白話統計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮國雙 著

圖書標籤:

• 統計學
• 白話
• 入門
• 數據分析
• 概率論
• 統計方法
• 通俗易懂
• 實用
• 學習
• 科普

店鋪： 今古傳奇圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121335181

商品編碼：28669454638

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-01-01

基本信息

書名:白話統計

定價：69.00元

售價：48.3元,便宜20.7元,摺扣70

作者:馮國雙

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2018-01-01

ISBN：9787121335181

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

一本能讓人看明白的“白話”統計書 ，一本提供數據分析思路而非公式的統計書

行傢張文彤博士帶頭點贊

涉及Excel、SPSS、R、SAS、JMP等常用工具軟件

馮國雙博士另著有《小白學SAS一書》

內容提要

一本書如果沒有作者自己的觀點，而隻是知識的堆疊，那麼這類書是沒有太大價值的。尤其在當前網絡發達的時代，幾乎任何概念和知識點都可以從網絡上查到。但是有一點你很難查到，那就是統計分析的思路和觀點。比如，你可以很容易地在網上查到什麼是綫性迴歸，但你卻查不到怎麼“做”綫性迴歸分析，在你遇到實際數據時仍然不知道如何分析。在《白話統計》中，你可以獲得這些思路和觀點。盡管這些觀點未必是所有人都認可的，但根據筆者多年的分析經驗，它們在實踐中通常是奏效的。《白話統計》凝結瞭作者十多年來對統計分析的理解，對各種方法的介紹采用全新的理念和思路，不再是介紹方法本身，而是試圖將各種方法之間的聯係闡述清楚；不再是介紹方法如何計算齣結果，而是盡量說明方法背後的思想。當然，本書同時提供瞭如何實現結果的軟件（涉及Excel、SAS、R、JMP、SPSS 等）操作。

目錄

目 錄
第 1 篇 基礎篇
章 為什麼要學統計 2
1.1 統計學有什麼用 3
1.2 生活世事皆統計 4
1.3 如何學統計 4

第 2 章 變異——統計學存在的基礎 6
2.1 與變異 6
2.2 特朗普與羅斯福的勝齣——抽樣調查到底可不可靠 8
2.3 什麼是抽樣誤差 9

第 3 章 郭靖的內力能支撐多久——談概率分布 11
3.1 纍積分布與概率密度的通俗理解 12
3.2 是生存還是死亡？這是一個問題——用Weibull 分布尋找生存規律 16
3.3 2003 年的那場SARS——用Logistic 分布探索疾病流行規律 20
3.4 “普通”的正態分布 23
3.5 幾個常用分布——t 分布、χ2 分布、F 分布 28

第 4 章 關於統計資料類型的思考 35
4.1 計數資料等於分類資料嗎 36
4.2 計數資料可否采用連續資料的方法進行分析 37
4.3 分類資料中的無序和有序是如何確定的 38
4.4 連續資料什麼時候需要轉換為分類資料 39
4.5 連續資料如何分組——尋找cut-off 值的多種方法 41
4.6 什麼是虛擬變量/啞變量 47

第 5 章 如何正確展示你的數據 52
5.1 均數和中位數——你被平均瞭嗎 53
5.2 方差與標準差——變異的度量 54
5.3 自由度——你有多少自由活動的範圍 56
5.4 百分位數——利用百分數度量相對位置 57
5.5 如何比較蘋果和橘子——利用Z 值度量相對位置 59
5.6 某百歲老人調查報告說：少運動纔能活得久——談一下比例和率 61
5.7 在文章中如何正確展示百分比 63

第 6 章 尋找失蹤的運動員——中心極限定理 64
6.1 中心極限定理針對的是樣本統計量而非原始數據 65
6.2 樣本量大於30 就可以認為是正態分布瞭嗎 67

第 7 章 從“女士品茶”中領會假設檢驗的思想 70
7.1 女士品茶的故事 70
7.2 零假設和備擇假設 . 72
7.3 假設檢驗中的兩類錯誤 73
7.4 P 值的含義 76
7.5 為什麼P 值小於0.05（而不是0.02）纔算有統計學意義 78
7.6 為什麼零假設要設定兩組相等而不是兩組不等 79

第 8 章 參數估計——一葉落而知鞦 81
8.1 點估計 .81
8.2 小二乘估計 82
8.3 大似然估計 84
8.4 貝葉斯估計 86

第 9 章 置信區間估計——給估計留點餘地 88
9.1 置信區間的理論與實際含義 88
9.2 置信區間與P 值的關係 90
9.3 利用標準誤計算置信區間 91
9.4 利用Bootstrap 法估計置信區間 . 92

第 2 篇 實用篇
0 章 常用統計方法大串講 98
10.1 一般綫性模型——方差分析與綫性迴歸的統一 99
10.2 廣義綫性模型——綫性迴歸與Logistic 迴歸的統一 103
10.3 廣義可加模型——脫離“綫性”束縛 107
10.4 多水平模型——打破“獨立”條件 112
10.5 結構方程模型——從單因單果到多因多果 119

第 11 章 正態性與方差齊性 .127
11.1 用統計檢驗方法判斷正態性 127
11.2 用描述的方法判斷正態性 130
11.3 方差分析中的方差齊性判斷 .133
11.4 理解綫性迴歸中的方差齊性 135

第 12 章 t 檢驗——不僅是兩組比較 .138
12.1 從另一個角度來理解t 檢驗 138
12.2 如何正確應用t 檢驗 140
12.3 t 檢驗用於迴歸係數的檢驗 141
12.4 t 檢驗的替代——Wilcoxon 秩和檢驗 142

第 13 章 方差分析與變異分解 145
13.1 方差分析中變異分解的思想 145
13.2 為什麼迴歸分析中也有方差分析 147
13.3 鐵打的方差分析，流水的實驗設計 148
13.4 方差分析後為什麼要進行兩兩比較 152
13.5 多重比較方法的選擇建議 154
13.6 所有的多組都需要做兩兩比較嗎——兼談固定效應和效應 164
13.7 重復測量方差分析詳解 166
13.8 方差分析的替代——Kruskal-Wallis 秩和檢驗 176
13.9 多組秩和檢驗後的兩兩比較方法 178

第 14 章 卡方檢驗——有“卡”未必走遍天下 181
14.1 卡方檢驗用於分類資料組間比較的思想 181
14.2 卡方用於擬閤優度評價——從Hardy-Weinberg 定律談起 184
14.3 似然比χ2、M-H χ2、校正χ2 與Fisher 檢驗 186
14.4 等級資料到底可不可以用卡方檢驗 191
14.5 卡方檢驗的兩兩比較 193
14.6 Cochran-Armitage 趨勢檢驗 194
14.7 分類變量的賦值是如何影響分析結果的 196

第 15 章 相關分析與一緻性檢驗 200
15.1 從協方差到綫性相關係數 200
15.2 綫性相關係數及其置信區間 203
15.3 如何比較兩個綫性相關係數有無差異 206
15.4 分類資料的相關係數 207
15.5 基於秩次的相關係數 210
15.6 相關分析中的幾個陷阱 213
15.7 用ICC 和CCC 指標判斷一緻性 215
15.8 用Bland-Altman 圖判斷一緻性 218
15.9 Kappa 檢驗在一緻性分析中的應用 219

第 16 章 綫性迴歸及其分析思路 .222
16.1 殘差——識彆迴歸模型好壞的關鍵 223
16.2 迴歸係數的正確理解 226
16.3 迴歸係數檢驗VS 模型檢驗 227
16.4 均值的置信區間VS 個體的預測區間 228
16.5 逐步迴歸篩選變量到底可不可靠——談變量篩選策略 230
16.6 如何評價模型是好還是壞——交叉驗證思路 237
16.7 綫性迴歸的應用條件——你的數據能用綫性迴歸嗎 240
16.8 如何處理非正態——Box-Cox 變換 247
16.9 如何處理非綫性——Box-Tidwell 變換 248
16.10 方差不齊怎麼辦——加權小二乘法 250
16.11 當共綫性導緻結果異常時怎麼辦——嶺迴歸、Lasso 迴歸 .254
16.12 發現異常值應該刪除嗎——談幾種處理異常值的方法 .260
16.13 如何處理缺失值——是刪除還是填補 268
16.14 一個非教材的非典型案例——綫性迴歸的綜閤分析 276

作者介紹

馮國雙，北京大學醫學部博士，具有十多年的數據統計分析經驗，知名統計學平颱“小白學統計”的創始者與維護者。已主編多部統計學專著，齣版《小白學SAS》，同時兼任多個與統計有關的學術委員會委員。興趣愛好：在熱愛統計分析之餘，還對古玩奇石、盆景製作和詩詞鑒賞略有心得。

文摘

序言

剖析數據背後的邏輯：一部關於嚴謹推斷與實用模型的深度指南 書籍名稱：概率之徑：從基礎公理到復雜模型的理性構建 簡介： 《概率之徑：從基礎公理到復雜模型的理性構建》是一部深入探討現代統計學和數據科學核心理論與實踐的專業著作。本書旨在為讀者構建一個堅實而全麵的統計思維框架，超越瞭簡單工具的使用，聚焦於數據背後的推斷邏輯、模型假設的閤理性檢驗以及在不確定性下做齣最優決策的科學方法。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從最基礎的測度論和概率公理，到前沿的非參數統計和貝葉斯推斷的深層原理。 第一部分：奠基——概率的嚴密世界與隨機變量的本質 本部分著重於建立堅不可摧的數學基礎。我們首先詳細闡述瞭概率論的公理化基礎，特彆是如何從集閤論的角度理解事件空間和概率測度。這並非枯燥的數學堆砌，而是為瞭讓讀者深刻理解“隨機性”在數學上的精確定義，為後續的推斷過程打下理論鋼印。 隨後，本書深入探討瞭隨機變量的分類、期望與方差的精確定義及其性質。我們詳細剖析瞭連續型與離散型隨機變量的密度函數與分布函數，並通過大量的實例展示瞭矩母函數和特徵函數在識彆分布特性中的關鍵作用。特彆地，我們花費大量篇幅解析瞭中心極限定理（CLT）的深刻內涵及其局限性，闡明瞭為何大數定律和中心極限定理是統計推斷的支柱，同時也指齣瞭在實際數據集中，何時這些漸近理論可能失效，需要更精細的模型處理。 第二部分：推斷的藝術——參數估計與假設檢驗的量化哲學 這是本書的核心篇章，聚焦於如何從有限的樣本信息中對未知參數進行可靠的估計和檢驗。我們係統性地介紹瞭點估計的優良性質：無偏性、一緻性、有效性和漸近正態性。隨後，我們深入探討瞭最大似然估計（MLE）的推導過程、漸近性質，以及在處理復雜模型時如何應用信息矩陣和Wald檢驗。 在區間估計部分，我們不僅停留在構建置信區間的操作層麵，更重要的是解析瞭置信區間背後的概率解釋和哲學含義——即長期頻率的保證，而非單次估計的確定性。 假設檢驗部分，本書采取瞭更為審慎的態度。我們詳細區分瞭P值、顯著性水平與實際犯錯風險之間的微妙關係。針對經典的Neyman-Pearson框架，我們詳細推導瞭功效函數（Power Function）的構建，並強調瞭第一類錯誤（Type I Error）與第二類錯誤（Type II Error）的權衡。為應對現代數據科學中常見的“多重檢驗”問題，本書專門引入瞭FDR（錯誤發現率）控製的最新方法，如Benjamini-Hochberg程序，確保推斷結果的穩健性。 第三部分：綫性模型的深度剖析與拓展 本部分將統計理論應用於最常見且基礎的建模框架——綫性模型。我們不僅詳細闡述瞭普通最小二乘法（OLS）的幾何意義和代數推導，更著重於對高斯-馬爾可夫定理的嚴格證明，明確瞭OLS估計量在滿足特定假設下的最佳綫性無偏估計（BLUE）地位。 隨後，本書進入對模型診斷的精細化處理。我們係統梳理瞭多重共綫性、異方差性和自相關性的識彆方法（如VIF、Breusch-Pagan檢驗、Durbin-Watson檢驗），並針對性地介紹瞭加權最小二乘法（WLS）和廣義最小二乘法（GLS）等修正方法。 在此基礎上，我們對更復雜的綫性模型進行瞭深入探索，包括方差分量分析（ANOVA）的理論基礎，以及協方差分析（ANCOVA）中如何有效剝離協變量的影響。對於時間序列數據，我們介紹瞭ARIMA模型的結構，並強調瞭平穩性檢驗（如ADF檢驗）在模型建立中的不可或缺性。 第四部分：超越正態分布——廣義綫性模型與非參數統計的疆界 隨著數據類型的日益多樣化，綫性模型（依賴於誤差項正態性假設）的局限性愈發明顯。本書的後半部分緻力於拓展讀者的建模視野。 我們對廣義綫性模型（GLM）進行瞭透徹的講解，包括指數族分布的統一框架、鏈接函數的選擇邏輯以及最大似然估計在GLM中的應用。針對常見的計數數據和二元響應數據，我們詳細推導瞭泊鬆迴歸和邏輯斯諦迴歸的原理、參數解釋（如優勢比/發生比）和模型擬閤優度檢驗（如Deviance）。 針對那些無法用標準參數模型良好擬閤的數據，本書引入瞭非參數統計的工具箱。我們探討瞭秩檢驗（如Wilcoxon秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗）的統計功效與適用場景，並詳細介紹瞭核密度估計（KDE）的原理和帶寬選擇的準則。 第五部分：貝葉斯思維與現代推斷範式 本書的收官部分，引領讀者進入以概率為中心的現代推斷範式——貝葉斯統計。我們清晰地界定瞭先驗信息、似然函數與後驗分布之間的關係，並詳細闡述瞭貝葉斯定理在參數估計中的應用。 我們著重介紹瞭馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法，特彆是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣的機製和收斂診斷（如Gelman-Rubin統計量）。本書強調瞭貝葉斯方法在處理小樣本、復雜結構模型（如分層模型）和知識融閤方麵的獨特優勢，並引導讀者理解如何從後驗分布中提取可解釋的概率性結論，而非單一的點估計值。 總結： 《概率之徑》不僅僅是一本傳授統計公式的書籍，更是一部關於如何像統計學傢一樣思考的指南。它要求讀者理解每一個假設背後的代價，掌握從數據中提取可靠洞察所需的數學嚴謹性，從而在麵對現實世界中層齣不窮的復雜數據挑戰時，能夠構建齣既具理論深度又富於實用價值的理性決策框架。本書適閤具備微積分和綫性代數基礎的高級本科生、研究生以及尋求深化統計學基礎的從業人員。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格簡直是教科書界的清流！它完全沒有那種冷冰冰的理論堆砌感，而是像一個經驗豐富的老教授，慢條斯理地在你耳邊講解那些曾經讓你頭疼的統計概念。我記得我以前翻閱其他統計書籍時，常常被那些密密麻麻的公式和符號搞得暈頭轉嚮，感覺自己像在啃一塊硬邦邦的石頭。但是讀瞭這本，那種感覺徹底消失瞭。作者似乎深諳普通讀者的“痛點”，總能在關鍵的地方插入一些生活化的例子，比如用擲骰子來解釋概率分布，或者用市場調查的數據來闡述假設檢驗的邏輯。尤其是對P值的解釋部分，我以前一直把它理解得非常模糊，但這本書裏通過一個非常形象的場景，讓我瞬間茅塞頓開。它不是簡單地告訴你“P值小於0.05就拒絕原假設”，而是告訴你為什麼這麼做，背後的思維邏輯是什麼。這種深入淺齣的講解，讓統計學不再是一門高不可攀的學科，而變成瞭一門可以被掌握的實用工具。對我這種非專業背景的人來說，這簡直是福音，感覺自己終於可以和那些“統計精英”進行正常的對話瞭。

評分☆☆☆☆☆

不得不提的是，這本書的排版和視覺呈現非常齣色，極大地提升瞭閱讀體驗。要知道，統計類的書籍，內容本身已經夠燒腦瞭，如果再配上那種黑白灰、密密麻麻的小字，那簡直是雙重摺磨。然而，這本書在圖錶的運用上非常大膽和有效。它沒有濫用那些花哨的、與內容無關的裝飾性圖片，而是每一個圖錶都緊密服務於理論的闡述。例如，在解釋方差分析（ANOVA）時，它使用的圖形不僅清晰地展示瞭組間差異和組內波動，而且通過不同的顔色和標記，讓人一眼就能抓住核心要點。很多地方的留白處理得恰到好處，讓讀者的大腦有時間去消化剛剛學到的概念，而不是被信息流快速地衝刷過去。這種對用戶體驗的關注，讓我想起那些頂級的科技産品設計，它們深知“形式服務於功能”的道理。對於我這種需要反復查閱和迴顧的讀者來說，清晰的結構和直觀的圖示是保證學習效率的關鍵，這本書在這方麵做得無可挑剔。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是它對於統計倫理和局限性的討論。很多同類書籍往往隻是一味地推崇統計方法的強大和精確性，仿佛隻要用瞭正確的統計方法，就能得齣絕對真理。但這本書卻用非常審慎的態度，提醒讀者，統計學永遠是基於不完全信息的推斷，它有著內在的局限性，並且很容易被不當使用。書中專門開闢瞭一小節，詳細討論瞭如何避免“數據挖掘導緻的假陽性”以及如何誠實地報告模型的不足之處。這種“負責任的統計實踐”的理念，對於我們現在這個信息爆炸、數據濫用的時代尤為重要。它讓我從一個單純追求“會算”的執行者，轉變成瞭一個更具批判性思維的觀察者，開始思考“我是否應該用這個方法”，而不是僅僅“我能不能用這個方法”。這種深層次的引導，比教導任何一種具體的算法都更有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書在結構上的設計也體現瞭作者的匠心獨運。它不是按照傳統統計教材那種“描述性統計先行，推斷性統計收尾”的刻闆流程走的，而是更注重知識點的內在聯係和實際應用場景的串聯。我特彆欣賞它對“數據思維”的強調，而不是僅僅停留在計算層麵。比如，在講到迴歸分析時，它沒有急於展示復雜的最小二乘法推導，而是先花瞭大篇幅討論如何正確地提齣一個可以被量化的研究問題，以及如何識彆和避免常見的混淆變量。這讓我意識到，統計學真正的價值在於指導我們如何更科學地觀察世界，而不是單純地跑齣一個數字。書中的章節安排很自然，從基礎的數據清洗和可視化，到逐步深入到更高級的模型構建和評估，每一步都銜繞緊密，讀起來一氣嗬成，不會産生“知識斷層”的睏惑。它更像是一份精心製作的“探險地圖”，指引著讀者一步步揭開數據背後的秘密，而不是一堆零散的工具說明書。

評分☆☆☆☆☆

與我之前讀過的幾本經典的統計教材相比，這本書的語言風格簡直是反其道而行之，卻達到瞭更好的效果。那些經典教材往往追求嚴謹的數學語言，每一個詞語都必須精確到小數點後多少位，這固然專業，但也設置瞭極高的門檻。而這本書的作者似乎抱著一種“我就是要讓你明白”的真誠態度在寫作。他的語氣非常親切，時常會使用一些反問句或者帶有幽默感的比喻來引導讀者的思路，讓整個閱讀過程像是一場輕鬆愉快的智力對話，而不是一場緊張的考試。比如，在解釋中心極限定理時，他沒有直接扔齣那個復雜的數學公式，而是先描繪瞭一個人們在麵對隨機事件時心理預期的變化過程，然後自然而然地引齣瞭那個定理的必然性。這種“講故事”的能力，是很多技術類書籍所欠缺的，也正因為如此，我纔能在短時間內建立起對統計學概念的直覺性理解，這是任何公式推導都難以替代的。