妙思统计（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Uri Bram 著，彭英之 译

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 实验设计
• 统计方法
• 统计建模

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040483697

版次：1

商品编码：12265127

包装：平装

开本：32

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：118

内容简介

内容简介

　　妙思统计（第四版）

一天内可以读完并读懂的统计书，好玩有趣！

国外各大图书销售网站的畅销书，好评如潮！

书评：

这本小书把很多中国统计教师都说不清楚的 (或者不明白的) 概念用简单的语言和例子讲清楚，这很不简单！

——吴喜之，中国人民大学统计学教授

本书对做财经或金融的人理解什么是统计会很有帮助。

——马景义，中央财经大学统计学教授

这是一本很棒的统计入门书，非常适合那些容易被公式吓到的人阅读。书中实例丰富，很多都是大家在生活和工作中遇到的问题，作者深入浅出的讲解让人满意。即使是专业的统计人员，阅读本书也会有所收获，因为好的进步方式是定期回顾一下基础知识，比如读一读本书。

——Ilya Grigorik

于我而言，这本书完全改变了我大学时代对统计学昏昏入睡的感觉，读完这本书后我的新年计划便是重拾统计学，因为这本书很重要、也是读起来较吃力的最后一章——贝叶斯统计——对于培养批判式思维方式至关重要。

——网友果然

内容简介：

本书内容通俗易懂，它教你如何用一个统计学家的思维方式来思考问题，但不会涉及任何烦琐的统计技法。无论你是正在讲授统计课程的教师，还是患有“数学恐惧症”的学生，都可通过阅读本书而受益匪浅，了解统计学如何与现实生活息息相关。

作者简介

作者简介：

Uri Bram，中文名吴瑞，英国科普作家，专注于数学、科学及理性思维的科普写作，因其著作《妙思统计》，多次受邀在商业和公益活动上做如何在真实世界中使用数据和统计思维的讲座。

译者简介：

彭英之，2010年本科毕业于普林斯顿大学数学系，后于自营交易公司 Jane Street Capital 从事量化交易工作，现旅居香港。

目录

译者序
前言
你不是一个人
其它用途

第一章 选择
买橙子
自选择偏差的数据
用图形帮助思考
把抽象的东西画出来
决非儿戏
反馈效应
脸盲
称赞

第二章 模型
为行为建立模型
一个简单的隐含等式
小心轻放误差项
相关性与因果关系
遗漏变量偏差
为什么平均绩点（GPA）没意义
咨询公司
比尔与马克
因与果
更换保险产品的客户
咖啡与电视
外在影响
干旱的日子

第三章 贝叶斯
都是贝叶斯惹的祸
步步为营
贝叶斯公式
击中重点
拟态章鱼
图形贝叶斯
基础率
莎莉·克拉克
选择工作
性取向
天才可不是遍地都是
尾声
故事的结尾
推荐书目
参考文献
致谢

精彩书摘

　　都是贝叶斯惹的祸
　　有一天女朋友告诉你她身体不适
　　要早些回家，可当你到家时却发现
　　她溜出去和前男友吃饭了
　　（原来没想把这事告诉你，但作为朋友有时必须实话实说）。
　　她劈腿的可能性有多大？
　　更关键的是，你该怎样去判断呢？
　　你得考虑哪些因素？
　　具体的数字在此处没什么意义
　　（“亲爱的，你似乎有23.97%的可能性在劈腿，误差0.01%”），
　　但你得想清楚怎样做一个大致的判断
　　（“她一定在劈腿”、“她可能在劈腿”、
　　“我只是有一点点担心她可能在劈腿”等等）。
　　……

《妙思统计（第四版）》的简介，聚焦于统计学的普适价值、核心概念及其在现代社会中的深刻影响，旨在激发读者对数据驱动思维的兴趣，并为掌握统计学工具奠定基础。 引言：数据时代的洞察之眼 我们生活在一个被数据洪流席卷的时代。从社交媒体上的互动，到科学研究的前沿，再到商业决策的脉搏，数据无处不在，它们是理解世界、预测未来、优化决策的关键。然而，原始的数据本身往往是杂乱无章的，其中蕴含的真正意义和价值，需要一双“洞察之眼”去发掘。这双眼睛，便是统计学。 《妙思统计（第四版）》并非一本仅仅罗列公式和定理的枯燥教科书，它是一本带领读者穿越数据迷雾，抵达清晰洞察的指南。本书致力于揭示统计学的强大力量，展示如何运用严谨的逻辑和恰当的工具，从看似纷繁复杂的数据中提取有价值的信息，做出更明智的判断，并以更具说服力的方式沟通我们的发现。无论您是初次接触统计学，还是希望深化理解，本书都将是您探索数据世界、提升理性思维能力的可靠伙伴。 第一部分：理解数据，构建基石 统计学的起点，是对数据的理解与描述。本书的第一部分将引领读者认识不同类型的数据，理解它们各自的特性以及如何恰当地收集和组织。 数据的本质与分类： 我们将从最基础的概念入手，探讨什么是数据，以及如何区分定量数据（如身高、收入）和定性数据（如颜色、性别）。理解这些基本分类，是后续分析的前提。例如，知道变量是连续的还是离散的，是分类的还是有序的，将直接影响我们选择何种统计方法。 数据的可视化： 数字本身很难直观传达信息，而图表则能瞬间勾勒出数据的轮廓。本书将深入介绍各种常用的数据可视化技术，包括但不限于： 频数分布表与直方图： 它们能够清晰地展示数据的集中趋势和离散程度，帮助我们快速了解数据的整体分布形态。例如，通过直方图，我们可以直观地看到学生考试分数的分布情况，是集中在高分段，还是低分段，或者呈钟形分布。 条形图与饼图： 它们是比较不同类别数据大小的有力工具。在市场调研中，条形图可以清晰地展示不同产品的销售额排名，而饼图则能直观地呈现市场份额的构成。 散点图： 当我们需要探究两个变量之间是否存在关系时，散点图是首选。通过观察散点图上的点，我们可以初步判断变量之间是正相关、负相关，还是没有明显关系。例如，通过绘制学生学习时间与考试成绩的散点图，我们可以直观地了解这两者之间的关联性。 折线图： 它们特别适合展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。金融市场的股票价格波动、经济指标的季度增长，都可以通过折线图清晰地呈现。 描述性统计量： 除了可视化，我们还需要用一组精炼的数字来概括数据的核心特征。本书将详细讲解： 集中趋势的度量： 均值（平均数）、中位数和众数，它们分别从不同角度描述了数据的“中心”在哪里。理解它们各自的适用场景至关重要，例如，在存在极端值的情况下，中位数往往比均值更能代表数据的典型水平。 离散程度的度量： 极差、方差和标准差，它们帮助我们量化数据的“分散”程度。标准差尤其重要，它提供了数据点与均值之间平均偏离的度量，是理解数据波动性的关键指标。 位置度量： 百分位数（如四分位数）则提供了数据内部位置的参考，帮助我们理解数据分布的各个部分。 通过本部分的学习，读者将掌握描述和理解数据集的基本方法，为后续更复杂的统计推断打下坚实的基础。 第二部分：概率论的魅力，推断的基石 统计学不仅仅是描述已知，更重要的是从样本推断总体。而概率论，正是连接这两者的桥梁。本书的第二部分将循序渐进地引导读者进入概率的世界。 概率的基本概念： 我们将从随机事件、样本空间、概率的定义开始，理解随机现象的本质。例如，抛硬币、掷骰子等简单的随机实验，将帮助我们建立对概率的直观认识。 概率的运算与法则： 条件概率、联合概率、独立事件等概念，是进行复杂概率计算的基础。我们将学习如何利用加法法则和乘法法则，计算多个事件发生的概率。 随机变量与概率分布： 随机变量是描述随机现象数值结果的函数。本书将介绍两种重要的离散概率分布： 二项分布： 适用于描述固定次数独立试验中，某种结果发生次数的概率。例如，连续抛掷一个硬币10次，正面朝上的次数服从二项分布。 泊松分布： 适用于描述在固定区间内，某个随机事件发生次数的概率，尤其适用于稀有事件。例如，单位时间内通过某个十字路口的汽车数量。 连续概率分布： 均匀分布： 描述了在一定范围内，所有结果发生的概率都相等的模型。 指数分布： 常常用来描述事件发生的时间间隔，例如，电子元件的寿命。 正态分布（高斯分布）： 这是统计学中最重要、最核心的分布之一，其钟形曲线在自然界和社会现象中随处可见（如身高、智商、测量误差等）。我们将深入理解正态分布的性质，以及它在统计推断中的关键作用。 中心极限定理： 这是概率论中最具革命性的定理之一。它表明，无论原始总体服从何种分布，只要样本量足够大，样本均值的分布将近似服从正态分布。这一强大定理是进行样本推断至关重要的理论基础，它使得我们可以基于正态分布进行各种统计推断。 通过对概率论的深入理解，读者将为后续的统计推断做好充分的理论准备，理解样本为何能够代表总体，以及这种推断的依据何在。 第三部分：统计推断，揭示未知 在掌握了描述性统计和概率论的基础后，本书的第三部分将进入统计推断的核心领域，学习如何利用样本数据对未知总体做出合理的推断。 抽样分布： 理解样本统计量（如样本均值）的分布，是进行推断的关键。我们将重点研究样本均值的抽样分布，并结合中心极限定理，理解其近似正态分布的特性。 参数估计： 我们希望通过样本来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）。本书将介绍： 点估计： 使用样本统计量来估计总体参数的一个最佳值。 区间估计： 并非给出一个单一的估计值，而是给出一个包含总体参数的可能范围，并给出这个范围包含真实参数的概率（置信水平）。我们将重点讲解如何构建均值和比例的置信区间，理解置信区间的含义及其解释。例如，计算一个95%的置信区间，意味着我们有95%的把握认为总体的真实参数落在这个区间内。 假设检验： 这是统计推断的另一大支柱。它是一种利用样本数据来判断关于总体参数的某个假设是否成立的方法。我们将系统学习假设检验的流程： 建立原假设（H0）和备择假设（H1）： 明确我们要检验的命题。 选择检验统计量： 根据具体问题选择合适的统计量。 确定拒绝域或计算P值： 判断是否拒绝原假设。 做出统计决策： 根据样本数据做出是拒绝还是不拒绝原假设的结论。 理解检验的类型错误： 第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪），以及如何权衡这两者。 常用假设检验方法： Z检验与t检验： 用于检验总体均值或比例的假设，尤其是在小样本情况下，t检验扮演着重要角色。 卡方检验： 广泛应用于检验定性变量之间的独立性或拟合优度。例如，检验两种治疗方法在改善病情上的效果是否存在显著差异，或者检验观察到的频率是否符合某个理论分布。 F检验： 主要用于方差的比较，以及在方差分析（ANOVA）中比较多个组的均值。 方差分析（ANOVA）： 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，方差分析是一个强大的工具。它将总变异分解为组间变异和组内变异，通过F检验来判断组间均值是否存在差异。 通过本部分的学习，读者将能够自信地利用样本数据对未知总体进行推断，并对统计结果的可靠性进行评估。 第四部分：回归分析，探索关系 现实世界中，变量之间很少是孤立存在的，它们常常相互关联。回归分析是研究变量之间数量关系的强大工具。 简单线性回归： 当我们关注一个因变量和一个自变量之间的线性关系时，简单线性回归是首选。我们将学习： 回归模型： 如何建立描述因变量随自变量线性变化的模型。 最小二乘法： 如何求解回归方程的最佳系数。 回归系数的解释： 理解斜率和截距的含义。 模型拟合优度： R方（决定系数）的意义，以及它如何衡量模型解释了因变量多少的变异。 回归系数的显著性检验： 判断自变量是否对因变量有显著的线性影响。 预测： 如何利用回归模型进行预测，以及预测的局限性。 多元线性回归： 在实际应用中，因变量往往受多个自变量的影响。多元线性回归允许我们同时考虑多个自变量，并评估它们各自的独立贡献。我们将学习如何构建和解释多元回归模型，以及如何处理多重共线性等问题。 相关分析： 在回归分析之前，相关分析可以帮助我们量化两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将学习皮尔逊相关系数的计算和解释。 回归分析的应用领域极为广泛，从经济学预测、市场营销分析到医学研究，都能看到它的身影。本部分的学习将赋予读者量化和解释变量间关系的能力。 第五部分：统计思想与应用 《妙思统计（第四版）》的结尾部分，将回归到更宏观的视角，强调统计学作为一种思维方式的重要性，并展示其在各个领域的实际应用。 实验设计： 如何科学地设计实验，以获得有效、可靠的数据，避免偏差。我们将介绍随机化、对照、重复等基本原则。 统计学的伦理与局限： 认识到统计方法的局限性，以及如何负责任地使用统计数据，避免误导和滥用。 实际案例分析： 通过一系列贴近实际的案例，展示统计学在不同领域（如商业、医疗、社会科学、环境科学等）是如何被应用来解决问题的。这些案例将帮助读者将书本知识与现实世界联系起来，深刻体会统计学的价值。 统计软件的初步介绍： 简要介绍一些常用的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）的功用，鼓励读者通过实践掌握统计工具。 结语：拥抱数据，开启智慧 《妙思统计（第四版）》的目标是让统计学不再是少数人的专属语言，而是每个人都能掌握的、用于理解世界、做出明智决策的有力工具。本书以清晰的逻辑、丰富的示例和循序渐进的讲解，力求将统计学的精髓呈现在读者面前。 数据时代已经到来，掌握统计学，就是掌握了在这个时代驾驭信息、做出精准判断的关键能力。希望本书能成为您探索数据世界、开启智慧之旅的起点，让您在面对复杂的世界时，多一份理性，多一份自信。

评分☆☆☆☆☆

我尝试过市面上好几本关于这个领域的书籍，但很多要么是过于晦涩难懂，要么就是流于表面，缺乏实操指导。这本书完美地找到了两者之间的黄金平衡点。它的理论框架坚实无比，但绝不沉溺于理论的象牙塔中；它提供了大量的实际操作指导，但又避免了沦为简单的‘操作手册’。最让我印象深刻的是，它对统计学在现实世界中应用的伦理和局限性的讨论，这是很多同类书籍所欠缺的。作者坦诚地指出了数据分析中可能存在的偏见和误区，提醒我们作为使用者需要保持警惕和审慎。这种‘知其然，更知其所以然’的探讨，使得这本书的价值远超一般的教材。它不仅仅教会你‘如何计算’，更重要的是教会你‘如何思考’，如何用一种更加科学、负责任的态度去面对和解读数据。对于希望将统计学应用到科研、商业决策或任何需要量化分析的领域的人来说，这本书无疑是一份极其宝贵的路线图。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个阅读速度比较慢的人，但这本书让我体会到了‘废寝忘食’的感觉。它的文字极富画面感，作者仿佛是一位高明的建筑师，为你精心设计了一座知识的金字塔。从最坚实的地基开始，稳步向上搭建，每块砖石（每个概念）都契合得天衣无缝。我特别喜欢其中穿插的一些历史小插曲，讲述了某些统计方法是如何被发现和应用的，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对统计学这门学科的演变过程有了更丰富的人文关怀视角。很多技术书籍读起来像是在啃硬面包，但这本书的阅读体验就像是在品尝一杯陈年的佳酿，回味无穷。而且，书中的‘陷阱’提示非常到位，作者总能预判到读者在哪里可能会产生误解，并提前设置好澄清和辨析的段落，这体现了作者极高的教学智慧和同理心。它真正做到了对读者的‘保驾护航’。读完之后，那种豁然开朗的感觉，真的难以用言语表达，感觉整个思维的框架都被重新梳理了一遍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它拥有一种老派的沉稳和现代的灵动完美结合的气质。你能在字里行间感受到作者对统计学深厚的感情和严谨的态度。不同于那些为了迎合市场而故意使用网络流行语或过于随意的写作方式，这本书保持了一种恰到好处的专业距离感，让人既感到被尊重，又不会有疏离感。它的章节安排极具匠心，每一个章节的结尾都会有一个简短的“要点回顾”和“进阶思考”栏目，这种结构设计极大地帮助了我巩固记忆和拓展思路。我发现，即使是隔了一段时间再回头翻阅某个知识点，也能迅速定位到核心，因为书中的标记和提示非常清晰。这本书就像一个细致的向导，它不仅指引我看到了风景，还告诉我每一处景色的形成原因，以及如何更好地欣赏它。对于任何渴望系统学习统计学，并希望建立起扎实、可持续知识体系的读者而言，我找不到比这本更合适的选择了，它真正值得收藏和反复研读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅停留在基础概念的讲解上，更是深入到了许多高级主题的探讨。我最欣赏它那种层层递进的结构，每深入一个层次，作者都会巧妙地回顾前一个知识点，确保读者不会迷失在知识的海洋中。这种精妙的编排，让整个学习过程显得逻辑严密又充满节奏感。特别是当涉及到复杂的模型构建和假设检验时，作者并没有直接抛出结论，而是引导读者去思考背后的逻辑链条——为什么需要这样做？这样做的好处和局限性又在哪里？这种‘苏格拉底式’的提问方式，极大地激发了我的批判性思维。我感觉自己不仅仅是在“接收”知识，更是在与作者进行一场高水平的思维对话。书中的数学推导部分也处理得非常得体，对于非数学专业背景的读者来说，它提供了足够的直觉解释，而不是一味地堆砌复杂的数学证明，真正做到了‘雅俗共赏’。如果你已经有了一些基础，想要对统计学的体系有一个更宏观、更深刻的理解，这本书绝对是你案头不可或缺的工具书。它能帮你从‘会用’提升到‘精通’的质变。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书真是让人眼前一亮，从翻开扉页的那一刻起，我就感觉自己进入了一个全新的世界。作者的叙事风格简直太迷人了，文字像丝绸一样顺滑，把复杂的概念用一种极其生动的方式呈现出来，一点都不枯燥。我一直觉得统计学是个遥不可及的学科，充满了令人头疼的公式和抽象的符号，但这本书完全打破了我的刻板印象。它不是那种干巴巴的教科书，更像是一位经验丰富、风趣幽默的老师，耐心地引导你探索每一个知识点。特别是书中对案例的选取，简直是神来之笔，那些贴近生活的例子，让我立刻就能理解理论背后的真正含义。比如，它讲解概率分布时，不是简单地罗列公式，而是通过一个精彩的故事，把正态分布的“钟形曲线”讲得活灵活现，仿佛我正站在那个场景中亲身经历一样。这本书的排版和设计也做得非常用心，每一个图表都清晰明了，让人赏心悦目。读完第一章，我就有一种强烈的冲动想要立刻去实践书中学到的知识，完全沉浸其中，感受到了学习的纯粹快乐。我强烈推荐给所有对这个领域感到好奇，但又害怕被专业术语吓倒的朋友们，这本书绝对会成为你的“统计学启蒙圣经”。

评分☆☆☆☆☆

包装精美，定价略高。对几个统计学概念用白话进行科普，有点意思。但内容较少。

评分☆☆☆☆☆

看看玩

评分☆☆☆☆☆

应该是正版：字迹清晰，印刷完整，暂未发现缺漏页。

评分☆☆☆☆☆

不足：不是环保纸。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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应该是正版：字迹清晰，印刷完整，暂未发现缺漏页。

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包装好看，但是我不喜欢内容，可能是个人原因吧。

评分☆☆☆☆☆

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