妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维（第四版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 杰弗里·班尼特（Jeffrey Bennett），[美] 威廉·L.布里格斯（William L.Briggs），[美] 马里奥·F.崔奥拉（Mario F.Triola） 著，胡晖，徐斌 译

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 大数据
• 统计思维
• 概率论
• 推论统计
• 实验设计
• R语言
• 可视化
• 第四版

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115433312

版次：1

商品编码：11977695

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：278

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

合作学习和单独学习，哪个获得的分数更高？
小学四年级的学生可以用统计学做什么？
开车时打电话与酒驾一样危险吗？
坐飞机和开车，哪种方式更安全？
服用维生素C能否预防感冒？
我们是不是比父母更聪明？
钻石越重，价格就越高吗？
什么导致全球变暖？
……

你觉得统计学与现实生活毫不相关？
其实，
统计学就在你身边。
阅读本书，
让我们开启一段精彩绝伦的统计思维之旅！

内容简介

我们是不是比父母更聪明？开车时打电话与酒驾一样危险吗？坐飞机和开车，哪种方式更安全？钻石越重，价格就越高吗？小学四年级的学生可以用统计学做什么？……如果你想知道这些问题的答案，就来阅读本书吧。
大数据时代，统计学是读懂、听懂和看懂事情真相的基础，数据挖掘与统计分析已成为现代人必不可少的技能。《妙趣横生的统计学——培养大数据时代的统计思维（第四版）》是一本美国流行的统计学应用入门书。它通过生活中有趣的案例、直观的图表阐述了各种统计概念与统计技术的应用，没有枯燥乏味的理论知识、生涩难懂的理论证明，只有日常生活所需要的统计思想、正确分析数据的基本路径，真正做到了通俗易懂、深入浅出。
如果你想更好地理解如经济学、心理学等课程中将会用到的统计学知识，如果你正在寻找提高统计分析能力的方法，如果你需要统计学又有点“惧怕”它，那么本书就是不可多得的“数学老师”，它将培养你的统计思维能力，带你轻松玩转统计学。

作者简介

【美】杰弗里·班尼特 (Jeffrey Bennett)
【美】威廉·L.布里格斯 (William L. Briggs)
【美】马里奥·F.崔奥拉 (Mario F. Triola) 著
胡晖，徐斌 译

目录

第一章 浅谈统计学
1．1 什么是统计 // 2
1．2 抽样 // 7
1．3 统计研究的类型 // 13
1．4 统计研究可信吗 // 20

第二章 统计测量
2．1 数据类型和测量尺度 // 30
2．2 误差处理 // 33
2．3 百分数在统计学中的应用 // 37
2．4 指数 // 41

第三章 数据的可视化展示
3．1 频数分布表 // 50
3．2 绘制数据分布图 // 53
3．3 媒体中的图表 // 63
3．4 关于图表的一些注意事项 // 70

第四章 描述数据
4．1 什么是平均 // 80
4．2 分布形态 // 87
4．3 离散程度的测量 // 91
4．4 统计悖论 // 101

第五章 正态的世界
5．1 什么是正态 // 112
5．2 正态分布的性质 // 117
5．3 中心极限定理 // 125

第六章 统计中的概率
6．1 概率在统计学中的作用：统计显著性 // 136
6．2 概率基础知识 // 138
6．3 大数定律 // 145
6．4 风险观念和预期寿命 // 150
6．5 组合事件的概率 // 155

第七章 相关性和因果关系
7．1 探索相关性 // 166
7．2 解释相关性 // 175
7．3 最佳拟合线和预测 // 181
7．4 因果关系分析 // 188

第八章 从样本到总体
8．1 抽样分布 // 196
8．2 估计总体均值 // 204
8．3 估计总体成数 // 210

第九章 假设检验
9．1 假设检验的理论基础 // 218
9．2 总体均值的假设检验 // 225
9．3 总体成数的假设检验 // 236

第十章 t 检验、列联表和方差分析
10．1 均值的t 分布 // 246
10．2 列联表假设检验 // 252
10．3 方差分析（单因素方差分析） // 260

附 录
附录1 标准分数表 // 269
附录2 随机数字表 // 271
附录3 专业术语释义 // 272

《妙趣横生的统计学：培养大数据时代的统计思维（第四版）》图书简介 在这信息爆炸、数据洪流的时代，统计学不再是高冷学者的专利，而是每个人都应具备的“超能力”。它如同理解世界的解码器，帮助我们拨开迷雾，洞察规律，做出更明智的决策。第四版《妙趣横生的统计学》正是这样一本旨在点亮你统计思维火花的启蒙读物，它将带你踏上一段既深刻又充满乐趣的学习之旅，让你在纷繁复杂的数据中游刃有余，自信地迎接大数据时代的挑战。 打破刻板印象，点燃学习兴趣 “统计学”三个字，在许多人心中或许意味着枯燥的公式、抽象的概念和令人头疼的计算。本书从一开始就决心打破这种刻板印象。我们深知，学习的动力往往源于兴趣。因此，本书抛弃了陈旧的说教方式，转而采用一种更加生动、鲜活、贴近现实的叙述风格。你将看到，统计学并非脱离生活的象牙塔理论，而是渗透在我们日常的方方面面。从天气预报的概率，到购物网站的推荐算法，再到新闻报道中的数据解读，统计学的身影无处不在。 我们将用大量引人入胜的真实案例，如“为什么你会在社交媒体上看到这些广告？”、“如何判断一篇新闻报道的数据是否可信？”、“如何理解民意调查的结果？”等，来引入和解释统计学概念。这些案例不仅趣味横生，而且能让你立刻感受到统计学在理解和影响我们生活中的重要作用。通过这些鲜活的例子，你会发现，学习统计学就像在玩一场有趣的“侦探游戏”，通过数据线索，抽丝剥茧，最终揭示事物背后的真相。 循序渐进，构建坚实的统计思维 本书的设计遵循“由浅入深，循序渐进”的学习原则。我们从最基础的统计学概念入手，一步步引导读者构建起完整的统计思维体系。 数据是什么？如何描述它？ 我们将首先带你认识数据的本质，学习如何收集、整理和初步描述数据。这包括对不同类型数据的理解（如分类数据、数值数据），以及如何使用描述性统计方法，如均值、中位数、众数、标准差、方差等，来概括和理解数据集的特征。你将学会如何制作直方图、箱线图、散点图等可视化图表，让数据“开口说话”，直观地展现其分布规律和潜在关系。 概率的魅力，随机的规律 统计学与概率论密不可分。我们将用通俗易懂的语言解释概率的基本概念，以及各种重要的概率分布，如二项分布、泊松分布、正态分布等。你将理解为什么在看似随机的事件中，仍然存在着可预测的规律，以及这些规律如何帮助我们量化不确定性，做出更合理的预测。 推断的艺术，从样本到总体 在大数据时代，我们往往无法获得全部数据，而只能通过抽样来推断总体特征。本书将深入讲解统计推断的核心思想和常用方法，包括点估计和区间估计，让你理解如何根据有限的样本信息，对未知的总体参数给出有根据的猜测，并量化这种猜测的可靠性。 假设检验的智慧，验证你的猜想 假设检验是统计学中用于检验研究假设的强大工具。本书将详细介绍各种常见的假设检验方法，如t检验、卡方检验、F检验等，并解释其背后的逻辑。你将学会如何科学地提出和检验假设，从而避免主观臆断，做出基于证据的判断。 回归分析的洞察，揭示变量间的联系 变量之间的关系是我们探索世界的重要途径。本书将带领你走进回归分析的世界，理解简单线性回归和多元线性回归。你将学会如何建立数学模型，量化不同变量之间的相互影响，并利用模型进行预测。例如，如何分析广告投入与销售额之间的关系，如何预测房价受到地段、面积等因素的影响。 方差分析，多组数据的比较之道 当我们需要比较三个或更多组数据的均值是否存在显著差异时，方差分析就派上了用场。本书将清晰地阐述方差分析的原理和应用，帮助你理解如何科学地比较多组数据的平均水平。 拥抱大数据，掌握时代脉搏 大数据时代的到来，使得数据的规模、类型和处理方式都发生了革命性的变化。本书紧跟时代步伐，在第四版中，我们不仅保留了统计学的基础精髓，更融入了大量与大数据分析紧密相关的理念和方法。 统计思维在数据分析中的核心地位 我们将反复强调，无论多么先进的数据挖掘技术，其底层逻辑都离不开统计学的支撑。统计思维帮助我们理解数据的变异性，评估模型的可靠性，避免得出错误的结论。它是一种批判性思考数据的方式，让你不被表面的数字所迷惑。 可视化在数据探索中的力量 在大数据时代，有效的数据可视化变得尤为重要。本书将介绍更多现代化的可视化工具和技巧，帮助你用更直观、更具吸引力的方式呈现数据洞察，从而更好地与他人沟通你的发现。 大数据分析中的常见挑战与应对 我们将探讨大数据分析过程中可能遇到的挑战，例如数据噪音、维度灾难、过拟合等，并结合统计学的视角，提供应对这些挑战的思考方向。 统计学在人工智能和机器学习中的应用 你将了解到，统计学是人工智能和机器学习领域的基石。许多机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，都源于统计学原理。本书将为你揭示统计学与这些前沿技术的内在联系。 学习的保障，轻松掌握 为了让你在学习过程中感到轻松和高效，本书在编写上做足了功夫： 清晰易懂的语言 我们采用力求简洁、生动的语言，避免使用过多的专业术语，即使是统计学零基础的读者，也能轻松理解。 精选的案例与练习 每个概念的讲解都配以精心设计的案例，让你在实际应用中巩固所学。书后提供大量的练习题，从基础巩固到综合应用，帮助你全面掌握知识点。 丰富的图表与插图 大量生动形象的图表、插图和示意图，将抽象的概念可视化，帮助你更直观地理解统计原理。 强调“为什么”和“怎么做” 我们不仅告诉你“是什么”，更重要的是解释“为什么是这样”以及“在实际中应该怎么做”，让你真正理解统计学的逻辑和应用价值。 本书适合谁？ 无论你是： 渴望提升数据素养的学生： 无论你的专业是否与统计学直接相关，本书都能为你打下坚实的统计思维基础，让你在未来的学习和工作中更具竞争力。 希望在职场中脱颖而出的专业人士： 在商业分析、市场营销、金融、科技等众多领域，统计思维都是一项不可或缺的核心技能。掌握本书内容，将助你在数据驱动的决策中游刃有余。 对世界充满好奇，乐于探索真相的读者： 如果你希望更深入地理解身边发生的现象，更理性地分析接收到的信息，那么统计学将为你打开一扇新的大门。 大数据时代的先行者： 无论你是数据科学家、数据分析师，还是对这些领域感兴趣的初学者，本书都将为你提供扎实的理论基础和实用的方法论。 结语 《妙趣横生的统计学：培养大数据时代的统计思维（第四版）》不仅仅是一本教材，更是一位启发者，一个向导。它将带领你走出对统计学的恐惧，发现它的魅力，掌握它的力量。在这里，你将学会如何用数据说话，如何透过现象看本质，如何在这个充满不确定性的世界中，做出更清晰、更明智的判断。让我们一起，用统计学的智慧，点亮大数据时代的未来！

评分☆☆☆☆☆

阅读体验方面，这本书的排版和设计简直是教科书级别的典范。我发现自己很少出现那种“读着读着就迷路了”的情况，这在厚厚的理工科书籍中是很难得的。每当引入一个新的核心概念，作者都会用一个加粗的醒目标题或者一个精心设计的插图来提示读者“这是一个关键点，请注意”。更妙的是，它在每章的末尾都设置了“思维陷阱自测”和“进阶思考题”两个部分。前者着重于纠正常见误区，巩固基础理解；后者则引导读者跳出书本，思考如何在自己实际遇到的问题中应用这些统计工具。这种结构化的设计，让学习过程不再是被动接受，而是一种主动的探索。我甚至发现自己会把书中的例子套用到日常决策中去，比如分析团购的优惠力度是否真的划算，或者评估新闻报道中支持率数据的可靠性。这种“学以致用”的即时反馈，极大地增强了我的阅读动力，让我愿意一页一页地往下翻，而不是为了完成任务而草草略过。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第四版在内容更新上做到了紧跟时代前沿，这一点尤其让我赞赏。在当下大数据和机器学习风靡的背景下，很多老教材都显得力不从心，要么对新技术避而不谈，要么只是简单地罗列名词。但“妙趣横生的统计学”显然投入了巨大的精力来整合传统统计学与现代数据科学的衔接点。它不仅仅停留在传统的描述性统计层面，而是花了相当大的篇幅去讲解如何在高维数据环境中选择合适的模型，以及如何理解模型输出结果的局限性。我尤其关注了它关于“因果推断”那一章节，引入了诸如倾向得分匹配（PSM）等方法，用非常直观的方式解释了在非随机对照实验中如何尽可能地模拟随机化，这对于市场研究和社科领域的研究者来说，简直是福音。它没有故作高深地堆砌只有少数专家才懂的术语，而是通过清晰的图表和分步解析，让读者能够理解背后的科学假设。这使得它不仅是一本适合初学者的入门书，更是一本能让有一定基础的人士进行知识升级和思维拓展的优秀参考资料。

评分☆☆☆☆☆

终于啃完了这本“妙趣横生的统计学 培养大数据时代的统计思维（第四版）”，说实话，一开始我对它的期望值并不高，总觉得“妙趣横生”这四个字在技术类书籍里多半是夸张的修辞手法，但读完之后，我得承认，我的看法完全被颠覆了。这本书最吸引我的地方，在于它对复杂概念的拆解和重构能力。作者似乎有一种魔力，能把那些平时看起来高高在上、令人望而生畏的概率分布、假设检验、回归分析，用生活中的小故事和极其贴切的比喻串联起来。比如，它讲解中心极限定理时，没有直接抛出复杂的公式和证明，而是用一个关于掷骰子和收集硬币的故事来阐述，让我这个数学基础比较薄弱的人，竟然能瞬间理解其背后的逻辑和重要性。这种教学方式极大地降低了学习门槛，让统计学不再是纯粹的数学演算，而更像是一门研究世界运行规律的思维工具。我特别欣赏它对“P值”的讨论，没有简单地给出定义，而是深入探讨了它在实际研究中可能被误用和滥用的陷阱，这对于培养批判性的统计思维至关重要。这本书成功地做到了寓教于乐，让枯燥的数字背后闪烁出人性的光芒和逻辑的严谨。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是，它对于统计学在社会科学和商业决策中的应用案例分析得非常细致和真实。我过去看很多统计书，案例都太理想化了，不贴近现实世界的混乱和噪音。而这本“妙趣横生的统计学”中，穿插了大量来自市场调研、风险评估乃至公共政策制定中的真实案例。例如，它讲解方差分析（ANOVA）时，使用的案例是不同营销策略对产品销量的影响差异，而不是抽象的A、B、C三组实验数据。这种真实性让读者能立刻代入角色，理解为什么在这些场景下需要使用特定的统计检验。更重要的是，它坦诚地展示了模型拟合度不佳或者数据存在严重异常值时，专业人士是如何“打补丁”或者选择更合适的替代方案的，而不是一味展示完美的拟合曲线。这种对现实世界“不完美性”的接纳和处理方法，极大地增强了这本书的实用价值和说服力，让读者在走出象牙塔后，能够自信地在职场中运用统计思维来解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调这本书在“建立统计直觉”方面的卓越贡献。很多统计教材侧重于教会你“如何计算”，但这本书的野心明显要大得多，它致力于培养你的“统计直觉”——也就是在面对数据时，能本能地判断出哪里可能有偏差，哪里需要更深入的探究。举个例子，书中关于“样本量”和“统计功效”的讨论非常深入，它没有简单地告诉我们“样本量要大”，而是解释了在什么场景下，盲目追求大样本反而会导致资源浪费，或者在小样本中如何通过更稳健的非参数方法来获得可信的结果。这种对情境的强调，让我明白了统计学不是一套放之四海而皆准的公式，而是一门高度依赖背景知识和批判性判断的艺术。它教会我提问正确的统计问题，而不是急于寻找一个确切的数字答案。这种思维层面的提升，远超出了掌握具体计算技能的价值，是真正为大数据时代所需的核心素养打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

很好，好好学习，天天向上

评分☆☆☆☆☆

京东的客服电话好复杂，让输入这么多的信息，输入一遍差不多就要一分多钟了，然后转人工还那么慢，打电话要求修改此流程，被拒绝。以上如不修改，今后所有购买的商品，通通差评。不要联系我试图改变什么，还是改改你们的流程吧，多想想怎么提高用户体验吧。

评分☆☆☆☆☆

不错，同事们都挺爱看

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

很不错。

评分☆☆☆☆☆

书中自有黄金屋，好

评分☆☆☆☆☆

很好，还是美帝的书靠谱

评分☆☆☆☆☆

不同角度的统计学，适合有一定基础的人读。