正版書籍 基於 MINITAB 的現代實用統計（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬逢時，吳誠鷗，蔡霞 著

圖書標籤:

• 統計學
• MINITAB
• 數據分析
• 應用統計
• 第二版
• 正版書籍
• 統計方法
• 實驗設計
• 迴歸分析
• 概率統計

店鋪： 金淵清亞圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300175836

商品編碼：25995028583

包裝：平裝

齣版時間：2013-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	基於 MINITAB 的現代實用統計（第二版）
作者	馬逢時,吳誠鷗,蔡霞
定價	59.80元
齣版社	中國人民大學齣版社
ISBN	9787300175836
齣版日期	2013-10-01
字數
頁碼	481
版次	2
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

《統計數據分析與應用叢書：基於MINITAB的現代實用統計（第2版）》在單變量統計學的基礎上，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及MINITAB軟件的相應部分。與一般的統計教材相比，《統計數據分析與應用叢書：基於MINITAB的現代實用統計（第2版）》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軟件新的R16版本，緻力於直接解決具體問題。在介紹統計知識時，盡量避免使用專業的數學語言，注意敘述的通俗化，由實例引齣問題，引例生動、具體、多樣。《統計數據分析與應用叢書：基於MINITAB的現代實用統計（第2版）》主要內容如下： 　　多元正態分布及其統計分析 　　判彆分析和聚類分析 　　主成分分析和因子分析 　　對應分析 　　可靠性統計分析和常用壽命分布 　　常用可靠性壽命分布分析的參數方法和非 　　參數方法 　　加速壽命試驗、壽命數據迴歸分析等 　　時間序列分析概念和趨勢分析 　　時間序列平滑方法 　　ARIMA模型 　　《統計數據分析與應用叢書：基於MINITAB的現代實用統計（第2版）》適閤工程技術、醫藥衛生、生命科學、管理、經濟、體育、考古、教育和各社會科學領域的實際工作者學習使用，也可作為上述各專業本科生和研究生的教學參考書。

作者簡介

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目錄

第1篇 多元統計分析 第1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 多元正態隨機數的産生 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 第10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 第11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 第12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 第13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 第14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 第15章 ARIMA模型 15．1 自相關函數與偏自相關函數 15．2 AR（p）模型 15．3 MA（q）模型 15．4 ARMA（p，g）模型 15．5 ARIMA（戶，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

編輯推薦

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文摘

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序言

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《探索性數據分析：洞察力驅動的決策之路》（暫定名） 圖書簡介 核心理念：從“看到”數據到“理解”數據 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策、科學研究乃至日常生活改進的核心資産。然而，原始數據的海洋往往是混亂且難以駕馭的。本書《探索性數據分析：洞察力驅動的決策之路》旨在為讀者提供一套係統化、實用性極強的工具箱與思維框架，專注於探索性數據分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的精髓。我們相信，高效的統計建模與可靠的結論，其根基在於對數據本身的深入挖掘和理解，而非僅僅依賴復雜的算法黑箱。 本書並非聚焦於特定軟件工具的操作手冊，而是緻力於培養讀者一種“數據偵探”的思維模式。我們將引導您如何通過直觀的圖形化方法和基礎的統計量計算，揭示隱藏在數據背後的模式、異常值、數據質量問題以及變量間的潛在關係。 --- 第一部分：數據素養與探索的基石 (Foundations of Data Literacy) 第一章：數據驅動思維的重塑 本章將界定探索性數據分析（EDA）在整個數據生命周期中的關鍵地位。我們將討論為什麼在正式的假設檢驗和模型構建之前，必須進行徹底的EDA。內容涵蓋數據采樣的倫理考量、樣本與總體的區分、以及理解不同數據類型（定性、定量、時間序列、空間數據）對後續分析方法選擇的影響。我們將強調“先問對問題，再看數據”的重要性，並介紹如何基於業務目標來構建初步的探索性假設。 第二章：數據結構的解剖與清洗的藝術 有效分析始於高質量的數據。本章深入探討數據的常見結構陷阱：缺失值（Missing Data）的類型（MCAR, MAR, NMAR）及其對分析的潛在偏差。我們將詳細介紹識彆和處理缺失值的策略，包括插補（Imputation）方法的選擇與局限性。同時，異常值（Outliers）的檢測不再局限於簡單的箱綫圖範圍判斷，而是引入瞭基於距離、密度和模型的識彆技術，並探討在不同情境下是應剔除、轉換還是特殊對待這些極端觀測值。此外，數據轉換（如對數轉換、Box-Cox轉換）的必要性與適用場景也將被細緻闡述。 --- 第二部分：圖形化的力量：可視化敘事 (The Power of Visualization) 第三章：一維數據的清晰描繪 理解單個變量的分布是EDA的第一步。本章側重於單變量的描述性統計量（均值、中位數、標準差、偏度和峰度）的直觀解釋，並著重於圖形化展示。我們將對比直方圖、核密度估計圖（KDE）在展示分布形態上的優劣，並探討經驗法則（如三西格瑪原則）在初步評估數據集中度時的應用。此外，條形圖和餅圖的使用禁忌與有效展示分類數據頻率的方法也將被詳細解析。 第四章：雙變量關係的探尋與診斷 當分析兩個變量之間的關係時，散點圖成為核心工具。本章將指導讀者如何解讀散點圖中反映齣的綫性、非綫性、聚類或異方差性。我們將引入相關係數（Pearson, Spearman, Kendall's Tau）的計算及其局限性，特彆是區分相關性與因果性的重要原則。對於一個連續變量和一個分類變量的組閤，我們將深入講解箱綫圖、小提琴圖和分組均值的比較分析，重點關注如何通過圖形直觀判斷組間差異的顯著性趨勢。 第五章：多變量格局的降維透視 在探索三個及以上變量的關係時，傳統的二維圖錶已顯不足。本章介紹高級可視化技術，如氣泡圖（引入第三維度）、矩陣散點圖（Pair Plot）在係統性觀察所有變量兩兩關係中的效率，以及熱力圖（Heatmap）在展示相關性矩陣或交叉錶時的清晰度。更重要的是，本章將介紹降維技術（如主成分分析PCA的探索性應用），如何將高維數據投影到低維空間中，以揭示潛在的結構和分離度，為後續的聚類或分類建模提供初步方嚮。 --- 第三部分：結構洞察與統計推斷的橋梁 (Structural Insight and Inference Bridges) 第六章：時間序列數據的特有探索 時間序列數據（如金融、銷售、環境監測數據）具有內生的依賴性，需要特殊的探索方法。本章將指導讀者如何通過繪製時間序列圖識彆趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）和周期性（Cyclicality）。我們將介紹自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）圖的解讀，它們是識彆時間序列模型（如ARIMA係列）結構的關鍵“指紋”。此外，如何識彆和處理時間序列中的不平穩性也將是本章的重點。 第七章：分布擬閤與模型假設的預檢驗 許多統計推斷方法（如t檢驗、ANOVA）依賴於數據服從特定分布（如正態分布）的假設。本章旨在教授如何通過探索性手段驗證這些底層假設。我們將詳細講解QQ圖（Quantile-Quantile Plot）和PP圖在評估正態性上的精確度，以及Kolmogorov-Smirnov或Shapiro-Wilk檢驗的局限性。內容還將涵蓋對泊鬆分布、指數分布等其他常見分布的初步擬閤檢查，幫助讀者在選擇推斷工具前，對數據的內在分布特性有清晰的認識。 第八章：探索性分析與模型選擇的耦閤 EDA並非孤立的步驟，它是模型選擇和構建的導航燈。本章將總結如何將EDA階段發現的特徵（如非綫性關係、異方差性、重要異常值）直接轉化為建模策略。例如，如果EDA顯示齣強烈的非綫性關係，則應考慮引入多項式項或非參數模型；如果發現顯著的異方差性，則應探討加權最小二乘法或穩健迴歸。本章將通過多個案例研究，展示如何將數據可視化和初步的統計診斷無縫銜接到構建第一個可解釋的模型。 --- 總結與展望 《探索性數據分析：洞察力驅動的決策之路》強調實踐、批判性思維和數據可視化在數據分析流程中的不可替代性。本書旨在幫助讀者擺脫對預設模型的盲目依賴，培養齣一種能夠從數據本身“聽取故事”的能力，從而做齣更穩健、更具洞察力的決策。全書配有豐富的案例和圖錶示例，鼓勵讀者在實際操作中應用所學方法，真正做到“知其然，更知其所以然”。

評分☆☆☆☆☆

從排版和設計角度來看，這本書也體現瞭極高的專業水準。很多技術書籍的插圖往往模糊不清，或者圖錶設計得過於擁擠，難以提取有效信息。但這本書的視覺呈現質量非常高。無論是流程圖、概念圖，還是那些用來解釋統計分布的圖形，都繪製得清晰、準確且富有條理。特彆是當你需要快速定位某個特定公式或步驟時，清晰的標題層級和閤理的留白設計，使得查找效率大大提高。我尤其欣賞它在展示實際操作步驟時，那種清晰的截圖和對應的文字說明，幾乎沒有歧義。這對於那些需要快速上手操作軟件的用戶來說，無疑是巨大的福音。總而言之，這本書不僅僅是知識的載體，它本身也是一個精心打磨的産品，每一個細節都體現齣對讀者體驗的尊重和對統計學嚴謹性的堅持，讓人感覺物超所值。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我來說更像是一次與優秀數據分析師的深度對話。我注意到作者在內容編排上花費瞭大量的心思，力求做到邏輯的嚴密性和內容的連貫性。它不像很多教科書那樣，章節之間像是孤立的知識點，讀完一個單元就感覺和下一個單元沒什麼關聯。這本書的結構設計非常巧妙，它仿佛遵循著一個完整的數據分析流程，從數據清洗、描述性統計，到假設檢驗，再到迴歸分析和更高級的時間序列處理，每一步都自然而然地承接上一步，使得整個學習路徑非常清晰流暢。特彆是對於那些在處理真實世界數據時經常遇到的“髒數據”和異常值問題，作者並沒有迴避，而是直接將其納入討論，並提供瞭切實可行的處理策略。這種務實態度，讓這本書的應用價值遠超普通教材，它更像是一本能夠指導你在實際工作中少走彎路的工具書。我發現，當我遇到一個新的分析任務時，我腦海中浮現的第一個反應，往往就是這本書裏講解的某個特定步驟和方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大改變，是極大地增強瞭我對統計結果的批判性思維能力。在過去，我常常滿足於軟件給齣的“顯著性”或“R方值”，很少深究這些數字背後的假設是否真的成立，或者模型選擇是否是最優的。然而，這本書非常注重“模型診斷”和“假設檢驗”的環節，並且用大量的篇幅強調瞭這些步驟的重要性。它不斷提醒讀者，軟件隻是一個工具，真正的洞察力來自於對工具輸齣的審視和質疑。比如，在討論迴歸分析時，它不僅教我們如何擬閤直綫，更教我們如何觀察殘差圖，如何判斷是否存在異方差性，以及在什麼情況下需要考慮使用更復雜的模型結構。這種對細節的關注，讓我學會瞭“多看一步”，從而避免瞭基於錯誤假設得齣誤導性結論的風險。我現在看任何統計報告時，第一反應不再是接受結果，而是先在腦海中快速過一遍這本書裏教我的診斷清單。

評分☆☆☆☆☆

這本統計學的書真是讓人眼前一亮，尤其是對於那些像我一樣，在數據分析的海洋裏摸索瞭很久，卻總感覺抓不住重點的人來說，它簡直是一盞明燈。我一直覺得，統計學這玩意兒，要麼就是理論堆砌得讓人頭皮發麻，要麼就是實踐操作得過於碎片化，真正能把兩者完美結閤的教材實在難得。這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有急於拋齣復雜的公式，而是非常耐心地從最基本的概念入手，就像一個經驗豐富的老教授在手把手教你如何搭建知識的框架。我特彆喜歡它在講解每一個統計方法時，都會穿插一些非常貼近實際工作場景的例子。比如，當我們學習方差分析時，它不僅僅是告訴你怎麼計算F值，而是會深入到如何根據實驗設計來選擇閤適的模型，以及如何解讀結果中的那些看似冷冰冰的數字背後所蘊含的商業或科研意義。這種“知其所以然”的教學方式，極大地提升瞭我對統計學的理解深度，讓我不再滿足於僅僅會用軟件跑齣結果，而是能夠真正理解背後的邏輯和局限性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常平實，完全沒有那種高高在上的學術腔調，讀起來感覺非常舒服、毫不費力。我以前接觸過一些統計教材，裏麵充斥著晦澀難懂的術語和長串的數學推導，常常讓我感到挫敗。但這本書的作者顯然深諳如何將復雜的概念轉化為易於理解的文字。每一個新的概念提齣，都會緊跟著清晰的文字解釋，配上精心設計的圖錶輔助說明。更妙的是，它似乎有一種魔力，能把統計學這門學科的枯燥感降到最低。我記得有一次，我連續讀瞭將近三個小時，竟然一點也不覺得纍，反而因為不斷“頓悟”而感到興奮。這種閱讀體驗，對於我這種需要持續學習新技能的職場人士來說，是極其寶貴的。它讓我意識到，優秀的統計知識並不一定需要以犧牲可讀性的代價來換取深度，關鍵在於作者如何組織和呈現這些信息，而這本書無疑在這方麵達到瞭爐火純青的地步。