深入浅出学统计 比尔盖茨的随身书 统计学教程书籍 统计学入门教材 统计学基础 统计学从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 煜轩图书专营店

出版社： 1

ISBN：9787121299636

商品编码：27755896057

丛书名： 统计

新书预售  预计2016年11月10日左右到货  

著    者：

作 译 者：

出版时间：2016-10 千 字 数：262 版    次：01-01 页    数：232 开    本：16开 装    帧： I S B N ：9787121299636   换    版：

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纸质书定价：￥79.0

内容简介

《深入浅出学统计》是你迄今为止所能读到的具想象力、非常平易近人的一本统计学教材。著名插画家葛兰帝·克莱恩（Grady Klein）与获奖统计学家阿伦·达伯尼（Alan Dabney）强强联手，打造引人入胜的恐龙骑士、蜥蜴投手、外星来客等角色，讲解采集可靠数字、基于有限信息作可信论断、预测投票结果以及处理日常庞杂数字的基本方法。如果您对第一部分的基本案例意犹未尽，尽可深入第二部分的“数学洞天”，探索更多高级统计学公式和概念。《深入浅出学统计》的内容真正适合当下的潮流、内容，但又令人忍俊不禁。它是每一位想在数据世界里玩得风生水起的读者必备的导航手册。 “感谢上帝，终于有人写了一本真正读之有趣的统计类书籍，买书请三思——不一口气读到底可能无法罢手。”——谷歌无人车之父、谷歌X实验室创始人Sebastian Thrun(塞巴斯蒂安·特伦) “《深入浅出学统计》有趣、清楚、直观易懂，是统计与数据恐惧症患者的一剂良药。——《赤裸裸的统计学》作者 查尔斯·惠伦 (Charles Wheelan) “葛兰帝·克莱恩（Grady Klein）与阿伦·达伯尼（Alan Dabney）以平易近人、幽默有趣的文笔讲述现代数据化生活中不可或缺的统计学的基础概念，让统计学秘而不宣的特色大白于天下：统计学是有趣的、与世人皆有关系的、启迪人的智慧的。”——普林斯顿大学基因学与统计学教授 约翰·斯托瑞（John Storey）

引言 : 统计无处不在 … 1

第一部分 : 搜集统计数据 … 1 5

1 . 数字 … 1 7

2 . 随机原始数据 … 2 5

3 . 排序 … 3 9

4 . 侦探工作 … 5 1

5 . 怪异的错误 … 6 7

6 . 从样本到总体 … 8 1

第二部分 : 探寻参数 … 8 9

7 . 中心极限定理 … 9 1

8 . 概率 … 105

9 . 推断 …121

1 0 . 信心 …131

11. 恨之深 …143

12. 假设检验 …1 6 1

13. 破立之争 …175

14. 走向高级：飞猪、外星口水虫和焰火 …191

结语 : 像统计师一样思考 …205

附录 : 数学洞天 …213

《数据洞察：从零开始的统计思维训练》 这是一本面向所有渴望理解数据、驾驭信息、做出更明智决策的读者的统计学入门读物。无论您是初涉统计学领域的研究生、需要数据分析能力的职场新人，还是对生活中无处不在的数据感到好奇的普通大众，本书都将为您提供一条清晰、有趣且实用的学习路径。我们摒弃了枯燥的公式推导和晦涩的理论讲解，转而将重心放在“理解”和“应用”上。通过生动的案例、直观的图示和富有启发性的思考题，本书将带您领略统计学的魅力，掌握其核心思想，并将其巧妙地融入您的学习、工作和生活中。 为何统计学如此重要？ 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，它们潜藏在新闻报道、商业报告、科学研究、甚至日常生活中的点点滴滴。统计学，作为一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学，是我们理解这些数据、从中提取有价值信息、并做出理性判断的强大工具。缺乏统计学思维，我们很容易被片面的信息误导，做出错误的决策，甚至被操纵。 《数据洞察》将带您穿越迷雾，学会识别数据的本质，理解统计学在各个领域的广泛应用，从市场调研到医学研究，从经济预测到社会调查，统计学都扮演着至关重要的角色。您将了解到，统计学并非高高在上的学术象牙塔，而是与我们的生活息息相关、能解决实际问题的实用学科。 本书的独特之处： 1. 循序渐进，零门槛学习： 本书从最基础的概念讲起，假设读者没有任何统计学背景。我们将复杂的统计学原理分解成易于理解的小模块，通过“千步走”的方式，让您在不知不觉中掌握统计学的精髓。我们不要求您精通微积分或线性代数，只专注于培养您的统计思维和数据解读能力。 2. 案例驱动，学以致用： 统计学不是纸上谈兵，而是解决实际问题的工具。本书精心挑选了来自不同领域、贴近现实的案例，例如： 商业分析： 如何通过分析销售数据来预测未来趋势？如何评估营销活动的效果？ 医学研究： 如何理解临床试验的结果？如何评估新药的有效性和安全性？ 社会科学： 如何分析民意调查数据？如何理解社会现象背后的统计规律？ 日常生活： 如何辨别新闻中的统计误导？如何做出更明智的消费决策？ 通过这些生动有趣的案例，您将亲身体验统计学在解决现实问题中的强大力量，并将所学知识转化为实际应用的能力。 3. 强调直觉，弱化计算： 我们相信，理解比死记硬背公式更重要。本书将通过大量的图示、比喻和类比，帮助您建立对统计概念的直观理解。虽然书中也会提及一些必要的计算方法，但重点在于解释这些计算的意义和目的，而非让您成为计算的奴隶。您将学会如何运用Excel、Python等工具进行数据分析，将精力更多地放在数据的解读和洞察上。 4. 贯穿始终的“为什么”： 学习统计学，最重要的问题不是“怎么做”，而是“为什么这么做”。本书将始终引导您思考每个统计方法背后的逻辑，理解其适用的条件和局限性。例如，在学习抽样方法时，我们将探讨为什么需要抽样，不同的抽样方法会有什么影响；在学习假设检验时，我们将理解它如何帮助我们做出关于总体信息的决策。 5. 培养批判性思维： 在信息泛滥的今天，辨别真伪、抵制误导至关重要。本书将训练您用统计学的视角审视信息，识别数据中的陷阱和偏见，培养独立思考和批判性分析的能力，成为一个更清醒的信息消费者和决策者。 本书将带您掌握的核心统计概念： 数据是如何产生的？ 了解不同类型的数据（定量、定性、离散、连续）及其特点。 如何描述和概括数据？ 学习使用均值、中位数、众数、标准差、方差等描述性统计量，以及如何通过图表（柱状图、折线图、散点图、直方图等）直观地展示数据分布。 数据之间有什么关系？ 探索相关性与因果性的区别，学习如何使用散点图和相关系数来衡量变量之间的线性关系。 从样本推断总体： 理解概率论的基础，学习抽样分布的概念，掌握如何通过样本信息对未知总体进行估计。 如何进行假设检验？ 学习如何提出和检验统计假设，理解 P 值和置信区间的意义，学会用统计学方法做出基于证据的决策。 常见统计模型的入门： 简要介绍线性回归等常用模型，让您了解如何用模型来预测和解释变量之间的关系。 如何避免常见的统计陷阱： 学习识别和防范幸存者偏差、相关不等于因果、选择性偏差等常见误导。 本书的目标读者： 学生： 无论是高中生、大学生还是研究生，如果您需要在学习中处理数据、理解研究报告，或者为将来的学习打下基础，本书都将是您的理想选择。 职场人士： 市场营销、产品经理、数据分析师、运营专员、咨询顾问、金融从业者……任何需要通过数据驱动决策的岗位，都能从本书中获益。 研究人员： 即使您不是统计学专业的，本书也能帮助您更好地理解和应用统计学方法，提升研究的严谨性和说服力。 对世界充满好奇的任何人： 如果您对身边的现象感到好奇，希望通过数据来寻找答案，或者想成为一个更理性的信息解读者，那么本书将是您最好的伙伴。 开启您的数据洞察之旅： 《数据洞察：从零开始的统计思维训练》不仅仅是一本统计学教程，更是一次思维方式的革新。我们相信，掌握了统计学思维，您将能更清晰地看清世界的运作规律，更自信地做出人生和职业的决策。 翻开本书，让我们一起踏上这段充满发现和启发的旅程，解锁数据背后的秘密，让统计学成为您手中强大的工具，洞察数据，洞察未来！

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始选择这本书，多少是带着一丝对“名人光环”的好奇心，毕竟“比尔盖茨的随身书”这个标签太有吸引力了。但读进去之后，我发现这本书的价值完全超越了任何八卦或传闻的包装。它的深度和广度令人印象深刻。从最基础的描述性统计到中高阶的方差分析（ANOVA）和时间序列分析的初步介绍，这本书构建了一个非常扎实且全面的统计学知识体系。我尤其欣赏作者对统计思维模式的培养。比如，它深入探讨了“相关性不等于因果性”这一核心哲学命题，并通过一些经典的悖论案例，让你在潜意识里建立起一种审慎的、批判性的数据解读习惯。很多统计书为了追求数学上的严谨性，会牺牲掉阅读的趣味性，但这本书在这方面做到了极佳的平衡。它引用了大量历史上的经典统计学应用案例，比如早期流行病学的追踪研究，这些故事性内容不仅使得复杂的概念易于理解，也让统计学充满了人文关怀的光芒，而不是冰冷的数字堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，拿在手里沉甸甸的，感觉就不是那种快餐式的读物。我本身对数据分析这块儿一直有点敬而远之，总觉得统计学这玩意儿离自己太远，充满了各种复杂的公式和晦涩难懂的符号。然而，当我翻开这本书的扉页时，那种焦虑感奇迹般地消退了。作者的叙述方式非常接地气，仿佛你在和一个经验丰富的朋友聊天，他耐心地把那些曾经让你头疼的概念——比如概率论的基础、假设检验的逻辑——用生活中的例子娓娓道来。特别是关于“P值”的讲解，它没有直接抛出一个枯燥的定义，而是通过一个关于咖啡因对反应时间影响的模拟实验，让你真切地体会到什么是统计显著性。这本书的结构安排也十分巧妙，它没有一开始就堆砌复杂的模型，而是循序渐进地搭建知识的脚手架，每深入一层，都会有恰到好处的复习和巩固环节，确保你跟得上节奏，不会在某个知识点上掉队。那种“原来如此”的豁然开朗感，贯穿了阅读的整个过程，让人不禁感叹，真正的大家，总能把复杂的事情说得如此通透。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我曾尝试过好几本市面上的“统计学入门”书籍，它们要么过于肤浅，只停留在计算平均数和标准差的层面，要么就是直接跳跃到高深的贝叶斯统计，中间的过渡生硬得让人难以接受。这本书的独特之处在于，它非常精准地定位在了“基础”与“精通”之间的黄金分割点。它没有回避那些必要的数学基础，比如微积分在概率密度函数中的作用，但它处理这些内容的方式是“恰到好处的介绍”，而不是“穷尽式的论证”。对于像我这样，希望能够阅读学术论文中的方法论部分，但又不想花十年时间去重修一个统计学学位的人来说，这本书提供了一个高效的知识获取路径。它让你在短时间内建立起对参数估计、置信区间、以及常用统计检验（t检验、卡方检验）的深刻理解，使得你不再仅仅是机械地套用公式，而是真正理解了数据背后所蕴含的不确定性和信息量。它教会了我如何带着怀疑的目光去看待每一个“显著的结果”，这是一种宝贵的、能让你在信息爆炸时代保持清醒的认知能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位大学二年级的数学系学生，我们专业课的教材内容偏向理论推导和公理化证明，虽然严谨，但对于理解实际应用场景中的统计建模常常感到力不从心。我购买这本书作为课外补充读物，希望能架起理论与实践之间的桥梁。这本书在这方面表现出色，它使用的许多例子都来源于实际的工程和商业领域，而非纯粹的数学证明题。例如，在讲解中心极限定理时，它没有过多纠缠于狄拉克函数和积分的证明细节，而是通过模拟成千上万次抛硬币的结果分布，直观展示了无论初始分布如何，样本均值的分布都会趋向正态的奇妙现象。这种“可视化”的教学方式，对于我们这些需要将抽象数学应用于具体问题的学生来说，是极大的帮助。此外，书中对统计软件（如R或Python中的某些包）的提及和代码片段的展示，也为我们后续学习专业的数据分析工具提供了清晰的路径指引，避免了我们在学习软件功能时迷失在繁琐的语法细节中，而是更关注统计逻辑的应用。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非科班出身的市场营销人员，工作中有大量需求需要基于用户调研数据做决策，但每次面对Excel里密密麻麻的报表和那些统计报告，我总是感觉自己像个门外汉，只能依赖技术部门的解读。这本教材彻底改变了我的处境。它最大的价值在于，它不仅仅教你“怎么算”，更教你“为什么这么算”以及“算出来意味着什么”。书中有一个章节专门讨论了抽样偏差的类型及其对市场预测的误导性，这一点对我触动极大。我立刻回想起了上个季度一次失败的用户访谈，当时我们只在特定时间段收集反馈，现在才明白，那样的抽样设计是如何系统性地扭曲了我们对目标客户群体的认知。作者在讲解回归分析时，非常注重强调模型的局限性和适用边界，这一点是很多网络教程所欠缺的。它没有鼓吹统计是万能的灵丹妙药，而是将其定位为一个严谨的工具箱，教会我们如何负责任地使用工具，而不是盲目相信工具的输出结果。这对我来说，简直是实战手册级别的指南，极大地提升了我的数据驱动决策的信心。