妙趣橫生的統計學 培養大數據時代的統計思維(第四版) 【美】傑弗裏·班尼特 【美】威廉·L pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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【美】傑弗裏·班尼特 【美】威廉·L.布裏 著

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• 大數據
• 統計思維
• 概率論
• 推論
• 第四版
• 傑弗裏·班尼特
• 威廉·L
• 教材

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115433312

商品編碼：27392971928

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2016-09-01

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基本信息

書名:妙趣橫生的統計學 培養大數據時代的統計思維(第四版)

定價：69.00元

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作者:【美】傑弗裏·班尼特 【美】威廉·L.布裏

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-09-01

ISBN：9787115433312

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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閤作學習和單獨學習，哪個獲得的分數更高？小學四年級的學生可以用統計學做什麼？

內容提要

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我們是不是比父母更聰明？開車時打電話與酒駕一樣危險嗎？坐飛機和開車，哪種方式更安全？鑽石越重，價格就越高嗎？小學四年級的學生可以用統計學做什麼？……如果你想知道這些問題的答案，就來閱讀本書吧。 大數據時代，統計學是讀懂、聽懂和看懂事情真相的基礎，數據挖掘與統計分析已成為現代人必不可少的技能。《妙趣橫生的統計學——培養大數據時代的統計思維（第四版）》是一本美國流行的統計學應用入門書。它通過生活中有趣的案例、直觀的圖錶闡述瞭各種統計概念與統計技術的應用，沒有枯燥乏味的理論知識、生澀難懂的理論證明，隻有日常生活所需要的統計思想、正確分析數據的基本路徑，真正做到瞭通俗易懂、深入淺齣。

目錄

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作者介紹

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【美】傑弗裏·班尼特 (Jeffrey Bent)【美】威廉·L.布裏格斯 (William L. Briggs)

文摘

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序言

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《統計學原理與應用：數據驅動的決策之道》（第七版） 作者： 艾倫·R·肖恩特，戴維·S·格雷厄姆 譯者： 張偉，李明 齣版社： 科學與技術齣版社 --- 內容概述 《統計學原理與應用：數據驅動的決策之道》（第七版）是一本專為當代信息爆炸時代學習者精心打造的統計學入門與進階教材。本書摒棄瞭傳統統計學教材中過於枯燥的數學推導和抽象概念，轉而聚焦於統計思維的培養、現實世界案例的分析以及現代數據科學工具的應用。本版在繼承前六版嚴謹性和清晰性的基礎上，全麵更新瞭案例素材、技術介紹，並著重強化瞭學生在“大數據”背景下進行批判性數據解讀的能力。 本書的核心目標是幫助讀者建立起“像統計學傢一樣思考”的能力，理解數據背後的含義、局限性以及如何利用概率和統計工具做齣明智的、有證據支持的決策。無論您是商科、工程、社會科學、醫學預科，還是計算機科學專業的學生或專業人士，本書都將為您提供一把理解和駕馭數據的金鑰匙。 --- 第一部分：統計學的基石——描述性統計與數據可視化 本部分旨在為讀者打下堅實的數據理解基礎，學習如何有效地組織、總結和展示數據。 第一章：數據與統計學的世界 介紹統計學的基本概念、類型（描述性與推論性）、變量的類型（定性、定量、離散、連續）。重點討論瞭現代數據收集的挑戰，包括抽樣誤差和測量誤差的來源。 第二章：數據可視化：洞察力的窗口 深入探討如何選擇和創建有效的統計圖形。內容涵蓋直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖以及時間序列圖。本章特彆強調瞭“誤導性圖形”的識彆，教育讀者警惕視覺偏差。 第三章：集中趨勢與離散程度的度量 詳細解釋均值、中位數、眾數如何描述數據集的中心位置。同時，係統闡述瞭標準差、方差、極差和四分位距在衡量數據分散程度中的作用。引入瞭經驗法則（Empirical Rule），並將其與真實世界的正態分布數據進行關聯分析。 第四章：數據的相對位置與探索性數據分析（EDA） 講解Z分數（標準分數）的概念及其在異常值檢測中的應用。介紹如何使用五數概括（最小值、Q1、中位數、Q3、最大值）進行快速數據探索。本章還引入瞭初步的探索性數據分析流程，強調在進行正式推斷之前必須對數據進行細緻的“品嘗”。 --- 第二部分：概率論與隨機變量——不確定性下的推理基礎 本部分從理論層麵構建瞭推斷統計學的數學框架，但所有概念均通過大量的應用場景進行闡釋。 第五章：概率基礎：量化不確定性 定義概率、樣本空間、事件。詳細講解瞭加法規則、乘法規則、條件概率和獨立事件。引入瞭貝葉斯定理（Bayes’ Theorem）的直觀理解，並將其應用於醫學診斷和質量控製的實際問題中。 第六章：離散型隨機變量與概率分布 介紹隨機變量的概念，重點剖析二項分布（Binomial Distribution）和泊鬆分布（Poisson Distribution）。通過模擬和實際計數數據，展示如何使用這些分布來預測特定事件發生的概率。 第七章：連續型隨機變量與正態分布 將統計學的核心——正態分布（Normal Distribution）——置於中心位置。深入探討標準正態分布（Z分布）的性質，並教授讀者如何使用Z錶和統計軟件快速計算連續數據的概率。本章強調瞭中心極限定理（Central Limit Theorem）的重要性，它是推斷統計學的理論支柱。 --- 第三部分：推斷統計學——從小樣本得齣可靠結論 本部分是全書的重點，教授讀者如何從樣本數據推斷齣關於整個總體的可靠結論。 第八章：抽樣分布與統計推斷導論 解釋抽樣分布的概念，特彆是樣本均值的抽樣分布。詳細闡述中心極限定理在推斷中的實際意義。介紹點估計（Point Estimation）與區間估計（Interval Estimation）的差異。 第九章：置信區間：估計總體的範圍 係統介紹如何為總體均值和總體比例構建置信區間（Confidence Intervals）。本章側重於解釋置信水平（如95%置信區間）的正確含義，並討論樣本量、置信水平與區間寬度的相互關係。引入瞭t分布（t-Distribution）在總體標準差未知情況下的應用。 第十章：假設檢驗的邏輯框架 這是統計思維轉摺的關鍵章節。詳細講解假設檢驗的六個步驟：建立原假設與備擇假設、選擇顯著性水平、計算檢驗統計量、確定P值、做齣決策。重點解析第一類錯誤（$alpha$）和第二類錯誤（$eta$）的權衡。 第十一章：基於樣本均值的假設檢驗 講解單樣本Z檢驗和t檢驗、兩獨立樣本t檢驗（等方差與不等方差）。本書通過大量真實數據分析，展示如何選擇正確的檢驗類型，並關注效應量（Effect Size）的報告，而不僅僅是P值。 第十二章：檢驗總體比例 專注於二項分布和正態近似在檢驗總體比例問題上的應用，包括單比例檢驗和雙比例比較。 --- 第四部分：關係建模——探究變量間的聯係 本部分將統計學的應用拓展到探究多變量之間關係，是數據分析嚮預測建模過渡的關鍵橋梁。 第十三章：相關性與綫性迴歸導論 介紹相關係數（Pearson's $r$）的概念及其局限性，強調相關不蘊含因果。深入講解簡單綫性迴歸模型 ($Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$)，重點解釋迴歸係數的實際意義、擬閤優度指標 ($R^2$) 以及殘差分析的重要性。 第十四章：推斷迴歸模型 講解如何對迴歸模型進行統計推斷，包括檢驗斜率係數的顯著性（t檢驗）以及對整體模型的F檢驗。討論預測區間（Prediction Intervals）與置信區間（Confidence Intervals）在迴歸中的區彆。 第十五章：卡方檢驗：分析定性數據 介紹如何使用卡方（Chi-Square）分布進行擬閤優度檢驗和獨立性檢驗，分析兩個分類變量之間是否存在關聯。 --- 第五部分：超越基礎——方差分析與非參數方法 本部分介紹瞭更強大的推斷工具，用於比較多個組彆以及處理不滿足正態性假設的數據。 第十六章：方差分析（ANOVA）：比較多個均值 係統講解單因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，即如何將總變異分解為組間變異和組內變異。詳細闡述F統計量的含義，並介紹事後檢驗（Post-Hoc Tests）如Tukey HSD，以確定具體是哪幾組之間存在差異。 第十七章：非參數統計方法 當數據不滿足正態性或等方差性假設時，介紹替代的穩健方法，包括Wilcoxon秩和檢驗、Mann-Whitney U檢驗，以及Spearman等級相關。強調理解何時以及為何選擇非參數方法。 --- 本版特色與新增內容 1. 增強的軟件集成指導： 本版提供瞭清晰的步驟指南，說明如何使用主流統計軟件（如R語言基礎命令、Python Pandas/SciPy庫的對應功能）來執行書中介紹的每一種分析，確保理論與實踐無縫銜接。 2. “統計陷阱”專欄： 在關鍵章節後附加，警示讀者在解讀P值、構建置信區間或解釋迴歸係數時常見的邏輯錯誤。 3. 大數據思維導引： 每一章的案例分析都融入瞭“大規模數據視角”，討論樣本代錶性、處理大型數據集時的計算效率以及機器學習模型（如邏輯迴歸的初步概念）與傳統統計推斷的聯係。 4. 強化批判性思維： 書中包含大量真實的、有爭議的統計報告分析題，要求讀者不僅要計算結果，更要對研究設計和結論的有效性提齣質疑。 --- 目標讀者： 大學本科生（統計學導論、商業統計、社會科學研究方法課程）。 研究生（需要掌握數據分析基礎的非統計專業學生）。 數據分析師、市場研究人員、質量控製工程師等需要依賴數據進行決策的職場人士。 本書承諾： 通過學習本書，讀者將能夠熟練運用統計工具，自信地評估研究報告，並以嚴謹的、數據驅動的方式解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到驚喜的是，這本書並沒有止步於經典的描述性統計和推斷統計，它還以一種非常易懂的方式引入瞭現代數據分析中至關重要的一些概念，為我們如何適應大數據時代的挑戰打下瞭堅實的基礎。它似乎在無形中為我們描繪瞭一張通往機器學習和高級數據建模的路綫圖，雖然沒有深入到那些尖端算法的細節，但它提供的思維框架是通用的、普適的。它教會我們如何構建一個穩健的數據分析流程，如何識彆數據中的潛在偏差，以及如何有效地與非技術背景的同事溝通復雜的統計發現。這本書的價值在於，它不僅僅教會你“如何做”，更重要的是教會你“為什麼這麼做”，這種底層邏輯的構建，纔是真正能夠穿越時間、永不過時的寶貴財富。我敢肯定，這本書會成為我未來工作中隨時會翻閱的參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻就被那種深入淺齣、引人入勝的講解方式所吸引。它完全顛覆瞭我對統計學枯燥乏味的刻闆印象，仿佛不是在讀一本教科書，而是在聽一位經驗豐富的老師娓娓道來一個個精彩的故事。作者並沒有直接拋齣那些令人頭疼的公式和復雜的術語，而是巧妙地將統計學的核心概念融入到貼近生活的案例中，讓人在不知不覺中理解瞭概率、抽樣、假設檢驗這些“大殺器”的實際用途。特彆是對於那些初學者來說，這本書簡直是及時雨，它用最直觀的圖錶和生動的比喻，為我們搭建起瞭一座通往數據世界的堅實橋梁。我特彆欣賞它對“統計思維”的強調，這不僅僅是學會計算，更是一種看待和分析世界的全新視角，教會我們如何帶著批判性的眼光去審視那些看似確鑿的“數據真相”。讀完前麵的章節，我感覺自己看待新聞報道、市場報告的方式都發生瞭一些微妙但深刻的轉變，不再輕易被數字錶象所迷惑，而是會本能地去思考背後的數據是如何産生的，樣本是否具有代錶性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和視覺呈現也值得稱贊，對於一本偏技術的書籍來說，這一點往往容易被忽視。清晰的字體、閤理的留白，以及那些恰到好處的插圖和圖錶，極大地減輕瞭長時間閱讀帶來的視覺疲勞。那些用於闡釋概念的示意圖，都不是那種套路化的、冷冰冰的圖形，而是精心設計過的，往往能一語道破圖錶背後的深層含義。舉個例子，它在解釋中心極限定理時所用的動態圖示，比我以往見過的任何靜態描述都要來得生動和有說服力。這種對細節的關注，體現瞭作者團隊對讀者體驗的尊重。它不是那種塞滿瞭黑白文字的“磚頭書”，而是一本讓人願意拿起、願意沉浸其中的“悅讀書”，這對於保持學習的熱情至關重要，讓枯燥的知識點也變得賞心悅目起來。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計極為巧妙，邏輯層層遞進，像剝洋蔥一樣，每揭開一層，都能看到統計學更深層次的美妙。我特彆喜歡它在講解復雜模型時所展現齣的那種剋製與精準。很多教材為瞭追求內容的完整性，會把讀者淹沒在冗餘的數學推導中，但這本書顯然不是那種類型。它聚焦於核心思想的傳達，保證瞭知識的吸收效率。比如，在討論迴歸分析時，作者沒有糾結於矩陣代數，而是花瞭大量的篇幅解釋“擬閤優度”的真正含義以及如何判斷模型是否“跑偏”瞭。這種以應用為導嚮的敘事方式，讓理論不再是空中樓閣，而是可以切實指導我們解決實際問題的有力工具。我感覺作者對讀者的學習麯綫有著非常精準的把握，知道什麼時候該停下來消化一下，什麼時候可以稍微加速前進。每一次閱讀，都像完成瞭一次思維的拓展訓練，感覺自己的分析能力得到瞭質的飛躍，尤其是在處理多變量關係時，那種清晰的思路讓人感到非常踏實。

評分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我時不時地會停下來，反思自己過往對隨機性和不確定性的理解。這本書成功地將統計學塑造成瞭一種應對世界固有模糊性的強大哲學工具，而非僅僅是科學實驗室裏的精確測量手段。其中關於“P值”的討論部分尤其發人深省，作者沒有將其神聖化，而是將其放在瞭一個更具批判性的光綫下展示，揭示瞭其在實際研究中被濫用和誤讀的普遍現象。這種坦誠和深入的剖析，遠超齣瞭普通入門讀物的範疇。它引導我們去思考“顯著性”背後的實際意義，促使我們去追求更有意義的效應量和置信區間，而不是盲目追求零假設的推翻。這種對統計學倫理和實踐局限性的探討，使得整本書的深度大大增加，讓人有一種“讀完不止於技術層麵，更提升瞭認知層麵”的滿足感。