基於 MINITAB 的現代實用統計(第二版)(統計數據分析與應用叢書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬逢時 等 著

圖書標籤:

• 統計學
• 數據分析
• MINITAB
• 應用統計
• 統計方法
• 迴歸分析
• 方差分析
• 假設檢驗
• 實驗設計
• 統計軟件

店鋪： 悅讀時代圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300175836

商品編碼：20413420295

包裝：平裝

齣版時間：2013-10-01

基本信息

書名：基於 MINITAB 的現代實用統計(第二版)(統計數據分析與應用叢書)

定價：59.00元

作者：馬逢時 等

齣版社：中國人民大學齣版社

齣版日期：2013-10-01

ISBN：9787300175836

字數：720000

頁碼：

版次：2

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書在一般統計學的基礎上，通過MINITAB軟件，介紹瞭多元統計分析、可靠性與生存分析、時間序列分析三方麵的統計知識。相對其他相關圖書，本書並不強調公式與理論的推導，而是注重對統計思想和基本方法的理解，以及統計工具的運用，並結閤MINITAB軟件*的R15版本，緻力於直接解決具體問題。

目錄

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篇多元統計分析
章　多元正態分布及其統計分析
1.1多元正態分布的概念及其參數估計

1.2多元正態總體的參數檢驗
1.3多元方差分析
1.4多元質量控製圖
1.5多元正態數的産生
第2章　判彆分析
2.1判彆分析的概念
2.2判彆分析的原理
2.3判彆分析的計算與實例
2.4用Logistic迴歸作判彆分析
第3章　聚類分析
3.1聚類分析的概念
3.2距離和相似係數
3.3觀測值係統聚類法
3.4動態聚類法
3.5變量聚類方法
第4章　主成分分析
4.1主成分分析的概念
4.2主成分分析的原理
4.3主成分分析的計算與實例
4.4主成分聚類和主成分迴歸
第5章　因子分析
5.1因子分析模型
5.2因子分析模型的參數估計
5.3因子鏇轉和因子得分
5.4因子分析的計算與實例
第6章　對應分析
6.1對應分析的概念
6.2簡單對應分析的原理
6.3簡單對應分析的計算與實例
6.4多重對應分析的計算與實例
6.5多元統計分析匯總

第2篇可靠性與生存分析
第7章　可靠性概念
7.1可靠性工程概論
7.2可靠性的度量
7.3刪失數據
第8章　常用壽命分布及其識彆
8.1常用壽命分布
8.2參數分布的選擇
第9章　常用壽命分布分析的參數方法
9.1常用壽命分布分析
9.2參數分析方法的計算與實例
0章　常用壽命分布分析的非參數方法
10.1估計可靠度函數的非參數方法
10.2比較兩個或多個生存分布的非參數方法
10.3非參數分析方法的計算與實例
1章　加速壽命試驗及其統計分析方法
11.1加速壽命試驗的基本理論
11.2加速壽命試驗計劃及分析的計算與實例
2章　有關可靠性的其他專題
12.1壽命數據的迴歸分析
12.2概率單位分析
12.3壽命數據的增長麯綫分析
12.4壽命數據的保證分析
12.5抽樣驗收及樣本量的計算
12.6可靠性與生存分析匯總
第3篇時間序列分析
3章　時間序列分析概念
13.1時間序列分析基本概念
13.2趨勢分析
13.3分解模型
4章　時間序列平滑方法
14.1移動平均平滑法
14.2單參數指數移動平均
14.3雙參數指數移動平均
14.4 Winters方法

5章　ARIMA模型
15.1自相關函數與偏自相關函數
15.2AR(p)模型
15.3MA(q)模型
15.4ARMA(p,q)模型
15.5ARIMA(p,d,q)模型
15.6多元時間序列分析簡介
15.7時間序列分析在控製圖中的應用

參考文獻

作者介紹

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　　馬逢時，天津大學數學係教授。曾任全國概率統計學會常務理事，全國工科院校應用概率統計委員會副主任兼秘書長。曾主持多項國傢自然科學基金及國傢教育委員會科學基金項目的研究，在國內外學術刊物或學術會議上發錶學術論文30多篇。1996年起從事六西格瑪黑帶谘詢培訓工作，獲得摩托羅拉公司認證的全部黑帶核心課程的授課資格，現為全國六西格瑪推進委員會專傢委員、顧問。2005年被中國質量協會授予“全國六西格瑪培訓導師”稱號。2012年獲得中國質量協會授予的“全國六西格瑪管理推進工作特彆貢獻奬”。

　　吳誠鷗，南京信息工程大學數理學院教授，美國加州大學訪問學者，長期從事概率論數理統計的教學與科研，以及質量工程師培訓工作。主持或參與完成科研項目十餘個，發錶論文18篇，齣版研究生教材5部。

　　蔡霞，河北科技大學數學係教師，研究方嚮為可靠性及金融分析。發錶論文14篇。曾參與國傢自然科學基金項目、省級課題和省級項目。

文摘

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序言

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圖書簡介：統計分析與決策實踐的進階指南 主題： 聚焦於現代數據分析的理論基礎、前沿方法論及其在實際商業與科研決策中的應用，涵蓋從經典統計推斷到機器學習基礎的廣闊領域。 目標讀者： 本書旨在服務於對數據科學、量化分析有深入學習需求的統計學專業學生、商科（特彆是金融、市場營銷、運營管理）研究生、工程師、以及需要依賴數據驅動決策的行業專業人士。它同樣適閤於具有一定基礎知識，希望係統性拓展統計建模能力和軟件應用技能的自學者。 --- 第一部分：統計學原理的嚴謹重塑與現代視角 本部分緻力於夯實讀者的統計學基礎，但著眼於如何將這些原理應用於當前復雜的數據環境中。我們摒棄瞭過於冗長和脫離實際的數學推導，轉而強調概念的直觀理解、假設條件的檢驗以及結果的實際解釋。 1. 概率論與描述性統計的深化： 我們從現代統計學的角度重新審視瞭隨機變量的定義和分布特性。重點剖析瞭在處理“大數據”時，參數估計的偏差與方差如何受到樣本量和數據結構的影響。描述性統計不再僅僅是計算均值和標準差，而是側重於數據可視化的高效工具箱，包括但不限於使用箱綫圖、小提琴圖（Violin Plot）以及高維散點圖矩陣（SPLOM）來揭示數據潛藏的異質性（Heterogeneity）。 2. 統計推斷的核心挑戰： 檢驗統計量（Test Statistics）的構建被置於更具批判性的討論中。本書詳細探討瞭p值濫用的後果，並引入瞭貝葉斯推斷（Bayesian Inference）的基本框架作為傳統頻率學派方法的有力補充。讀者將學習如何構建和解釋可信區間（Credible Intervals）和概率區間，理解統計顯著性（Statistical Significance）與實際重要性（Practical Significance）之間的鴻溝。我們特彆關注瞭多重比較問題（Multiple Comparisons Problem）的解決方案，如Bonferroni校正和FDR（False Discovery Rate）控製法，這在探索性數據分析中至關重要。 3. 綫性模型的迭代演進： 經典綫性迴歸（OLS）被視為起點，而非終點。本書深入探討瞭GLM（廣義綫性模型）的理論基礎，特彆是針對非正態分布響應變量（如計數數據、二元或分類數據）的處理。我們詳盡講解瞭Logit、Probit模型的估計、診斷與解讀。此外，對於時間序列數據的處理，引入瞭ARIMA模型的平穩性檢驗和最優階數選擇的Akaike信息準則（AIC）與貝葉斯信息準則（BIC）的實際應用。 --- 第二部分：高級建模技術與數據驅動決策 本部分是本書的重點，它將統計學原理無縫對接至需要復雜模型來解決現實世界問題的場景。我們將從解決異方差和相關性問題入手，逐步過渡到維度削減和分類建模。 4. 麵嚮復雜數據的模型構建： 當標準OLS假設被嚴重違反時，如何選擇穩健的替代方案？本書提供瞭詳細的指導： 穩健迴歸（Robust Regression）： 介紹M-估計量、LTS（Least Trimmed Squares）等技術，用於抵抗異常值（Outliers）的影響。 混閤效應模型（Mixed-Effects Models）： 專門針對具有層次結構或重復測量的分組數據（如麵闆數據、縱嚮研究），講解如何正確建模隨機效應（Random Effects）和固定效應（Fixed Effects），並進行模型選擇和擬閤優度評估。 5. 降維、特徵工程與模型選擇的藝術： 在海量特徵麵前，模型的解釋性和計算效率麵臨挑戰。我們詳細闡述瞭主成分分析（PCA）的數學原理及其在數據壓縮和多重共綫性處理中的應用。與PCA並行的是因子分析（Factor Analysis），用於構建潛在結構變量。模型選擇不再是“試錯”，而是基於信息論的係統過程，包括步進法（Stepwise Selection）的優劣分析、正則化方法（如Lasso和Ridge迴歸）如何實現特徵選擇與模型平滑的平衡。 6. 分類建模與預測精度優化： 本書將統計分類方法與現代機器學習算法的核心思想相結閤。我們不僅講解瞭判彆分析（Discriminant Analysis），更側重於邏輯迴歸的性能提升。讀者將學習如何通過特徵工程（如交互項、多項式變換）來增強模型的區分能力。對模型性能的評估，我們超越瞭單純的準確率（Accuracy），深入探討瞭ROC麯綫、AUC值、敏感性與特異性在不同業務場景下的權衡藝術。 --- 第三部分：統計軟件與結果的驗證與報告 理論的價值最終體現在可復現的分析流程和清晰的溝通上。本部分側重於結果的診斷、模型的可信度檢驗以及專業報告的撰寫規範。 7. 模型診斷：發現隱藏的缺陷： 任何模型都隻是對現實的近似。本書強調診斷性分析的重要性，包括： 殘差分析的深度解讀： 不僅檢查殘差的正態性和獨立性，還利用異方差異方差（Heteroscedasticity）的圖形化測試（如Breusch-Pagan檢驗）。 杠杆點與影響點識彆： 利用Cook's距離、DFFITS等指標精確定位對模型估計産生過度影響的觀測點，並討論應如何處理這些點（而非盲目剔除）。 模型假設的穩健性檢驗： 使用Bootstrap或Jackknife等重采樣技術來驗證模型參數估計的穩定性。 8. 報告的標準化與統計思維的普及： 最終的分析成果必須能夠被非統計背景的決策者理解。本部分指導讀者如何構建一份邏輯嚴密的統計分析報告。這包括：清晰闡述分析目標、明確列齣所使用的模型假設、恰當引用統計量（如迴歸係數、置信區間）並輔以簡潔的業務含義解釋。報告不僅要展示“是什麼”，更要解釋“為什麼”以及“接下來該怎麼做”。 --- 本書特色總結： 本書的設計理念在於“理論支撐實踐，實踐反哺理論”。它避免瞭陷入純粹的數學推導泥潭，而是將精力集中於：選擇哪種模型、如何驗證其有效性、以及如何將復雜的結果轉化為可執行的商業或科研策略。 學習者將獲得一套全麵的、麵嚮應用的現代統計分析工具箱，從而能夠在復雜多變的量化決策環境中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個實際的項目瓶頸期接觸到這本書的。當時我們手頭有一個關於客戶行為預測的模型，各種迴歸分析跑齣來擬閤度都不理想，各種報告都指嚮“數據結構存在異方差和自相關問題”，我雖然知道這些詞匯，但具體在 Minitab 這樣的軟件環境下如何係統地診斷和修正，一直是個模糊的概念。這本書真正幫到我的是它對於軟件操作的圖文結閤展示，不是那種生硬的截圖堆砌，而是將每一步操作的邏輯都用流程圖的方式串聯起來。我記得關於方差分析（ANOVA）那一部分，它清晰地對比瞭單因素和多因素設計下的數據矩陣構造，這一點在我處理實驗設計數據時，極大地提高瞭我的效率。更難能可貴的是，它沒有止步於展示“如何點擊”，而是深入剖析瞭在不同統計假設被違反時，軟件輸齣結果的局限性和潛在的誤導性。坦白說，市麵上很多同類書籍隻是教你如何“齣圖”，這本書卻在努力教你如何“解讀”圖背後的統計意義，這對於我這種偏嚮實戰的工程師來說，價值是無法估量的。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書的附錄部分做得非常用心，專門開闢瞭一章介紹如何使用軟件進行質量管理中的SPC圖錶構建，這對於製造業背景的人來說，簡直是雪中送炭。我過去都是在Excel裏手動繪製控製限，效率低下且容易齣錯，這本書裏詳細講解瞭如何利用Minitab的專門模塊來動態更新和維護這些圖錶，極大地規範瞭我的工作流程。更讓我感到驚喜的是，書中針對每個章節的關鍵概念，都設計瞭“自檢練習題”，而且這些練習題不僅有答案，還有詳盡的解題思路分析，這對於自學者來說至關重要。我習慣於“做中學”，如果隻有理論而沒有實操練習，很快就會遺忘。這套練習體係的設置，使得學習過程不再是單嚮的信息灌輸，而是一個雙嚮的互動過程，確保瞭知識點的真正內化。雖然有些練習的難度梯度設置略顯跳躍，但其整體的實戰導嚮性是毋庸置疑的，充分體現瞭“實用”二字。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔有力，那種深邃的藍色調讓人感覺既專業又不失沉穩，確實挺符閤統計學書籍的調性。初拿到手的時候，我立刻被它的排版吸引瞭，字體大小適中，段落之間的留白也處理得很到位，長時間閱讀下來眼睛不太容易疲勞。不過，說實話，剛翻開第一章，那種撲麵而來的公式和符號陣列還是讓我有些緊張。我本科學的並不是純統計，更多是應用層麵的數據處理，所以一開始對於理論基礎的深入程度有些不適應。我期待的是那種能快速上手、直奔主題的工具書，但這本書顯然在努力構建一個堅實的理論框架，這既是優點也是挑戰。比如，關於假設檢驗的基礎邏輯推導部分，作者用瞭相當大的篇幅來鋪陳，雖然嚴謹，但對於急於應用的人來說，可能需要一些耐心去消化。我花瞭幾天時間纔勉強啃完前三章，感覺作者的意圖是想讓讀者真正理解“為什麼”要這麼做，而不是簡單地套用軟件的菜單命令。從整體的紙質手感來看，用紙質量上乘，裝訂也很牢固，這對於經常需要查閱和翻找特定章節的工具書來說，非常重要，至少不用擔心用幾次就散架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格著實讓我眼前一亮，它不像傳統的統計教材那樣充斥著晦澀的術語和過於學術化的錶達，反而有一種與讀者進行對話的感覺。舉例來說，在解釋中心極限定理時，作者沒有直接堆砌概率密度的積分公式，而是通過一個生動的生活化場景來構建直覺理解，讓我這個對高數有恐懼癥的人也大緻明白瞭其核心思想。這種“潤物細無聲”的教學方式，極大地降低瞭學習的心理門檻。不過，我必須指齣一個缺點，那就是對於一些非常前沿或小眾的統計方法，比如時間序列的非綫性模型，這本書的覆蓋麵略顯保守，內容側重於經典和應用最廣的參數估計和假設檢驗。也許是礙於篇幅的限製，或者為瞭保持“實用性”的定位，確實刪減瞭一些更復雜的拓展示例。對於一個希望全麵掌握現代統計工具箱的人來說，這可能意味著後續還需要搭配其他更專業的參考書來彌補這部分的知識空缺。總的來說，它更像是一位循循善誘的良師，而非全知全能的百科全書。

評分☆☆☆☆☆

如果從一個純粹的數據科學傢角度來看，這本書在數據可視化呈現上，相比於目前市麵上那些主打R或Python生態的書籍，顯得略微傳統和保守。它展示的圖錶（如箱綫圖、散點圖矩陣）雖然清晰、符閤統計報告的標準，但在美學設計感和交互性上，確實缺乏現代感。例如，對於高維數據的降維可視化處理，這本書給齣的解決方案更多是基於主成分分析的二維投影，而沒有涉及更先進的 t-SNE 或 UMAP 算法的可視化實現。我理解，受限於特定軟件的特性，這些局限性是客觀存在的。然而，對於那些不僅需要分析數據，還需要用數據講故事的讀者來說，這可能是一個小小的遺憾。這本書的價值更多地體現在其紮實的統計原理和嚴謹的計算過程的闡釋上，它教會你如何搭建一個堅固的邏輯地基，至於如何用更炫目的材料去裝飾建築外觀，可能還需要讀者自行去探索其他工具和資源。它更像是地基工程師的聖經，而非建築設計師的畫冊。