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[美] L.沃塞曼 著，刘波，刘中华，魏秋萍 等 译

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计方法
• 回归分析
• 假设检验
• 抽样调查
• SPSS
• R语言
• 数据挖掘

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030217059

版次：1

商品编码：11883764

包装：平装

丛书名： 现代数学译丛5

开本：16开

出版时间：2008-06-01

用纸：胶版纸

页数：345

字数：420000

正文语种：中文

内容简介

　　由美国当代著名统计学家L·沃塞曼所著的《统计学元全教程》是一本几乎包含了统计学领域全部知识的优秀教材。《统计学完全教程》除了介绍传统数理统计学的全部内容以外，还包含了Bootstrap方法（自助法）、独立性推断、因果推断、图模型、非参数回归、正交函数光滑法、分类、统计学理论及数据挖掘等统计学领域的新方法和技术。《统计学完全教程》不但注重概率论与数理统计基本理论的阐述，同时还强调数据分析能力的培养。《统计学完全教程》中含有大量的实例以帮助广大读者快速掌握使用R软件进行统计数据分析。
　　《统计学完全教程》适用于统计学、数学、计算机科学、机器学习与数据挖掘等领域的高年级本科生、研究生，对于相关领域的广大科研工作者和实际工作者来说也不失为一本有价值的参考书。

内页插图

目录

译者前言
原书序
第1章 概率
第2章 随机变量
第3章 数学期望
第4章 不等式
第5章 随机变量的收敛
第6章 模型、统计推断与学习
第7章 CDF和统计泛函的估计
第8章 Bootstrap方法
第9章 参数推断
第10章 假设检验和p值
第11章 贝叶斯推断
第12章 统计决策理论
第13章 线性回归和Logistic回归
第14章 多变量模型
第15章 独立性推断
第16章 因果推断
第17章 有向图与条件独立性
第18章 无向图
第19章 对数线性模型
第20章 非参数曲线估计
第21章 正交函数光滑法
第22章 分类
第23章 重温概率：随机过程
第24章 模拟方法
参考文献
符号列表
名词索引

前言/序言

　　统计学是一门数据分析科学，它有着漫长的发展历程。值得一提的是，在20世纪20至30年代，数理统计学的基本理论框架形成了，继而得到了快速的发展，数理统计学更加系统化、数学化，但是统计学的主要任务仍然是分析数据。计算机技术的发展和广泛应用改变了统计学的学科结构和研究方法。1979年斯坦福大学教授Efron提出的基于计算机的统计推断技术Bootstrap方法就是一个很典型的例子。
　　21世纪统计学的教育是一个很值得思考和研究的重大课题。一方面我们继续注重统计学的基本理论素质的培养，另一方面强调提高数据分析的实际能力。这两个方面缺一不可，互相促进。但是，现存的国内统计学教材则无法满足这两个要求。数理统计学方面的教材虽然理论较严谨，但是忽视了统计学的背景和应用。而介绍数据分析的教材则较欠缺理论基础。
　　由美国当代著名统计学家拉里，沃塞曼所著的这本教材恰恰可以同时满足上述两个要求，也可以解决目前国内统计学教材存在的一些不足，拉里·沃塞曼是美国卡内基一梅隆大学统计学系教授，他还是1999年度“考普斯”总统奖获得者。正如书名一样，本书包含了统计学领域几乎全部的知识，除了传统的数理统计教材中的内容外，还包含丁诸如非参数回归、自助法、分类等统计学领域的新方法和技术。我们对《统计学完全教程》-书进行了认真的阅读和研究，认为它是一本优秀的教材和参考书，将其翻译成中文介绍给我国的广大读者。
　　本书的第一个主要特点是其适用面广。作为教材，本书适用于数学、统计学、计算机科学的高年级本科生以及统计学、计算机科学的研究生。它也适用于即将从事统计工作而又需要补充数理统计背景知识的毕业生。读者可以根据自己的时间和需要，有选择地学习相关内容。
　　本书的第二个主要特点是取材面广。它包含了统计学领域几乎全部的知识。第一部分讲述了概率论的基本知识，而且与通常的概率论教材不同的是，该部分强调在统计学里常用到的概率知识，如随机变量的收敛性中的Delta方法，第二部分的统计推断则涵盖了点估计、假设检验、分布函数的估计和统计泛函、Bootstrap（自助法）方法、参数推断及贝叶斯推断和统计决策理论，而第三部分则介绍了统计模型和方法，既有常见的回归和多变量模型，也有因果推断、图模型、非参数模型、光滑方法、分类、模拟技术等统计学的前沿课题，
　　本书的第三个主要特点是既注重概率统计基本理论的讲述，又强调数据分析能力的培养。本书所有的基本概念和原理的讲述是清晰的，完整的。而同时本书具有大量的实际的例子，这些例子的原始数据可以在作者的个人主页上下载，并且附有相应的R程序。R是统计学家最钟爱的统计分析软件之一，而且是一款免费的开源软件，广大读者通过实际的数据例子不但可以学到数据分析方法，而且还可以加深对统计学基本概念和方法的理解。如果将统计理论和数据分析能力比作人的两条腿，那么这本书无疑将教会学生如何用“两条腿走路”，这与我们的统计教育目标是吻合的。
　　为了保持原书的风格和特色，在翻译的过程中，我们保留了原书的所有栏目，尽可能地忠实于原著，由于本书内容涵盖面很广，并涉及很多统计学前沿的内容，很多统计学词汇还没有严格的中文翻译，在翻译过程中，我们尽量参考现存的中文翻译，对于没有相应中文翻译的专业词汇，我们请教相关专家，力求将本书翻译好。由于时间紧迫，加上我们水平有限，译文中一定有不尽如人意之处，敬请读者不吝指正，
　　阅读本书只需要具备微积分和线性代数的基本知识，不需要概率论和数理统计的相关知识。因此，对于那些想尽快掌握概率统计基础知识的读者而言，本书是一本很好的入门教材，又由于其内容的完备性和前瞻性，本书可作为统计学、数学、计算机科学、机器学习和数据挖掘领域的高年级本科生、研究生的教材，对于想了解概率统计方法，尤其是想了解统计学前沿的实际工作者，本书也不失为一本有价值的参考书。
　　本书由代金翻译第1～4章，张波翻译第5～8章，魏秋萍翻译第9^16章，刘中华翻译第17~24章，全书由张波统检并负责校译。
　　感谢在本书翻译与校对过程中给予我们支持和帮助的同仁吴喜之教授、刘畅副教授、殷红博士和王星博士。
　　译者
　　2008年3月
　　予中国人民大学统计学院

《数据洞察：从基础到应用的统计思维指南》 本书并非一本枯燥的统计学教科书，而是一场关于理解世界、驾驭不确定性的思维冒险。在信息爆炸的时代，海量的数据如同未经雕琢的璞玉，蕴藏着无限的价值。然而，如何从这些杂乱无章的数字中提取有意义的洞察，如何做出基于证据的决策，如何规避陷阱，让数据真正为我们服务？《数据洞察》将带您踏上这段令人兴奋的旅程，为您揭示统计学强大的力量，以及它如何在现实世界的各种场景中发挥作用。 我们深知，对于许多人来说，“统计学”一词可能意味着复杂的公式、抽象的概念和令人望而生畏的图表。但请放下您的顾虑。《数据洞察》的目标是剥离那些不必要的繁琐，聚焦于统计学最核心、最实用的精髓。我们相信，统计学并非遥不可及的象牙塔，而是人人都可以掌握的强大工具。本书将以清晰易懂的语言，辅以生动形象的案例，引导您逐步建立起一套严谨而灵活的统计思维框架。 第一部分：夯实基石——理解数据的语言 在开始任何分析之前，我们必须先学会如何“阅读”数据。这一部分将带您认识数据的基本类型，理解变量的含义，并学习如何通过各种可视化手段来直观地呈现数据。 第一章：数据的故事：量化世界的入门 我们将从最基本的概念入手：什么是数据？为什么我们需要数据？通过一些日常生活的例子，比如天气预报、商品销售记录、社交媒体上的互动，来揭示数据无处不在的重要性。 您将学习如何区分不同类型的数据：定性数据（如颜色、类别）和定量数据（如年龄、收入）。理解这些分类对于后续的数据处理和分析至关重要。 我们将介绍几种基础但至关重要的数据可视化方法，例如条形图、饼图、散点图。您将学会如何选择最合适的图表来表达数据的特征，以及如何从图表中初步提取信息。想象一下，一张清晰的图表就能瞬间揭示出销售额的增长趋势，或者不同产品在市场上的受欢迎程度，这难道不令人着迷吗？ 第二章：描述性统计：数据的快照与概览 仅仅看到数据是不够的，我们需要更深入地了解数据的“中心”在哪里，数据的“分散”程度如何。本章将介绍集中趋势的度量，如均值、中位数和众数。我们将探讨它们各自的优势和局限性，以及在什么情况下应该使用哪种度量。例如，为什么在分析房价时，中位数可能比均值更能代表典型价格？ 接着，我们将深入了解数据的离散程度，介绍方差、标准差和极差等概念。这些指标告诉我们数据点围绕均值的散布情况。高标准差意味着数据波动较大，而低标准差则表示数据相对集中。理解这一点，对于评估预测的可靠性，或者理解不同群体之间的差异至关重要。 我们还将引入百分位数和四分位数，这些工具能帮助我们更细致地理解数据的分布情况，以及识别数据的异常值。 第二部分：探索模式——概率与推断的艺术 掌握了描述数据的基本方法后，我们将进入更具挑战性但更有趣的领域：如何从样本推断整体，如何理解不确定性，以及如何预测未来。 第三章：概率的基石：理解随机性 概率是统计学的灵魂。本章将以通俗易懂的方式介绍概率的基本概念，包括事件、样本空间、概率的计算以及一些基本的概率法则。我们将通过掷骰子、抽扑克牌等经典例子，帮助您建立对随机性的直观理解。 您将学习条件概率和独立事件的概念，这对于理解因果关系和进行更复杂的预测至关重要。例如，已知某人患有某种疾病，他出现某种症状的概率与普通人有何不同？ 我们将介绍几种重要的概率分布，例如二项分布和泊松分布，它们在描述一系列独立试验的成功次数或事件发生的频率时非常有用。理解这些分布，能让我们在面对实际问题时，找到合适的模型来模拟现象。 第四章：抽样调查的智慧：从局部到整体的飞跃 在现实中，我们往往无法调查每一个个体，而是从庞大的总体中抽取一部分样本进行研究。本章将深入探讨抽样调查的重要性，以及如何设计有效的抽样方案。 我们将介绍不同类型的抽样方法，例如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析它们的优缺点。选择正确的抽样方法，是保证调查结果代表性的关键。 您将理解样本统计量（如样本均值）与总体参数（如总体均值）之间的关系，以及样本统计量如何随着样本量的变化而变化。 第五章：统计推断的威力：估计与假设检验 这是统计学中最具力量的部分之一。本章将带您领略如何利用样本数据来估计未知的总体参数，并对关于总体的假设进行检验。 我们将介绍点估计和区间估计的概念。点估计提供一个单一的数值来估计总体参数，而区间估计则提供一个范围，并给出我们对这个范围包含真实参数的信心水平。例如，我们如何利用一个小样本的调查结果，来估计全国某项政策的支持率，并知道这个估计有多大的把握是准确的？ 然后，我们将深入讲解假设检验的原理。您将学习如何设定零假设和备择假设，如何计算检验统计量，如何确定P值，以及如何根据P值来做出是否拒绝零假设的决策。我们将通过实际案例，例如比较两种药物的效果，或者评估一项营销活动的影响，来展示假设检验的强大应用。 第三部分：建立联系——变量间的探索与建模 现实世界中的现象往往不是孤立的，变量之间存在着千丝万缕的联系。《数据洞察》将教您如何量化这些联系，并建立模型来解释和预测。 第六章：关系的研究：相关性与回归分析 本章将聚焦于探索两个或多个变量之间的关系。我们将首先介绍相关性的概念，理解两个变量是朝着同一个方向变化（正相关），还是朝着相反的方向变化（负相关），亦或是没有关系（零相关）。您将学习如何计算相关系数，并理解相关系数的含义和局限性。 接下来，我们将深入讲解回归分析。我们将从简单的线性回归开始，学习如何建立一条直线来描述一个因变量和一个自变量之间的关系。您将理解回归方程的含义，如何解释回归系数，以及如何用回归模型来预测因变量的值。 我们将逐步扩展到多元线性回归，学习如何同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而构建更全面、更准确的模型。例如，一个公司如何预测产品的销量，既考虑到广告投入，也考虑到竞争对手的价格，甚至季节性因素？ 第七章：分类的艺术：判别分析与逻辑回归 在许多情况下，我们希望将观测值分类到不同的组别中，或者预测一个二元结果（是/否，成功/失败）。本章将介绍用于解决这类问题的统计方法。 我们将探讨判别分析的基本思想，它如何利用已知类别的样本数据来建立判别函数，从而对新的观测值进行分类。 然后，我们将重点介绍逻辑回归。您将学习逻辑回归模型如何处理二元因变量，以及如何解释模型输出的概率值。这在风险评估、客户流失预测、疾病诊断等领域有着广泛的应用。例如，银行如何利用逻辑回归来评估贷款申请人的违约风险？ 第四部分：实践出真知——数据分析的进阶与应用 理论知识的学习最终要回归到实践。《数据洞察》将带领您了解一些更高级的数据分析技术，并展示统计学在不同领域的实际应用。 第八章：实验设计与方差分析：探寻因果的严谨途径 当我们需要确定某个因素是否真正影响某个结果时，设计严谨的实验至关重要。本章将介绍实验设计的基本原则，如随机化、对照和重复，以确保实验结果的有效性和可靠性。 我们将重点讲解方差分析（ANOVA），它是一种强大的统计技术，用于比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。您将理解ANOVA是如何工作的，以及如何解释其结果。例如，研究人员如何通过实验来比较三种不同教学方法的学习效果？ 第九章：非常规数据的处理：非参数统计与时间序列初步 并非所有数据都符合参数统计模型的前提假设。《数据洞察》将介绍一些非参数统计方法，它们在数据分布未知或不符合假设时依然有效。 我们还将初步探讨时间序列数据的特点，以及如何对具有时间依赖性的数据进行分析，例如预测股票价格的未来走势，或者分析经济增长的趋势。 第十章：数据驱动的决策：统计学的跨领域应用 在本章中，我们将带领您回顾和展望统计学在各个领域的实际应用。您将看到统计学如何帮助市场营销人员理解消费者行为，如何指导医疗研究人员评估新药疗效，如何帮助金融分析师评估风险，如何支持科学家探索自然规律，甚至如何影响政策制定者做出明智的决策。 我们将强调数据分析的伦理问题，以及如何负责任地使用数据。 《数据洞察》不仅仅是一本书，它是一套为您量身打造的思维工具。通过本书的学习，您将不再对数字感到恐惧，而是能够自信地驾驭数据，从纷繁复杂的信息中提炼出宝贵的知识，做出更明智的判断，从而在个人生活和职业生涯中获得更大的优势。无论您是学生、研究人员、专业人士，还是对数据充满好奇的普通读者，《数据洞察》都将是您开启数据驱动思维之旅的理想伴侣。让我们一起，用统计学的智慧，点亮数据的世界，发现隐藏其中的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“实用性”极强。我本身是做市场调研的，经常需要处理大量的客户反馈数据，但过去常常因为统计知识的欠缺而无法得出可靠的结论。这本书中专门辟出了一章详细讲解了如何使用常见软件（如Excel或R语言的简单命令）来实现书中学到的统计分析方法，这一点真的太贴心了。作者没有仅仅停留在理论层面，而是手把手地教读者如何将理论转化为实际操作。例如，讲解置信区间时，它会立刻给出在实际报告中应该如何撰写和解释这个区间，避免了那种“知其然不知其所以然”的尴尬。我立刻尝试着用书里的方法去分析我手头的旧数据，结果发现以前完全忽略掉的一些关键趋势，现在清晰地浮现出来了，工作效率和决策质量都有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

与其他统计学书籍相比，《统计学完全教程》在历史脉络和哲学思辨上的处理非常到位，这让整本书的厚度不仅仅停留在“工具书”的层面，更像是一部关于“思维方式”的指导手册。书中穿插了一些统计学发展史上的小故事，比如费希尔和皮尔逊之间的争论，这些历史背景的补充，让抽象的概念拥有了人性化的温度和争议性，使我意识到统计学的发展是一个不断修正和完善的过程，而不是一成不变的真理。更难得的是，作者敢于探讨统计学在社会科学应用中可能存在的伦理困境和局限性，提醒读者要保持批判性思维，警惕数据的滥用。这种对学科边界和责任感的强调，使得这本书的格局一下子就打开了，它教的不仅是计算，更是如何以一个负责任的数据分析师的身份去面对信息世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计真的让人眼前一亮。市面上很多统计学教材的封面都比较严肃古板，但《统计学完全教程》的封面设计就很现代，色彩搭配也很舒服，拿到手里感觉就像拿到了一本精品读物，而不是厚重的教科书。内页的字体大小和行距都处理得恰到好处，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。更让我惊喜的是，书中配有大量的图表和插图，这些可视化元素不仅仅是装饰，更是帮助理解复杂概念的利器。比如，在讲到多元回归分析时，作者配的那些三维散点图，让我一下子就看清了变量之间的关系，比纯文字描述直观多了。而且，书里的习题设计也非常巧妙，不仅有基础计算题，还有很多开放性的思考题，能够引导我们去运用所学的知识分析实际问题。这种全方位的用心，让学习过程变得愉悦起来。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是统计学入门的福音啊！我之前对那些复杂的公式和理论总是望而却步，感觉像是在看天书。但是《统计学完全教程》这本书的讲解方式实在是太清晰、太直观了。它不是那种干巴巴地堆砌公式，而是会用很多生活中的例子来解释统计学的概念，比如用掷骰子、抽奖这些大家都很熟悉的事情来讲解概率和分布。作者的叙述非常生动，读起来完全没有枯燥感。而且，书里对每一步的推导过程都交代得非常清楚，让我这个数学基础不太扎实的人也能跟上思路。我特别喜欢它对假设检验那部分的讲解，以前总是搞不懂P值到底是什么意思，这本书用一个非常形象的比喻，让我茅塞顿开。读完这本书，我感觉自己对数据背后的逻辑有了更深刻的理解，不再是死记硬背概念，而是真正明白了统计学在日常生活和科研中的应用价值。这本书的结构安排也很合理，从基础概念到高级应用，层层递进，非常适合自学。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对理论深度有较高要求的学习者，通常市面上的入门级教材对我来说总觉得不够“狠”。然而，《统计学完全教程》在这方面做得非常出色。它在确保易读性的同时，对核心理论的数学推导毫不含糊。书中对大数定律、中心极限定理等核心定理的论述，逻辑严密，论证过程完整而又不失严谨性。对于贝叶斯统计这块内容，作者没有简单地介绍其应用，而是深入讲解了其背后的哲学思想和计算方法，这对我来说是极大的收获。我曾参考过几本国外引进的教材，但它们的术语和表达方式有时会显得生硬，《统计学完全教程》在保持学术准确性的前提下，成功地用更贴近我们思考习惯的语言来阐述这些深奥的知识点，使得理论学习的门槛大大降低，但收获的深度却一点没有缩水。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，留着当工具书用

评分☆☆☆☆☆

还是?豪华游轮号码给我电话订购吧

评分☆☆☆☆☆

工具书，有点粗糙。

评分☆☆☆☆☆

原著是好书无疑，中译是多人合译，定价只能说有点小贵。

评分☆☆☆☆☆

书是正品，质量不错，一直在京东买

评分☆☆☆☆☆

好书，印刷干净，内容权威，也定价好贵！

评分☆☆☆☆☆

对我们研究所很有帮助

评分☆☆☆☆☆

好评

评分☆☆☆☆☆

工具书，有点粗糙。