是本章的重点内容。我们还将初步介绍描述性统计量的基本作用，为后续的推断性统计打下基础。 第二章：描述性统计学的力量：数据初探 在接触复杂的概率模型之前，学会“看”数据至关重要。本章详细讲解如何通过可视化和集中趋势、离散程度的度量来快速掌握数据集的特征。 集中趋势的度量： 深入剖析均值（算术平均数、加权平均数）、中位数和众数的适用场景及相互间的关系。特别强调在存在极端值（异常值）时，中位数优于均值的原理。 离散程度的衡量： 方差、标准差、极差（全距）和四分位数间距（IQR）的计算及其统计学意义。如何利用这些指标来衡量数据的波动性和集中性。 数据可视化技术： 掌握直方图（Histogram）、箱线图（Box Plot）、茎叶图（Stem-and-Leaf Plot）的绘制方法和解读技巧。着重讲解如何利用图形识别数据的分布形态（正态性、偏态性等）。 第二部分：概率论与分布模型：推断的理论支撑 统计推断的严谨性依赖于概率论的支撑。本部分将概率论的核心概念与统计分布紧密结合，为理解抽样分布和假设检验做理论铺垫。 第三章：概率论基础与随机变量 本章从概率的基本公理出发，阐述事件之间的关系（互斥、独立、条件概率）。重点内容包括： 条件概率与贝叶斯定理： 详细解析贝叶斯推理的逻辑框架，展示其在证据更新和诊断性测试中的强大应用。 随机变量的定义： 区分离散型和连续型随机变量，并引入期望值（E[X]）和方差（Var[X]）的概率解释。 第四章：核心概率分布详解 本章系统介绍最常用和最重要的几种概率分布，并说明它们在不同现实情境下的对应关系。 离散分布： 伯努利分布、二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）。通过实例说明何时使用哪种分布模型。 连续分布： 均匀分布、指数分布。 正态分布（Normal Distribution）： 深入探讨正态分布的特性，包括其在统计学中的“中心地位”。标准正态分布（Z分布）的标准化过程及其在查找概率和分位数中的应用。 第五章：抽样分布与中心极限定理 统计推断的核心在于：如何利用样本信息对总体做出可靠的判断？本章是承上启下的关键章节。 抽样误差与标准误： 定义和计算样本均值、样本比例的抽样分布。 中心极限定理（CLT）的威力： 详细解释CLT为何能保证大样本下样本均值近似服从正态分布，这是后续所有推断统计方法的基础。 第三部分：统计推断：从样本到总体 本部分是统计学实践应用的核心，涵盖了估计和检验两大支柱。 第六章：参数估计：点估计与区间估计 如何用样本统计量来估计未知的总体参数？ 点估计： 介绍矩估计法（MOM）和最大似然估计法（MLE）的基本思想（仅做概念介绍，不深入复杂推导）。讨论估计量的性质：无偏性、一致性、有效性。 区间估计（置信区间）： 详细讲解如何构建总体均值和总体比例的置信区间，理解置信水平（如95%）的真正含义，即“100次重复抽样中，估计区间包含真实参数的次数比例”。 第七章：假设检验的逻辑框架 假设检验是统计决策的严谨流程。本章构建完整的检验流程。 基本概念： 零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的设定，I型错误（$alpha$）与II型错误（$eta$），以及统计功效（Power）。 P值（p-value）的正确解读： 明确P值是“在$H_0$为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率”，避免常见的误解。 显著性水平的选择与检验力的提升。 第八章：单样本与双样本的均值与比例检验 实践操作环节，针对最常见的数据情境进行检验方法的选择与应用。 Z检验与t检验： 区分何时使用Z检验（大样本或已知总体标准差）和t检验（小样本或未知总体标准差）。详细讲解单样本t检验、独立双样本t检验（等方差与非等方差的区分）。 配对样本t检验： 处理重复测量或相关样本的设计。 总体比例的检验： Z检验应用于二项分布的比例推断。 第四部分：方差分析与回归分析：探究关系与模型建立 当需要同时比较多个群体或探究变量间的线性关系时，我们将使用更强大的多元工具。 第九章：方差分析（ANOVA）：比较多个均值 ANOVA是t检验的自然延伸，用于检验三个或更多总体均值是否相等。 单因素方差分析： 深入理解“组间变异”与“组内变异”的概念，F统计量的构建逻辑。 多重比较： 在ANOVA拒绝$H_0$后，如何进行事后检验（如Tukey HSD）以确定具体是哪些组之间存在差异。 第十章：相关与简单线性回归 探究两个定量变量之间的线性关系。 相关分析： 皮尔逊相关系数（r）的计算、解释及其局限性。相关性不等于因果性。 简单线性回归模型： 最小二乘法的基本原理，回归方程的构建（截距与斜率的估计）。 模型评估： 决定系数（$R^2$）的含义，残差分析的重要性（检验线性假设、独立性假设等）。 第十一章：多元线性回归：控制混杂因素 当多个因素可能同时影响因变量时，需要引入多元回归。 多元模型的解释： 理解偏回归系数的含义（在控制其他变量不变的情况下，该变量对因变量的影响）。 模型选择与诊断： 多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理、变量选择的策略（逐步回归、AIC/BIC准则）。 第五部分：非参数方法与统计软件应用 本部分拓展了对特定数据类型或分布不满足正态性假设时的分析工具，并强调了现代统计实践中软件的重要性。 第十二章：非参数统计方法 在数据分布未知或样本量过小，不满足参数检验前提时，非参数检验是可靠的替代方案。 秩的运用： 介绍非参数检验（如曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验、秩相关）的基本思想，它们基于数据的排序而非具体数值。 第十三章：统计软件实战入门 本章不侧重于特定软件的特定命令，而是强调分析流程的实现。 数据管理与预处理： 缺失值处理、数据转换、异常值识别的通用流程。 分析结果的解读： 学习如何从主流统计软件（如R, Python Pandas/SciPy, SPSS等）的输出报告中，准确提取关键统计量（t值、F值、P值、回归系数等），并将其转化为业务或研究结论。 全书贯穿始终的理念是：统计学的价值在于提供一套严谨的逻辑框架，帮助我们在不确定性中做出更优的决策。 通过大量的实例和图示，读者将能够真正掌握如何“用数据说话”，而非仅仅是“计算数字”。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本书的价值，在于它能否在读者心中种下一颗种子，并且持续地发芽生长。这本书对我来说，无疑就是这样的存在。它不是那种读完就丢在一边的“速成”教材，而是能够启发我不断思考、不断探索的“引路人”。作者在讲解统计概念时，不仅仅满足于告诉“是什么”，更深入地剖析了“为什么”和“如何用”。这种深度让我能够真正地理解统计学的逻辑，而不仅仅是记忆公式。特别是在讲解一些高级统计方法时，书中并没有简单地罗列公式，而是花了大量篇幅去解释其背后的思想和应用场景，这让我能够融会贯通，而不是死记硬背。我尤其欣赏它在强调数据可视化方面所下的功夫，清晰的图表能够让复杂的数据变得直观易懂，这对于沟通和决策都至关重要。这本书让我对数据分析的理解上升到了一个新的高度，也激发了我进一步学习和实践的热情。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书的时候，内心是有些忐忑的，毕竟“统计学”三个字在我脑海里就是“难”的代名词。但读进去之后，我才发现完全不是那么回事。作者团队的功力可见一斑，他们用一种非常“友好”的方式呈现了统计学的世界。从最基础的描述性统计，到推断性统计的核心思想，再到各种模型的使用，都做得非常到位。我最喜欢的是书中对“假设检验”的讲解，以前觉得这是最难理解的部分，但这本书通过几个非常贴切的生活化场景，比如“新药是否有效”或者“某种营销策略是否真的能提升销量”，让我豁然开朗。而且，它还不是那种只讲理论的书，里面穿插了很多实际的数据集和分析过程，让我能够跟着一步一步地进行操作，获得真实的体验。这本书让我觉得，统计学并不是高高在上的学科，而是可以非常贴近生活，解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析充满好奇但又缺乏系统学习经验的职场人士，这本书简直如同及时雨。我之前零散地看过一些在线课程和博客，但总感觉缺乏连贯性和深度。这本书的出现，让我看到了统计学背后严谨的逻辑和强大的建模能力。作者并没有回避复杂性的问题，而是循序渐进地引导读者理解每一个统计方法的由来和适用条件。我尤其欣赏它在案例选择上的独到之处，不仅仅是简单的数值计算，而是教会你如何从数据的表象深入到背后的本质，如何构建模型来解释现象，甚至预测未来。书中的一些统计软件操作指导虽然简略，但足以帮助我上手，后续再通过实践来精进。最让我惊喜的是，作者在讲解过程中，反复强调了对统计结果的批判性思考，这对于避免数据“说谎”或者被误读至关重要。这本书的深度足以让有一定基础的学习者巩固和提升，同时又足够平易近人，让初学者也能感受到统计学的魅力，建立起学习的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是统计学入门的绝佳选择！我之前对统计学总是感到头疼，各种公式符号看得我眼花缭乱，但这本书完全颠覆了我的认知。作者用非常形象的比喻和生动的生活化案例，将原本抽象的概念讲得浅显易懂。比如，讲解概率分布的时候，作者竟然用了掷骰子和抽奖来比喻，让我瞬间就理解了离散和连续的区别。更棒的是，书中的数据分析部分也不是干巴巴的理论，而是结合了实际的应用场景，比如如何分析市场调查数据、如何解读科学实验结果等等。我特别喜欢书中对一些常见统计误区的剖析，让我避免了很多不必要的弯路。而且，它的排版也十分清晰，图文并茂，阅读体验非常好。即使是没有统计学基础的朋友，读完这本书，也能对统计学有一个初步但扎实的认识，并且愿意继续深入学习。对于那些想要跨入数据分析领域，但又不知从何下手的朋友，这本书绝对是你的第一本“启蒙书”。它不仅仅是知识的传递，更是思维方式的引导，让你看到统计学在解决现实问题中的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对数字和逻辑相对敏感，又想在数据领域有所建树的人来说，这本书的出现简直是锦上添花。它在保持学术严谨性的同时，又极大地降低了统计学的学习门槛，让我在阅读中感受到一种“豁然开朗”的愉悦。书中的章节安排非常合理，循序渐进，每一部分都建立在前一部分的基础上，让学习过程更加顺畅。我特别喜欢作者在讲解统计推断时，那种清晰的逻辑链条，让你能够理解为什么需要进行假设检验，为什么需要计算置信区间，以及这些操作的意义何在。书中的案例分析也很贴合实际，让我看到了统计学在各个领域中的广泛应用，比如经济学、心理学、医学等等。这不仅仅是一本书，更像是一个通往数据世界的大门，为我打开了新的视野，让我能够更自信地面对各种数据挑战。