妙思統計（第四版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Uri Bram 著，彭英之 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 方差分析
• 假設檢驗
• 實驗設計
• 統計方法
• 統計建模

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040483697

版次：1

商品編碼：12265127

包裝：平裝

開本：32

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：118

內容簡介

內容簡介

　　妙思統計（第四版）

一天內可以讀完並讀懂的統計書，好玩有趣！

國外各大圖書銷售網站的暢銷書，好評如潮！

書評：

這本小書把很多中國統計教師都說不清楚的 (或者不明白的) 概念用簡單的語言和例子講清楚，這很不簡單！

——吳喜之，中國人民大學統計學教授

本書對做財經或金融的人理解什麼是統計會很有幫助。

——馬景義，中央財經大學統計學教授

這是一本很棒的統計入門書，非常適閤那些容易被公式嚇到的人閱讀。書中實例豐富，很多都是大傢在生活和工作中遇到的問題，作者深入淺齣的講解讓人滿意。即使是專業的統計人員，閱讀本書也會有所收獲，因為好的進步方式是定期迴顧一下基礎知識，比如讀一讀本書。

——Ilya Grigorik

於我而言，這本書完全改變瞭我大學時代對統計學昏昏入睡的感覺，讀完這本書後我的新年計劃便是重拾統計學，因為這本書很重要、也是讀起來較吃力的最後一章——貝葉斯統計——對於培養批判式思維方式至關重要。

——網友果然

內容簡介：

本書內容通俗易懂，它教你如何用一個統計學傢的思維方式來思考問題，但不會涉及任何煩瑣的統計技法。無論你是正在講授統計課程的教師，還是患有“數學恐懼癥”的學生，都可通過閱讀本書而受益匪淺，瞭解統計學如何與現實生活息息相關。

作者簡介

作者簡介：

Uri Bram，中文名吳瑞，英國科普作傢，專注於數學、科學及理性思維的科普寫作，因其著作《妙思統計》，多次受邀在商業和公益活動上做如何在真實世界中使用數據和統計思維的講座。

譯者簡介：

彭英之，2010年本科畢業於普林斯頓大學數學係，後於自營交易公司 Jane Street Capital 從事量化交易工作，現旅居香港。

目錄

譯者序
前言
你不是一個人
其它用途

第一章 選擇
買橙子
自選擇偏差的數據
用圖形幫助思考
把抽象的東西畫齣來
決非兒戲
反饋效應
臉盲
稱贊

第二章 模型
為行為建立模型
一個簡單的隱含等式
小心輕放誤差項
相關性與因果關係
遺漏變量偏差
為什麼平均績點（GPA）沒意義
谘詢公司
比爾與馬剋
因與果
更換保險産品的客戶
咖啡與電視
外在影響
乾旱的日子

第三章 貝葉斯
都是貝葉斯惹的禍
步步為營
貝葉斯公式
擊中重點
擬態章魚
圖形貝葉斯
基礎率
莎莉·剋拉剋
選擇工作
性取嚮
天纔可不是遍地都是
尾聲
故事的結尾
推薦書目
參考文獻
緻謝

精彩書摘

　　都是貝葉斯惹的禍
　　有一天女朋友告訴你她身體不適
　　要早些迴傢，可當你到傢時卻發現
　　她溜齣去和前男友吃飯瞭
　　（原來沒想把這事告訴你，但作為朋友有時必須實話實說）。
　　她劈腿的可能性有多大？
　　更關鍵的是，你該怎樣去判斷呢？
　　你得考慮哪些因素？
　　具體的數字在此處沒什麼意義
　　（“親愛的，你似乎有23.97%的可能性在劈腿，誤差0.01%”），
　　但你得想清楚怎樣做一個大緻的判斷
　　（“她一定在劈腿”、“她可能在劈腿”、
　　“我隻是有一點點擔心她可能在劈腿”等等）。
　　……

《妙思統計（第四版）》的簡介，聚焦於統計學的普適價值、核心概念及其在現代社會中的深刻影響，旨在激發讀者對數據驅動思維的興趣，並為掌握統計學工具奠定基礎。 引言：數據時代的洞察之眼 我們生活在一個被數據洪流席捲的時代。從社交媒體上的互動，到科學研究的前沿，再到商業決策的脈搏，數據無處不在，它們是理解世界、預測未來、優化決策的關鍵。然而，原始的數據本身往往是雜亂無章的，其中蘊含的真正意義和價值，需要一雙“洞察之眼”去發掘。這雙眼睛，便是統計學。 《妙思統計（第四版）》並非一本僅僅羅列公式和定理的枯燥教科書，它是一本帶領讀者穿越數據迷霧，抵達清晰洞察的指南。本書緻力於揭示統計學的強大力量，展示如何運用嚴謹的邏輯和恰當的工具，從看似紛繁復雜的數據中提取有價值的信息，做齣更明智的判斷，並以更具說服力的方式溝通我們的發現。無論您是初次接觸統計學，還是希望深化理解，本書都將是您探索數據世界、提升理性思維能力的可靠夥伴。 第一部分：理解數據，構建基石 統計學的起點，是對數據的理解與描述。本書的第一部分將引領讀者認識不同類型的數據，理解它們各自的特性以及如何恰當地收集和組織。 數據的本質與分類： 我們將從最基礎的概念入手，探討什麼是數據，以及如何區分定量數據（如身高、收入）和定性數據（如顔色、性彆）。理解這些基本分類，是後續分析的前提。例如，知道變量是連續的還是離散的，是分類的還是有序的，將直接影響我們選擇何種統計方法。 數據的可視化： 數字本身很難直觀傳達信息，而圖錶則能瞬間勾勒齣數據的輪廓。本書將深入介紹各種常用的數據可視化技術，包括但不限於： 頻數分布錶與直方圖： 它們能夠清晰地展示數據的集中趨勢和離散程度，幫助我們快速瞭解數據的整體分布形態。例如，通過直方圖，我們可以直觀地看到學生考試分數的分布情況，是集中在高分段，還是低分段，或者呈鍾形分布。 條形圖與餅圖： 它們是比較不同類彆數據大小的有力工具。在市場調研中，條形圖可以清晰地展示不同産品的銷售額排名，而餅圖則能直觀地呈現市場份額的構成。 散點圖： 當我們需要探究兩個變量之間是否存在關係時，散點圖是首選。通過觀察散點圖上的點，我們可以初步判斷變量之間是正相關、負相關，還是沒有明顯關係。例如，通過繪製學生學習時間與考試成績的散點圖，我們可以直觀地瞭解這兩者之間的關聯性。 摺綫圖： 它們特彆適閤展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢。金融市場的股票價格波動、經濟指標的季度增長，都可以通過摺綫圖清晰地呈現。 描述性統計量： 除瞭可視化，我們還需要用一組精煉的數字來概括數據的核心特徵。本書將詳細講解： 集中趨勢的度量： 均值（平均數）、中位數和眾數，它們分彆從不同角度描述瞭數據的“中心”在哪裏。理解它們各自的適用場景至關重要，例如，在存在極端值的情況下，中位數往往比均值更能代錶數據的典型水平。 離散程度的度量： 極差、方差和標準差，它們幫助我們量化數據的“分散”程度。標準差尤其重要，它提供瞭數據點與均值之間平均偏離的度量，是理解數據波動性的關鍵指標。 位置度量： 百分位數（如四分位數）則提供瞭數據內部位置的參考，幫助我們理解數據分布的各個部分。 通過本部分的學習，讀者將掌握描述和理解數據集的基本方法，為後續更復雜的統計推斷打下堅實的基礎。 第二部分：概率論的魅力，推斷的基石 統計學不僅僅是描述已知，更重要的是從樣本推斷總體。而概率論，正是連接這兩者的橋梁。本書的第二部分將循序漸進地引導讀者進入概率的世界。 概率的基本概念： 我們將從隨機事件、樣本空間、概率的定義開始，理解隨機現象的本質。例如，拋硬幣、擲骰子等簡單的隨機實驗，將幫助我們建立對概率的直觀認識。 概率的運算與法則： 條件概率、聯閤概率、獨立事件等概念，是進行復雜概率計算的基礎。我們將學習如何利用加法法則和乘法法則，計算多個事件發生的概率。 隨機變量與概率分布： 隨機變量是描述隨機現象數值結果的函數。本書將介紹兩種重要的離散概率分布： 二項分布： 適用於描述固定次數獨立試驗中，某種結果發生次數的概率。例如，連續拋擲一個硬幣10次，正麵朝上的次數服從二項分布。 泊鬆分布： 適用於描述在固定區間內，某個隨機事件發生次數的概率，尤其適用於稀有事件。例如，單位時間內通過某個十字路口的汽車數量。 連續概率分布： 均勻分布： 描述瞭在一定範圍內，所有結果發生的概率都相等的模型。 指數分布： 常常用來描述事件發生的時間間隔，例如，電子元件的壽命。 正態分布（高斯分布）： 這是統計學中最重要、最核心的分布之一，其鍾形麯綫在自然界和社會現象中隨處可見（如身高、智商、測量誤差等）。我們將深入理解正態分布的性質，以及它在統計推斷中的關鍵作用。 中心極限定理： 這是概率論中最具革命性的定理之一。它錶明，無論原始總體服從何種分布，隻要樣本量足夠大，樣本均值的分布將近似服從正態分布。這一強大定理是進行樣本推斷至關重要的理論基礎，它使得我們可以基於正態分布進行各種統計推斷。 通過對概率論的深入理解，讀者將為後續的統計推斷做好充分的理論準備，理解樣本為何能夠代錶總體，以及這種推斷的依據何在。 第三部分：統計推斷，揭示未知 在掌握瞭描述性統計和概率論的基礎後，本書的第三部分將進入統計推斷的核心領域，學習如何利用樣本數據對未知總體做齣閤理的推斷。 抽樣分布： 理解樣本統計量（如樣本均值）的分布，是進行推斷的關鍵。我們將重點研究樣本均值的抽樣分布，並結閤中心極限定理，理解其近似正態分布的特性。 參數估計： 我們希望通過樣本來估計總體的未知參數（如總體均值、總體比例）。本書將介紹： 點估計： 使用樣本統計量來估計總體參數的一個最佳值。 區間估計： 並非給齣一個單一的估計值，而是給齣一個包含總體參數的可能範圍，並給齣這個範圍包含真實參數的概率（置信水平）。我們將重點講解如何構建均值和比例的置信區間，理解置信區間的含義及其解釋。例如，計算一個95%的置信區間，意味著我們有95%的把握認為總體的真實參數落在這個區間內。 假設檢驗： 這是統計推斷的另一大支柱。它是一種利用樣本數據來判斷關於總體參數的某個假設是否成立的方法。我們將係統學習假設檢驗的流程： 建立原假設（H0）和備擇假設（H1）： 明確我們要檢驗的命題。 選擇檢驗統計量： 根據具體問題選擇閤適的統計量。 確定拒絕域或計算P值： 判斷是否拒絕原假設。 做齣統計決策： 根據樣本數據做齣是拒絕還是不拒絕原假設的結論。 理解檢驗的類型錯誤： 第一類錯誤（棄真）和第二類錯誤（取僞），以及如何權衡這兩者。 常用假設檢驗方法： Z檢驗與t檢驗： 用於檢驗總體均值或比例的假設，尤其是在小樣本情況下，t檢驗扮演著重要角色。 卡方檢驗： 廣泛應用於檢驗定性變量之間的獨立性或擬閤優度。例如，檢驗兩種治療方法在改善病情上的效果是否存在顯著差異，或者檢驗觀察到的頻率是否符閤某個理論分布。 F檢驗： 主要用於方差的比較，以及在方差分析（ANOVA）中比較多個組的均值。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，方差分析是一個強大的工具。它將總變異分解為組間變異和組內變異，通過F檢驗來判斷組間均值是否存在差異。 通過本部分的學習，讀者將能夠自信地利用樣本數據對未知總體進行推斷，並對統計結果的可靠性進行評估。 第四部分：迴歸分析，探索關係 現實世界中，變量之間很少是孤立存在的，它們常常相互關聯。迴歸分析是研究變量之間數量關係的強大工具。 簡單綫性迴歸： 當我們關注一個因變量和一個自變量之間的綫性關係時，簡單綫性迴歸是首選。我們將學習： 迴歸模型： 如何建立描述因變量隨自變量綫性變化的模型。 最小二乘法： 如何求解迴歸方程的最佳係數。 迴歸係數的解釋： 理解斜率和截距的含義。 模型擬閤優度： R方（決定係數）的意義，以及它如何衡量模型解釋瞭因變量多少的變異。 迴歸係數的顯著性檢驗： 判斷自變量是否對因變量有顯著的綫性影響。 預測： 如何利用迴歸模型進行預測，以及預測的局限性。 多元綫性迴歸： 在實際應用中，因變量往往受多個自變量的影響。多元綫性迴歸允許我們同時考慮多個自變量，並評估它們各自的獨立貢獻。我們將學習如何構建和解釋多元迴歸模型，以及如何處理多重共綫性等問題。 相關分析： 在迴歸分析之前，相關分析可以幫助我們量化兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。我們將學習皮爾遜相關係數的計算和解釋。 迴歸分析的應用領域極為廣泛，從經濟學預測、市場營銷分析到醫學研究，都能看到它的身影。本部分的學習將賦予讀者量化和解釋變量間關係的能力。 第五部分：統計思想與應用 《妙思統計（第四版）》的結尾部分，將迴歸到更宏觀的視角，強調統計學作為一種思維方式的重要性，並展示其在各個領域的實際應用。 實驗設計： 如何科學地設計實驗，以獲得有效、可靠的數據，避免偏差。我們將介紹隨機化、對照、重復等基本原則。 統計學的倫理與局限： 認識到統計方法的局限性，以及如何負責任地使用統計數據，避免誤導和濫用。 實際案例分析： 通過一係列貼近實際的案例，展示統計學在不同領域（如商業、醫療、社會科學、環境科學等）是如何被應用來解決問題的。這些案例將幫助讀者將書本知識與現實世界聯係起來，深刻體會統計學的價值。 統計軟件的初步介紹： 簡要介紹一些常用的統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS等）的功用，鼓勵讀者通過實踐掌握統計工具。 結語：擁抱數據，開啓智慧 《妙思統計（第四版）》的目標是讓統計學不再是少數人的專屬語言，而是每個人都能掌握的、用於理解世界、做齣明智決策的有力工具。本書以清晰的邏輯、豐富的示例和循序漸進的講解，力求將統計學的精髓呈現在讀者麵前。 數據時代已經到來，掌握統計學，就是掌握瞭在這個時代駕馭信息、做齣精準判斷的關鍵能力。希望本書能成為您探索數據世界、開啓智慧之旅的起點，讓您在麵對復雜的世界時，多一份理性，多一份自信。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試過市麵上好幾本關於這個領域的書籍，但很多要麼是過於晦澀難懂，要麼就是流於錶麵，缺乏實操指導。這本書完美地找到瞭兩者之間的黃金平衡點。它的理論框架堅實無比，但絕不沉溺於理論的象牙塔中；它提供瞭大量的實際操作指導，但又避免瞭淪為簡單的‘操作手冊’。最讓我印象深刻的是，它對統計學在現實世界中應用的倫理和局限性的討論，這是很多同類書籍所欠缺的。作者坦誠地指齣瞭數據分析中可能存在的偏見和誤區，提醒我們作為使用者需要保持警惕和審慎。這種‘知其然，更知其所以然’的探討，使得這本書的價值遠超一般的教材。它不僅僅教會你‘如何計算’，更重要的是教會你‘如何思考’，如何用一種更加科學、負責任的態度去麵對和解讀數據。對於希望將統計學應用到科研、商業決策或任何需要量化分析的領域的人來說，這本書無疑是一份極其寶貴的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個閱讀速度比較慢的人，但這本書讓我體會到瞭‘廢寢忘食’的感覺。它的文字極富畫麵感，作者仿佛是一位高明的建築師，為你精心設計瞭一座知識的金字塔。從最堅實的地基開始，穩步嚮上搭建，每塊磚石（每個概念）都契閤得天衣無縫。我特彆喜歡其中穿插的一些曆史小插麯，講述瞭某些統計方法是如何被發現和應用的，這不僅增加瞭閱讀的趣味性，也讓我對統計學這門學科的演變過程有瞭更豐富的人文關懷視角。很多技術書籍讀起來像是在啃硬麵包，但這本書的閱讀體驗就像是在品嘗一杯陳年的佳釀，迴味無窮。而且，書中的‘陷阱’提示非常到位，作者總能預判到讀者在哪裏可能會産生誤解，並提前設置好澄清和辨析的段落，這體現瞭作者極高的教學智慧和同理心。它真正做到瞭對讀者的‘保駕護航’。讀完之後，那種豁然開朗的感覺，真的難以用言語錶達，感覺整個思維的框架都被重新梳理瞭一遍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它不僅僅停留在基礎概念的講解上，更是深入到瞭許多高級主題的探討。我最欣賞它那種層層遞進的結構，每深入一個層次，作者都會巧妙地迴顧前一個知識點，確保讀者不會迷失在知識的海洋中。這種精妙的編排，讓整個學習過程顯得邏輯嚴密又充滿節奏感。特彆是當涉及到復雜的模型構建和假設檢驗時，作者並沒有直接拋齣結論，而是引導讀者去思考背後的邏輯鏈條——為什麼需要這樣做？這樣做的好處和局限性又在哪裏？這種‘蘇格拉底式’的提問方式，極大地激發瞭我的批判性思維。我感覺自己不僅僅是在“接收”知識，更是在與作者進行一場高水平的思維對話。書中的數學推導部分也處理得非常得體，對於非數學專業背景的讀者來說，它提供瞭足夠的直覺解釋，而不是一味地堆砌復雜的數學證明，真正做到瞭‘雅俗共賞’。如果你已經有瞭一些基礎，想要對統計學的體係有一個更宏觀、更深刻的理解，這本書絕對是你案頭不可或缺的工具書。它能幫你從‘會用’提升到‘精通’的質變。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，它擁有一種老派的沉穩和現代的靈動完美結閤的氣質。你能在字裏行間感受到作者對統計學深厚的感情和嚴謹的態度。不同於那些為瞭迎閤市場而故意使用網絡流行語或過於隨意的寫作方式，這本書保持瞭一種恰到好處的專業距離感，讓人既感到被尊重，又不會有疏離感。它的章節安排極具匠心，每一個章節的結尾都會有一個簡短的“要點迴顧”和“進階思考”欄目，這種結構設計極大地幫助瞭我鞏固記憶和拓展思路。我發現，即使是隔瞭一段時間再迴頭翻閱某個知識點，也能迅速定位到核心，因為書中的標記和提示非常清晰。這本書就像一個細緻的嚮導，它不僅指引我看到瞭風景，還告訴我每一處景色的形成原因，以及如何更好地欣賞它。對於任何渴望係統學習統計學，並希望建立起紮實、可持續知識體係的讀者而言，我找不到比這本更閤適的選擇瞭，它真正值得收藏和反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書真是讓人眼前一亮，從翻開扉頁的那一刻起，我就感覺自己進入瞭一個全新的世界。作者的敘事風格簡直太迷人瞭，文字像絲綢一樣順滑，把復雜的概念用一種極其生動的方式呈現齣來，一點都不枯燥。我一直覺得統計學是個遙不可及的學科，充滿瞭令人頭疼的公式和抽象的符號，但這本書完全打破瞭我的刻闆印象。它不是那種乾巴巴的教科書，更像是一位經驗豐富、風趣幽默的老師，耐心地引導你探索每一個知識點。特彆是書中對案例的選取，簡直是神來之筆，那些貼近生活的例子，讓我立刻就能理解理論背後的真正含義。比如，它講解概率分布時，不是簡單地羅列公式，而是通過一個精彩的故事，把正態分布的“鍾形麯綫”講得活靈活現，仿佛我正站在那個場景中親身經曆一樣。這本書的排版和設計也做得非常用心，每一個圖錶都清晰明瞭，讓人賞心悅目。讀完第一章，我就有一種強烈的衝動想要立刻去實踐書中學到的知識，完全沉浸其中，感受到瞭學習的純粹快樂。我強烈推薦給所有對這個領域感到好奇，但又害怕被專業術語嚇倒的朋友們，這本書絕對會成為你的“統計學啓濛聖經”。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

看瞭之後，明白統計那麼有意思，點贊……

評分☆☆☆☆☆

還行吧，薄薄的一本書，當作調侃讀物來看瞭。

評分☆☆☆☆☆

包裝好看，但是我不喜歡內容，可能是個人原因吧。

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看瞭之後，明白統計那麼有意思，點贊……

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還行吧，薄薄的一本書，當作調侃讀物來看瞭。

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包裝好看，但是我不喜歡內容，可能是個人原因吧。

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