深入淺齣學統計 比爾蓋茨的隨身書 統計學教程書籍 統計學入門教材 統計學基礎 統計學從入門到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 1

ISBN：9787121299636

商品编码：27755896057

丛书名： 统计

新書預售  預計2016年11月10日左右到貨  

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齣版時間：2016-10 韆 字 數：262 版    次：01-01 頁    數：232 開    本：16開 裝    幀： I S B N ：9787121299636   換    版：

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紙質書定價：￥79.0

內容簡介

《深入淺齣學統計》是你迄今為止所能讀到的具想象力、非常平易近人的一本統計學教材。著名插畫傢葛蘭帝·剋萊恩（Grady Klein）與獲奬統計學傢阿倫·達伯尼（Alan Dabney）強強聯手，打造引人入勝的恐龍騎士、蜥蜴投手、外星來客等角色，講解采集可靠數字、基於有限信息作可信論斷、預測投票結果以及處理日常龐雜數字的基本方法。如果您對第一部分的基本案例意猶未盡，盡可深入第二部分的“數學洞天”，探索更多高級統計學公式和概念。《深入淺齣學統計》的內容真正適閤當下的潮流、內容，但又令人忍俊不禁。它是每一位想在數據世界裏玩得風生水起的讀者必備的導航手冊。 “感謝上帝，終於有人寫瞭一本真正讀之有趣的統計類書籍，買書請三思——不一口氣讀到底可能無法罷手。”——榖歌無人車之父、榖歌X實驗室創始人Sebastian Thrun(塞巴斯蒂安·特倫) “《深入淺齣學統計》有趣、清楚、直觀易懂，是統計與數據恐懼癥患者的一劑良藥。——《赤裸裸的統計學》作者 查爾斯·惠倫 (Charles Wheelan) “葛蘭帝·剋萊恩（Grady Klein）與阿倫·達伯尼（Alan Dabney）以平易近人、幽默有趣的文筆講述現代數據化生活中不可或缺的統計學的基礎概念，讓統計學秘而不宣的特色大白於天下：統計學是有趣的、與世人皆有關係的、啓迪人的智慧的。”——普林斯頓大學基因學與統計學教授 約翰·斯托瑞（John Storey）

引言 : 統計無處不在 … 1

第一部分 : 搜集統計數據 … 1 5

1 . 數字 … 1 7

2 . 隨機原始數據 … 2 5

3 . 排序 … 3 9

4 . 偵探工作 … 5 1

5 . 怪異的錯誤 … 6 7

6 . 從樣本到總體 … 8 1

第二部分 : 探尋參數 … 8 9

7 . 中心極限定理 … 9 1

8 . 概率 … 105

9 . 推斷 …121

1 0 . 信心 …131

11. 恨之深 …143

12. 假設檢驗 …1 6 1

13. 破立之爭 …175

14. 走嚮高級：飛豬、外星口水蟲和焰火 …191

結語 : 像統計師一樣思考 …205

附錄 : 數學洞天 …213

《數據洞察：從零開始的統計思維訓練》 這是一本麵嚮所有渴望理解數據、駕馭信息、做齣更明智決策的讀者的統計學入門讀物。無論您是初涉統計學領域的研究生、需要數據分析能力的職場新人，還是對生活中無處不在的數據感到好奇的普通大眾，本書都將為您提供一條清晰、有趣且實用的學習路徑。我們摒棄瞭枯燥的公式推導和晦澀的理論講解，轉而將重心放在“理解”和“應用”上。通過生動的案例、直觀的圖示和富有啓發性的思考題，本書將帶您領略統計學的魅力，掌握其核心思想，並將其巧妙地融入您的學習、工作和生活中。 為何統計學如此重要？ 在這個信息爆炸的時代，數據無處不在，它們潛藏在新聞報道、商業報告、科學研究、甚至日常生活中的點點滴滴。統計學，作為一門研究如何收集、整理、分析和解釋數據的科學，是我們理解這些數據、從中提取有價值信息、並做齣理性判斷的強大工具。缺乏統計學思維，我們很容易被片麵的信息誤導，做齣錯誤的決策，甚至被操縱。 《數據洞察》將帶您穿越迷霧，學會識彆數據的本質，理解統計學在各個領域的廣泛應用，從市場調研到醫學研究，從經濟預測到社會調查，統計學都扮演著至關重要的角色。您將瞭解到，統計學並非高高在上的學術象牙塔，而是與我們的生活息息相關、能解決實際問題的實用學科。 本書的獨特之處： 1. 循序漸進，零門檻學習： 本書從最基礎的概念講起，假設讀者沒有任何統計學背景。我們將復雜的統計學原理分解成易於理解的小模塊，通過“韆步走”的方式，讓您在不知不覺中掌握統計學的精髓。我們不要求您精通微積分或綫性代數，隻專注於培養您的統計思維和數據解讀能力。 2. 案例驅動，學以緻用： 統計學不是紙上談兵，而是解決實際問題的工具。本書精心挑選瞭來自不同領域、貼近現實的案例，例如： 商業分析： 如何通過分析銷售數據來預測未來趨勢？如何評估營銷活動的效果？ 醫學研究： 如何理解臨床試驗的結果？如何評估新藥的有效性和安全性？ 社會科學： 如何分析民意調查數據？如何理解社會現象背後的統計規律？ 日常生活： 如何辨彆新聞中的統計誤導？如何做齣更明智的消費決策？ 通過這些生動有趣的案例，您將親身體驗統計學在解決現實問題中的強大力量，並將所學知識轉化為實際應用的能力。 3. 強調直覺，弱化計算： 我們相信，理解比死記硬背公式更重要。本書將通過大量的圖示、比喻和類比，幫助您建立對統計概念的直觀理解。雖然書中也會提及一些必要的計算方法，但重點在於解釋這些計算的意義和目的，而非讓您成為計算的奴隸。您將學會如何運用Excel、Python等工具進行數據分析，將精力更多地放在數據的解讀和洞察上。 4. 貫穿始終的“為什麼”： 學習統計學，最重要的問題不是“怎麼做”，而是“為什麼這麼做”。本書將始終引導您思考每個統計方法背後的邏輯，理解其適用的條件和局限性。例如，在學習抽樣方法時，我們將探討為什麼需要抽樣，不同的抽樣方法會有什麼影響；在學習假設檢驗時，我們將理解它如何幫助我們做齣關於總體信息的決策。 5. 培養批判性思維： 在信息泛濫的今天，辨彆真僞、抵製誤導至關重要。本書將訓練您用統計學的視角審視信息，識彆數據中的陷阱和偏見，培養獨立思考和批判性分析的能力，成為一個更清醒的信息消費者和決策者。 本書將帶您掌握的核心統計概念： 數據是如何産生的？ 瞭解不同類型的數據（定量、定性、離散、連續）及其特點。 如何描述和概括數據？ 學習使用均值、中位數、眾數、標準差、方差等描述性統計量，以及如何通過圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、直方圖等）直觀地展示數據分布。 數據之間有什麼關係？ 探索相關性與因果性的區彆，學習如何使用散點圖和相關係數來衡量變量之間的綫性關係。 從樣本推斷總體： 理解概率論的基礎，學習抽樣分布的概念，掌握如何通過樣本信息對未知總體進行估計。 如何進行假設檢驗？ 學習如何提齣和檢驗統計假設，理解 P 值和置信區間的意義，學會用統計學方法做齣基於證據的決策。 常見統計模型的入門： 簡要介紹綫性迴歸等常用模型，讓您瞭解如何用模型來預測和解釋變量之間的關係。 如何避免常見的統計陷阱： 學習識彆和防範幸存者偏差、相關不等於因果、選擇性偏差等常見誤導。 本書的目標讀者： 學生： 無論是高中生、大學生還是研究生，如果您需要在學習中處理數據、理解研究報告，或者為將來的學習打下基礎，本書都將是您的理想選擇。 職場人士： 市場營銷、産品經理、數據分析師、運營專員、谘詢顧問、金融從業者……任何需要通過數據驅動決策的崗位，都能從本書中獲益。 研究人員： 即使您不是統計學專業的，本書也能幫助您更好地理解和應用統計學方法，提升研究的嚴謹性和說服力。 對世界充滿好奇的任何人： 如果您對身邊的現象感到好奇，希望通過數據來尋找答案，或者想成為一個更理性的信息解讀者，那麼本書將是您最好的夥伴。 開啓您的數據洞察之旅： 《數據洞察：從零開始的統計思維訓練》不僅僅是一本統計學教程，更是一次思維方式的革新。我們相信，掌握瞭統計學思維，您將能更清晰地看清世界的運作規律，更自信地做齣人生和職業的決策。 翻開本書，讓我們一起踏上這段充滿發現和啓發的旅程，解鎖數據背後的秘密，讓統計學成為您手中強大的工具，洞察數據，洞察未來！

评分☆☆☆☆☆

老實說，一開始選擇這本書，多少是帶著一絲對“名人光環”的好奇心，畢竟“比爾蓋茨的隨身書”這個標簽太有吸引力瞭。但讀進去之後，我發現這本書的價值完全超越瞭任何八卦或傳聞的包裝。它的深度和廣度令人印象深刻。從最基礎的描述性統計到中高階的方差分析（ANOVA）和時間序列分析的初步介紹，這本書構建瞭一個非常紮實且全麵的統計學知識體係。我尤其欣賞作者對統計思維模式的培養。比如，它深入探討瞭“相關性不等於因果性”這一核心哲學命題，並通過一些經典的悖論案例，讓你在潛意識裏建立起一種審慎的、批判性的數據解讀習慣。很多統計書為瞭追求數學上的嚴謹性，會犧牲掉閱讀的趣味性，但這本書在這方麵做到瞭極佳的平衡。它引用瞭大量曆史上的經典統計學應用案例，比如早期流行病學的追蹤研究，這些故事性內容不僅使得復雜的概念易於理解，也讓統計學充滿瞭人文關懷的光芒，而不是冰冷的數字堆砌。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非科班齣身的市場營銷人員，工作中有大量需求需要基於用戶調研數據做決策，但每次麵對Excel裏密密麻麻的報錶和那些統計報告，我總是感覺自己像個門外漢，隻能依賴技術部門的解讀。這本教材徹底改變瞭我的處境。它最大的價值在於，它不僅僅教你“怎麼算”，更教你“為什麼這麼算”以及“算齣來意味著什麼”。書中有一個章節專門討論瞭抽樣偏差的類型及其對市場預測的誤導性，這一點對我觸動極大。我立刻迴想起瞭上個季度一次失敗的用戶訪談，當時我們隻在特定時間段收集反饋，現在纔明白，那樣的抽樣設計是如何係統性地扭麯瞭我們對目標客戶群體的認知。作者在講解迴歸分析時，非常注重強調模型的局限性和適用邊界，這一點是很多網絡教程所欠缺的。它沒有鼓吹統計是萬能的靈丹妙藥，而是將其定位為一個嚴謹的工具箱，教會我們如何負責任地使用工具，而不是盲目相信工具的輸齣結果。這對我來說，簡直是實戰手冊級彆的指南，極大地提升瞭我的數據驅動決策的信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一位大學二年級的數學係學生，我們專業課的教材內容偏嚮理論推導和公理化證明，雖然嚴謹，但對於理解實際應用場景中的統計建模常常感到力不從心。我購買這本書作為課外補充讀物，希望能架起理論與實踐之間的橋梁。這本書在這方麵錶現齣色，它使用的許多例子都來源於實際的工程和商業領域，而非純粹的數學證明題。例如，在講解中心極限定理時，它沒有過多糾纏於狄拉剋函數和積分的證明細節，而是通過模擬成韆上萬次拋硬幣的結果分布，直觀展示瞭無論初始分布如何，樣本均值的分布都會趨嚮正態的奇妙現象。這種“可視化”的教學方式，對於我們這些需要將抽象數學應用於具體問題的學生來說，是極大的幫助。此外，書中對統計軟件（如R或Python中的某些包）的提及和代碼片段的展示，也為我們後續學習專業的數據分析工具提供瞭清晰的路徑指引，避免瞭我們在學習軟件功能時迷失在繁瑣的語法細節中，而是更關注統計邏輯的應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，拿在手裏沉甸甸的，感覺就不是那種快餐式的讀物。我本身對數據分析這塊兒一直有點敬而遠之，總覺得統計學這玩意兒離自己太遠，充滿瞭各種復雜的公式和晦澀難懂的符號。然而，當我翻開這本書的扉頁時，那種焦慮感奇跡般地消退瞭。作者的敘述方式非常接地氣，仿佛你在和一個經驗豐富的朋友聊天，他耐心地把那些曾經讓你頭疼的概念——比如概率論的基礎、假設檢驗的邏輯——用生活中的例子娓娓道來。特彆是關於“P值”的講解，它沒有直接拋齣一個枯燥的定義，而是通過一個關於咖啡因對反應時間影響的模擬實驗，讓你真切地體會到什麼是統計顯著性。這本書的結構安排也十分巧妙，它沒有一開始就堆砌復雜的模型，而是循序漸進地搭建知識的腳手架，每深入一層，都會有恰到好處的復習和鞏固環節，確保你跟得上節奏，不會在某個知識點上掉隊。那種“原來如此”的豁然開朗感，貫穿瞭閱讀的整個過程，讓人不禁感嘆，真正的大傢，總能把復雜的事情說得如此通透。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我曾嘗試過好幾本市麵上的“統計學入門”書籍，它們要麼過於膚淺，隻停留在計算平均數和標準差的層麵，要麼就是直接跳躍到高深的貝葉斯統計，中間的過渡生硬得讓人難以接受。這本書的獨特之處在於，它非常精準地定位在瞭“基礎”與“精通”之間的黃金分割點。它沒有迴避那些必要的數學基礎，比如微積分在概率密度函數中的作用，但它處理這些內容的方式是“恰到好處的介紹”，而不是“窮盡式的論證”。對於像我這樣，希望能夠閱讀學術論文中的方法論部分，但又不想花十年時間去重修一個統計學學位的人來說，這本書提供瞭一個高效的知識獲取路徑。它讓你在短時間內建立起對參數估計、置信區間、以及常用統計檢驗（t檢驗、卡方檢驗）的深刻理解，使得你不再僅僅是機械地套用公式，而是真正理解瞭數據背後所蘊含的不確定性和信息量。它教會瞭我如何帶著懷疑的目光去看待每一個“顯著的結果”，這是一種寶貴的、能讓你在信息爆炸時代保持清醒的認知能力。