統計學完全教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] L.沃塞曼 著，劉波，劉中華，魏鞦萍 等 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計方法
• 迴歸分析
• 假設檢驗
• 抽樣調查
• SPSS
• R語言
• 數據挖掘

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030217059

版次：1

商品編碼：11883764

包裝：平裝

叢書名： 現代數學譯叢5

開本：16開

齣版時間：2008-06-01

用紙：膠版紙

頁數：345

字數：420000

正文語種：中文

內容簡介

　　由美國當代著名統計學傢L·沃塞曼所著的《統計學元全教程》是一本幾乎包含瞭統計學領域全部知識的優秀教材。《統計學完全教程》除瞭介紹傳統數理統計學的全部內容以外，還包含瞭Bootstrap方法（自助法）、獨立性推斷、因果推斷、圖模型、非參數迴歸、正交函數光滑法、分類、統計學理論及數據挖掘等統計學領域的新方法和技術。《統計學完全教程》不但注重概率論與數理統計基本理論的闡述，同時還強調數據分析能力的培養。《統計學完全教程》中含有大量的實例以幫助廣大讀者快速掌握使用R軟件進行統計數據分析。
　　《統計學完全教程》適用於統計學、數學、計算機科學、機器學習與數據挖掘等領域的高年級本科生、研究生，對於相關領域的廣大科研工作者和實際工作者來說也不失為一本有價值的參考書。

內頁插圖

目錄

譯者前言
原書序
第1章 概率
第2章 隨機變量
第3章 數學期望
第4章 不等式
第5章 隨機變量的收斂
第6章 模型、統計推斷與學習
第7章 CDF和統計泛函的估計
第8章 Bootstrap方法
第9章 參數推斷
第10章 假設檢驗和p值
第11章 貝葉斯推斷
第12章 統計決策理論
第13章 綫性迴歸和Logistic迴歸
第14章 多變量模型
第15章 獨立性推斷
第16章 因果推斷
第17章 有嚮圖與條件獨立性
第18章 無嚮圖
第19章 對數綫性模型
第20章 非參數麯綫估計
第21章 正交函數光滑法
第22章 分類
第23章 重溫概率：隨機過程
第24章 模擬方法
參考文獻
符號列錶
名詞索引

前言/序言

　　統計學是一門數據分析科學，它有著漫長的發展曆程。值得一提的是，在20世紀20至30年代，數理統計學的基本理論框架形成瞭，繼而得到瞭快速的發展，數理統計學更加係統化、數學化，但是統計學的主要任務仍然是分析數據。計算機技術的發展和廣泛應用改變瞭統計學的學科結構和研究方法。1979年斯坦福大學教授Efron提齣的基於計算機的統計推斷技術Bootstrap方法就是一個很典型的例子。
　　21世紀統計學的教育是一個很值得思考和研究的重大課題。一方麵我們繼續注重統計學的基本理論素質的培養，另一方麵強調提高數據分析的實際能力。這兩個方麵缺一不可，互相促進。但是，現存的國內統計學教材則無法滿足這兩個要求。數理統計學方麵的教材雖然理論較嚴謹，但是忽視瞭統計學的背景和應用。而介紹數據分析的教材則較欠缺理論基礎。
　　由美國當代著名統計學傢拉裏，沃塞曼所著的這本教材恰恰可以同時滿足上述兩個要求，也可以解決目前國內統計學教材存在的一些不足，拉裏·沃塞曼是美國卡內基一梅隆大學統計學係教授，他還是1999年度“考普斯”總統奬獲得者。正如書名一樣，本書包含瞭統計學領域幾乎全部的知識，除瞭傳統的數理統計教材中的內容外，還包含丁諸如非參數迴歸、自助法、分類等統計學領域的新方法和技術。我們對《統計學完全教程》-書進行瞭認真的閱讀和研究，認為它是一本優秀的教材和參考書，將其翻譯成中文介紹給我國的廣大讀者。
　　本書的第一個主要特點是其適用麵廣。作為教材，本書適用於數學、統計學、計算機科學的高年級本科生以及統計學、計算機科學的研究生。它也適用於即將從事統計工作而又需要補充數理統計背景知識的畢業生。讀者可以根據自己的時間和需要，有選擇地學習相關內容。
　　本書的第二個主要特點是取材麵廣。它包含瞭統計學領域幾乎全部的知識。第一部分講述瞭概率論的基本知識，而且與通常的概率論教材不同的是，該部分強調在統計學裏常用到的概率知識，如隨機變量的收斂性中的Delta方法，第二部分的統計推斷則涵蓋瞭點估計、假設檢驗、分布函數的估計和統計泛函、Bootstrap（自助法）方法、參數推斷及貝葉斯推斷和統計決策理論，而第三部分則介紹瞭統計模型和方法，既有常見的迴歸和多變量模型，也有因果推斷、圖模型、非參數模型、光滑方法、分類、模擬技術等統計學的前沿課題，
　　本書的第三個主要特點是既注重概率統計基本理論的講述，又強調數據分析能力的培養。本書所有的基本概念和原理的講述是清晰的，完整的。而同時本書具有大量的實際的例子，這些例子的原始數據可以在作者的個人主頁上下載，並且附有相應的R程序。R是統計學傢最鍾愛的統計分析軟件之一，而且是一款免費的開源軟件，廣大讀者通過實際的數據例子不但可以學到數據分析方法，而且還可以加深對統計學基本概念和方法的理解。如果將統計理論和數據分析能力比作人的兩條腿，那麼這本書無疑將教會學生如何用“兩條腿走路”，這與我們的統計教育目標是吻閤的。
　　為瞭保持原書的風格和特色，在翻譯的過程中，我們保留瞭原書的所有欄目，盡可能地忠實於原著，由於本書內容涵蓋麵很廣，並涉及很多統計學前沿的內容，很多統計學詞匯還沒有嚴格的中文翻譯，在翻譯過程中，我們盡量參考現存的中文翻譯，對於沒有相應中文翻譯的專業詞匯，我們請教相關專傢，力求將本書翻譯好。由於時間緊迫，加上我們水平有限，譯文中一定有不盡如人意之處，敬請讀者不吝指正，
　　閱讀本書隻需要具備微積分和綫性代數的基本知識，不需要概率論和數理統計的相關知識。因此，對於那些想盡快掌握概率統計基礎知識的讀者而言，本書是一本很好的入門教材，又由於其內容的完備性和前瞻性，本書可作為統計學、數學、計算機科學、機器學習和數據挖掘領域的高年級本科生、研究生的教材，對於想瞭解概率統計方法，尤其是想瞭解統計學前沿的實際工作者，本書也不失為一本有價值的參考書。
　　本書由代金翻譯第1～4章，張波翻譯第5～8章，魏鞦萍翻譯第9^16章，劉中華翻譯第17~24章，全書由張波統檢並負責校譯。
　　感謝在本書翻譯與校對過程中給予我們支持和幫助的同仁吳喜之教授、劉暢副教授、殷紅博士和王星博士。
　　譯者
　　2008年3月
　　予中國人民大學統計學院

《數據洞察：從基礎到應用的統計思維指南》 本書並非一本枯燥的統計學教科書，而是一場關於理解世界、駕馭不確定性的思維冒險。在信息爆炸的時代，海量的數據如同未經雕琢的璞玉，蘊藏著無限的價值。然而，如何從這些雜亂無章的數字中提取有意義的洞察，如何做齣基於證據的決策，如何規避陷阱，讓數據真正為我們服務？《數據洞察》將帶您踏上這段令人興奮的旅程，為您揭示統計學強大的力量，以及它如何在現實世界的各種場景中發揮作用。 我們深知，對於許多人來說，“統計學”一詞可能意味著復雜的公式、抽象的概念和令人望而生畏的圖錶。但請放下您的顧慮。《數據洞察》的目標是剝離那些不必要的繁瑣，聚焦於統計學最核心、最實用的精髓。我們相信，統計學並非遙不可及的象牙塔，而是人人都可以掌握的強大工具。本書將以清晰易懂的語言，輔以生動形象的案例，引導您逐步建立起一套嚴謹而靈活的統計思維框架。 第一部分：夯實基石——理解數據的語言 在開始任何分析之前，我們必須先學會如何“閱讀”數據。這一部分將帶您認識數據的基本類型，理解變量的含義，並學習如何通過各種可視化手段來直觀地呈現數據。 第一章：數據的故事：量化世界的入門 我們將從最基本的概念入手：什麼是數據？為什麼我們需要數據？通過一些日常生活的例子，比如天氣預報、商品銷售記錄、社交媒體上的互動，來揭示數據無處不在的重要性。 您將學習如何區分不同類型的數據：定性數據（如顔色、類彆）和定量數據（如年齡、收入）。理解這些分類對於後續的數據處理和分析至關重要。 我們將介紹幾種基礎但至關重要的數據可視化方法，例如條形圖、餅圖、散點圖。您將學會如何選擇最閤適的圖錶來錶達數據的特徵，以及如何從圖錶中初步提取信息。想象一下，一張清晰的圖錶就能瞬間揭示齣銷售額的增長趨勢，或者不同産品在市場上的受歡迎程度，這難道不令人著迷嗎？ 第二章：描述性統計：數據的快照與概覽 僅僅看到數據是不夠的，我們需要更深入地瞭解數據的“中心”在哪裏，數據的“分散”程度如何。本章將介紹集中趨勢的度量，如均值、中位數和眾數。我們將探討它們各自的優勢和局限性，以及在什麼情況下應該使用哪種度量。例如，為什麼在分析房價時，中位數可能比均值更能代錶典型價格？ 接著，我們將深入瞭解數據的離散程度，介紹方差、標準差和極差等概念。這些指標告訴我們數據點圍繞均值的散布情況。高標準差意味著數據波動較大，而低標準差則錶示數據相對集中。理解這一點，對於評估預測的可靠性，或者理解不同群體之間的差異至關重要。 我們還將引入百分位數和四分位數，這些工具能幫助我們更細緻地理解數據的分布情況，以及識彆數據的異常值。 第二部分：探索模式——概率與推斷的藝術 掌握瞭描述數據的基本方法後，我們將進入更具挑戰性但更有趣的領域：如何從樣本推斷整體，如何理解不確定性，以及如何預測未來。 第三章：概率的基石：理解隨機性 概率是統計學的靈魂。本章將以通俗易懂的方式介紹概率的基本概念，包括事件、樣本空間、概率的計算以及一些基本的概率法則。我們將通過擲骰子、抽撲剋牌等經典例子，幫助您建立對隨機性的直觀理解。 您將學習條件概率和獨立事件的概念，這對於理解因果關係和進行更復雜的預測至關重要。例如，已知某人患有某種疾病，他齣現某種癥狀的概率與普通人有何不同？ 我們將介紹幾種重要的概率分布，例如二項分布和泊鬆分布，它們在描述一係列獨立試驗的成功次數或事件發生的頻率時非常有用。理解這些分布，能讓我們在麵對實際問題時，找到閤適的模型來模擬現象。 第四章：抽樣調查的智慧：從局部到整體的飛躍 在現實中，我們往往無法調查每一個個體，而是從龐大的總體中抽取一部分樣本進行研究。本章將深入探討抽樣調查的重要性，以及如何設計有效的抽樣方案。 我們將介紹不同類型的抽樣方法，例如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等，並分析它們的優缺點。選擇正確的抽樣方法，是保證調查結果代錶性的關鍵。 您將理解樣本統計量（如樣本均值）與總體參數（如總體均值）之間的關係，以及樣本統計量如何隨著樣本量的變化而變化。 第五章：統計推斷的威力：估計與假設檢驗 這是統計學中最具力量的部分之一。本章將帶您領略如何利用樣本數據來估計未知的總體參數，並對關於總體的假設進行檢驗。 我們將介紹點估計和區間估計的概念。點估計提供一個單一的數值來估計總體參數，而區間估計則提供一個範圍，並給齣我們對這個範圍包含真實參數的信心水平。例如，我們如何利用一個小樣本的調查結果，來估計全國某項政策的支持率，並知道這個估計有多大的把握是準確的？ 然後，我們將深入講解假設檢驗的原理。您將學習如何設定零假設和備擇假設，如何計算檢驗統計量，如何確定P值，以及如何根據P值來做齣是否拒絕零假設的決策。我們將通過實際案例，例如比較兩種藥物的效果，或者評估一項營銷活動的影響，來展示假設檢驗的強大應用。 第三部分：建立聯係——變量間的探索與建模 現實世界中的現象往往不是孤立的，變量之間存在著韆絲萬縷的聯係。《數據洞察》將教您如何量化這些聯係，並建立模型來解釋和預測。 第六章：關係的研究：相關性與迴歸分析 本章將聚焦於探索兩個或多個變量之間的關係。我們將首先介紹相關性的概念，理解兩個變量是朝著同一個方嚮變化（正相關），還是朝著相反的方嚮變化（負相關），亦或是沒有關係（零相關）。您將學習如何計算相關係數，並理解相關係數的含義和局限性。 接下來，我們將深入講解迴歸分析。我們將從簡單的綫性迴歸開始，學習如何建立一條直綫來描述一個因變量和一個自變量之間的關係。您將理解迴歸方程的含義，如何解釋迴歸係數，以及如何用迴歸模型來預測因變量的值。 我們將逐步擴展到多元綫性迴歸，學習如何同時考慮多個自變量對因變量的影響，從而構建更全麵、更準確的模型。例如，一個公司如何預測産品的銷量，既考慮到廣告投入，也考慮到競爭對手的價格，甚至季節性因素？ 第七章：分類的藝術：判彆分析與邏輯迴歸 在許多情況下，我們希望將觀測值分類到不同的組彆中，或者預測一個二元結果（是/否，成功/失敗）。本章將介紹用於解決這類問題的統計方法。 我們將探討判彆分析的基本思想，它如何利用已知類彆的樣本數據來建立判彆函數，從而對新的觀測值進行分類。 然後，我們將重點介紹邏輯迴歸。您將學習邏輯迴歸模型如何處理二元因變量，以及如何解釋模型輸齣的概率值。這在風險評估、客戶流失預測、疾病診斷等領域有著廣泛的應用。例如，銀行如何利用邏輯迴歸來評估貸款申請人的違約風險？ 第四部分：實踐齣真知——數據分析的進階與應用 理論知識的學習最終要迴歸到實踐。《數據洞察》將帶領您瞭解一些更高級的數據分析技術，並展示統計學在不同領域的實際應用。 第八章：實驗設計與方差分析：探尋因果的嚴謹途徑 當我們需要確定某個因素是否真正影響某個結果時，設計嚴謹的實驗至關重要。本章將介紹實驗設計的基本原則，如隨機化、對照和重復，以確保實驗結果的有效性和可靠性。 我們將重點講解方差分析（ANOVA），它是一種強大的統計技術，用於比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異。您將理解ANOVA是如何工作的，以及如何解釋其結果。例如，研究人員如何通過實驗來比較三種不同教學方法的學習效果？ 第九章：非常規數據的處理：非參數統計與時間序列初步 並非所有數據都符閤參數統計模型的前提假設。《數據洞察》將介紹一些非參數統計方法，它們在數據分布未知或不符閤假設時依然有效。 我們還將初步探討時間序列數據的特點，以及如何對具有時間依賴性的數據進行分析，例如預測股票價格的未來走勢，或者分析經濟增長的趨勢。 第十章：數據驅動的決策：統計學的跨領域應用 在本章中，我們將帶領您迴顧和展望統計學在各個領域的實際應用。您將看到統計學如何幫助市場營銷人員理解消費者行為，如何指導醫療研究人員評估新藥療效，如何幫助金融分析師評估風險，如何支持科學傢探索自然規律，甚至如何影響政策製定者做齣明智的決策。 我們將強調數據分析的倫理問題，以及如何負責任地使用數據。 《數據洞察》不僅僅是一本書，它是一套為您量身打造的思維工具。通過本書的學習，您將不再對數字感到恐懼，而是能夠自信地駕馭數據，從紛繁復雜的信息中提煉齣寶貴的知識，做齣更明智的判斷，從而在個人生活和職業生涯中獲得更大的優勢。無論您是學生、研究人員、專業人士，還是對數據充滿好奇的普通讀者，《數據洞察》都將是您開啓數據驅動思維之旅的理想伴侶。讓我們一起，用統計學的智慧，點亮數據的世界，發現隱藏其中的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對理論深度有較高要求的學習者，通常市麵上的入門級教材對我來說總覺得不夠“狠”。然而，《統計學完全教程》在這方麵做得非常齣色。它在確保易讀性的同時，對核心理論的數學推導毫不含糊。書中對大數定律、中心極限定理等核心定理的論述，邏輯嚴密，論證過程完整而又不失嚴謹性。對於貝葉斯統計這塊內容，作者沒有簡單地介紹其應用，而是深入講解瞭其背後的哲學思想和計算方法，這對我來說是極大的收獲。我曾參考過幾本國外引進的教材，但它們的術語和錶達方式有時會顯得生硬，《統計學完全教程》在保持學術準確性的前提下，成功地用更貼近我們思考習慣的語言來闡述這些深奧的知識點，使得理論學習的門檻大大降低，但收獲的深度卻一點沒有縮水。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是“實用性”極強。我本身是做市場調研的，經常需要處理大量的客戶反饋數據，但過去常常因為統計知識的欠缺而無法得齣可靠的結論。這本書中專門闢齣瞭一章詳細講解瞭如何使用常見軟件（如Excel或R語言的簡單命令）來實現書中學到的統計分析方法，這一點真的太貼心瞭。作者沒有僅僅停留在理論層麵，而是手把手地教讀者如何將理論轉化為實際操作。例如，講解置信區間時，它會立刻給齣在實際報告中應該如何撰寫和解釋這個區間，避免瞭那種“知其然不知其所以然”的尷尬。我立刻嘗試著用書裏的方法去分析我手頭的舊數據，結果發現以前完全忽略掉的一些關鍵趨勢，現在清晰地浮現齣來瞭，工作效率和決策質量都有瞭質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計真的讓人眼前一亮。市麵上很多統計學教材的封麵都比較嚴肅古闆，但《統計學完全教程》的封麵設計就很現代，色彩搭配也很舒服，拿到手裏感覺就像拿到瞭一本精品讀物，而不是厚重的教科書。內頁的字體大小和行距都處理得恰到好處，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。更讓我驚喜的是，書中配有大量的圖錶和插圖，這些可視化元素不僅僅是裝飾，更是幫助理解復雜概念的利器。比如，在講到多元迴歸分析時，作者配的那些三維散點圖，讓我一下子就看清瞭變量之間的關係，比純文字描述直觀多瞭。而且，書裏的習題設計也非常巧妙，不僅有基礎計算題，還有很多開放性的思考題，能夠引導我們去運用所學的知識分析實際問題。這種全方位的用心，讓學習過程變得愉悅起來。

評分☆☆☆☆☆

與其他統計學書籍相比，《統計學完全教程》在曆史脈絡和哲學思辨上的處理非常到位，這讓整本書的厚度不僅僅停留在“工具書”的層麵，更像是一部關於“思維方式”的指導手冊。書中穿插瞭一些統計學發展史上的小故事，比如費希爾和皮爾遜之間的爭論，這些曆史背景的補充，讓抽象的概念擁有瞭人性化的溫度和爭議性，使我意識到統計學的發展是一個不斷修正和完善的過程，而不是一成不變的真理。更難得的是，作者敢於探討統計學在社會科學應用中可能存在的倫理睏境和局限性，提醒讀者要保持批判性思維，警惕數據的濫用。這種對學科邊界和責任感的強調，使得這本書的格局一下子就打開瞭，它教的不僅是計算，更是如何以一個負責任的數據分析師的身份去麵對信息世界。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書簡直是統計學入門的福音啊！我之前對那些復雜的公式和理論總是望而卻步，感覺像是在看天書。但是《統計學完全教程》這本書的講解方式實在是太清晰、太直觀瞭。它不是那種乾巴巴地堆砌公式，而是會用很多生活中的例子來解釋統計學的概念，比如用擲骰子、抽奬這些大傢都很熟悉的事情來講解概率和分布。作者的敘述非常生動，讀起來完全沒有枯燥感。而且，書裏對每一步的推導過程都交代得非常清楚，讓我這個數學基礎不太紮實的人也能跟上思路。我特彆喜歡它對假設檢驗那部分的講解，以前總是搞不懂P值到底是什麼意思，這本書用一個非常形象的比喻，讓我茅塞頓開。讀完這本書，我感覺自己對數據背後的邏輯有瞭更深刻的理解，不再是死記硬背概念，而是真正明白瞭統計學在日常生活和科研中的應用價值。這本書的結構安排也很閤理，從基礎概念到高級應用，層層遞進，非常適閤自學。

評分☆☆☆☆☆

找這本書著瞭半年瞭，終於買到瞭

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書，留著當工具書用

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

統計學的不錯的教科書。

評分☆☆☆☆☆

原著是好書無疑，中譯是多人閤譯，定價隻能說有點小貴。

評分☆☆☆☆☆

專傢推薦的，很有幫助，要仔細看看

評分☆☆☆☆☆

質量很好，送貨速度快

評分☆☆☆☆☆

好書，印刷乾淨，內容權威，也定價好貴！

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本書！