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[美] 戴维穆尔威廉诺茨 著

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• 统计学
• 数据分析
• 概率论
• 统计推断
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 统计方法
• 社会科学
• 自然科学

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 中信出版社

ISBN：9787508666723

商品编码：25558390807

出版时间：2017-09-01

统计学的世界(第8版) 作  者:(美)戴维？穆尔//威廉？诺茨 著作 郑磊 译者 定  价:148 出 版 社:中信出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:695 装  帧:平装 ISBN:9787508666723 作为通识教育，人人都该懂点儿统计学！通俗、易懂、实用的统计学，助你培养统计思维！ ●致读者
●序言  了解统计学
●第1部分  数据的生产
●第1章  数据从哪里来
●第2章  好样本和坏样本
●第3章  样本可以告诉我们什么
●第4章  真实世界中的抽样调查
●第5章  好实验与坏实验
●第6章  现实世界中的实验
●第7章  数据伦理
●第8章  度量
●第9章  统计数字会说谎
●第1部分内容回顾
●第2部分  整合数据
●第10章  好图表与坏图表
●第11章  用图呈现数值变量的分布
●第12章  用数字描述分布
●第13章  正态分布
●第14章  描述相关关系：散点图和相关系数
●第15章  描述相关关系：回归、预测与因果关系
●部分目录

内容简介

统计学的思想和各种统计数据对政府、社会乃至我们的工作和日常生活都有着不可忽视的影响，甚至超乎你的想象。通过阅读这本由戴维？穆尔、威廉？诺茨著的《统计学的世界(上下第8版)》，你将会对我们生活的这个世界有更完整、更清晰的认识。
这不是一本讲述干巴巴的统计学理论的书，它主要介绍统计学概念的应用及其对日常生活、公共政策和许多其他领域的影响。书中没有繁琐的公式、图表和计算，你只要看得懂而且会解简单的方程式就足够了。本书的重点在于启发思考，这比生搬硬套地使用数学公式更有助于训练你的看问题的视角和解决问题的思维。
本书把统计学概念分成4个部分来呈现：
数据的生产：数据的来源很好重要，这是统计学当中拥有影响力的概念之一；
整合数据：即使用很简单的方法，也能很睿智地解读数据。
机会与概率：用概率思维解决问题，可以把事实和无关紧要的干扰信息区分开。
统计推断：等
(美)戴维？穆尔//威廉？诺茨 著作 郑磊 译者 郑磊，南开大学靠前经济研究所博士，荷兰马斯特里赫特管理学院战略管理MBA，中国上市公司市值管理研究中**术顾问，香港资历资产管理人，有10年港股和20多年A股投资和基金管理经验，并为中靠前地和香港引进翻译了英法日德文版近30本经济、金融和资本市场专著，出版了《港股A股化》《与羊群博弈：A股投资者的行为分析》《新常态股市投资智慧：你不可不知的行为金融》等证券二级市场投资专著，并形成了自己独具中国投资者特色的投资心理和行为金融分析理论框架和方法论。     统计学是关于数据的学问。数据就是数字，但又不仅仅是“数字”，数据是有上下文联系的数字。比如，数字10.5本身没任何意义，但是，假如我们听说一位朋友刚出生的孩子体重为10.5磅a，那么我们会恭喜她生了一个健康的宝宝。结合数字的上下文联系和个人知识，就可以做出判断。我们知道，体重10.5磅的新生儿个头相当大，而新生儿的体重不太会是10.5盎司b或10.5千克。因此，上下文联系可以使数字含义明确。
    统计学通过数据获取真知灼见并且得出结论，所用的工具是图表和计算。但是，这些工具要在符合常识的思考方式下使用。让我们先快速地了解一下新闻媒体、热门政治和社会争议的数据和统计研究方面的丰富成果，迈出学习统计学旅程的靠前步。在后文中，我们将对序言里列举的案例展开更为详细的研究。
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深入探秘：数据驱动决策的基石与实践 《量化思维：现代商业分析的逻辑与工具》 内容简介： 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和科技进步的核心动力。然而，海量数据本身并不能直接转化为价值；真正关键的是理解数据背后的含义、识别其中的模式，并利用科学的方法论将其转化为可执行的洞察。本书《量化思维：现代商业分析的逻辑与工具》，正是为渴望掌握数据叙事能力、精通量化分析方法的专业人士和学生精心打造的权威指南。 本书摒弃了传统统计教科书中过于抽象和复杂的纯数学推导，转而聚焦于应用、直觉建立与决策的转化。我们深知，在实际工作中，统计模型的选择、假设的检验以及结果的解读，远比公式的记忆更为重要。因此，全书结构围绕“问题提出—数据获取与清洗—模型选择与拟合—结果解释与业务建议”这一完整的分析闭环展开。 第一部分：量化思维的基石——从描述到推断 本部分旨在为读者构建稳固的分析基础。我们首先探讨描述性统计学的力量——如何利用集中趋势、离散程度和图形可视化（如箱线图、散点图矩阵）高效地概括数据集的核心特征。我们不会止步于均值和标准差的计算，而是深入剖析数据分布形态（正态性、偏度、峰度）对后续推断过程的影响。 随后，我们将引入概率论的基础框架，但这并非纯粹的理论堆砌，而是侧重于建立“随机性”的直觉。重点讲解了随机变量、常见概率分布（如二项分布、泊松分布、指数分布）在排队论、风险评估和质量控制中的实际应用场景。 核心内容集中在统计推断的逻辑：参数估计（点估计与区间估计）的含义，以及如何科学地设计和执行假设检验。我们详尽解释了P值（P-value）的真正含义、第一类和第二类错误，并强调了效应量（Effect Size）在判断业务重要性上的决定性作用，避免陷入“统计显著性不等于业务显著性”的误区。本书用大量篇幅探讨了非参数检验方法的适用条件，以应对现实世界中数据不服从正态分布的常见挑战。 第二部分：建模的艺术——回归分析的深入应用 回归分析是量化分析的支柱。本书将线性回归作为起点，但重点在于超越基础的最小二乘法。我们详细探讨了多元线性回归中复杂的交互作用（Interaction Effects）的识别与解释，以及虚拟变量（Dummy Variables）在处理分类变量时的精妙技巧。 本书对模型诊断与修正给予了极高的重视。我们不仅仅教授如何运行回归，更教导如何“审问”你的模型：残差分析的各个维度（同方差性、独立性、正态性）、多重共线性（Multicollinearity）的检测（如VIF值）及其对系数稳定性的破坏。我们提供了系统性的模型选择策略，包括逐步回归法、信息准则（AIC/BIC）的权衡，确保模型既具有解释力又不易发生过拟合。 进阶章节聚焦于非线性关系的处理与广义线性模型（GLM）的引入。针对计数数据（泊松回归）和比例数据（逻辑回归），我们详细阐述了如何选择合适的连接函数和误差分布，使模型能够准确捕捉业务现象的内在结构，例如客户流失预测和产品转化率分析。 第三部分：时间序列与高级分析 现代商业决策往往需要预测未来，本书因此提供了扎实的时间序列分析基础。我们从基础的平稳性检验（如ADF检验）开始，引导读者理解趋势、季节性和随机波动的分解。重点讲解了ARIMA/SARIMA模型的构建流程，包括差分阶数的确定和残差白噪声检验的重要性。对于短期预测任务，本书还介绍了指数平滑法（Exponential Smoothing）的优化应用。 在高级分析领域，本书引入了方差分析（ANOVA）作为多组均值比较的有力工具，并将其拓展至多因素实验设计（Factorial Designs）中，这在市场营销A/B测试和产品改进试验中至关重要。此外，我们用清晰的案例展示了主成分分析（PCA）在数据降维和特征工程中的实用价值，帮助分析师从高维数据中提炼关键信息。 第四部分：数据叙事与决策转化 分析的价值最终体现在其对决策的影响力上。本书最后一部分强调了统计报告的构建。我们不再将报告视为公式的堆砌，而是视作一种有说服力的叙事。内容涵盖了如何撰写清晰的“执行摘要”（Executive Summary），如何选择最能传达关键发现的图表类型，以及如何以非技术性的语言向管理层解释复杂的统计结果和其背后的业务含义。 本书配有大量的真实世界案例，涵盖金融风险管理、市场细分、供应链优化和运营效率提升等多个领域。每一个案例都引导读者亲自动手操作（主要使用R和Python中的核心统计库），从数据准备到模型部署，完整体验一次量化分析的实践周期。 《量化思维：现代商业分析的逻辑与工具》旨在成为读者从“会用软件”到“精通分析”的桥梁，帮助您在数据驱动的时代，建立起坚不可摧的量化决策能力。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书的排版设计，简直堪称教科书中的艺术品。每一页的布局都非常合理，信息层层递进，视觉引导性很强。段落之间的空隙、标题和正文的字号、行距，都经过了精心的考量，使得阅读过程流畅且不易疲劳。那些重要的概念、公式或者例题，都会用醒目的方式突出显示，比如加粗、斜体或者使用不同的背景色，让人一目了然。图表的呈现方式也十分直观，清晰的坐标轴、明确的标签、美观的线条，让原本可能枯燥的数据变得生动起来。我特别喜欢它在引入新概念时，往往会先从一个生活中的实际例子入手，然后逐步引导读者理解背后的统计学原理，这种“由表及里”的学习方式，让抽象的理论变得触手可及。而且，书中的插图和图示都绘制得非常精美，色彩搭配得当，视觉效果非常舒适，不会让人产生信息过载的感觉。即使是复杂的统计模型，通过图示也能很快抓住核心要义。这种用心的设计，极大地提升了学习的效率和趣味性，让我在阅读过程中感受到一种愉悦的智力探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸张质量真是太棒了！我一直觉得好的教科书，除了内容本身，纸张的触感和印刷的清晰度也很重要。翻开《统计学的世界(第8版)》，扑面而来的是一种厚实而略带磨砂的纸感，不是那种廉价的、光滑得能反光的纸。每页的印刷都清晰锐利，文字和图表都非常细腻，即使是小号的字体也能轻松阅读，一点都不会觉得费眼。这一点对于长时间学习的人来说，简直是福音。而且，装订也很牢固，书页之间缝合得很好，不用担心翻着翻着就掉页。拿到手上，你能感受到它是一本认真制作的书，而不是粗制滥造的快餐读物。这种实实在在的品质感，在如今这个电子书横行的时代，反而显得尤为珍贵。有时候，我会忍不住一遍又一遍地翻阅，享受指尖划过纸张的感觉，那种真实的存在感，是任何电子设备都无法取代的。我甚至觉得，这本书的厚度也恰到好处，既不会因为太薄而显得内容仓促，也不会因为太厚而让人望而生畏。整体来说，这本书的外在体验就给我留下了非常深刻的好印象，这让我对即将展开的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

在学习的过程中，这本书展现出的逻辑性和系统性给我留下了深刻的印象。它的章节安排非常合理，每一个新的知识点都是在前一个知识点的基础上逐步展开的，环环相扣，构建了一个完整而严谨的统计学知识体系。作者在讲解过程中，始终保持着清晰的逻辑脉络，不会出现跳跃性的思维或者前后矛盾的情况。每一个定理、每一个公式的推导都清晰明了，并且会给出严谨的证明，让我能够理解其来龙去脉，而不是死记硬背。同时，书中穿插的案例研究也非常有代表性，它们有效地展示了统计学在不同领域的应用，让我对知识的实际价值有了更深的认识。这种严谨的逻辑结构和系统性的知识呈现，对于我这样希望全面掌握统计学原理的读者来说，是至关重要的。我感觉，通过这本书，我能够建立起对统计学一个完整且扎实的认知框架，为我日后的深入学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我不得不提的是，这本书的语言运用真的是非常精彩。它避免了教科书常见的枯燥和晦涩，而是以一种非常生动、甚至可以说是富有文学色彩的方式来阐述统计学的原理。作者的文字非常有感染力，他能够将抽象的概念描绘得栩栩如生，让读者在不知不觉中被吸引进去。有时候，读到一些精彩的段落，我甚至会停下来，细细品味作者遣词造句的精妙之处。他善于运用一些形象的比喻，将复杂的统计思想变得易于理解，就像是在描绘一幅幅生动的画面。这种语言风格，极大地降低了学习的门槛，让原本可能令人生畏的统计学，变得充满了魅力。我感觉，作者不仅仅是在传授知识，更是在传递一种对统计学的热爱，一种对数据背后规律的探索精神。这种语言上的“艺术性”，让我在学习过程中，不仅仅获得了知识，更体验到了一种阅读的愉悦感，让我对统计学产生了前所未有的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常吸引人，用一种非常亲切且富有启发性的方式来讲解统计学。作者仿佛是一位经验丰富的老师，循循善诱，将原本可能令人生畏的统计概念，拆解得简单易懂。他使用的例子贴近生活，常常能引起读者的共鸣，让我感觉统计学并不是遥不可及的理论，而是解决现实问题的重要工具。句子结构多变，时而简洁有力，时而娓娓道来，使得阅读体验非常丰富，不会让人产生枯燥感。我尤其欣赏作者在解释一些关键性概念时，会用多种角度进行阐释，并且穿插一些有趣的类比，帮助读者建立直观的理解。他不会一开始就抛出晦涩难懂的定义，而是通过一系列引导性的提问和解释，让读者自己去发现规律，去理解原理。这种“主动式”的学习体验，让我感觉自己不是被动地接受知识，而是主动地参与到知识构建的过程中。读起来不像是在啃一本厚重的教科书，更像是与一位睿智的长者进行一场深入的学术交流，既有深度，又不失趣味。