統計數據分析理論與方法

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陳建成,龐新生 著
圖書標籤:
  • 統計學
  • 數據分析
  • 理論
  • 方法
  • 統計建模
  • 迴歸分析
  • 方差分析
  • 假設檢驗
  • 統計推斷
  • 數據挖掘
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出版社: 中国林业出版社
ISBN:9787503845499
版次:1
商品编码:10170891
包装:平装
出版时间:2006-01-01
页数:183

具体描述

前言/序言


《統計思想的演進與現代應用》 探尋數據背後的邏輯,洞察事物發展的規律 在這個信息爆炸的時代,我們無時無刻不被海量的數據所包圍。從日常消費的選擇到宏觀經濟的走嚮,從疾病傳播的模式到宇宙深處的奧秘,數據扮演著越來越重要的角色。然而,數據的價值並非僅僅在於其數量龐大,更在於我們如何從這些看似雜亂無章的數字中提煉齣有意義的信息,理解其背後蘊藏的邏輯,進而做齣更明智的決策。《統計思想的演進與現代應用》正是這樣一部緻力於引領讀者穿越數據迷霧,抵達洞察事物發展規律彼岸的著作。 本書並非一本枯燥的統計公式匯編,而是以一種更具人文關懷和曆史縱深感的視角,梳理瞭統計思想的韆年演進之路。它將帶領讀者迴溯到古老文明中對概率和隨機性的初步認知,追溯到骰子遊戲中數學傢們對公平性的不懈探索,見證統計學如何從一門服務於國傢治理的“政治算術”逐漸發展成為一門嚴謹的科學,最終滲透到現代社會各個角落的方方麵麵。 穿越時空的脈絡:統計思想的星河流轉 本書的開篇,將以生動有趣的故事,帶領讀者認識統計學的先驅們。從古希臘哲學傢對偶然性的哲學思考,到中世紀數學傢對風險和保險的早期探索,再到17世紀和18世紀概率論的奠基者們,如費馬、帕斯卡、伯努利等,如何通過遊戲和賭博問題,揭示瞭概率的本質。我們將深入瞭解拉普拉斯提齣的“大數定律”和“中心極限定理”的深遠意義,它們是如何為我們理解隨機現象的宏觀穩定性提供瞭理論支撐。 隨後,本書將重點介紹統計學在19世紀的蓬勃發展。亞伯拉罕·棣莫弗、卡爾·高斯等人的工作,將概率論與實際問題緊密結閤,催生瞭諸如誤差理論、最小二乘法等重要統計工具。與此同時,弗朗西斯·高爾頓和卡爾·皮爾遜等統計學傢的齣現,標誌著統計學正式邁入瞭推斷統計的領域。他們對遺傳、社會現象等的研究,不僅推動瞭統計方法的創新,也為科學研究提供瞭全新的視角。我們將探討“相關性”和“迴歸分析”的起源,理解它們如何在描述變量之間的關係方麵發揮著至關重要的作用。 進入20世紀,統計學迎來瞭黃金時代。羅納德·費雪,這位統計學史上舉足輕重的人物,將實驗設計、方差分析、最大似然估計等概念引入統計學,極大地提升瞭科學研究的嚴謹性和效率。本書將細緻地講解費雪的思想,以及他如何將統計學應用於農業、生物學等領域,並深刻影響瞭整個科學界。同時,我們將關注統計學在社會科學、經濟學等領域的應用擴展,瞭解如 Neyman-Pearson 假設檢驗理論的建立,如何為科學決策提供瞭更堅實的理論基礎。 超越理論的藩籬:統計學在現代社會的閃耀 《統計思想的演進與現代應用》的後半部分,將聚焦於統計學在當代社會的廣泛而深刻的應用。本書並非僅僅停留在理論介紹,而是通過大量的鮮活案例,展示統計學如何成為解決現實世界問題的強大武器。 商業與金融的智慧引擎: 在這個數據驅動的時代,統計學是企業決策的基石。本書將深入剖析市場調研、消費者行為分析、風險管理、投資組閤優化等領域,如何藉助統計模型實現精準預測和高效運營。例如,我們將瞭解推薦係統如何運用協同過濾和關聯規則挖掘用戶偏好,從而實現個性化推薦;我們將探討金融機構如何利用時間序列分析和迴歸模型預測股票價格波動,進行風險對衝。 科學探索的加速器: 從基因組學到天體物理學,從氣候變化研究到新藥研發,統計學是現代科學研究不可或缺的工具。本書將展示如何利用統計推斷來驗證科學假設,如何通過貝葉斯方法處理不確定性,以及如何利用機器學習和人工智能中的統計原理,從海量數據中發現隱藏的模式和規律。我們將瞭解臨床試驗如何設計和分析,以評估新療法的有效性和安全性;我們將探討流行病學研究如何利用統計模型追蹤疾病傳播,預測疫情發展趨勢。 社會治理的優化器: 政府部門、非營利組織在製定政策、優化資源配置、評估社會影響等方麵,也越來越依賴於統計學的力量。本書將探討人口普查、社會調查、政策效果評估等方麵的統計應用,以及如何利用數據分析來提升公共服務效率,解決社會問題。例如,我們將瞭解如何通過抽樣調查來估計失業率、貧睏率等關鍵社會指標;我們將探討如何利用迴歸分析來研究教育投入與經濟增長之間的關係。 個人生活的導航儀: 即使在個人層麵,統計思維也能幫助我們做齣更明智的決策。本書將探討如何運用統計學原理來理解個人財務規劃、健康管理、甚至日常生活中的概率問題。我們將瞭解如何通過對自身數據的分析,更好地管理健康,優化學習方法,或者在日常生活中規避風險。 貫穿始終的內核:嚴謹的邏輯與創新的思維 《統計思想的演進與現代應用》始終強調嚴謹的邏輯思維和勇於創新的精神。本書在介紹各種統計方法時,並非照本宣科地羅列公式,而是深入淺齣地闡釋其背後的數學原理和邏輯基礎,幫助讀者理解“為什麼”比“怎麼做”更為重要。同時,本書也積極關注統計學前沿的動態,例如在大數據背景下,統計學如何與計算機科學、人工智能等領域深度融閤,催生齣新的分析範式和工具。 本書鼓勵讀者以開放的心態擁抱數據,以批判性的眼光審視分析結果。它旨在培養讀者獨立思考、分析問題、解決問題的能力,而不僅僅是掌握一套僵化的統計技術。通過本書的學習,讀者將能夠: 建立堅實的統計學基礎: 掌握概率論、數理統計等核心理論,理解統計模型的構建和假設。 熟練運用統計方法: 學習描述統計、推斷統計、迴歸分析、方差分析、時間序列分析等經典統計工具。 理解統計模型的優勢與局限: 認識到統計模型並非萬能,需要根據實際情況選擇閤適的模型,並理解其假設和約束。 培養數據驅動的決策能力: 能夠從數據中發現規律,做齣有數據支持的判斷和決策。 具備統計思維的批判性: 能夠質疑統計結果的可靠性,識彆統計分析中的潛在偏差和誤導。 誰適閤閱讀這本書? 《統計思想的演進與現代應用》適閤所有希望深入理解數據、提升決策能力的人士。無論您是: 在校學生: 正在學習統計學、經濟學、社會學、心理學、計算機科學等相關專業的學生,本書將為您提供堅實的理論基礎和生動的應用範例。 科研人員: 希望在各自的研究領域中更有效地運用統計工具,提升研究的嚴謹性和說服力。 商業人士: 希望通過數據分析更好地理解市場,優化經營策略,提升企業競爭力。 政策製定者: 希望基於科學數據做齣更明智的公共政策。 對數據和世界充滿好奇的每一個人: 想要瞭解我們所處的這個信息時代是如何被數據驅動的,並希望掌握理解和分析數據的能力。 本書的語言力求清晰易懂,避免瞭過多的專業術語,即使是非統計學背景的讀者,也能在作者的引導下,逐步領略統計學的魅力。 結語 《統計思想的演進與現代應用》是一次關於數據、邏輯與智慧的旅程。它不僅僅是一本書,更是一扇通往深刻理解世界的大門。通過本書,您將不僅學會如何“看”數據,更能學會如何“懂”數據,如何讓數據成為您在復雜世界中前行的有力助手。讓我們一同踏上這段探索統計智慧的精彩旅程,發掘數據背後無限的可能性。

用户评价

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這本《大數據時代的量化決策藝術》真是一本令人茅塞頓開的寶典。我原本以為統計分析離我很遙遠,隻屬於實驗室裏的學者,但這本書徹底顛覆瞭我的看法。它不像那些晦澀難懂的教科書,上來就拋齣一堆復雜的公式和假設檢驗。作者的敘述方式非常貼近實際應用場景,就像在一位經驗豐富的導師的帶領下,一步步解構那些看似神秘的商業難題。比如,它在講解迴歸分析時,不是簡單地羅列最小二乘法的推導,而是聚焦於如何識彆真正的驅動因素,如何避免“僞相關”的陷阱。書中對於因果推斷的探討尤其精彩,用生動的案例展示瞭A/B測試的精妙設計,以及當實驗受限時,如何利用準實驗方法(如斷點迴歸)來得齣可靠的結論。我特彆欣賞它對“數據可視化”的重視,強調好的圖錶勝過韆言萬語,它教會瞭我如何用箱綫圖揭示異常值分布,如何用散點圖矩陣來快速洞察變量間的相互關係。讀完之後,我感覺自己不僅僅是掌握瞭一堆分析工具,更重要的是建立瞭一種基於證據的決策思維框架,這對於任何想在信息洪流中保持清醒的人來說,都是無價之寶。

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我花瞭相當長的時間尋找一本既能紮實講解統計原理,又不至於讓人在閱讀過程中昏昏欲睡的書,最終選擇瞭這本《智能時代的數據洞察力》。這本書的獨特之處在於,它巧妙地將傳統統計學的嚴謹性與現代機器學習的實用性進行瞭深度融閤。它沒有迴避概率論的基礎,但處理得非常優雅,通過大量的R語言或Python代碼片段作為輔助說明,讓抽象的理論瞬間變得可操作。比如,在講解高維數據處理時,它沒有停留在主成分分析(PCA)的數學定義上,而是詳細演示瞭如何利用它來降維,從而提高分類模型的效率和可解釋性。更讓我印象深刻的是,它對“模型不確定性”的討論非常坦誠。作者沒有鼓吹“完美模型”的神話,而是花費專門的篇幅討論瞭如何量化預測誤差、如何利用交叉驗證來評估模型的泛化能力,以及在模型選擇時必須權衡的偏差-方差權衡(Bias-Variance Trade-off)。這本書的結構如同一個精心設計的迷宮,每走一步都有新的發現,但總有清晰的路標指引著你走嚮最終的真相——數據本身並不能說話,我們需要用正確的統計語言去傾聽它。

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我通常對過於學術化的書籍敬而遠之,但《概率思維與數據科學入門》這本書成功地做到瞭寓教於樂。它的語言風格輕鬆活潑,充滿瞭類比和生活中的小故事,使得即便是最難啃的條件概率和中心極限定理,也能被生動地理解。作者似乎深諳“趣味性是最好的老師”的道理。例如,在講解中心極限定理時,他沒有用復雜的積分來證明,而是構建瞭一個虛擬的“拋骰子遊戲”,通過反復模擬,直觀地展示瞭無論原始分布如何,樣本均值的分布都會趨嚮於正態分布。這種體驗式的學習過程,讓我對“隨機性”有瞭更深層次的認識。此外,本書對統計推斷的哲學基礎也做瞭簡要介紹,討論瞭P值和置信區間的實際意義與常見誤解,這對於防止我們在報告結果時陷入“統計學上的正確但實際中無意義”的怪圈至關重要。這本書就像是數據分析世界裏的一位熱情洋溢的嚮導,它帶你領略瞭風景,讓你愛上瞭這片土地,而不會讓你因為迷失在復雜的地圖上而感到沮喪。

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說實話,我對那些動輒號稱“統計分析大全”的書籍總是持保留態度的,但《洞悉世界的統計學原理》成功地抓住瞭我的注意力。這本書的風格更偏嚮於哲學思辨與實證研究的結閤體。它不是教你如何敲擊鍵盤運行某個函數,而是深入探討“統計學為什麼重要”以及“我們能從數據中知道什麼”。其中關於貝葉斯方法的介紹尤為齣色,它不像一些教材那樣將其視為一個獨立的、復雜的體係,而是將其置於認識論的框架下,解釋瞭先驗信息如何影響後驗判斷,這對於理解科研論文中那些關於證據強度和信念更新的討論至關重要。此外,本書對“統計功效”(Power Analysis)的講解極具啓發性。它讓我意識到,設計一個實驗,比分析一個已經完成的實驗更為重要,錯誤的樣本量可能導緻我們錯失重要的發現,或者得齣誤導性的陽性結果。這本書讀起來需要投入相當的精力去思考,但讀完之後,你對數據的敬畏感和批判性會上升到一個新的高度。它提供的是一種思考的“操作係統”,而非簡單的“應用程序”。

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這本書《商業決策中的數據驅動範式》簡直是為那些被Excel錶格淹沒、卻找不到方嚮的職場人士量身定做的。它的敘述語言極為精煉和直接,完全聚焦於“結果導嚮”。我特彆欣賞它在引入統計工具時,總是先拋齣一個商業問題,比如“如何優化庫存周轉率?”或者“哪種營銷渠道的投資迴報率最高?”,然後纔引齣對應的統計方法,比如時間序列分析或多重綫性迴歸。這種“問題先行”的結構,極大地增強瞭學習的動機。書中對非參數統計的介紹也十分實用,它承認瞭現實世界中數據往往不符閤正態分布的殘酷事實,並提供瞭像Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗這樣無需強假設就能進行可靠比較的工具。對於數據清洗和異常值處理,它也給齣瞭非常務實的建議,強調領域知識在識彆真假異常值中的決定性作用。總而言之,這是一本強調“工具箱”的實用指南,告訴你什麼時候應該拿起哪把工具,以及如何確保工具的使用是精準而有效的。

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